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2025年，ShengliangLu等人發(fā)表了“AIApplicationsinWeb3SupTechandRegTech:ARegulatoryPerspective”了一文，該報(bào)告指出在Web3技術(shù)和虛擬資產(chǎn)崛起的推動(dòng)下，數(shù)字領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革性的轉(zhuǎn)變。這一互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新階段利用了分布式賬本技術(shù)和智能合約，同時(shí)促進(jìn)了去中心化、提高了透明度并減少了對(duì)中介機(jī)構(gòu)的依賴。這些創(chuàng)新在塑造去中心化金融（DeFi）方面至關(guān)重要。然而，Web3技術(shù)的迅速普及也帶來(lái)了重大風(fēng)險(xiǎn)，一系列備受矚目的失敗案例和系統(tǒng)性漏洞凸顯了這些風(fēng)險(xiǎn)。阿布扎比全球市場(chǎng)（ADGM）通過(guò)其金融服務(wù)監(jiān)管局（FSRA），建立了一個(gè)透明且與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)接軌的先進(jìn)監(jiān)管框架，從而營(yíng)造了一個(gè)有利的監(jiān)管環(huán)境，保障了利益相關(guān)者的利益。本白皮書(shū)探討了將人工智能（AI）融入監(jiān)管技術(shù)以加強(qiáng)合規(guī)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)管理。白皮書(shū)詳細(xì)介紹了新加坡國(guó)立大學(xué)亞洲數(shù)字金融研究所、ADGM金融服務(wù)監(jiān)管局以及ADGM學(xué)院研究中心的研究與開(kāi)發(fā)工作。白皮書(shū)最后總結(jié)了主要發(fā)現(xiàn)，并提出了未來(lái)的合作方向，以期進(jìn)一步完善監(jiān)管格局。中國(guó)人民大學(xué)金融科技研究所對(duì)研究核心部分進(jìn)行了編譯。1.引言
隨著Web3技術(shù)引領(lǐng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)字領(lǐng)域正在經(jīng)歷快速轉(zhuǎn)型。Web3技術(shù)建立在分布式賬本技術(shù)（DLT）和智能合約之上，強(qiáng)調(diào)去中心化，提高透明度，并減少對(duì)中介機(jī)構(gòu)的依賴。包括Blockchain在內(nèi)的分布式賬本技術(shù)為交易和數(shù)據(jù)提供了安全、不可篡改的賬本，而智能合約則促進(jìn)了無(wú)需中介的自動(dòng)化協(xié)議。這一組合為去中心化應(yīng)用（dApps）的發(fā)展提供了支持，尤其是在去中心化金融（DeFi）領(lǐng)域，這些應(yīng)用正通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)互動(dòng)重塑金融交易。全球Crypto市值已超過(guò)3萬(wàn)億美元大關(guān)，可與包括蘋果和微軟在內(nèi)的一些全球最大公司相媲美。Crypto用戶群已顯著擴(kuò)大，僅在2023年就增長(zhǎng)了34%，從1月的4.32億增至12月的5.8億。這一增長(zhǎng)凸顯了Crypto在全球金融格局中日益增長(zhǎng)的采用率和融合度。此外，數(shù)據(jù)顯示，阿拉伯聯(lián)合酋長(zhǎng)國(guó)（UAE）在Crypto采用方面領(lǐng)先全球，其超過(guò)30%的人口（約300萬(wàn)人）擁有數(shù)字資產(chǎn)。這反映了該國(guó)對(duì)金融科技的前瞻性接納及其成為主要金融科技中心的雄心。
ADGM在快速演變的金融格局中扮演著關(guān)鍵角色。作為監(jiān)督該國(guó)際金融中心和自由區(qū)金融服務(wù)的機(jī)構(gòu)，ADGM金融服務(wù)監(jiān)管局（FSRA）一直走在前沿，致力于營(yíng)造一個(gè)不僅支持DeFi和虛擬資產(chǎn)（VA）增長(zhǎng)，也支持金融服務(wù)領(lǐng)域更廣泛數(shù)字化轉(zhuǎn)型的監(jiān)管環(huán)境。自2018年推出以來(lái)，F(xiàn)SRA已為虛擬資產(chǎn)建立了一個(gè)全面的監(jiān)管框架，并對(duì)其進(jìn)行了持續(xù)優(yōu)化。該框架在支持創(chuàng)新的同時(shí)，確保了強(qiáng)有力的監(jiān)督并與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)保持一致。通過(guò)擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，ADGM與Hub71等技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴以及新加坡國(guó)立大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)緊密合作，推動(dòng)在ADGM內(nèi)部采用尖端的技術(shù)解決方案。這種積極主動(dòng)的方法有助于將阿布扎比定位為那些尋求利用先進(jìn)技術(shù)和數(shù)字金融模型的金融公司的首選目的地。
為進(jìn)一步增強(qiáng)其監(jiān)管能力，ADGM金融服務(wù)監(jiān)管局正在利用監(jiān)管科技（RegTech）和監(jiān)督科技（SupTech）的進(jìn)步來(lái)簡(jiǎn)化監(jiān)管與監(jiān)督流程。通過(guò)由人工智能驅(qū)動(dòng)的合規(guī)科技解決方案，F(xiàn)SRA可以提供更具互動(dòng)性和定制化的監(jiān)管互動(dòng)，使在ADGM內(nèi)運(yùn)營(yíng)的實(shí)體的合規(guī)工作更高效、更便捷。實(shí)施由人工智能賦能的監(jiān)督科技工具有助于支持FSRA的監(jiān)督和風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)，同時(shí)降低金融機(jī)構(gòu)的成本。這些舉措共同彰顯了FSRA的使命，即提供一個(gè)透明、高效和先進(jìn)的金融環(huán)境，不僅保障客戶、投資者和行業(yè)參與者的利益，也促進(jìn)ADGM的可持續(xù)增長(zhǎng)與創(chuàng)新。
監(jiān)督科技（SupTech）是指應(yīng)用技術(shù)來(lái)增強(qiáng)監(jiān)管當(dāng)局的監(jiān)督和監(jiān)察職能。它涉及使用數(shù)據(jù)分析、人工智能和自動(dòng)化等先進(jìn)工具，以改進(jìn)對(duì)受監(jiān)管活動(dòng)的監(jiān)控和監(jiān)督，以及監(jiān)管框架的執(zhí)行。監(jiān)督科技旨在為監(jiān)管者提供更有效、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察，使他們能夠更好地實(shí)時(shí)識(shí)別問(wèn)題、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和執(zhí)行法規(guī)。
合規(guī)科技（RegTech）是指利用技術(shù)為企業(yè)簡(jiǎn)化、自動(dòng)化和改進(jìn)監(jiān)管合規(guī)流程。它利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)分析等創(chuàng)新工具，幫助公司更有效地滿足監(jiān)管要求，降低合規(guī)成本，并增強(qiáng)透明度和報(bào)告質(zhì)量。合規(guī)科技旨在簡(jiǎn)化復(fù)雜的合規(guī)任務(wù)，如監(jiān)控交易、識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)以及確保遵守法律標(biāo)準(zhǔn)。
由Web3技術(shù)特性引發(fā)的新風(fēng)險(xiǎn)，例如Terra（LUNA）等Blockchain協(xié)議的失敗，以及智能合約中新出現(xiàn)的漏洞，都凸顯了建立有效監(jiān)管框架和風(fēng)險(xiǎn)管理策略的必要性。Blockchain技術(shù)的創(chuàng)新性和去中心化特性為新型欺詐和系統(tǒng)性失靈提供了溫床，這些問(wèn)題必須得到解決，才可能實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用。作為應(yīng)對(duì)策略之一，ADGM正在探索將人工智能應(yīng)用于監(jiān)管和監(jiān)督技術(shù)解決方案，以改進(jìn)合規(guī)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)管理。新加坡國(guó)立大學(xué)亞洲數(shù)字金融研究所（NUSAIDF）在人工智能技術(shù)領(lǐng)域開(kāi)展金融科技研究，為預(yù)測(cè)性分析、異常檢測(cè)和自動(dòng)化合規(guī)提供工具。FSRA正在測(cè)試和驗(yàn)證這些人工智能技術(shù)，以滿足有效監(jiān)管和監(jiān)督Web3與虛擬資產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng)的新興需求。本白皮書(shū)總結(jié)了NUSAIDF和ADGM（包括FSRA和ADGM學(xué)院研究中心）在應(yīng)用人工智能技術(shù)以支持Web3和虛擬資產(chǎn)領(lǐng)域的監(jiān)管與監(jiān)督活動(dòng)方面的研究與開(kāi)發(fā)工作。
由于本文面向更廣泛的讀者，不旨在提供具體定義，讀者應(yīng)注意，“虛擬資產(chǎn)”、“Web3”、“Blockchain”、“DLT”和“網(wǎng)絡(luò)”等術(shù)語(yǔ)在文中可互換使用。盡管如此，第二部分對(duì)一些術(shù)語(yǔ)進(jìn)行了解釋。
本文的其余部分結(jié)構(gòu)如下。第二部分介紹了本文的背景和范圍，第三部分討論了監(jiān)管者利用人工智能技術(shù)的潛在機(jī)遇。第四部分探討了正在塑造監(jiān)管行動(dòng)和活動(dòng)的人工智能創(chuàng)新。第五部分考察了由NUSAIDF和ADGM開(kāi)展的試點(diǎn)項(xiàng)目，展示了這些創(chuàng)新的實(shí)際應(yīng)用，例如智能合約評(píng)估、安全審計(jì)和由人工智能驅(qū)動(dòng)的盡職調(diào)查。第六部分對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)，歸納了研究發(fā)現(xiàn)，并探討了未來(lái)方向和可用于加強(qiáng)監(jiān)管格局的潛在領(lǐng)域。2.背景
本節(jié)旨在解釋本文中使用的關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)，為讀者更好地理解后續(xù)章節(jié)的討論奠定基礎(chǔ)背景。
虛擬資產(chǎn)（VirtualAsset）。FSRA的監(jiān)管框架將數(shù)字資產(chǎn)分為不同類別，其中也包括法幣參考Tokens和數(shù)字證券。虛擬資產(chǎn)是一種價(jià)值的數(shù)字化表示，可以進(jìn)行數(shù)字交易，并作為（1）交換媒介；和/或（2）記賬單位；和/或（3）價(jià)值儲(chǔ)存手段，但在任何司法管轄區(qū)均不具有法定貨幣地位。虛擬資產(chǎn)（a）既非任何司法管轄區(qū)發(fā)行或擔(dān)保，其上述功能僅通過(guò)虛擬資產(chǎn)用戶社群內(nèi)部的協(xié)議實(shí)現(xiàn)；并且（b）區(qū)別于法定貨幣和電子貨幣。Web3代表了互聯(lián)網(wǎng)的下一次演進(jìn)，從“讀”（Web1）和“讀-寫”（Web2）向“讀-寫-擁有”（read-write-own）的能力過(guò)渡。與Web2的中心化平臺(tái)不同，Web3利用Blockchain技術(shù)，賦予用戶對(duì)其數(shù)據(jù)、數(shù)字資產(chǎn)和在線互動(dòng)的真正所有權(quán)。這種去中心化的范式減少了對(duì)中介機(jī)構(gòu)的依賴，促進(jìn)了更大的用戶自主權(quán)和隱私，同時(shí)重新定義了個(gè)人與數(shù)字平臺(tái)的互動(dòng)方式。
分布式賬本技術(shù)（DLT）和Blockchain網(wǎng)絡(luò)。DLT是一種用于記錄資產(chǎn)交易的數(shù)字系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)同時(shí)存儲(chǔ)在多個(gè)站點(diǎn)或節(jié)點(diǎn)上。與傳統(tǒng)的中心化數(shù)據(jù)庫(kù)不同，DLT是去中心化的，無(wú)需中央權(quán)威機(jī)構(gòu)，從而增強(qiáng)了透明度和安全性。網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)參與者都維護(hù)一個(gè)同步的賬本副本，從而降低了單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。Blockchain是DLT的一種特定類型，它將數(shù)據(jù)組織成加密的區(qū)塊，然后按時(shí)間順序鏈接形成一個(gè)鏈條。這種結(jié)構(gòu)確保了記錄的數(shù)據(jù)變得不可篡改。虛擬資產(chǎn)通常建立在Blockchain網(wǎng)絡(luò)之上。在Web3中，DLT和Blockchain網(wǎng)絡(luò)通過(guò)實(shí)現(xiàn)安全、透明的交易，為DeFi平臺(tái)和去中心化應(yīng)用（dApps）提供動(dòng)力。
去中心化金融（DeFi）。DeFi是指建立在Blockchain和DLT之上的金融生態(tài)系統(tǒng)，它能夠?qū)崿F(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的交易和服務(wù)，而無(wú)需銀行或金融機(jī)構(gòu)等傳統(tǒng)中介。DeFi應(yīng)用利用智能合約——Blockchain網(wǎng)絡(luò)上的自執(zhí)行程序——來(lái)自動(dòng)化和執(zhí)行借貸、交易和投資等金融操作。
人工智能（AI）。廣義上，人工智能定義了一系列技術(shù)的集合，這些技術(shù)使機(jī)器或系統(tǒng)能夠像人類一樣理解、學(xué)習(xí)、行動(dòng)、推理和感知。人工智能系統(tǒng)利用算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來(lái)不斷適應(yīng)和改進(jìn)。近年來(lái)人工智能工具的激增，為金融業(yè)將其能力整合到各種用例中提供了可能性。人工智能帶來(lái)了顯著的好處，包括提高運(yùn)營(yíng)效率、加強(qiáng)監(jiān)管合規(guī)、提供個(gè)性化金融產(chǎn)品以及先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析能力。FSRA早在2022年就發(fā)起了一項(xiàng)名為“開(kāi)放監(jiān)管”（OpenReg）的倡議，旨在使監(jiān)管內(nèi)容機(jī)器可讀。該項(xiàng)目使合規(guī)科技公司和數(shù)據(jù)科學(xué)界能夠利用這個(gè)人工智能訓(xùn)練場(chǎng)，來(lái)構(gòu)建下一代由人工智能賦能的合規(guī)科技解決方案。
在本文中，作為FSRA將人工智能技術(shù)融入其監(jiān)督方法的持續(xù)進(jìn)程的一部分，我們?cè)敿?xì)闡述了針對(duì)Web3監(jiān)管行動(dòng)/活動(dòng)采用人工智能進(jìn)行合規(guī)科技和監(jiān)督科技的實(shí)踐。在此過(guò)程中，我們考慮了金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）近期發(fā)布的報(bào)告中提供的寶貴見(jiàn)解、歐盟《人工智能法案》中概述的監(jiān)管原則，以及“心智熔爐項(xiàng)目”（ProjectMindForge）開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)框架。3. 利用人工智能監(jiān)管WEB3活動(dòng)的機(jī)遇
由于Blockchain技術(shù)、智能合約以及Web3創(chuàng)新的速度等獨(dú)有特性，Web3的監(jiān)管框架與傳統(tǒng)法規(guī)相比存在一些細(xì)微差異。在全球范圍內(nèi)，近期對(duì)Web3的監(jiān)管重點(diǎn)主要集中在虛擬資產(chǎn)及其交易平臺(tái)。這包括執(zhí)行反*洗*錢（AML）措施，例如整合“了解你的交易”（KYT）解決方案和實(shí)施“轉(zhuǎn)賬規(guī)則”（TravelRule）要求；為穩(wěn)定幣發(fā)行人建立審慎性指引；以及最近對(duì)DLT基金會(huì)和去中心化自治組織（DAO）等去中心化無(wú)主實(shí)體的監(jiān)管。這些建立監(jiān)管框架和施加保障措施以保護(hù)客戶和投資者的努力，表明了對(duì)虛擬資產(chǎn)和Web3日益廣泛的接受度。從金融監(jiān)管者的角度審視Web3和虛擬資產(chǎn)的內(nèi)在特性時(shí)，必須（但不限于）考慮以下幾點(diǎn)：
它們?cè)跇O少人工監(jiān)督下，通過(guò)在DLT上自執(zhí)行的智能合約實(shí)現(xiàn)全天候（24/7）持續(xù)運(yùn)行；由于智能合約編碼中的漏洞、潛在的攻擊利用以及對(duì)去中心化網(wǎng)絡(luò)的依賴，安全風(fēng)險(xiǎn)加。灰肓恕靶隆备拍睿@些概念要么利用Blockchain創(chuàng)新對(duì)現(xiàn)有傳統(tǒng)金融框架進(jìn)行改造，要么提出完全沒(méi)有歷史先例的新穎理念。Web3的去中心化特性確保了交易和智能合約的不可篡改性，增強(qiáng)了信任和透明度，但也使得處理“胖手指”失誤、黑客攻擊或意外后果等錯(cuò)誤變得具有挑戰(zhàn)性。
監(jiān)管Web3活動(dòng)帶來(lái)了一些挑戰(zhàn)，這使得創(chuàng)新的監(jiān)管方法和開(kāi)發(fā)新工具以增強(qiáng)監(jiān)督監(jiān)控和執(zhí)行能力成為必要。然而，這些挑戰(zhàn)也為塑造Web3生態(tài)系統(tǒng)更美好的未來(lái)提供了重要機(jī)遇。
快節(jié)奏的創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。Web3技術(shù)的創(chuàng)新性質(zhì)和快速步伐，使得及時(shí)識(shí)別和緩解新興風(fēng)險(xiǎn)變得充滿挑戰(zhàn)。這種動(dòng)態(tài)環(huán)境要求監(jiān)管流程和框架具備更高程度的響應(yīng)能力，以確保監(jiān)管機(jī)構(gòu)保持敏捷，能夠有效地識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)。
響應(yīng)能力的差距增加了欺詐和市場(chǎng)失靈的可能性。然而，這些監(jiān)管挑戰(zhàn)也為“從零開(kāi)始”構(gòu)建框架創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，允許整合能夠隨時(shí)間推移而調(diào)整的前瞻性原則。這可以鼓勵(lì)發(fā)展適應(yīng)Web3獨(dú)特性的高效商業(yè)模式，最終培育一個(gè)既符合監(jiān)管目標(biāo)又促進(jìn)行業(yè)增長(zhǎng)的穩(wěn)定而充滿活力的市場(chǎng)。人工智能可以通過(guò)快速識(shí)別監(jiān)管規(guī)則手冊(cè)中的改進(jìn)點(diǎn)，以迅速響應(yīng)Web3的發(fā)展，從而在促進(jìn)相關(guān)問(wèn)題的調(diào)查和監(jiān)管框架的構(gòu)建中發(fā)揮作用。
先進(jìn)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。在Web3生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，需要能夠?qū)崟r(shí)分析海量Blockchain數(shù)據(jù)的先進(jìn)工具。鑒于DLT和智能合約的24/7持續(xù)運(yùn)行，傳統(tǒng)的時(shí)點(diǎn)式（point-in-time）監(jiān)管方法往往難以處理交易所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)迫切需要開(kāi)發(fā)更復(fù)雜的分析工具。實(shí)施持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)和自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)管理工具有助于監(jiān)控法規(guī)遵循情況，從而能夠?qū)撛谕{做出主動(dòng)響應(yīng)。
司法管轄區(qū)的復(fù)雜性。Web3活動(dòng)的去中心化特性常常給監(jiān)管方法帶來(lái)跨司法管轄區(qū)的挑戰(zhàn)。由于每個(gè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)虛擬資產(chǎn)的治理方法可能不同，公司可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，在多個(gè)、有時(shí)甚至是相互沖突的監(jiān)管要求下保持合規(guī)既困難又昂貴，從而增加了進(jìn)行監(jiān)管套利（regulatoryarbitrage）的傾向。由人工智能驅(qū)動(dòng)的合規(guī)科技工具有可能幫助公司簡(jiǎn)化和管理這些復(fù)雜性。通過(guò)自動(dòng)化日常合規(guī)任務(wù)、識(shí)別重疊的監(jiān)管要求、更有效地適應(yīng)新規(guī)則以及協(xié)助監(jiān)管報(bào)告流程，人工智能可以降低成本和運(yùn)營(yíng)負(fù)擔(dān)，最終使公司更容易滿足不同的監(jiān)管期望。在接下來(lái)的章節(jié)中，我們將探討在多種場(chǎng)景下使用人工智能為監(jiān)管流程帶來(lái)的益處。
4.人工智能創(chuàng)新
人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了重大進(jìn)步，改變了各行各業(yè)的運(yùn)營(yíng)與創(chuàng)新格局。在Web3和虛擬資產(chǎn)（VA）領(lǐng)域，人工智能有潛力極大地提升監(jiān)管監(jiān)督與合規(guī)效率。本節(jié)概述了新興的人工智能技術(shù)，并探討了人工智能創(chuàng)新將如何重塑Web3的監(jiān)管環(huán)境。首先，本節(jié)將簡(jiǎn)要介紹廣泛使用的人工智能模型（我們僅簡(jiǎn)要闡述在監(jiān)管領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用潛力的模型），隨后探討在監(jiān)管活動(dòng)中采用這些人工智能技術(shù)的用例。在考慮未來(lái)發(fā)展的可能方向之前，我們還將討論利用人工智能所面臨的主要挑戰(zhàn)。
4.1新興的人工智能技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning,ML）。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，專注于基于數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長(zhǎng)分析大量的交易數(shù)據(jù)，以檢測(cè)預(yù)示欺詐活動(dòng)或合規(guī)問(wèn)題的模式與異常。通過(guò)運(yùn)用監(jiān)督式、非監(jiān)督式和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠隨著時(shí)間的推移不斷適應(yīng)和改進(jìn)，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供了強(qiáng)大的工具，以在無(wú)需持續(xù)人工監(jiān)督的情況下提高監(jiān)控效率和準(zhǔn)確性。
自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing,NLP）。自然語(yǔ)言處理專注于使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語(yǔ)言（即文本）。通過(guò)從海量文件和通信中自動(dòng)提取和分析關(guān)鍵信息，自然語(yǔ)言處理可以為監(jiān)管審查和評(píng)估帶來(lái)效率。先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理模型在理解和生成類人文本方面取得了重大進(jìn)展，可用于自動(dòng)化回應(yīng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)和公眾的問(wèn)詢。然而，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可能存在誤解和偏見(jiàn)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槟Ｐ涂赡軣o(wú)法完全考慮到因文化或社會(huì)規(guī)范而異的語(yǔ)境或語(yǔ)氣。若在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下采用這些技術(shù)，此類挑戰(zhàn)可能導(dǎo)致不正確的監(jiān)管回應(yīng)或行動(dòng)。
生成式人工智能（GenerativeAI）。生成式人工智能是指能夠基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成新內(nèi)容（例如文本、圖像和其他媒體）的人工智能技術(shù)。然而，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可能存在誤解和偏見(jiàn)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槟Ｐ涂赡軣o(wú)法完全考慮到因文化或社會(huì)規(guī)范而異的語(yǔ)境或語(yǔ)氣。若在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下采用這些技術(shù)，此類挑戰(zhàn)可能導(dǎo)致不正確的監(jiān)管回應(yīng)或行動(dòng)。
人工智能代理（AIAgents）。人工智能代理是專門的生成式人工智能模型實(shí)現(xiàn)，能夠通過(guò)預(yù)設(shè)的工作流程執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，例如自動(dòng)化客戶服務(wù)交互、生成法律和監(jiān)管文件，甚至代表人類操作員進(jìn)行虛擬協(xié)商。在監(jiān)管領(lǐng)域，生成式人工智能和人工智能代理有許多潛在應(yīng)用。例如，受監(jiān)管實(shí)體可利用它們來(lái)自動(dòng)生成詳細(xì)的定期或按需合規(guī)報(bào)告。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也可以利用此類人工智能技術(shù)來(lái)分析大量的監(jiān)管申報(bào)數(shù)據(jù)，并生成一份潛在違規(guī)和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的候選清單。然而，與自然語(yǔ)言處理技術(shù)固有的局限性類似，當(dāng)前主要基于大語(yǔ)言模型（LLM）的生成式人工智能模型，由于可能出現(xiàn)“幻覺(jué)”和語(yǔ)境誤解，其輸出的準(zhǔn)確性和可靠性存在局限。
通用人工智能（GeneralAI）。通用人工智能是指能夠執(zhí)行人類可以承擔(dān)的任何認(rèn)知任務(wù)的高度自主系統(tǒng)。與專為特定內(nèi)容創(chuàng)作任務(wù)設(shè)計(jì)的生成式人工智能不同，通用人工智能的特點(diǎn)是其多功能性和在沒(méi)有預(yù)先特定編程的情況下適應(yīng)廣泛場(chǎng)景的能力。雖然仍處于概念階段，但通用人工智能可以促進(jìn)高度自適應(yīng)的監(jiān)管監(jiān)督和合規(guī)管理系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠以極少甚至無(wú)需人為干預(yù)的方式，自主適應(yīng)新的法規(guī)和復(fù)雜的法律合規(guī)要求。
4.2Web3監(jiān)管領(lǐng)域的人工智能解決方案
本節(jié)我們探討如何在Web3監(jiān)管領(lǐng)域應(yīng)用不同類型的人工智能技術(shù)，以應(yīng)對(duì)監(jiān)控、執(zhí)法和合規(guī)管理方面的挑戰(zhàn)。我們將這些技術(shù)分為兩大類：使用弱人工智能（NarrowAI）的應(yīng)用和使用生成式人工智能的應(yīng)用。請(qǐng)注意，弱人工智能是指為執(zhí)行特定任務(wù)并在有限約束下運(yùn)行而設(shè)計(jì)的人工智能系統(tǒng)。它們也被稱為“專用人工智能”或“弱人工智能”。
監(jiān)管報(bào)告工具。由人工智能驅(qū)動(dòng)的監(jiān)管報(bào)告工具可以自動(dòng)化收集、提交和分析監(jiān)管申報(bào)表及認(rèn)證報(bào)告。些系統(tǒng)利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和處理算法，從龐大的數(shù)據(jù)集中提取和組織信息，以促進(jìn)無(wú)縫的監(jiān)管報(bào)告。除了報(bào)告自動(dòng)化，執(zhí)行預(yù)測(cè)性分析的人工智能工具還可以幫助受監(jiān)管實(shí)體識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素，從而減少潛在的合規(guī)失敗。例如，人工智能可用于監(jiān)控和預(yù)測(cè)可能妨礙遵守流動(dòng)性和資本義務(wù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
風(fēng)險(xiǎn)畫像（RiskProfiling）。專門用于風(fēng)險(xiǎn)畫像的人工智能系統(tǒng)，可以根據(jù)虛擬資產(chǎn)或金融實(shí)體的風(fēng)險(xiǎn)特征和適用的監(jiān)管要求對(duì)其進(jìn)行分析和分類。這些系統(tǒng)能夠評(píng)估歷史表現(xiàn)、市場(chǎng)行為和外部因素，以維持一個(gè)動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)畫像。通過(guò)不斷從新數(shù)據(jù)和監(jiān)管更新中學(xué)習(xí)，這些人工智能畫像工具可以使畫像與不斷演變的金融格局保持同步。
了解你的交易（KnowYourTransaction,KYT）。利用圖分析和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs），由人工智能驅(qū)動(dòng)的KYT和異常檢測(cè)系統(tǒng)可以專門設(shè)計(jì)用于監(jiān)控和分析Blockchain網(wǎng)絡(luò)上的賬戶和交易。通過(guò)利用人工智能檢驗(yàn)復(fù)雜Blockchain交易流的能力，受監(jiān)管實(shí)體將能更好地識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)交易和賬戶，并改進(jìn)執(zhí)行反*洗*錢（AML）要求的措施。雖然現(xiàn)有的KYT解決方案主要基于規(guī)則，但行業(yè)參與者正在整合人工智能技術(shù)，例如使用模式識(shí)別進(jìn)行錢包聚類和跨鏈資產(chǎn)流分析。
財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在傳統(tǒng)金融領(lǐng)域，人工智能模型已被用于現(xiàn)金流預(yù)測(cè)和流動(dòng)性管理。在DeFi中，平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商和用戶可以采用人工智能模型，通過(guò)分析和預(yù)測(cè)DEX及借貸平臺(tái)內(nèi)部和之間的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，來(lái)更有效地管理流動(dòng)性。這些模型可用于監(jiān)控交易量、Tokens儲(chǔ)備和用戶行為，以便在潛在的流動(dòng)性短缺變得嚴(yán)重之前識(shí)別它們。此類模型提供的預(yù)警和可操作的洞見(jiàn)不僅對(duì)向消費(fèi)者提供服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)有用，也對(duì)監(jiān)督這些服務(wù)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)有用，有助于維護(hù)DeFi生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定與信心。
自動(dòng)化合規(guī)檢查。由生成式人工智能執(zhí)行的自動(dòng)化合規(guī)檢查，可以通過(guò)解讀不同司法管轄區(qū)的各種法律框架，徹底改變企業(yè)遵守法規(guī)的方式。這類人工智能工具將涉及復(fù)雜的語(yǔ)義分析，以理解監(jiān)管文本、法院判決、解釋性函件和其他相關(guān)監(jiān)管出版物的細(xì)微之處。這項(xiàng)技術(shù)可以在新法規(guī)通過(guò)時(shí)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新其監(jiān)管數(shù)據(jù)庫(kù)和算法，使企業(yè)能夠迅速適應(yīng)監(jiān)管變化。實(shí)施此類人工智能監(jiān)管工具，將使公司能夠比以往更高效、更經(jīng)濟(jì)地實(shí)現(xiàn)對(duì)本地和國(guó)際法規(guī)的遵守，從而顯著降低其遭受處罰和法律挑戰(zhàn)的風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能模型對(duì)于Web3和虛擬資產(chǎn)服務(wù)提供商（VASP）來(lái)說(shuō)也是寶貴的工具，它們可以加速編寫白皮書(shū)、章程以及為客戶服務(wù)創(chuàng)建聊天機(jī)器人等手動(dòng)任務(wù)。其他新興的人工智能工具有助于加快保持信息披露的更新與合規(guī)，以及確保通信和營(yíng)銷材料保持在允許的監(jiān)管范圍之內(nèi)。這些發(fā)展代表了該行業(yè)向更高效率和更強(qiáng)監(jiān)管依從性轉(zhuǎn)變的潛力。
智能合約審計(jì)。智能合約審計(jì)利用生成式人工智能來(lái)剖析和分析跨多個(gè)平臺(tái)和編程語(yǔ)言的智能合約的邏輯和功能。先進(jìn)的大語(yǔ)言模型（LLM）可以促進(jìn)對(duì)復(fù)雜代碼邏輯的詳細(xì)審查，以識(shí)別與現(xiàn)有法律框架的不一致性、漏洞和合規(guī)問(wèn)題。這些人工智能系統(tǒng)可以從過(guò)去的審計(jì)中學(xué)習(xí)以提高其診斷準(zhǔn)確性，為開(kāi)發(fā)人員和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供強(qiáng)有力的支持，以驗(yàn)證智能合約的安全性與法律合規(guī)性。下一節(jié)將進(jìn)一步擴(kuò)展探討為探索此類應(yīng)用而進(jìn)行的試點(diǎn)項(xiàng)目。
市場(chǎng)情緒分析。生成式人工智能可用于分析來(lái)自社交媒體、論壇和新聞媒體的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以評(píng)估公眾對(duì)市場(chǎng)狀況或特定資產(chǎn)的情緒。通過(guò)解讀語(yǔ)言和檢測(cè)情緒變化，此類工具可以預(yù)測(cè)潛在的市場(chǎng)動(dòng)向，從而為希望響應(yīng)市場(chǎng)趨勢(shì)的交易者和投資者，以及監(jiān)控市場(chǎng)操縱行為的監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供警示。
4.3人工智能實(shí)施中的挑戰(zhàn)
為實(shí)現(xiàn)有效和可靠的成果，為監(jiān)管監(jiān)督部署人工智能系統(tǒng)需要應(yīng)對(duì)一系列挑戰(zhàn)。我們審視了一些關(guān)鍵問(wèn)題，如倫理與隱私問(wèn)題、人工智能偏見(jiàn)的緩解，以及提高模型行為透明度的需求。解決這些挑戰(zhàn)對(duì)于建立在監(jiān)管流程中使用人工智能的信任至關(guān)重要，尤其是在需要采取監(jiān)督行動(dòng)和判斷的場(chǎng)景中。在監(jiān)管領(lǐng)域部署人工智能引發(fā)了顯而易見(jiàn)的倫理和偏見(jiàn)問(wèn)題，需要審慎關(guān)注。倫理準(zhǔn)則對(duì)于確保能夠深刻影響個(gè)人生活的人工智能決策保持公平和有效至關(guān)重要。訓(xùn)練數(shù)據(jù)或算法中固有的偏見(jiàn)可能導(dǎo)致偏頗的結(jié)果，使某些群體處于不公平的劣勢(shì)，從而破壞監(jiān)管的公平性和有效性。清晰披露數(shù)據(jù)如何被使用、處理和共享，對(duì)于促進(jìn)問(wèn)責(zé)制和在利益相關(guān)者之間建立信任是必要的。此外，依賴人工智能來(lái)解讀其受監(jiān)管實(shí)體提交的大量數(shù)據(jù)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，應(yīng)確保有措施讓人工智能能夠解釋使用了哪些數(shù)據(jù)以及如何使用這些數(shù)據(jù)得出結(jié)論。如果缺乏數(shù)據(jù)使用的透明度和充分的決策過(guò)程可追溯性，受監(jiān)管實(shí)體可能會(huì)質(zhì)疑影響他們的決策的可靠性，并使他們與其監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間的關(guān)系變得緊張。
人工智能系統(tǒng)需要訪問(wèn)大量數(shù)據(jù)，這引發(fā)了重大的隱私問(wèn)題。這些系統(tǒng)可能會(huì)無(wú)意中暴露敏感信息或?yàn)E用數(shù)據(jù)，導(dǎo)致潛在的泄露或未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)。對(duì)此類數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)和處理必須受到嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)措施的約束，以保障個(gè)人隱私權(quán)。在監(jiān)管領(lǐng)域，人工智能響應(yīng)的完整性易受“提示詞攻擊”（prompthacking）所帶來(lái)的挑戰(zhàn)影響。用戶可能有意識(shí)或無(wú)意識(shí)地提供誤導(dǎo)性輸入，從而影響模型的決策矩陣，進(jìn)而影響輸出的質(zhì)量和可靠性。應(yīng)對(duì)這些漏洞需要先進(jìn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控工具，以有效分析和緩解潛在的惡意提示。人工智能生成響應(yīng)的精確性和能力可能會(huì)助長(zhǎng)用戶的過(guò)度依賴。人工監(jiān)督仍然是必要的，以防止對(duì)人工智能系統(tǒng)的過(guò)度依賴，并確保對(duì)人工智能能力的審慎利用。
4.4未來(lái)方向
先進(jìn)人工智能技術(shù)的整合預(yù)計(jì)將影響未來(lái)法規(guī)的制定、監(jiān)控和執(zhí)行。我們預(yù)見(jiàn)到預(yù)測(cè)性分析和決策方面的潛在進(jìn)步，以及可能改變監(jiān)管活動(dòng)的新興技術(shù)。預(yù)測(cè)性分析的進(jìn)步可能會(huì)重塑由人工智能驅(qū)動(dòng)的監(jiān)管和監(jiān)督方法。這些進(jìn)步不僅能實(shí)現(xiàn)主動(dòng)的，而且能實(shí)現(xiàn)預(yù)防性的監(jiān)管方法，即在潛在的合規(guī)問(wèn)題和監(jiān)管違規(guī)行為發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測(cè)？梢杂(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)見(jiàn)欺詐活動(dòng)或違規(guī)行為之前的異常。這使得決策者能夠在潛在問(wèn)題升級(jí)之前解決它們，從而提高監(jiān)管干預(yù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。諸如量子計(jì)算和先進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)創(chuàng)新，有望擴(kuò)展人工智能系統(tǒng)的分析能力，使其能以更高的復(fù)雜程度處理和解讀復(fù)雜的監(jiān)管數(shù)據(jù)。例如，量子計(jì)算可能以前所未有的速度處理大規(guī)模計(jì)算，從而促進(jìn)更詳細(xì)和全面的評(píng)估。先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從更多樣化和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，提供以前無(wú)法獲得的細(xì)致入微的洞見(jiàn)。與此同時(shí)，人工智能倫理和治理方面的理論進(jìn)步，正在為指導(dǎo)這些技術(shù)在公認(rèn)的社會(huì)價(jià)值觀和法律標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)運(yùn)行的框架發(fā)展提供信息。隨著這些技術(shù)和框架的發(fā)展，它們將有助于催生更有效、更高效、更公平的由人工智能驅(qū)動(dòng)的監(jiān)管工具。
5.ADGM的人工智能創(chuàng)新試點(diǎn)（與新加坡國(guó)立大學(xué)AIDF的聯(lián)合工作）
阿布扎比全球市場(chǎng)（AbuDhabiGlobalMarket，ADGM）與新加坡國(guó)立大學(xué)亞洲數(shù)字金融研究院（AsianInstituteofDigitalFinance，NUSAIDF）在應(yīng)對(duì)快速演進(jìn)的Web3領(lǐng)域所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管挑戰(zhàn)方面具有共同目標(biāo)。為此，雙方自2022年起開(kāi)展聯(lián)合試點(diǎn)項(xiàng)目，研究可用于改進(jìn)Blockchain應(yīng)用與虛擬資產(chǎn)（VirtualAssets，VA）安全審計(jì)流程的人工智能技術(shù)。試點(diǎn)利用創(chuàng)新型AI技術(shù)分析審計(jì)日志、回溯歷史安全事件，以識(shí)別模式并為潛在脆弱點(diǎn)提供洞見(jiàn)。本節(jié)介紹三個(gè)試點(diǎn)，展示AI在推進(jìn)對(duì)VA及其服務(wù)提供機(jī)構(gòu)的監(jiān)管評(píng)估方面的潛力。
5.1試點(diǎn)一：基于AI的智能合約適配性評(píng)估
5.1.1引言
智能合約是Blockchain技術(shù)的基礎(chǔ)組件，可在去中心化平臺(tái)上安全地自動(dòng)執(zhí)行協(xié)議與交易。鑒于其在Blockchain應(yīng)用中的重要性，有必要對(duì)其代碼庫(kù)進(jìn)行全面評(píng)估與驗(yàn)證，以確保按預(yù)期運(yùn)行并滿足監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。本節(jié)介紹首個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目：一個(gè)由AI賦能的智能合約適配性評(píng)估平臺(tái)。
5.1.2既有解決方案與服務(wù)提供方
當(dāng)前的智能合約驗(yàn)證實(shí)踐結(jié)合了人工評(píng)估與先進(jìn)技術(shù)工具，旨在排查潛在漏洞并提升效率。包括CertiK、TrailofBits、Halborn、Hacken等領(lǐng)先服務(wù)商，綜合采用靜態(tài)與動(dòng)態(tài)分析以及人工主導(dǎo)的形式化驗(yàn)證等方法，對(duì)智能合約在網(wǎng)絡(luò)攻擊與性能問(wèn)題方面進(jìn)行評(píng)估與加固。隨著Web3技術(shù)進(jìn)入受監(jiān)管行業(yè)，智能合約驗(yàn)證的范式亟需擴(kuò)展。除技術(shù)層面的脆弱性外，當(dāng)智能合約被用于自動(dòng)化受監(jiān)管活動(dòng)時(shí)，其審計(jì)還應(yīng)涵蓋對(duì)相關(guān)監(jiān)管要求的合規(guī)性檢驗(yàn)。
5.1.3AI驅(qū)動(dòng)的評(píng)估
本試點(diǎn)通過(guò)兩種方法，分析智能合約代碼與VA白皮書(shū)之間的一致性關(guān)系。
基于LLM的校驗(yàn)器方法（LLM-BasedValidatorMethod）。該方法使用專有AI模型分析智能合約代碼與其對(duì)應(yīng)VA白皮書(shū)之間的對(duì)齊程度。訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備首先從廣泛使用的智能合約代碼庫(kù)中抽取條款與規(guī)范，并按不同項(xiàng)目類型加以分類，形成針對(duì)性分析所需的知識(shí)庫(kù)。隨后，利用大型語(yǔ)言模型（LargeLanguageModel，LLM）從待評(píng)估的智能合約代碼及其白皮書(shū)中抽取證據(jù)，用以核對(duì)白皮書(shū)所述目標(biāo)是否在代碼中得到實(shí)現(xiàn)。模型采用問(wèn)答（Q&A）方式逐項(xiàng)驗(yàn)證（圖一），并圍繞代碼庫(kù)對(duì)白皮書(shū)內(nèi)容進(jìn)行審查。
上述兩種方法共同構(gòu)成一套驗(yàn)證框架，用于評(píng)估智能合約的實(shí)現(xiàn)、定位錯(cuò)誤與遺漏，并確保合約按既定與公開(kāi)宣示的方式運(yùn)行。此類洞見(jiàn)可為監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供有價(jià)值的客觀依據(jù)，以核實(shí)項(xiàng)目陳述的可證實(shí)性。
5.2試點(diǎn)二：審計(jì)報(bào)告評(píng)估
5.2.1引言
為確保由智能合約承載的業(yè)務(wù)邏輯安全可靠，項(xiàng)目方通常會(huì)聘請(qǐng)安全審計(jì)公司評(píng)估代碼并對(duì)外發(fā)布審計(jì)報(bào)告。然而，審閱此類報(bào)告往往需要計(jì)算機(jī)科學(xué)與安全領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)未必具備。為彌補(bǔ)這一知識(shí)缺口，本試點(diǎn)測(cè)試了利用LLM評(píng)估此類安全審計(jì)報(bào)告充分性的評(píng)價(jià)框架。
5.2.2既有解決方案與服務(wù)提供方
傳統(tǒng)做法中，安全審計(jì)報(bào)告依賴自動(dòng)化工具、人工評(píng)估與專家分析，過(guò)程耗時(shí)且結(jié)論具有一定主觀性。審計(jì)通常要求審計(jì)人員檢查代碼庫(kù)、配置與操作流程，以識(shí)別脆弱點(diǎn)與薄弱環(huán)節(jié)。由于評(píng)估以人工為主，工作強(qiáng)度較大；同時(shí)對(duì)人類專業(yè)判斷的依賴也帶來(lái)誤差風(fēng)險(xiǎn)與主觀差異，不同審計(jì)人員對(duì)發(fā)現(xiàn)與風(fēng)險(xiǎn)的解讀可能不盡一致。Web3項(xiàng)目復(fù)雜度與規(guī)模的增長(zhǎng)，對(duì)既有審計(jì)方式提出更高要求。技術(shù)發(fā)展快速、開(kāi)源特性明顯、去中心化應(yīng)用數(shù)量激增，使審計(jì)人員常面臨時(shí)效壓力，可能影響分析深度。安全審計(jì)往往只能提供某一時(shí)點(diǎn)的“快照”，因此可能忽略審計(jì)后不斷涌現(xiàn)的威脅與脆弱性。另一個(gè)顯著挑戰(zhàn)是技術(shù)復(fù)雜度。報(bào)告通常高度技術(shù)化與細(xì)節(jié)繁復(fù)，使公眾與監(jiān)管者難以全面理解與解釋其中結(jié)論。
5.2.3基于AI的安全審計(jì)報(bào)告輔助評(píng)估
該評(píng)估工具使用AI來(lái)衡量審計(jì)報(bào)告質(zhì)量。試點(diǎn)首先通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別（OpticalCharacterRecognition，OCR）與定制的信息檢索技術(shù)，采集并整理評(píng)估所需數(shù)據(jù)，包括審計(jì)范圍、評(píng)估方法、審計(jì)工具以及報(bào)告中的問(wèn)題描述等要素。隨后，采用現(xiàn)成的LLM模型對(duì)報(bào)告進(jìn)行處理以生成嵌入表示（embeddings），并如圖3所示將其表示為向量。此過(guò)程使用高級(jí)自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技術(shù)，例如基于定制庫(kù)的實(shí)體識(shí)別與依存句法分析，以理解并歸類報(bào)告內(nèi)容。完成數(shù)據(jù)處理后，工具利用存儲(chǔ)的向量與預(yù)定義知識(shí)集（如下圖所示的數(shù)據(jù)庫(kù)）進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。知識(shí)集覆蓋五個(gè)具體類別：（1）內(nèi)容質(zhì)量與覆蓋范圍，（2）脆弱性識(shí)別與優(yōu)先級(jí)排序，（3）緩解策略與報(bào)告影響，（4）呈現(xiàn)質(zhì)量與審計(jì)方法論，（5）報(bào)告相關(guān)性與可達(dá)性。該評(píng)估過(guò)程兼具速度與全面性，通常每份報(bào)告約需五分鐘。最后，再次調(diào)用LLM生成評(píng)估報(bào)告。該報(bào)告包含按上述各類別細(xì)分評(píng)估加權(quán)匯總得到的總分，反映安全審計(jì)報(bào)告的整體表現(xiàn)，指出優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域與待改進(jìn)之處。同時(shí)，報(bào)告還將基
于各類別的中間評(píng)估結(jié)果給出由LLM生成的詳細(xì)說(shuō)明，闡明其優(yōu)勢(shì)與關(guān)注點(diǎn)，示意圖見(jiàn)圖三。
5.3試點(diǎn)三：基于AI的智能盡職調(diào)查（SmartDueDiligence）
5.3.1引言
在許可發(fā)放與持續(xù)性監(jiān)督過(guò)程中，對(duì)Web3項(xiàng)目開(kāi)展初始與持續(xù)盡職調(diào)查（duediligence）對(duì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)至關(guān)重要。作為虛擬資產(chǎn)中介的虛擬資產(chǎn)服務(wù)提供商（VirtualAssetServiceProviders，VASPs）在向客戶提供虛擬資產(chǎn)（VirtualAssets，VA）之前，也需對(duì)相關(guān)Blockchain項(xiàng)目及其Tokens執(zhí)行自有的盡職調(diào)查。由于Blockchain的去中心化特征、化名身份以及新型組織形態(tài)，Web3盡職調(diào)查面臨獨(dú)特挑戰(zhàn)。識(shí)別與核驗(yàn)真實(shí)身份、理解復(fù)雜的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)對(duì)多樣的組織結(jié)構(gòu)與演進(jìn)中的法律框架，均使流程更為復(fù)雜。與此同時(shí)，Web3領(lǐng)域的公開(kāi)可得數(shù)據(jù)可用于提升對(duì)活動(dòng)的把握：鏈上數(shù)據(jù)能夠?yàn)榻灰着c智能合約運(yùn)行提供可驗(yàn)證的實(shí)時(shí)洞見(jiàn)；鏈下的定性信息（如團(tuán)隊(duì)資質(zhì)、市場(chǎng)情緒、論壇與DAO討論、官方社交媒體渠道）則為評(píng)估提供補(bǔ)充。然而，盡管數(shù)據(jù)公開(kāi)，攝取如此海量且高度技術(shù)化的信息仍具挑戰(zhàn)，需要成熟的處理與分析工具。引入人工智能（AI）可簡(jiǎn)化盡職調(diào)查流程，使監(jiān)管機(jī)構(gòu)與VASPs能更高效地審閱和評(píng)估Web3項(xiàng)目。
5.3.2既有解決方案與服務(wù)提供方
為應(yīng)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與盡職調(diào)查需求，Web3與VA領(lǐng)域涌現(xiàn)出眾多服務(wù)商。這些公司提供的工具與服務(wù)可優(yōu)化合規(guī)流程、核驗(yàn)身份，并在不同法域下處理部分監(jiān)管義務(wù)。例如，Chainalysis與Elliptic提供Blockchain分析工具，幫助回溯加密資產(chǎn)交易來(lái)源，支持反*洗*錢（Anti-MoneyLaundering，AML）與反恐融資（CombatingtheFinancingofTerrorism，CFT）合規(guī)。其他公司則提供數(shù)字身份核驗(yàn)方案，力圖在去中心化環(huán)境中識(shí)別用戶。雖然上述工具在特定環(huán)節(jié)有效，但尚無(wú)法覆蓋監(jiān)管機(jī)構(gòu)與VASPs所需的全譜系監(jiān)督。本試點(diǎn)旨在進(jìn)一步改進(jìn)面向監(jiān)管者與VASPs的整體盡職調(diào)查流程。
5.3.3AI輔助的盡職調(diào)查
本試點(diǎn)從多個(gè)方面引入AI技術(shù)，以改進(jìn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)與VASPs的盡職調(diào)查實(shí)踐。
生成式AI支持企業(yè)入駐（onboarding）。在項(xiàng)目向監(jiān)管機(jī)構(gòu)申請(qǐng)牌照時(shí)，生成式AI用于按Web3項(xiàng)目側(cè)重點(diǎn)定制入駐流程。本試點(diǎn)開(kāi)發(fā)的模型可自動(dòng)生成個(gè)性化表單并列示所需提交文件清單。此類定制化可避免“一刀切”的通用流程，減少與該企業(yè)具體業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的提交要求。
生成式AI審閱社交媒體。試點(diǎn)使用AI工具監(jiān)測(cè)并分析企業(yè)及其關(guān)鍵人員的社交媒體表現(xiàn)，識(shí)別不一致的公開(kāi)披露、聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)以及誤導(dǎo)性或欺詐性表述的跡象。所用模型能夠理解內(nèi)容語(yǔ)境與情緒，并輸出潛在關(guān)注點(diǎn)供監(jiān)管者參考。（注：原文該段落出現(xiàn)一次重復(fù)，這里合并呈現(xiàn)。）
監(jiān)管問(wèn)答代理（Q&AAgent）。該代理允許監(jiān)管者對(duì)Web3項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索式提問(wèn)，涵蓋企業(yè)自報(bào)文件、智能合約細(xì)節(jié)、官方通告與披露等。代理基于查詢時(shí)的最新數(shù)據(jù)，按需向非技術(shù)背景人員提供易懂的洞見(jiàn)；所有答復(fù)均進(jìn)行分類并標(biāo)注來(lái)源，附有原始數(shù)據(jù)鏈接。系統(tǒng)會(huì)隨新數(shù)據(jù)持續(xù)更新，并支持監(jiān)管者接入更多數(shù)據(jù)源。
該試點(diǎn)通過(guò)在企業(yè)入駐、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與實(shí)時(shí)監(jiān)管洞見(jiàn)等環(huán)節(jié)運(yùn)用AI，有效替代重復(fù)性與冗余性的人工作業(yè)。鑒于眾多監(jiān)管機(jī)構(gòu)正積極探索此類創(chuàng)新，該項(xiàng)目具有更大范圍部署與進(jìn)一步演進(jìn)的潛力。
6.結(jié)論與未來(lái)工作
6.1結(jié)論
Web3與VA活動(dòng)的快速演進(jìn)為創(chuàng)新鋪路，同時(shí)帶來(lái)全新且復(fù)雜的監(jiān)管挑戰(zhàn)。將AI融入監(jiān)管流程，有望增強(qiáng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的工具箱，以更好地監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)并緩釋W(xué)eb3與VA領(lǐng)域產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。本文介紹的試點(diǎn)項(xiàng)目給出了AI在該領(lǐng)域的實(shí)踐范例，展示了其在改進(jìn)行業(yè)合規(guī)實(shí)踐方面的現(xiàn)實(shí)作用。
6.2關(guān)鍵要點(diǎn)
人工智能在Web3監(jiān)管技術(shù)（SupTech）與監(jiān)管科技（RegTech）中的變革潛力
·以AI為驅(qū)動(dòng)的解決方案可顯著提升Web3監(jiān)管的有效性，包括實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)分析、前瞻性的脆弱點(diǎn)探測(cè)以及更高效的合規(guī)監(jiān)測(cè)。
·通過(guò)運(yùn)用多種AI技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理NLP、生成式AI與自主代理），監(jiān)管者能夠更好地保持監(jiān)督、優(yōu)化報(bào)告流程、發(fā)現(xiàn)異常并理解去中心化生態(tài)中的情緒與輿情。
·將AI融入Web3監(jiān)管，可簡(jiǎn)化跨法域的復(fù)雜性，適應(yīng)全天候運(yùn)行，并使合規(guī)框架更具可達(dá)性、靈活性與創(chuàng)新性。
AI落地面臨的挑戰(zhàn)
·倫理與隱私、模型偏差，以及對(duì)透明度與可追溯性的需求，是關(guān)鍵議題。
·人類監(jiān)督必不可少，可降低對(duì)AI的過(guò)度依賴，并保障應(yīng)用的可靠性。
試點(diǎn)所展示的實(shí)踐應(yīng)用
·AI強(qiáng)化的智能合約評(píng)估，有助于確保與白皮書(shū)及監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的一致性。
·審計(jì)報(bào)告與盡職調(diào)查流程的自動(dòng)化評(píng)估，可顯著提升效率。
·生成式AI工具可支持企業(yè)入駐流程、社交媒體分析，并高效向監(jiān)管者提供有用洞見(jiàn)。
未來(lái)方向
·預(yù)測(cè)分析、可自適應(yīng)的AI系統(tǒng)與全球協(xié)作的進(jìn)步，將推動(dòng)更有效的監(jiān)管實(shí)踐。
·建立AI治理框架與倫理標(biāo)準(zhǔn)，將成為維護(hù)信任與問(wèn)責(zé)的關(guān)鍵。
6.3未來(lái)工作
面向未來(lái)，若干關(guān)鍵方向?qū)⑼苿?dòng)人工智能（ArtificialIntelligence，AI）在監(jiān)管流程中的持續(xù)演進(jìn)與融合：
·高級(jí)AI模型（AdvancedAIModels） 隨著AI技術(shù)進(jìn)步，模型能力與結(jié)果質(zhì)量有望進(jìn)一步提升，同時(shí)實(shí)現(xiàn)更低的成本與算力資源占用。
·強(qiáng)化的預(yù)測(cè)分析（EnhancedPredictiveAnalytics） 預(yù)測(cè)分析的進(jìn)一步發(fā)展將支持對(duì)風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)違規(guī)事件的更精準(zhǔn)預(yù)判。借助更大規(guī)模與更專業(yè)化的數(shù)據(jù)集，以及更復(fù)雜的算法，AI系統(tǒng)可在問(wèn)題發(fā)生前進(jìn)行前瞻性識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)的早期干預(yù)。
·先進(jìn)的AI治理與倫理（AdvancedAIGovernanceandEthics） 為確保監(jiān)管場(chǎng)景下的AI應(yīng)用符合倫理、保持透明并減少偏差，建立系統(tǒng)性的AI治理框架勢(shì)在必行。制定AI倫理標(biāo)準(zhǔn)與指南將有助于構(gòu)建基于AI的監(jiān)管系統(tǒng)中的信任與問(wèn)責(zé)。
·自適應(yīng)與可解釋AI（AdaptiveandExplainableAI） 未來(lái)的AI系統(tǒng)應(yīng)具備自適應(yīng)能力，能夠隨監(jiān)管環(huán)境與Web3活動(dòng)的變化而持續(xù)學(xué)習(xí)與演化。提升算法與決策的可解釋性，將使監(jiān)管決策對(duì)受其影響的相關(guān)方更為透明與可理解。
·全球協(xié)作（GlobalCollaboration） 在跨法域?qū)用娼⒉⒐蚕碜罴褜?shí)踐，將促進(jìn)對(duì)全球Web3生態(tài)更為一致與有效的監(jiān)管。
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