بازرگانان و مقامات کره جنوبی سامانه‌های هوش مصنوعی را برای نظارت بر معاملات رمزارز، علامت‌گذاری دستکاری و تقویت اجرای مقررات دارایی‌های دیجیتال به کار گرفته‌اند.

نکات کلیدی

• کره جنوبی نظارت بر بازار رمزارز را به سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی انتقال می‌دهد که در آنها الگوریتم‌ها به طور خودکار فعالیت معاملاتی مشکوک را تشخیص می‌دهند و فرآیندهای دستی را جایگزین می‌کنند.
• مدل جدید تشخیص از تکنیک “جستجوی گرید با پنجره لغزنده” (sliding-window grid search technique) استفاده می‌کند، بازه‌های زمانی هم‌پوشان را اسکن می‌کند تا الگوهای غیرعادی مانند جهش‌های ناگهانی حجم معاملات را بیابد.
• تا سال 2026، خدمات نظارت مالی (FSS) قصد دارد قابلیت‌های هوش مصنوعی را با ابزارهایی برای تشخیص شبکه‌های حساب‌های معاملاتی هماهنگ و ردیابی منابع تأمین مالی برای دستکاری، گسترش دهد.
• مقامات در حال بررسی ای اقدامات مداخله‌ای پیشگیرانه هستند، مانند تعلیق موقتی تراکنش‌ها یا پرداخت‌ها، تا فعالیت مشکوک را زودهنگام مسدود کرده و از خروج سودهای غیرقانونی جلوگیری نمایند.

کره جنوبی با انتقال نظارت بازار رمزارز به سمت نظارت هوش مصنوعی گام به گام پیش می‌رود. الگوریتم‌ها هم‌اکنون تشخیص اولیه فعالیت‌های مشکوک را به جای تکیه صرف بر بازرسان انسانی انجام می‌دهند.

با رشد سریع معاملات رمزارز، که هرچه بیشتر غیرمتمرکز و به‌طور فزاینده‌ای دشوار برای پایش دستی است، ناظران از هوش مصنوعی برای شناسایی ناهنجاری‌ها و بی‌قاعدگی‌ها سریع‌تر استفاده می‌کنند.

در این رابطه بخوانید‌ : آزمون تورینگ (Turing Test) چیست؟

محور این تحول، سامانه بهبود یافته «VISTA» (سیستم هوش دارایی‌های مجازی برای تحلیل معاملات) از سوی خدمات نظارت مالی (FSS) است. این به‌روزرسانی نشان می‌دهد که فضای دارایی‌های دیجیتال امروزی دیگر با مدل‌های سنتی و بازجویی‌های دستیِ تک‌به‌تک همگام نیست.

این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه قانون‌گذاران مالی کره جنوبی از سیستم‌های هوش مصنوعی به‌روز شده برای تشخیص خودکار دستکاری بازار رمزارز، بهبود نظارت، تحلیل الگوهای معاملاتی و برنامه‌ریزی ابزارهای پیشرفته استفاده می‌کنند. همچنین به بررسی مداخله سریع‌تر و همسو شدن نظارت بر رمزارز با بازارهای مالی گسترده‌تر می‌پردازد.

چرا کره جنوبی در حال تقویت ابزارهای نظارت رمزارز است

بازارهای رمزارز حجم زیادی از داده‌ها را در سراسر صرافی‌ها، توکن‌ها و بازه‌های زمانی تولید می‌کنند. تاکتیک‌های دستکاری مانند طرح‌های پامپ-دامپ، واش تریدینگ یا اسپوفینگ اغلب باعث ایجاد جهش‌های ناگهانی می‌شوند که تشخیص آن‌ها دشوار است. شناسایی دستی دوره‌های مشکوک در فعالیت رمزارز با توجه به مقیاس فعلی بازار به طور فزاینده‌ای دشوار شده است. با پیچیده‌تر شدن الگوهای معاملاتی متصل به هم، سیستم‌های خودکار برای اسکن مداوم و علامت‌گذاری مشکلات احتمالی طراحی شده‌اند.

این اتوماسیون با تلاش گسترده کره برای تقویت نظارت بر بازارهای دیجیتال همسو است، به‌ویژه زمانی که رمزارز به‌طور عمیق‌تری با سرمایه‌گذاران خُرد و کل سیستم مالی ادغام شده است.

ویستا چه کاری انجام می‌دهد و چگونه به‌روزرسانی اخیر آن را بهبود می‌بخشد؟

VISTA به‌عنوان پلتفرم اصلی سازمان خدمات نظارت مالی (FSS) برای بررسی معاملات ناعادلانه در دارایی‌های دیجیتال عمل می‌کند. در نسخه پیشین آن، تحلیلگران ناچار بودند بازه‌های زمانی دستکاری مشکوک را پیش از انجام تحلیل‌ها مشخص کنند، که دامنه تشخیص را محدود می‌کرد.

ارتقای اخیر یک الگوریتم تشخیص خودکار اضافه می‌کند که می‌تواند بدون ورودی دستی، دوره‌های احتمالی دستکاری را به‌طور مستقل تشخیص دهد. اکنون سیستم کل مجموعه داده را جست‌وجو می‌کند و به بازرسان امکان می‌دهد به بازه‌های مشکوکی که در غیر این صورت ممکن است از نظر دور بمانند، رسیدگی کنند.

بنابر ادعای قانون‌گذاران، این سیستم در آزمایش‌های داخلی با استفاده از پرونده‌های تحقیقات تکمیل‌شده، همه دوره‌های دستکاری شناخته‌شده را با موفقیت شناسایی کرده است. همچنین بازه‌های اضافی را که با روش‌های سنتی دشوار بود، مشخص کرده است.

آیا می‌دانستید؟ برخی صرافی‌های رمزارز در هر ساعت، مقدار زیادی معامله انجام می‌دهند، بیشتر از آنچه بورس‌های سنتی در یک روز انجام می‌دهند. بنابراین ناظران نیاز دارند تا به‌صورت خودکار و 24/7 بازار را پایش کنند تا ریسک‌ها را سریع شناسایی و مدیریت کنند.

تشخیص خودکار چگونه عمل می‌کند؟

با به‌کارگیری رویکرد sliding-window grid search technique، الگوریتم داده‌های معاملاتی را به بازه‌های زمانی هم‌پوشان با مدت‌های مختلف تقسیم می‌کند. سپس این بازه‌ها را از نظر وجود ناهنجاری‌ها ارزیابی می‌کند.

این مدل هر زیربازه ممکن را اسکن می‌کند و الگوهای مرتبط با دستکاری را بدون نیاز به تعیین محل وقوع توسط بازرسان تشخیص می‌دهد. نمونه‌هایی از این الگوها شامل جهش‌های شدید قیمت که به سرعت معکوس می‌شوند یا افزایش ناگهانی در حجم معاملات است.

همچنین بخوانید : تفاوت ریپل Ripple با XRP و XRP Ledger چیست؟

به جای جایگزینی نظارت انسانی، مدل بازه‌های پرخطر را اولویت‌بندی می‌کند و این امکان را به تیم‌ها می‌دهد تا روی پنجره‌های حیاتی متمرکز شوند به جای بررسی دستی کل مجموعه داده.

آیا می‌دانستید؟ در بازارهای رمزارز، دستکاری قیمت گاهی در پنجره‌هایی کمتر از پنج دقیقه‌ای اتفاق می‌افتد، بازه‌ای که برای اکثر سیستم‌های نظارت انسانی قابل تشخیص نیست.

به‌روزرسانی‌های آینده AI تا سال 2026

سِف‌اس‌اس برای بهبودهای مرحله‌ای هوش مصنوعی تا سال 2026 بودجه‌ای تأمین کرده است. ویژگی‌های کلیدی برنامه‌ریزی‌شده عبارتند از:

ابزارهایی برای شناسایی شبکه‌های حساب‌های معاملاتی هماهنگ: این سامانه‌ها به دنبال تشخیص گروه‌های حسابی هستند که به‌طور همسو عمل می‌کنند، یک ویژگی رایج در طرح‌های دستکاری سازمان‌یافته.

تحلیل گسترده متنی مرتبط با معاملات در هزاران دارایی رمزارزی: با بررسی تبلیغات غیرعادی یا اوج‌های روایت همراه با داده‌های بازار، مقامات امیدوارند بهتر بفهمند که چگونه شوک‌های توجه و نوسان‌های قیمت با هم ارتباط دارند.

ردیابی منبع وجوه استفاده‌شده در دستکاری: اتصال تراکنش‌های مشکوک به منابع تأمین مالی می‌تواند پرونده‌های اجرایی را تقویت کند و توانایی سوءاستفاده‌گران برای پنهان کردن ردپا را کاهش دهد.

آیا می‌دانستید؟ الگوریتم‌های اولیه نظارت بازار در امور مالی سنتی در اصل برای تشخیص معاملات داخلی در سهام طراحی شده بودند، نه رمزارز. بسیاری از ابزارهای امروز نسخه‌های اقتباسی از مدل‌هایی هستند که دهه‌ها پیش برای بورس‌ها ساخته شده‌اند.

دگرگونی به سمت مداخله پیشگیرانه در کره جنوبی

تعقیب نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی کره جنوبی به دنبال پاسخ‌های سریع‌تر است. کمیسیون خدمات مالی در حال بررسی مکانیسم تعلیق پرداخت است که ممکن است به‌طور موقت تراکنش‌های مرتبط با دستکاری مشکوک را مسدود کند.

این رویکرد با هدف جلوگیری از برداشت یا پول‌شویی سودها در همان مراحل ابتدایی است. اگرچه هنوز نهایی نشده، اما نشان می‌دهد که تنظیم‌کنندگان از رویکرد پاسخ‌گویی به‌ جای رویکرد پیشگیرانه عبور می‌کنند.

اقدامات پیشگیرانه پرسش‌های حاکمیتی مهمی درباره آستانه‌ها، نظارت و خطر نتایج مثبت کاذب ایجاد می‌کند؛ مسائلی که تنظیم‌کنندگان باید با دقت به آن‌ها بپردازند.

این ابتکار متمرکز بر رمزارز با تلاش‌ها در بازارهای سرمایه سنتی همسو است. بورس کره (Korea Exchange) در حال پیاده‌سازی سیستم نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی است تا دستکاری سهام را زودتر شناسایی کند. هدف ایجاد رویکردی یکپارچه در تمامی کلاس‌های دارایی است، با ترکیب داده‌های معاملاتی، نشانه‌های رفتاری و ارزیابی ریسک خودکار.

مزایا و محدودیت‌های نظارت مبتنی‌بر هوش مصنوعی

سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در شناسایی تخلفات تکراری و مبتنی بر الگو مانند واش تریدینگ یا جهش‌های هماهنگ قیمت بسیار ماهر هستند. آن‌ها با علامت‌گذاری رفتار مشکوک، ثبات نظارت را حتی زمانی که تخلف در مقیاس کوچک یا کوتاه‌مدت رخ می‌دهد افزایش می‌دهند.

برای صرافی‌ها، نظارت با محوریت هوش مصنوعی انتظاراتی را درباره کیفیت داده‌ها و قابلیت‌های پایش بالا می‌برد. همچنین همکاری با نهادهای قانون‌گذار را افزایش می‌دهد. با مدل‌های هوش مصنوعی، نظارت به جای کارهای دوره‌ای، به‌طور مستمر انجام می‌شود.

معامله‌گران و ناشران باید انتظار نظارت بیشتر روی الگوهای دستکاری ظریف را داشته باشند که پیش‌تر از دیده پنهان می‌ماند. در حالی که تشخیص به‌طور الگوریتمی آغاز می‌شود، مجازات‌های واقعی در عمل همچنان قابل توجه است.

اما نظارت خودکار محدودیت‌هایی هم دارد. دستکاری بین پلتفرم‌ها، هماهنگی خارج از پلتفرم و مهندسی روایت ظریف همچنان دشوار است برای تشخیص. مدل‌های هوش مصنوعی همچنین به ارزیابی منظم نیاز دارند تا از تعصب، انحراف یا علامت‌گذاری فعالیت مشروع جلوگیری شود.

ابزارهای هوش مصنوعی، به‌جای جایگزینی بازرسان انسانی، آنان را پشتیبانی می‌کنند.

شکل‌دهی به چارچوب اجرای مقررات جدید

استراتژی کره جنوبی مدل‌های هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد که حول نظارت مداوم، اولویت‌بندی خودکار و اقدام سریع‌تر ساخته شده‌اند. با تکامل این سیستم‌ها، توازن بین کارایی با شفافیت، دادرسی عادلانه و پاسخ‌گویی کلیدی خواهد بود.

پیاده‌سازی این مدل‌ها نه‌فقط بازارهای رمزارز کره را شکل می‌دهد بلکه نحوه رویکرد سایر حوزه‌های قضایی به تنظیم دارایی‌های دیجیتال در عصری از معاملات با الگوریتم و مشارکت گسترده را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد.