近年來,網絡犯罪、卷幣跑路、釣魚詐騙、暗網交易等涉及數字貨幣的犯罪屢見不鮮,數字金融企業和執法、監管部門均缺乏有效的應對措施,受害民眾更是難以維權。
一方面是區塊鏈分散性、去中心化、開放性、自治性、信息不可篡改和匿名性等特征給執法部門和監管部門 帶來了巨大的挑戰。區塊鏈數據量大,帳號匿名化程度高,難以調查涉案帳號的資產動向,無法直接觀察合規態勢。
另一方面是數字金融企業 盡職調查難。大量數字金融企業未實施合規審查,無法快速識別非法交易、評估交易風險、判斷用戶交易對手帳戶的情況、幫助用戶阻止與可疑帳戶的交易行為。
反洗錢金融行動特別工作組FATF今年6月發布史上最大規模的反洗錢合規標準要求,未來數字金融企業必須遵循FATF反洗錢合規標準這一全球合規規范,才能夠合法地開展數字資產交易服務。
為幫助虛擬資產服務商(VASP)監測交易風險、執行反洗錢合規程序,幫助監管部門監督VASP合規流程執行情況,幫助執法部門快速收集虛擬資產犯罪案件證據,為受害者提供技術協助,成都鏈安科技推出可視化的虛擬資產合規監測和調查取證分析系統Beosin-AML 。
Beosin-AML幫助虛擬資產服務商建設KYT(Know Your Transactions,了解您的交易)能力。
系統在海量地址標簽庫的基礎上,自動對交易做風險評分,識別風險交易,滿足FATF和各國政府對VASP的合規性要求。同時資產來源的驗證,洗錢、欺詐、暗網非法交易等可視化。通過實時合規審查引擎驗證資產來源,生成監管報告和合規報告,確保交易所和數字金融企業的反洗錢合規。并為監管部門提供合規態勢呈現。
Beosin-AML幫助執法部門調查虛擬資產犯罪事件。
利用大數據分析和機器學習技術識別數十億數字資產交易中的可疑活動。對虛擬資產犯罪事件進行溯源,并實時追蹤涉案帳號的資產動向,并提供可作為證據的調查報告。幫助執法部門掌握嫌疑帳號的資產轉移目的地。
Beosin-AML幫助監管部門監督VASP合規流程執行情況
利用模式識別、機器學習等技術識別數十億數字資產交易中的可疑活動,并呈現鏈上活動的合規態勢,進行合規態勢可視化。為監管部門提供數字資產合規性的宏觀視角,為制定合規基線提供決策依據,并在風險偏離合規基線時及時提供告警。幫助監管部門把控數字金融行業的合規情況。
Beosin-AML為受害者提供技術協助。
平臺上線技術援助服務,受害者在網站提交可疑項目或事件信息后,成都鏈安專業團隊會根據事件進行技術分析,幫助開展調查、分析和追蹤等取證服務。
成都鏈安B eosin-AML 虛擬資產調查取證和反洗錢合規系統,采集鏈上交易數據,通過區塊鏈開源輿情、暗網等公開情報來源等方式獲取惡意地址信息。分析加密貨幣犯罪和安全事件,結合機器學習模型綜合分析鏈上交易的合規和安全風險。旨在為虛擬資產服務商(Virtual Asset Service Provider ,VASP)、監管部門、執法部門提供合規監測和調查取證工具。幫助區塊鏈行業建立合法、合規的應用生態。
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