2025年，ShengliangLu等人發(fā)表了“AIApplicationsinWeb3SupTechandRegTech:ARegulatoryPerspective”了一文，該報告指出在Web3技術(shù)和虛擬資產(chǎn)崛起的推動下，數(shù)字領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場變革性的轉(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，同時促進(jìn)了去中心化、提高了透明度并減少了對中介機(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)的迅速普及也帶來了重大風(fēng)險，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。阿布扎比全球市場（ADGM）通過其金融服務(wù)監(jiān)管局（FSRA），建立了一個透明且與國際標(biāo)準(zhǔn)接軌的先進(jìn)監(jiān)管框架，從而營造了一個有利的監(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)險管理。白皮書詳細(xì)介紹了新加坡國立大學(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發(fā)工作。白皮書最后總結(jié)了主要發(fā)現(xiàn)，并提出了未來的合作方向，以期進(jìn)一步完善監(jiān)管格局。中國人民大學(xué)金融科技研究所對研究核心部分進(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)了無需中介的自動化協(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)用正通過點對點互動重塑金融交易。全球Crypto市值已超過3萬億美元大關(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年就增長了34%，從1月的4.32億增至12月的5.8億。這一增長凸顯了Crypto在全球金融格局中日益增長的采用率和融合度。此外，數(shù)據(jù)顯示，阿拉伯聯(lián)合酋長國（UAE）在Crypto采用方面領(lǐng)先全球，其超過30%的人口（約300萬人）擁有數(shù)字資產(chǎn)。這反映了該國對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，致力于營造一個不僅支持DeFi和虛擬資產(chǎn)（VA）增長，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，F(xiàn)SRA已為虛擬資產(chǎn)建立了一個全面的監(jiān)管框架，并對其進(jìn)行了持續(xù)優(yōu)化。該框架在支持創(chuàng)新的同時，確保了強(qiáng)有力的監(jiān)督并與國際標(biāo)準(zhǔn)保持一致。通過擁抱數(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立大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)緊密合作，推動在ADGM內(nèi)部采用尖端的技術(shù)解決方案。這種積極主動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)步來簡化監(jiān)管與監(jiān)督流程。通過由人工智能驅(qū)動的合規(guī)科技解決方案，F(xiàn)SRA可以提供更具互動性和定制化的監(jiān)管互動，使在ADGM內(nèi)運(yùn)營的實體的合規(guī)工作更高效、更便捷。實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)險管理目標(biāo)，同時降低金融機(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)增長與創(chuàng)新。

監(jiān)督科技（SupTech）是指應(yīng)用技術(shù)來增強(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、人工智能和自動化等先進(jìn)工具，以改進(jìn)對受監(jiān)管活動的監(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)動的洞察，使他們能夠更好地實時識別問題、評估風(fēng)險和執(zhí)行法規(guī)。

合規(guī)科技（RegTech）是指利用技術(shù)為企業(yè)簡化、自動化和改進(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)透明度和報告質(zhì)量。合規(guī)科技旨在簡化復(fù)雜的合規(guī)任務(wù)，如監(jiān)控交易、識別風(fēng)險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，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，這些問題必須得到解決，才可能實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用。作為應(yīng)對策略之一，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)險管理。新加坡國立大學(xué)亞洲數(shù)字金融研究所（NUSAIDF）在人工智能技術(shù)領(lǐng)域開展金融科技研究，為預(yù)測性分析、異常檢測和自動化合規(guī)提供工具。FSRA正在測試和驗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)督活動方面的研究與開發(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)語在文中可互換使用。盡管如此，第二部分對一些術(shù)語進(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)管行動和活動的人工智能創(chuàng)新。第五部分考察了由NUSAIDF和ADGM開展的試點項目，展示了這些創(chuàng)新的實際應(yīng)用，例如智能合約評估、安全審計和由人工智能驅(qū)動的盡職調(diào)查。第六部分對本文進(jìn)行總結(jié)，歸納了研究發(fā)現(xiàn)，并探討了未來方向和可用于加強(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，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）價值儲存手段，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，其上述功能僅通過虛擬資產(chǎn)用戶社群內(nèi)部的協(xié)議實現(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）的能力過渡。與Web2的中心化平臺不同，Web3利用Blockchain技術(shù)，賦予用戶對其數(shù)據(jù)、數(shù)字資產(chǎn)和在線互動的真正所有權(quán)。這種去中心化的范式減少了對中介機(jī)構(gòu)的依賴，促進(jìn)了更大的用戶自主權(quán)和隱私，同時重新定義了個人與數(shù)字平臺的互動方式。

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)同時存儲在多個站點或節(jié)點上。與傳統(tǒng)的中心化數(shù)據(jù)庫不同，DLT是去中心化的，無需中央權(quán)威機(jī)構(gòu)，從而增強(qiáng)了透明度和安全性。網(wǎng)絡(luò)中的每個參與者都維護(hù)一個同步的賬本副本，從而降低了單點故障的風(fēng)險。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，然后按時間順序鏈接形成一個鏈條。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)通過實現(xiàn)安全、透明的交易，為DeFi平臺和去中心化應(yīng)用（dApps）提供動力。

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)點對點的交易和服務(wù)，而無需銀行或金融機(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——來自動化和執(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、推理和感知。人工智能系統(tǒng)利用算法、數(shù)據(jù)和計算能力來不斷適應(yīng)和改進(jìn)。近年來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。人工智能帶來了顯著的好處，包括提高運(yùn)營效率、加強(qiáng)監(jiān)管合規(guī)、提供個性化金融產(chǎn)品以及先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析能力。FSRA早在2022年就發(fā)起了一項名為“開放監(jiān)管”（OpenReg）的倡議，旨在使監(jiān)管內(nèi)容機(jī)器可讀。該項目使合規(guī)科技公司和數(shù)據(jù)科學(xué)界能夠利用這個人工智能訓(xùn)練場，來構(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，我們詳細(xì)闡述了針對Web3監(jiān)管行動/活動采用人工智能進(jìn)行合規(guī)科技和監(jiān)督科技的實踐。在此過程中，我們考慮了金融穩(wěn)定理事會（FSB）近期發(fā)布的報告中提供的寶貴見解、歐盟《人工智能法案》中概述的監(jiān)管原則，以及“心智熔爐項目”（ProjectMindForge）開發(fā)的風(fēng)險框架。3. 利用人工智能監(jiān)管WEB3活動的機(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Web3的監(jiān)管重點主要集中在虛擬資產(chǎn)及其交易平臺。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DLT基金會和去中心化自治組織（DAO）等去中心化無主實體的監(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，必須（但不限于）考慮以下幾點：

它們在極少人工監(jiān)督下，通過在DLT上自執(zhí)行的智能合約實現(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去中心化網(wǎng)絡(luò)的依賴，安全風(fēng)險加劇；引入了“新”概念，這些概念要么利用Blockchain創(chuàng)新對現(xiàn)有傳統(tǒng)金融框架進(jìn)行改造，要么提出完全沒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誤變得具有挑戰(zhàn)性。

監(jiān)管Web3活動帶來了一些挑戰(zhàn)，這使得創(chuàng)新的監(jiān)管方法和開發(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)更美好的未來提供了重要機(jī)遇。

快節(jié)奏的創(chuàng)新與風(fēng)險識別。Web3技術(shù)的創(chuàng)新性質(zhì)和快速步伐，使得及時識別和緩解新興風(fēng)險變得充滿挑戰(zhàn)。這種動態(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，能夠有效地識別、評估和應(yīng)對潛在風(fēng)險。

響應(yīng)能力的差距增加了欺詐和市場失靈的可能性。然而，這些監(jiān)管挑戰(zhàn)也為“從零開始”構(gòu)建框架創(chuàng)造了機(jī)會，允許整合能夠隨時間推移而調(diào)整的前瞻性原則。這可以鼓勵發(fā)展適應(yīng)Web3獨特性的高效商業(yè)模式，最終培育一個既符合監(jiān)管目標(biāo)又促進(jìn)行業(yè)增長的穩(wěn)定而充滿活力的市場。人工智能可以通過快速識別監(jiān)管規(guī)則手冊中的改進(jìn)點，以迅速響應(yīng)Web3的發(fā)展，從而在促進(jìn)相關(guān)問題的調(diào)查和監(jiān)管框架的構(gòu)建中發(fā)揮作用。

先進(jìn)的實時風(fēng)險監(jiān)控。在Web3生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行有效的風(fēng)險監(jiān)控，需要能夠?qū)崟r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)的時點式（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)迫切需要開發(fā)更復(fù)雜的分析工具。實施持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)和自動化風(fēng)險管理工具有助于監(jiān)控法規(guī)遵循情況，從而能夠?qū)撛谕{做出主動響應(yīng)。

司法管轄區(qū)的復(fù)雜性。Web3活動的去中心化特性常常給監(jiān)管方法帶來跨司法管轄區(qū)的挑戰(zhàn)。由于每個監(jiān)管機(jī)構(gòu)對虛擬資產(chǎn)的治理方法可能不同，公司可能會發(fā)現(xiàn)，在多個、有時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)動的合規(guī)科技工具有可能幫助公司簡化和管理這些復(fù)雜性。通過自動化日常合規(guī)任務(wù)、識別重疊的監(jiān)管要求、更有效地適應(yīng)新規(guī)則以及協(xié)助監(jiān)管報告流程，人工智能可以降低成本和運(yùn)營負(fù)擔(dān)，最終使公司更容易滿足不同的監(jiān)管期望。在接下來的章節(jié)中，我們將探討在多種場景下使用人工智能為監(jiān)管流程帶來的益處。

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)將簡要介紹廣泛使用的人工智能模型（我們僅簡要闡述在監(jiān)管領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用潛力的模型），隨后探討在監(jiān)管活動中采用這些人工智能技術(shù)的用例。在考慮未來發(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)是人工智能的一個子集，專注于基于數(shù)據(jù)做出預(yù)測或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長分析大量的交易數(shù)據(jù)，以檢測預(yù)示欺詐活動或合規(guī)問題的模式與異常。通過運(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。

自然語言處理（NaturalLanguageProcessing,NLP）。自然語言處理專注于使計算機(jī)能夠理解和處理人類語言（即文本）。通過從海量文件和通信中自動提取和分析關(guān)鍵信息，自然語言處理可以為監(jiān)管審查和評估帶來效率。先進(jìn)的自然語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，可用于自動化回應(yīng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)和公眾的問詢。然而，自然語言處理技術(shù)可能存在誤解和偏見的潛在風(fēng)險，因為模型可能無法完全考慮到因文化或社會規(guī)范而異的語境或語氣。若在沒有人為干預(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。

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，自然語言處理技術(shù)可能存在誤解和偏見的潛在風(fēng)險，因為模型可能無法完全考慮到因文化或社會規(guī)范而異的語境或語氣。若在沒有人為干預(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。

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現(xiàn)，能夠通過預(yù)設(shè)的工作流程執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，例如自動化客戶服務(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)管實體可利用它們來自動生成詳細(xì)的定期或按需合規(guī)報告。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也可以利用此類人工智能技術(shù)來分析大量的監(jiān)管申報數(shù)據(jù)，并生成一份潛在違規(guī)和風(fēng)險指標(biāo)的候選清單。然而，與自然語言處理技術(shù)固有的局限性類似，當(dāng)前主要基于大語言模型（LLM）的生成式人工智能模型，由于可能出現(xiàn)“幻覺”和語境誤解，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)計的生成式人工智能不同，通用人工智能的特點是其多功能性和在沒有預(yù)先特定編程的情況下適應(yīng)廣泛場景的能力。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)管報告工具。由人工智能驅(qū)動的監(jiān)管報告工具可以自動化收集、提交和分析監(jiān)管申報表及認(rèn)證報告。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)無縫的監(jiān)管報告。除了報告自動化，執(zhí)行預(yù)測性分析的人工智能工具還可以幫助受監(jiān)管實體識別風(fēng)險因素，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)測可能妨礙遵守流動性和資本義務(wù)的財務(wù)風(fēng)險。

風(fēng)險畫像（RiskProfiling）。專門用于風(fēng)險畫像的人工智能系統(tǒng)，可以根據(jù)虛擬資產(chǎn)或金融實體的風(fēng)險特征和適用的監(jiān)管要求對其進(jìn)行分析和分類。這些系統(tǒng)能夠評估歷史表現(xiàn)、市場行為和外部因素，以維持一個動態(tài)的風(fēng)險畫像。通過不斷從新數(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)動的KYT和異常檢測系統(tǒng)可以專門設(shè)計用于監(jiān)控和分析Blockchain網(wǎng)絡(luò)上的賬戶和交易。通過利用人工智能檢驗復(fù)雜Blockchain交易流的能力，受監(jiān)管實體將能更好地識別高風(fēng)險交易和賬戶，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)，例如使用模式識別進(jìn)行錢包聚類和跨鏈資產(chǎn)流分析。

財務(wù)風(fēng)險評估。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)測和流動性管理。在DeFi中，平臺運(yùn)營商和用戶可以采用人工智能模型，通過分析和預(yù)測DEX及借貸平臺內(nèi)部和之間的流動性風(fēng)險，來更有效地管理流動性。這些模型可用于監(jiān)控交易量、Tokens儲備和用戶行為，以便在潛在的流動性短缺變得嚴(yán)重之前識別它們。此類模型提供的預(yù)警和可操作的洞見不僅對向消費者提供服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)有用，也對監(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。

自動化合規(guī)檢查。由生成式人工智能執(zhí)行的自動化合規(guī)檢查，可以通過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。這項技術(shù)可以在新法規(guī)通過時實時動態(tài)更新其監(jiān)管數(shù)據(jù)庫和算法，使企業(yè)能夠迅速適應(yīng)監(jiān)管變化。實施此類人工智能監(jiān)管工具，將使公司能夠比以往更高效、更經(jīng)濟(jì)地實現(xiàn)對本地和國際法規(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。生成式人工智能模型對于Web3和虛擬資產(chǎn)服務(wù)提供商（VASP）來說也是寶貴的工具，它們可以加速編寫白皮書、章程以及為客戶服務(wù)創(chuàng)建聊天機(jī)器人等手動任務(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。智能合約審計利用生成式人工智能來剖析和分析跨多個平臺和編程語言的智能合約的邏輯和功能。先進(jìn)的大語言模型（LLM）可以促進(jìn)對復(fù)雜代碼邏輯的詳細(xì)審查，以識別與現(xiàn)有法律框架的不一致性、漏洞和合規(guī)問題。這些人工智能系統(tǒng)可以從過去的審計中學(xué)習(xí)以提高其診斷準(zhǔn)確性，為開發(fā)人員和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供強(qiáng)有力的支持，以驗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)行的試點項目。

市場情緒分析。生成式人工智能可用于分析來自社交媒體、論壇和新聞媒體的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以評估公眾對市場狀況或特定資產(chǎn)的情緒。通過解讀語言和檢測情緒變化，此類工具可以預(yù)測潛在的市場動向，從而為希望響應(yīng)市場趨勢的交易者和投資者，以及監(jiān)控市場操縱行為的監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供警示。

4.3人工智能實施中的挑戰(zhàn)

為實現(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)對一系列挑戰(zhàn)。我們審視了一些關(guān)鍵問題，如倫理與隱私問題、人工智能偏見的緩解，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)督行動和判斷的場景中。在監(jiān)管領(lǐng)域部署人工智能引發(fā)了顯而易見的倫理和偏見問題，需要審慎關(guān)注。倫理準(zhǔn)則對于確保能夠深刻影響個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可能導(dǎo)致偏頗的結(jié)果，使某些群體處于不公平的劣勢，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，對于促進(jìn)問責(zé)制和在利益相關(guān)者之間建立信任是必要的。此外，依賴人工智能來解讀其受監(jiān)管實體提交的大量數(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程可追溯性，受監(jiān)管實體可能會質(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)需要訪問大量數(shù)據(jù)，這引發(fā)了重大的隱私問題。這些系統(tǒng)可能會無意中暴露敏感信息或濫用數(shù)據(jù)，導(dǎo)致潛在的泄露或未經(jīng)授權(quán)的訪問。對此類數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理必須受到嚴(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）所帶來的挑戰(zhàn)影響。用戶可能有意識或無意識地提供誤導(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)對這些漏洞需要先進(jìn)的實時監(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助長用戶的過度依賴。人工監(jiān)督仍然是必要的，以防止對人工智能系統(tǒng)的過度依賴，并確保對人工智能能力的審慎利用。

4.4未來方向

先進(jìn)人工智能技術(shù)的整合預(yù)計將影響未來法規(guī)的制定、監(jiān)控和執(zhí)行。我們預(yù)見到預(yù)測性分析和決策方面的潛在進(jìn)步，以及可能改變監(jiān)管活動的新興技術(shù)。預(yù)測性分析的進(jìn)步可能會重塑由人工智能驅(qū)動的監(jiān)管和監(jiān)督方法。這些進(jìn)步不僅能實現(xiàn)主動的，而且能實現(xiàn)預(yù)防性的監(jiān)管方法，即在潛在的合規(guī)問題和監(jiān)管違規(guī)行為發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測。可以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)見欺詐活動或違規(guī)行為之前的異常。這使得決策者能夠在潛在問題升級之前解決它們，從而提高監(jiān)管干預(yù)的準(zhǔn)確性和及時性。諸如量子計算和先進(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，量子計算可能以前所未有的速度處理大規(guī)模計算，從而促進(jìn)更詳細(xì)和全面的評估。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)，提供以前無法獲得的細(xì)致入微的洞見。與此同時，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)的社會價值觀和法律標(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)動的監(jiān)管工具。

5.ADGM的人工智能創(chuàng)新試點（與新加坡國立大學(xué)AIDF的聯(lián)合工作）

阿布扎比全球市場（AbuDhabiGlobalMarket，ADGM）與新加坡國立大學(xué)亞洲數(shù)字金融研究院（AsianInstituteofDigitalFinance，NUSAIDF）在應(yīng)對快速演進(jìn)的Web3領(lǐng)域所帶來的風(fēng)險與監(jiān)管挑戰(zhàn)方面具有共同目標(biāo)。為此，雙方自2022年起開展聯(lián)合試點項目，研究可用于改進(jìn)Blockchain應(yīng)用與虛擬資產(chǎn)（VirtualAssets，VA）安全審計流程的人工智能技術(shù)。試點利用創(chuàng)新型AI技術(shù)分析審計日志、回溯歷史安全事件，以識別模式并為潛在脆弱點提供洞見。本節(jié)介紹三個試點，展示AI在推進(jìn)對VA及其服務(wù)提供機(jī)構(gòu)的監(jiān)管評估方面的潛力。

5.1試點一：基于AI的智能合約適配性評估

5.1.1引言

智能合約是Blockchain技術(shù)的基礎(chǔ)組件，可在去中心化平臺上安全地自動執(zhí)行協(xié)議與交易。鑒于其在Blockchain應(yīng)用中的重要性，有必要對其代碼庫進(jìn)行全面評估與驗證，以確保按預(yù)期運(yùn)行并滿足監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。本節(jié)介紹首個試點項目：一個由AI賦能的智能合約適配性評估平臺。

5.1.2既有解決方案與服務(wù)提供方

當(dāng)前的智能合約驗證實踐結(jié)合了人工評估與先進(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)與動態(tài)分析以及人工主導(dǎo)的形式化驗證等方法，對智能合約在網(wǎng)絡(luò)攻擊與性能問題方面進(jìn)行評估與加固。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化受監(jiān)管活動時，其審計還應(yīng)涵蓋對相關(guān)監(jiān)管要求的合規(guī)性檢驗。

5.1.3AI驅(qū)動的評估

本試點通過兩種方法，分析智能合約代碼與VA白皮書之間的一致性關(guān)系。

基于LLM的校驗器方法（LLM-BasedValidatorMethod）。該方法使用專有AI模型分析智能合約代碼與其對應(yīng)VA白皮書之間的對齊程度。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中抽取條款與規(guī)范，并按不同項目類型加以分類，形成針對性分析所需的知識庫。隨后，利用大型語言模型（LargeLanguageModel，LLM）從待評估的智能合約代碼及其白皮書中抽取證據(jù)，用以核對白皮書所述目標(biāo)是否在代碼中得到實現(xiàn)。模型采用問答（Q&A）方式逐項驗證（圖一），并圍繞代碼庫對白皮書內(nèi)容進(jìn)行審查。

上述兩種方法共同構(gòu)成一套驗證框架，用于評估智能合約的實現(xiàn)、定位錯誤與遺漏，并確保合約按既定與公開宣示的方式運(yùn)行。此類洞見可為監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供有價值的客觀依據(jù)，以核實項目陳述的可證實性。

5.2試點二：審計報告評估

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，項目方通常會聘請安全審計公司評估代碼并對外發(fā)布審計報告。然而，審閱此類報告往往需要計算機(jī)科學(xué)與安全領(lǐng)域的專業(yè)知識，監(jiān)管機(jī)構(gòu)未必具備。為彌補(bǔ)這一知識缺口，本試點測試了利用LLM評估此類安全審計報告充分性的評價框架。

5.2.2既有解決方案與服務(wù)提供方

傳統(tǒng)做法中，安全審計報告依賴自動化工具、人工評估與專家分析，過程耗時且結(jié)論具有一定主觀性。審計通常要求審計人員檢查代碼庫、配置與操作流程，以識別脆弱點與薄弱環(huán)節(jié)。由于評估以人工為主，工作強(qiáng)度較大；同時對人類專業(yè)判斷的依賴也帶來誤差風(fēng)險與主觀差異，不同審計人員對發(fā)現(xiàn)與風(fēng)險的解讀可能不盡一致。Web3項目復(fù)雜度與規(guī)模的增長，對既有審計方式提出更高要求。技術(shù)發(fā)展快速、開源特性明顯、去中心化應(yīng)用數(shù)量激增，使審計人員常面臨時效壓力，可能影響分析深度。安全審計往往只能提供某一時點的“快照”，因此可能忽略審計后不斷涌現(xiàn)的威脅與脆弱性。另一個顯著挑戰(zhàn)是技術(shù)復(fù)雜度。報告通常高度技術(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的安全審計報告輔助評估

該評估工具使用AI來衡量審計報告質(zhì)量。試點首先通過光學(xué)字符識別（OpticalCharacterRecognition，OCR）與定制的信息檢索技術(shù)，采集并整理評估所需數(shù)據(jù)，包括審計范圍、評估方法、審計工具以及報告中的問題描述等要素。隨后，采用現(xiàn)成的LLM模型對報告進(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。此過程使用高級自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技術(shù)，例如基于定制庫的實體識別與依存句法分析，以理解并歸類報告內(nèi)容。完成數(shù)據(jù)處理后，工具利用存儲的向量與預(yù)定義知識集（如下圖所示的數(shù)據(jù)庫）進(jìn)行對比評估。知識集覆蓋五個具體類別：（1）內(nèi)容質(zhì)量與覆蓋范圍，（2）脆弱性識別與優(yōu)先級排序，（3）緩解策略與報告影響，（4）呈現(xiàn)質(zhì)量與審計方法論，（5）報告相關(guān)性與可達(dá)性。該評估過程兼具速度與全面性，通常每份報告約需五分鐘。最后，再次調(diào)用LLM生成評估報告。該報告包含按上述各類別細(xì)分評估加權(quán)匯總得到的總分，反映安全審計報告的整體表現(xiàn)，指出優(yōu)勢領(lǐng)域與待改進(jìn)之處。同時，報告還將基

于各類別的中間評估結(jié)果給出由LLM生成的詳細(xì)說明，闡明其優(yōu)勢與關(guān)注點，示意圖見圖三。

5.3試點三：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)督過程中，對Web3項目開展初始與持續(xù)盡職調(diào)查（duediligence）對監(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，也需對相關(guān)Blockchain項目及其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)查面臨獨特挑戰(zhàn)。識別與核驗真實身份、理解復(fù)雜的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)對多樣的組織結(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，Web3領(lǐng)域的公開可得數(shù)據(jù)可用于提升對活動的把握：鏈上數(shù)據(jù)能夠為交易與智能合約運(yùn)行提供可驗證的實時洞見；鏈下的定性信息（如團(tuán)隊資質(zhì)、市場情緒、論壇與DAO討論、官方社交媒體渠道）則為評估提供補(bǔ)充。然而，盡管數(shù)據(jù)公開，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估Web3項目。

5.3.2既有解決方案與服務(wù)提供方

為應(yīng)對復(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)字身份核驗方案，力圖在去中心化環(huán)境中識別用戶。雖然上述工具在特定環(huán)節(jié)有效，但尚無法覆蓋監(jiān)管機(jī)構(gòu)與VASPs所需的全譜系監(jiān)督。本試點旨在進(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

本試點從多個方面引入AI技術(shù)，以改進(jìn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)與VASPs的盡職調(diào)查實踐。

生成式AI支持企業(yè)入駐（onboarding）。在項目向監(jiān)管機(jī)構(gòu)申請牌照時，生成式AI用于按Web3項目側(cè)重點定制入駐流程。本試點開發(fā)的模型可自動生成個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)無關(guān)的提交要求。

生成式AI審閱社交媒體。試點使用AI工具監(jiān)測并分析企業(yè)及其關(guān)鍵人員的社交媒體表現(xiàn)，識別不一致的公開披露、聲譽(yù)風(fēng)險以及誤導(dǎo)性或欺詐性表述的跡象。所用模型能夠理解內(nèi)容語境與情緒，并輸出潛在關(guān)注點供監(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)管問答代理（Q&AAgent）。該代理允許監(jiān)管者對Web3項目數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索式提問，涵蓋企業(yè)自報文件、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；所有答復(fù)均進(jìn)行分類并標(biāo)注來源，附有原始數(shù)據(jù)鏈接。系統(tǒng)會隨新數(shù)據(jù)持續(xù)更新，并支持監(jiān)管者接入更多數(shù)據(jù)源。

該試點通過在企業(yè)入駐、風(fēng)險識別與實時監(jiān)管洞見等環(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)論與未來工作

6.1結(jié)論

Web3與VA活動的快速演進(jìn)為創(chuàng)新鋪路，同時帶來全新且復(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、預(yù)測并緩釋W(xué)eb3與VA領(lǐng)域產(chǎn)生的風(fēng)險。本文介紹的試點項目給出了AI在該領(lǐng)域的實踐范例，展示了其在改進(jìn)行業(yè)合規(guī)實踐方面的現(xiàn)實作用。

6.2關(guān)鍵要點

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)動的解決方案可顯著提升Web3監(jiān)管的有效性，包括實時風(fēng)險分析、前瞻性的脆弱點探測以及更高效的合規(guī)監(jiān)測。

·通過運(yùn)用多種AI技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理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AI的過度依賴，并保障應(yīng)用的可靠性。

試點所展示的實踐應(yīng)用

·AI強(qiáng)化的智能合約評估，有助于確保與白皮書及監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的一致性。

·審計報告與盡職調(diào)查流程的自動化評估，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。

未來方向

·預(yù)測分析、可自適應(yīng)的AI系統(tǒng)與全球協(xié)作的進(jìn)步，將推動更有效的監(jiān)管實踐。

·建立AI治理框架與倫理標(biāo)準(zhǔn)，將成為維護(hù)信任與問責(zé)的關(guān)鍵。

6.3未來工作

面向未來，若干關(guān)鍵方向?qū)⑼苿尤斯ぶ悄埽ˋrtificialIntelligence，AI）在監(jiān)管流程中的持續(xù)演進(jìn)與融合：

·高級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，同時實現(xiàn)更低的成本與算力資源占用。

·強(qiáng)化的預(yù)測分析（EnhancedPredictiveAnalytics） 預(yù)測分析的進(jìn)一步發(fā)展將支持對風(fēng)險與合規(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)可在問題發(fā)生前進(jìn)行前瞻性識別，從而實現(xiàn)主動的早期干預(yù)。

·先進(jìn)的AI治理與倫理（AdvancedAIGovernanceandEthics） 為確保監(jiān)管場景下的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)中的信任與問責(zé)。

·自適應(yīng)與可解釋AI（AdaptiveandExplainableAI） 未來的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蚕碜罴褜嵺`，將促進(jìn)對全球Web3生態(tài)更為一致與有效的監(jiān)管。