Según CryptoPotato, Elliptic, una empresa de análisis de blockchain, ha informado de avances en el uso de inteligencia artificial (IA) para identificar el lavado de dinero en Bitcoin. La empresa, en colaboración con investigadores del MIT-IBM Watson AI Lab, ha publicado un artículo que detalla esta investigación. El modelo de aprendizaje profundo utilizado por Elliptic ha identificado con éxito ingresos ilícitos depositados en un intercambio de criptomonedas, nuevos patrones de transacciones de lavado de dinero y billeteras ilegales no identificadas anteriormente. Los hallazgos ya se están implementando para mejorar los productos de la empresa.
Los datos subyacentes a esta investigación, que comprenden más de 200 millones de transacciones, se han hecho públicos. Esto permitirá a la comunidad desarrollar nuevos métodos de inteligencia artificial para detectar actividades ilegales de criptomonedas. En lugar de identificar transacciones realizadas por delincuentes, el modelo de aprendizaje automático está entrenado para reconocer "subgrafos", que son esencialmente cadenas de transacciones que indican el lavado de Bitcoin. Este enfoque se centra en identificar estos subgrafos en lugar de billeteras ilícitas, lo que permite a Elliptic concentrarse en el proceso más amplio de lavado de 'saltos múltiples' en lugar de las acciones específicas en cadena de delincuentes individuales.
Elliptic probó esta técnica con un intercambio de criptomonedas no revelado para ver si podía detectar intentos de lavado de dinero. De los 52 subgráficos previstos sobre "lavado de dinero" que terminan con depósitos en este intercambio, el intercambio confirmó que 14 estaban vinculados a usuarios marcados. En promedio, menos de una de cada 10.000 cuentas están marcadas, lo que indica el sólido desempeño del modelo. La compañía cree que una mayor colaboración e intercambio de datos será clave para seguir avanzando en estas técnicas y combatir los delitos financieros en criptoactivos.
Las herramientas de inteligencia artificial están demostrando gradualmente una capacidad excepcional para analizar extensos conjuntos de datos para detectar patrones más allá de la percepción humana, como la identificación de movimientos ilegales de dinero dentro de la economía de Bitcoin. Como resultado, la inversión de capital de riesgo en nuevas empresas de Web3 e IA superó los 637 millones de dólares en 2023. Se prevé que los agentes de IA dominen el sector blockchain en 2024 para establecer un ecosistema más seguro y eficiente, según un informe de Nansen.
