Künstliche Intelligenz als Schlüssel zur Bekämpfung von Geldwäsche in der Kryptowährungswelt

In der Welt der Kryptowährungen ist Geldwäsche ein ständiges Problem, das Regulierungsbehörden und Finanzinstitute gleichermaßen beschäftigt. Die Anonymität und die dezentrale Natur von Kryptowährungen bieten ideale Bedingungen für illegale Geldtransfers und die Verschleierung der Herkunft von Geldern. In diesem Zusammenhang gewinnt die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) an Bedeutung, da sie das Potenzial hat, die Erkennung und Bekämpfung von Geldwäscheaktivitäten in der Krypto-Branche erheblich zu verbessern.

Eine neuartige Studie und ein umfangreicher Datensatz, der von Forschern der Blockchain-Analysefirma Elliptic, dem MIT und IBM vorgestellt wurde, könnte nun einen bedeutenden Fortschritt in der automatisierten Erkennung von Geldwäsche-Aktivitäten im Bitcoin-Netzwerk darstellen. Der Ansatz konzentriert sich darauf, anstatt individuelle Kryptowallets oder Adresscluster mit kriminellen Aktivitäten zu identifizieren, Muster von Bitcoin-Transaktionen zu erfassen, die von bekannten illegalen Akteuren zu Kryptobörsen führen, an denen die fraglichen Mittel wahrscheinlich in konventionelle Währungen umgetauscht werden.

Im Rahmen dieser Forschung wurden 122.000 sogenannte Subgraphen, also Muster bekannter Geldwäscheaktivitäten, innerhalb eines Gesamtdatensatzes von 200 Millionen Transaktionen zusammengestellt. Diese Subgraphen dienten als Trainingsdaten für ein KI-Modell, das darauf abzielt, Geldwäschemuster im gesamten Bitcoin-Blockchain-Netzwerk zu erkennen. Als Teil eines Tests der resultierenden KI-Tools überprüften die Forscher dessen Ergebnisse mit einer nicht benannten Kryptowährungsbörse und stellten fest, dass 14 der identifizierten Konten bereits aufgrund von Verdachtsmomenten einschließlich Geldwäsche und Betrug markiert waren.

Neben dem praktischen Nutzen des KI-Modells der Forscher könnte auch der veröffentlichte Trainingsdatensatz von großer Bedeutung sein. Dieser Datensatz, der auf der von Google besessenen Machine-Learning- und Data-Science-Community-Website Kaggle veröffentlicht wurde, ist nach Angaben der Forscher der umfangreichste seiner Art, der jemals von einer Firma wie Elliptic veröffentlicht wurde.

Die Veröffentlichung dieses Datensatzes könnte weitere KI-fokussierte Forschungen zur Geldwäschebekämpfung im Bitcoin-Netzwerk anregen. Während der aktuelle Ansatz als ein wichtiger Schritt in Richtung einer effizienteren Bekämpfung von Geldwäsche in der Krypto-Branche angesehen werden kann, weisen Experten auch auf potenzielle ethische und rechtliche Fragen hin, die sich ergeben könnten, wenn KI-basierte Untersuchungstools tatsächlich als Beweismittel verwendet werden. Kritiker merken an, dass KI-Tools oft als "Black Box" fungieren, die ein Ergebnis liefert, ohne dass nachvollziehbar ist, wie dieses Ergebnis zustande kam.

Die Forschung zeigt, dass durch den Einsatz großer Datenmengen und intelligenter Algorithmen die Suche nach verdächtigen Aktivitäten auf ein überschaubares Maß reduziert werden kann. Laut Mark Weber, einem der Koautoren der Studie, bedeutet der Einsatz von KI-basierten Tools nicht die Automatisierung des Prozesses, sondern eine effizientere und zielgerichtetere Methode, um die "Nadel im Heuhaufen" zu finden.

Es bleibt abzuwarten, wie sich die Ergebnisse dieser Forschung in der Praxis umsetzen lassen und inwieweit sie zur Verbesserung der Anti-Geldwäsche-Tools beitragen können. Was jedoch klar ist: Die Kombination von KI und umfangreichen Datensätzen könnte die Art und Weise, wie Finanzkriminalität bekämpft wird, grundlegend verändern.

Quellen:
- LinkedIn-Artikel von Harry B. über KI und die Bekämpfung von Geldwäsche im Kryptobereich
- NASCUS Report über KI und digitale Vermögenswerte
- Artikel der Financial Times
- Berichte des Government Information Security
- Forschungsmaterial von JVP
- Informationen des US-Kongresses
- Beiträge von Analytics Insight
- Dokumentation von K&L Gates
- Publikation über revolutionierenden Welthandel und disruptive Technologien
- Parlamentsdebatten des Vereinigten Königreichs.