Перейти к основному содержимому

Контроль доступа: ИИ-агент для криптокошельков и платежных систем

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Безопасность транзакций: Угрозы взлома, фишинга и мошенничества.
  2. Управление доступом: Сложность в управлении правами доступа для различных пользователей и устройств.
  3. Соответствие нормативным требованиям: Необходимость соблюдения KYC (Know Your Customer) и AML (Anti-Money Laundering) стандартов.
  4. Мониторинг активности: Отсутствие эффективных инструментов для отслеживания подозрительной активности.

Типы бизнеса​

  • Криптокошельки
  • Платежные системы
  • Биржи криптовалют
  • Финансовые учреждения, работающие с криптовалютами

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции​

  1. Автоматическая проверка транзакций: Использование машинного обучения для выявления подозрительных транзакций.
  2. Управление доступом: Динамическое управление правами доступа на основе поведения пользователя.
  3. Соответствие нормативным требованиям: Автоматизация процессов KYC и AML.
  4. Мониторинг активности: Реальное время отслеживание и анализ активности пользователей.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний или стартапов.
  • Мультиагентная система: Для крупных организаций с множеством пользователей и устройств.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа транзакций и выявления аномалий.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных, таких как сообщения и документы.
  • Компьютерное зрение: Для проверки документов и идентификации пользователей.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Сбор данных о транзакциях, пользователях и устройствах.
  2. Анализ: Использование моделей ИИ для анализа данных.
  3. Генерация решений: Предоставление рекомендаций и автоматическое выполнение действий.

Схема взаимодействия​

Пользователь -> Транзакция -> ИИ-агент -> Анализ -> Решение -> Уведомление/Действие

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и потребностей.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек для внедрения ИИ.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующую инфраструктуру.
  5. Обучение: Обучение моделей ИИ на исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе.
  2. API-ключ: Получите API-ключ для доступа к функциям агента.
  3. Интеграция: Используйте OpenAPI для интеграции агента в ваши бизнес-процессы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "transaction_id": "12345",
  "user_id": "67890",
  "amount": 1000,
  "currency": "BTC"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": "low_risk"
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "update_access",
  "user_id": "67890",
  "new_access_level": "admin"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Access level updated"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "action": "analyze_activity",
  "user_id": "67890",
  "time_period": "last_30_days"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "total_transactions": 50,
    "suspicious_activity": 2
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "notify_user",
  "user_id": "67890",
  "message": "Your transaction was flagged as suspicious."
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Notification sent"
}

Ключевые API-эндпоинты​

/analyze_transaction​

  • Назначение: Анализ транзакции на риск.
  • Запрос: 
    {
      "transaction_id": "12345",
      "user_id": "67890",
      "amount": 1000,
      "currency": "BTC"
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "prediction": "low_risk"
    }

/update_access​

  • Назначение: Обновление уровня доступа пользователя.
  • Запрос: 
    {
      "action": "update_access",
      "user_id": "67890",
      "new_access_level": "admin"
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Access level updated"
    }

/analyze_activity​

  • Назначение: Анализ активности пользователя.
  • Запрос: 
    {
      "action": "analyze_activity",
      "user_id": "67890",
      "time_period": "last_30_days"
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "analysis": {
        "total_transactions": 50,
        "suspicious_activity": 2
      }
    }

/notify_user​

  • Назначение: Отправка уведомления пользователю.
  • Запрос: 
    {
      "action": "notify_user",
      "user_id": "67890",
      "message": "Your transaction was flagged as suspicious."
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Notification sent"
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Криптокошелек​

Проблема: Высокий уровень мошенничества. Решение: Внедрение ИИ-агента для автоматической проверки транзакций и уведомления пользователей о подозрительной активности.

Кейс 2: Платежная система​

Проблема: Сложность управления доступом для множества пользователей. Решение: Использование ИИ-агента для динамического управления правами доступа на основе поведения пользователя.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение.

Контакты