Перейти к основному содержимому

Контроль децентрализации

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Сложность соблюдения регуляторных требований: Компании в криптоиндустрии сталкиваются с необходимостью соблюдения множества регуляторных требований, которые могут варьироваться в зависимости от юрисдикции.
  2. Отсутствие прозрачности: Децентрализованные системы часто не предоставляют достаточной прозрачности для регуляторов и инвесторов.
  3. Риск мошенничества: Высокий уровень мошенничества и недобросовестных практик в криптоиндустрии.
  4. Управление данными: Сложность в управлении и анализе больших объемов данных, связанных с транзакциями и пользователями.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Криптобиржи
  • Децентрализованные финансы (DeFi) платформы
  • Криптокошельки
  • Регуляторные органы
  • Инвестиционные фонды, работающие с криптовалютами

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  1. Автоматизация соблюдения регуляторных требований: Агент автоматически анализирует транзакции и пользовательские данные на предмет соответствия регуляторным требованиям.
  2. Повышение прозрачности: Агент предоставляет детализированные отчеты и аналитику, которые могут быть использованы для повышения прозрачности операций.
  3. Обнаружение мошенничества: Использование машинного обучения для выявления подозрительных транзакций и пользователей.
  4. Управление данными: Агент автоматически собирает, структурирует и анализирует большие объемы данных, предоставляя удобные инструменты для их визуализации и анализа.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в одну платформу для автоматизации процессов.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для анализа данных с разных платформ, обеспечивая более полную картину.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа транзакций и выявления аномалий.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных, таких как регуляторные документы и пользовательские отзывы.
  • Анализ данных: Для обработки и визуализации больших объемов данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников, включая блокчейн, пользовательские транзакции и регуляторные документы.
  2. Анализ данных: Используя машинное обучение и NLP, агент анализирует данные на предмет соответствия регуляторным требованиям и выявления аномалий.
  3. Генерация решений: Агент предоставляет рекомендации и отчеты, которые могут быть использованы для принятия решений.

Схема взаимодействия​

  1. Интеграция с платформой: Агент интегрируется с платформой через API.
  2. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников.
  3. Анализ и отчетность: Агент анализирует данные и предоставляет отчеты и рекомендации.

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и регуляторных требований.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов и выявление точек автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Интеграция агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение агента на исторических данных для повышения точности анализа.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте API-ключ для интеграции агента в вашу платформу.
  3. Настройка: Настройте параметры сбора и анализа данных в соответствии с вашими потребностями.
  4. Использование: Используйте отчеты и рекомендации агента для принятия решений.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "endpoint": "/predict",
  "method": "POST",
  "data": {
    "transaction_data": {
      "amount": 1000,
      "currency": "BTC",
      "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "prediction": "high_risk",
  "confidence": 0.95
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "endpoint": "/data_management",
  "method": "POST",
  "data": {
    "action": "analyze",
    "dataset": "transactions_2023"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "total_transactions": 10000,
    "high_risk_transactions": 500,
    "average_amount": 0.5
  }
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "endpoint": "/data_analysis",
  "method": "POST",
  "data": {
    "dataset": "user_reviews",
    "analysis_type": "sentiment"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "sentiment_analysis": {
    "positive": 70,
    "neutral": 20,
    "negative": 10
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "endpoint": "/interaction_management",
  "method": "POST",
  "data": {
    "user_id": "12345",
    "action": "block"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "User 12345 has been blocked."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Описание основных API-эндпоинтов, их назначения, запросов и ответов​

  1. /predict: Прогнозирование рисков на основе транзакционных данных.
  2. /data_management: Управление и анализ больших объемов данных.
  3. /data_analysis: Анализ данных, включая текстовые данные.
  4. /interaction_management: Управление взаимодействиями с пользователями.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Криптобиржа: Использование агента для автоматического анализа транзакций и выявления подозрительных операций.
  2. DeFi платформа: Интеграция агента для повышения прозрачности и соблюдения регуляторных требований.
  3. Регуляторный орган: Использование агента для мониторинга и анализа данных с различных платформ.

Напишите нам​

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

Контакты