Перейти к основному содержимому

Контроль контрагентов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  • Недостаточная прозрачность: В криптоиндустрии и Web3 сложно отслеживать и проверять контрагентов из-за анонимности и децентрализованного характера транзакций.
  • Риск мошенничества: Высокий уровень мошенничества и фишинговых атак, что приводит к финансовым потерям и ухудшению репутации.
  • Регуляторные требования: Необходимость соблюдения строгих регуляторных требований, таких как KYC (Know Your Customer) и AML (Anti-Money Laundering).

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Криптобиржи
  • Криптокошельки
  • Децентрализованные финансовые платформы (DeFi)
  • Компании, занимающиеся блокчейн-разработкой
  • Регуляторные органы и аудиторские компании

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  • Автоматическая проверка контрагентов: Использование машинного обучения для анализа транзакций и выявления подозрительных активностей.
  • KYC/AML Compliance: Интеграция с базами данных для автоматической проверки клиентов на соответствие требованиям KYC и AML.
  • Мониторинг транзакций: Постоянный мониторинг транзакций в реальном времени для выявления аномалий и потенциальных рисков.
  • Генерация отчетов: Автоматическое создание отчетов для регуляторных органов и внутреннего использования.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы компании для автоматизации процессов проверки и мониторинга.
  • Мультиагентное использование: Возможность использования нескольких агентов для распределенной проверки и анализа данных в крупных организациях.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа транзакций и выявления аномалий.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных, таких как контракты и сообщения.
  • Глубокое обучение: Для более сложного анализа и прогнозирования рисков.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников, включая блокчейн, базы данных и внешние API.
  2. Анализ данных: Использование машинного обучения и NLP для анализа данных и выявления подозрительных активностей.
  3. Генерация решений: Агент предоставляет рекомендации и автоматически создает отчеты для дальнейших действий.

Схема взаимодействия​

[Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Отчеты и рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение существующих процессов и выявление точек автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы компании.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом и его настройка.

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 предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими требованиями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать данные и отчеты.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "transaction_id": "123456",
  "action": "predict_risk"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "risk_level": "high",
  "recommendation": "block_transaction"
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "update_data",
  "data": {
    "user_id": "789",
    "kyc_status": "verified"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Data updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze_transactions",
  "date_range": {
    "start": "2023-01-01",
    "end": "2023-01-31"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "total_transactions": 1000,
    "suspicious_transactions": 50,
    "risk_level": "medium"
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "send_alert",
  "message": "High risk transaction detected",
  "recipient": "security_team"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Alert sent successfully"
}

Ключевые API-эндпоинты​

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

  • /predict_risk: Прогнозирование уровня риска для транзакции.
  • /update_data: Обновление данных пользователя, например, статуса KYC.
  • /analyze_transactions: Анализ транзакций за определенный период.
  • /send_alert: Отправка уведомлений о подозрительных активностях.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Криптобиржа: Автоматическая проверка новых пользователей и мониторинг транзакций для предотвращения мошенничества.
  2. DeFi платформа: Постоянный мониторинг смарт-контрактов и транзакций для выявления аномалий.
  3. Регуляторный орган: Автоматическое создание отчетов для проверки соблюдения KYC/AML требований.

Напишите нам​

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

Контакты