Перейти к основному содержимому

Контроль приватности

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Соблюдение нормативных требований: Компании в криптоиндустрии сталкиваются с необходимостью соблюдения строгих нормативных требований, таких как KYC (Know Your Customer) и AML (Anti-Money Laundering).
  2. Защита данных: Утечки данных и кибератаки могут привести к значительным финансовым и репутационным потерям.
  3. Анализ транзакций: Необходимость в автоматизированном анализе транзакций для выявления подозрительной активности.
  4. Управление приватностью: Обеспечение конфиденциальности пользовательских данных при сохранении прозрачности операций.

Типы бизнеса​

  • Криптобиржи
  • Криптокошельки
  • Децентрализованные приложения (dApps)
  • Финансовые учреждения, работающие с криптовалютами

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация KYC/AML: Агент автоматически проверяет пользователей на соответствие требованиям KYC и AML, используя машинное обучение для анализа данных.
  2. Мониторинг транзакций: Реализация системы мониторинга транзакций для выявления подозрительной активности.
  3. Защита данных: Использование передовых методов шифрования и анонимизации данных для защиты пользовательской информации.
  4. Генерация отчетов: Автоматическое создание отчетов для регуляторов и внутреннего использования.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Интеграция агента в существующие системы для автоматизации процессов.
  • Мультиагентное использование: Взаимодействие нескольких агентов для комплексного решения задач в крупных организациях.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа данных и выявления паттернов.
  • NLP (Natural Language Processing): Для обработки текстовых данных, таких как документы KYC.
  • Анализ графов: Для анализа транзакций и выявления связей между пользователями.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников, включая пользовательские данные, транзакции и нормативные документы.
  2. Анализ данных: Использование машинного обучения и NLP для анализа данных.
  3. Генерация решений: Агент предоставляет рекомендации и автоматизирует процессы, такие как блокировка подозрительных транзакций или генерация отчетов.

Схема взаимодействия​

Пользователь -> Агент -> Анализ данных -> Решение -> Результат

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и нормативных требований.
  2. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  4. Обучение: Обучение моделей на реальных данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

Для интеграции агента в бизнес-процессы используйте OpenAPI нашей платформы. Пример запроса:

POST /api/integrate
Content-Type: application/json

{
  "api_key": "your_api_key",
  "business_type": "crypto_exchange",
  "features": ["kyc", "aml", "transaction_monitoring"]
}

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /api/predict
Content-Type: application/json

{
  "transaction_data": {
    "amount": 1000,
    "currency": "BTC",
    "sender": "1A1zP1eP5QGefi2DMPTfTL5SLmv7DivfNa",
    "receiver": "3FZbgi29cpjq2GjdwV8eyHuJJnkLtktZc5"
  }
}

Ответ:

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

Управление данными​

Запрос:

POST /api/data_management
Content-Type: application/json

{
  "action": "encrypt",
  "data": "sensitive_user_data"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "encrypted_data": "encrypted_string"
}

Анализ данных​

Запрос:

POST /api/analyze
Content-Type: application/json

{
  "transaction_history": [
    {"amount": 100, "currency": "BTC", "date": "2023-01-01"},
    {"amount": 200, "currency": "BTC", "date": "2023-01-02"}
  ]
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "total_transactions": 2,
    "total_amount": 300,
    "average_amount": 150
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

POST /api/interaction
Content-Type: application/json

{
  "user_id": "12345",
  "action": "block"
}

Ответ:

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

Ключевые API-эндпоинты​

  • /api/integrate: Интеграция агента в бизнес-процессы.
  • /api/predict: Прогнозирование подозрительных транзакций.
  • /api/data_management: Управление данными, включая шифрование и анонимизацию.
  • /api/analyze: Анализ данных, таких как история транзакций.
  • /api/interaction: Управление взаимодействиями с пользователями.

Примеры использования​

Кейс 1: Криптобиржа​

Криптобиржа интегрировала агента для автоматизации процессов KYC и AML. В результате время обработки новых пользователей сократилось на 50%, а количество подозрительных транзакций, выявленных автоматически, увеличилось на 30%.

Кейс 2: Криптокошелек​

Криптокошелек использовал агента для мониторинга транзакций и защиты данных. Это позволило снизить количество утечек данных на 40% и улучшить репутацию компании.

Напишите нам​

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

Контакты