DeFi 규제 준수를 위한 모듈형 AML 오케스트레이션 (KO)

DeFi의 고유한 AML 과제탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼은 개인 정보 보호 및 분산화와 같은 핵심 원칙을 훼손하지 않으면서 강력한 자금세탁방지(AML) 및 고객 알기 제도(KYC) 규정 준수를 구현해야 하는 복잡한 과제에 직면해 있습니다.

모듈형 오케스트레이션의 힘모듈형 구성 가능한 신원 기본 요소를 사용하여 AML 프로그램을 구축하면 DeFi 프로젝트는 진화하는 규제에 신속하게 적응하고 다양한 데이터 소스를 효율적으로 통합하여 진정한 규정 준수-코드 패러다임을 구현할 수 있습니다.

동적 위험 평가를 위한 AI 기반 솔루션고급 위험 점수를 포함한 AI 기반 신원 확인 및 AML 심사를 활용하는 것은 DeFi의 빠르게 변화하고 가상 익명 환경에서 금융 범죄 위험을 효과적으로 식별하고 완화하는 데 중요합니다.

DeFi 규정 준수에서 Didit의 역할Didit은 모듈형 아키텍처를 갖춘 AI 기반 개발자 우선 플랫폼으로, 무료 핵심 KYC, 포괄적인 AML 심사 및 프로그래밍 가능한 오케스트레이션을 제공하여 DeFi 프로젝트에 유연하고 확장 가능하며 규정을 준수하는 신원 솔루션을 제공합니다.

탈중앙화 세계에서 AML의 필요성

탈중앙화 금융(DeFi)은 개방적이고 허가 없는 투명한 프로토콜을 제공하여 금융 서비스에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 이러한 본질은 자금세탁방지(AML) 및 대테러 자금조달(CTF) 규정 준수에 상당한 과제를 안겨줍니다. 전 세계 규제 기관들은 불법 활동을 방지하기 위해 강력한 조치를 구현하도록 프로토콜과 플랫폼에 요구하면서 DeFi를 점점 더 면밀히 조사하고 있습니다. 블록체인 거래의 가상 익명성, DeFi의 전 세계적인 도달 범위, 빠른 혁신 속도는 전통적인 중앙 집중식 AML 접근 방식을 불충분하게 만듭니다. DeFi 프로젝트는 분산화 및 사용자 개인 정보 보호의 핵심 원칙을 희생하지 않고 규정 준수를 통합하는 방법을 찾아야 합니다.

이러한 맥락에서 규정 준수-코드(Compliance-as-Code)는 강력한 패러다임으로 등장합니다. 이는 코드 내에서 규정 준수 규칙 및 프로세스를 정의하여 규정에 대한 자동화되고 감사 가능하며 확장 가능한 준수를 가능하게 합니다. 이 접근 방식은 스마트 계약이 운영을 관리하고 투명성이 가장 중요한 DeFi에 특히 적합합니다. 애플리케이션 계층에 규정 준수 로직을 직접 내장함으로써 DeFi 프로젝트는 일관된 시행을 보장하고 수동 오류를 줄이며 새로운 규제 요구 사항에 대한 적응을 가속화할 수 있습니다. 이를 위해서는 프로그래밍 방식으로 통합할 수 있는 유연하고 모듈형 신원 확인 인프라가 필요합니다.

모듈형 AML 오케스트레이션 레이어 구축

규정 준수-코드(compliance-as-code)를 목표로 하는 DeFi 프로젝트에는 모듈형 AML 오케스트레이션 레이어가 필수적입니다. 여기에는 복잡한 AML 프로세스를 필요에 따라 결합하고 구성할 수 있는 개별적이고 재사용 가능한 구성 요소로 분해하는 것이 포함됩니다. 모놀리식 시스템 대신 DeFi 플랫폼은 구성 가능한 신원 기본 요소 세트에서 규정 준수 워크플로를 구성할 수 있습니다. 이러한 기본 요소에는 초기 온보딩을 위한 ID 확인(OCR, MRZ, 바코드), 딥페이크 방지를 위한 수동 및 능동 라이브니스 감지, 생체 인증을 위한 1:1 얼굴 일치 및 얼굴 검색이 포함될 수 있습니다.

모듈형 접근 방식의 장점은 적응성에 있습니다. 규제 환경은 끊임없이 변화하고 있으며, 모듈형 시스템을 통해 DeFi 프로젝트는 전체 인프라를 전면 개편하지 않고도 개별 규정 준수 구성 요소를 교체하거나 업데이트할 수 있습니다. 이는 또한 프로젝트가 성숙함에 따라 또는 규제 명확성이 나타남에 따라 규정 준수 조치를 점진적으로 도입할 수 있는 점진적 분산화를 지원합니다. 그런 다음 오케스트레이션 도구는 이러한 모듈을 함께 연결하여 다양한 사용자 여정 또는 위험 프로필에 대한 논리와 흐름을 정의합니다.

동적 위험 평가를 위한 AI 기반 솔루션 활용

전통적인 AML 시스템은 정적 규칙 및 수동 검토에 의존하는 경우가 많으며, 이는 DeFi에서 거래량과 속도를 처리하기에 부적합합니다. AI 기반 솔루션은 동적 위험 평가에 중요합니다. 고급 머신러닝 모델을 통합함으로써 DeFi 플랫폼은 비정상적인 패턴을 감지하고 고위험 주체를 식별하며 경고 우선순위를 보다 효과적으로 지정할 수 있습니다. 예를 들어, Didit의 AML 심사 및 모니터링 기능은 AML 적중 주체가 얼마나 위험한지 정량적으로 평가하도록 설계되었습니다. 각 적중은 국가 점수(지리적 위험), 범주 점수(감시 목록 유형) 및 범죄 점수(범죄 기록)와 같은 요소를 결합하여 계산된 0-100 사이의 위험 점수를 받습니다.

위험 점수는 구성 가능한 임계값을 기반으로 최종 AML 상태(승인/검토 중/거부)를 결정하는 데 사용됩니다. 이를 통해 자동화된 규정 준수 결정을 내릴 수 있으며, 규제 엄격성을 유지하면서 광범위한 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 자금 세탁 또는 테러 자금 조달 위험과 관련된 관할권의 높은 국가 점수가 특정 감시 목록 항목의 높은 범주 점수와 결합되면 전반적인 위험 점수가 높아져 자동으로 '검토 중' 또는 '거부' 상태가 트리거됩니다. 이 AI 기반 접근 방식은 규정 준수 노력이 가장 위험한 활동에 집중되도록 하여 프로세스를 효율적이고 효과적으로 만듭니다.

DeFi 규정 준수에서 신원 확인의 역할

DeFi는 익명성을 우선시하지만, 특히 AML과 관련된 특정 규제 의무는 어느 정도의 신원 확인을 필요로 합니다. 과제는 개인 정보 보호 및 사용자 친화적인 방식으로 이 확인을 통합하는 것입니다. NFC 확인(전자여권/전자ID)과 같은 솔루션이 고보안 확인을 위해 사용되는 곳으로, DeFi 프로토콜 자체에 중앙 집중식 데이터 허니팟을 만들지 않고도 실제 신원과 강력하고 검증 가능한 연결을 제공합니다.

또한 전화 및 이메일 확인은 계정 보안 및 기본 연락처 정보에 필수적인 계층 역할을 할 수 있으며, 종종 봇 계정 및 단순 사기에 대한 1차 방어선 역할을 합니다. 연령 제한 서비스와 관련된 프로토콜의 경우, 엄격하게 필요한 것 이상의 개인 식별 정보를 수집하지 않고 규정 준수를 보장하기 위해 개인 정보 보호 연령 추정을 통합할 수 있습니다. 핵심은 DeFi 애플리케이션 및 사용자 기반의 특정 위험 프로필에 맞춰 이러한 확인 방법을 모듈식으로 선택하고 결합하며, 항상 데이터 수집을 최소화하면서 규정 준수 효율성을 극대화하는 것을 목표로 하는 것입니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 DeFi 프로젝트가 규정 준수-코드(compliance-as-code)를 위한 강력하고 모듈형 AML 오케스트레이션 레이어를 구축할 수 있도록 독특하게 포지셔닝된 AI 기반 개발자 우선 신원 플랫폼입니다. 당사의 개방형 모듈형 아키텍처를 통해 검증 워크플로를 쉽게 구성하고, 깔끔한 API 또는 노코드 비즈니스 콘솔을 통해 기존 스마트 계약 또는 dApp에 원활하게 통합할 수 있습니다. Didit의 장점은 분명합니다. 무료 핵심 KYC를 제공하며, 설정 비용 없이 성공적인 확인 건당 지불 모델을 통해 모든 규모의 프로젝트에 고급 규정 준수를 제공합니다.

DeFi를 위해 Didit은 다음과 같은 중요한 도구를 제공합니다.

• AML 심사 및 모니터링: 당사의 AI 기반 시스템은 국가, 범주 및 범죄 기록 요인을 기반으로 포괄적인 AML 위험 점수를 계산하여 자동화된 규정 준수 결정 및 동적 위험 평가를 가능하게 합니다.
• ID 확인: 초기 온보딩에 필수적이며, 문서 확인을 위해 OCR, MRZ 및 바코드를 활용하여 기본 신원 확립을 돕습니다.
• 수동 및 능동 라이브니스: 사기 방지에 중요하며, 확인되는 사람이 실제이며 현재 존재함을 보장하여 딥페이크 및 프레젠테이션 공격을 방지합니다.
• 전화 및 이메일 확인: 계정 보안 및 연락처 확인에 필수적인 계층을 추가하며, 종종 사용자 신뢰를 확립하는 첫 번째 단계입니다.
• 오케스트레이션된 워크플로: 당사의 노코드 엔진은 다양한 위험 수준 및 규제 요구 사항에 맞춰 특정 DeFi 사용 사례에 맞는 복잡한 KYC 및 AML 워크플로 생성을 허용합니다.

Didit은 DeFi 프로젝트가 유연하고 확장 가능하며 AI 기반 솔루션으로 진화하는 규제 요구 사항을 충족할 수 있도록 보장하며, 이 모든 것은 신속한 통합 및 배포를 위한 개발자 중심 접근 방식을 유지합니다.

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