Cảnh sát Trung Quốc phát hiện rửa tiền crypto bằng AI 90%…
Nghiên cứu cho thấy có 3.259 người đối mặt với 2.025 vụ án liên quan đến rửa tiền tài sản ảo và tài chính ngầm, theo các công tố viên.
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Cảnh sát Quốc gia Trung Quốc cho biết họ đã xây dựng một hệ thống AI sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để đánh dấu các trường hợp nghi ngờ rửa tiền tiền điện tử với "độ chính xác khoảng 90%." Khẳng định này xuất hiện cùng với một báo cáo truy tố năm 2025 cho thấy các vụ rửa tiền tài sản ảo đã được theo đuổi quy mô lớn mặc dù Trung Quốc đã cấm giao dịch và khai thác.
Cảnh sát Trung Quốc - Các nhà nghiên cứu đại học tuyên bố AI+LLM phát hiện rửa tiền tiền điện tử chính xác khoảng 90%
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Cảnh sát Quốc gia Trung Quốc, một cơ sở hoạt động dưới sự quản lý của Bộ Công an, được mô tả là đang phát triển một khung phát hiện pháp y blockchain nhằm xác định các hành vi rửa tiền và các tội phạm kinh tế khác liên quan đến tiền ảo.tài sảnnhư vậyBitcoinChỉ số chính gắn liền với công việc là tỷ lệ phát hiện được báo cáo: “hệ thống đạt khoảng 90% độ chính xác trong việc đánh dấu các giao dịch nghi ngờ.”
Con số độ chính xác đó được trình bày là đến từ một báo cáo của South China Morning Post, nhưng gói thông tin không chứa phương pháp, mô tả tập dữ liệu, hoặc định nghĩa về việc “độ chính xác” có nghĩa là gì trong thực tế.
Bài viết cũng chỉ ra một điều kiện vận hành quan trọng đối với các nhà giao dịch và bộ phận tuân thủ: một mô hình “độ chính xác 90%” vẫn có thể tạo ra các kết quả dương giả, và cơ quan thực thi pháp luật vẫn phải xác thực các tín hiệu thuật toán thông qua việc xem xét thủ công và quy trình pháp lý.
Bối cảnh thực thi của Trung Quốc không phải là lý thuyết. Viện Kiểm sát Nhân dân Tối cao của Trung Quốc báo cáo rằng chỉ trong năm 2025, “3.259 người đã bị truy tố với nghi ngờ rửa tiền liên quan đến tài sản ảo và tài chính ngầm.” Ngay cả khi khung pháp lý mới chỉ là một công cụ tạo ra khách hàng tiềm năng, số lượng truy tố đó ngụ ý rằng có đủ khối lượng vụ án để tự động hóa trở nên có liên quan về mặt vận hành nếu nó được áp dụng.
Cách mà Khung AI+LLM được cho là phát hiện Layering và Structuring
Về mặt cơ học, khung này được mô tả là kết hợp nhận diện mẫu dựa trên AI với khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích dòng giao dịch trên các mạng blockchain. Thành phần AI được định vị như là động cơ mẫu, quét một khối lượng lớn dữ liệu trên chuỗi để tìm kiếm những bất thường hành vi mà việc giám sát dựa trên quy tắc có thể bỏ lỡ.
Các mục tiêu là những hành vi rửa tiền cổ điển. “Lớp” là chiến thuật di chuyển tiền qua nhiều bước nhảy, ví và giao dịch để làm cho nguồn gốc khó bị truy vết hơn. “Cấu trúc” là việc chia nhỏ hoạt động thành những phần nhỏ hơn hoặc các mẫu kỳ lạ để tránh ngưỡng và làm mờ ý định. Hệ thống được mô tả là tìm kiếm những bất thường nhất quán với những hành vi đó trên các đồ thị giao dịch, thay vì chỉ dựa vào các quy tắc tĩnh.
Phần LLM được định hình như là lớp ngữ cảnh. Một mô hình ngôn ngữ lớn là một mô hình được đào tạo bằng văn bản có thể diễn giải và tạo ra ngôn ngữ, và ở đây nó được mô tả là giúp diễn giải thông tin không cấu trúc liên quan đến hoạt động giao dịch, chẳng hạn như ghi chú giao dịch hoặc các mẫu giao tiếp, để giúp các nhà điều tra xây dựng một câu chuyện xung quanh các dòng chảy.
Điều đó quan trọng vì kết quả thực thi không được đánh giá dựa trên số lượng địa chỉ bị đánh dấu. Chúng được đánh giá dựa trên việc một vụ án có thể được lắp ráp, quy cho và truy tố hay không.
Bài viết cũng nêu rõgiao dịch tiền điện tửvà khai thác bị cấm ở Trung Quốc, trong khi việc nắm giữtài sản kỹ thuật sốkhông bị coi là tội phạm. Tư thế được mô tả là một sự phân chia: hạn chế quyền truy cập vào thị trường công cộng, nhưng tiếp tục xây dựng năng lực điều tra xung quanh các dòng chảy tài sản ảo.
Những gì các nhà giao dịch nên theo dõi khi công cụ giám sát trên chuỗi của Trung Quốc tiến triển
Tín hiệu đầu tiên thay đổi hồ sơ rủi ro là triển khai. Gói này không nói rõ liệu khung này đang ở giai đoạn nghiên cứu, thử nghiệm hay đã được sử dụng trong các cuộc điều tra trực tiếp, và nó không nêu tên các đơn vị điều tra nào sẽ điều hành nó. Bất kỳ sự tiết lộ nào rằng nó đang hoạt động, và ở đâu, sẽ quan trọng hơn một tiêu đề độ chính xác khác.
Tín hiệu thứ hai là tính đặc thù kỹ thuật đứng sau tuyên bố “khoảng 90%”. Các nhà giao dịch nên tìm kiếm một yếu tố chínhliên kếtđến báo cáo cơ sở hoặc bất kỳ phát hành nào định nghĩa tập dữ liệu, tiêu chuẩn gán nhãn cho “đáng ngờ,” và tỷ lệ dương tính giả và âm tính giả. Nếu không có điều đó, con số này có thể thú vị về mặt hướng đi nhưng không phải là một đảm bảo về hiệu suất.
Tín hiệu thứ ba là cường độ thực thi. Tổng số vụ truy tố năm 2025 cung cấp một cơ sở để đánh giá quy mô, vì vậy tổng số hàng năm tiếp theo hoặc các thông báo vụ án lớn rõ ràng đề cập đến phân tích trên chuỗi sẽ giúp xác nhận liệu các công cụ như thế này có đang được sử dụng để ưu tiên các đầu mối hay không.
Tín hiệu thứ tư là hành vi tuân thủ hạ nguồn. Nếu các sàn giao dịch và đối tác bắt đầu thắt chặt liên quan đến rủi ro liên kết với Trung Quốc, điều này thường thể hiện qua các thông báo thẩm định nâng cao, đóng băng tài khoản, hoặc các quy tắc rủi ro mới trích dẫn việc truy dấu dựa trên AI và tỷ lệ cảnh báo cao hơn.
Quan điểm của tôi: Công nghệ thực thi đang phát triển nhanh hơn so với bằng chứng công khai về 'độ chính xác' của mô hình này.
Phần quan trọng ở đây không phải là tiêu đề “90%”, mà là hướng đi của các tổ chức. Một đội ngũ cảnh sát và đại học dưới sự quản lý của Bộ Công an đang xây dựng công cụ AI+LLM để truy dấu giao dịch phù hợp với một thế giới mà Trung Quốc vẫn giữ giao dịch công khai bị hạn chế trong khi vẫn coi dòng chảy tài sản ảo như một bề mặt điều tra, và con số 3.259 vụ truy tố cho thấy đã có đủ khối lượng để tự động hóa trở nên hữu ích.
Ngưỡng quan trọng là sự công bố: nếu khung này được xác nhận là đã triển khai trong công việc thực tế và tuyên bố về độ chính xác được hỗ trợ bởi một tập dữ liệu xác định và tỷ lệ lỗi, rủi ro tuân thủ xung quanh các dòng liên kết với Trung Quốc sẽ không còn chỉ là câu chuyện mà sẽ trở thành thực tế hoạt động.
Cho đến lúc đó, tác động thực tiễn là khả năng cao hơn về việc có cờ và sự va chạm cho các bên đối tác có liên quan đến rủi ro liên kết với Trung Quốc, chứ không phải là một bước thay đổi đã được chứng minh trong chất lượng phát hiện.
