隨著區塊鏈技術的普及，監管機構和金融機構面臨著越來越大的壓力，需要在去中心化和多鏈環境中有效執行反洗錢（AML）、了解你的客戶（KYC）、了解您的交易（KYT）、交易監控等措施。本項目基於先前的研究，提出了一個結合 AI 和區塊鏈的監管科技（RegTech）平台，將多種數據來源，如智能合約、DLT安全審計、外部企業登記等資料，整合成一個合規生態系統。通過開發全面的威脅模型及可擴展的智能合約審計及 AML/KYT 服務聚合器，該平台旨在實現跨多條區塊鏈網絡的自適應、近實時風險識別和可疑活動檢測。
該項目旨在通過整合機器學習、圖分析和知識庫，自動化地進行動態虛擬資產市場的威脅建模，並映射攻擊路徑，對地址、代幣及跨鏈互動進行多層次的風險評估。我們將應用聚類技術、圖形異常檢測、深度學習和封閉沙盒的智能合約分析來識別利用、混幣、洗盤交易以及其他非法行為，並不斷從鏈上和鏈下的情報中學習。該平台的設計符合香港及全球監管框架，整合可定制的風險評分模型、人機協作監督，並採用透明的方法，支持遵循香港金融管理局（HKMA）、證券及期貨事務監察委員會（SFC）和加密資產市場法案（MiCA）等不斷發展的標準。
項目的路線圖首先建立一個智能的監管科技基礎，結合面向監管的知識庫、自動化威脅檢測及專家監控的智能合約審計。接下來，將邁向以代理式的 AI 提升合規能力，包括對去中心化自治組織（DAO）的治理意識分析、代幣化資產的監管，以及自動化的鏈上干預。參與沙盒及相關計劃將使系統在實際的監管場景中進行壓力測試，優化人機協作的控制措施，並有助於制定行業最佳實踐。展望未來，項目將研究跨境監管沙盒、自適應治理機制及後量子安全技術，以確保區塊鏈合規在下一代數字資產市場中的可行性。
