企業正爭相將虛擬資產納入跨境支付，面對海量的鏈上數據，全面依賴人工智慧似乎成了唯一解方。但是，你確定人工智慧真的能精準抓出洗錢與詐騙嗎？
台灣 CIO 雜誌 報導指出，目前許多企業在防堵金融犯罪時，高度仰賴所謂的「圖模型技術」。什麼是「圖模型技術」？簡單來說，就是讓人工智慧突破單一數據的限制，去分析並理解不同帳戶與節點之間的複雜互動關係。透過這項技術，系統能揪出隱藏的異常模式，例如項目方捲款逃跑的詐騙手法，在危機爆發前及時攔截資金。回顧二零二五年，知名加密貨幣交易所接連遭遇駭客盜走鉅額資產的事件，這些危機都逼著市場導入高度自動化的監測機制。
然而，看得見錢包地址，就代表能一路追蹤資金流向嗎？答案是否定的。這正是管理者最容易陷入的全知全能幻覺。
當資金在區塊鏈上移轉時，往往會遇到追蹤上的斷點。一旦黑錢流入中心化交易所，或是大型服務商的錢包，對外部追蹤者而言，就像是進入了一個大水庫，後續的轉移根本無法辨識哪一筆錢具備事實上的連續性。除了大水庫效應，常見的斷點還包含隱私幣，以及俗稱的「混幣器」。
什麼是「混幣器」？這是一種刻意將大量不同來源的資金混合在一起，重新打亂分配後再送出的技術，目的就是要徹底切斷資金流向的追蹤線索。如果人工智慧無視這些斷點，繼續盲目推論，風控策略將會徹底失效。
業界曾提出人工智慧詐欺四角形的概念，指出技術不透明性是最大的致命傷。系統可能會根據機率告訴你，這筆錢疑似流向了某個特定對象。但在法規與稽核的放大鏡下，這種機率推論根本不具備事實連續性。一旦發生爭議，大家關注的不是模型精準度有多高，而是企業是否明知存在斷點，卻仍放任人工智慧過度推論。這時，人工智慧不再是防禦工具，反而會成為企業未盡合理注意義務的鐵證。
面對這種雙重威脅，資訊長該如何反擊？第一步，要求系統清楚標示出高度不確定的斷點，不要強求人工智慧給出絕對的結論。第二步，建立獨立的地址標籤審查流程，由人類專家定期覆核關鍵數據，確保資料源頭的可追溯性。第三步，打造可審查的決策證據鏈。系統必須明確區分哪些是鐵一般的交易事實，哪些只是模型的機率推論，並在斷點發生處自動留下操作日誌備查。
真正成熟的鏈上風控，不是無止境地盲目追蹤，而是清楚知道推論何時已經失去法律意義。讓機器的決策變得誠實且可被檢驗，才是獲取監管信任的唯一途徑。
[ 文章來源：使用 AI 做鏈上風控的風險與邊界 ]
