AI Compliance กลายเป็นมาตรฐานใหม่ในวงการคริปโต ท่ามกลางธุรกรรมผิดกฎหมายกว่า 40,000 ล้านดอลลาร์

ในยุคของสินทรัพย์ดิจิทัล บทบาทของ ‘การปฏิบัติตามกฎระเบียบ’ หรือ *Compliance* กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรง ภาคอุตสาหกรรมคริปโตซึ่งดำเนินการข้ามพรมแดน, ระบบกำกับดูแล, การชำระเงิน และโปรโตคอลแบบดั้งเดิม ไม่สามารถควบคุมได้ด้วยวิธีการรายงานแบบเดิมหรือรายการตรวจสอบอีกต่อไป ปัจจุบัน ระบบ *ตรวจจับความเสี่ยงบนพื้นฐาน AI และการติดตามแบบเรียลไทม์* กำลังกลายเป็น ‘มาตรฐานใหม่’ ของภาคการเงินยุคดิจิทัล

จากรายงานล่าสุด พบว่าภัยคุกคามด้านอาชญากรรมทางการเงินจะเพิ่มขึ้นต่อเนื่องไปถึงปี 2025 แต่มีเพียง 23% ขององค์กรเท่านั้นที่เชื่อว่าตนมีความพร้อมในการรับมือ นั่นสะท้อนถึง *ช่องว่างระหว่างความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นกับระบบที่ยังไม่ทันต่อสถานการณ์* นอกจากนี้ เฉพาะในปี 2024 มูลค่าการทำธุรกรรมที่ผิดกฎหมายด้วยคริปโตทะลุ 40,000 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 55.6 ล้านล้านวอน (ราว 1.5 ล้านล้านบาท) ขณะที่มีองค์กรเพียง 39% ที่เชื่อมั่นว่าจะสามารถตรวจจับการละเมิดมาตรการคว่ำบาตรได้ ความกังวลถึงประสิทธิภาพของโครงสร้างการควบคุมจึงยิ่งทวีความเข้มข้น

ในบริบทเช่นนี้ แนวคิดเรื่อง ‘การฝัง Compliance ตั้งแต่แรกเริ่ม’ หรือ *Embedded Compliance* ได้รับความสนใจมากขึ้น โดยมิได้อิงแค่การจัดการแดชบอร์ดหรือระบบเตือนภัยอีกต่อไป แต่กลายเป็นแนวทางให้ AI ทำหน้าที่ *วิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคาดการณ์* ตรวจสอบบริบท และเรียนรู้พฤติกรรมของกระเป๋าเงินคริปโต ตรวจจับความผิดปกติระหว่างเครือข่าย รวมถึงระบุความคลาดเคลื่อนระหว่างตรรกะธุรกิจกับข้อกำหนดที่เป็นกฎหมายได้แบบเรียลไทม์

แต่เมื่อระบบ Compliance ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เริ่มทำงานแบบ ‘ซ่อนอยู่’ คำถามใหม่ก็เกิดขึ้นว่า *ผู้ใช้งานและหน่วยงานภาครัฐจะสามารถวางใจระบบที่ไม่สามารถมองเห็นได้จริงเพียงใด* ในทางปฏิบัติ หน่วยงานกำกับดูแลหลายแห่งเริ่มควบคุมการโฆษณาความสามารถของ AI อย่างเกินจริง ขณะที่นักลงทุนเองก็เริ่มตรวจสอบข้อมูลที่คลุมเครือหรือไม่มีหลักฐานยืนยัน

ด้วยเหตุนี้ *ประสิทธิภาพเชิงเทคนิคจึงยังไม่พอ* สิ่งที่สำคัญพอๆ กันคือ ‘ความโปร่งใสของระบบ’ แพลตฟอร์มต้องสามารถอธิบายได้อย่างชัดเจนว่า AI ถูกนำมาใช้ในส่วนใดและดำเนินการอย่างไร ทั้งนี้เพื่อสร้างความเชื่อมั่นจากทั้งผู้ใช้และหน่วยงานกำกับ เนื่องจากอุตสาหกรรมคริปโตมีแนวโน้มเปราะบางต่อ *ความเสี่ยงด้านชื่อเสียง* การป้องกันจึงควรมาก่อนการแก้ไขในภายหลัง

เพื่อสร้างระบบ Compliance พื้นฐาน AI ที่มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่แค่เขียนโค้ดเพิ่ม แต่ต้องออกแบบสถาปัตยกรรมให้ยึดตาม ‘กฎระเบียบ’ ตั้งแต่ต้น อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันหลายแพลตฟอร์มยังจัดการฟังก์ชันต่างๆ เช่น การตรวจสอบบัญชีต้องสงสัย, การสร้างการแจ้งเตือน หรือการติดตามการละเมิด เป็นฟีเจอร์แยกกัน ส่งผลให้ขาดความเชื่อมโยง ซึ่งขัดขวางพัฒนาการระยะยาวของ AI ที่ต้องอาศัยระบบที่สอดประสานกัน

ในอีกด้าน มีองค์กรบางแห่งเริ่มแสดง ‘แนวปฏิบัติที่ดี’ ให้เห็น อย่างเช่นบริษัทด้านความปลอดภัยบนบล็อกเชนแห่งหนึ่งสามารถตรวจจับการโจมตีแบบ ‘Address Poisoning’ ได้ถึง 97% ผ่านระบบ AI ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลกิจกรรมข้ามเชนได้ นอกจากนี้ ยังมีผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่ฝังระบบประเมินความเสี่ยง, KYC และโมดูลติดตามไว้ในกลไกธุรกรรมของตน พร้อมกันนี้เทคโนโลยีอย่าง *Zero-Knowledge Proof (ZKP)* ก็เริ่มเข้ามามีบทบาท โดยช่วยให้สามารถ *ยืนยันตัวตนผู้ใช้ได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว* — เป็น ‘ทางเลือกใหม่’ ที่สอดคล้องกับความเป็นส่วนตัวและกฎเกณฑ์

ท้ายที่สุด ระบบ Compliance สำหรับคริปโตจะไม่ใช่โมดูลแยก แต่คือ *โครงสร้างที่มีวิจารณญาณอัจฉริยะฝังอยู่ตั้งแต่ต้น* ส่งเสริมให้ตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น อุตสาหกรรมจึงจำเป็นต้องมีโมเดลเดียวที่เป็นหนึ่งเดียว มีตรรกะที่ชัดเจน และสามารถรักษาสมดุลระหว่างความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใสได้ในคราวเดียวกัน

หากกล่าวให้ตรงประเด็น AI ไม่สามารถทำให้การเงินเป็นไปตามกฎโดยอัตโนมัติได้ แต่ AI กำลัง *พัฒนาให้กลายเป็นเครื่องมือ Compliance ที่เชื่อถือได้* ในยุคที่กฎหมายและภัยคุกคามซับซ้อนยิ่งขึ้นทุกวัน