کاربست یادگیری ماشینی در کشف و پیشگیری از پولشویی با رمزارزها

پولشویی، به‌عنوان یکی از چالش‌های کلیدی نظام‌های مالی، با ظهور رمزارزها ابعاد پیچیده‌تری یافته است. ویژگی‌هایی نظیر ناشناس بودن و انتقال سریع و فرامرزی رمزارزها، آن‌ها را به ابزاری جذاب برای جرایمی همچون پولشویی تبدیل کرده است. یادگیری ماشینی، به‌عنوان یک ابزار پیشرفته، قابلیت شناسایی الگوهای مشکوک و پیشگیری از پولشویی در سیستم‌های مالی غیرمتمرکز را دارد. با این حال، موفقیت این فناوری مستلزم تدوین سیاست جنایی هوشمندانه است که بتواند هم از مزایای رمزارز بهره‌برداری کند و هم مخاطرات آن را کاهش دهد. این پژوهش، با روش توصیفی-تحلیلی، به بررسی چالش‌های حقوقی نظیر نبود قوانین جامع و جهانی، چالش‌های مقرراتی مانند فقدان استانداردهای بین‌المللی برای نظارت بر تراکنش‌های رمزارزی، و چالش‌های فنی از جمله پیچیدگی و حجم بالای داده‌ها و ناشناس بودن کاربران می‌پردازد. تاکید بر همکاری بین‌المللی و هماهنگی سیاست‌های جنایی برای مقابله با پولشویی در حوزه رمزارزها ضروری است. یافته‌ها نشان می‌دهند که مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند نقش مهمی در بهبود نظارت و پیشگیری از جرایم مالی مرتبط با رمزارزها ایفا کنند، اما این امر مستلزم چارچوب‌های قانونی و نظارتی مناسب است.

application of machine learning in detection and prevention of money laundering with cryptocurrencies

money laundering, as a critical challenge for financial systems, has become increasingly complex with the advent of cryptocurrencies. features such as anonymity and the ability for rapid, cross-border transfers have rendered cryptocurrencies attractive tools for illicit activities, including money laundering. machine learning, as an advanced technological approach, offers promising capabilities for detecting suspicious patterns and preventing money laundering within decentralized financial systems. however, the efficacy of this approach hinges on the formulation of a sophisticated criminal policy framework that leverages the opportunities offered by cryptocurrencies while mitigating associated risks. this study, employing a descriptive-analytical methodology, examines legal challenges such as the absence of comprehensive and harmonized global regulations, regulatory issues like the lack of international standards for monitoring cryptocurrency transactions, and technical difficulties, including the complexity and volume of transaction data and user anonymity. the findings underscore the necessity of international legal cooperation and harmonized criminal policy strategies to combat money laundering in the cryptocurrency domain. machine learning models, while holding significant potential for enhancing oversight and crime prevention, require a robust legal and regulatory framework to realize their full potential in addressing financial crimes within this emerging technological landscape.