Softsparkua
Softsparkua Аналітика блокчейну онлайн
Скоринг ризиків у крипто-транзакціях: AML-підхід
AML
07/05/2026 9 хв 435 вподобань

Блокчейн
Скоринг ризиків у крипто-транзакціях: AML-підхід

Поглиблений аналіз ключових механізмів блокчейн-аналітики — від структури транзакцій до практичних інструментів відстеження потоків даних.

Записатися на семінар 5600 грн
Програма

Структура навчального курсу

Програма

  • Модуль 1. Логіка ризик-скорингу в крипто

    Direct vs indirect exposure. Як глибина ланцюжка впливає на ризик. Обмеження моделей.

  • Модуль 2. Огляд провайдерів скорингу

    Chainalysis, Elliptic, Crystal: методологія, покриття, ціни. Коли виникають розбіжності.

  • Модуль 3. Проблемні категорії адрес

    Міксери, DEX, gambling, darknet markets. Як кожна категорія відображається у скорингу.

  • Модуль 4. Хибні спрацювання і рішення

    False positives у роздрібних гаманцях. Процедура оскарження і ескалації.

  • Модуль 5. Побудова внутрішньої процедури

    Порогові значення для різних рівнів ризику. Документування рішень. Звітність перед регулятором.

Учасники отримують шаблон внутрішньої процедури скорингу, адаптований під вимоги українського законодавства станом на 2024 рік.
Детальний опис

Про цей матеріал

"

Більшість AML-фахівців знайомі зі скорингом у традиційних фінансах, але крипто-транзакції мають іншу структуру ризиків. Один переказ може проходити через 12 адрес за 3 хвилини, а ризик кожної ланки впливає на загальну оцінку. Цей курс пояснює, як такі моделі будуються і де вони помиляються.

Практика на реальних даних

Учасники розбирають методологію скорингу трьох провайдерів: Chainalysis, Elliptic і Crystal Blockchain. Порівнюються їхні підходи до атрибуції адрес, обробки indirect exposure і роботи з міксерами. Окреме заняття присвячене ситуаціям, коли різні провайдери дають суперечливі оцінки одній адресі.

Курс містить 5 модулів і розрахований на 3 тижні. Формат: відеолекції плюс 8 практичних кейсів з розбором у групі. Куратор відповідає на запитання протягом 48 годин після кожного заняття.

  • Логіка direct і indirect exposure
  • Порівняння методологій Chainalysis, Elliptic, Crystal
  • Ситуації хибнопозитивних і хибнонегативних оцінок
  • Побудова внутрішньої процедури перевірки на основі скорингу
Приклад: адреса отримала 0.8 BTC від міксера через 3 проміжні адреси. Як різні провайдери оцінять її ризик і чому оцінки відрізняються.
Поставити запитання