Derzeit wird die Blockchain-Technologie überwiegend für Finanztransaktionen eingesetzt. Es zeichnen sich jedoch Trends ab, die die Anwendung von Blockchains für Zwecke wie Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung und Lieferkettenmanagement neu definieren.
Da neue Technologien weltweit große Aufmerksamkeit erregen, sind alle Augen auf die Konvergenz von Blockchain-Technologie, Big Data und KI gerichtet. Die Kombination dieser Technologien schafft etwas Magisches für Unternehmen, das ihnen hilft, bessere Leistungen zu erbringen.
Darüber hinaus versuchen sie, die Dinge sowohl für das Unternehmen als auch für den Endverbraucher billiger zu machen. Werfen wir einen Blick auf die Schnittmenge dieser neuen Technologien und darauf, wohin sie uns in der Zukunft führen können.
Eine kurze Einführung
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Reihe von Technologien, die dabei helfen, Datenmuster zu identifizieren, Maßnahmen zu empfehlen und die Maßnahmen zu automatisieren, die aufgrund der Empfehlungen ergriffen werden sollen. Alle Schritte werden unabhängig oder mit minimalem menschlichen Eingriff durchgeführt.
Die Blockchain-Technologie bietet eine verteilte Infrastruktur, die unveränderliche Hauptbücher verwendet, um Daten aufzuzeichnen, die nicht einfach gelöscht werden können. Unter Big Data versteht man die Speicherung, Analyse und Berichterstattung von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen, die in großen Mengen und mit hoher Geschwindigkeit anfallen.
Einsatz von KI zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML)
Die Aufdeckung von Geldwäsche war schon immer ein zentrales regulatorisches Anliegen bei Blockchain und Krypto. Krypto-Börsen geben ein Vermögen aus, um verdächtige Transaktionen in Krypto zu erkennen und zu melden. Allerdings ist die Überwachung durch Menschen immer teuer.
Elliptic, ein Blockchain-Analyseunternehmen, hat integriert KI in seinen Tech-Stack integriert, um verdächtige Blockchain-Transaktionen, Hacker und Geldwäscheaktivitäten zu erkennen. Solche Aktivitäten machen Kryptoplattformen vertrauenswürdiger.
Betrugserkennung mit Big Data und KI
Ähnlich wie bei AML erhöhen betrügerische Transaktionen auch die Geschäftskosten, da Sie höhere Prämien für die Versicherung Ihres Unternehmens zahlen müssen. Bei Peer-to-Peer-Plattformen kommt es zu einem hohen Anteil betrügerischer Transaktionen.
Binance nutzt maschinelles Lernen in Echtzeit, um verdächtige Transaktionen an seinen Börsen, P2P-Transaktionen und anderen Marktplätzen zu erkennen und aufzudecken. Diese als Streaming-Pipeline bezeichnete Methode hilft dabei, Betrüger mit weniger menschlichem Aufwand aufzudecken und so die Kosten zu senken.
Einsatz von KI und Blockchains zur Validierung von Daten in großen Datenbanken
In den letzten beiden Beispielen verwenden wir krypto-native Anwendungen. Es gibt jedoch viele Unternehmen, die eine Kombination aus Blockchain, Daten und KI nutzen, um ihre Geschäfte effizienter zu machen und dadurch weniger Kosten zu verursachen.
Ein solches Beispiel sind IBM und Walmart. Diese beiden Unternehmen betreiben ein Projekt namens „Food Trust“, das Lieferkettendatenbanken verfolgt.
Mithilfe der Blockchain-Technologie werden Punkte in der Lieferkette verfolgt und validiert. Durch KI-basierte Datenanalyse werden Muster in den Daten und Muster zur weiteren Prozessverbesserung identifiziert.
Die Herausforderungen bleiben bestehen
Als neue Technologie steht Blockchain auch vor mehreren Herausforderungen. In den folgenden Punkten werden im Großen und Ganzen einige große Herausforderungen untersucht, die das Wachstum dieser Technologie behindern.
Bitcoin-Dominanz
Die Zukunft der Blockchain ist untrennbar mit Bitcoin verbunden dominiert etwas unter 50 % der Kryptomärkte (zum Zeitpunkt des Schreibens). Dies stellt eine Herausforderung für Projekte dar, die nicht mit Bitcoin zu tun haben, da die meisten Menschen während eines Bärenmarktes aus anderen Kryptowährungen aussteigen und ihr Geld in Bitcoin, Ethereum und einigen ausgewählten Stablecoins horten.
Dies lässt Bedenken aufkommen, dass ein Projekt, selbst wenn es realisierbar ist, einen Bärenmarkt nur schwer überleben kann, da die Projekt-Token zugunsten von Bitcoin abgeladen werden könnten.
Bedenken hinsichtlich der Finanzierung
Mehrere Investment- und Vermögensfonds haben im Krypto-Winter Hunderte Milliarden Dollar verloren, als Projekte sich entweder selbst schlossen oder den Betrieb einstellten. Nur sehr wenige von ihnen erholten sich von dieser Situation.
Bloomberg berichtet, dass im zweiten Quartal 2023 Krypto-VC-Finanzierung erfolgt Zeuge ein Rückgang um 80 % seit 2022. Als Hauptgrund wird die regulatorische Unsicherheit genannt. Es gab einige rechtliche Erfolge wie im Fall von Ripple und Grayscale, aber regulatorische Bedenken sind immer noch weit verbreitet.
Dies hat zu einem Finanzierungsmythos geführt, dass Kryptoprojekte zum Scheitern verurteilt sind. Außerdem kann ein großer Teil der Schuld auf Projekte geschoben werden, bei denen es im Kern nicht um große Innovationen ging und die nur nach Geldern für persönliche Vorteile suchten.
Zurückhaltung institutioneller Akteure
Institutionelle Akteure haben zahlreiche Pilotprojekte durchgeführt, einige davon zufriedenstellend, doch sie sind kaum bereit, ihre Absichten öffentlich zu äußern.
JPM Coin von JP Morgan war im grenzüberschreitenden Zahlungsverkehr äußerst erfolgreich, es gibt jedoch nur sehr wenige Informationen darüber Projekt. Selbst das Food Trust-Projekt von IBM fand bei seinen Gründern keine große Beachtung.
Der Grund für diese Zurückhaltung scheint derselbe zu sein wie im vorherigen Fall. Die regulatorische Klarheit war sehr gering, da jede Regierung die Entscheidung hinauszögerte, damit jemand anderes es zuerst versuchen konnte.
Mit den Vereinigten Arabischen Emiraten und El Salvador gab es einige Erfolge, aber es besteht Bedarf an einer großen Volkswirtschaft wie in Indien, China oder Indien, wo es eine sehr große Verbraucherbasis gibt.
Bedenken rund um KI
Unethische Aspekte der KI bereiten den Regulierungsbehörden große Sorgen, da mächtige Akteure andere an den Rand drängen könnten. Einige KI-generierte Kunstwerke können atemberaubend und sogar besser sein als die der meisten erfahrenen Künstler. Diese Kunstwerke marginalisieren die menschliche Innovationsfähigkeit.
In den USA gab es einen Fall, bei dem es sich um ein Urheberrecht handelte, in dem das Gericht entschied, dass es sich um Kunstwerke handelte generiert durch KI ohne menschliche Beteiligung kann nach US-Recht kein Urheberrechtsschutz gewährt werden.
Solche Vorfälle sind ein Beispiel für den unethischen Einsatz von KI.
Abschluss
KI und Blockchain sind aufstrebende Technologien und haben eine sehr große Zukunft. Beide sind auf dem neuesten Stand der Innovation. Zusammen können sie zur Bekämpfung von Geldwäsche, zur Betrugserkennung und zum Umgang mit großen Datenmengen eingesetzt werden. Ihr Erfolg hängt jedoch entscheidend von den Herausforderungen ab, denen sie gegenüberstehen, jenseits derer ihrem Potenzial nur noch die Grenzen des Himmels gesetzt sind.
Abhishek Singh ist ein Serienunternehmer, der derzeit an Acknoleger arbeitet und ein lautstarker Befürworter von Krypto ist.
Dieser Artikel wurde vom Cointelegraph Innovation Circle veröffentlicht, einer geprüften Organisation von Führungskräften und Experten der Blockchain-Technologiebranche, die die Zukunft durch die Kraft von Verbindungen, Zusammenarbeit und Vordenkerrolle gestalten. Die geäußerten Meinungen spiegeln nicht unbedingt die von Cointelegraph wider.
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