Các doanh nghiệp tiền điện tử tiếp tục ứng dụng AI dù vẫn còn nhiều thách thức

Vì sao doanh nghiệp kết hợp tiền điện tử với AI

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo với công nghệ blockchain đang trở thành lựa chọn chiến lược của các doanh nghiệp tiền điện tử nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và cải thiện trải nghiệm người dùng. Các lãnh đạo ngành đang tìm kiếm phương thức sáng tạo để khai thác AI trong nhiều hoạt động kinh doanh, từ tuân thủ, quản lý rủi ro đến dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm.

Jacqueline Burns-Koven, trưởng bộ phận tình báo mối đe dọa mạng tại Chainalysis – công ty phân tích chuỗi khối – cho biết doanh nghiệp đã cân nhắc cách ứng dụng AI để cải thiện các sản phẩm tuân thủ, quản lý rủi ro, điều tra và tăng trưởng cho khách hàng. "Giống như mọi tổ chức, việc khai thác AI giúp chúng tôi vận hành nhanh hơn, hiệu quả hơn," Burns-Koven nhận định. Cách tiếp cận này phản ánh xu hướng ngành khi AI được dùng để đơn giản hóa quy trình phức tạp và giảm chi phí vận hành.

Trong lĩnh vực thuế tiền điện tử, AI đang thay đổi cách người dùng thực hiện nghĩa vụ kê khai. Đơn vị cung cấp phần mềm thuế tiền điện tử ZenLedger vừa công bố hợp tác với april – doanh nghiệp tài chính ứng dụng AI – để tận dụng AI đơn giản hóa quy trình khai thuế. Pat Larsen, đồng sáng lập kiêm CEO ZenLedger, cho biết sản phẩm mới sẽ sử dụng công nghệ của april để dẫn người nộp thuế qua một quy trình thống nhất, kết hợp yêu cầu liên bang và tiểu bang, rồi xác định câu hỏi tiếp theo cần đặt. "Khác với phần mềm truyền thống hỏi theo thứ tự biểu mẫu và chia biểu mẫu liên bang, tiểu bang thành các phần riêng biệt, lặp lại câu hỏi," Larsen nói. Phương pháp này giúp giảm đáng kể thời gian và sự phức tạp khi báo cáo thuế tiền điện tử.

Daniel Marcous, CTO kiêm đồng sáng lập april, phân tích về giải pháp kỹ thuật phía sau đổi mới này. Ông cho biết AI đóng vai trò chủ đạo giúp april xây dựng sản phẩm thuế bao phủ nhiều trường hợp phổ biến, gồm cả thu nhập từ tiền điện tử và tài sản số. Theo Marcous, april sử dụng quy trình "tax-to-code", tức huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn đọc tài liệu thuế, chuyển thành mã phần mềm rồi đội ngũ kỹ sư thuế kiểm tra, chỉnh sửa. Phương pháp kết hợp AI và chuyên gia con người giúp đảm bảo độ chính xác và tuân thủ.

Ứng dụng DeFi vận hành bởi AI

Trí tuệ nhân tạo cũng thúc đẩy nhiều trường hợp sử dụng tài chính phi tập trung (DeFi), mở ra các cách thức mới để định giá, giao dịch và quản lý tài sản số. Nick Emmons, đồng sáng lập kiêm CEO Upshot – công ty hạ tầng AI – mô tả doanh nghiệp đang phát triển mạng lưới phi tập trung nơi các mô hình AI khác nhau cùng học hỏi lẫn nhau. Emmons cho rằng khi các mô hình tương tác, mạng lưới sẽ hình thành trí tuệ tổng hợp, nâng cao hiệu quả và sự thông minh so với từng mô hình riêng lẻ.

Emmons cho biết mô hình AI của Upshot đang cung cấp nhiều trường hợp DeFi mà trước đây khó hoặc không thể triển khai. Ví dụ, AI có thể tăng hiệu quả định giá cho các tài sản tiền điện tử ít giao dịch nhưng vẫn tồn tại trong môi trường thanh khoản. Cơ chế định giá truyền thống gặp khó khăn với loại tài sản này do giao dịch không thường xuyên, còn AI có thể xử lý nhiều nguồn dữ liệu để đưa ra định giá đáng tin cậy. Ông phát biểu:

"AI là công cụ hữu ích để cập nhật giá thường xuyên hơn dựa trên nhiều nguồn thông tin, không chỉ khi tài sản chuyển nhượng. Nhờ đó, chúng ta có thể mở rộng không gian thiết kế DeFi cho nhiều loại tài sản mới."

Để minh họa, Emmons cho biết Upshot sẽ sớm giới thiệu "watch perps" tạo bởi nguồn dữ liệu đồng hồ vận hành bằng AI. Đổi mới này chứng minh AI có thể tạo thị trường cho các tài sản trước đây không có thanh khoản. Ông nói:

"Một chiếc đồng hồ đơn lẻ không thể tạo nguồn dữ liệu thời gian thực đủ chuẩn để xây dựng thị trường. Mô hình AI xử lý lượng lớn thông tin cùng lúc, cho phép tạo nguồn dữ liệu giá chính xác và liên tục, biến tài sản số thành đại diện token hóa trên chuỗi, mở rộng vũ trụ tài sản số."

Chiến lược tối ưu lợi suất nhờ AI

Emmons còn cho biết các vault DeFi vận hành bằng AI đã bắt đầu xuất hiện, đại diện cho bước tiến lớn về đầu tư tự động hóa. Vault DeFi là quỹ tập hợp với chiến lược tự động tái đầu tư dựa trên điều kiện xác định trên chuỗi. Tuy nhiên, Emmons nhận định hầu hết hoạt động trên chuỗi hiện vẫn hạn chế về năng lực tính toán. "Vì thế, lợi suất mà người dùng tạo ra cũng bị giới hạn," ông nói. Rào cản này đã hạn chế mức độ phức tạp của các chiến lược trên chuỗi.

Để khắc phục, Emmons cho rằng có thể áp dụng mô hình AI để xử lý thông tin hiệu quả hơn. "AI có thể mã hóa chiến lược rồi đưa lên chuỗi dưới dạng vault, có thể dùng cho tạo lập thị trường và nhiều lĩnh vực khác." AI xử lý dữ liệu phức tạp ngoài chuỗi, rồi thực thi chiến lược tối ưu trên chuỗi, từ đó tăng khả năng sinh lợi suất.

Dù ứng dụng này còn sơ khai, RoboNet là giao thức DeFi vận hành bằng AI dành cho thị trường tài sản đặc thù và tài sản có thể thay thế. RoboNet – phát triển bởi Upshot – cho phép tạo vault trên chuỗi do mô hình học máy quản lý, tạo lợi suất thông qua chiến lược tối ưu hóa thanh khoản tự động. Đây là một mô hình thực tiễn của DeFi ứng dụng AI, có thể đóng vai trò mẫu hình cho những phát triển tương lai.

Thách thức khi kết hợp AI với tiền điện tử

Dù AI giúp sản phẩm tiền điện tử vận hành hiệu quả hơn, vẫn tồn tại nhiều thách thức cần giải quyết để đảm bảo triển khai an toàn, hiệu quả. Sự giao thoa giữa hai công nghệ phát triển nhanh này tạo ra các rủi ro và mối lo ngại đặc thù, đòi hỏi các nhà phát triển, cơ quan quản lý và người dùng phải chú ý.

Vấn đề về niềm tin và minh bạch

Chẳng hạn, Emmons cho rằng khi AI được dùng để xây dựng giao thức DeFi, người phát triển mô hình cần được tin tưởng; nếu không sẽ phát sinh nhiều vấn đề. Đặc tính "hộp đen" của đa số hệ thống AI tạo điểm yếu trong ứng dụng tài chính. Ông phát biểu:

"Thiên kiến và thao túng có thể xuất hiện, nên cần tái cấu trúc hệ AI theo hướng phi tập trung. Các mô hình khác nhau giám sát lẫn nhau giúp giảm thiên kiến, tạo nguồn trí tuệ minh bạch hơn."

Emmons cho biết bằng chứng không tiết lộ (zero-knowledge, ZK) cũng giúp xác thực mô hình học máy, cung cấp bảo đảm mật mã về độ tin cậy. "Upshot đã phát triển sản phẩm xác thực đầu ra mô hình dự đoán giá chủ lực trong mạch ZK, bảo đảm an toàn và toàn vẹn tính toán cho giao thức không cần cấp phép." Cách tiếp cận này mở ra triển vọng xử lý vấn đề niềm tin trong ứng dụng AI cho tiền điện tử.

Marcous bổ sung ông tin rằng AI tạo sinh kết hợp cùng chuyên gia thuế và kỹ sư sẽ giảm nguy cơ nhờ có con người kiểm tra. "Tại april, chúng tôi kiểm thử nghiêm ngặt toàn bộ sản phẩm và phải vượt qua bài kiểm tra của Sở Thuế vụ Hoa Kỳ, cơ quan tiểu bang trước khi ra mắt," ông nói. Cách làm này giúp đầu ra của AI được chuyên gia xác thực trước khi triển khai.

Bất định về quy định

Dù các biện pháp trên hữu ích, việc thiếu quy định về AI vẫn là thách thức lâu dài với ngành tiền điện tử. Việc đánh giá AI phục vụ lợi ích người dùng, nhà đầu tư hay người tạo mô hình vẫn rất khó xác định. Sự thiếu minh bạch này tiềm ẩn xung đột lợi ích, đặt ra vấn đề trách nhiệm khi AI ra quyết định ảnh hưởng kết quả tài chính của người dùng.

Vì vậy, một số quốc gia đã lập tổ chức giám sát AI. Ví dụ, Tổng thống Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất kiêm Quốc vương Abu Dhabi, Sheikh Mohamed bin Zayed Al Nahyan, đã ban hành luật thành lập Hội đồng AI và Công nghệ tiên tiến. Chính quyền Abu Dhabi thông báo, "hội đồng chịu trách nhiệm xây dựng, triển khai chính sách, chiến lược liên quan đến nghiên cứu, hạ tầng và đầu tư AI, công nghệ tiên tiến tại Abu Dhabi." Đây là một trong những khung quản lý toàn diện đầu tiên về AI của chính phủ.

Chủ tịch Ủy ban Chứng khoán và Sàn giao dịch Hoa Kỳ Gary Gensler cũng cảnh báo về rủi ro AI đối với tài chính truyền thống. Do đó, Hoa Kỳ sẽ ban hành quy định rõ ràng hơn về AI trong tương lai. Bối cảnh pháp lý AI trong tài chính dự kiến thay đổi mạnh mẽ những năm tới khi cơ quan quản lý đối mặt với ảnh hưởng công nghệ này.

Triển vọng tương lai

Những diễn biến trên đều quan trọng, bởi Emmons tin AI sẽ được tích hợp vào mọi chức năng trọng yếu của xã hội. Trong thời gian tới, ông dự đoán ngành tiền điện tử sẽ áp dụng các dạng AI đã triển khai tại tài chính truyền thống. Ông chia sẻ:

"Do tiền điện tử là đổi mới tài chính, nên AI kiểu này phù hợp cho ứng dụng tài chính. Ngoài ra, mô hình học máy truyền thống có tính xác thực, tương thích tốt hơn với hình thức có thể kiểm chứng, giúp công cụ mật mã phát triển nhanh hơn so với AI tạo sinh."

Cách tiếp cận này cho thấy ngành tiền điện tử sẽ ưu tiên công nghệ AI đã được kiểm chứng từ tài chính truyền thống trước khi thử nghiệm các giải pháp AI tiên tiến. Khi công nghệ trưởng thành, khung pháp lý hoàn thiện, việc tích hợp AI và tiền điện tử sẽ ngày càng sâu rộng, tiềm năng làm thay đổi cách tạo lập, giao dịch và quản lý tài sản số.

Câu hỏi thường gặp

Vì sao doanh nghiệp tiền điện tử sử dụng công nghệ AI? Có những kịch bản ứng dụng nào?

Doanh nghiệp tiền điện tử sử dụng AI để phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, tối ưu giao dịch và phân tích thị trường. AI tăng cường bảo mật nhờ nhận diện mẫu, tự động giám sát giao dịch, nâng cao độ chính xác dự báo giá, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Những ứng dụng này giúp vận hành hiệu quả, tăng mạnh khối lượng giao dịch.

AI được ứng dụng ra sao trong giao dịch và quản lý rủi ro tiền điện tử?

AI phân tích dữ liệu thị trường lịch sử để dự báo rủi ro, xác định cơ hội giao dịch. Hệ thống phát hiện bất thường, mẫu nghi vấn theo thời gian thực, nâng cao bảo mật. Mô hình học máy tối ưu quyết định danh mục, giảm tổn thất nhờ tự động đánh giá, giảm thiểu rủi ro.

Doanh nghiệp tiền điện tử gặp thách thức, rủi ro gì khi khai thác AI?

Doanh nghiệp tiền điện tử đối mặt phức tạp kỹ thuật khi triển khai AI, bất định pháp lý về quản trị AI, rủi ro bảo mật dữ liệu, khó khăn tiếp cận thị trường và thiếu nhân sự chuyên môn blockchain-AI. Các yếu tố này khiến tiến độ phát triển kéo dài, chi phí vận hành tăng cao.

AI có vai trò gì trong phát hiện gian lận tiền điện tử và phòng chống rửa tiền (AML)?

AI giám sát giao dịch thời gian thực để nhận diện hoạt động, mẫu nghi vấn, tăng hiệu quả phát hiện gian lận, tuân thủ AML. Hệ thống tự động quy trình báo cáo, giảm gánh nặng tuân thủ, tăng hiệu suất vận hành doanh nghiệp tiền điện tử.

Công nghệ AI giúp bảo vệ an ninh tại sàn giao dịch tiền điện tử như thế nào?

AI phát hiện, ngăn chặn mối đe dọa bảo mật thời gian thực, tự động hóa phản ứng trước nguy cơ, xác định giao dịch gian lận, tăng cường an ninh tổng thể sàn nhờ giám sát liên tục, phát hiện bất thường.

Cơ quan quản lý đặt ra yêu cầu, hạn chế gì với doanh nghiệp tiền điện tử sử dụng AI?

Cơ quan quản lý yêu cầu doanh nghiệp tiền điện tử xây dựng khung tuân thủ thích ứng AI cho giao dịch, quản lý rủi ro. Họ quy định minh bạch, giám sát thuật toán, áp dụng chiến lược "quy định tối thiểu hiệu quả" để thúc đẩy đổi mới tài chính vận hành bằng AI.

Dự án tiền điện tử vận hành bằng AI có ưu, nhược điểm gì so với dự án truyền thống?

Dự án AI mang lại hiệu quả vượt trội nhờ tự động hóa, thích ứng thị trường, giúp quyết định nhanh, tối ưu vận hành. Tuy vậy, dự án này đối mặt phức tạp kỹ thuật cao, rủi ro triển khai, khả năng tồn tại lỗ hổng thuật toán AI mà dự án truyền thống tránh được.

AI gặp khó khăn gì về bảo mật dữ liệu, tuân thủ trong ngành tiền điện tử?

AI trong tiền điện tử đối mặt rủi ro bảo mật dữ liệu do sử dụng trái phép, rò rỉ thông tin nhạy cảm, khó tuân thủ quy định như GDPR, CCPA. Doanh nghiệp cần quản trị dữ liệu nghiêm ngặt, mã hóa, chính sách xin phép minh bạch để bảo vệ dữ liệu cá nhân, đảm bảo tuân thủ pháp lý.