比特币交易网：只发现2%比特币用于非法活动

数据研究分析公司 Elliptic 与 MIT-IBM Watson AI Lab合作，用机器学习软件分析比特币交易，发现在 20 万笔交易中，仅有 2% 是非法交易，打破传统刻板印象。

区块链数据分析公司 Elliptic 与麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，MIT）的 IBM Watson AI Lab 合作，透过机器学习（Machine Learning）软件分析交叉分析比特币交易。研究发现，只有 2% 的比特币交易是非法的。

这次双方合作旨在研究探讨人工智能（Artificial Intelligence，AI）是否可以应用在帮助目前的反洗钱（Anti-Money Laundering，AML）的规范。该研究透过机器学习软件分析超过 20 万笔的比特币交易，总交易量高达 60 亿美元。

研究指出，在超过 20 万笔的比特币交易中只有 2% 是非法交易，其中有 21% 的交易为合法，有趣的是，绝大多数的比特币交易（77%）无法归类，意即以目前的数据模型无法判定交易是否合法。然而，目前的研究数据仍不够多，自 2009 年比特币网络上线以来，大约有 4.4 亿笔的比特币交易。

此研究数据大约与另外一间区块链数据分析公司 Chainalysis 相同，该公司的研究显示，2019 年仅有 1% 的比特币交易是非法的。需要注意的是，此次的数据数据库是由 Elliptic 公司所提供的，研究的数据也仅有 MIT IBM Watson AI Lab 确认过而已。

据世界银行（World Bank）在 2017 年的公布数据指出，目前全世界约有 17 亿人口没有银行帐户，而 Elliptic 共同创办人汤姆・罗宾逊（Tom Robinson）认为此研究有助于区分「合法」与「非法」的比特币交易模式，特别是那些没有银行帐户的人，又或是无法辨识的公司企业。

Elliptic 共同创办人汤姆・罗宾逊表示：

一般的研究数据，在判定是否合规时会有误差，而这个研究就是要减少错误结果的比率。这个研究的关键发现在于，机器学习在确认非法交易（模式）是非常有效的。

罗宾逊补充，这些非法交易很难明确叙述整个流程，但是机器学习软件可从先前的案例，判别非发交易的模式，包括暗网的交易资料、勒所软件、其它形事调查。而 Elliptic 也将相关的数据公开，鼓励其它研究单位贡献一己之力，找出更正确的犯罪模式。

麻省理工学院研究员马克・威伯（Mark Weber）也表示希望反洗钱领域的专家分享经验，并说道：

我们也希望 Elliptic 的数据开源之后，能够激励其他人加入努力，一起开发 AML 新的技术、犯罪模型，来帮助我们的金融系统更安全。

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