Hoe verklaarbare AI Blockchain-transactiecontrole kan verduidelijken

Blockchain technologie kan een reeks industrieën voorzien van gedecentraliseerde en onveranderlijke ledgers die de transparantie, veiligheid en efficiëntie verbeteren. Het kan financiële transacties efficiënt bijhouden en gegevens veilig overdragen tussen uiteenlopende systemen zoals netwerken in de gezondheidszorg.

Een van de belangrijkste sectoren waar de technologie een grote rol heeft gespeeld, is de registratie van financiële transacties. Maar met de toenemende complexiteit van blockchain-ecosystemen en de behoefte aan regelnaleving, is het controleren van deze transacties een uitdaging geworden.

Een mogelijke oplossing is het gebruik van verklaarbare, of explainable, kunstmatige intelligentie (XAI), die grote hoeveelheden gegevens kan verwerken en analyseren om auditors en regelgevers te helpen inzicht te krijgen in complexe transactiegeschiedenissen en naleving te verifiëren. Dit roept echter ethische bezwaren op, aangezien blockchains ontworpen zijn om de anonimiteit van gebruikers te beschermen.

Kan XAI op ethische manieren worden geïmplementeerd? Wat zou dit betekenen voor de sector?

Wat is verklaarbare kunstmatige intelligentie (XAI)?

Verklaarbare AI is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) die ontworpen is om modellen te ontwikkelen die de beslissingen die ze nemen verklaren. Hierdoor kunnen gebruikers begrijpen hoe en waarom een algoritme beslissingen neemt, wat hen kan helpen betere beslissingen te nemen en hun vertrouwen in het model te vergroten. Het kan ook helpen om fouten op te sporen en verbeteringen aan te brengen.

Dit is vooral belangrijk in sectoren zoals de gezondheidszorg en de financiële sector, waar het van cruciaal belang is om ervoor te zorgen dat beslissingen niet gebaseerd zijn op onjuiste gegevens of vooroordelen. Organisaties moeten transparant uitleggen hoe beslissingen worden genomen om aan te tonen dat ze zich inzetten voor ethisch en verantwoord gegevensbeheer.

Wanneer AI en ML worden gebruikt in auditprocedures, vereisen auditbewijsstandaarden dat auditors passend en toereikend bewijs leveren om hun conclusies te ondersteunen.

Door XAI te integreren in het auditproces kunnen auditors en toezichthouders diepere inzichten krijgen in complexe transactiegeschiedenissen en ervoor zorgen dat ze voldoen aan de wettelijke vereisten.

De uitdaging van het auditen van Blockchain-transacties

De gedistribueerde grootboekbenadering van Blockchain maakt het een stuk makkelijker van het bijhouden van gegevens en veilige transacties. Transacties worden verwerkt in een gedecentraliseerd peer-to-peer netwerk van knooppunten en de gegevens worden cryptografisch opgeslagen en gedeeld op een manier die ervoor kan zorgen dat ze niet worden gemanipuleerd of misbruikt.

Traditionele financiële audits zijn relatief eenvoudig voor auditors, omdat deze snel toegang kunnen krijgen tot gecentraliseerde bestanden en databases die ze nodig hebben om transacties te analyseren en te verifiëren. Omdat een blockchain echter niet wordt gecontroleerd door een gecentraliseerde entiteit, kan het moeilijk zijn voor auditors om toegang te krijgen tot informatie. Bovendien kunnen transacties die verwerkt worden op een blockchain zeer complex zijn, waarbij meerdere verzenders of ontvangers betrokken zijn en smart contracts worden uitgevoerd.

Blockchains bieden transparantie, omdat de details van elke transactie openbaar worden opgeslagen en zichtbaar zijn voor alle netwerkgebruikers. Dit vormt een uitdaging voor auditors die transacties moeten verifiëren en tegelijkertijd gevoelige gegevens moeten beschermen.

Een gebrek aan standaardisatie in de blockchainindustrie voor rapportage en documentatie vormt ook een uitdaging. Elke blockchain kan zijn eigen unieke protocol en datastructuur hebben, wat het moeilijk maakt voor auditors om transactiegegevens consistent te openen en te analyseren.

Hoe verklaarbare AI kan helpen bij Blockchain Auditing

De introductie van verklaarbare AI in blockchaintechnologie kan de automatisering van audits en compliance veranderen.

Blockchaintechnologieën bieden een veilige manier om transacties en gegevens te volgen in een onveranderlijk en fraudebestendig systeem, terwijl XAI kan helpen bij het automatiseren van audits met efficiëntie en transparantie, door tools als:

Complexe patronen binnen transacties verwerken

ML-algoritmen kunnen grote hoeveelheden blockchaingegevens in enkele minuten verwerken. Dit is handig voor complexe transacties en records, waarbij vertrouwen cruciaal is. Het vermindert ook de tijd en moeite die nodig zijn om audits uit te voeren, terwijl de detectie toeneemt en de nauwkeurigheid verbetert.

Bevindingen uitleggen

XAI kan auditors voorzien van gedetailleerde uitleg, zodat ze begrijpen waarom een transactie is gemarkeerd als niet-conform of onregelmatig. Auditors kunnen de conclusies van het algoritme valideren om er zeker van te zijn dat er geen belangrijke of relevante overwegingen over het hoofd zijn gezien.

Fraude detecteren en voorkomen

XAI algoritmen kunnen blockchain transacties analyseren om verdachte activiteiten, anomalieën en potentiële fraude te identificeren en vervolgens uitleggen hoe het model deze heeft gedetecteerd. Dit zorgt voor een transparante en controleerbare aanpak van fraudedetectie, wat organisaties kan helpen om financiële verliezen te voorkomen en hun compliance systemen te verbeteren.

Fouten opsporen

XAI kan potentiële systeemfouten opsporen en gebruikers waarschuwen voordat er schade optreedt. Dit kan helpen om het risico op een cyberaanval te verminderen.

Audittrajecten delen

Auditors kunnen blockchaintechnologie gebruiken om audit-trails op te slaan en te delen in een veilige omgeving, zodat ze accuraat blijven en wijzigingen kunnen worden getraceerd.

Het snijvlak van XAI en blockchain heeft potentieel in verschillende sectoren. Het kan worden gebruikt in de gezondheidszorg om zorgverleners te helpen patiëntgegevens veilig te delen en medische beslissingen te begrijpen. Het heeft toepassingen in de financiële sector om financiële instellingen te helpen transacties te traceren en veilige diensten aan klanten te leveren.

Ethische overwegingen: Evenwicht tussen transparantie en anonimiteit

Hoewel er duidelijke voordelen zijn, roept de implementatie van XAI voor het traceren van blockchain-transacties belangrijke ethische vragen op, met name in de context van de kernprincipes van blockchain, namelijk decentralisatie en anonimiteit.

Blockchaintechnologie is ontworpen om individuen meer macht te geven door een gedecentraliseerde en onveranderlijke registratie van transacties te bieden, de privacy van gebruikers te waarborgen en de afhankelijkheid van gecentraliseerde derde partijen te verminderen. Het introduceren van AI om blockchain transacties te volgen en te controleren zou deze principes in gevaar kunnen brengen.

AI zou kunnen leiden tot meer toezicht, waardoor mogelijk inbreuk wordt gemaakt op de privacyrechten van gebruikers. Daarnaast zou gecentraliseerd toezicht op transacties door middel van AI-modellen in tegenspraak kunnen zijn met het idee van decentralisatie dat ten grondslag ligt aan blockchaintechnologie.

Om deze zorgen weg te nemen moet elke implementatie van AI voor het controleren van blockchain transacties voorzichtig worden benaderd en met een focus op het behouden van de fundamentele principes van de technologie.

Het is essentieel om een balans te vinden tussen transparantie en anonimiteit, om ervoor te zorgen dat AI-gestuurde audits de veiligheid en compliance verbeteren zonder afbreuk te doen aan de eigenschappen die blockchain-systemen onderscheiden van gecentraliseerde systemen.

De impact van AI-gestuurde blockchainaudits

De introductie van op XAI gebaseerde auditoplossingen voor blockchain-transacties kan verstrekkende gevolgen hebben voor de industrie:

• Verbeterde naleving: Het implementeren van AI kan het proces van het controleren van naleving van regelgeving en normen stroomlijnen.
• Efficiëntie: Door de analyse van enorme hoeveelheden transactiegegevens te automatiseren, kunnen auditors zich richten op taken met een hogere waarde, zoals het onderzoeken van complexe zaken en het doen van strategische aanbevelingen.
• Nieuwe toepassingen: Ontwikkelaars zouden gebruik kunnen maken van de geavanceerde functies van XAI- en blockchain-systemen – door uitgebreidere datavisualisaties en algoritmen te creëren, nieuwe functionaliteit te bieden en gebruikers in staat te stellen processen beter te begrijpen.
• Standaardisatie: De ontwikkeling van AI-gestuurde auditingtools zou kunnen leiden tot het creëren van standaardkaders voor rapportage en documentatie op verschillende blockchainplatforms. Dit zou consistente en nauwkeurige audits vergemakkelijken ten voordele van auditors en bedrijven.
• Vertrouwen en adoptie: Het implementeren van XAI voor audits zou vertrouwen kunnen opbouwen bij belanghebbenden, waaronder regelgevers, bedrijven en consumenten. Naarmate de technologie aantoont dat ze frauduleuze activiteiten kunnen identificeren en voorkomen, kan je ze een bredere toepassing van blockchainoplossingen aanmoedigen.
• Ethische innovatie: Het ontwikkelen en inzetten van AI-tools die privacy en decentralisatieprincipes respecteren, zou een positief voorbeeld zijn van hoe technologie kan voldoen aan ethische normen.

De conclusie

Er zijn duidelijke uitdagingen bij het auditen van blockchaintransacties, gezien de gedecentraliseerde en complexe aard van de technologie. Het implementeren van verklaarbare AI kan helpen om deze uitdagingen aan te pakken, door accountants en regelgevers inzicht te geven in complexe datasets.

De ethische overwegingen moeten zorgvuldig worden afgewogen, maar verantwoorde integratie van XAI in het auditproces kan een nieuw niveau van transparantie en verantwoording introduceren in het blockchainecosysteem. Organisaties kunnen tijd en geld besparen en er tegelijkertijd voor zorgen dat ze voldoen aan de regelgeving voor de sector.

XAI kan een belangrijke rol spelen in het betrouwbaarder maken van het gebruik van blockchaintechnologie in kritieke transacties. Er is ook potentieel om XAI en blockchaintechnologieën te combineren om innovatie te stimuleren bij het creëren van nieuwe toepassingen.