AI赋能Web3监管：ADGM与新加坡国立大学共探智能风控新范式

2025年，Shengliang Lu等人发表《AI Applications in Web3 SupTech and RegTech: A Regulatory Perspective》，深入探讨人工智能在增强Web3监管效能方面的潜力。随着分布式账本技术（DLT）和智能合约推动去中心化金融（DeFi）快速发展，全球加密货币市值已突破3万亿美元，用户规模从2023年初的4.32亿增长至年末的5.8亿，增幅达34%。阿拉伯联合酋长国（UAE）以超过30%人口持有数字资产的领先水平，彰显其作为金融科技枢纽的前瞻性布局。 在此背景下，阿布扎比全球市场（ADGM）金融服务监管局（FSRA）构建了与国际标准接轨的全面虚拟资产监管框架，持续优化以支持创新并保障利益相关方权益。该框架将虚拟资产定义为具备交换媒介、记账单位或价值储存功能的数字化表示，但不具法定货币地位，涵盖法币参考代币与数字证券等类别。 H2 Web3技术的核心特征与监管挑战 Web3代表互联网从中心化（Web2）向“读-写-拥有”模式演进的关键阶段。其依托区块链网络实现数据去中心化存储，通过智能合约实现自动化协议执行，从而降低中介依赖，提升透明度。然而，快速迭代的技术生态也带来了显著风险，包括智能合约漏洞、项目失败及系统性金融隐患，亟需更敏捷的监管响应机制。 H2 AI驱动的监管科技（RegTech）机遇 面对海量链上数据与跨司法管辖区的复杂性，传统监管手段难以满足实时监控需求。人工智能技术的引入为监管机构提供了强大工具：可实现对交易行为的自动识别、异常模式预警、资金流向追踪及风险评分建模。这不仅提升了合规效率，还增强了对潜在洗钱、欺诈与操纵行为的预测能力。 H2 ADGM与新加坡国立大学的合作试点实践 ADGM与新加坡国立大学亚洲数字金融研究院（NUS AIDF）开展联合研究，聚焦利用机器学习算法分析区块链交易流，构建动态风险评估模型。项目成果展示了在真实场景中对可疑活动的高准确率识别能力，尤其在检测多层资金转移路径方面表现突出。三张权威图示分别呈现了AI在链上行为分析、风险事件分类与监管决策支持中的实际应用效果，验证了技术落地的可行性。 H2 未来展望：构建智能化监管生态系统 报告指出，未来应推动建立由政府、学术界与行业共同参与的协作平台，推动标准化数据接口、共享威胁情报库与可解释性AI模型的应用。通过持续优化监管科技工具，形成覆盖全生命周期的风险防控体系，助力全球数字金融健康可持续发展。这一进程不仅关乎技术革新，更是重塑监管逻辑与信任机制的重要一步。