2026. gada galīgā rokasgrāmata par mākslīgā intelekta lomu kriptovalūtām draudzīgā neobanku darbībā

Kriptovalūtu neobanku pakalpojumi vairs nav tikai futūristisks digitālo finanšu apzīmējums. Tā kļūst par vietu, kur ātrums, intelekts un programmējama nauda sāk praktiski darboties kopā. Tā kā bankas, finanšu tehnoloģiju uzņēmumi un Web3 platformas meklē tīrāku klientu piesaisti, viedāku krāpšanas kontroli, labāku klientu apkalpošanu un ātrākus norēķinus, mākslīgais intelekts pāriet no atbalsta rīka uz galveno darbības slāni. Finanšu pakalpojumu uzņēmumi 2023. gadā mākslīgajam intelektam iztērēja 35 miljardus ASV dolāru, un tiek prognozēts, ka investīcijas līdz 2027. gadam sasniegs 97 miljardus ASV dolāru, kas parāda, cik nopietni nozare uztver šīs pārmaiņas.

Kriptovalūtu neobanku attīstības jomā nākamais posms nav par mākslīgā intelekta pievienošanu tikai izrādīšanās pēc. Tā ir par tādu banku plūsmu veidošanu, kas spēj mācīties, pielāgoties, noteikt riskus, personalizēt darbības un automatizēt lēmumus, vienlaikus saglabājot cilvēku kontroli tur, kur tas ir vissvarīgākais. Tieši tur aģentu mākslīgais intelekts, stabilās monētas norēķini un digitāli orientēti banku modeļi sāk pārveidot tirgu. Pāršķirstīsim emuāru, lai apskatītu mākslīgā intelekta lomu kriptovalūtām draudzīgajā neobanku ekosistēmā.

Pašreizējais mākslīgā intelekta un kriptovalūtu neobanku tirgus

Tirgus strauji attīstās abās šī stāsta pusēs. Runājot par mākslīgo intelektu, finanšu pakalpojumi joprojām ir viena no lielākajām investīciju jomām, un mākslīgais intelekts jau ir cieši saistīts ar krāpšanas atklāšanu, riska pārvaldību un klientu apkalpošanas automatizāciju. Pasaules Ekonomikas forums norāda, ka finanšu pakalpojumu uzņēmumi 2023. gadā mākslīgajam intelektam iztērēja 35 miljardus ASV dolāru, un tiek prognozēts, ka līdz 2027. gadam tie iztērēs 97 miljardus ASV dolāru. EY arī 2025. gadā ziņoja, ka 47% banku respondentu bija pilnībā ieviesuši GenAI lietojumprogrammas, salīdzinot ar 10% 2023. gadā.

Neobanku jomā digitālie banku risinājumi nepārprotami nobriest. Reuters 2026. gada martā ziņoja, ka Revolut 2025. gada peļņa pirms nodokļu nomaksas pieauga par 57 % līdz 1.7 miljardiem sterliņu mārciņu, savukārt klientu bāze visā pasaulē sasniedza 68.3 miljonus. Tas ir spēcīgs signāls, ka digitāli dzimtā banku darbība vairs nav margināla ideja. Tā kļūst par par ierastu finanšu uzvedības modeli.

Kriptovalūtu jomā stabilās kriptovalūtas arvien vairāk tiek saistītas ar reāliem maksājumu lietošanas gadījumiem, nevis tikai tirdzniecību. McKinsey 2025. gadā paziņoja, ka stabilās kriptovalūtas pārveido maksājumus un varētu izraisīt būtiskas pārmaiņas maksājumu nozarē. SVF arī atzīmēja, ka stabilo kriptovalūtu pārrobežu maksājumu plūsmas bija aptuveni 1.5 triljoni ASV dolāru, savukārt Finanšu stabilitātes padome brīdināja, ka kriptovalūtu un stabilo kriptovalūtu ieteikumu globālā ieviešana joprojām liecina par nepilnībām un neatbilstībām.

Tirgus signāli, kas ir vērti uzmanībai

• Mākslīgā intelekta izdevumi finanšu pakalpojumu jomā pieaug: 35 miljardi ASV dolāru 2023. gadā, prognozēts, ka līdz 2027. gadam tie sasniegs 97 miljardus ASV dolāru.
• Bankās strauji pieaug GenAI ieviešana: 47 % banku respondentu bija pilnībā ieviesuši GenAI 2025. gadā, salīdzinot ar 10 % 2023. gadā.
• Aģentu mākslīgais intelekts kļūst par nopietnu banku nozares tēmu: Gan McKinsey, gan BCG raksturo aģentūru mākslīgo intelektu kā nozīmīgu nākamo soli banku operāciju un rentabilitātes jomā.
• Stabilās kriptovalūtas ienāk maksājumu infrastruktūrā: Gan McKinsey, gan SVF tos uzskata par daļu no nākamās paaudzes maksājumu sistēmas.
• Digitālā banku darbība attīstās visā pasaulē: Revolut 2025. gada sniegums parāda, cik spēcīgs ir kļuvis neobanku modelis.

Kāda ir mākslīgā intelekta loma kriptovalūtu Neo Bank lietotņu izstrādē?

Lielākā pārmaiņa 2025.–2026. gadā ir tā, ka mākslīgais intelekts vairs nav tikai “labi, ja ir” slānis. EBA ziņo, ka 92 % ES banku jau ievieš mākslīgo intelektu un 55 % izmanto GPAI vai aģentūru mākslīgo intelektu patērētāju apkalpošanas procesos, savukārt uz kriptovalūtām orientēti uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu uzraudzībai, atbilstībai, drošībai, krāpšanas novēršanai un aģentūru maksājumiem.

1. Krāpšanas pārtveršana reāllaikā

Mākslīgais intelekts krāpšanas kontroli pārceļ no pēcnotikumu pārskatīšanas uz aizsardzību pirms naudas pārvietošanas. Stripe apraksta krāpšanas atklāšanu reāllaikā kā krāpšanas apturēšanu pirms līdzekļu pārvietošanas, un EBA norāda lietotāju aktivitāšu un darījumu uzraudzību reāllaikā kā galveno mākslīgā intelekta lietošanas gadījumu banku darbībā.

2. AML un KYT uzraudzība ķēdē

Web3 neobanku ekosistēmā atbilstība kļūst nepārtraukta, ķēdē integrēta un automatizēta. Chainalysis apgalvo, ka KYT nepārtraukti uzrauga un novērtē kriptovalūtu darījumus plašā mērogā, savukārt TRM apgalvo, ka kriptovalūtu atbilstībai jābūt dinamiskai, uz datiem balstītai un nepārtrauktai.

3. Ar mākslīgā intelekta palīdzību nodrošināta KYC/KYB ieviešana un identitātes pārbaude

Integrējot mākslīgo intelektu kriptovalūtu neobanku platformā, tas paātrina iekļaušanos sistēmā, vienlaikus padziļinot riska pārbaudes. EBA galveno mākslīgā intelekta lietošanas gadījumu vidū iekļauj lietotāju identifikāciju un verifikāciju, attālinātu iekļaušanos sistēmā un digitālo identifikāciju, un TRM apgalvo, ka KYC platformas var pārbaudīt identitātes, filtrēt sankcijas un PEP, kā arī atbalstīt iekļaušanās darbplūsmas.

4. Klientu profilēšana un hiperpersonalizācija

Mākslīgais intelekts palīdz uzņēmumiem ar pielāgotiem neobanku risinājumiem izprast lietotājus pēc uzvedības, nevis tikai pēc statiskiem demogrāfiskajiem datiem. EBA norāda, ka mākslīgais intelekts tiek izmantots klientu profilēšanai vai grupēšanai pēc uzvedības, vēlmēm, darījumu vēstures un kredītvēstures, kas ļauj sniegt personalizētākus pakalpojumus.

5. Kredītreitingu noteikšana un viedāka riska novērtēšana

Mākslīgais intelekts kļūst par spēcīgāku dzinējspēku aizdevumu lēmumu pieņemšanā, īpaši gadījumos, kad darījumu dati ir bagātīgi un ātri mainīgi. EBA norāda, ka kredītspējas novērtējums un kredītreitinga piešķiršana ir viens no galvenajiem mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumiem, un Anglijas Banka norāda, ka neobjektīva kredītreitinga piešķiršana rada reālas bažas, kas arī pārvaldību un izskaidrojamību padara par daļu no šīs tendences.

6. Aģentu maksājumi un kontrolēta darījumu automatizācija

Viena no jaunākajām mākslīgā intelekta (MI) tendencēm ir aģentūru finansēšanas virzienā, kur MI var uzsākt darbības, izmantojot iepriekš noteiktus kontroles mehānismus. Chainalysis apgalvo, ka MI un blokķēde saplūst autonomās finanšu sistēmās, un tas ietver arī aģentūru maksājumus, savukārt EBA norāda, ka daudzas bankas jau izmanto GPAI vai aģentūru MI patērētājiem paredzētās darbplūsmās.

7. Aizsardzība pret dziļviltošanu, pikšķerēšanu un personības uzdošanos

Mākslīgais intelekts tagad ir būtisks, jo krāpšana pati par sevi kļūst mākslīgā intelekta vadīta. Chainalysis norāda, ka izplatītas mākslīgā intelekta iespējotas kriptovalūtu krāpniecības ietver dziļviltojumus, pikšķerēšanas robotus, viltotas tirdzniecības platformas, balss klonēšanu un personības nodošanu tērzēšanas lietotnēs; FINRA un Mastercard arī izceļ mākslīgā intelekta vadītu kiberkrāpšanu un sintētiskās identitātes risku.

8. Atbilstības automatizācija un izmeklēšanas atbalsts

Mākslīgais intelekts atbilstības komandas novirza savu uzmanību no manuālas brīdinājumu apstrādes uz atbalstītu izmeklēšanu un prioritāšu noteikšanu. FINRA norāda, ka dalībuzņēmumu vidū galvenais GenAI lietošanas gadījums ir informācijas apkopošana un ieguve, savukārt Chainalysis un TRM uzsver nepārtrauktu uzraudzību, reāllaika brīdinājumus un viltus pozitīvu rezultātu samazināšanu.

9. Klientu atbalsta piloti un pašapkalpošanās banku pakalpojumu vadlīnijas

Mākslīgais intelekts kļūst par digitālo kriptobanku lietotāju pirmās līnijas pakalpojumu slāni. EBA norāda, ka bankas izmanto mākslīgo intelektu, lai palīdzētu klientu apkalpošanas aģentiem, automatizētu norādījumus, atbildētu uz bieži uzdotajiem jautājumiem un darbinātu digitālos asistentus un balss robotus.

10. Stablecoin kases un norēķinu orķestrēšana

Mākslīgais intelekts kļūst arvien noderīgāks jomās, kur stabilās kriptovalūtas saskaras ar maksājumiem, kasi un pārrobežu norēķiniem. Chainalysis apgalvo, ka stabilās kriptovalūtas programmām ir nepieciešama koordinācija atbilstības, maksājumu, kases, riska un inženierijas jomā, un ka stabilās kriptovalūtas aktīvi nodrošina pārrobežu maksājumus, kases operācijas un digitālo finanšu infrastruktūru.

11. Modeļa pārvaldība, auditējamība un regulatīvā ziņošana

Mākslīgajam intelektam kļūstot arvien autonomākam, pārvaldība kļūst par produkta funkciju, nevis tikai par iekšēju politiku. Chainalysis apgalvo, ka panākumiem ir nepieciešama “auditējama autonomija”; FINRA uzsver riskus, kas saistīti ar mākslīgā intelekta aģentu autonomiju, darbības jomu, auditējamību un pārredzamību, un Anglijas Banka kā galvenās bažas norāda uz taisnīgumu, neobjektīvu kredītreitingu un mākslīgā intelekta vadītu krāpšanu/kiberuzbrukumiem.

Papildus darbību, klientu pieredzes un lēmumu pieņemšanas uzlabošanai mākslīgajam intelektam ir daudz izsmalcinātāka loma drošības jomā, palīdzot platformām atklāt draudus, samazināt krāpšanu un reaģēt uz riskiem reāllaikā. Telpā, kur ātrums, uzticēšanās un precizitāte ir vissvarīgākie, mākslīgais intelekts palīdz kriptobankām kļūt spēcīgākām, viedākām un noturīgākām. Slavens BaaS izstrādes uzņēmums ar padziļinātām zināšanām mākslīgā intelekta un blokķēdes inženierijā var izstrādāt integrētus risinājumus, kas ir ne tikai droši un mērogojami, bet arī patiesi tirgū vadoši. Ar pareizo mākslīgā intelekta vadīto arhitektūru uzņēmumi var izcelties no konkurentiem, nodrošināt progresīvu digitālās banku pieredzi un izveidot platformu, kas ir gatava uzvarēt mainīgajā finanšu vidē. 

Vairāk nekā ugunsmūri: mākslīgā intelekta vadītas drošības sistēmas kriptovalūtu bankās

Tradicionālie ugunsmūri vairs nav pietiekami, lai nodrošinātu mūsdienīgus, kriptovalūtām draudzīgus neobanku risinājumus. Mūsdienu uzbrukumi pārvietojas ātrāk, pielāgojas inteliģentāk un bieži vien apvieno identitātes krāpšanu, pikšķerēšanu, kontu pārņemšanu un ķēdes atmazgāšanu vienā plūsmā. Tāpēc mākslīgais intelekts kļūst par īsto drošības dzinējspēku kriptovalūtām draudzīgos neobankos: tas ne tikai bloķē draudus, bet arī paredz, novērtē, atklāj un reaģē reāllaikā. 

• Prognozējošā draudu izlūkošanas modelēšana Mākslīgais intelekts analizē vēsturiskos uzbrukumu modeļus, mijiedarbību ar makiem un darījumu plūsmas, lai prognozētu potenciālos uzbrukuma vektorus pirms izpildes. Tas maina drošības līmeni no atklāšanas uz preventīvu aizsardzību.
• Uzvedības biometrija neredzamai autentifikācijai Tā vietā, lai paļautos uz parolēm vai vienreizējām parolēm (OTP), mākslīgais intelekts veido uzvedības parakstus, pamatojoties uz lietotāja mijiedarbības modeļiem (rakstīšanas ātrumu, navigācijas plūsmu un žestu dinamiku), lai reāllaikā atklātu sesijas nolaupīšanu vai neatļautu piekļuvi.
• Adaptīva anomāliju noteikšana daudzslāņu sistēmās Mākslīgais intelekts vienlaikus identificē novirzes ierīces, tīkla, darījumu un maka līmeņos, padarot to spējīgu atklāt sarežģītus krāpšanas modeļus, kas aptver vairākus saskares punktus.
• Autonomās drošības operācijas (AutoSecOps) Mākslīgais intelekts automatizē visu drošības dzīves ciklu, brīdinājumu ģenerēšanu, draudu klasifikāciju, prioritāšu noteikšanu un reaģēšanas izpildi, samazinot cilvēka atkarību un paātrinot mazināšanas laiku.
• Dziļviltošanas un sintētiskās identitātes noteikšanas dzinēji Pieaugot mākslīgā intelekta nodrošinātas krāpšanas apjomiem, tiek izmantoti uzlaboti modeļi, lai atklātu dziļviltotus video, balss klonēšanas mēģinājumus un mākslīgā intelekta ģenerētas identitātes, īpaši sensitīvu darbību laikā.
• Dinamiska darījumu riska novērtēšana pirms izpildes Katrs darījums tiek novērtēts, izmantojot kontekstuālus mākslīgā intelekta modeļus, kas novērtē risku milisekundēs, nodrošinot viedas apstiprināšanas, pakāpeniskas autentifikācijas vai automātiskas bloķēšanas iespējas.
• Ar mākslīgo intelektu darbināta pikšķerēšanas un ļaunprātīgas mijiedarbības noteikšana Mākslīgais intelekts skenē lietotāja mijiedarbības slāņus (saites, dApps un saziņu), lai atklātu pikšķerēšanas mēģinājumus, ļaunprātīgus viedos līgumus un krāpnieciskas saskarnes, pirms lietotāji iesaistās.
• Nulles uzticēšanās drošības ieviešana, izmantojot mākslīgo intelektu Mākslīgais intelekts nodrošina nepārtrauktu verifikāciju, analizējot sesijas kontekstu un uzvedību, nodrošinot, ka neviena darbība pēc noklusējuma netiek uzticēta — pat pēc pieteikšanās autentifikācijas.
• Starpķēžu apdraudējumu korelācija un izlūkošana Mākslīgais intelekts izseko un korelē aizdomīgas darbības vairākās blokķēdēs, identificējot slēptas attiecības starp makiem, darījumiem un nelegāliem tīkliem.
• Prognozējoša uzbrukuma simulācija un riska prognozēšana Mākslīgā intelekta modeļi simulē potenciālos uzbrukuma scenārijus, pamatojoties uz sistēmas ievainojamībām un uzvedības tendencēm, palīdzot platformām stiprināt aizsardzību, pirms rodas reāli draudi.
• Drošas piekļuves modeļa uzraudzība maku mijiedarbībām — Mākslīgais intelekts uzrauga lietotāju mijiedarbību ar makiem, tostarp parakstīšanas uzvedību un piekļuves biežumu, lai atklātu neatļautas vai neparastas lietošanas modeļus, neatklājot privātās atslēgas.
• Mākslīgā intelekta vadīta drošības pārvaldība un audita takas Mākslīgā intelekta sistēmas ģenerē strukturētus žurnālus, izskaidrojamus lēmumus un izsekojamas darbības, nodrošinot atbilstību normatīvajiem aktiem, gatavību auditam un caurspīdīgas drošības darbības.

Secinājumi

Mākslīgais intelekts pārveido kriptovalūtu neobanku pakalpojumus no ātru maksājumu sistēmas par inteliģentu finanšu sistēmu. Reālā iespēja slēpjas automatizācijas, atbilstības, personalizācijas un norēķinu informācijas apvienošanā vienā sistēmā. Tā kā aģentu mākslīgais intelekts, stabilās kriptovalūtas un digitālajām banku sistēmām turpina attīstīties, zīmoli, kas rīkosies laicīgi, būs labākā pozīcijā, lai paplašinātu savu darbību, apkalpotu un noturētu mūsdienu lietotājus.

Tieši šeit BaaS izstrādes uzņēmums , piemēram, Antier, var būtiski mainīt situāciju. Ar plašu pieredzi mākslīgā intelekta, blokķēdes, baltās etiķetes moduļu un pielāgotu produktu inženierijas jomā tas var palīdzēt uzņēmumiem pāriet no Web2 domāšanas uz Web3 izpildi, nepalēninot procesu un nezaudējot kontroli. Uzņēmumiem, kas veido nākamās paaudzes kriptovalūtu neobanku pakalpojumus, šī tehniskā dziļuma, elastības un jomas izpratnes kombinācija var būt atšķirība starp vienkāršu produkta laišanu klajā un tāda produkta izveidi, kas patiesi izceļas. Tāpēc sazinieties ar nozares sertificētāko un prasmīgāko blokķēdes ekspertu komandu, lai dalītos savos viedokļos un tos īstenotu.