Что такое «Прозрачный блокчейн» и зачем он нужен

cryptonews.ruPublished on 2023-08-21Last updated on 2025-05-21

Крипторынок в России становится все более регулируемым. Новый инструмент от Росфинмониторинга — «Прозрачный блокчейн» — должен сделать операции с цифровыми активами настолько же подконтрольными, насколько традиционные банковские транзакции

Росфинмониторинг планирует подключить российские банки к «Прозрачному блокчейну» до конца 2025 года. Редакция BeInCrypto поговорила с экспертами, чтобы разобраться, зачем нужен такой сервис и как его появление повлияет на криптовалютный рынок в России.

Что такое «Прозрачный блокчейн»

«Прозрачный блокчейн» — это платформа, разработанная Росфинмониторингом для отслеживания криптовалютных операций по аналогии с банковской процедурой «знай своего клиента» (KYC). Проект представляет собой централизованную систему мониторинга, которая:

  • выявляет подозрительные схемы движения средств;
  • анализирует цепочки транзакций в публичных блокчейнах;
  • сопоставляет криптовалютные адреса с идентифицированными пользователями.

Росфинмониторинг запустил «Прозрачный блокчейн» еще в 2021 году. За это время к нему подключились более 12 000 пользователей — сотрудников правоохранительных органов и международных антиотмывочных служб. В 2023 году систему начали тестировать банки. К сегодняшнему дню к ней присоединились 10 кредитных организаций. Ожидается, что до конца 2025 года сервис станет массовым, и большинство российских банков начнут использовать его для мониторинга криптотранзакций.

Зачем он нужен

Главная цель «Прозрачного блокчейна» — борьба с отмыванием денег и финансированием незаконной деятельности. Сейчас банки вручную проверяют подозрительные операции, связанные с криптовалютой, но процесс не стандартизирован. Новый сервис Росфинмониторинга должен автоматизировать эту работу, что позволит выявлять рискованные транзакции и связи между фиатными и криптопереводами.

«Инициатива соответствует текущим общемировым тенденциям усиления контроля за криптовалютными операциями и будет способствовать интеграции цифровых активов в регулируемое финансовое пространство», — отметил Валерий Петров, вице-президент «Мера Капитал Групп».

По данным Росфинмониторинга, в 2024 году благодаря системе было выявлено на 47% больше подозрительных операций с цифровыми активами, чем годом ранее. Как отметил эксперт, на этапе тестирования также выросло число организаций, которые сообщают о сомнительных криптотранзакциях.

Помимо более тщательного мониторинга подозрительных операций с криптой, «Прозрачный блокчейн» нацелен на повышение прозрачности бизнес-процессов. По словам основателя Listing.help Сергея Хитрова, новый сервис Росфинмониторинга поможет пользователям более точно определять, каким компаниям действительно можно верить, а каким — нельзя.

Пока подключение к сервису добровольное. Однако Росфинмониторинг активно работает с ЦБ РФ и банками, чтобы сделать «Прозрачный блокчейн» обязательным элементом финансового мониторинга. В будущем возможны изменения в методических рекомендациях, которые подтолкнут кредитные организации к более активному использованию платформы.

Как это повлияет на рынок

Эксперты видят в «Прозрачном блокчейне» двойственный эффект. С одной стороны, это шаг к легализации крипторынка. Инструмент поможет банкам снизить риски и повысит доверие институциональных инвесторов. С другой, ужесточение контроля может вытеснить часть операций в «серую зону». Особенно это касается сделок peer-to-peer (P2P), где пользователи ценят анонимность.

«Это также может повлиять на децентрализованные платформы, ограничивая их использование в рамках регулируемой финансовой системы», — подчеркнул Валерий Петров.

В условиях неопределенности банкам и Росфинмониторингу будет необходимо найти баланс между усилением контроля и сохранением привлекательности рынка для пользователей и инвесторов, заявил эксперт. При этом Хитров считает, что внедрение «Прозрачного блокчейна» в любом случае пойдет на пользу российскому сектору цифровых активов.

«Сама суть „Прозрачного блокчейна“ — соответствие представлениям нового технологичного Web3-мира, где все прозрачно. Если многие компании будут открыты, прозрачны, то они смогут купить лояльность в новом и быстро изменяющемся мире», — сказал он.

Хитров также считает, что технология блокчейн-трекинга может применяться не только в финансах, но и в логистике, госуправлении и других сферах, где важна прозрачность.

Вместо выводов

Росфинмониторинг планирует подключить банки к «Прозрачному блокчейну» до конца 2025 года. Однако успех проекта зависит от того, насколько удобным и эффективным окажется сервис для кредитных организаций. Как отметили эксперты, самым важным станет способность регуляторов сохранить баланс между контролем и развитием рынка.

Related Reads

Continuous Net Outflows from ETFs, Are Institutions Exiting?

US spot Bitcoin ETFs have experienced approximately $6 billion in net outflows over the past six weeks, marking the longest consecutive weekly withdrawal streak since their launch in 2024. The iShares Bitcoin Trust (IBIT) from BlackRock has been particularly affected, accounting for over 70% of recent outflows. On-chain analysis indicates that long-term Bitcoin holders (holding for over 155 days), who control about 83% of the circulating supply, remain steadfast. The selling pressure is primarily coming from allocators who entered through ETF brokerage accounts. This represents the first major collective capitulation since Bitcoin gained mainstream Wall Street recognition, driven more by risk-off portfolio adjustments than a fundamental rejection of the asset. Factors such as rising inflation, a hawkish shift in Federal Reserve policy, massive capital inflows into AI infrastructure, and attractive IPO opportunities have redirected speculative funds. Bitcoin, treated as a high-beta risk asset, was among the first to be sold. While the pace of outflows has slowed significantly—from $1.72 billion in early June to $226.8 million mid-month—the structural issue remains. IBIT's large size means its outflows alone exert substantial market pressure. With spot market volume thin, new capital inflows absent, and ETF buying muted, the market lacks sufficient buying support to absorb this selling. The coming sessions are critical. If IBIT outflows decelerate and Bitcoin reclaims $60,000, this phase could be seen as a healthy reset. However, if heavy IBIT redemptions resume and the price falls below $58,000, it would signal a more sustained institutional exit, requiring non-ETF buyers to shoulder the entire selling pressure alone. The ETF, while lowering entry barriers, has not removed Bitcoin's inherent volatility.

marsbit3m ago

Continuous Net Outflows from ETFs, Are Institutions Exiting?

marsbit3m ago

Introduction to the Concept of World Models: A Story from Psychology to the Main Battlefield of AI

**World Models: From Psychology to AI's Core Concept** "World model" is a trending but often confusing term in AI, describing a system that allows machines to internally simulate, predict, and rehearse potential outcomes before taking real-world action—like a mental "sandbox." While definitions vary—Yann LeCun emphasizes physical understanding, OpenAI's Sora is a video-based "world simulator," Google DeepMind's Genie 3 creates interactive 3D environments, and companies like Alibaba and Tesla focus on practical applications—the core goal is consistent: reduce reliance on vast real-world data by creating an internal, predictive model for safer and more efficient AI. The concept has deep roots, tracing back to psychologist Kenneth Craik (1943). In AI, it was revitalized by researchers like David Ha and Jürgen Schmidhuber (2018). Major technical approaches include: 1) generative video models (e.g., Sora) for visual realism; 2) abstract predictive models (e.g., LeCun's JEPA) for efficiency and physical reasoning; and 3) explicit 3D simulators (e.g., NVIDIA Omniverse) for precision. Fei-Fei Li proposes a classification based on the AI action loop: renderers (output observations), simulators (output world states), and planners (output actions). The emerging "World Action Model" (WAM) paradigm aims to unify future prediction and action generation. An industry framework is forming: upstream (data, compute, sensors), midstream (general and vertical platforms), and downstream applications (autonomous driving, robotics, gaming, etc.). Autonomous driving is currently the most mature use case. The current lack of a unified definition reflects the field's early, dynamic stage, similar to past tech revolutions. Different approaches—focusing on pixels, physics, or behavior—represent parallel explorations of how best to compress and understand the world. This diversity, while seemingly chaotic, signals that world models have moved from an academic idea to a critical industrial battleground, ultimately aiming to give machines the ability to understand, imagine, and reason about the world.

marsbit28m ago

Introduction to the Concept of World Models: A Story from Psychology to the Main Battlefield of AI

marsbit28m ago

Building the Bright Path While Secretly Crossing Chencang: Is Walsh Paving the Way for a September "Rate Cut"?

The title "Building the Plank Road Openly While Secretly Crossing at Chencang: Is Walsh Paving the Way for a September 'Rate Cut'?" suggests Federal Reserve Chair Kevin Walsh's hawkish stance may be a deliberate smokescreen. Academy Securities analyst Peter Tchir argues in a report that markets, currently pricing a 75% chance of a September hike, are missing a potential path to a September rate cut that Walsh himself might be quietly preparing. Tchir posits that Walsh's hawkish rhetoric aims to suppress long-term yield risks (with the 10-year Treasury yield falling recently) while creating room for a narrative shift based on upcoming data. The potential political endgame, according to this view, could be rate cuts in September and October, ahead of the midterm elections. This hinges on a political logic where the Trump administration's preference for lower rates remains unchanged. A core part of Tchir's argument involves redefining inflation metrics. He contends the Fed under Walsh may deprioritize the PCE index, criticizing its lagging components like Owners' Equivalent Rent (OER). Instead, he points to alternative, more real-time indicators like the New Tenant Repeat Rent Index (NTRR) and the Truflation daily index, which shows core inflation around 1.45%. He suggests the Fed could shift its data narrative to justify policy easing. Furthermore, Tchir downplays AI-driven inflation fears. He argues that consumer price sensitivity, evidenced by negative market reactions to price hikes (e.g., Apple), contradicts persistent inflation narratives. He also separates AI/data center spending—which he sees as relatively rate-insensitive—from broader consumer affordability issues, implying rate hikes are misdirected. Based on this analysis, Tchir sees a re-pricing of rate cut expectations as likely, creating opportunities in short-duration Treasuries. He maintains a neutral-to-slightly-bullish view on the long end of the yield curve. For equities, he recommends a significant overweight in energy (especially global nuclear assets) and, within defense/security themes, an overweight in biotech/pharma versus an underweight in semiconductors, expressing caution on AI/data center valuations.

marsbit55m ago

Building the Bright Path While Secretly Crossing Chencang: Is Walsh Paving the Way for a September "Rate Cut"?

marsbit55m ago

Trading

Spot
活动图片