Налоговая служба Бразилии выявила криптомахинации на $180 млн благодаря ИИ-помощнику

cryptonews.ru发布于2024-05-10更新于2024-09-10

  • Представители RFB заявили, что используют мониторинговый сервис на базе ИИ для выявления мошеннических схем.
  • Этот инструмент уже обнаружил махинации с криптоактивами на $180 млн.
  • Проект использует алгоритмы искусственного интеллекта и сложный сетевой анализ для облегчения задачи по оценке налоговых данных.

Федеральная налоговая служба Бразилии (RFB) заявила, что пользуется инструментом на базе технологий с искусственным интеллектом для выявления финансовых махинаций. С его помощью специалисты агентства вычислили нарушения в сфере криптоактивов на $180 млн.

По имеющимся данным, проект реализован собственными усилиями RFB. Он использует алгоритмы ИИ и глубокий анализ для оценки поступающих налоговых данных. Представители регулятора заявили, что это позволило выявить массу незаконных транзакций и ощутимо повысить эффективность проверочных мероприятий.

Благодаря ИИ-инструменту налоговой службе удалось обнаружить мошенническую схему на $125 млн. В ней участвовали подставные компании, которые использовались для приобретения криптоактивов. ИИ-помощник выявил взаимосвязь между подозрительными операциями по импорту и денежными переводамами с налоговыми нарушениями.

Еще один крупный случай связан с отмыванием денег, незаконным оборотом наркотиков и оружия, а также уклонением от уплаты налогов и цифровыми активами, подчеркнули в RFB.

Помимо налоговой службы, над внедрением в свою структуру инструментов на базе ИИ работает Национальный банк Бразилии. Глава финансового регулятора Роберто Кампос Нето заявил, что его подопечные рассматривают возможность интегрировать технологии искусственного интеллекта в пилотный проект CBDC. С этой целью нацбанк создал специальное подразделение.

Ранее стало известно, что RFB намерен запросить данные о деятельности иностранных криптовалютных бирж на территории государства. Власти хотят выяснить, не нарушают ли компании законодательство в процессе ведения своей деятельности. Налоговую службу также интересует взаимодействие фирм с местными поставщиками услуг виртуальных активов.

Напомним, мы писали, что регулятор Бразилии одобрил запуск второго спотового Solana-ETF.

你可能也喜欢

李飞飞最新长文:当视频生成、机器人和 NVIDIA 都自称世界模型,我们需要一个分类法

李飞飞发表文章,针对当前AI领域中“世界模型”一词被广泛滥用的现象提出一个清晰的功能分类法。她指出,尽管视频生成、机器人和NVIDIA等不同领域都自称构建“世界模型”,但它们实际指的是强化学习闭环(POMDP)中三种不同的功能模块。 **分类法如下:** 1. **渲染器**:输出**观测**(如像素),追求视觉保真度,例如Sora、Genie等视频生成模型。其局限在于“好看不等于物理正确”。 2. **模拟器**:输出**状态**,即在几何、物理和动力学层面忠实的世界表征,服务于建筑设计、机器人训练等需要精确模拟的场景。李飞飞认为这是连接渲染和规划的关键枢纽,被严重低估。 3. **规划器**:输出**动作**,根据观测和目标决定智能体(如机器人)应执行的动作,是感知-行动回路的闭环。 **现状与趋势:** * **渲染器**商业化最成熟,但有物理准确性天花板。 * **规划器**最令人兴奋但最不成熟,实验室演示与实际部署存在巨大鸿沟。 * **模拟器**是核心桥梁,掌握了模拟就同时为渲染和规划提供了基础。 当前最重要的趋势是这三类功能的边界正在消融,因为它们共享对世界底层运作(几何、物理、动力学)的同一套理解。例如,World Labs的Marble模型能同时输出用于视觉的高斯泼溅和用于物理模拟的碰撞网格。 逻辑终点是构建一个**统一的世界基础模型**,能根据下游需求在渲染、模拟和规划模式间自由切换。尽管面临数据不均衡、优化目标冲突等挑战,但三者的融合将重新定义机器智能与物理世界的关系,推动空间智能的发展。

链捕手4小时前

李飞飞最新长文:当视频生成、机器人和 NVIDIA 都自称世界模型,我们需要一个分类法

链捕手4小时前

交易

现货
活动图片