Kuinka yhdysvaltalaiset yritykset voivat käyttää tekoälyä RWA-tokenisaation vaatimustenmukaisuusvajeiden täyttämiseen

Reaalimaailman omaisuuserien (RWA) tokenisointi on siirtymässä erittäin nopeasti kokeellisesta käyttöön yritystasolla. Monet instituutiot tutkivat nykyään RWA:ita monilla aloilla, kuten kiinteistöissä, yksityisissä velkaportfolioissa, hyödykkeissä, hiilidioksidipäästövähennyksissä, tulovirroissa jne. Markkinamahdollisuudet ovat valtavat, mutta RWA:ita ympäröivä vaatimustenmukaisuusympäristö on yhä monimutkaisempi. Jokaiseen RWA:han liittyy oikeudellisia, sääntelyyn liittyviä ja operatiivisia riskejä, joita on hallittava tarkasti.

Lisäksi yhä useamman organisaation tehdessä yhteistyötä johtavan RWA-tokenisaatioiden kehitysyrityksen kanssa, yksi keskeinen havainto on ollut, että perinteiset vaatimustenmukaisuusprosessit eivät riitä uuteen RWA-toimintaympäristöön, koska RWA:ihin liittyvää dataa jaetaan nyt eri osapuolten kesken, kun taas elinkaaritapahtumat ovat välittömiä ja lainkäyttöalueiden säännökset muuttuvat jatkuvasti sen mukaan, miten kukin Yhdysvaltain osavaltio tulkitsee niitä. Tekoäly (AI) täyttää tätä tyhjiötä; se ei ainoastaan ​​tue RWA-vaatimustenmukaisuusratkaisuja etsiviä organisaatioita, vaan toimii myös vaatimustenmukaisuusratkaisujen ydintoimittajana seuraavan sukupolven RWA-tokenisaatiovaatimustenmukaisuudessa.

Mikä ajaa RWA-tokenisaation vaatimustenmukaisuuspaineita?

RWA:iden luontaisen monimutkaisuuden vuoksi RWA:iden tokenisointiin liittyvä vaatimustenmukaisuuspaine kasvaa RWA:iden moniulotteisen luonteen ja tiukkojen sääntelyvaatimusten vuoksi. Tokenisoitujen omaisuuserien sijoittelun luonteen vuoksi lohkoketjuverkkoihin, älysopimuksiin ja säilytysjärjestelmiin sekä sijoittaja-alustoille käytetään sääntelyviranomaisia, joten sääntelyviranomaiset vaativat täydellistä läpinäkyvyyttä ja vastuullisuutta omaisuudenhallintaprosessin jokaisessa vaiheessa, mikä tekee vankasta tokenisointisäännösten noudattamisesta ja tekoälystä reaalimaailman omaisuuserien tokenisoinnissa keskeistä yritysten käyttöönotossa.

1. Sääntelykehysten laajentaminen

Sääntelyelimet ympäri maailmaa tarkentavat aktiivisesti omaisuusvakuudellisiin tokeneihin, säilytysmalleihin, sijoittajansuojaan ja raportointivelvoitteisiin liittyviä käytäntöjä. Nämä viitekehykset kehittyvät jatkuvasti, mikä edellyttää yrityksiltä jatkuvasti uusien ohjeiden tulkintaa ja vaatimustenmukaisuuslogiikan päivittämistä vastaavasti.

Staattiset sääntökirjat ja säännölliset auditoinnit eivät enää riitä. Yritysten on seurattava sääntelymuutoksia reaaliajassa ja mukautettava operatiivisia työnkulkuja häiritsemättä tokenisoitujen omaisuuserien toimintaa. Tekoälyyn perustuva sääntelyäly mahdollistaa uusien sääntöjen automaattisen tulkinnan ja tukee nopeampaa yhdenmukaistamista sisäisten järjestelmien välillä.

Tämä kasvava monimutkaisuus on myös lisännyt neuvontatuen kysyntää RWA-tokenisoinnin lakikonsultointiyritys, erityisesti rajat ylittävien vaatimustenmukaisuusvelvoitteiden ja omaisuuskohtaisten oikeudellisten tulkintojen kanssa navigoitaessa.

2. Usean lainkäyttöalueen monimutkaisuus

Tokenisoituihin riskipainotettuihin varoihin (RWA) liittyy usein samanaikaisesti useita lainkäyttöalueita. Omaisuuden sijainti, sijoittajan asuinpaikka, säilytysjärjestelyt ja transaktioiden toteutus voivat kaikki kuulua eri sääntelyviranomaisten alaisuuteen. Jokaisella lainkäyttöalueella on omat julkistamis-, raportointi- ja verovaatimuksensa.

Näiden päällekkäisten velvoitteiden manuaalinen hallinta tuo mukanaan merkittäviä riskejä. Yritysten on varmistettava, että tokenien liikkeeseenlasku ja siirrot ovat alueellisten määräysten mukaisia ​​ja samalla ylläpidettävä yhdenmukaisia ​​hallintostandardeja maailmanlaajuisesti. Tämän laiminlyönti voi johtaa täytäntöönpanotoimiin, sijoittajien riitoihin tai toiminnan lopettamiseen.

Tekoälyllä toimivat järjestelmät auttavat yrityksiä normalisoimaan sääntelyvaatimuksia eri lainkäyttöalueilla, vähentäen epäselvyyksiä ja mahdollistaen skaalautuvat vaatimustenmukaisuustoiminnot, jotka ovat linjassa tokenisointia koskevien sääntelyvaatimustenmukaisuusodotusten kanssa.

3. Fragmentoidut tietolähteet

RWA-tokenisointi riippuu monista eri tiedoista, kuten oikeudellisista sopimuksista, omaisuuden arvioinneista, omistusrekisteritiedoista, huoltolokeista, vakuutusasiakirjoista ja lohkoketjutapahtumista. Nämä tietojoukot sijaitsevat usein erillisissä järjestelmissä, ja niiden muodot ja päivitysvälit vaihtelevat.

Pirstaloituminen luo sokeita pisteitä, jotka heikentävät vaatimustenmukaisuuden tarkkuutta. Ilman yhtenäistä näkemystä yritysten on vaikea varmistaa tietojen johdonmukaisuutta tai vastata nopeasti sääntelyyn liittyviin tiedusteluihin. Tekoälyllä toimiva datan orkestrointi yhdistää pirstaloitunutta tietoa, mikä mahdollistaa jatkuvan validoinnin ja reaaliaikaisen vaatimustenmukaisuuden varmentamisen tekoälyn avulla RWA-tokenisaatiossa.

4. Tarkka valvonta omaisuuden alkuperän suhteen

Tokenisoitujen omaisuuserien sääntely edellyttää läpinäkyvyyttä omistusrakenteiden suhteen ja varmennettua säilytysketjua. Tämän saavuttamiseksi on tarpeen validoida omaisuuserän historia, omistajien ja edunsaajien henkilöllisyys sekä omistajuuden muutostapa. Koska sääntelyviranomaiset vaativat tutkimuksissaan näin yksityiskohtaisia ​​tietoja, manuaaliset prosessit eivät tarjoa riittävästi yksityiskohtia näiden vaatimusten täyttämiseksi. Omaisuuserän alkuperän tarkkaan varmentamiseen tarvitaan yritystason automatisoitu järjestelmä.

Sääntelyviranomaisten vaatimukset luovat ympäristön, jossa automaatio on välttämätöntä vaatimustenmukaisuuden kannalta, erityisesti organisaatioille, jotka pyrkivät omaisuuden tokenisointiin yritystasolla.

Mitkä vaatimustenmukaisuuden pullonkaulat hidastavat tokenisointialoitteita?

Vaikka kiinnostus on lisääntynyt, tokenisointiohjelmiin liittyy edelleen monia toiminnallisia rajoituksia, jotka aiheuttavat viivästyksiä tai keskeytyksiä useille yrityksille. Toiminnalliset rajoitukset osoittavat vanhanaikaisen lähestymistavan riittämättömyyden nopean, suuren volyymin ja korkean arvon RWA-ekosysteemin vaatimustenmukaisuuden suhteen.

1. Manuaalinen dokumentaation tarkistus aiheuttaa epäjohdonmukaisuuksia

Omaisuuden tokenisoimiseksi yrityksen on käytävä läpi suuri määrä dokumentaatiota, mukaan lukien kiinteistötodistukset, omaisuusrekisteri, lainasopimukset, omistusoikeustodistukset, vaatimustenmukaisuushakemukset ja historialliset tiedot. Asiakirjan ihmisen tekemä tarkastus voi johtaa epäjohdonmukaisuuteen inhimillisen virheen, yksilöllisen tulkinnan tai väsymyksen vuoksi. Dokumentaatiovirheet ilmenevät tyypillisesti tarkastusprosessin aikana, mikä aiheuttaa viivästyksiä käyttöönotossa ja lisää riskialtistusta.

2. KYC/AML-prosesseista puuttuu reaaliaikaiset ominaisuudet

Perinteisiä perehdytysjärjestelmiä ei ole suunniteltu jatkuvaan seurantaan. Sijoittajien riskiprofiilit voivat muuttua nopeasti, mutta monet alustat luottavat säännöllisiin tarkistuksiin reaaliaikaisen validoinnin sijaan.

Tämä aukko altistaa yritykset sääntelyyn liittyville riskeille ja hidastaa tapahtumien suorittamista. Tekoälyllä toimiva henkilöllisyyden varmennus ja tapahtumien valvonta mahdollistavat jatkuvan valvonnan edistyneiden tekoälypohjaisten vaatimustenmukaisuustyökalujen avulla, mikä varmistaa vaatimustenmukaisuuden tinkimättä nopeudesta.

3. Älykäs sopimusten hallinta on vaikeaa ilman automaatiota

Älysopimukset hallitsevat liikkeeseenlaskua, maksuja, lunastusta, siirtoa, lukitusta ja vaatimustenmukaisuuden hallintaa. Tämä tarkoittaa, että sen selvittämiseksi, mikä älysopimus täyttää vaatimustenmukaisuus- ja sääntelyvaatimukset, tarvitset sekä teknisen että oikeudellisen asiantuntijan tarkistamaan älysopimuksen. Heidän automaatio-ohjelmistonsa ei pysty määrittämään, onko älysopimuksella vaatimustenmukaista logiikkaa vai ei, joten yritykset saattavat ottaa käyttöön järjestelmiinsä vaatimustenvastaista logiikkaa edes tietämättään. Jos he yrittävät korjata ongelmat jälkikäteen, heidän on yleensä maksettava kalliita korjausmaksuja.

4. Ketjussa olevat ja ketjun ulkopuoliset järjestelmät eivät synkronoidu sujuvasti

Lohkoketjun tietueiden on oltava linjassa ketjun ulkopuolisten laki- ja talousasiakirjojen kanssa. Näiden järjestelmien väliset erot vaikeuttavat tarkastuksia ja heikentävät luottamusta vaatimustenmukaisuuteen.

Tekoälyyn perustuva täsmäytys kuroa umpeen tämän kuilun ylläpitämällä synkronoituja tietueita ja luomalla yhtenäisiä vaatimustenmukaisuusraportteja, mikä tukee skaalautuvaa RWA-vaatimustenmukaisuuden automaatiota.

5. Epäjohdonmukaiset tarkastuspolut lisäävät pitkän aikavälin riskiä

Tilintarkastajan on oltava täysin tietoinen kaikista tokenien luonnista, omistajuuden muutoksista, säilytystapahtumista, sijoittajien osallistumisesta ja hallinnointiin liittyvistä tapahtumista ennen lopullisen päätöksen tekemistä siitä, onko organisaatio noudattanut vaatimustenmukaisuusvaatimuksia. Perinteisten vaatimustenmukaisuusjärjestelmien merkittävä rajoitus on kyvyttömyys rakentaa tarkastuslokeja käytetyistä tapahtumista ja prosesseista.

Nämä pullonkaulat osoittavat, miksi organisaatiot tarvitsevat tulevaisuuden vaatimukset täyttävän, tekoälyyn perustuvan RWA-tokenisaatioon liittyvän vaatimustenmukaisuusratkaisun prosessin virtaviivaistamiseksi ja markkinoilletuloajan parantamiseksi.

Miten yritysten tulisi siirtyä kohti tekoälyn mahdollistamaa vaatimustenmukaisuutta?

Siirtyminen vaatimustenmukaisuuteen perustuvaan Tekoäly RWA-tokenisointiin vaatii järjestelmällistä muutosjohtamista, systemaattista integraatiota ja pitkän aikavälin hallintomallin.

Vaihe 1 – Suorita vaatimustenmukaisuusvajeiden arviointi

Organisaatioiden on tunnistettava, missä nykyiset manuaaliset prosessit lisäävät sääntelyvelvoitteiden täyttämiseen liittyvää aikaa ja riskejä, kartoittamalla nykyiset prosessinsa sääntelyvaatimuksiin. Kuiluarviointi on lähtökohta muuttuessa tekoälypohjaiseksi organisaatioksi.

Vaihe 2 – Automatisoi riskialttiimmat työnkulut

Suurimman riskin omaavien työnkulkujen – perehdyttämisen, dokumentoinnin, varmentamisen ja riskipisteytyksen – automatisointi tulisi tehdä ensin, koska ne tarjoavat positiivisen sijoitetun pääoman tuoton ja parantavat organisaation vaatimustenmukaisuutta.

Vaihe 3 – Integroi tekoälymoduulit olemassa oleviin tokenisointijärjestelmiin

RWA-tokenisointimoduulien tekoälyn on integroitava saumattomasti organisaation säilytysjärjestelmiin, lohkoketjusolmuihin, tokenien luontikoneisiin, toiminnanohjausjärjestelmiin (ERP) ja tiedontallennusjärjestelmiin, jotta tiedonkulku sujuu sujuvasti ja ihmisen toimista johtuvat virheet voidaan poistaa.

Vaihe 4 – Datan standardointi strukturoitujen dataputkien avulla

Tekoäly tarjoaa optimaalisen suorituskyvyn, kun sitä käytettävä data on yhtenäisessä ja hyvin luokitellussa muodossa. Organisaatioiden tulisi kehittää strukturoituja dataputkia, jotka mahdollistavat korkealaatuisten datajoukkojen keräämisen ja mahdollistavat myöhemmin kyseisen datan vertailun automatisoinnin.

Vaihe 5 – Luo hallintorakenne ja valvontaprosessit

Hallinto tarjoaa tarvittavat takeet tekoälyn avulla tehtyjen päätösten selitettävyydestä, läpinäkyvyydestä ja eettisyydestä. Siksi kaikkien tekoälypohjaisten järjestelmien on oltava määriteltyjen ja dokumentoitujen valvontaprosessien alaisia ​​sen varmistamiseksi, että ne ovat edelleen luotettavia ja auditoitavissa.

Tätä vaiheittaista lähestymistapaa noudattavat organisaatiot voivat ottaa käyttöön rohkeita tekoälyn sovelluksia, kun ne täydentävät reaalimaailman omaisuuserien tokenisointiin tarvittavia ominaisuuksia samalla, kun niillä on potentiaalia tulevaan kasvuun ja kykyä vaatimustenmukaisuuden hallintaan.

Seuraava askel kohti automatisoitua, auditointivalmista vaatimustenmukaisuutta

AI-RWA-tokenisointistrategiaa toteuttavat organisaatiot hyötyvät parannetuista tavoista noudattaa monimutkaisia ​​sääntelyvaatimuksia samalla, kun ne skaalaavat omaisuustoimintojaan onnistuneesti. Lisäksi valitsemalla oikean vankan RWA-tokenien kehityskumppanin ja vaatimustenmukaisuusneuvojan organisaatiot voivat luoda virtaviivaisen tekoälyn hallintasiirtymän.

Tekoäly on nyt olennainen osa digitaalisten omaisuuserien markkinoiden vaatimustenmukaisuutta. Yritykset, jotka ottavat käyttöön automatisoituja auditointivalmiita kehyksiä, tulevat hallitsemaan tulevaisuuden RWA-tokenisaatioiden käyttöönottoa.

Antierin tekoälyyn perustuva RWA-asiantuntemus

Antierilla on asiantuntemusta lohkoketjuteknologiasta, tekoälyavusteisista automatisoiduista vaatimustenmukaisuusratkaisuista ja kiinteistöomaisuuden tokenisointiratkaisuista. Antier on luonut laajan historian yritystason tokenisointiteknologian kehittämisessä ja tarjoaa kokonaisvaltaista tukea yrityksille, jotka tokenisoivat omaisuuseriä eri omaisuusluokissa. Antierin asiantuntemukseen kuuluu: 

1. Yritystason tokenisaatioalustojen arkkitehtuurin suunnittelu ja rakentaminen 
2. Älysopimusten luominen ja käyttöönotto yritystason tokenisaatioalustoille
3. Tarjoaa tekoälyavusteisia vaatimustenmukaisuuden hallintatyökaluja, jotka yhdenmukaistavat sääntelyä yritystason tokenisointiyrityksille. 

Tukeakseen yrityksiä, jotka kehittävät yritystason tokenisointiominaisuuksia, RWA-tokenisointien kehitysyrityksemme on luonut uusia tekoälypohjaisia ​​vaatimustenmukaisuustyökaluja, jäsennellyn hallinnon ja operatiivisen sietokyvyn luomalla edistyneen tekoälyhallintokehyksen (GAIGF). Lisäksi se on luonut kyvyn luoda ja ylläpitää pitkän aikavälin sääntelyviranomaisen vaatimustenmukaisuutta.