数字货币: 只靠KYC够吗？揭秘加密圈中的KYT

仅靠KYC够吗？KYT如何通过交易监控防范洗钱与欺诈，成为加密行业合规与风控的新底线？

刘磊律师团队

联系我们：13052558157

导读

—————

很多币圈的朋友可能都知道KYC（了解你的客户，Know Your Customer），对KYT（了解你的交易，Know Your Transaction）却不怎么熟悉。事实上，KYT正从一道"可选题"，逐渐成为Web3从业者的"必答题"。随着全球加密监管不断升级，香港SFC、美国FinCEN等机构都在加码要求，KYT未来势必成为交易所、托管商、钱包乃至DeFi平台提升业务抗风险能力、推进牌照申请与资本运作的重要支撑。本文将对KYT的价值和实操合规问题进行解读，让大家理解其在加密世界中的地位和作用。

一

仅靠KYC够吗？KYT才是合规新底线

仅执行 KYC（了解您的客户）而不开展 KYT（了解您的交易），意味着机构虽然了解"用户是谁"，却不了解"他们在做什么"以及这些行为可能带来的合规与风险问题。换言之，你可能能够识别某些可疑行为，但无法将这些行为与具体的真实身份联系起来。法律要求金融机构遵守反洗钱和反恐融资 (CTF)法规，而KYT是机构履行这些义务并避免因不合规而受到处罚的重要工具。比如香港监管要求获得 SFC 批准的虚拟资产交易平台（VASP／VATP）必须履行交易监控义务，包括对客户交易进行持续监测、识别可疑交易等。

此外，KYT有助于金融机构侦查和预防欺诈或犯罪活动，例如洗钱、恐怖主义融资或其他形式的金融犯罪，可以保护金融机构及其客户免受财务损失和声誉损害。作为重要的风险管理手段，KYT能帮助机构识别和减轻与特定交易、客户或交易对手相关的风险。与此同时，借助自动化的链上监测与数据分析，KYT 还能减少人工审核流程、提升监测准确性与运营效率，从而实现更高水平的合规与风险控制。

二

KYT 是怎么运作的？

（一） KYT 的核心流程

（二）KYT系统在区块链的工作原理

KYT系统在区块链环境中的核心作用，是将传统金融合规思维与链上可观察性结合，实时识别并阻断可能的洗钱、诈骗与制裁规避行为。与银行业依赖中心化交易记录和较慢的对账流程不同，区块链的匿名性、交易速度和跨链互操作性要求监控系统既要能即时处理海量链上数据，又要具备识别复杂链上模式的能力。KYT系统需要持续收集和分析入站、出站及链内转移的每一笔资金流动，把"看得见的链上痕迹"转化为明确的合规判断与可操作的调查线索。

在实际运行层面，KYT系统首先提供实时监控，任何存取款、转账、掉期或跨链桥操作都会被立即抓取并纳入分析流水。这种实时性不是单纯的追求速度，而是为合规团队争取"可干预窗口"——在资金离开平台或进入混合器之前发现异常，从而采取冻结、延迟或深入调查等措施。

接着，KYT系统会对每个钱包地址和交易施加动态风险评分。这个评分并非静态标签，而是基于历史行为、交易量与频次、交易对手关联性以及地缘/司法管辖区等多维度因素的综合评估。比如，一个在短时间内出现大量小额分拆后又通过跨链桥集中到某个地址的行为，会被系统标为高风险；同理，与被列入制裁名单或已知暗网市场有关联的钱包，其风险值也会显著上升。

除了可以直接链接黑名单地址，KYT系统需要特别重视对"危险信号"和异常行为模式的发现。它需要能够识别使用隐私增强工具（如混合器或某些隐私币）、剥离链（通过多个中间地址分散资金）或高频分裂（短时间内大量拆分和重组）等典型洗钱手法；也能跟踪跨链资金流向，识别通过桥接或包装资产试图遮蔽来源的行为路径。

发现可疑模式后，再根据预设规则触发分级告警，并自动生成一个合规案件：向合规团队推送警报详情、附带审计链路（包括交易时间线、相关地址的历史行为、已链接的实体/交易所信息）以及用于撰写可疑交易报告（STR）的标准化资料。这种流程化的案件管理不仅加速了初筛与调查，也便于满足SFC、FinCEN、FATF、MAS等监管机构对可疑活动报告的格式与时效性要求。

三

KYT实施中的挑战与应对方法

KYT系统的有效运行并不仅依赖技术部署，它还要求在规则治理、数据质量和组织协作层面具备持续的投入与优化。首先，规则与模型需要不断更新以对抗洗钱手法的迭代，这要求合规团队与数据团队紧密协作，定期校正模型参数、更新风险标签与规则库，以确保系统能够识别最新类型的可疑行为。

其次，误报与名单管理是KYT运作中最棘手的问题之一。系统若缺乏完善的白名单、黑名单管理和误报控制机制，容易对合法用户的正常交易产生干扰，造成合规摩擦和用户流失。为此，机构应不断优化风险评分模型、设定多级预警阈值，并引入人工复核机制，以平衡"监控灵敏度"与"业务连续性"。

第三，对可疑案件的处理仍需人工判断——KYT给出的是证据链与风险提示，而最终的合规决策（例如是否上报、是否冻结资金）应由合规人员结合业务背景、客户画像和法律意见作出。

第四，数据质量与数据来源的广度直接决定了KYT的检测准确性。系统需要汇聚来自交易所、制裁名单、政治公众人物（PEP）名单、不良媒体报道等多源数据，但在实践中，这些数据往往分散、更新频率不一、格式不统一，导致误判或漏判。因此，金融机构应投资建设高质量的数据管理系统，建立内部数据清洗流程，或与外部机构签订数据共享协议，以确保信息的完整性与时效性。

最后，从成本层面来说，KYT系统的实施门槛较高，尤其对中小型金融机构而言，硬件投入、系统订阅费用、数据接入成本及专业人才开支都是不小的负担。为缓解压力，一方面，机构可以将KYT部分工作外包给第三方专业合规团队，或采用成熟的开源技术方案来降低初期成本。另一方面，可以根据风险等级优先监控高风险领域，并通过引入自动化工具提升分析与响应效率从而在控制成本的前提下保障合规管理。

四

KYT 的未来：

新兴技术驱动的合规与风险管理

KYT 的未来发展，将与人工智能、区块链、加密资产及物联网等新兴技术的演进紧密相连。这些技术的融合，既为反洗钱与风险监控提供了前所未有的机遇，也对企业的合规体系和技术能力提出了更高要求。

（一）人工智能与机器学习（AI/ML）：智能化风险识别

在技术层面，先进的 KYT 系统正逐步整合人工智能与机器学习（AI/ML）、链上图谱分析和跨链可见性等多项创新能力。机器学习模型能够基于历史案例和全球风险样本持续学习，捕捉那些传统规则引擎难以识别的"变种"洗钱手法，从而实现动态、智能的风险识别。链上图谱分析则通过构建资金流转关系图谱，揭示钱包、中心化交易所、去中心化协议、跨链桥及智能合约之间的复杂连接网络，使隐藏在多层代付或中介交易背后的资金路径得以可视化追踪。与此同时，跨链可见性工具的引入，使得当资金通过跨链桥或包装资产实现流动时，相关链上痕迹仍能被系统串联、评估与监控，而非被切割成孤立事件。

（二）区块链技术及加密货币：链上透明性与匿名性挑战

区块链技术本身既是KYT的基础又是挑战。虽然区块链的防篡改与可追溯特性为高可信度的审计提供了技术支撑，但是其匿名性和去中心化使得难以识别交易对象的真实身份，未来KYT需要开发针对匿名化交易的新型识别算法与分析方法。加密货币的普及也在重塑 KYT 的应用场景。随着去中心化金融（DeFi）与稳定币的广泛使用，传统以账户为中心的监控逻辑正逐步向"链上行为为中心"的分析框架转变。KYT 的发展方向将不仅是追踪资产流向，更要理解链上行为背后的模式与交易目的。

（三）物联网（IoT）：跨维度的数据推动力

物联网（IoT）的兴起为 KYT 带来了新的数据维度。物联网设备在支付、保险、供应链金融等领域生成的实时海量数据，可以与交易数据结合，用于识别潜在的欺诈行为或异常操作。例如，在保险理赔或跨境物流场景中，通过分析传感器数据与支付路径之间的不一致性，可以提前发现异常交易信号。

律师有话说

Web3的魅力在于自由，然而自由与合规之间始终存在张力，所以使得Web3行业在监管红线、司法管辖等不确定性因素面前显得尤为脆弱。因此，对于Web3玩家来说，需要做好基本安全动作；对于金融机构而言，唯有将合规内嵌于业务逻辑之中，防患于未然，才能在不确定的监管环境下稳健发展。

刘磊团队简介

刘磊律师，北京盈科（上海）律师事务所"数字经济法律事务部"主任，北京盈科（香港）律师事务所注册外地律师。上海律协数字科技与人工智能专业委员会委员。

兼任中央财经大学法学院区块链法治研究中心副主任，同济大学人工智能社会治理协同创新中心兼职研究员。

出版书籍《数字货币与法》《数据合规》《反电信网络诈骗》。《数字货币与法》曾获"2022-2024年度静安律师出版专著一等奖"，全网近50万粉丝。

专注虚拟货币、RWA、支付结算等数字金融领域的法律实务与理论研究工作，办理500余起相关案件。曾多次受邀为某市公安、某市检察院共计达上百名办案人员讲授涉虚拟货币法律问题。曾多次受邀在中央财经大学、华东政法大学、海南大学等高校讲课。

在《中国刑事司法》《上海政法学院学报》《数字法治评论》等期刊发表多篇学术论文；全网发表专业文章数百篇。

针对研究领域的法律问题，曾接受《新华社》《法治参考》《中国知识产权报》《每日经济新闻》《方圆》《21世纪商业评论》等知名媒体的采访。

营鹏飞律师，北京盈科（上海）律师事务所"数字经济法律事务部"副主任，股权高级合伙人律师，法律硕士、盈科青工委委员、2022年度盈科全国优秀律师。在虚拟货币领域民事案件方面代理了大量的"矿机"纠纷、涉"币"借贷及财产损害争议案件，刑事案件方面为涉币的非法经营罪、帮信罪、掩隐罪等案件当事人提供辩护服务，具有丰富的实务经验。