The smartest AI won’t win in compliance. The most defensible analysis will
Artificial Intelligence wordt vaak gepresenteerd als dé doorbraak voor crypto compliance. Grotere modellen, meer data en slimmere detectie. De onderliggende gedachte is logisch: zodra de technologie volwassen is, verdwijnt de frictie. Compliance wordt dan een technisch probleem dat je oplost met voldoende rekenkracht en voldoende intelligentie. Maar die framing mist het punt.
In crypto compliance is technologie niet langer de primaire beperking. De echte grens is juridisch.
Ja, blockchain datasets zijn immens. Ja, LLM’s hebben beperkingen in hun context window. Ja, grootschalige transactie- en grafanalyse is computationeel zwaar. Maar dit zijn engineeringvraagstukken. En engineeringvraagstukken worden opgelost. Rekenkracht groeit. Architecturen verbeteren. Infrastructuur wordt goedkoper en schaalbaarder. Over een paar jaar is het verwerken van enorme transactievolumes geen onderscheidende factor meer.
De fundamentele vraag is niet of het kan worden berekend. De vraag is of de uitkomst kan worden verdedigd.
Compliance draait niet om het bouwen van het meest intelligente detectiesysteem. Het is een juridisch raamwerk dat moet aantonen dat een instelling zorgvuldig, consistent, proportioneel en transparant heeft gehandeld. Het doel is geen voorspellende genialiteit. Het doel is aantoonbare rechtmatigheid.
Wanneer een klant wordt geweigerd of een rekening wordt beperkt, moet een instelling kunnen uitleggen waarom. Helder. Coherent. Reproduceerbaar. “Het model voorspelde verhoogd risico” is geen uitleg. Het is een waarschijnlijkheidsuitspraak. En waarschijnlijkheid is geen juridische standaard.
Machine learning optimaliseert voor kansberekening. Het detecteert patronen, clustert entiteiten en genereert risicoscores. Maar er is een fundamenteel verschil tussen: “Deze wallet heeft 82% kans op een illegale associatie” en “Deze wallet voldoet aan vooraf gedefinieerde high-risk criteria X, Y en Z.”
De tweede uitspraak is verankerd in regels. Ze is reproduceerbaar. Ze is jaren later nog te auditen. De eerste kan verschuiven door hertraining, parameterwijzigingen of model drift. In compliance is dat verschil doorslaggevend. Beslissingen moeten verdedigbaar zijn, niet alleen accuraat.
De Europese wetgever maakt dit expliciet. Onder de EU AI Act kunnen systemen die toegang tot essentiële diensten beïnvloeden – waaronder financiële dienstverlening – als hoog risico worden geclassificeerd. Dat brengt verplichtingen met zich mee: gedocumenteerd risicomanagement, traceerbaarheid, technische documentatie, aantoonbaar menselijk toezicht en voortdurende governance. De verantwoordelijkheid verschuift niet naar het algoritme. Die blijft bij de instelling.
Human-in-the-loop wordt vaak gepresenteerd als veiligheidsnet. Maar automatiseringsbias is reëel. Wanneer een systeem duizenden signalen per dag genereert, hoe onafhankelijk is de beoordelaar nog? Als AI meestal gelijk heeft, bevestigt de mens eerder dan dat hij kritisch bevraagt. Niemand zou de toegang tot het financiële systeem mogen verliezen omdat “het algoritme dat zei”. Dat is geen technologische terughoudendheid. Dat is constitutionele discipline.
Deterministische modellen klinken minder spectaculair dan deep learning-systemen. Maar in compliance is spektakel geen doel. Deterministische systemen zijn regelgebaseerd, transparant, reproduceerbaar, auditeerbaar en consistent. Ze verankeren beslissingen in expliciete logica. En daarmee maken ze verantwoording mogelijk.
Compliance vereist geen intelligentie. Het vereist rechtvaardiging.
AI heeft absoluut een rol. Als verwerkingslaag. Als samenvattingslaag. Als hulpmiddel om patronen te verkennen in complexe datasets. Maar de beslislaag – de normatieve laag – moet juridisch verdedigbaar blijven.
De industrie stelt steeds dezelfde vraag: wie bouwt de slimste AI?
De betere vraag is: wie bouwt het meest verantwoordbare systeem?
Want in crypto compliance is intelligentie niet schaars. Verantwoording wel.
