Наука внутри платформы
компании Bitscore
R&D-отдел Bitscore разрабатывает собственные методы анализа транзакционных графов и оценки рисков. Часть наших разработок защищена патентом и зарегистрирована в Реестре отечественного ПО.
Чем занимается отдел R&D
Graph analytics
Анализ транзакционных графов и поиск скрытых связей. Кластеризация адресов и расчет метрик на больших объемах данных.
Risk modeling & ML
Разработка моделей оценки рисков, запатентованного Time-Aware AML Risk Scoring и поиск подозрительных паттернов через ML.
Cross-chain трассировка
Исследование межсетевых переводов через мосты, swap-протоколы и обёрнутые активы. Поддержка ETH, BTC, BSC, Polygon, TRON.
Патентованная технология
Time-Aware AML Risk Scoring
Патент № 2025680375 от 05.08.2025. Метод анализа транзакционных графов от Bitscore. Оценивает риски кошельков на точный момент транзакции, исключая задвоенное или ретроспективное «заражение» риском.
Контроль времени каждой операции
Робот видит точное время каждого перевода, что позволяет изолировать нужный момент истории.
Глубокая проверка истории
Мы отслеживаем цепочки переводов до 5 уровней в глубину (чтобы поймать мошенников, которые специально путают следы), но строго соблюдаем хронологию движения денег.
«Дерево причин» для аналитиков
Вместо непонятной оценки робот строит наглядную карту связей кошелька. Специалист всегда может открыть её и увидеть чёткое обоснование: кто, когда и сколько перевёл.
Понятный результат в процентах
Система раскладывает итоговый риск по полочкам. Вы получаете понятный отчёт, например: 45% денег пришло с легальных бирж, 27% — из обменников, 0% — от мошенников.
Ошибка старых систем
Обычные AML-сервисы проверяют историю кошельков поверхностно. Представьте: один пользователь продал другому имущество за криптовалюту абсолютно честно. Но через месяц этот покупатель перевёл полученные деньги на сомнительную площадку.
Старые системы проверки увидят эту позднюю связь и автоматически пометят кошелёк продавца как «опасный». В итоге аккаунт на бирже могут заблокировать ни за что, просто потому что робот не сопоставил время событий.
Точность BitScore
Алгоритм BitScore оценивает риски кошелька не за всё время его существования, а строго на момент проведения конкретной сделки. Наша система буквально проверяет: «Был ли кошелёк контрагента чистым именно в ту секунду, когда он отправлял средства?».
Всё, что произошло с этим кошельком после оцениваемой транзакции, система автоматически отсекает и не засчитывает проверяемому объекту в минус.
Как это работает на практике
Представьте, что кошелёк А перевёл средства на кошелёк Б дважды: 1-го числа и 30-го числа месяца. В середине месяца (15-го числа) кошелёк А получил «грязные» деньги от сомнительного источника.
- Старый подход
Признает обе ваши транзакции одинаково опасными и заблокирует вас. - Способ BitScore
Поймёт, что на момент первого перевода (1-го числа) кошелёк А был полностью чист, и защитит вас от блокировки. Риск будет начислен только на вторую транзакцию.
Результаты внедрения технологии BitScore
На 40% меньше ложных тревог
Честные пользователи и легальный бизнес больше не будут страдать от случайных блокировок из-за чужих будущих действий.
На 60% быстрее скорость работы
Наша система умеет запоминать (кэшировать) уже проверенные адреса. Ей не нужно каждый раз пересчитывать историю блокчейна с нуля — она просто мгновенно обновляет данные.
Научный подход к комплаенсу
Команда R&D создает решения на стыке data science, графовой аналитики и регуляторики. Мы анализируем блокчейн-данные, проверяем гипотезы по требованиям FATF на исторических кейсах и валидируем модели с AML-практиками.
Данные
Сбор и нормализация on-chain данных по 5 сетям.
Гипотезы
Формулировка моделей на основе требований AML.
Модели
Разработка и обучение алгоритмов оценки риска.
Валидация
Проверка на реальных кейсах с экспертами рынка.
FATF R.16 · 115-ФЗ · Банк России
Работаем строго по правилам FATF R.16, 115-ФЗ и требованиям Банка России.
Сколково
Разрабатываем R&D-проекты в рамках научно-технологического центра.
Правительство Москвы
Участник программы Московского инновационного кластера.
Реестр отечественного ПО
Официальное подтверждение технологической независимости продукта.
«В основе криптокомплаенса лежит математическая точность. С помощью графового анализа мы находим скрытые связи и опережаем риски там, где стандартные алгоритмы бессильны».
Хотите узнать больше о технологии?
Расскажем, как Time-Aware AML Risk Scoring работает на ваших данных. Свяжем с R&D-командой для технического диалога.