大多数人认为区块链技术能够降低金融生态系统的成本。尽管可以肯定比特币技术确实都能帮助机构节约很多资金，但是其他的一些技术同样能够做到。如今各个行业都在关注区块链技术，尤其是金融机构，但是有一个事实不能够被忽视，新兴技术不是只有区块链技术这一种，其他的新技术也在悄悄地发展。例如，机器学习（Machine Learning）能够帮助降低交易监督成本，这就是一个非常值得思考的策略。

无论人们怎样看待，金融领域很快就会发生一些改变。打击犯罪，洗钱和恐怖主义融资这一切都取决于新技术和数字化。使用区块链技术实现这些目标目前只是一个合乎逻辑的结论。

完善交易监督流程

IT解决方案公司正在创建工具，以增加在交易监控过程中的坚固性和检测不寻常的财务活动。这些系统都是基于洗钱的标准类型：

1. 确定价值或交易量的峰值
2. 监测高风险司法管辖区
3. 确定资金快速流动
4. 筛选被制裁的个人和政界人士
5. 监视被列为恐怖主义的组织

同时关注其他的新兴技术同样非常重要。机器学习能够对金融业的未来起到非常重要的作用，尤其是在交易监督方面。更确切地说，机器学习能够帮助金融机构能够克服与这一程序相关的挑战：

1. 设置正确的阈值水平和参数
2. 快速准确地识别“误报”
3. 简化操作以最小化成本
4. 遵守全球和地区的法律和法规
5. 准确及时的报告
6. 准确的数据源

直到这一点，如今就欺诈预防而言，已经产生了很多误报。交易监管并不像听起来那么简单，因为要确定交易模式是否非法是非常困难的。想出新的、准确的解决方案是非常迫切的，但是给人们的选择并不多。

确保数据的准确性，以及简化对交易监督的下游报告都可以从机器学习中受益。由于大多数公司和企业对不同产品使用多种系统，这些结果需要在所有平台上是一致的。

将这些工作都实现自动化在如今这个年代看起来是唯一正确的方式。交易监督行业在自动化方面已经非常成熟，甚至比其他金融行业更成熟。在这方面，机器学习提供了一个强大的解决方案，该软件可以从它的错误中学习前进。从长远来看，这应该能够减少出现错误的风险。

将机器学习与区块链技术结合用于交易监督可能会成为一种潜在的组合。加上基于区块链的交易所具有的透明性和实时性以及使用机器学习进行监督，虚假监督报告的数量将最终会被降低为0。