10 nejlepších nástrojů umělé inteligence pro detekci washingu a zneužívání trhu v roce 2026
Kryptoměnové trhy urazily dlouhou cestu od dob, kdy podezřelou obchodní aktivitu bylo možné jednoduše zavrhnout jako další vlnu volatility. S růstem objemů obchodů a šířením digitálních aktiv napříč centralizovanými burzami, decentralizovanými protokoly a derivátovými trhy je stále obtížnější rozpoznat hranici mezi skutečnou tržní aktivitou a uměle vytvořenou poptávkou.
Trading s využitím tzv. washingu (washingu) zůstává jedním z nejjasnějších příkladů. Obchodník může opakovaně nakupovat a prodávat aktivum, někdy prostřednictvím propojených účtů nebo peněženek, aniž by významně měnil svou ekonomickou pozici. Výsledkem může být nafouknutý objem obchodů, díky kterému se token jeví jako mnohem likvidnější nebo populárnější, než ve skutečnosti je. Společnost Chainalysis vyvinula metody pro identifikaci vzorců odpovídajících podezření na washing, přičemž poznamenává, že behaviorální signály samy o sobě nedokazují úmysl. Její výzkum z roku 2025 odhadl, že podezření na washing by mohlo představovat objem až 2.57 miliardy dolarů napříč vybranými blockchainy.
A právě zde se umělá inteligence a pokročilá behaviorální analytika stávají stále důležitějšími. Moderní systémy sledování dokáží zkoumat obrovské množství dat o objednávkách, obchodech, peněženkách a trhu mnohem rychleji, než by kdy dokázal lidský tým pro dodržování předpisů. Už nehledají pouze neobvykle vysoké objemy. Mohou porovnávat obchodní chování, aktivitu v knize objednávek, vztahy v peněženkách a aktivitu na různých místech, aby identifikovaly vzorce, které si zaslouží bližší pohled.
Zde je deset platforem, které v této oblasti vynikají.
Laboratoře Solidus
Společnost Solidus Labs vybudovala své podnikání na myšlence, že dohled nad kryptotrhem se musí zaměřit nad rámec jednotlivých transakcí. Její platforma pro sledování obchodování kombinuje obchodní chování s dynamikou knihy objednávek, toky financování, aktivitou na řetězci a dalšími signály, aby identifikovala potenciálně zneužívající aktivity na fragmentovaných trzích.
Tento přístup je obzvláště relevantní pro wash trading, protože toto chování může být obtížné pochopit, pokud se na jednotlivé transakce pohlíží izolovaně. Společnost Solidus tvrdí, že její technologie dokáže identifikovat wash trading spolu se spoofingem, layeringem, insider tradingem, front-runningem, pump-and-dump aktivitami a manipulací napříč obchodními platformami.
Platforma je navržena pro centralizované i decentralizované trhy a poskytuje burzám a dalším obchodním místům způsob, jak vyšetřovat aktivitu napříč různými produkty, namísto aby s každým trhem zacházely jako se samostatným ostrovem. Využití behaviorální analytiky a novějších schopností umělé inteligence také ukazuje, kam se technologie dohledu ubírá: od prostého generování upozornění až po pomoc týmům pro dodržování předpisů v pochopení, proč může být aktivita podezřelá.
Kaiko Market Geodet
Kaiko přistupuje k detekci zneužívání trhu z hlediska datově náročného. Její produkt Market Surveyor kombinuje tržní data Kaiko s automatizovaným dohledem, jehož cílem je identifikovat potenciální zneužívání napříč CeFi i DeFiSystém se konkrétně vztahuje na wash trading, spoofing, front-running a další formy manipulace.
Jednou z největších výhod společnosti Kaiko je šíře tržních dat, na kterých je založena její technologie sledování. Platforma nemůže posuzovat obchodní aktivitu burzy bez kontextu, ale může ji porovnávat s širším obrazem trhu. To je důležité při snaze určit, zda je neobvyklý nárůst objemu skutečný, nebo se jedná pouze o izolovanou anomálii.
Kaiko také zdůrazňuje snižování falešně pozitivních výsledků, což je stále důležitější součást dodržování předpisů s využitím umělé inteligence. Upozornění je užitečné pouze tehdy, pokud ho analytici dokáží skutečně prošetřit. Příliš mnoho slabých upozornění může závažné případy pohřbít pod horou šumu.
Společnost také v roce 2026 posílila svou pozici v oblasti dat a analytiky akvizicí společnosti Amberdata, čímž pod záštitou Kaiko přinesla další možnosti trhu s digitálními aktivy a blockchainových dat.
Eventus Validus
Společnost Eventus se stala dalším důležitým jménem v oblasti automatizovaného dohledu nad obchodem, zejména pro burzy a regulované systémy obchodování s digitálními aktivy. Její platforma Validus využívá strojové učení, automatizaci a konfigurovatelné postupy dohledu k identifikaci podezřelého obchodního chování a prioritizaci upozornění k vyšetřování.
Mezi chování, které může Validus monitorovat, patří tzv. „wash trading“, spolu se samoobchodováním, spoofingem, layerováním, insider tradingem a dalšími formami manipulace s trhem. Platforma je schopna přijímat data z mnoha zdrojů a může fungovat v reálném čase, což je důležité pro trhy, které se nikdy skutečně neuzavírají.
Společnost Eventus také rozšiřuje svou působnost na novějších trzích. V srpnu 2026 banka STX oznámila, že nasadila systém Validus pro dohled nad obchodem na své regulované burze event-contractů, která zahrnuje oblasti včetně kryptoměn.
Přidání Frank AI do Validus poskytuje platformě další vrstvu analýzy řízené umělou inteligencí, která uživatelům umožňuje dotazovat se na informace z dohledu v jednoduchém jazyce a automatizovat úkoly, jako jsou kontroly výstrah a reportování.
Nasdaq SMARTS
Nasdaq přináší desítky let zkušeností s tradičním dohledem nad trhem do diskuse o digitálních aktivech prostřednictvím své technologie dohledu nad trhem SMARTS.
Systém SMARTS využívá umělou inteligenci a strojové učení k identifikaci anomálií, posouzení rizik a prioritizaci případů napříč trhy. Nasdaq popisuje svůj přístup jako behaviorální a rizikový, což znamená, že systém je navržen tak, aby při určování, která aktivita si zaslouží pozornost, hledal více než jen pouhé překročení prahových hodnot.
Toto rozlišení je v kryptoměnách důležité. Náhlý nárůst objemu obchodování nemusí automaticky znamenat manipulaci. Trhy se mohou prudce pohybovat kvůli zprávám, kotacím na burze, likvidacím nebo skutečné poptávce investorů. Systém dohledu musí tyto události oddělit od vzorců, které připomínají koordinovanou nebo umělou aktivitu.
Technologie Nasdaqu je proto spíše širokým nástrojem pro sledování zneužívání trhu než detektorem podvodného obchodování pouze s kryptoměnami. Pro burzy a instituce působící napříč více třídami aktiv však může být toto širší pokrytí cenné.
Chainalysis
Chainalysis je možná lépe známý pro vyšetřování blockchainu, monitorování nelegálního financování a dodržování kryptoměnových předpisů, ale jeho analytické schopnosti sahají i do výzkumu manipulace s trhem.
Společnost vyvinula metody pro zkoumání obchodních vzorců na řetězci, které mohou naznačovat wash trading. Její analýza se zaměřuje na behaviorální charakteristiky, jako je koncentrovaná aktivita, opakované transakce a neobvyklé obchodní vztahy, spíše než na tvrzení, že konkrétní peněženka je... definenápadná manipulace s trhem.
Toto rozlišení je důležité. Data o blockchainu mohou odhalit, co se stalo, ale ne vždy odhalí proč. Shluk peněženek, které spolu opakovaně obchodují, může být podezřelý, ale vyšetřovatelé stále potřebují další informace, než dojdou k závěru, že aktivita byla záměrně navržena k manipulaci s trhem.
Silnou stránkou Chainalysis je schopnost propojit tyto obchodní vzorce s širšími informacemi o blockchainu. To může vyšetřovatelům pomoci přejít od izolované podezřelé transakce k širšímu obrazu peněženek, subjektů a toků finančních prostředků.
TRM Labs
Společnost TRM Labs volí podobně zpravodajsky zaměřený přístup. Její platforma kombinuje blockchainová data, atribuci, behaviorální inteligenci a vyšetřování s pomocí umělé inteligence, aby pomohla organizacím identifikovat podezřelou aktivitu v celém krypto ekosystému.
Behaviorální funkce TRM jsou obzvláště užitečné, když podezřelá obchodní aktivita prochází více peněženkami nebo sítěmi. Místo spoléhání se výhradně na hodnoty transakcí mohou vyšetřovatelé zkoumat, jak se finanční prostředky pohybují, které subjekty spolu interagují a zda určité chování odpovídá známým rizikovým vzorcům.
Díky tomu je TRM užitečný pro vyšetřovací stránku detekce zneužívání trhu. Výstraha z dohledu může odhalit něco neobvyklého, ale blockchainová inteligence může pomoci zjistit, zda jsou propojeny zdánlivě samostatné peněženky, nebo zda je aktivita součástí širšího schématu.
S tím, jak se decentralizované trhy stávají stále fragmentovanějšími, je schopnost sledovat chování napříč řetězci stále důležitější.
Eliptický vyšetřovatel
Elliptic je další zavedený poskytovatel blockchainové inteligence, který se posunul dále do automatizované detekce chování.
Platforma Elliptic Investigator dokáže automaticky identifikovat podezřelé chování peněženek, včetně podvodných. NFT objednávky a wash trading s využitím indicií na řetězci. Společnost tvrdí, že její technologie detekce chování dokáže označit vzorce spojené s různými typy krypto podvodů a další podezřelé aktivity, aniž by vyšetřovatelé museli ručně prověřovat každou transakci.
Tato schopnost je obzvláště relevantní pro trhy, kde se wash trading provádí prostřednictvím peněženek, nikoli konvenčních burzovních účtů. Vyšetřovatelé mohou zkoumat, zda je aktivita koncentrována mezi propojenými adresami, zda se aktiva pohybují v kruhových vzorcích a zda se obchodní chování podobá známým manipulačním technikám.
Společnost Elliptic také zdůraznila širší rizika manipulace s trhem, kterým čelí tokenizovaná aktiva, a poznamenala, že neobvyklé koordinované nákupy, cyklické obchodování a rychlá akumulace následovaná prodejem mohou poskytnout užitečné behaviorální signály.
NICE Actimize SURVEIL-X
SURVEIL-X od společnosti NICE Actimize je navržen pro mnohem širší prostředí finančního trhu, ale díky svým schopnostem umělé inteligence je relevantní i pro firmy zabývající se digitálními aktivy.
Platforma využívá detekci anomálií, strojové učení a další analytické nástroje k identifikaci podezřelých obchodních vzorců. Její nástroje pro dohled nad trhem dokáží odhalit scénáře, jako je wash trading, front-running, obchodování zasvěcených osob a další formy zneužívání trhu.
Zajímavostí systému SURVEIL-X je důraz na rekonstrukci událostí a pochopení chování, spíše než na pouhé spouštění upozornění při porušení pravidla. Systém dokáže zkoumat aktivitu napříč produkty a trhy, což může být užitečné, když manipulace zahrnuje související nástroje nebo více míst.
Společnost NICE také přidala do své sledovací technologie generativní funkce umělé inteligence a uvedla, že tato technologie může pomoci snížit počet falešně pozitivních výsledků a zlepšit identifikaci skutečného rizika pochybení.
Scila Surveillance
Společnost Scila již léta vyvíjí dohled nad finančními trhy s využitím umělé inteligence a nyní podporuje digitální aktiva vedle tradičních tříd aktiv.
Její platforma Scila Surveillance nabízí monitorování v reálném čase, upozornění pomocí umělé inteligence, analýzu dat a více než 120 konfigurovatelných pravidel upozornění. Společnost popisuje svůj přístup jako vysvětlitelnou umělou inteligenci s důrazem na poskytnutí kontextu analytikům ohledně toho, proč byla konkrétní sekvence obchodních aktivit považována za neobvyklou.
Tato vysvětlitelnost je důležitá, protože dohled nad trhem není jen závod v hledání anomálií. Týmy pro dodržování předpisů mohou nakonec muset vysvětlit upozornění regulačním orgánům, auditorům nebo internímu vyšetřovacímu týmu. Na model černé skříňky, který vytváří podezřelé skóre bez smysluplného kontextu, se proto může těžko spolehnout.
Scila také explicitně podporuje digitální aktiva, což z ní činí jednu z univerzálnějších možností pro firmy, které chtějí dohled nad tradičními i kryptoměnovými trhy ze stejné infrastruktury.
Dohled nad trhem Aquis
Burza Aquis také investovala do umělé inteligence a strojového učení pro dohled nad trhem. Její technologie dohledu monitoruje aktivitu v knize objednávek v reálném čase a generuje upozornění na neuspořádané obchodování a potenciální porušení pravidel.
Společnost samostatně projednala svou spolupráci s Univerzitou v Derby na systému sledování s využitím umělé inteligence a strojového učení, který je určen pro detekci anomálií a monitorování trhu.
Technologie společnosti Aquis není postavena výhradně na kryptoměnách, ale to může být součástí její atraktivity pro institucionální operátory. Digitální aktiva se stále více podobají jiným elektronicky obchodovaným trhům ve způsobu, jakým algoritmy, vysokofrekvenční strategie a fragmentovaná likvidita interagují. Systémy dohledu, které dokáží zpracovávat velké množství dat z knihy objednávek, proto hrají přirozenou roli.
Pro vyšetřování wash tradingu může schopnost rekonstruovat životní cyklus příkazu a prozkoumat jeho podání, úpravy, zrušení a provedení poskytnout cenný kontext ohledně podezřelé aktivity.
Větší role umělé inteligence v dohledu nad kryptotrhem
Vzestup těchto nástrojů odráží širší změnu v tom, jak toto odvětví vnímá zneužívání trhu. Wash trading již není jen otázkou zaznamenání neobvykle vysokého objemu a předpokladu, že je něco v nepořádku. Sofistikovaný dohled vyžaduje mnohem širší pohled na chování trhu.
Nejsilnější systémy stále častěji kombinují několik vrstev informací. Pohyby v knize objednávek lze porovnat se skutečnými provedeními. Obchodní vzorce lze propojit s aktivitou peněženky. Aktivitu na jedné burze lze porovnat s tím, co se děje jinde. Historické chování lze také použít k určení, zda se konkrétní obchodník nebo peněženka chová neobvykle.
Umělá inteligence je obzvláště užitečná, protože množství informací je na to, aby je lidé mohli zpracovat ručně, prostě příliš velké. Modely strojového učení dokáží projít miliony transakcí a identifikovat vzorce, jejichž odhalení by analytikům jinak trvalo dny nebo týdny.
Umělá inteligence však nevylučuje potřebu lidského úsudku. Podezřelý vzorec není automaticky důkazem zneužívání trhu. Například Chainalysis toto rozlišení výslovně uvádí ve svém výzkumu wash-tradingu a poznamenává, že behaviorální analýza identifikuje vzorce spíše než prokazuje úmysl.
To může být nakonec nejdůležitější role těchto platforem. Spíše než aby nahrazovaly vyšetřovatele, dávají týmům pro dodržování předpisů způsob, jak soustředit svou pozornost tam, na čem nejvíce záleží. Vzhledem k tomu, že se trhy s kryptoměnami prohlubují, zrychlují a propojují, tato kombinace strojové analýzy a lidského úsudku se pravděpodobně stane ústřední součástí udržení důvěryhodnosti trhů s digitálními aktivy.
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Alisa, oddaná novinářka v MPost, specializuje se na kryptoměny, umělou inteligenci, investice a rozsáhlou oblast Web3. S velkým okem pro nové trendy a technologie poskytuje komplexní pokrytí, aby informovala a zapojila čtenáře do neustále se vyvíjejícího prostředí digitálních financí.
Další články
Alisa, oddaná novinářka v MPost, specializuje se na kryptoměny, umělou inteligenci, investice a rozsáhlou oblast Web3. S velkým okem pro nové trendy a technologie poskytuje komplexní pokrytí, aby informovala a zapojila čtenáře do neustále se vyvíjejícího prostředí digitálních financí.
