10 Alat AI Terbaik untuk Mendeteksi Perdagangan Palsu dan Penyalahgunaan Pasar di Tahun 2026
Pasar kripto telah berkembang jauh dari masa-masa ketika aktivitas perdagangan yang mencurigakan dapat dengan mudah dianggap sebagai gejolak volatilitas biasa. Seiring dengan meningkatnya volume perdagangan dan menyebarnya aset digital di bursa terpusat, protokol terdesentralisasi, dan pasar derivatif, batas antara aktivitas pasar yang sebenarnya dan permintaan yang direkayasa menjadi semakin sulit untuk dibedakan.
Wash trading tetap menjadi salah satu contoh yang paling jelas. Seorang trader dapat berulang kali membeli dan menjual aset, terkadang melalui akun atau dompet yang terhubung, tanpa mengubah posisi ekonomi mereka secara signifikan. Hasilnya dapat berupa volume perdagangan yang meningkat sehingga membuat token tampak jauh lebih likuid atau populer daripada yang sebenarnya. Chainalysis telah mengembangkan metode on-chain untuk mengidentifikasi pola yang konsisten dengan dugaan wash trading, sambil mencatat bahwa sinyal perilaku saja tidak membuktikan niat. Penelitiannya pada tahun 2025 memperkirakan bahwa dugaan wash trading dapat mencapai volume hingga $2.57 miliar di berbagai blockchain terpilih.
Di sinilah kecerdasan buatan dan analitik perilaku tingkat lanjut menjadi semakin penting. Sistem pengawasan modern dapat memeriksa sejumlah besar data pesanan, perdagangan, dompet, dan pasar jauh lebih cepat daripada yang dapat dilakukan oleh tim kepatuhan manusia. Mereka tidak hanya mencari volume yang luar biasa tinggi lagi. Mereka dapat membandingkan perilaku perdagangan, aktivitas buku pesanan, hubungan dompet, dan aktivitas di berbagai tempat untuk mengidentifikasi pola yang perlu diteliti lebih lanjut.
Berikut adalah sepuluh platform yang menonjol di bidang ini.
Laboratorium Solidus
Solidus Labs membangun bisnisnya berdasarkan gagasan bahwa pengawasan pasar kripto perlu melihat lebih dari sekadar transaksi individual. Platform Pengawasan Perdagangan (Trade Surveillance) mereka menggabungkan perilaku perdagangan dengan dinamika buku pesanan, aliran pendanaan, aktivitas on-chain, dan sinyal lainnya untuk mengidentifikasi aktivitas yang berpotensi menyalahgunakan di pasar yang terfragmentasi.
Pendekatan tersebut sangat relevan dengan wash trading karena perilaku tersebut sulit dipahami ketika transaksi individual dilihat secara terpisah. Solidus mengatakan teknologinya dapat mengidentifikasi wash trading bersamaan dengan spoofing, layering, insider trading, front-running, aktivitas pump-and-dump, dan manipulasi lintas tempat perdagangan.
Platform ini dirancang untuk pasar terpusat dan terdesentralisasi, memberikan bursa dan tempat perdagangan lainnya cara untuk menyelidiki aktivitas di berbagai produk daripada memperlakukan setiap pasar sebagai pulau terpisah. Penggunaan analitik perilaku dan kemampuan AI agenik yang lebih baru juga menunjukkan ke mana arah teknologi pengawasan: dari sekadar menghasilkan peringatan hingga membantu tim kepatuhan memahami mengapa suatu aktivitas mungkin mencurigakan.
Kaiko, Surveyor Pasar
Kaiko mendekati deteksi penyalahgunaan pasar dari sudut pandang yang berfokus pada data. Produk Market Surveyor-nya menggabungkan data pasar Kaiko dengan pengawasan otomatis yang dirancang untuk mengidentifikasi potensi penyalahgunaan di CeFi dan DeFiSistem ini secara khusus mencakup wash trading, spoofing, front-running, dan bentuk manipulasi lainnya.
Salah satu keunggulan terbesar Kaiko adalah luasnya data pasar yang mendukung teknologi pengawasannya. Alih-alih menilai aktivitas perdagangan bursa tanpa konteks, platform ini dapat membandingkan aktivitas tersebut dengan gambaran pasar yang lebih luas. Hal ini penting ketika mencoba menentukan apakah lonjakan volume yang tidak biasa itu asli atau hanya anomali yang terisolasi.
Kaiko juga menekankan pengurangan false positive, yang merupakan bagian yang semakin penting dari kepatuhan berbasis AI. Sebuah peringatan hanya berguna jika analis benar-benar dapat menyelidikinya. Terlalu banyak peringatan lemah dapat mengubur kasus-kasus serius di bawah tumpukan noise.
Perusahaan ini juga memperkuat posisinya dalam bidang data dan analitik pada tahun 2026 melalui akuisisi Amberdata, yang membawa kemampuan tambahan di bidang pasar aset digital dan data blockchain di bawah naungan Kaiko.
Acara yang Berlaku
Eventus telah menjadi nama penting lainnya dalam pengawasan perdagangan otomatis, khususnya untuk bursa dan tempat perdagangan aset digital yang teregulasi. Platform Validus-nya menggunakan pembelajaran mesin, otomatisasi, dan prosedur pengawasan yang dapat dikonfigurasi untuk mengidentifikasi perilaku perdagangan yang mencurigakan dan memprioritaskan peringatan untuk penyelidikan.
Wash trading adalah salah satu perilaku yang dapat dipantau oleh Validus, bersamaan dengan self-trading, spoofing, layering, insider trading, dan bentuk manipulasi pasar lainnya. Platform ini mampu menyerap data dari berbagai sumber dan dapat beroperasi secara real-time, yang penting untuk pasar yang tidak pernah benar-benar tutup.
Eventus juga telah memperluas jangkauannya ke pasar-pasar baru. Pada Agustus 2026, STX mengumumkan bahwa mereka telah menerapkan Validus untuk pengawasan perdagangan di bursa kontrak peristiwa yang diatur, yang mencakup area termasuk kripto.
Penambahan Frank AI ke Validus memberikan platform ini lapisan analisis berbasis AI lainnya, memungkinkan pengguna untuk menanyakan informasi pengawasan dalam bahasa yang mudah dipahami dan mengotomatiskan tugas-tugas seperti peninjauan peringatan dan pelaporan.
Nasdaq SMARTS
Nasdaq membawa pengalaman puluhan tahun dalam pengawasan pasar tradisional ke dalam percakapan tentang aset digital melalui teknologi pengawasan pasar SMARTS miliknya.
SMARTS menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi anomali, menilai risiko, dan memprioritaskan kasus di berbagai pasar. Nasdaq menggambarkan pendekatannya sebagai berbasis perilaku dan risiko, yang berarti sistem ini dirancang untuk melihat lebih dari sekadar pelanggaran ambang batas sederhana ketika menentukan aktivitas mana yang layak mendapat perhatian.
Perbedaan itu penting dalam dunia kripto. Peningkatan volume perdagangan yang tiba-tiba tidak secara otomatis berarti manipulasi. Pasar dapat bergerak tajam karena berita, pencatatan saham, likuidasi, atau permintaan investor yang sebenarnya. Sistem pengawasan harus memisahkan peristiwa-peristiwa tersebut dari pola yang menyerupai aktivitas terkoordinasi atau buatan.
Oleh karena itu, teknologi Nasdaq lebih merupakan mesin pengawasan penyalahgunaan pasar yang luas daripada detektor perdagangan fiktif khusus kripto. Namun, bagi bursa dan lembaga yang beroperasi di berbagai kelas aset, cakupan yang lebih luas tersebut dapat bermanfaat.
Rantai
Chainalysis mungkin lebih dikenal karena investigasi blockchain, pemantauan keuangan ilegal, dan kepatuhan kripto, tetapi kemampuan analitisnya juga meluas ke penelitian manipulasi pasar.
Perusahaan tersebut telah mengembangkan metode untuk memeriksa pola perdagangan on-chain yang mungkin mengindikasikan wash trading. Analisisnya berfokus pada karakteristik perilaku seperti aktivitas terkonsentrasi, transaksi berulang, dan hubungan perdagangan yang tidak biasa, alih-alih mengklaim bahwa dompet tertentu adalah pelaku wash trading. defiMemanipulasi pasar secara sengaja.
Perbedaan itu penting. Data blockchain dapat mengungkapkan apa yang terjadi, tetapi tidak selalu mengungkapkan mengapa hal itu terjadi. Sekelompok dompet yang berulang kali melakukan transaksi satu sama lain mungkin mencurigakan, tetapi para penyelidik masih membutuhkan informasi tambahan sebelum menyimpulkan bahwa aktivitas tersebut sengaja dirancang untuk memanipulasi pasar.
Kekuatan Chainalysis terletak pada kemampuannya untuk menghubungkan pola perdagangan tersebut dengan informasi blockchain yang lebih luas. Hal ini dapat membantu para penyelidik beralih dari transaksi mencurigakan yang terisolasi ke gambaran yang lebih luas tentang dompet, entitas, dan aliran dana.
Lab TRM
TRM Labs mengambil pendekatan serupa yang berfokus pada intelijen. Platformnya menggabungkan data blockchain, atribusi, kecerdasan perilaku, dan investigasi yang dibantu AI untuk membantu organisasi mengidentifikasi aktivitas mencurigakan di seluruh ekosistem kripto.
Kemampuan analisis perilaku TRM sangat berguna ketika aktivitas perdagangan mencurigakan melibatkan banyak dompet atau jaringan. Alih-alih hanya mengandalkan nilai transaksi, penyelidik dapat memeriksa bagaimana dana berpindah, entitas mana yang berinteraksi satu sama lain, dan apakah perilaku tertentu sesuai dengan pola risiko yang diketahui.
Hal ini membuat TRM berguna untuk sisi investigasi deteksi penyalahgunaan pasar. Sebuah peringatan pengawasan mungkin mengidentifikasi sesuatu yang tidak biasa, tetapi intelijen blockchain dapat membantu menetapkan apakah dompet yang tampaknya terpisah saling terhubung atau apakah aktivitas tersebut merupakan bagian dari skema yang lebih luas.
Seiring pasar terdesentralisasi menjadi semakin terfragmentasi, kemampuan untuk melacak perilaku di berbagai blockchain menjadi semakin penting.
Peneliti Elips
Elliptic adalah penyedia kecerdasan blockchain mapan lainnya yang telah melangkah lebih jauh ke arah deteksi perilaku otomatis.
Platform Investigator Elliptic dapat secara otomatis mengidentifikasi perilaku dompet yang mencurigakan, termasuk penipuan. NFT pesanan dan perdagangan semu, menggunakan petunjuk on-chain. Perusahaan tersebut mengatakan teknologi deteksi perilakunya dapat menandai pola yang terkait dengan berbagai jenis penipuan kripto dan aktivitas mencurigakan lainnya tanpa mengharuskan penyelidik untuk secara manual meneliti setiap transaksi.
Kemampuan tersebut sangat relevan untuk pasar di mana wash trading dilakukan melalui dompet digital dan bukan melalui akun bursa konvensional. Para penyelidik dapat memeriksa apakah aktivitas terkonsentrasi di antara alamat-alamat yang terhubung, apakah aset bergerak dalam pola melingkar, dan apakah perilaku perdagangan menyerupai teknik manipulasi yang sudah dikenal.
Elliptic juga menyoroti risiko manipulasi pasar yang lebih luas yang dihadapi aset tokenisasi, dengan mencatat bahwa pembelian terkoordinasi yang tidak biasa, perdagangan sirkular, dan akumulasi cepat yang diikuti oleh penjualan dapat memberikan sinyal perilaku yang berguna.
NICE Actimize SURVEIL-X
SURVEIL-X dari NICE Actimize dirancang untuk lingkungan pasar keuangan yang jauh lebih luas, tetapi kemampuan AI-nya membuatnya relevan juga bagi perusahaan yang berurusan dengan aset digital.
Platform ini menggunakan deteksi anomali, pembelajaran mesin, dan analitik lainnya untuk mengidentifikasi pola perdagangan yang mencurigakan. Alat pengawasan pasarnya dapat mendeteksi berbagai skenario termasuk perdagangan semu (wash trading), perdagangan mendahului pasar (front-running), perdagangan orang dalam (insider dealing), dan bentuk-bentuk penyalahgunaan pasar lainnya.
Yang membuat SURVEIL-X menarik adalah penekanannya pada rekonstruksi peristiwa dan pemahaman perilaku, bukan sekadar mengirimkan peringatan setiap kali suatu aturan dilanggar. Sistem ini dapat memeriksa aktivitas di berbagai produk dan pasar, yang dapat berguna ketika manipulasi melibatkan instrumen terkait atau berbagai tempat.
NICE juga menambahkan kemampuan AI generatif ke teknologi pengawasannya, dengan perusahaan tersebut mengatakan bahwa teknologi ini dapat membantu mengurangi kesalahan positif dan meningkatkan identifikasi risiko pelanggaran yang sebenarnya.
Pengawasan Scila
Scila telah mengembangkan sistem pengawasan berbasis AI untuk pasar keuangan selama bertahun-tahun dan kini mendukung aset digital bersamaan dengan kelas aset tradisional.
Platform Scila Surveillance menawarkan pemantauan waktu nyata, peringatan AI, analitik data, dan lebih dari 120 aturan peringatan yang dapat dikonfigurasi. Perusahaan tersebut menggambarkan pendekatannya sebagai AI yang dapat dijelaskan, dengan penekanan pada pemberian konteks kepada analis tentang mengapa rangkaian aktivitas perdagangan tertentu dianggap tidak biasa.
Kemampuan menjelaskan itu penting karena pengawasan pasar bukan sekadar perlombaan untuk menemukan anomali. Tim kepatuhan pada akhirnya mungkin perlu menjelaskan peringatan tersebut kepada regulator, auditor, atau tim investigasi internal. Oleh karena itu, model kotak hitam yang menghasilkan skor mencurigakan tanpa konteks yang berarti dapat sulit diandalkan.
Scila juga secara eksplisit mendukung aset digital, menjadikannya salah satu pilihan yang lebih serbaguna bagi perusahaan yang menginginkan pengawasan di pasar tradisional dan kripto dari infrastruktur yang sama.
Pengawasan Pasar Aquis
Aquis Exchange juga telah berinvestasi dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk pengawasan pasar. Teknologi pengawasannya memantau aktivitas buku pesanan secara real-time dan menghasilkan peringatan seputar perdagangan yang tidak teratur dan potensi pelanggaran aturan.
Perusahaan tersebut secara terpisah telah membahas kerja samanya dengan Universitas Derby dalam sistem pengawasan berbasis AI dan pembelajaran mesin yang dirancang untuk deteksi anomali dan pemantauan pasar.
Teknologi Aquis tidak hanya dibangun di sekitar kripto, tetapi justru hal itu mungkin menjadi daya tariknya bagi operator institusional. Aset digital semakin menyerupai pasar yang diperdagangkan secara elektronik lainnya dalam hal interaksi algoritma, strategi frekuensi tinggi, dan likuiditas yang terfragmentasi. Oleh karena itu, sistem pengawasan yang dapat memproses sejumlah besar data buku pesanan memiliki peran penting.
Untuk investigasi wash trading, kemampuan untuk merekonstruksi siklus hidup pesanan dan memeriksa pengajuan, modifikasi, pembatalan, dan eksekusi dapat memberikan konteks yang berharga seputar aktivitas mencurigakan.
Peran AI yang Lebih Besar dalam Pengawasan Pasar Kripto
Munculnya alat-alat ini mencerminkan perubahan yang lebih luas dalam cara industri berpikir tentang penyalahgunaan pasar. Perdagangan semu (wash trading) bukan lagi sekadar masalah menemukan angka volume yang luar biasa tinggi dan berasumsi ada sesuatu yang salah. Pengawasan yang canggih membutuhkan pandangan yang jauh lebih luas tentang perilaku pasar.
Sistem yang paling kuat semakin menggabungkan beberapa lapisan informasi. Pergerakan order book dapat dibandingkan dengan eksekusi aktual. Pola perdagangan dapat dihubungkan dengan aktivitas dompet. Aktivitas di satu bursa dapat dibandingkan dengan apa yang terjadi di tempat lain. Perilaku historis juga dapat digunakan untuk menentukan apakah pedagang atau dompet tertentu berperilaku tidak biasa.
AI sangat berguna karena jumlah informasi yang terlibat terlalu besar untuk diproses manusia secara manual. Model pembelajaran mesin dapat menyaring jutaan transaksi dan mengidentifikasi pola yang jika tidak, akan membutuhkan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu bagi analis untuk mengungkapkannya.
Namun demikian, AI tidak menghilangkan kebutuhan akan penilaian manusia. Pola yang mencurigakan bukanlah bukti otomatis adanya penyalahgunaan pasar. Chainalysis, misalnya, secara eksplisit membuat perbedaan ini dalam penelitian wash-trading-nya, dengan mencatat bahwa analisis perilaku mengidentifikasi pola, bukan membuktikan niat.
Pada akhirnya, peran inilah yang mungkin paling penting bagi platform-platform ini. Alih-alih menggantikan penyelidik, platform ini memberi tim kepatuhan cara untuk memusatkan perhatian mereka pada hal yang paling penting. Seiring pasar kripto menjadi lebih dalam, lebih cepat, dan lebih saling terhubung, kombinasi analisis skala mesin dan penilaian manusia kemungkinan akan menjadi bagian sentral dalam menjaga kredibilitas pasar aset digital.
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Alisa, seorang jurnalis yang berdedikasi di MPost, berspesialisasi dalam kripto, AI, investasi, dan ranah yang luas dari Web3. Dengan ketertarikannya terhadap tren dan teknologi yang sedang berkembang, ia memberikan liputan komprehensif untuk memberikan informasi dan melibatkan pembaca dalam lanskap keuangan digital yang terus berkembang.
lebih artikel
Alisa, seorang jurnalis yang berdedikasi di MPost, berspesialisasi dalam kripto, AI, investasi, dan ranah yang luas dari Web3. Dengan ketertarikannya terhadap tren dan teknologi yang sedang berkembang, ia memberikan liputan komprehensif untuk memberikan informasi dan melibatkan pembaca dalam lanskap keuangan digital yang terus berkembang.
