10 найкращих інструментів штучного інтелекту для виявлення незаконного продажу та зловживань на ринку у 2026 році
Крипторинки пройшли довгий шлях від тих часів, коли підозрілу торговельну активність можна було просто сприймати як черговий вибух волатильності. Зі зростанням обсягів торгів та поширенням цифрових активів на централізованих біржах, децентралізованих протоколах та ринках деривативів, межу між справжньою ринковою активністю та штучним попитом стає все важче помітити.
Торгівля з використанням методів «вошинг-трейдингу» залишається одним із найяскравіших прикладів. Трейдер може неодноразово купувати та продавати актив, іноді через підключені облікові записи або гаманці, суттєво не змінюючи свого економічного становища. Результатом може бути завищений обсяг торгів, через що токен виглядає набагато більш ліквідним або популярним, ніж він є насправді. Chainalysis розробила методи в блокчейні для виявлення закономірностей, що відповідають підозрілій торгівлі з використанням методів «вошинг-трейдингу», зазначаючи при цьому, що самі лише поведінкові сигнали не доводять намір. Згідно з дослідженням 2025 року, обсяг підозрюваної торгівлі з використанням методів «вошинг-трейдингу» у вибраних блокчейнах може сягати 2.57 мільярда доларів.
Саме тут штучний інтелект та передова поведінкова аналітика стають дедалі важливішими. Сучасні системи спостереження можуть досліджувати величезні обсяги даних про ордери, торгівлю, гаманці та ринок набагато швидше, ніж будь-коли могла б команда з контролю за дотриманням правил. Вони більше не просто шукають надзвичайно високий обсяг. Вони можуть порівнювати торговельну поведінку, активність у статтях ордерів, взаємозв'язки з гаманцями та активність на різних майданчиках, щоб виявити закономірності, які заслуговують на пильніший розгляд.
Ось десять платформ, які виділяються в цій галузі.
Лабораторії Солідуса
Solidus Labs побудувала свій бізнес на ідеї, що спостереження за крипторинком має виходити за рамки окремих транзакцій. Її платформа Trade Surveillance поєднує торговельну поведінку з динамікою стакану ордерів, потоками фінансування, активністю в мережі та іншими сигналами для виявлення потенційно зловживань на фрагментованих ринках.
Такий підхід особливо актуальний для «вошової» торгівлі, оскільки таку поведінку може бути важко зрозуміти, якщо розглядати окремі транзакції окремо. Solidus стверджує, що їхня технологія може ідентифікувати «вошову» торгівлю разом зі спуфінгом, нашаруванням, інсайдерською торгівлею, фронтраннінгом, активністю «помпай-і-дамп» та маніпуляціями між торговими майданчиками.
Платформа розроблена для централізованих та децентралізованих ринків, надаючи біржам та іншим торговим майданчикам можливість досліджувати активність на різних продуктах, а не розглядати кожен ринок як окремий острів. Використання поведінкової аналітики та новіших можливостей агентного штучного інтелекту також вказує на напрямок розвитку технологій спостереження: від простої генерації сповіщень до допомоги командам з дотримання вимог у розумінні того, чому активність може бути підозрілою.
Оцінювач ринку Кайко
Kaiko підходить до виявлення зловживань на ринку з точки зору обробки даних. Її продукт Market Surveyor поєднує ринкові дані Kaiko з автоматизованим спостереженням, призначеним для виявлення потенційних зловживань як у CeFi, так і в інших галузях. DeFiСистема охоплює, зокрема, незаконну торгівлю даними, спуфінг, фронтранінг та інші форми маніпуляцій.
Одна з найбільших переваг Kaiko — це широта ринкових даних, що лежать в основі її технології спостереження. Замість того, щоб оцінювати торговельну активність біржі без контексту, платформа може порівнювати активність із ширшою картиною ринку. Це важливо, коли намагаєшся визначити, чи є незвичайний сплеск обсягу справжнім, чи просто ізольованою аномалією.
Кайко також наголошує на зменшенні хибнопозитивних результатів, що є дедалі важливішою частиною дотримання вимог на основі штучного інтелекту. Сповіщення корисне лише тоді, коли аналітики можуть його реально розслідувати. Занадто багато слабких сповіщень можуть поховати серйозні справи під купою шуму.
Компанія також зміцнила свої позиції в галузі даних та аналітики у 2026 році завдяки придбанню Amberdata, що дозволило Kaiko отримати додаткові можливості для ринку цифрових активів та роботи з даними блокчейну.
Eventus Validus
Eventus став ще одним важливим ім'ям у сфері автоматизованого торговельного спостереження, особливо для бірж та регульованих майданчиків цифрових активів. Його платформа Validus використовує машинне навчання, автоматизацію та налаштовувані процедури спостереження для виявлення підозрілої торгової поведінки та визначення пріоритетів сповіщень для розслідування.
Серед видів поведінки, які може відстежувати Validus, є «вош-трейдинг», поряд із самостійною торгівлею, спуфінгом, нашаруванням, інсайдерською торгівлею та іншими формами маніпуляцій ринком. Платформа здатна отримувати дані з численних джерел і працювати в режимі реального часу, що важливо для ринків, які ніколи по-справжньому не закриваються.
Eventus також розширює свою присутність на нових ринках. У серпні 2026 року STX оголосила про розгортання Validus для торгового спостереження на своїй регульованій біржі контрактів на події, що охоплює такі сфери, як криптовалюта.
Додавання Frank AI до Validus надає платформі ще один рівень аналізу на основі штучного інтелекту, дозволяючи користувачам запитувати інформацію спостереження простою мовою та автоматизувати такі завдання, як перегляд сповіщень та звітність.
Nasdaq SMARTS
Nasdaq впроваджує багаторічний досвід традиційного ринкового спостереження в розмову про цифрові активи завдяки своїй технології ринкового спостереження SMARTS.
SMARTS використовує штучний інтелект та машинне навчання для виявлення аномалій, оцінки ризиків та визначення пріоритетності випадків на різних ринках. Nasdaq описує свій підхід як поведінковий та ризик-орієнтований, тобто система розроблена таким чином, щоб виходити за рамки простих порушень порогових значень, визначаючи, яка діяльність заслуговує на увагу.
Ця відмінність важлива в криптовалюті. Раптове збільшення обсягу торгів не означає автоматично маніпуляцію. Ринки можуть різко коливатися через новини, лістинги, ліквідації або справжній попит інвесторів. Система спостереження повинна відокремлювати ці події від моделей, що нагадують скоординовану або штучну діяльність.
Таким чином, технологія Nasdaq є радше широким механізмом спостереження за зловживаннями на ринку, ніж детектором фіктивної торгівлі, пов'язаної виключно з криптовалютою. Однак для бірж та установ, що працюють з кількома класами активів, таке ширше охоплення може бути цінним.
Chainalysis
Chainalysis, мабуть, більш відомий розслідуваннями блокчейну, моніторингом незаконного фінансування та дотриманням крипто-стандартів, але його аналітичні можливості також поширюються на дослідження маніпуляцій на ринку.
Компанія розробила методи дослідження моделей торгівлі в мережі, які можуть свідчити про фіктивну торгівлю. Її аналіз зосереджений на поведінкових характеристиках, таких як концентрована активність, повторювані транзакції та незвичайні торговельні відносини, а не на твердженні, що певний гаманець... defiнібито маніпулюючи ринком.
Ця відмінність важлива. Дані блокчейну можуть розкрити, що сталося, але вони не завжди пояснюють, чому це сталося. Кластер гаманців, які неодноразово торгують один з одним, може бути підозрілим, але слідчим все одно потрібна додаткова інформація, перш ніж зробити висновок, що ця діяльність була навмисно розроблена для маніпулювання ринком.
Сильна сторона Chainalysis полягає в здатності пов'язувати ці торгові моделі з ширшими даними блокчейну. Це може допомогти слідчим перейти від окремої підозрілої транзакції до ширшої картини гаманців, організацій та потоків коштів.
Лабораторії TRM
TRM Labs використовує аналогічний підхід, орієнтований на розвідку. Її платформа поєднує дані блокчейну, атрибуцію, поведінковий інтелект та розслідування за допомогою штучного інтелекту, щоб допомогти організаціям виявляти підозрілу активність у криптоекосистемі.
Поведінкові можливості TRM особливо корисні, коли підозріла торгова активність перетинає кілька гаманців або мереж. Замість того, щоб покладатися виключно на вартість транзакцій, слідчі можуть досліджувати, як рухаються кошти, які суб'єкти взаємодіють один з одним і чи відповідають певні моделі поведінки відомим моделям ризику.
Це робить TRM корисним для слідчої сторони виявлення зловживань на ринку. Сповіщення про спостереження може виявити щось незвичайне, але блокчейн-аналітика може допомогти встановити, чи пов'язані між собою, очевидно, окремі гаманці, чи активність є частиною ширшої схеми.
Оскільки децентралізовані ринки стають дедалі більш фрагментованими, ця здатність відстежувати поведінку в різних ланцюгах стає дедалі важливішою.
Еліптичний дослідник
Elliptic — ще один визнаний постачальник послуг блокчейн-аналітики, який глибше розвинув автоматизоване виявлення поведінки.
Платформа Investigator від Elliptic може автоматично виявляти підозрілу поведінку гаманців, включаючи шахрайські дії. NFT ордерів та торгівлі за допомогою методу «вошинг-трейдингу» з використанням підказок у мережі. Компанія стверджує, що її технологія поведінкового виявлення може виявляти закономірності, пов'язані з різними типами крипто-шахрайства та іншою підозрілою активністю, не вимагаючи від слідчих ручного перегляду кожної транзакції.
Ця можливість особливо актуальна для ринків, де фіктивна торгівля здійснюється через гаманці, а не через звичайні біржові рахунки. Слідчі можуть перевірити, чи зосереджена активність між пов'язаними адресами, чи рухаються активи за циклічними моделями та чи нагадує торгова поведінка відомі методи маніпуляцій.
Elliptic також звернула увагу на ширші ризики маніпуляцій на ринку, з якими стикаються токенізовані активи, зазначивши, що незвичайні скоординовані покупки, циклічна торгівля та швидке накопичення з подальшим продажем можуть надавати корисні поведінкові сигнали.
NICE Actimize SURVEIL-X
SURVEIL-X від NICE Actimize розроблений для набагато ширшого середовища фінансового ринку, але його можливості штучного інтелекту роблять його актуальним також для фірм, що працюють з цифровими активами.
Платформа використовує виявлення аномалій, машинне навчання та інші аналітичні засоби для виявлення підозрілих торгових моделей. Її інструменти спостереження за ринком можуть виявляти такі сценарії, як фіктивна торгівля, фронтраннінг, інсайдерська угода та інші форми зловживання ринком.
Цікавим SURVEIL-X робить акцент на реконструкції подій та розумінні поведінки, а не просто на спрацьовуванні сповіщень щоразу, коли порушується правило. Система може досліджувати активність за різними продуктами та ринками, що може бути корисним, коли маніпуляції стосуються пов'язаних інструментів або кількох майданчиків.
NICE також додала можливості генеративного штучного інтелекту до своєї технології спостереження, і компанія заявила, що ця технологія може допомогти зменшити кількість хибнопозитивних результатів та покращити виявлення реального ризику неправомірних дій.
Спостереження Scila
Scila роками розробляє системи спостереження за допомогою штучного інтелекту для фінансових ринків і тепер підтримує цифрові активи поряд з традиційними класами активів.
Її платформа Scila Surveillance пропонує моніторинг у режимі реального часу, сповіщення за допомогою штучного інтелекту, аналітику даних та понад 120 налаштовуваних правил сповіщень. Компанія описує свій підхід як поясний штучний інтелект, з акцентом на наданні аналітикам контексту щодо того, чому певна послідовність торгової діяльності вважалася незвичайною.
Ця пояснювальність важлива, оскільки ринковий нагляд — це не просто змагання у пошуку аномалій. Командам з дотримання вимог може знадобитися пояснити сповіщення регуляторам, аудиторам або внутрішній слідчій групі. Тому на модель «чорної скриньки», яка створює підозрілий результат без змістовного контексту, може бути важко покладатися.
Scila також явно підтримує цифрові активи, що робить її одним із найбільш універсальних варіантів для фірм, які хочуть здійснювати спостереження на традиційних та криптовалютних ринках з однієї і тієї ж інфраструктури.
Ринковий нагляд Aquis
Біржа Aquis також інвестувала у штучний інтелект та машинне навчання для спостереження за ринком. Її технологія спостереження відстежує активність у стаціонарі замовлень у режимі реального часу та генерує сповіщення про порушення правил та потенційні порушення правил.
Компанія окремо обговорила свою роботу з Університетом Дербі над системою спостереження на основі штучного інтелекту та машинного навчання, призначеною для виявлення аномалій та моніторингу ринку.
Технологія Aquis не побудована виключно навколо криптовалюти, але саме це може бути частиною її привабливості для інституційних операторів. Цифрові активи дедалі більше нагадують інші ринки електронної торгівлі за тим, як взаємодіють алгоритми, високочастотні стратегії та фрагментована ліквідність. Тому системи спостереження, які можуть обробляти великі обсяги даних із стаканів замовлень, відіграють природну роль.
Для розслідувань незаконної торгівлі (wash trading) можливість реконструювати життєвий цикл ордера та вивчити подання, зміни, скасування та виконання може надати цінний контекст щодо підозрілої активності.
Більша роль штучного інтелекту в нагляді за крипторинком
Зростання популярності цих інструментів відображає ширшу зміну в тому, як галузь сприймає зловживання на ринку. Торгівля за допомогою «вошингових методів» більше не є просто виявленням надзвичайно високого обсягу та припущенням, що щось не так. Складний нагляд вимагає набагато ширшого погляду на поведінку ринку.
Найпотужніші системи дедалі частіше поєднують кілька шарів інформації. Рухи в стакані ордерів можна порівнювати з фактичними виконаннями. Торгові моделі можна пов'язувати з активністю гаманця. Активність на одній біржі можна порівнювати з тим, що відбувається в іншій. Історичну поведінку також можна використовувати для визначення того, чи поводиться певний трейдер або гаманець незвично.
Штучний інтелект особливо корисний, оскільки обсяг інформації, що використовується, просто занадто великий для ручної обробки людьми. Моделі машинного навчання можуть просіювати мільйони транзакцій та виявляти закономірності, на виявлення яких аналітикам знадобилися б дні чи тижні.
Однак, ШІ не усуває потреби в людській оцінці. Підозріла закономірність не є автоматично доказом зловживання на ринку. Chainalysis, наприклад, чітко розрізняє це у своєму дослідженні wash-trading, зазначаючи, що поведінковий аналіз виявляє закономірності, а не доводить намір.
Зрештою, це може бути найважливішою роллю цих платформ. Замість того, щоб замінити слідчих, вони дають командам з дотримання вимог спосіб зосередити свою увагу на тому, що найважливіше. Оскільки криптовалютні ринки стають глибшими, швидшими та взаємопов'язанішими, це поєднання машинного аналізу та людського судження, ймовірно, стане центральною частиною підтримки довіри до ринків цифрових активів.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, штучному інтелекті, інвестиціях та широкій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
інші статті
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, штучному інтелекті, інвестиціях та широкій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
