2026年十大人工智慧工具：偵測虛假交易與市場操縱行為
加密貨幣市場已經發生了翻天覆地的變化，不再像過去那樣，可疑的交易活動可以簡單地歸咎於市場波動。隨著交易量的成長，數位資產在中心化交易所、去中心化協議和衍生性商品市場廣泛分佈，真實市場活動與人為需求之間的界線變得越來越難以辨別。
虛假交易仍然是最明顯的例子之一。交易者可以反覆買賣某種資產，有時甚至透過關聯帳戶或錢包進行交易，而無需對其經濟狀況進行實質改變。這會導致交易量虛高，使代幣看起來比實際流動性或受歡迎程度高得多。 Chainalysis 開發了鏈上方法來識別疑似虛假交易的模式，同時指出僅憑行為訊號無法證明交易意圖。其 2025 年的研究估計，在選定的區塊鏈上，疑似虛假交易的交易量可能高達 2.57 億美元。
正因如此，人工智慧和先進的行為分析技術才顯得愈發重要。現代監控系統能夠以遠超過人工合規團隊的速度，分析大量的訂單、交易、錢包和市場數據。它們不再只關注異常高的交易量，而是能夠比較不同交易場所的交易行為、訂單簿活動、錢包關係和交易活動，從而識別出值得深入調查的模式。
以下是該領域十個表現突出的平台。
Solidus 實驗室
Solidus Labs 的商業理念是，加密貨幣市場監控不應僅限於單一交易。其交易監控平台將交易行為與訂單簿動態、資金流動、鏈上活動和其他訊號結合，以識別分散市場中潛在的違規行為。
這種方法對於虛假交易尤其重要，因為孤立地看待單筆交易時，這種行為可能難以理解。 Solidus公司表示，其技術不僅可以識別虛假交易，還可以識別欺騙交易、分層交易、內線交易、搶先交易、拉高出貨以及跨場操縱等行為。
該平台旨在服務集中式和去中心化市場，使交易所和其他交易場所能夠跨不同產品調查交易活動，而不是將每個市場視為孤立的孤島。它對行為分析和新型智能體人工智慧技術的運用也預示著監控技術的未來發展方向：從簡單的警報生成，到幫助合規團隊了解可疑活動的原因。
Kaiko市場調查員
Kaiko 從數據驅動的角度出發，致力於市場操縱檢測。其 Market Surveyor 產品將 Kaiko 的市場數據與自動化監控相結合，旨在識別 CeFi 和 Airbnb 市場中潛在的操縱行為。 DeFi該系統專門涵蓋虛假交易、欺騙性交易、搶先交易和其他形式的操縱行為。
Kaiko最大的優勢之一在於其監控技術背後龐大的市場數據。該平台並非脫離背景地判斷交易所的交易活動，而是能夠與更廣泛的市場情況進行比較。這對於判斷異常交易量激增是真實存在還是只是孤立的異常現象至關重要。
Kaiko 也強調減少誤報的重要性，這在人工智慧驅動的合規性中日益重要。只有當分析人員能夠真正調查警報時，警報才有用。過多的弱警報可能會將嚴重案件淹沒在大量無關資訊中。
該公司還在 2026 年透過收購 Amberdata 加強了其數據和分析地位，將更多的數位資產市場和區塊鏈數據能力納入 Kaiko 旗下。
有效事件
Eventus 已成為自動化交易監控領域的重要品牌，尤其是在交易所和受監管的數位資產交易平台方面。其 Validus 平台利用機器學習、自動化和可配置的監控程序來識別可疑交易行為，並對警報進行優先排序以便調查。
Validus平台能夠監控的市場行為包括虛假交易、套利交易、分層交易、內線交易以及其他形式的市場操縱。該平台能夠從眾多數據來源獲取數據，並可即時運行，這對於永不休市的市場至關重要。
Eventus 也一直在拓展其在新興市場的業務。 2026 年 8 月，STX 宣布已在其受監管的事件合約交易所部署 Validus 進行交易監控，涵蓋包括加密貨幣在內的多個領域。
Frank AI 的加入為 Validus 平台增添了另一層 AI 驅動的分析功能，使用戶能夠以簡單的語言查詢監控信息，並自動執行警報審查和報告等任務。
納斯達克SMARTS
納斯達克憑藉其SMARTS市場監控技術，將數十年的傳統市場監控經驗帶入數位資產領域。
SMARTS 利用人工智慧和機器學習技術來識別異常情況、評估風險並對各個市場的案例進行優先排序。納斯達克將其方法描述為基於行為和風險的，這意味著該系統在確定哪些活動值得關注時，會超越簡單的閾值突破。
在加密貨幣領域，這種區別至關重要。交易量的突然增加並不一定意味著存在操縱。市場劇烈波動可能是由於新聞發布、新股上市、清算或投資者真實需求所致。監控系統必須將這些事件與類似有組織或人為操縱的模式區分開來。
因此，納斯達克的技術更像是個覆蓋範圍廣的市場操縱監控引擎，而非僅針對加密貨幣的虛假交易偵測器。然而，對於跨多個資產類別運營的交易所和機構而言，這種更廣泛的覆蓋範圍可能極具價值。
Chainalysis
Chainalysis 或許更廣為人知的是其在區塊鏈調查、非法金融監控和加密貨幣合規方面的工作，但其分析能力也延伸到了市場操縱研究領域。
該公司開發了用於檢測鏈上交易模式的方法，這些模式可能表明存在虛假交易。其分析著重於行為特徵，例如交易活動集中、重複交易和異常交易關係，而不是斷言某個特定錢包存在虛假交易。 defi主動操縱市場。
這種區別至關重要。區塊鏈數據可以揭示發生了什麼，但並非總能揭示其發生的原因。大量錢包之間反覆進行交易可能令人懷疑，但調查人員仍需更多資訊才能斷定這種行為是蓄意操縱市場。
Chainalysis 的優勢在於能夠將這些交易模式與更廣泛的區塊鏈情報聯繫起來。這可以幫助調查人員從孤立的可疑交易入手，逐步了解錢包、實體和資金流動的全貌。
TRM實驗室
TRM Labs 也採取了類似的以情報為中心的策略。其平台結合了區塊鏈數據、歸因分析、行為情報和人工智慧輔助調查，幫助組織識別加密生態系統中的可疑活動。
當可疑交易活動涉及多個錢包或網路時，TRM 的行為分析功能尤其有用。調查人員無需僅依賴交易金額，還可以分析資金的流動方式、實體間的互動情況，以及某些行為是否符合已知的風險模式。
這使得TRM在市場操縱檢測的調查方面非常有用。監控警報可能發現異常情況，但區塊鏈情報可以幫助確定看似獨立的錢包之間是否存在關聯，或者這些活動是否屬於更廣泛計劃的一部分。
隨著去中心化市場日益分散，跨鏈追蹤行為的能力變得越來越重要。
橢圓調查員
Elliptic 是另一家成熟的區塊鏈智慧供應商，該公司已進一步拓展至自動化行為檢測領域。
Elliptic 的 Investigator 平台可以自動識別可疑的錢包行為，包括詐欺行為。 NFT 利用鏈上線索辨識虛假訂單和洗錢交易。該公司表示，其行為檢測技術可以標記與多種加密貨幣詐騙和其他可疑活動相關的模式，而無需調查人員手動篩選每一筆交易。
這種功能對於那些透過電子錢包而非傳統交易所帳戶進行虛假交易的市場尤其重要。調查人員可以檢查交易活動是否集中在關聯地址之間，資產是否以循環模式流動，以及交易行為是否類似於已知的操縱手段。
Elliptic 也強調了代幣化資產面臨的更廣泛的市場操縱風險，指出不尋常的協同購買、循環交易和快速累積後拋售可以提供有用的行為訊號。
NICE Actimize SURVEIL-X
NICE Actimize 的 SURVEIL-X 專為更廣泛的金融市場環境而設計，但其人工智慧功能也使其與處理數位資產的公司相關。
該平台利用異常檢測、機器學習和其他分析技術來識別可疑的交易模式。其市場監控工具可以檢測包括虛假交易、搶先交易、內線交易和其他形式的市場操縱行為。
SURVEIL-X 的獨特之處在於，它強調事件重構和行為理解，而不僅僅是在規則被違反時發出警報。該系統可以跨產品和市場分析活動，這在操縱行為涉及相關工具或多個交易場所時尤其有用。
NICE 還為其監控技術添加了生成式人工智慧功能，該公司表示，該技術可以幫助減少誤報，並提高對真正不當行為風險的識別能力。
Scila 監控
Scila 多年來一直致力於開發用於金融市場的 AI 輔助監控技術，現在除了傳統資產類別外，還支援數位資產。
其Scila Surveillance平台提供即時監控、AI警報、數據分析以及超過120條可配置的警報規則。該公司將其方法描述為可解釋AI，重點在於為分析師提供特定交易活動序列被視為異常的背景資訊。
這種可解釋性至關重要，因為市場監管並非只是一場尋找異常的競賽。合規團隊最終可能需要向監管機構、審計人員或內部調查團隊解釋警報內容。因此，一個缺乏有意義背景的黑盒子模型，如果只能產生可疑評分，就很難令人信服。
Scila 也明確支持數位資產，使其成為希望透過相同基礎設施監控傳統市場和加密市場的公司的更靈活的選擇之一。
Aquis市場監管
Aquis Exchange 也投資了人工智慧和機器學習技術，用於市場監控。其監控技術能夠即時監測訂單簿活動，並在出現異常交易和潛在違規行為時發出警報。
該公司還單獨討論了與德比大學合作開發人工智慧和機器學習監控系統，該系統旨在進行異常檢測和市場監控。
Aquis 的技術並非完全圍繞加密貨幣構建，但這或許正是其吸引機構投資者的原因之一。數位資產在演算法、高頻交易策略和分散流動性等方面的相互作用，日益與其他電子交易市場趨於相似。因此，能夠處理大量訂單簿資料的監控系統自然發揮重要作用。
對於虛假交易調查而言，能夠重建訂單的生命週期並檢查提交、修改、取消和執行情況，可以為可疑活動提供有價值的背景資訊。
人工智慧在加密貨幣市場監管中扮演更重要的角色
這些工具的興起反映了業界對市場操縱行為看法的更廣泛轉變。假交易不再只是發現異常高的交易量就斷定有問題那麼簡單。更精密的監控需要對市場行為有更全面的了解。
最強大的系統越來越多地整合多層資訊。訂單簿的變動可以與實際成交情況進行比較。交易模式可以與錢包活動關聯。一個交易所的活動可以與其他交易所的活動進行比較。歷史行為也可以用來判斷特定交易者或錢包是否有異常行為。
人工智慧之所以特別有用，是因為涉及的資訊量實在太大，人類根本無法手動處理。機器學習模型可以篩選數百萬筆交易，並辨識出分析師需要花費數天甚至數週才能發現的模式。
然而，人工智慧並不能取代人類判斷。可疑的交易模式並不一定能證明有市場操縱行為。例如，Chainalysis 在其虛假交易研究中明確區分了這一點，指出行為分析旨在識別交易模式，而不是證明交易意圖。
這或許才是這些平台最重要的作用。它們並非取代調查人員，而是讓合規團隊將精力集中在最關鍵的領域。隨著加密貨幣市場變得更加深入、快速且相互關聯，這種機器規模的分析與人類判斷相結合的方式，很可能成為維護數位資產市場公信力的核心要素。
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Alisa，一位熱心記者 MPost專注於加密貨幣、人工智慧、投資以及廣闊的領域 Web3。她對新興趨勢和技術有著敏銳的洞察力，提供全面的報道，讓讀者了解並吸引讀者了解不斷發展的數位金融領域。
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