Rynki kryptońskie dawno odeszły od czasów, gdy podejrzana aktywność handlowa mogła być zbyta jako kolejny epizod zmienności. W miarę jak wolumeny obrotu rosły, a aktywa cyfrowe rozprzestrzeniały się na giełdy scentralizowane, protokoły zdecentralizowane i rynki instrumentów pochodnych, granica między prawdziwą aktywnością rynkową a sztucznie kreowanym popytem staje się coraz trudniejsza do dostrzeżenia.

Wash trading pozostaje jednym z najwyraźniejszych przykładów. Trader może wielokrotnie kupować i sprzedawać aktyw — czasami przez połączone konta lub portfele — bez istotnej zmiany swojej pozycji ekonomicznej. Efektem może być zawyżony wolumen obrotu, który sprawia, że token wydaje się znacznie bardziej płynny lub popularny, niż jest w rzeczywści. Chainalysis opracował metody on-chain do identyfikacji wzorców zgodnych z podejrzewanym wash tradingiem, zaznaczając jednocześnie, że same sygnały behawioralne nie dowodzą zamiaru. Jego badania z 2025 roku szacowały, że podejrzewany wash trading mógł stanowić do 2,57 miliarda dolarów wolumenu na wybranych blockchainach.

Tu właśnie rośnie znaczenie sztucznej inteligencji i zaawansowanej analityki behawioralnej. Nowoczesne systemy nadzoru mogą analizować ogromne ilości danych o zleceniach, transakcjach, portfelach i rynku znacznie szybciej, niż kiedykolwiek mogłoby to zrobić ludzki zespół compliance. Nie szukają już jedynie nienaturalnie wysokiego wolumenu — mogą porównywać zachowania handlowe, aktywność w arkuszu zleceń, relacje między portfelami oraz aktywność na różnych platformach, aby identyfikować wzorce wymagające bliższego przyjrzenia się.

Oto dziesięć platform wyróżniających się w tej dziedzinie.

Solidus Labs

Solidus Labs zbudował swoją działalność wokół idei, że nadzór rynku kryptońskiego musi wykraczać poza pojedyncze transakcje. Jego platforma Trade Surveillance łączy zachowania handlowe z dynamiką arkusza zleceń, przepływami finansowania, aktywnością on-chain i innymi sygnałami, aby identyfikować potencjalnie nadużywające aktywność na podzielonych rynkach.

To podejście jest szczególnie istotne dla wash tradingu, który może być trudny do zinterpretacji, gdy pojedyncze transakcje ogląda się w izolacji. Solidus twierdzi, że jego technologia może wykrywać wash trading obok spoofingu, layeringu, insider tradingu, front-runnigu, działań typu-and-dump oraz manipulacji międzyplatformowych.

Platforma jest zaprojektowana dla rynków scentralizowanych i zdecentralizowanych, dając giełdom i innym miejscom obrotu możliwość badania aktywności w różnych produktach zamiast traktowania każdego rynku jako osobnej wyspy. Wykorzystanie analityki behawioralnej i nowszych możliwości agentowego AI wskazuje również kierunek rozwoju technologii nadzoru: od prostego generowania alertów do pomagania zespołom compliance w zrozumieniu, dlaczego dana aktywność może być podejrzana.

Kaiko Market Surveyor

Kaiko podchodzi do wykrywania nadużyć rynkowych z perspektywy intensywnie wykorzystującej dane. Jego produkt Market Surveyor łączy dane rynkowe firmy z automatycznym nadzorem zaprojektowanym do identyfikacji potencjalnych nadużyć zarówno w CeFi, jak i DeFi, obejmując w szczególności wash trading, spoofing, front-running i inne formy manipulacji.

Jedną z największych zalet Kaiko jest szerokość danych rynkowych stojących za jego technologią nadzoru. Zamiast oceniać aktywność handlową giełdy bez kontekstu, platforma może porównać ją z szerszym obrazem rynku — to rozróżnienie ma znaczenie przy określaniu, czy nietypowy skok wolumenu jest prawdziwy, czy jedynie odosobnioną anomalią.

Kaiko kładzie również nacisk na redukcję fałszywych alarmów, co jest coraz ważniejszym elementem compliance wspieranego przez AI. Alert jest użyteczny tylko wtedy, gdy analitycy mogą go faktycznie zbadać. Zbyt wiele słabych alertów może pogrzebać poważne sprawy pod górą szumu.

Firma wzmocniła swoją pozycję w zakresie danych i analityki w 2026 roku poprzez przejęcie Amberdata, dodając do grupy Kaiko dodatkowe możliwości w zakresie danych o rynku aktywów cyfrowych i blockchainie.

Eventus Validus

Eventus stał się kolejną ważną nazwą w automatycznym nadzorze transakcji, szczególnie dla giełd i regulowanych miejsc obrotu aktywami cyfrowymi. Jego platforma Validus wykorzystuje uczenie maszyn, automatyzację i konfigurowalne procedury nadzoru do identyfikacji podejrzanych zachowań handlowych i priorytetyzacji alertów do zbadania.

Wash trading należy do zachowań, które Validus może monitorować, obok self-tradingu, spoofingu, layeringu, insider tradingu i innych form manipulacji rynkowej. Platforma może przyjmować dane z licznych źródeł i działać w czasie rzeczywistym — to kluczowa zdolność dla rynków, które tak naprawdę nigdy się nie zamykają.

Eventus rozszerza również działalność na nowsze rynki. W sierpniu 2026 roku STX ogłosił, że wdrożył Validus do nadzoru transakcji na swojej regulowanej giełdzie kontraktów zdarzeniowych, obejmującej m.in. obszar kryptoński.

Dodanie Frank AI do Validus daje platformie kolejną warstwę analizy opartej na AI, umożliwiając użytkownikom odpytywanie informacji nadzorczych w języku naturalnym oraz automatyzację zadań takich jak przegląd alertów i raportowanie.

Nasdaq SMARTS

Nasdaq wnosi dekady doświadczenia w nadzorze rynków tradycyjnych do świata aktywów cyfrowych dzięki swojej technologii nadzoru rynku SMARTS.

SMARTS wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do identyfikacji anomalii, oceny ryzyka i priorytetyzacji spraw na rynkach. Nasdaq opisuje swoje podejście jako behawioralne i oparte na ryzyku, co oznacza, że system jest zaprojektowany tak, aby patrzeć dalej niż proste przekroczenia progów przy określaniu, która aktywność zasługuje na uwagę.

To rozróżnienie jest ważne w krypto. Nagły wzrost wolumenu obrotu nie oznacza automatycznie manipulacji — rynki mogą gwałtownie się poruszać z powodu wiadomości, notowań, likwidacji lub prawdziwego popytu inwestorów. System nadzoru musi oddzielić te zdarzenia od wzorców przypominających skoordynowaną lub sztuczną aktywność.

Technologia Nasdaq jest zatem raczej szerokim silnikiem nadzoru nadużyć rynkowych detektorem wash tradingu tylko dla krypto. Dla giełd i instytucji działających w wielu klasach aktywów taki szerszy zakres może być jednak cenny.

Chainalysis

Chainalysis jest znany przede wszystkim z dochodzeń blockchainowych, monitorowania nielegalnych finansów i compliance kryptońskiego, ale jego możliwości analityczne sięgają również badań nad manipulacją rynkową.

Firma opracowała metody badania wzorców obrotu on-chain, które mogą wskazywać na wash trading. Jego analiza koncentruje się na cechach behawioralnych, takich jak skoncentrowana aktywność, powtarzające się transakcje i nietypowe relacje handlowe, zamiast twierdzić, że konkretny portfel definitiywnie manipuluje rynkiem.

To rozróżnienie ma znaczenie. Dane blockchainowe mogą ujawnić, co się stało, ale nie zawsze dlaczego się stało. Klaster portfeli handlujących wielokrotnie między sobą może budzić podejrzenia, lecz śledczy nadal potrzebują dodatkowych informacji, zanim uznają, że aktywność została celowo zaprojektowana do manipulacji rynkiem.

Siłą Chainalysis jest zdolność łączenia tych wzorców handlowych z szerszą inteligencją blockchainową. To może pomóc śledczym przejść od odosobnionej podejrzanej transakcji do szerszego obrazu portfeli, podmiotów i przepływów środków.

TRM Labs

TRM Labs przyjmuje podobne, skoncentrowane na inteligencji podejście. Jego platforma łączy dane blockchainowe, atrybucję, inteligencję behawioralną i śledztwa wspomagane AI, aby pomóc organizacjom identyfikować podejrzaną aktywność w ekosystemie kryptońskim.

Możliwości behawioralne TRM są szczególnie przydatne, gdy podejrzana aktywność handlowa przenika przez wiele portfeli lub sieci. Zamiast polegać wyłącznie na wartościach transakcji, śledczy mogą badać, jak przemieszczają się środki, które podmioty wchodzą ze sobą w interakcje i czy określone zachowania odpowiadają znanym wzorcom ryzyka.

To czyni TRM użytecznym w dochodzeniowym aspekcie wykrywania nadużyć rynkowych. Alert nadzorczy może wskazać coś nietypowego, ale inteligencja blockchainowa może pomóc ustalić, czy pozornie oddzielne portfele są połączone, czy też aktywność stanowi część szerszego schematu.

W miarę jak rynki zdecentralizowane stają się coraz bardziej pofragmentowane, zdolność śledzenia zachowań między łańcuchami nabiera coraz większego znaczenia.

Elliptic Investigator

Elliptic to kolej ugruntowany dostawca inteligencji blockchainowej, który posunął się dalej w kierunku automatycznego wykrywania behawioralnego.

Platforma Investigator może automatycznie identyfikować podejrzane zachowania portfeli — w tym oszukańcze zlecenia NFT i wash trading — na podstawie wskazówek on-chain. Firma twierdzi, że jej technologia wykrywania behawioralnego może oznaczać wzorce związane z wieloma rodzajami oszustw kryptońskich i inną podejrzaną aktywność bez konieczności ręcznego przeglądania każdej transakcji przez śledczych.

Ta zdolność jest szczególnie istotna na rynkach, gdzie wash trading prowadzony jest przez portfele, a nie konwencjonalne konta giełdowe. Śledczy mogą badać, czy aktywność koncentruje się wśród połączonych adresów, czy aktywa poruszają się w okrężnych wzorcach i czy zachowania handlowe przypominają znane techniki manipulacji.

Elliptic zwrócił również uwagę na szersze ryzyka manipulacji rynkowej dotyczące aktywów tokenizowanych, wskazując, że nietypowe skoordynowane kupowanie, okrężny obrót oraz szybka akumulacja po której następuje sprzedaż mogą dostarczać użytecznych sygnałów behawioralnych.

NICE Actimize SURVEIL-X

SURVEIL-X firmy NICE Actimize jest zaprojektowany dla znacznie szerszego środowiska rynków finansowych, ale jego możliwości AI czynią go istotnym również dla firm zajmujących się aktywami cyfrowymi.

Platforma wykorzystuje wykrywanie anomalii, uczenie maszynowe i inne analizy do identyfikacji podejrzanych wzorców handlowych. Jej narzędzia nadzoru rynku mogą wykrywać scenariusze obejmujące wash trading, front-running, insider trading i inne formy nadużyć rynkowych.

Co czyni SURVEIL-X interesującym, to nacisk na rekonstrukcję zdarzeń i zrozumienie zachowań zamiast prostego wyzwalania alertów przy każdym naruszeniu reguły. System może badać aktywność w różnych produktach i na rynkach, co jest przydatne, gdy manipulacja obejmuje powiązane instrumenty lub wiele miejsc obrotu.

NICE dodało również możliwości generatywnego AI do swojej technologii nadzoru, twierdząc, że technologia ta może pomóc w redukcji fałszywych alarmów i poprawie identyfikacji rzeczywistego ryzyka niewłaściwego postępowania.

Scila Surveillance

Scila od lat rozwija nadzór wspomagany AI dla rynków finansowych i obecnie obsługuje aktywa cyfrowe obok tradycyjnych klas aktywów.

Jego platforma Scila Surveillance oferuje monitorowanie w czasie rzeczywistym, alerty AI, analitykę danych i ponad 120 konurowalnych reguł alertów. Firma opisuje swoje podejście jako wyjaśnialne AI, z naciskiem na dostarczanie analitykom kontekstu, dlaczego dana sekwencja aktywności handlowej została uznana za nietypową.

Ta wyjaśnialność ma znaczenie, ponieważ nadzór rynkowy nie jest po prostu wyścigiem w znajdowaniu anomalii. Zespoły compliance mogą ostatecznie musieć wyjaśnić alert regulatorom, audytorom lub wewnętrznemu zespołowi dochodzeniowemu. Model czarnej skrzynki, który produkuje podejrzany wynik bez istotnego kontekstu, może być zatem trudny do zaufania.

Scila wprost obsługuje również aktywa cyfrowe, co czyni ją jedną z bardziej wszechstronnych opcji dla firm, które chcą nadzoru nad rynkami tradycyjnymi i kryptońskimi z tej samej infrastruktury.

Aquis Market Surveillance

Aquis Exchange również zainwestował w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe dla nadzoru rynkowego. Jego technologia nadzoru monitoruje aktywność arkusza zleceń w czasie rzeczywistym i generuje alerty dotyczące nieuporządkowanego obrotu i potencjalnych naruszeń reguł.

Firma oddzielnie omawiała swoją współpracę z University of Derby nad systemem nadzoru opartym na AI i uczeniu maszynowym, zaprojektowanym do wykrywania anomalii i monitorowania rynku.

Technologia Aquis nie jest zbudowana wyłącznie wokół krypto, ale to może być właśnie część jej atrakcyjności dla operatorów instytucjonalnych. Aktywa cyfrowe coraz bardziej przypominają inne rynki elektroniczne w sposobie interakcji algorytmów, strategii wysokiej częstotliwości i pofragmentowanej płynności. Systemy nadzoru zdolne do przetwarzania dużych ilości danych arkusza zleceń mają zatem naturalną rolę do odegrania.

W dochodzeniach dotyczących wash tradingu zdolność rekonstrukcji cyklu życia zlecenia oraz badania składania, modyfikacji, anulowań i realizacji może dostarczyć cennego kontekstu wokół podejrzanej aktywności.

Większa rola AI w nadzorze rynku kryptońskiego

Wzrost znaczenia tych narzędzi odzwierciedla szerszą zmianę w tym, jak branża myśli o nadużyciach rynkowych. Wash trading nie jest już kwestią zauważenia nienaturalnie wysokiego wolumenu i założenia, że coś jest nie tak. Zaawansowany nadzór wymaga znacznie szerszego spojrzenia na zachowania rynkowe.

Najsilniejsze systemy coraz częściej łączą kilka warstw informacji. Ruchy arkusza zleceń można porównać z rzeczywistymi realizacjami. Wzorce handlowe można powiązać z aktywnością portfeli. Aktywność na jednej giełdzie można porównać z tym, co dzieje się gdzie indziej. Zachowania historyczne mogą również pomóc określić, czy dany trader lub portfelowuje się nietypowo.

AI jest szczególnie użyteczna, ponieważ ilość informacji jest po prostu zbyt duża, aby ludzie mogli je przetworzyć ręcznie. Modele uczenia maszynowego mogą przesiewać miliony transakcji i identyfikować wzorce, których odkrycie zajęłoby analitykom dni lub tygodnie.

Mimo to AI nie eliminuje potrzeby ludzkiego osądu. Podejrzany wzorzec nie jest automatycznie dowodem nadużycia rynkowego. Chainalysis wyraźnie rozróżnia to w swoich badaniach nad wash tradingiem, wskazując, że analiza behawioralna identyfikuje wzorce, a nie dowodzi zamiaru.

To może ostatecznie być najważniejsza rola tych platform. Zamiast zastępować śledczych, dają zespołom compliance sposób koncentracji uwagi tam, gdzie ma to największe znaczenie. W miarę jak rynki kryptońskie stają się głębsze, szybsze i bardziej powiązane, połączenie analizy na skalę maszynowej i ludzkiego osądu prawdopodobnie stanie się centralnym elementem utrzymywania wiarygodności rynków aktywów cyfrowych.

Niniejszy artykuł opiera się na materiałach Metaverse Post.