加密货币市场早已超越了可疑交易活动可以简单归咎于又一轮波动性的时代。随着交易量不断增长、数字资产在中心化交易所、去中心化协议和衍生品交易场所广泛交易,真实市场活动与人为制造的需求之间的界限越来越难以辨别。

虚假交易(wash trading)仍然是最典型的例子之一。交易者可以反复买卖同一资产——有时通过关联账户或钱包——而不实质性改变其经济头寸。其结果可能是虚增的交易量,使某个代币看起来比实际情况更具流动性或更受欢迎。Chainalysis已开发了链上方法来识别与疑似虚假交易相符的模式,同时指出仅凭行为信号并不能证明意图。其2025年的研究估计,疑似虚假交易在部分区块链上的交易量可能高达25.7亿美元。

这正是人工智能和先进行为分析发挥日益重要作用的地方。现代监控系统检查海量订单、交易、钱包和市场数据的速度,远超任何人工合规团队。它们不再只是寻找异常偏高的交易量,而是可以对比交易行为、订单簿动态、钱包关系以及不同交易场所之间的活动,识别出值得进一步审查的模式。

以下是在这一领域表现突出的十个平台。

Solidus Labs

Solidus Labs的业务理念是,加密货币市场监控需要超越单笔交易来审视。其Trade Surveillance平台将交易行为与订单簿动态、资金流、链上活动及其他信号相结合,以识别碎片化市场中潜在的滥用行为。

这种方法与虚假交易尤为相关,因为当单笔交易被孤立审视时,这种行为很难被理解。Solidus表示,其技术除虚假交易外,还可识别幌骗(spoofing)、分层欺骗(layering)、内幕交易、抢跑(front-running)、拉高出货(pump-and-dump)以及跨场所操纵等行为。

该平台同时面向中心化和去中心化市场设计,使交易所和其他交易场所能够跨不同产品调查活动,而不是将每个市场视为孤立的岛屿。其对行为分析和较新的代理式AI能力的运用,也预示着监控技术的发展方向:从单纯生成警报,到帮助合规团队理解某项活动为何可疑。

Kaiko Market Surveyor

Kaiko从重数据的角度切入市场滥用检测。其Market Surveyor产品将公司的市场数据与自动化监控相结合,旨在识别CeFi和DeFi中的潜在滥用行为,具体涵盖虚假交易、幌骗、抢跑及其他形式的操纵。

Kaiko最大的优势之一是其监控技术背后市场数据的广度。该平台并非缺乏背景的情况下评判交易所的交易活动,而是可以将活动与更广泛的市场图景进行对比——在判断异常交易量激增是真实还是孤立异常时,这一区别至关重要。

Kaiko还强调减少误报,这是AI驱动合规中日益重要的一环。只有分析师能够实际调查的警报才有价值,过多微弱的警报会将严重案件掩埋在噪音之下。

2026年,该公司通过收购Amberdata强化了其数据与分析能力,将额外的数字资产市场和区块链数据能力纳入Kaiko体系。

Eventus Validus

Eventus已成为自动化交易监控领域的另一个重要名字,尤其是在交易所和受监管的数字资产交易场所中。其Validus平台运用机器学习、自动化和可配置的监控程序来识别可疑交易行为,并对警报进行优先级排序以便调查。

虚假交易是Validus可监控的行为之一,此外还包括自成交、幌骗、分层欺骗、内幕交易和其他形式的市场操纵。该平台能够从众多来源摄取数据并实时运行——这对于永不真正休市的市场而言是一项关键能力。

Eventus还在向更新兴的市场扩展。2026年8月,STX宣布已在其受监管的事件合约交易所部署Validus进行交易监控,覆盖包括加密货币在内的领域。

Frank AI的加入为Validus平台增加了另一层AI驱动分析,使用户能够以自然语言查询监控信息,并自动化警报审查和报告等任务。

Nasdaq SMARTS

Nasdaq通过其SMARTS市场监控技术,将数十年的传统市场监控经验带入数字资产领域。

SMARTS运用人工智能和机器学习来识别异常、评估风险并在各市场中排定案件优先级。Nasdaq将其方法描述为基于行为和风险的方法,这意味着系统的设计初衷是在决定哪些活动值得关注时,超越简单的阈值突破。

这一区别在加密领域尤为重要。交易量的突然增加并不自动意味着操纵——市场可能因新闻、上新、清算或真实投资者需求而剧烈波动。监控系统必须将这些事件与看似协调或人为制造活动的模式区分开来。

因此,Nasdaq的技术更像是一个广泛的市场滥用监控引擎,而非仅针对加密货币的虚假交易检测器。不过,对于跨多个资产类别运营的交易所和机构而言,这种更广泛的覆盖可能非常有价值。

Chainalysis

Chainalysis或许更以区块链调查、非法金融监测和加密合规而闻名,但其分析能力也延伸至市场操纵研究。

该公司已开发出检查链上交易模式的方法,这些模式可能表明存在虚假交易。其分析侧重于行为特征,如活动集中、重复交易和异常交易关系,而不是断言某个特定钱包在确定性地操纵市场。

这一区别很重要。区块链数据可以揭示发生了什么,但并不总能揭示原因。一群钱包之间反复相互交易可能很可疑,但调查人员在断定该活动是蓄意操纵市场之前,仍需要更多信息。

Chainalysis的优势在于将这些交易模式与更广泛的区块链情报相连接,帮助调查人员从一笔孤立的可疑交易,扩展到对钱包、实体和资金流向的更全面认识。

TRM Labs

TRM Labs采取了类似的以情报为核心的方法。其平台将区块链数据、归属分析、行为情报和AI辅助调查相结合,帮助组织识别加密生态系统中的可疑活动。

当可疑交易活动跨越多个钱包或网络时,TRM的行为能力尤为有用。调查人员不必依赖交易数值,而可以检查资金如何流动、哪些实体相互往来,以及某些行为是否与已知风险模式相符。

这使得TRM在市场滥用检测的调查端非常有用。监控警报可能标记出异常情况,但区块链情报可以帮助确认表面独立的钱包是否互相关联,或该活动是否属于更大骗局的一部分。

随着去中心化市场日益碎片化,跨链追踪行为的能力正变得越来越重要。

Elliptic Investigator

Elliptic是另一家老牌区块链情报提供商,现已进一步进军自动化行为检测领域。

其Investigator平台可以利用链上线索自动识别可疑的钱包行为,包括欺诈性NFT订单和虚假交易。该公司表示,其行为检测技术能够标记与多种类型加密骗局及其他可疑活动相关的模式,而无需调查人员手动梳理每一笔交易。

这一能力对于通过钱包而非传统交易所账户进行虚假交易的市场尤为相关。调查人员可以检查活动是否集中于关联地址之间、资产是否以循环模式转移,以及交易行为是否类似已知的操纵手法。

Elliptic还强调了代币化资产面临的更广泛的市场操纵风险,指出异常的协同买入、循环交易以及快速囤积后抛售等行为可以提供有用的行为信号。

NICE Actimize SURVEIL-X

NICE Actimize的SURVEIL-X是为更广泛的金融市场环境设计的,但其AI能力使其与处理数字资产的公司同样相关。

该平台运用异常检测、机器学习和其他分析技术来识别可疑交易模式。其市场监控工具可检测包括虚假交易、抢跑、内幕交易和其他形式市场滥用在内的场景。

SURVEIL-X的独到之处在于其侧重于重建事件和理解行为,而不是在规则被触发时简单地发出警报。该系统可以跨产品和跨市场检查活动,这在操纵涉及相关工具或多个场所时非常有用。

NICE还为其监控技术加入了生成式AI能力,公司表示该技术有助于减少误报,并提高对真实不当行为风险的识别。

Scila Surveillance

Scila多年来一直为金融市场开发AI辅助监控,如今在传统资产类别之外也支持数字资产。

其Scila Surveillance平台提供实时监控、AI警报、数据分析以及超过120条可配置的警报规则。该公司将其方法描述为可解释AI,强调为分析师提供背景信息,说明为何某段交易活动序列被视为异常。

这种可解释性很重要,因为市场监控并不仅仅是寻找异常的竞赛。合规团队最终可能需要向监管机构、审计师或内部调查团队解释某条警报,而一个在没有有意义背景的情况下产生可疑评分的黑盒模型,可能难以令人信赖。

Scila还明确支持数字资产,使其成为希望在同一基础设施上覆盖传统和加密市场的公司中较为灵活的选择之一。

Aquis Market Surveillance

Aquis Exchange同样在市场监控领域投入了人工智能和机器学习。其监控技术实时监控订单簿活动,并围绕无序交易和潜在违规行为生成警报。

该公司还单独介绍了其与德比大学(University of Derby)合作开发的AI与机器学习监控系统,该系统专为异常检测和市场监测而设计。

Aquis的技术并非仅围绕加密货币构建,但对于机构运营者而言,这实际上可能正是其吸引力的一部分。数字资产在算法、高频策略和碎片化流动性的交互方式上,日益与其他电子交易市场相似。因此,能够处理大量订单簿数据的监控系统自然有其用武之地。

对于虚假交易调查而言,重建订单生命周期并检查提交、修改、取消和成交的能力,可以为可疑活动提供有价值的背景信息。

AI在加密市场监控中日益重要的角色

这些工具的兴起反映了行业对市场滥用认知的更广泛变化。虚假交易不再只是发现异常偏高的交易量数字据此认定有问题;复杂的监控需要对市场行为有更宽广的视野。

最强大的系统正日益将多个层面的信息结合起来。订单簿变动可与实际成交进行对比。交易模式可与钱包活动相关联。一个交易所的活动可与其他地方的情况进行比对。历史行为也可用于判断某个特定交易者或钱包是否行为异常。

AI之所以格外有价值,是因为所涉及的信息量之大,已远非人力所能手动处理。机器学习模型可以梳理数百万笔交易,识别出否则需要分析师数天甚至数周才能发现的模式。

尽管如此,AI并不能消除对人工判断的需求。可疑模式并不自动构成市场滥用的证据。例如,Chainalysis在其虚假交易研究中明确区分了这一点,指出行为分析识别的是模式,而非证明意图。

这或许最终正是这些平台最重要的角色。它们并非取代调查人员,而是为合规团队提供了一种将注意力集中在最关键之处的方式。随着加密市场变得更深、更快、更互联,机器规模分析与人工判断的结合,很可能成为维持数字资产市场公信力的核心要素。

本文基于Metaverse Post的报道。