加密市場早已走過可疑交易活動可以輕易被當成又一輪波動而草草帶過的年代。隨著交易量不斷擴大，且數位資產如今在中心化交易所、去中心化協議與衍生品市場間交易，真實市場活動與人為製造需求之間的分界已越來越難以辨識。

洗售交易（wash trading）仍是最明顯的例子之一。交易者可以反覆買賣同一資產——有時透過相互關聯的帳戶或錢包——卻未實質改變自身的經濟部位。其結果可能是被灌水的成交量數字，讓某個代幣看起來遠比實際上更具流動性或更受歡迎。Chainalysis 已開發出鏈上方法來識別與疑似洗售交易相符的模式，同時指出單憑行為訊號並不能證明意圖。其 2025 年的研究估計，疑似洗售交易在特定區塊鏈上的交易量可能高達 25.7 億美元。

這正是人工智慧與進階行為分析發揮日益重要作用之處。現代監控系統檢視海量訂單、交易、錢包與市場數據的速度，遠非人工合規團隊所能及。它們不再只是尋找異常偏高的成交量，還能比對交易行為、訂單簿活動、錢包關聯以及不同交易場所的活動，從中識別值得進一步調查的模式。

以下是在這個領域表現突出的十個平台。

Solidus Labs

Solidus Labs 的業務理念建立在「加密市場監控必須超越單筆交易」之上。其 Trade Surveillance 平台將交易行為與訂單簿動態、資金流向、鏈上活動及其他訊號結合，碎片化的市場中識別潛在的操縱行為。

這種做法對洗售交易尤其相關，因為若單獨檢視個別交易，此類行為往往難以解讀。Solidus 表示，其技術能夠識別洗售交易，以及幌騙（spoofing）、誘多誘空（layering）、內線交易、搶跑（front-running）、拉高出貨（pump-and-dump）與跨場所操縱等行為。

該平台同時適用於中心化與去中心化市場，讓交易所與其他交易場所得以跨產品調查活動，而非將各個市場視為孤立島嶼。其對行為分析與較新的代理式 AI（agentic AI）能力的運用，也指出了監控技術的發展方向：從單純產生警報，到協助合規團隊理解某項活動為何可疑。

Kaiko Market Surveyor

Kaiko 從數據為本的角度切入市場操縱偵測。其 Market Surveyor 產品將該公司的市場數據與自動化監控結合，旨在識別 CeFi 與 DeFi 中的潛在操縱行為，明確涵蓋洗售交易、幌騙、搶跑及其他形式的操縱。

Kaiko 最大的優勢之一，是其監控技術背後的市場數據廣度。平台無須在缺乏脈絡的情況下判斷某交易所的交易活動，而能將活動與更廣泛的市場圖景進行比對——在判斷異常成交量飆升究竟屬實或僅是孤立異常時，這一點至關重要。

Kaiko 也強調降低誤報，這是 AI 驅動合規中日益重要的一環。警報只有在分析師確實能夠調查時才有價值，過多品質不佳的警報可能讓重大案件淹沒在雜訊之中。

該公司於 2026 年透過收購 Amberdata 強化了其數據與分析布局，將更多數位資產市場與區塊鏈數據能力納入 Kaiko 體系。

Eventus Validus

Eventus 已成為自動化交易監控領域的另一個重要名字，尤其是對交易所與受監管的數位資產場所而言。其 Validus 平台運用機器學習、自動化與可配置的監控程序，識別可疑交易行為並為調查排定警報優先順序。

洗售交易是 Validus 可監控的行為，其他還包括自成交（self-trading）、幌騙、誘多誘空、內線交易及其他形式的市場操縱。平台能夠擷取來自眾多來源的數據並即時運作，這對從不真正收市的市場而言是一項關鍵能力。

Eventus 也持續擴展至新興市場。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，涵蓋範圍包括加密領域。

Frank AI 的加入為 Validus 平台增加了另一層 AI 驅動的分析能力，讓使用者能以自然語言查詢監控資訊，並自動化警報審查與報告等工作。

Nasdaq SMARTS

Nasdaq 透過其 SMARTS 市場監控技術，將數十年傳統市場監控經驗帶入數位資產領域。

SMARTS 運用人工智慧與機器學習來識別異常、評估風險並為各市場的案件排定優先順序。Nasdaq 將其方法描述為行為導向且基於風險，意指系統在判斷何種活動值得關注時，設計上會超越單純的門檻突破。

這種區分在加密領域尤為重要。交易量突然增加並不自動代表操縱——市場可能因新聞、上幣、清算或真實的投資人需求而劇烈波動。監控系統必須將這些事件與看似協同或人為活動的模式區分開來。

因此，Nasdaq 的技術更像是一套廣泛的市場操縱監控引擎，而非僅針對加密市場的洗售交易偵測工具。不過，對跨多種資產類別營運的交易所與機構而言，這種更廣泛的涵蓋範圍可能相當有價值。

Chainalysis

Chainalysis 或許以區塊鏈調查、非法金融監控與加密合規聞名，但其分析能力也延伸至市場操縱研究。

該公司已開發出檢視鏈上交易模式的方法，以發現可能顯示洗售交易的跡象。其分析聚焦於行為特徵，例如活動集中、重複交易與異常的交易關聯，而非宣稱某個特定錢包確定正在操縱市場。

這個區分很重要。區塊鏈數據能夠揭示發生了什麼，但未必能揭示原因。一群錢包反覆相互交易可能很可疑，但調查人員仍需要更多資訊，才能斷定該活動是刻意設計來操縱市場的。

Chainalysis 的優勢在於將這些交易模式與更廣泛的區塊鏈情報相連結，協助調查人員從單一可疑交易，擴展到對錢包、實與資金流向的更全面視野。

TRM Labs

TRM Labs 採取類似以情報為核心的方法。其平台結合區塊鏈數據、歸因分析、行為情報與 AI 輔助調查，協助組織識別加密生態系中的可疑活動。

當可疑交易活動跨越多個錢包或網路時，TRM 的行為能力尤其有用。調查人員不必僅依賴交易金額，還能檢視資金如何移動、哪些實體相互往來，以及某些行為是否符合已知的風險模式。

這使 TRM 在市場操縱偵測的調查面向格外有用。監控警報可能標記出異常之處，但區塊鏈情報能協助確定看似各自獨立的錢包是否相互關聯，或該活動是否屬於更大規模計畫的一部分。

隨著去中心化市場日益碎片化，跨鏈追蹤行為的能力正變得越來越重要。

Elliptic Investigator

Elliptic 是另一家歷史悠久的區塊鏈情報供應商，並已進一步跨足自動化行為偵測。

其 Investigator 平台能夠利用鏈上線索，自動識別可疑的錢包行為，包括詐欺性 NFT 訂單與洗售交易。該公司表示，其行為偵測技術能標記與多種類型加密騙局及其他可疑活動相關的模式，而無須調查人員逐一人工過濾每筆交易。

這項能力對以錢包而非傳統交易所帳戶進行洗售交易的市場尤其相關。調查人員可以檢視活動是否集中在相互關聯的地址之間、資產是否以循環模式移動，以及交易行為是否類似已知的操縱手法。

Elliptic 也強調代幣化資產面臨的更廣泛市場操縱風險，指出異常的協同買入、循環交易，以及快速累積後隨即出貨，都能提供有用的行為訊號。

NICE Actimize SURVEIL-X

NICE Actimize 的 SURVEIL-X 是為更廣泛的金融市場環境而設計，但其 AI 能力同樣適用於涉足數位資產的企業。

該平台運用異常偵測、機器學習與其他分析技術來識別可疑交易模式。其市場監控工具能偵測包括洗售交易、搶跑、內線交易及其他形式市場操縱在內的情境。

SURVEIL-X 的特色在於強調重建事件與理解行為，而非只要規則被觸發就發出警報。系統能夠檢視跨產品與跨市場的活動，這在操縱涉及相關金融工具或多個交易場所時特別有用。

NICE 也其監控技術加入了生成式 AI 能力，表示該技術有助於減少誤報，並改善對真實不當行為風險的識別。

Scila Surveillance

Scila 多年來持續為金融市場開發 AI 輔助監控，如今在傳統資產類別之外也支援數位資產。

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，強調為分析師提供脈絡，說明某段特定交易活動序列為何被視為異常。

這種可解釋性相當重要，因為市場監控並非單純比賽找出異常。合規團隊最終可能需要向監管機構、稽核人員或內部調查團隊解釋某項警報，而一個在缺乏有意義脈絡下產生可疑評分的黑箱模型，可能難以令人信賴。

Scila 也明確支援數位資產，使其成為希望在相同基礎設施上實現傳統與加密市場監控的企業中，較具彈性的選擇之一。

Aquis Market Surveillance

Aquis Exchange 同樣投資人工智慧與機器學習用於市場監控。其監控技術即時監控訂單簿活動，並針對失序交易與潛在違規發出警報。

該公司另外也公開談論過與德比大學（University of Derby）合作開發的 AI 與機器學習監控系統，專為異常偵測與市場監控而設計。

Aquis 的技術並非專為加密而建，但這反而可能是其對機構營運者的吸引力之一。數位資產在演算法、高頻策略與碎片化流動性交互作用的方式上，越來越像其他電子交易市場。因此，能夠處理大量訂單簿數據的監控系統自然有其用武之地。

在洗售交易調查方面，重建訂單生命周期並檢視提交、修改、取消與成交的能力，能為可疑活動提供寶貴的脈絡。

AI 在加密市場監控中日益重要的角色

這些工具的崛起，反映出產業對市場操縱思維的更廣泛轉變。洗售交易不再只是發現異常偏高的成交量數字就假定有問題；精密的監需要對市場行為有遠為寬廣的視野。

最強大的系統日益結合多個層次的資訊。訂單簿變動可以與實際成交比對；交易模式可以與錢包活動連結；某個交易所的活動可以與其他地方的狀況比較；歷史行為也可以用來判斷特定交易者或錢包的舉動是否異常。

AI 之所以格外有價值，是因為涉及的資訊量實在過於龐大，無法以人工方式處理。機器學習模型能夠篩選數百萬筆交易，找出分析師原本可能需要數天或數週才能發現的模式。

儘管如此，AI 並未消除對人工判斷的需求。可疑模式並不自動等於市場操縱的證據。例如，Chainalysis 在其洗售交易研究中明確做出這項區分，指出行為分析識別的是模式，而非證明意圖。

這或許最終才是這些平台最重要的角色。它們並非取代調查人員，而是為合規團隊提供一種方式，將注意力集中在最關鍵之處。隨著加密市場變得更深、更快且更互聯，機器規模的分析與人工判斷的結合，很可能成為維持數位資產市場可信度的核心要素。

本文根據 Metaverse Post 的報導改編。