AI出动追捕：智能代理如何追踪加密货币犯罪分子

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人工智能如何帮助更快发现可疑资金流

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Mira Kyivska

05.04.2026

AI出动追捕：智能代理如何追踪加密货币犯罪分子 — 人工智能如何帮助更快发现可疑资金流

过去，在区块链上追踪罪犯是一个漫长而耗费精力的过程，每一个新钱包都可能将调查带入死胡同。如今，这项工作越来越多地由人工智能接管：它能迅速将零散的转账信息拼凑在一起，变成一幅连贯的图画。这不仅改变了调查方法，也改变了整个加密货币市场的游戏规则。

本文翻译自原文。点击此处阅读由我们的通讯员撰写的原文.

从匿名到透明

从一开始，区块链就制造了一种匿名的假象。没有名字的地址、没有银行的交易、资金的流动--就像混乱的数字流。在很长一段时间里，人们确实很难了解钱包背后是谁，资金流向何处。这种匿名性使加密货币成为影子计划--洗钱、资助非法服务和绕过制裁--的便利工具。问题不在于数据不可用，而在于数据太多、分散且无序。

随着更明确规则的出现，情况开始发生变化。美国、欧洲和亚洲国家收紧了对交易所的要求，引入了 KYC，并对可疑交易实施监控。与此同时，区块链分析工具也在不断发展，学会了对地址进行聚类、追踪资金流并将其与现实世界的服务联系起来。

因此，一个长期以来被认为实际上是匿名的系统正在变成最透明的金融基础设施之一。区块链一直是一个公共账本。现在，这些痕迹也可以被快速读取、关联和归属。

区块链阅读 "市场是如何出现的

随着监管的收紧和加密货币与传统金融的深度融合，一个能够系统分析区块链数据的独立工具市场逐渐形成。如果说早期此类调查还只是爱好者和小众专家的领域，那么随着时间的推移，它们已经变成了商业产品。

Elliptic、Chainalysis以及后来的TRM Labs等公司开始构建平台，收集来自多个区块链的数据，对地址进行聚类，追踪资金流，并标记风险活动。重要的是，这些解决方案从未面向零售用户，而是面向大型客户--政府机构、执法部门、银行和加密货币交易所。

交易所利用这些系统对交易和客户进行筛查，银行利用这些系统避免与 "肮脏 "资金打交道，政府机构则利用这些系统进行调查和执行制裁。

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值得注意的是，它们的有效性很快在实践中得到了证明。这些工具已被用于调查大规模洗钱计划、关闭非法服务以及追踪与受制裁辖区相关的交易。

人工智能如何进入区块链分析领域

早在当前的热潮之前，人工智能就已成为帮助加速区块链分析的工具。早在2019年，依利浦就与麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室（MIT-IBM Watson AI Lab）共同发布了一个大型比特币交易标签数据集，用于训练旨在检测非法活动的模型。

这些方法解决了市场的核心问题--数据量。在处理数十亿笔交易和跨越多个网络的复杂路径时，人类根本无法快速处理所有信息。这就是为什么分析师越来越依赖于能够识别海量数据集模式并发现人工分析无法发现的联系的模型。2024 年，依利浦报告了一项基于近 2 亿笔比特币交易的新研究，在这项研究中，经过训练的模型不仅能检测出单个可疑钱包，还能检测出整个洗钱计划。

随着时间的推移，这些系统的作用不断扩大。它们不仅开始标记风险，还开始帮助构建调查：跟踪资金流、建议地址之间可能存在的联系以及减少分析时间。依利浦明确表示，这些模型有助于发现新的洗钱计划和以前未知的非法钱包，其结果已被用于改进其产品。