Chainalysis 推出的新型 AI 代理在保持准确性、可审计性和人工监督的同时，简化了区块链分析。
Chainalysis 已推出一套新的由 AI 驱动的代理，旨在扩大各组织对区块链情报的获取。网络犯罪分子对 AI 的日益使用，增加了合规团队的压力，要求其更快响应。该区块链分析公司将这一举措定位为对不断变化威胁环境的直接回应。
Chainalysis 推出了其首批区块链情报代理。在公司年度 Links 会议上，首席执行官 Jonathan Levin 表示，犯罪分子现在正使用自动化来扩大诈骗和洗钱。 这增加了对能够跟上这些活动速度与规模的工具需求。
在过去十年中，Chainalysis 分析了数十亿笔交易，并支持了超过一千万项调查。它的新型 AI 代理是直接建立在现有数据集之上的，而不是作为独立系统新增。 这种做法使用户能够使用既有情报来搜索并解读区块链活动。
据公司介绍，这些代理还将公司的数据集、分析工具和调查知识整合到一个系统中。现在，调查人员、合规团队和高管都可以从区块链数据中获得洞见，而无需高级培训。该公司将这一变化描述为一种更易用的、由 AI 辅助的决策方式。
Chainalysis 继续将其数据集定位为业界最可信的之一。此外，政府、金融机构和加密公司在调查与合规方面都依赖其数据。法院也在重大案件中接受了其调查结果，从而增强了其在法律环境中的可信度。
从区块链数据中获取有意义的洞见，以往一次需要专业化的专业知识。Chainalysis 现在希望通过新的 AI 代理来消除这一门槛，这些代理可简化与复杂数据集的交互。公司声明指出，团队可以在不增加人员编制的情况下，扩大其分析产出。
这些代理背后的设计原则高度关注可靠性与控制。数据质量始终是核心，因为不准确的输入可能会在规模化应用中导致错误结论。Chainalysis 强调，与替代方案相比，其数据集提供了更强的深度与准确性。
可靠性与控制仍然是该系统设计的核心。高质量数据至关重要，因为糟糕的输入可能会在规模化应用中导致不准确的结论。Chainalysis 坚称，与替代方案相比，其数据集提供了更强的深度与准确性。
多年的调查与合规经验也塑造了这些代理的运作方式。内置的上下文与推理能力，使其能够更快、更精准地解读区块链活动。
此外，可审计性仍然是首要优先事项，因为为了在给定完全相同输入时产生一致结果，设计了确定性工作流程。这是一个关键要求，尤其是对于那些必须可重复且可辩护的合规决策而言。
同时，探索模式提供灵活性，让用户能够在两种方法之间明确分隔的前提下识别模式。系统中也内置了人工监督机制，用户可以决定自动化的程度以及在哪些环节需要人工判断。
