A Chainalysis Lança Agentes de IA para Democratizar a Inteligência e a Conformidade na Blockchain

Novos agentes de IA da Chainalysis simplificam a análise da blockchain, preservando a exactidão, a auditabilidade e a supervisão humana.

A Chainalysis apresentou uma nova série de agentes de IA, para alargar o acesso à inteligência sobre blockchain entre organizações. O crescente recurso à IA por parte de cibercriminosos aumentou a pressão sobre as equipas de conformidade para responderem mais rapidamente. A empresa de analítica de blockchain enquadrou a mudança como uma resposta directa a esse ambiente de ameaça em constante alteração.

A Chainalysis visa o crime cripto automatizado com novas ferramentas de investigação com IA

A Chainalysis apresentou os seus primeiros agentes de inteligência sobre blockchain. Falando na conferência anual Links da empresa, o CEO Jonathan Levin afirmou que os criminosos estão agora a usar a automação para alargar a fraude e a lavagem de dinheiro. Isto aumentou a procura por ferramentas que consigam acompanhar a velocidade e a escala destas actividades.

Ao longo da última década, a Chainalysis analisou biliões de transacções e apoiou mais de dez milhões de investigações. Os seus novos agentes de IA foram construídos directamente sobre este conjunto de dados existente, e não adicionados como um sistema separado. Esta abordagem permite que os utilizadores pesquisem e interpretem a actividade na blockchain usando inteligência estabelecida.

Segundo a empresa, os agentes também combinam os conjuntos de dados, as ferramentas de analítica e o conhecimento de investigação da empresa num único sistema. Investigadores, equipas de conformidade e executivos podem agora obter conhecimentos a partir dos dados da blockchain sem formação avançada. A empresa descreveu a mudança como uma abordagem mais acessível e assistida por IA para a tomada de decisões.

A Chainalysis continua a posicionar o seu conjunto de dados como um dos mais confiáveis do sector. Além disso, governos, instituições financeiras e empresas de cripto dependem dos seus dados para investigações e conformidade. Os tribunais também aceitaram as suas conclusões em casos importantes, reforçando a sua credibilidade em contextos legais.

A InvestigationTools pretende dimensionar a análise cripto entre equipas

Obter conhecimentos significativos a partir de dados de blockchain antes exigia experiência especializada. A Chainalysis pretende agora remover essa barreira com novos agentes de IA que simplificam a interacção com conjuntos de dados complexos. A declaração da empresa salientou que as equipas podem alargar a sua produção analítica sem aumentar o número de colaboradores.

Os princípios de concepção por detrás dos agentes centram-se sobretudo na fiabilidade e no controlo. A qualidade dos dados continua a ser central, pois entradas incorrectas poderiam levar a conclusões falhas à escala. A Chainalysis sublinhou que o seu conjunto de dados oferece uma profundidade e uma exactidão fortes em comparação com alternativas.

Fiabilidade e controlo continuam a ser centrais na concepção do sistema. Dados de elevada qualidade são críticos, uma vez que entradas fracas podem levar a conclusões incorrectas à escala. A Chainalysis mantém que o seu conjunto de dados oferece uma profundidade e uma exactidão fortes em comparação com alternativas.

Anos de experiência em investigação e conformidade também moldam a forma como os agentes funcionam. O contexto e o raciocínio integrados permitem uma interpretação mais rápida e mais precisa da actividade na blockchain.

Além disso, a auditabilidade continua a ser uma prioridade central, dado que fluxos de trabalho determinísticos são concebidos para produzir resultados consistentes quando fornecidos com entradas idênticas. Esta é uma exigência crítica para decisões de conformidade que precisam ser repetíveis e defensáveis.

Ao mesmo tempo, os modos exploratórios oferecem flexibilidade, permitindo que os utilizadores identifiquem padrões com uma separação clara entre as duas abordagens. A supervisão humana também está incorporada no sistema, com os utilizadores a determinarem quanta automação é aplicada e em que pontos é necessário o julgamento humano.