加密货币领域的人工智能有哪些？

2024年05月29日

人工智能在加密货币领域展现了广泛的用途，包括交易、安全和风险管理等领域。

数字资产交易产生了大量的数据，这些数据反过来可以被处理、分析，并用于辅助决策。例如，公司如 Glassnode 收集和分析链上数据，为交易者和投资者提供可能的价格变动洞察，而像 Chainalysis 这样的公司则追踪与链上欺诈和黑客事件相关的资金流动，为执法机构和私营公司提供服务。

人工智能提供了在加密货币领域的许多领域自动化和增强数据处理与分析的机会，以及自动化那些人类效率较低的任务。因此，我们可以期待人工智能继续发展，并在加密货币领域中发挥更重要的作用。

人工智能和区块链技术结合的项目也发现了更广泛的用例，比如区块链可以用于增强人工智能透明度和扩大数据存储能力的情况。本文的范围仅涵盖与加密货币相关的人工智能。

加密货币交易中的人工智能

交易是人工智能和加密货币结合中最为发达的领域之一，因为像 3Commas 和 CryptoHopper 这样的算法交易机器人自 2017 年以来已经存在。交易机器人是可编程的交易策略软件，允许用户自定义多个参数，以响应特定趋势或市场模式、基于技术指标进行交易，或作为更广泛风险管理策略的一部分。

机器人可以分析大量历史市场数据，并在每秒执行成千上万次交易（取决于基础设施的延迟）而不会有人为错误的风险。

然而，使用机器人进行交易也可能带来风险。即使市场行为与预期不符，机器人也会继续执行编程好的策略，导致意外后果。此外，由于算法是由人类配置的，编程可能包含错误，这意味着即使市场表现符合预期，机器人的表现也可能不如预期。因此，对算法交易策略进行回测至关重要。

预测性分析是人工智能的强大用例，在加密货币领域有大量数据可用于喂养预测算法。除了历史价格变动和链上及链下交易数据，预测引擎还可以解析社交媒体、新闻出版物和在线论坛以收集情感数据。用户可以访问这些数据，并使用它来模拟基于某些条件的未来情景。这些模型然后可以用于开发交易和风险管理策略。

预测性分析是一个不断发展的领域，许多平台和模型仍处于最初阶段，可能没有利用所有可用的数据源。因此，任何特定预测的准确性不一定可靠。

由于大多数公共区块链以假名运作，检测加密货币领域的欺诈是出了名的困难。如丝绸之路 (Silk Road)的Ross Ulbricht等犯罪分子常常因为他们在线留下的真实身份线索而被抓获。区块链技术的不可变性往往意味着一旦资金被盗，就无法恢复。

人工智能合规工具现在可以实时扫描区块链交易活动，识别可疑的钱包和交易，通知当局甚至干预以阻止交易。算法还可以不断地从欺诈行为者使用的新技术中学习，使反应更迅速，防止欺诈。

人工智能工具还可用于代码审计，快速解析智能合约编程并识别可能被黑客利用的任何漏洞。

人工智能在银行和加密货币领域已被广泛用于减少参与“了解你的客户（KYC）”检查的操作工作量。KYC 服务提供商使用人工智能扫描身份证件，寻找真实性的标识，以及任何异常，并确保它符合通过检查所需的参数，如年龄或居住权。

上面提到的许多用例可能会作为全面风险管理策略的一部分联合应用。例如，交易算法可以编程响应给定资产组合中市场条件的变化以减少损失，而欺诈工具有助于避免黑客和盗窃事件。

人工智能提供的可扩展性也可以以其他方式降低风险。例如，自动化使管理多个不同账户变得更容易，允许跨多个平台和协议多样化投资组合，如果一个或多个平台受到损害，降低损失风险。

人工智能代币是加密货币市场的一个细分市场，代表基于区块链的 AI 项目的代币，例如 AI 交易算法，或用于 AI 相关用例（如算法或数据）的去中心化市场。人工智能代币通常在其各自平台内具有实用性，例如支付交易费用或访问服务，或可能用于质押或治理。

包括在 AI 类别中的代币项目的示例包括去中心化交易平台 Injective（INJ）、图形协议 The Graph（GRT）以及数字渲染服务网络 Render（RNDR）。