Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Обнаружение манипуляций

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Манипуляции на рынке криптовалют: Нечестные практики, такие как накачка и сброс (pump and dump), манипуляции с объемом торгов и ценой.
  2. Отсутствие прозрачности: Сложность в отслеживании и анализе подозрительных транзакций и активностей на децентрализованных платформах.
  3. Регуляторные требования: Необходимость соответствия новым и уже существующим регуляторным нормам, направленным на предотвращение манипуляций и мошенничества.

Типы бизнеса​

  • Криптобиржи
  • Регуляторные органы
  • Инвестиционные фонды
  • Аналитические компании

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции​

  1. Анализ транзакций: Автоматическое выявление подозрительных паттернов в транзакциях.
  2. Мониторинг рынка: Постоянное отслеживание изменений на рынке для выявления аномалий.
  3. Генерация отчетов: Создание детализированных отчетов для регуляторов и внутреннего использования.
  4. Оповещения: Мгновенные уведомления о выявленных манипуляциях.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Интеграция в существующие системы мониторинга.
  • Мультиагентное использование: Совместная работа нескольких агентов для анализа данных с разных платформ.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для выявления паттернов и аномалий.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных, таких как новости и социальные медиа.
  • Анализ временных рядов: Для прогнозирования и выявления аномалий в данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Получение данных с криптобирж, блокчейнов и других источников.
  2. Анализ данных: Применение моделей машинного обучения для выявления аномалий.
  3. Генерация решений: Создание отчетов и оповещений на основе анализа.

Схема взаимодействия​

[Криптобиржи] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Генерация отчетов] --> [Оповещения]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и регуляторных требований.
  2. Анализ процессов: Изучение существующих процессов мониторинга и анализа.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Настройка и обучение моделей на реальных данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "endpoint": "/predict",
  "method": "POST",
  "body": {
    "data": "historical_data",
    "model": "time_series"
  }
}

Ответ:

{
  "prediction": "anomaly_detected",
  "confidence": 0.95
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "endpoint": "/data",
  "method": "POST",
  "body": {
    "action": "add",
    "data": "new_transaction_data"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Data added successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "endpoint": "/analyze",
  "method": "POST",
  "body": {
    "data": "transaction_data",
    "model": "anomaly_detection"
  }
}

Ответ:

{
  "analysis": "anomaly_detected",
  "details": "suspicious_pattern"
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "endpoint": "/interact",
  "method": "POST",
  "body": {
    "action": "notify",
    "message": "anomaly_detected"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Notification sent"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /predict: Прогнозирование аномалий.
  2. /data: Управление данными.
  3. /analyze: Анализ данных.
  4. /interact: Управление взаимодействиями.

Примеры использования​

Кейс 1: Криптобиржа​

Задача: Выявление манипуляций с объемом торгов. Решение: Интеграция агента для мониторинга и анализа данных в реальном времени.

Кейс 2: Регуляторный орган​

Задача: Соответствие регуляторным требованиям. Решение: Использование агента для генерации отчетов и оповещений.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение.

Контакты