中国人民公安大学研究团队近日开发出一套用于识别非法加密货币交易的人工智能框架，据研究结果显示，该系统识别准确率接近90%，可协助分析比特币等加密资产交易中可能存在的洗钱及其他违法行为。
据了解，该框架将记忆模块与大语言模型相结合，针对加密货币交易具有匿名性、跨境流动及交易链条复杂等特点，对大量交易数据进行分析，从中识别潜在的异常及非法资金活动。
相关研究成果已发表于5月刊的同行评审期刊《情报杂志》。研究团队表示，与传统检测方式相比，该技术不仅能够提高可疑交易识别能力，同时具备一定的可解释性及推广价值，有望为监管及执法部门调查虚拟货币相关经济犯罪提供新的技术支持。
近年来，利用虚拟货币进行洗钱及地下资金转移的问题持续受到关注。根据中国最高人民检察院公布的数据，2025年全国检察机关共起诉3259名涉及利用虚拟货币及地下钱庄实施洗钱犯罪的嫌疑人。
研究团队认为，随着加密货币犯罪手法不断变化，人工智能技术未来可进一步应用于复杂交易网络分析及风险识别，为追踪非法资金流向和打击相关金融犯罪提供辅助。
