AI 诈骗的本质变化：从“攻破系统”到“诱导资金行为”
与早期钓鱼网站、私钥窃取或合约漏洞不同，AI 驱动的诈骗具备三个显著特征：
- 高度拟真：通过 AI 生成的语音、视频、社交账号，冒充项目方、客服、熟人或机构，极难通过表面判断真伪
- 身份合规但行为异常：受害者往往使用真实身份、合规账户主动转账
- 资金路径高度结构化：诈骗资金会被迅速拆分、汇集、跨链或兑换为稳定币，形成典型但非即时显性的异常模式
- 这直接暴露了一个现实问题：KYC 无法阻止用户“被骗后主动转账”。
监管与行业正在面对的难题：身份合规，不等于交易安全
在 AI 诈骗场景中，绝大多数交易在形式上是“合法的”：
- 发起者是真实用户
- 资产来源表面清晰
- 合约调用与转账行为符合链上规则
但从结果看，这些交易却构成了系统性资金掠夺。
因此，真正有效的风控不再是“你是谁”，而是：你正在做的这笔交易，是否符合正常行为逻辑？
这正是 KYT（Know Your Transaction）存在的核心价值。
KYT 在 AI 诈骗时代的关键作用
相较传统风控方式，KYT 以交易行为本身为分析对象，能够在 AI 诈骗大规模扩散的环境下，提供更具前瞻性的风险识别能力。
围绕当前诈骗形态，我们的 KYT 产品重点解决以下问题：
- 异常转账行为识别
识别突然出现的大额转账、异常频率操作、与历史行为明显不符的资金变动，及时标记“非理性交易行为”。
- 诈骗资金路径建模
对典型诈骗路径进行行为建模，精准识别“快速拆分—聚合—跨链—稳定币沉淀”等高风险模式。
- 高风险地址与行为网络识别
不仅标记单一黑地址，更识别围绕诈骗形成的地址网络与资金流结构，防止风险扩散。
- 实时预警与策略联动
在交易发生过程中触发预警，并可与延迟确认、人工复核、限额机制联动，减少用户与平台的实际损失。
从“防黑客”到“防被骗”：安全重心正在迁移
170 亿美元的数字背后，并不是 170 亿美元的技术失败，而是 对交易行为理解不足的代价。当 AI 可以轻易伪造身份、话术和信任关系时，唯一无法被轻易伪造的，是资金行为本身的逻辑一致性。
未来的加密安全竞争，不在于谁的系统更复杂，而在于谁更早识别异常行为、更快阻断风险路径。
结语：AI 诈骗时代，KYT 不再是风控选项，而是基础能力
Chainalysis 的报告不是警告未来，而是在描述已经发生的现实。在一个 诈骗高度“合法化”、行为高度“拟真化” 的时代，KYT 正在从合规工具，演变为加密生态中不可或缺的安全基础设施。
当下一笔诈骗交易发生之前，是否已经有人在看懂它的行为异常，将决定损失是否真的发生。