打着“AI 智能体”“量化投资”“Web3.0”等概念的虚拟币项目，正在成为监管重点关注的对象。文章指出，这类项目往往以高额返利为诱饵，通过邀请码发展下线，按招募人数、充值金额和层级等级发放返利，借助虚拟货币去中心化、隐匿性强的特点扩大传播。
截至 2026 年 8 月初，香港“Fun Coffee”虚拟货币投资骗局已接获 225 宗举报，涉款高达 9,400 万港元。文章认为，这类案件只是同类风险中的一部分。
AI 如何识别“空气项目”
文章将 AI 形容为 7×24 小时在互联网上巡逻的“链上侦察兵”。在项目正式上线前，AI 已可以通过对白皮书、官网、团队背景和公开宣传材料的自动分析，对项目开展初步风险筛查。
白皮书与宣传材料检测
在白皮书检测方面，AI 可以识别多类异常特征，包括大量套用模板、缺乏技术原创性，技术描述前后矛盾、路线图难以落地，以及“100% 保本收益”“稳赚不赔”“百倍增长”等高风险宣传语。文章还提到，AI 也能识别出明显的 AI 生成痕迹，比如内容空洞、缺少实际技术实现。
2026 年 6 月，深圳市金融监管局发布风险提示，指出不法分子正打着“AI 智能体”“AI 量化投资”“Web3.0”等幌子开展非法集资。文章称，AI 系统通过对白皮书和宣传材料的自动分析，能够较快识别这类项目的共同特征，缩短发现周期。
社交媒体风险分析
文章指出，诈骗项目上线前通常会在社交媒体集中造势，包括找 KOL 站台、建立社群、发布软文并制造热度。AI 可以持续监测 X（原 Twitter）、Telegram、Discord 等平台，识别是否存在大量机器人账号刷屏、统一话术模板下的多账号同步推广、短期内异常买粉，以及通过制造 FOMO 情绪诱导用户仓促决策。
对于不少 Rug Pull 项目在上线前制造“社区火爆”假象的做法，文中认为，相关异常数据可以被 AI 快速识别，用于实现早期预警。
融资信息交叉验证
在融资包装上，文章称，“获得知名机构投资”是诈骗项目常用手段之一。AI 可自动交叉验证投资机构是否真实存在、是否确实投资该项目，合作伙伴是否公开披露合作信息，团队成员是否真实存在且 LinkedIn 资料是否匹配，以及 GitHub 是否存在持续代码开发，还是只有空仓库。
文章举例称，当项目宣称“获得 Binance 投资”时，AI 可以比对公开数据验证其真实性，帮助用户识别虚假宣传。
链上数据建模如何识别“拉人头”骗局
文章指出，白皮书和社群热度都可以包装，但资金流向更难伪造。相较传统金融，区块链的公开透明为监管提供了天然的数据基础，AI 可结合链上交易数据建立资金流分析模型，对异常行为持续监测。
识别金字塔资金结构
当 AI 监测到一个核心地址持续接收资金、下级地址不断增加，收益来源高度依赖新用户投入而非实际业务盈利，且资金流动呈现多层级分发结构时，系统会自动触发预警。文章称，这类模式与传统“拉人头”传销的资金模型高度一致，AI 通过对交易路径的实时分析，可在项目早期识别金字塔结构的典型特征。
追踪资金快速归集
文章总结了诈骗项目常见的归集路径：数千个散户地址，汇聚到至少数个核心钱包，再跨链转移至其他公链，最后进入交易所提现。AI 可以自动绘制资金流向图，把分散、跨链的交易串联为完整资金链路，提高追踪效率。
对于 2026 年 8 月初曝光的“Fun Coffee”骗局，文章提到，受害人最初经亲友介绍下载应用，随后被诱导投入资金，最终陷入骗局。香港立法会议员吴杰庄指出，该案涉及“庞氏骗局”及“层压式”人拉人手法，借助虚拟货币的隐蔽性及难以追查的特点犯案。文章认为，在这类案件中，AI 的链上建模可以把资金从底层参与者逐级向上汇聚的路径画出来，使“金字塔”结构更直观。
识别异常返利模型
文章称，AI 还能结合智能合约代码和链上交易数据，识别是否存在网络传销特征，例如每日固定收益承诺且与实际业务无关，收益只增不减、缺乏市场风险对冲机制，多级返佣结构超出正常推荐奖励范围，以及推荐奖励金额异常偏高、远高于行业平均水平。
高风险地址关联分析
在地址识别层面，AI 可结合历史黑名单数据库，自动识别已被标记的诈骗地址、被盗资金关联地址、Tornado Cash 等混币器关联地址、国际制裁名单地址以及历史诈骗项目相关钱包。文章称，这有助于交易平台和监管机构提前进行风险拦截。
AI 在区块链合规监管中的用途
文章认为，AI 的作用不是替代监管，而是把原本“大海捞针”的工作变成更有针对性的识别和筛查。
建立虚拟资产风险画像
AI 可综合项目背景、链上交易、社区行为、KYC 信息和地址标签等多维度数据，形成完整风险画像，为监管决策提供数据支撑。
识别非法集资特征
文章称，AI 可实时监测高收益宣传和夸大承诺、多层级返佣结构、未经批准的公开资金募集行为，以及大规模资金快速归集等高风险信号，并在发现异常后自动触发预警。
2026 年 2 月，中国人民银行等八部门印发《关于进一步防范和处置虚拟货币等相关风险的通知》（银发〔2026〕42 号），明确虚拟货币相关业务活动属于非法金融活动。文章指出，AI 系统可将这些监管信号与链上数据交叉比对，对高风险项目进行更精准的锁定。
实时预警与办案提效
结合链上监测系统，AI 可实现大额资金异动提醒、可疑地址自动预警、黑客攻击实时监测、被盗资产链上追踪和高风险项目自动识别。文章认为，这有助于把监管从“事后调查”逐步前移到“事前预警”。
在执法环节，传统案件调查通常需要大量人工完成链上地址分析和资金流梳理。文章称，AI 可以自动完成地址聚类、资金流向分析、钱包关联发现和交易路径还原，帮助执法部门更快锁定关键证据，缩短办案周期。
AI 监管的边界
文章同时强调，AI 虽然能够穿透代码和数据，但难以直接回答“谁在背后操控”这一核心问题。
AI 判断依赖数据与规则
文中指出，AI 的判断依赖数据质量、训练模型、风险规则和标签准确性。如果数据本身存在偏差，系统可能误判正常项目，也可能漏掉伪装更充分的诈骗项目。
去中心化不等于违法
文章提醒，许多 DeFi 协议、DAO 组织和开源项目本身具有去中心化特性，匿名钱包不等于“坏人”，大额链上交易也不等于“非法”。AI 不应把匿名钱包、去中心化协议或大额链上交易直接认定为违法行为，而应结合资金来源、交易模式和行为特征综合研判。
人工审核仍不可缺少
对于更合理的监管模式，文章给出的方向是：AI 自动发现风险、人工专业研判、链上证据分析三者结合。文中认为，AI 是工具，不是最终答案，它可以提示“有问题”，但问题的性质仍需要人工完成判断。
文章结尾观点
文章称，AI 正在成为区块链安全与合规监管的重要技术引擎，覆盖识别空气项目、分析链上资金流、监测网络传销和追踪被盗资产等环节，正帮助监管机构、安全企业和项目方建立更智能、更高效的风险防控体系。
同时，文章也表示，真正有效的安全治理仍需要 AI、大数据、链上分析、专业安全团队以及监管机制协同配合，在保障创新发展的同时防范新型风险。文末提到，零时科技安全团队持续关注 AI 与区块链安全的融合发展，可为政府机构、监管单位、交易平台及 Web3 项目提供链上资金追踪、智能合约安全审计、风险地址识别、反洗钱分析、威胁情报监测和区块链安全培训等服务。