Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của năm 2026, các nhà phân tích dữ liệu AI trong Blockchain đại diện cho một lĩnh vực lai giữa học máy (ML) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được sử dụng để giải mã các dòng dữ liệu khổng lồ, thường "ồn ào" được sản xuất bởi các mạng phi tập trung.

​Trong khi các nhà phân tích blockchain truyền thống dựa vào SQL và truy vấn thủ công, các nhà phân tích do AI hỗ trợ (cả con người và các tác nhân tự động) sử dụng mạng nơ-ron để xác định các mẫu không thể nhìn thấy bằng mắt thường.

​🏗️ Trách nhiệm chính

​Các nhà phân tích dữ liệu AI cầu nối khoảng cách giữa dữ liệu thô trên chuỗi và thông tin kinh doanh có thể hành động.

​Nhận diện mẫu & Phát hiện bất thường: Sử dụng học không giám sát để đánh dấu "giao dịch rửa", các kế hoạch bơm và đổ, hoặc các cụm ví đáng ngờ vượt qua các bộ lọc dựa trên quy tắc truyền thống.

​Phân tích dự đoán trên chuỗi: Dự đoán sự gia tăng giá gas, sự cạn kiệt thanh khoản trong các giao thức DeFi, hoặc sự biến động giá token dựa trên hành vi ví "cá voi".

​Kiểm toán hợp đồng thông minh: Đào tạo các mô hình AI để quét hàng ngàn dòng mã Solidity hoặc Rust để tìm ra các lỗ hổng logic trước khi chúng có thể bị khai thác.