重點摘要
- 該平台透過提供預建的自動化模組來進行威脅監控和區塊鏈分析,消除了程式設計的門檻。
- 用戶可透過文字方塊選擇工作流程並輸入參數,系統則自動執行複雜的SQL和Python查詢。
- 技術團隊仍可自訂自動化腳本,維持高階調查的彈性。
營運影響:該工具旨在推動數據科學民主化,使更廣泛的團隊能複製像Coinbase最近的芬太尼行動這類高階調查,該行動已在全球產生41份情報報告。
區塊鏈情報與數據分析公司Chainalysis宣布推出Workflows,這是一款無需編碼的自動化數據分析解決方案。
這款全新自動化工具允許用戶運用該公司的Data Solutions威脅監控服務,該平台讓數據科學家能運用SQL和Python腳本進行深度數據分析,無需手動撰寫任何程式碼。
Workflows用戶則可從現有的自動化工作流程中選擇,並透過自然語言文字方塊填入必要資訊,工具本身便會執行所需的分析。
根據Chainalysis 1月20日的部落格貼文,目前的工作流程模組包括時機與金額分析、透過共同對手分析擴展威脅行為者網絡,以及目標錢包與集群搜尋。公司計劃隨時間增加「數百個無需編碼的工作流程」。
🚀 Workflows現已在Chainalysis Data Solutions上線!
只需幾個點擊,即可用業界首創的簡單無碼介面自動化複雜區塊鏈分析。輕鬆追蹤交易、擴展威脅行為者網絡,並執行目標搜尋。
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— Chainalysis (@chainalysis) 2026年1月20日
數據分析民主化
Chainalysis的Data Solutions工具旨在加速進階用戶的工作流程。舉例來說,該公司引用了一次Coinbase調查,該調查最終向12個國家分發了41份情報包,詳細揭示了支持全球非法芬太尼分銷的數位基礎設施。
數據分析本身非常複雜,即使對資深開發人員也是如此,而自動化則是其中一大瓶頸。在多數情況下,數據科學家並不是在大海撈針尋找單一數據信號,更像是在所有乾草堆中尋找所有針,並嘗試判斷每根針的來源。
這通常需要重複相同的查詢數千甚至數百萬次。自動化讓用戶能設置工作流程來自動處理這些任務。傳統上,數據科學家會自行撰寫SQL或Python指令,根據自家數據和特定鏈上數據設定專屬參數。
隨著Workflows的推出,理論上只要有Chainalysis工具存取權的用戶都能以自動化方式進行深度數據分析。公司表示,仍有「技術型用戶」可選擇繼續用SQL或Python撰寫自動化指令。




