Новый рабочий процесс с использованием инструментов искусственного интеллекта, как сообщается, утроил эффективность аналитиков, работающих с блокчейном, оптимизируя процесс от мониторинга до принятия решений. Рабочий процесс включает четыре ключевых этапа: сбор данных, OCR с использованием ИИ и структурированное извлечение, пакетный анализ и принятие решений. Сбор данных осуществляется с помощью платформ, таких как Dune Analytics, Nansen и Arkham, для мониторинга изменений адресов и протоколов, а также инструментов, таких как Res-downloader, для захвата страниц браузера блокчейна. Затем для OCR и структурированного извлечения данных используются ИИ-инструменты, такие как Grok, Claude или Gemini, которые преобразуют скриншоты в формат JSON для хранения в Notion или Excel. На этапе анализа данные подаются в крупные модели для выявления шаблонов, потенциальной институциональной или китовой активности, а также рисков мошенничества (rug pull), с перекрестной проверкой по пикам настроений в социальных сетях. Наконец, автоматически сгенерированные ИИ сводки вручную проверяются и записываются в личные базы данных, формируя историческую библиотеку кейсов. Недавнее исследование случая показало чистый приток в размере 180% в мем-контракт, что привело к росту цены в 2,8 раза, демонстрируя потенциальную эффективность данного рабочего процесса.