Principales conclusiones

• La plataforma P2P (peer-to-peer) de Binance emplea modelos avanzados de lenguaje grande (LLM) para monitorear las transacciones en busca de señales de comportamiento fraudulento y ayudar a resolver las apelaciones de los usuarios.

• Las tácticas de estafa más frecuentes incluyen engañar a los vendedores para que liberen sus criptomonedas antes de recibir el pago real o pedir a los compradores que cancelen su pedido después del pago.

• Al combinar herramientas de inteligencia artificial y un diligente equipo de servicio al cliente, nuestro objetivo es garantizar una experiencia de usuario segura en Binance P2P.

Eche un vistazo al trabajo de los héroes anónimos que trabajan detrás de escena para garantizar una experiencia de usuario segura en Binance P2P.

La plataforma P2P de Binance se lanzó a fines de 2018 para facilitar las transacciones de cambio de divisas entre bitcoin y monedas locales. Si bien es conveniente, el comercio entre pares (P2P) tiene sus riesgos específicos. En lugar de pasar por un intercambio centralizado, confía en que otro usuario respete su solicitud de compra o venta de criptomonedas.

¿Qué pasa si estás realizando una transacción con un estafador? Los mercados P2P de buena reputación, como Binance P2P, utilizan un servicio de depósito en garantía y un estricto proceso de verificación de identidad para combatir la actividad fraudulenta. Pero incluso con todas las medidas de seguridad adecuadas implementadas, los estafadores pueden encontrar una forma de hacerlo (y a menudo lo hacen).

Aprovechando los modelos de inteligencia artificial (IA), hemos creado una infraestructura de seguridad diseñada para mitigar los riesgos específicos asociados con el comercio P2P. Pero antes de profundizar más, echemos un vistazo a algunas estafas comunes que los comerciantes encuentran cuando usan la función "Chat" en Binance P2P.

Cuatro estafas P2P comunes en Binance

1. Representantes de servicio al cliente falsos

Los estafadores a menudo se hacen pasar por el servicio de asistencia de Binance para engañar a las víctimas y conseguir que revelen los datos de su cuenta o tarjeta de crédito. Pueden afirmar que Binance ya ha "recibido el pago" antes de solicitar al vendedor que libere sus criptomonedas en depósito.

Si hay algo que debes recordar: nuestro equipo de soporte nunca, bajo ninguna circunstancia, se comunicará contigo a través del chatbox de Binance P2P.

2. Estafa de depósito en garantía

En esta estafa, el estafador se hace pasar por un comprador. Durante la transacción, el estafador miente y afirma que el pago fiduciario se mantiene en el depósito en garantía de Binance P2P. El estafador afirma que Binance "enviará" el dinero una vez que liberes tu criptomoneda.

Así no funciona el sistema de depósito en garantía de Binance P2P. Solo protegemos temporalmente las criptomonedas de los vendedores en depósito en garantía, y los pagos en moneda fiduciaria de los compradores nunca pasan por nuestro servicio de depósito en garantía.

3. Amenazar con llamar a la policía

Los estafadores pueden afirmar que han pagado después de realizar un pedido. Si dudas, te presionarán para que liberes tu pago amenazándote con llamar a la policía.

No ceda ante las amenazas en Binance P2P. En caso de disputas o problemas legítimos con sus socios comerciales, presente una apelación siguiendo los pasos de esta guía: Cómo apelar por órdenes P2P en la aplicación Binance.

4. Engañar al comprador para que cancele el pedido después del pago

No todo son estafas iniciadas por el comprador: los vendedores también pueden llevar a cabo esquemas maliciosos. Después de recibir el pago, el vendedor puede afirmar que hay un problema con su contraseña de un solo uso (OTP) o la liberación del pago y sugerirle al comprador que cancele el pedido. El vendedor luego "promete" reembolsarle el monto total una vez que se cancele el pedido.

Efectivamente, el vendedor es simplemente un estafador que nunca planeó reembolsar el dinero. Cualquiera que te pida que canceles un pedido después de haberle pagado probablemente esté intentando estafarte.

Conozca a los guardianes invisibles en acción

Para proteger a nuestros usuarios de ser víctimas de las estafas mencionadas anteriormente, tenemos nuestro propio equipo de héroes de IA trabajando detrás de escena las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Estos héroes son modelos de IA especializados entrenados para detectar a los usuarios que actúan con malas intenciones. Los modelos actúan esencialmente como guardianes, supervisando varias fases del proceso de transacción con el único propósito de interceptar la actividad fraudulenta. A continuación, se ofrece una mirada más detallada a los modelos que utilizamos y cómo funcionan para ofrecer a millones de usuarios una experiencia de comercio P2P confiable.

Un todoterreno: modelo de lenguaje extenso (LLM)

El término modelo de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en inglés) se refiere a un sistema de inteligencia artificial de propósito general que es capaz de “comprender” y generar lenguaje humano. Los LLM se entrenan utilizando datos de texto provenientes de Internet.

Con el tiempo, estos modelos pueden entrenarse o perfeccionarse para que destaquen en tareas específicas, como generar fragmentos de texto originales o reconocer mensajes que puedan señalar las intenciones maliciosas de los remitentes.

¿Cómo utilizamos LLM para entrenar nuestros modelos P2P?

Para afinar nuestros modelos, los exponemos a datos de comunicación asociados con transacciones P2P; en otras palabras, lo que las personas se dicen entre sí mientras comercian. Inicialmente, nuestros modelos encontraron más ejemplos de actividad de transacción general que comportamiento relacionado con estafas durante el proceso de aprendizaje. Esto planteó un obstáculo importante: ¿cómo pueden nuestros modelos aprender cómo se comunican los estafadores con tan pocas instancias de las que extraer datos?

Intentamos varios enfoques:

1. Aumentar el conjunto de entrenamiento del grupo minoritario (muestras de estafadores) repitiendo sus instancias (sobremuestreo) con mayor frecuencia en el modelo.

2. Reducir el número de instancias de usuarios regulares (submuestreo).

3. Ajustar la importancia de cada grupo (modificando los pesos de las clases).

Los tres métodos seguían siendo insatisfactorios debido a la diversidad de datos y al tamaño limitado de la muestra. El enfoque más eficaz fue crear instancias de capacitación adicionales a través de LLM como LLaMa 2, OpenAssistant y Falcon.

Utilizamos estos LLM para reformular ejemplos existentes de comportamiento comunicativo de estafadores, o incluso inventar nuevos ejemplos con mensajes similares. Esto produjo un conjunto de material de capacitación más equilibrado con un tamaño de muestra satisfactorio de estafadores para nuestros modelos de clasificación.

Comprender las intenciones de los usuarios

La mayor parte de la interacción de los usuarios en Binance P2P se lleva a cabo en nuestra función de chat integrada. El contenido de estas conversaciones puede revelar información clave sobre las intenciones de los usuarios. Por ejemplo, si alguien se hace pasar por un agente de atención al cliente, infringe las reglas sobre cómo pagar o necesita ayuda para finalizar un pedido, dice ciertas cosas en el chat.

Continuamente estamos ajustando nuestros LLM para identificar las intenciones de los usuarios en diversas situaciones P2P, como se muestra en el diagrama anterior. Nuestros modelos están diseñados para comprender situaciones exclusivas de nuestro mercado, así como para diferenciar entre interacciones sospechosas y normales.

Nuestro objetivo es prevenir las estafas antes de que tengan la oportunidad de dañar a nuestros usuarios. Los LLM nos ayudan a marcar los mensajes sospechosos antes de que la conversación conduzca a una transacción. Además de reforzar la seguridad, nos ayudan de manera rutinaria a identificar y asistir a los usuarios que necesitan ayuda para completar una transacción. Hasta ahora, nuestros modelos de IA nos han ayudado a detectar y prevenir más de 2000 posibles estafas y han facilitado automáticamente la finalización de 212 000 pedidos en el chat de apelaciones, con fondos involucrados por un total de más de 28 millones de dólares.

Para ilustrar mejor cómo funcionan nuestros modelos, aquí hay dos ejemplos de ellos en acción.

Reflexiones finales

En Binance, invertimos recursos significativos para garantizar la seguridad de nuestros usuarios y utilizamos la más amplia gama de enfoques para lograr ese objetivo, incluidas soluciones innovadoras como herramientas impulsadas por IA. Empleamos grandes modelos de lenguaje en nuestro mercado P2P para identificar a los usuarios que podrían estar participando en comportamientos sospechosos. Para combatir la industria de las estafas en constante evolución, nuestros modelos de lenguaje se reentrenan constantemente para detectar las últimas tácticas y tendencias.

Junto con nuestras herramientas de IA trabaja nuestro apasionado equipo de agentes de atención al cliente; después de todo, en algunas situaciones nada puede reemplazar el toque humano. Juntos, garantizan que Binance no solo sea seguro, sino que también brinde una experiencia de usuario excepcional, lo que garantiza que cada usuario pueda confiar en todos los productos y funciones disponibles en el ecosistema de Binance.

Si ha sido víctima de un estafador P2P, presente un informe al soporte técnico de Binance siguiendo los pasos de esta guía: Cómo denunciar estafas en el soporte técnico de Binance.

Lectura adicional

• Investigación de Binance: IA en criptomonedas: exploración de casos de uso y posibilidades

• Por qué y cómo utilizamos el aprendizaje automático en tiempo real para monitorear la actividad fraudulenta en Binance

• Serie de blogs Conozca sus estafas