主なポイント

• Binance P2P（ピアツーピア）プラットフォームは、高度な大規模言語モデル（LLM）を採用して、取引を監視し、不正行為の兆候を検出し、ユーザーの異議申し立ての解決を支援します。

• よくある詐欺の手口には、実際の支払いを受ける前に売り手を騙して暗号通貨を解放させたり、購入者に支払い後の注文をキャンセルするよう求めたりすることが含まれます。

• 人工知能ツールと熱心なカスタマー サービス チームを組み合わせることで、Binance P2P での安全なユーザー エクスペリエンスを確保することを目指しています。

Binance P2P での安全なユーザー エクスペリエンスを確保するために舞台裏で働いている無名の英雄たちの仕事を垣間見てみましょう。

Binance の P2P プラットフォームは、ビットコインと現地通貨間の通貨交換取引を容易にするために 2018 年後半に開始されました。便利な一方で、ピアツーピア (P2P) 取引には特有のリスクがあります。中央集権型の取引所を経由するのではなく、別のユーザーが暗号通貨の売買のリクエストに応じることを信頼することになります。

詐欺師と取引している場合はどうでしょうか? Binance P2P などの評判の良い P2P マーケットプレイスは、エスクロー サービスと厳格な本人確認プロセスを使用して、詐欺行為に対抗しています。しかし、適切な安全対策をすべて講じていても、詐欺師は方法を見つけることができ、実際に見つけることがよくあります。

人工知能 (AI) モデルを活用して、P2P 取引に関連する特定のリスクを軽減するように設計されたセキュリティ インフラストラクチャを構築しました。しかし、さらに詳しく説明する前に、トレーダーが Binance P2P の「チャット」機能を使用するときに遭遇する一般的な詐欺をいくつか見てみましょう。

Binance のよくある P2P 詐欺 4 つ

1. 偽のカスタマーサービス担当者

詐欺師は、Binance サポートを装って被害者を騙し、アカウントやクレジットカードの詳細を渡すように仕向けることがよくあります。詐欺師は、Binance がすでに「支払いを受け取った」と主張してから、売り手にエスクローで暗号資産を解放するように要求することがあります。

覚えておいていただきたいことが1つあります。当社のサポートチームは、いかなる状況においても、Binance P2P のチャットボックスを介してお客様と通信することはありません。

2. エスクロー詐欺

この詐欺では、詐欺師は購入者のふりをします。取引中、詐欺師は嘘をつき、法定通貨の支払いは Binance P2P のエスクローで保管されていると主張します。詐欺師は、暗号通貨をリリースすると Binance がお金を「送金」すると主張します。

これは、Binance P2P のエスクロー システムの仕組みではありません。エスクローでは売り手の暗号資産のみを一時的に保護し、買い手からの法定通貨による支払いはエスクロー サービスを経由しません。

3. 警察を呼ぶと脅す

詐欺師は注文後に支払いを済ませたと主張する場合があります。躊躇すると、警察を呼ぶと脅して支払いを中止するよう圧力をかけてきます。

Binance P2P での脅迫には屈しないでください。取引相手との正当な紛争や問題については、このガイドの手順に従って異議申し立てを行ってください: Binance アプリで P2P 注文に異議申し立てする方法。

4. 購入者を騙して支払い後の注文をキャンセルさせる

詐欺は購入者が仕掛けるだけではありません。販売者が悪意ある計画を実行することもあります。支払いを受け取った後、販売者はワンタイムパスワード (OTP) または支払いリリースに問題があると主張し、購入者に注文をキャンセルするよう提案することがあります。販売者は注文がキャンセルされたら全額返金することを「約束」します。

案の定、その販売者は返金するつもりのない単なる詐欺師です。支払い後に注文のキャンセルを求める人は、詐欺を企んでいる可能性が高いです。

目に見えない守護者たちの働き

当社では、ユーザーを上記のような詐欺の被害から守るために、24時間365日、舞台裏で活躍するAIヒーローのチームを擁しています。

これらのヒーローは、悪意を持って行動しているユーザーを嗅ぎ分けるよう訓練された特殊な AI モデルです。このモデルは基本的にゲートキーパーとして機能し、不正行為を阻止することを唯一の目的として、取引パイプラインのさまざまな段階を監視します。ここでは、私たちが使用しているモデルと、何百万人ものユーザーに信頼性の高い P2P 取引体験を提供するためにモデルがどのように機能するかについて詳しく説明します。

何でも屋: 大規模言語モデル (LLM)

大規模言語モデル (LLM) という用語は、人間の言語を「理解」して生成することに長けた汎用 AI システムを指します。LLM は、インターネット全体からのテキスト データを使用してトレーニングされます。

時間の経過とともに、これらのモデルはトレーニングまたは微調整され、独自のテキストの生成や、送信者の悪意を示す可能性のあるメッセージの認識など、特定のタスクで優れた性能を発揮できるようになります。

LLM を使用して P2P モデルをトレーニングするにはどうすればよいですか?

モデルを微調整するために、P2P トランザクションに関連する通信データ、つまり、人々が取引中に互いに話す内容にモデルをさらします。当初、学習プロセス中に、モデルは詐欺関連の行動よりも一般的なトランザクション活動の例に多く遭遇しました。これは大きなハードルとなりました。データを引き出すインスタンスが非常に少ない状態で、モデルは詐欺師のコミュニケーション方法をどうやって学習できるのでしょうか?

私たちはいくつかのアプローチを試みました:

1. モデル内でインスタンスをより頻繁に繰り返す（オーバーサンプリング）ことで、少数派グループ（詐欺師サンプル）のトレーニング セットを増やします。

2. 通常のユーザーからのインスタンス数を減らす (アンダーサンプリング)。

3. 各グループの重要度を微調整する（クラスの重みを変更する）。

これら 3 つの方法はいずれも、サンプル サイズが限られているためデータの多様性に欠け、依然として不十分でした。最も効果的なアプローチは、LLaMa 2、OpenAssistant、Falcon などの LLM を介して追加のトレーニング インスタンスを作成することでした。

私たちはこれらの LLM を使用して、詐欺師のコミュニケーション行動の既存の例を言い換えたり、同様のメッセージングで新しい例を考案したりしました。これにより、分類モデルに十分な詐欺師のサンプル サイズを備えた、よりバランスの取れたトレーニング マテリアル セットが得られました。

ユーザーの意図を理解する

Binance P2P でのユーザーとのやり取りのほとんどは、組み込みのチャット機能で行われます。これらの会話の内容から、ユーザーの意図に関する重要な洞察が明らかになることがあります。たとえば、誰かがカスタマー サービス エージェントのふりをしたり、支払い方法に関するルールに違反したり、注文を完了するためにサポートを必要としたりしている場合、チャットで特定のことを言います。

上図に示すように、当社はさまざまな P2P 状況でユーザーの意図を識別するために LLM を継続的に調整しています。当社のモデルは、マーケットプレイス特有の状況を理解し、疑わしいやり取りと通常のやり取りを区別するように調整されています。

私たちの目標は、詐欺がユーザーに危害を加える前にそれを防ぐことです。LLM は、会話が取引につながる前に疑わしいメッセージにフラグを立てるのに役立ちます。セキュリティを強化するだけでなく、取引の完了に支援が必要なユーザーを定期的に特定して支援するのにも役立ちます。これまでに、当社の AI モデルは 2,000 件を超える潜在的な詐欺を検出して防止し、アピール チャットで 212,000 件の注文の完了を自動的に促進し、関与した資金は合計 2,800 万ドルを超えています。

私たちのモデルがどのように機能するかをよりわかりやすく説明するために、実際の動作例を 2 つ示します。

終わりに

Binance では、ユーザーの安全確保に多大なリソースを投入しており、AI を活用したツールなどの革新的なソリューションを含む幅広いアプローチを使用してその目標を達成しています。当社は、疑わしい行動をしている可能性のあるユーザーを特定するために、P2P マーケットプレイス全体で大規模な言語モデルを採用しています。常に進化する詐欺業界に対抗するため、当社の言語モデルは最新の戦術や傾向を検出できるように常に再トレーニングされています。

当社の AI ツールと並行して、熱心なカスタマー サービス エージェントのチームが働いています。結局のところ、状況によっては、人間的な対応に代わるものは何もありません。彼らが協力することで、Binance は安全であるだけでなく、優れたユーザー エクスペリエンスも提供され、すべてのユーザーが Binance エコシステムで利用できるすべての製品と機能に信頼を置くことができるようになります。

P2P 詐欺の被害に遭ってしまった場合は、このガイドの手順に従って Binance サポートに報告してください: Binance サポートで詐欺を報告する方法。

さらに読む

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