投稿の主要トピック：

  • 2026年上半期に、BinanceのAI主導型リスクシステムは800万人以上のユーザーを保護し、約46億米ドルの可能性のある損失を回避するのに役立ちました。

  • 現在、AIは本人確認、アカウントのセキュリティ、決済、取引の選別におけるリスク判断のうち、リアルタイムの意思決定の80%〜90%を支えています。人間の審査担当者は、より洗練された判断を要する極端なケースを扱います。

  • 100を超えるAIモデルが、規模に応じた詐欺、偽造書類、ソーシャルエンジニアリングの試みを検知するためのアンチフロード対策を強化しています。

偽造された送金証明のスクリーンショット、または改ざんされた本人確認書類は、今や数秒で生成できるようになり、詐欺の台本も、ほぼゼロに近いコストで単一のターゲット向けにカスタマイズできます。欺罔の製造コストが下がるほど、現実的に追随する唯一の方法は、規模とリアルタイムでリスクを継続的に評価することです。

ここでAIが、バイナンスがユーザーを守る方法の中核になりました。2026年上半期に、バイナンスのAI主導リスク・システムは、8百万人超のユーザーを保護し、想定される損失の約46億米ドルを回避するのに役立ちました。異常な取引行為、口座侵害の試み、詐欺、取引における詐欺や不正をカバーしています。

このブログでは数字を詳しく解説します。ユーザー・ジャーニーのどこでAIが機能しているのか、社内モデルと社外モデルがどのように連携しているのか、人間のレビュアーがサイクル内でなぜ引き続き中心であり続けるのか、そしてこのアプローチが損失防止にとどまらず、コンプライアンスや社内運用にも到達する方法を取り上げます。

バイナンスは、100以上のAIモデルをリアルタイムのユーザー保護へと変換する

2026年上半期、バイナンスは数百万件の詐欺・フィッシング試行を阻止し、4万2,000件超の悪性アドレスをブロックリストに追加し、1日あたり1万4,000件超の警告をリアルタイムで発行しました。

これらの成果は、バイナンスが社内で開発し、学習させ、監督しているAI基盤によるものです。現在、当社は、不正対策・詐欺対策のコントロールにおいて100以上のAIモデルを運用しており、人間のリスクアナリストが限界（しきい値）を設定し、極端なケースをレビューし、新たな詐欺パターンが出現するたびにモデルを再学習しています。

KYC（本人確認）においては、AIを活用したレビュー・パイプラインにより、特定の業務フローで手作業プロセスに比べて最大100倍の運用効率向上を実現しつつ、より高リスクのケースでは専門家をサイクル内に維持しています。

バイナンスは、ユーザー・ジャーニー全体にわたってAIによるリスク保護を組み込む

AIは、リアルタイムでリスク判断を行う必要がある場面で、ユーザー・ジャーニー全体に組み込まれています。これには本人確認、口座の安全（口座侵害の兆候を検知するなど）、支払いの保護、より広範な取引の保護とトリアージが含まれます。

各アクションは、その場で発生時点において評価され、ほとんどは自動的に処理されます。これにより、正当なユーザーの動きを鈍らせることなく、プラットフォーム規模で保護を機能させることが可能になります。なぜなら大多数の人は、自身の活動中にバックグラウンドで検証が実行されていることを決して目にしないからです。

社内開発とそれ以外を併用するモデルのハイブリッド・スタック

バイナンスは、自社開発の技術と外部技術を組み合わせて使用しています。社内モデルは、プラットフォーム上で観測される特定のリスクに合わせて作られます。一方、先進的な外部AIや基盤モデルは、より幅広い推論タスクを担当します。

このハイブリッドなアプローチにより、AIの処理能力の限界に近い「最前線」での検知を維持しつつ、バイナンスのユーザー、製品、そして規模に最適化された優位性も保ちます。また、AI分野全体が進展するにつれて、新しい機能を迅速に取り入れられることも意味します。

検知モデルに加えて、バイナンスは社内のレッドチームを維持しています。これは、実際の敵対者が行うのと同じように、防御を試験するもので、新たに登場する技術がプラットフォームに対してどのように悪用され得るかを探ることも含まれます。

バイナンスの最高セキュリティ責任者（CSO）ジミー・スーはこう説明します。「これらの演習は、攻撃者が行う前に脆弱性を特定するのに役立ちます。さらに、現実的な条件下で当社の統制が機能することを検証し、ユーザーを守る人、プロセス、技術を継続的に強化します。セキュリティでは、防御が機能することを単に前提にできません――それを問い直し続ける必要があります。」

例：ソーシャル・エンジニアリングに対する多層防御

一部の攻撃は、技術を完全に迂回するよう設計されており、代わりに信頼を狙います。P2P取引は、そのようなソーシャル・エンジニアリングの試みが特に多い領域です。

バイナンスでは、社内のコンピュータビジョン・モデルが、取引の詳細や画像の微細な改ざんを分析することで、支払い証明の偽画像を検知します。自然言語処理モデルはチャット内の詐欺メッセージを特定します。従来型の機械学習モデルは、各注文のリスク水準を評価します。さらに、大規模言語モデルは、メッセージの意図を解釈し、画像の中に組み込まれた詐欺文言を取り込んで捉えるのに役立ちます。

機械がトリアージし、人が判断し、モデルが学習する

AIは初期の発見とトリアージにおいて非常に優れている一方で、精密な検証と状況に応じた判断には、人が引き続き不可欠です。たとえば、本人の生体（liveness）検知や身分証の偽造検知がその良い例です。AIは大量のデータを素早く事前トリアージして疑わしいものを浮かび上がらせることはできますが、多くの極端なケースでは、より正確にラベル付けして判断するために人間のレビュアーがまだ必要です。

新しい攻撃パターンが現れると、AIはそれらの発見と特定を支援し、その後の発見結果がモデル調整に使われます。結果として、AIがスケールを提供し、人が精度を提供するという継続的なサイクルが生まれます。すべての不正対策コントロールにおいて、AIモデルはリアルタイムのリスク判断の80%〜90%を担い、さらに人間のレビュー・ワークフローの約45%を支援しています。

このスケールでAIを責任ある形で運用するために、バイナンスは、モデルのライフサイクル全体にわたって、開発・バリデーションからデプロイ・継続監視まで構造化されたモデル・ガバナンスを適用しています。モデルは本番投入前にバイアスや精度についてテストされ、また、現実世界の成果に対して継続的にパフォーマンスが追跡されます。

モデルの精度がずれたり、誤検知率が、前述した人間のレビュー手順によって識別される許容範囲を超えて増加した場合、当該モデルは自動的に再学習のために通知されます。これにより、自動化された意思決定が、公平で、説明可能で、監査可能であることが保証されます――単に速いだけではありません。

損失の防止だけでなく：コンプライアンスと社内効率

ユーザーを守ることに加えて、当社のコンプライアンス・チームは、AI支援の自動化ツールを用いて、不正検知（KYCにおける）や取引の監視の実行などのプロセスを拡張・標準化しています。

24件超のAIイニシアチブを、ユーザーのオンボーディング、トリアージのエスカレーション、パートナーのデューデリジェンスに導入しました。これらのモデルは、ケースを優先度で分類し、複雑なデータセット（オンチェーン活動や端末の指紋など）内のパターンを特定して、適切な問題を人間のレビュアーに振り分けることで、誤検知アラートを最小化します。

社内でも効果は同様です。アナリストは、分析・監視・モデルのデプロイでより速く前進するためにAIを活用し、オペレーション・チームは調査やケースの詳細を補助するために使います。どちらの場合も目的は同じです。繰り返し作業を人から切り離して、人がより価値の高い判断に集中できるようにすることです。これは採用にも表れています――バイナンスの社内エージェント・ツールは、全社トレーニング、プロンプトエンジニアリングのプログラム、構造化された監督を支えとして、チーム間で約72%の利用率を記録しています。

これらすべてを支えているのが、設計段階からのプライバシーへの取り組み（privacy by design）です。バイナンスのAIシステムは、プライバシーを優先する枠組みの中で動作し、データ最小化、目的の限定、ユーザー権利の保護措置が、AIモデルの構築およびデプロイの方法に組み込まれています。目的は明確です。データ・プライバシーに関するあなたの権利を損なうことなく、ユーザーを金銭的な悪用や被害から守ること――そして、透明性をもってそれを行い、ユーザーのデータが必要以上に使われることなく、保護措置が裏側で機能していることがユーザーにも理解できるようにします。

最終的な考慮事項

バイナンスでは、ユーザー保護を最優先事項とし、当社は継続的に投資しています。AIはスケールを提供し、人は判断を提供します。欺罔を作り出すためのツールがより安くなるほど、この組み合わせは進化し続けなければなりません――つまり、モデルを再学習し、しきい値を改善し、必要なケースに対して経験豊富なアナリストを維持することを意味します。

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