Principais conclusões
A plataforma Binance P2P (peer-to-peer) emprega modelos avançados de grandes linguagens (LLMs) para monitorar transações em busca de sinais de comportamento fraudulento e auxiliar na resolução de recursos de usuários.
As táticas de golpe mais comuns incluem enganar os vendedores para que liberem suas criptomoedas antes de receberem o pagamento real ou pedir aos compradores que cancelem seus pedidos após o pagamento.
Ao combinar ferramentas de inteligência artificial e uma equipe de atendimento ao cliente diligente, pretendemos garantir uma experiência segura ao usuário na Binance P2P.
Dê uma olhada no trabalho dos heróis anônimos que trabalham nos bastidores para garantir uma experiência de usuário segura no Binance P2P.
A plataforma P2P da Binance foi lançada no final de 2018 para facilitar as transações de câmbio entre bitcoin e moedas locais. Embora conveniente, a negociação peer-to-peer (P2P) tem seus riscos específicos. Em vez de passar por uma troca centralizada, você está confiando em outro usuário para honrar sua solicitação de compra ou venda de criptomoedas.
E se você estiver fazendo transações com um golpista? Mercados P2P respeitáveis, como a Binance P2P, usam um serviço de custódia e um processo rigoroso de verificação de identidade para combater atividades fraudulentas. Mas mesmo com todas as salvaguardas apropriadas em vigor — os golpistas podem e frequentemente encontram uma maneira.
Aproveitando modelos de inteligência artificial (IA), construímos uma infraestrutura de segurança projetada para mitigar os riscos específicos associados à negociação P2P. Mas antes de nos aprofundarmos mais, vamos dar uma olhada em alguns golpes comuns que os traders encontram ao usar o recurso ‘Chat’ no Binance P2P.
Quatro golpes comuns da Binance P2P
1. Representantes falsos de atendimento ao cliente
Os golpistas frequentemente se passam pelo Suporte da Binance para enganar as vítimas e fazê-las revelar os detalhes de suas contas ou cartões de crédito. Eles podem alegar que a Binance já “recebeu o pagamento” antes de solicitar que o vendedor libere suas criptomoedas em custódia.
Se há uma coisa que você deve lembrar: nossa equipe de suporte nunca — sob nenhuma circunstância — se comunicará com você por meio do chatbox do Binance P2P.
2. Golpe de custódia
Neste golpe, o golpista finge ser um comprador. Durante a transação, o golpista mentirá e alegará que o pagamento fiduciário está sendo mantido na custódia da Binance P2P. O golpista alega que a Binance “enviará” o dinheiro assim que você liberar sua criptomoeda.
Não é assim que o sistema de custódia da Binance P2P opera. Nós temporariamente protegemos apenas a cripto dos vendedores em custódia, e pagamentos fiduciários de compradores nunca passam pelo nosso serviço de custódia.
3. Ameaçar chamar a polícia
Golpistas podem alegar que pagaram após fazer um pedido. Se você hesitar, eles vão pressioná-lo a liberar seu pagamento ameaçando chamar a polícia.
Não ceda a ameaças no Binance P2P. Para disputas legítimas ou problemas com seus parceiros comerciais, registre uma apelação seguindo os passos deste guia: Como apelar para ordens P2P no aplicativo Binance.
4. Enganar o comprador para cancelar o pedido após o pagamento
Não são todos golpes iniciados pelo comprador – os vendedores também podem aplicar esquemas maliciosos. Após receber o pagamento, o vendedor pode alegar que há um problema com sua senha de uso único (OTP) ou liberação de pagamento e sugerir que o comprador cancele o pedido. O vendedor então “prometerá” reembolsá-lo integralmente assim que o pedido for cancelado.
Com certeza, o vendedor é apenas um golpista que nunca planejou reembolsar. Qualquer pessoa que peça para você cancelar um pedido depois que você pagou provavelmente está tentando enganá-lo.
Conheça os Guardiões Invisíveis no Trabalho
Para proteger nossos usuários de serem vítimas dos golpes mencionados acima, temos nossa própria equipe de heróis de IA trabalhando nos bastidores 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Esses heróis são modelos de IA especializados, treinados para farejar usuários que estão agindo com más intenções. Os modelos essencialmente agem como gatekeepers, supervisionando várias fases do pipeline de transações com o único propósito de interceptar atividades fraudulentas. Aqui está uma análise mais detalhada dos modelos que usamos e como eles funcionam para fornecer a milhões de usuários uma experiência de negociação P2P confiável.
Pau para toda obra: Large Language Model (LLM)
O termo large language model (LLM) se refere a um sistema de IA de propósito geral que é adepto de “entender” e gerar linguagem humana. LLMs são treinados usando dados de texto de toda a internet.
Com o tempo, esses modelos podem ser treinados ou ajustados para se destacarem em tarefas específicas, como gerar trechos originais de texto ou reconhecer mensagens que podem sinalizar intenções maliciosas dos remetentes.
Como usamos LLMs para treinar nossos modelos P2P?
Para ajustar nossos modelos, nós os expomos a dados de comunicação associados a transações P2P – em outras palavras, o que as pessoas dizem umas às outras enquanto negociam. Inicialmente, nossos modelos encontraram mais exemplos de atividade de transação geral do que comportamento relacionado a golpes durante o processo de aprendizado. Isso representou um obstáculo significativo: como nossos modelos podem aprender como os golpistas se comunicam com tão poucas instâncias para extrair dados?
Tentamos várias abordagens:
Aumentar o conjunto de treinamento do grupo minoritário (amostras de golpistas) repetindo suas instâncias (sobreamostragem) com mais frequência no modelo.
Reduzir o número de instâncias de usuários regulares (subamostragem).
Ajustando a importância de cada grupo (alterando os pesos das classes).
Todos os três métodos ainda eram insatisfatórios devido à diversidade de dados do tamanho limitado da amostra. A abordagem mais eficaz foi criar instâncias de treinamento adicionais por meio de LLMs como LLaMa 2, OpenAssistant e Falcon.
Usamos esses LLMs para reformular exemplos existentes de comportamento comunicativo de golpistas, ou até mesmo inventar novos exemplos com mensagens semelhantes. Isso produziu um conjunto mais equilibrado de material de treinamento com um tamanho de amostra satisfatório de golpistas para nossos modelos de classificação.
Compreendendo as intenções dos usuários
A maioria das interações do usuário no Binance P2P acontece em nosso recurso de chat integrado. O conteúdo dessas conversas pode revelar insights importantes sobre as intenções do usuário. Por exemplo, se alguém está fingindo ser um agente de atendimento ao cliente, quebrando as regras sobre como pagar ou precisando de ajuda para finalizar um pedido, ele diz certas coisas no chat.
Estamos continuamente ajustando nossos LLMs para identificar as intenções do usuário em várias situações P2P, conforme mostrado no diagrama acima. Nossos modelos são adaptados para compreender situações exclusivas do nosso mercado, bem como diferenciar entre interações suspeitas e normais.
Nosso objetivo é evitar golpes antes que eles tenham a chance de causar danos aos nossos usuários. Os LLMs nos ajudam a sinalizar mensagens suspeitas antes que a conversa leve a uma transação. Além de fortalecer a segurança, eles rotineiramente nos ajudam a identificar e auxiliar usuários que precisam de ajuda para concluir uma transação. Até agora, nossos modelos de IA nos ajudaram a detectar e prevenir mais de 2.000 golpes em potencial e facilitaram automaticamente 212.000 conclusões de pedidos no chat de apelações, com fundos envolvidos totalizando mais de US$ 28 milhões.
Para ilustrar melhor como nossos modelos funcionam, aqui estão dois exemplos deles em ação.
Cenário 1: Pagamento de terceiros Quando nosso modelo identifica que um usuário pretende utilizar um método de pagamento de terceiros, por exemplo, usando a conta de outra pessoa para fazer um pagamento, ele imediatamente acionará um alerta enviado ao sistema de bate-papo visível para ambas as partes. Este alerta tem como objetivo informar nossos usuários sobre os riscos associados à aceitação de tal solicitação. | |
Cenário 2: Conclusão do pedido Quando um vendedor encontra desafios ao liberar e atender um pedido, ele pode entrar em contato com nosso chat de apelações para obter assistência. Nosso modelo, ao reconhecer que um vendedor precisa de assistência com o pedido, ativará um conjunto predefinido de regras para avaliar se os critérios para processamento automatizado de pedidos foram atendidos. Se essas condições forem satisfeitas, o sistema prosseguirá para liberar e cumprir o pedido em nome do vendedor. |
Considerações Finais
Na Binance, investimos recursos significativos para garantir a segurança de nossos usuários e usamos a mais ampla gama de abordagens para atingir esse objetivo, incluindo soluções inovadoras, como ferramentas com tecnologia de IA. Empregamos grandes modelos de linguagem em nosso mercado P2P para identificar usuários que podem estar se envolvendo em comportamento suspeito. Para combater a indústria de golpes em constante evolução, nossos modelos de linguagem são constantemente retreinados para detectar as últimas táticas e tendências.
Junto com nossas ferramentas de IA trabalha nossa apaixonada equipe de agentes de atendimento ao cliente – afinal, em algumas situações, nada pode substituir um toque humano. Juntos, eles garantem que a Binance não seja apenas segura, mas também ofereça uma experiência de usuário excepcional, garantindo que cada usuário possa confiar em cada produto e recurso disponível no ecossistema da Binance.
Se você foi vítima de um golpista P2P, registre um relatório no Suporte da Binance seguindo as etapas deste guia: Como relatar golpes no Suporte da Binance.
Leitura Adicional
Binance Research: IA em Criptomoedas – Explorando Casos de Uso e Possibilidades
Por que e como usamos aprendizado de máquina em tempo real para monitorar atividades fraudulentas na Binance
Série de blogs sobre o seu golpe