Puntos destacados
La plataforma de Binance P2P (peer-to-peer) utiliza grandes modelos de lenguaje (LLM) avanzados para supervisar las transacciones en busca de señales de comportamientos fraudulentos y ayudar a resolver las apelaciones de los usuarios.
Algunas de las tácticas fraudulentas más frecuentes son engañar a los vendedores para que liberen sus criptomonedas antes de recibir el pago real o pedir a los compradores que cancelen su orden tras el pago.
Al combinar herramientas de inteligencia artificial y un diligente equipo de Atención al cliente, nuestro objetivo es garantizar una experiencia de usuario segura en Binance P2P.
Echa 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 finales de 2018 para facilitar las transacciones de intercambio de divisas entre bitcoin y monedas locales. Si bien es conveniente, el comercio peer-to-peer (P2P) tiene sus riesgos específicos. En lugar de pasar por un exchange centralizado, confías en que otro usuario cumpla con tu solicitud de compra o venta de criptomonedas.
¿Y si estás haciendo una transacción con un estafador? Los mercados P2P de buena reputación, como Binance P2P, utilizan un servicio de depósito en custodia y un estricto proceso de verificación de identidad para combatir las actividades fraudulentas. Pero incluso con todas las medidas de protección adecuadas, los estafadores pueden encontrar una manera de actuar, y normalmente lo hacen.
Aprovechando los modelos de inteligencia artificial (IA), construimos una infraestructura de seguridad diseñada para mitigar los riesgos específicos asociados con el comercio P2P. Pero antes de profundizar en detalles, echemos un vistazo a algunas estafas comunes a las que se enfrentan los comerciantes cuando utilizan la función de “Chat” en Binance P2P.
Cuatro estafas comunes en Binance P2P
1. Representantes falsos de Atención al cliente
Los estafadores suelen hacerse pasar por el equipo de Atención al cliente de Binance para engañar a las víctimas y conseguir que les faciliten los datos de su cuenta o de su tarjeta de crédito. Es posible que afirmen que Binance ya “recibió el pago” y solicitarle al vendedor que libere sus criptomonedas en custodia.
Si hay algo que debes recordar es que nuestro equipo de Atención al cliente nunca, bajo ninguna circunstancia, se pondrá en contacto contigo a través del chat de Binance P2P.
2. Estafa de depósito en custodia
En esta estafa, el estafador finge ser un comprador. Durante la transacción, el estafador mentirá diciendo que el servicio de depósito en custodia de Binance P2P tiene el pago fiat retenido. Entonces, afirmará que Binance “enviará” el dinero una vez que liberes tus criptomonedas.
No es así como funciona el sistema de depósito en custodia de Binance P2P. Nosotros solo protegemos temporalmente las criptomonedas de los vendedores, y los pagos fiat de los compradores nunca pasan por nuestro servicio de depósito en custodia.
3. Amenazas con llamar a la policía
Los estafadores pueden afirmar que pagaron después de generar una orden. Si dudas, te presionarán para que liberes tu pago amenazándote con llamar a la policía.
No cedas a las amenazas en Binance P2P. Si tienes alguna disputa o problema legítimo con la contraparte presenta una apelación siguiendo los pasos de esta guía: Cómo apelar órdenes P2P en la aplicación de Binance.
4. Engaños al comprador para que cancele la orden después del pago
No todo son estafas iniciadas por los compradores; los vendedores también pueden poner en práctica esquemas maliciosos. Tras recibir el pago, el vendedor puede decir que hay un problema con su contraseña de un solo uso (OTP) o con la liberación del pago y sugerir que al comprador cancele la orden. El vendedor te “prometerá” reintegrarte el importe completo una vez que se cancele la orden.
El vendedor es solo un estafador que nunca planeó reintegrar el dinero. Cualquiera que te pida que canceles una orden después de que hayas pagado probablemente esté intentando estafarte.
Conoce a los guardianes invisibles
Para proteger a nuestros usuarios y evitar que sean víctimas de las estafas que mencionamos anteriormente, contamos con nuestro propio equipo de héroes de IA que trabajan detrás de escena 24/7.
Estos héroes son modelos especializados de IA entrenados para detectar a los usuarios que actúan con malas intenciones. Los modelos actúan básicamente como guardianes, que supervisan varias fases del canal de transacciones con el único propósito de interceptar actividades fraudulentas. A continuación, analizaremos en más detalle los modelos que utilizamos y cómo funcionan para ofrecer a millones de usuarios una experiencia de comercio P2P confiable.
Una herramienta multifunción: grandes modelos de lenguaje (LLM)
El término gran modelo de lenguaje (LLM) se refiere a un sistema de IA de propósito general que es experto en “comprender” y generar lenguaje humano. Los LLM se entrenan utilizando datos de texto en todo Internet.
Con el tiempo, estos modelos se pueden entrenar o ajustar, para destacarse en tareas específicas, como generar fragmentos de texto originales o reconocer mensajes que pueden indicar las intenciones maliciosas de los remitentes.
¿Cómo utilizamos los LLM para entrenar a nuestros modelos P2P?
Para ajustar nuestros modelos, los exponemos a datos de comunicación asociados con las transacciones P2P, es decir, las interacciones entre los comerciantes. Inicialmente, nuestros modelos encontraron más ejemplos de actividad general de transacciones que de comportamiento relacionado con estafas durante el proceso de aprendizaje. Esto planteó un obstáculo importante: ¿cómo podrían nuestros modelos conocer la manera en que los estafadores se comunican con tan pocas instancias para extraer datos?
Intentamos varios enfoques:
Aumentar el conjunto de entrenamiento del grupo minoritario (muestras de estafadores) repitiendo sus instancias (sobremuestreo) con más frecuencia en el modelo.
Reducir el número de instancias de usuarios normales (submuestreo).
Modificar la importancia de cada grupo (alterando las relevancias de las clases).
Ninguno de los tres métodos aún fue satisfactorio debido a la diversidad de datos del tamaño de muestra limitado. El enfoque más efectivo fue crear instancias de entrenamiento adicionales a través de otros LLM, como LLaMa 2, OpenAssistant y Falcon.
Utilizamos estos LLM para reformular ejemplos existentes del comportamiento comunicativo de los estafadores, o incluso inventar nuevos ejemplos con mensajes similares. De esta forma, obtuvimos un conjunto más equilibrado de material de entrenamiento con un tamaño de muestra de estafadores satisfactorio para nuestros modelos de clasificación.
Cómo comprender las intenciones de los usuarios
La mayor parte de la interacción de los usuarios en Binance P2P tiene lugar 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 finge ser un agente del servicio de atención al cliente, infringe las reglas sobre cómo pagar o necesita ayuda para finalizar una orden, dice ciertas cosas en el chat.
Modificamos continuamente nuestros LLM para identificar las intenciones de los usuarios en diversas situaciones en la plataforma P2P, como se muestra en el diagrama anterior. Nuestros modelos están diseñados para comprender situaciones únicas en nuestro mercado, así como para diferenciar entre interacciones sospechosas y normales.
Nuestro objetivo es evitar las estafas antes de que puedan llegar a perjudicar a nuestros usuarios. Los LLM nos ayudan a detectar mensajes sospechosos antes de que la conversación conduzca a una transacción. Además de reforzar la seguridad, nos ayudan de forma rutinaria a identificar y ayudar a los usuarios que necesitan asistencia para completar una transacción. Hasta ahora, nuestros modelos de IA nos han ayudado a detectar y prevenir más de 2,000 estafas potenciales y han facilitado automáticamente la finalización de 212,000 órdenes en el chat de apelaciones, que involucraban fondos por un total de más de 28 millones de dólares.
Para ilustrar mejor cómo funcionan nuestros modelos, estos son dos ejemplos de ellos en acción.
Conclusiones
En Binance, invertimos importantes recursos en garantizar la seguridad de nuestros usuarios y utilizamos la más amplia gama de enfoques para lograr ese objetivo, lo que incluye soluciones innovadoras como herramientas impulsadas por IA. En nuestro mercado P2P, utilizamos grandes modelos de lenguaje para identificar a los usuarios que podrían estar teniendo comportamientos sospechosos. Con el fin de combatir el sector de las estafas en constante evolución, nuestros modelos de lenguaje se vuelven a entrenar continuamente para detectar las últimas tácticas y tendencias.
Nuestro apasionado equipo de agentes de Atención al cliente trabaja junto con nuestras herramientas de IA; después de todo, en algunas situaciones nada puede reemplazar un toque humano. Juntos, garantizan que Binance no solo sea seguro, sino que también ofrezca una experiencia de usuario excepcional, lo que garantiza que todos los usuarios puedan confiar en los productos y funciones disponibles en el ecosistema.
Si fuiste víctima de un estafador P2P, presenta una denuncia al servicio de Atención al cliente de Binance siguiendo los pasos de esta guía: Cómo denunciar estafas en el soporte de Binance.
