Binance Blog menerbitkan artikel baru, yang menyoroti langkah-langkah yang diambil untuk meningkatkan keamanan pada platform P2P menggunakan model AI yang canggih. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan strategi yang digunakan untuk melindungi pengguna dari penipuan yang lazim dalam perdagangan peer-to-peer.
Platform Binance P2P, yang diluncurkan pada akhir tahun 2018, memfasilitasi transaksi pertukaran mata uang antara Bitcoin dan mata uang lokal. Meskipun menawarkan kemudahan, perdagangan P2P mengandung risiko yang melekat, karena bergantung pada kepercayaan antara pengguna dan bukan pada bursa terpusat. Untuk mengurangi risiko ini, Binance menggunakan layanan escrow dan proses verifikasi identitas yang ketat. Namun, penipu sering kali menemukan cara untuk melewati perlindungan ini. Untuk mengatasi hal ini, Binance telah mengembangkan infrastruktur keamanan yang memanfaatkan model kecerdasan buatan (AI) untuk mengatasi risiko spesifik yang terkait dengan perdagangan P2P.
Artikel ini menjelaskan empat penipuan umum yang dihadapi di Binance P2P: perwakilan layanan pelanggan palsu, penipuan escrow, ancaman untuk memanggil polisi, dan menipu pembeli untuk membatalkan pesanan setelah pembayaran. Penipu menyamar sebagai Dukungan Binance untuk mengambil informasi sensitif, mengklaim secara salah bahwa pembayaran fiat ditahan dalam escrow, menggunakan taktik intimidasi, atau menipu pembeli untuk membatalkan transaksi setelah pembayaran. Untuk memerangi penipuan ini, Binance telah menerapkan tim model AI yang beroperasi sebagai penjaga gerbang, memantau fase transaksi untuk mencegah aktivitas penipuan.
Pusat dari upaya ini adalah penggunaan model bahasa besar (LLM), yang merupakan sistem AI yang dilatih untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Model-model ini disesuaikan menggunakan data komunikasi dari transaksi P2P untuk mengenali perilaku terkait penipuan. Meskipun ada tantangan dalam pelatihan karena terbatasnya data penipuan, Binance menggunakan teknik seperti oversampling, undersampling, dan mengubah bobot kelas untuk meningkatkan akurasi model. Selain itu, LLM seperti LLaMa 2, OpenAssistant, dan Falcon digunakan untuk membuat instance pelatihan tambahan, meningkatkan kemampuan model untuk mendeteksi penipuan.
Model AI menganalisis interaksi pengguna di fitur obrolan Binance P2P untuk membedakan niat pengguna, mengidentifikasi pesan mencurigakan sebelum mereka menyebabkan transaksi. Pendekatan proaktif ini telah membantu mencegah lebih dari 2.000 potensi penipuan dan memfasilitasi 212.000 penyelesaian pesanan, melibatkan dana dengan total lebih dari $28 juta. Artikel ini memberikan contoh model dalam aksi, seperti memberi peringatan kepada pengguna tentang risiko pembayaran pihak ketiga dan membantu penjual dalam menyelesaikan pesanan.
Binance menekankan komitmennya terhadap keselamatan pengguna dengan berinvestasi dalam alat bertenaga AI dan tim layanan pelanggan yang berdedikasi. Pelatihan ulang berkelanjutan model bahasa memastikan mereka tetap efektif terhadap taktik penipuan yang berkembang. Pengguna didorong untuk melaporkan penipuan ke Dukungan Binance untuk bantuan lebih lanjut.