El ojo humano sigue siendo indispensable en varias actividades del mundo empresarial. Pero la inteligencia artificial continuamente aumenta las herramientas y potencia los resultados, convirtiéndose en una parte cada vez más frecuente de los análisis de seguridad y cumplimiento, también en el sector financiero.
Binance, la mayor exchange de criptoactivos del mundo por volumen de operaciones, no ha dejado de invertir en herramientas, procesos y equipos para garantizar la seguridad e integridad de su plataforma. Y para combatir las actividades fraudulentas que pueden producirse en su ecosistema, la empresa ha adoptado un enfoque innovador: el uso de machine learning en tiempo real.
El creciente número de transacciones de los más de 128 millones de usuarios de Binance requiere soluciones avanzadas para identificar y prevenir eficazmente las actividades fraudulentas. El machine learning permite a Binance detectar y responder a eventos sospechosos de manera oportuna, minimizando el riesgo de pérdidas y daños a sus usuarios.
A diferencia de los métodos de supervisión tradicionales, que pueden ser limitados y menos ágiles, el machine learning ofrece la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esto significa que se pueden identificar patrones y anomalías sutiles en cuestión de segundos, actuando rápidamente para mitigar posibles amenazas. Estas soluciones de inteligencia artificial (IA) pueden identificar y responder a amenazas potenciales como estafas peer-to-peer (P2P), robo de datos de pago y ataques de control de cuentas (ATO), por nombrar algunas.
“Cripto es un espacio que evoluciona muy rápidamente, por lo que trabajamos diligentemente para mantenernos al día con los desarrollos recientes en esta tecnología relativamente nueva, así como con las nuevas metodologías utilizadas por aquellos que buscan explotarla, y siempre estamos actualizando nuestras herramientas de seguridad”, dice el Líder Global de Inteligencia e Investigaciones de Binance, Matt Price. “Algo bueno de trabajar en Binance es que lo hacemos en colaboración con las personas que crean productos y servicios de blockchain, incluidos expertos en este sector.”
Cómo Binance utiliza el machine learning en tiempo real
El proceso desarrollado por la exchange, sigue estos pasos.
Recopilación de datos: el primer paso consiste en recopilar datos de diversas fuentes, como información sobre transacciones, historial de cuentas y datos de mercado. Estos datos son esenciales para entrenar y alimentar los modelos de aprendizaje automático.
Preprocesamiento de datos: antes de utilizarlos en los modelos, los datos se someten a un preprocesamiento en el que se limpian, transforman y organizan. Este proceso garantiza que los datos son adecuados para alimentar los algoritmos de aprendizaje automático.
Entrenamiento de modelos: Binance utiliza algoritmos de machine learning para entrenar modelos que puedan identificar actividades fraudulentas. Estos modelos se entrenan con datos históricos e información actualizada en tiempo real.
Detección en tiempo real: una vez entrenados los modelos, se despliegan en un entorno de producción, donde supervisan continuamente la actividad en la plataforma de Binance. Cualquier actividad sospechosa se identifica y se activa para su posterior análisis.
Respuesta rápida: una vez detectada la actividad fraudulenta, Binance toma medidas inmediatas para mitigar la amenaza. Esto puede implicar el bloqueo de cuentas, la revisión de transacciones sospechosas o la comunicación con los usuarios afectados.
Beneficios del machine learning en tiempo real
El uso de esta nueva herramienta aporta varios beneficios a Binance y a sus usuarios. Permite la detección temprana de actividades sospechosas en tiempo real y, en consecuencia, una respuesta rápida y eficaz, reduciendo los impactos y evitando pérdidas significativas.
Otro elemento importante es la mejora de la precisión. Los modelos de machine learning son capaces de analizar grandes cantidades de datos con precisión y coherencia, identificando patrones sutiles y comportamientos anómalos que pueden pasar desapercibidos a los métodos tradicionales. También pueden adaptarse y aprender de nuevos patrones y tendencias a medida que surgen. Esto garantiza que Binance esté constantemente actualizada y preparada para hacer frente a nuevas amenazas.
El mercado de criptomonedas funciona 24 horas al día, 7 días a la semana, a diferencia de los mercados financieros tradicionales que tienen horarios de apertura y cierre. Cada segundo, hay un flujo continuo de nuevos datos (retiradas, depósitos, operaciones, etc.) que requiere una atención constante ante cualquier intento de robar fondos o información personal de los usuarios.
Un uso eficiente y sofisticado de la IA puede detectar eficazmente cualquier actividad sospechosa y actuar con rapidez para proteger las cuentas o mitigar los daños en la medida de lo posible.
Binance está a la vanguardia de la seguridad y la innovación mediante el uso de machine learning en tiempo real para supervisar actividades fraudulentas. Este enfoque avanzado permite a Binance identificar, analizar y responder a eventos sospechosos de forma ágil y eficiente. El uso del machine learning en tiempo real aporta importantes beneficios a la seguridad de los usuarios y a la integridad de la plataforma, reforzando la confianza en Binance como una exchange confiable en el mercado de las criptomonedas.
