| US$10,53 miliar dari 2025 hingga kuartal I 2026 |
| Ini klaim pencegahan utama dalam dorongan keamanan AI Binance. |
| Pengguna yang dilindungi | Lebih dari 5,4 juta | Menunjukkan jangkauan program di tingkat pengguna, menurut laporan yang merangkum klaim Binance. |
| Inisiatif dan model AI | 24+ inisiatif AI dan 100+ model AI | Binance membingkai AI sebagai lapisan kepatuhan dan anti-fraud yang luas, bukan satu alat tunggal. |
Pembedaan antara kerugian potensial yang diblokir dan aset yang dipulihkan sangat penting. Angka pencegahan memperkirakan aktivitas berisiko yang dihentikan sebelum selesai. Angka pemulihan merujuk pada dana yang sudah dicuri lalu berhasil dikembalikan atau diamankan. Binance melaporkan dua jenis angka ini, tetapi keduanya mengukur hasil yang berbeda.
Menurut Binance Research, bursa kripto itu telah menyiapkan lebih dari 24 inisiatif AI di area kepatuhan, dengan lebih dari 100 model AI untuk menjalankan kontrol anti-fraud. Binance Research juga menyebut tumpukan anti-fraud ini mengurangi eksposur dana ilegal sebesar 96%.
Bagian yang paling spesifik adalah alat deteksi risiko dan fraud internal bernama Strategy Factory. Binance Research mengatakan alat ini menggabungkan optimasi yang memahami konteks bisnis, konstruksi aturan modular, dan penyempurnaan berkelanjutan. Dengan kata lain, Binance menggambarkan sistem yang dapat menyesuaikan aturan deteksi dan kontrol risiko berbasis model ketika pola scam berubah.
Secara praktis, tumpukan itu bisa dibaca dalam tiga lapis.
Binance mengatakan kontrol risiko berbasis AI dipakai untuk mengenali ancaman seperti deepfake, phishing, dan serangan social engineering yang didukung AI. Deepfake berarti tiruan wajah, suara, atau video yang dibuat agar tampak asli; phishing adalah upaya menipu korban agar menyerahkan akses, data, atau dana. Klaim besarnya: model AI dan aturan risiko bekerja bersama untuk menemukan perilaku mencurigakan lebih awal, sebelum tindakan berisiko berubah menjadi kerugian final.
Ringkasan laporan menyebut Binance mengirim peringatan risiko real-time dengan rata-rata lebih dari 9.600 per hari. Ini bagian yang langsung terlihat oleh pengguna: meski model sudah mendeteksi risiko, orang tetap perlu berhenti sejenak, memeriksa lawan transaksi, atau membatalkan instruksi yang mencurigakan.
Binance juga menyebut lebih dari 36.000 alamat berbahaya telah masuk daftar hitam. Dalam konteks kripto, alamat dompet bisa menjadi infrastruktur scam. Blacklist membantu bursa menandai atau memblokir alamat yang sudah dikaitkan dengan percobaan penipuan, terutama ketika alamat atau jaringan yang sama muncul berulang kali.
Cerita keamanan Binance dibangun di atas masalah sederhana: pelaku kejahatan juga memakai AI. Laporan tentang dorongan keamanan terbaru Binance menggambarkan keamanan kripto sebagai perlombaan “AI vs. AI” karena AI menurunkan hambatan bagi penjahat untuk membuat deepfake, kloning suara, dan phishing yang lebih meyakinkan.
Binance Research juga memperingatkan bahwa AI saat ini dua kali lebih efektif untuk eksploitasi dibandingkan untuk deteksi di kripto, menyoroti ketimpangan antara penyerang dan pembela. Data kejahatan kripto Chainalysis bergerak ke arah yang sama: perusahaan analitik blockchain itu memperkirakan US$17 miliar dicuri dalam scam dan fraud kripto pada 2025, sementara scam peniruan identitas naik 1.400% secara tahunan dan scam berbasis AI 4,5 kali lebih menguntungkan daripada scam tradisional.
Itu juga menjelaskan mengapa belanja AI menjadi prioritas pencegahan kejahatan keuangan di luar kripto. Binance Research menyebut 75% lembaga keuangan berencana menaikkan belanja AI untuk deteksi kejahatan keuangan, dan membandingkan klaim Binance soal US$10,53 miliar kerugian potensial yang diblokir dengan sistem AI JPMorgan yang diperkirakan mencegah kerugian fraud US$1,5 miliar.
Angka terbesar Binance adalah soal aktivitas yang diklaim dihentikan sebelum kerugian terjadi. Angka pemulihannya jauh lebih kecil dan berasal dari pelaporan anti-scam yang terpisah.
Dalam pembaruan anti-scam 2025, Binance mengatakan mencegah US$6,69 miliar potensi kerugian fraud dan scam, termasuk US$3,9 miliar yang terkait percobaan scam, serta memulihkan lebih dari US$12,8 juta aset curian. Fortune India secara terpisah melaporkan Binance memproses lebih dari 71.000 permintaan penegak hukum, mendukung penyitaan sekitar US$131 juta yang terkait aktivitas ilegal, dan menggelar lebih dari 160 sesi pelatihan penegak hukum pada 2025.
Kategori-kategori itu tidak boleh dijumlahkan seolah-olah mengukur hal yang sama. Kerugian potensial yang diblokir, dana yang dilindungi, aset curian yang dipulihkan, dan aset yang disita bersama penegak hukum bergantung pada definisi serta alur kerja yang berbeda.
Angka-angka ini mendukung satu kesimpulan jelas: Binance sedang menempatkan AI sebagai infrastruktur inti untuk deteksi fraud, kontrol kepatuhan, dan perlindungan pengguna. Jika angka perusahaan itu secara arah besar akurat, pertahanan otomatisnya bekerja dalam skala sangat besar: jutaan pengguna dan miliaran dolar aktivitas berisiko atau percobaan penipuan.
Namun, pembaca tetap perlu hati-hati. Sebagian besar akun publik tentang angka US$10,53 miliar kembali ke pengungkapan Binance sendiri atau Binance Research, sehingga total tersebut tetap merupakan estimasi pencegahan yang dilaporkan perusahaan. Dalam konteks terpisah pada 2025, ICIJ melaporkan bahwa Chainalysis mengatakan sebuah laporan Binance tentang perbaikan kejahatan keuangan tidak memasukkan data kejahatan penting; ini mengingatkan bahwa statistik kejahatan dari bursa sangat bergantung pada cakupan, definisi, dan metodologi.
Bagi pengguna, pelajarannya bukan bahwa AI membuat kripto otomatis aman. Pelajaran yang lebih realistis: bursa mencoba menangkap sinyal bahaya lebih awal, sementara penipu juga memakai AI untuk membuat peniruan identitas, phishing, dan social engineering terasa makin meyakinkan. Peringatan risiko dan blacklist alamat dapat membantu, tetapi langkah manusia tetap penting. Pesan dukungan yang mendesak, video deepfake, tekanan untuk segera memindahkan dana, atau instruksi dompet yang tidak dikenal layak diperlakukan sebagai sinyal risiko tinggi.
Comments
0 comments