| 指標 | Binance 報稱數字 | 點解重要 |
|---|---|---|
| 阻止潛在用戶損失 | 2025 年至 2026 年第一季共 105.3 億美元 | 呢個係 Binance 今次 AI 安全敘事入面最核心嘅預防數字。 |
| 受保護用戶 | 超過 540 萬人 | 顯示 Binance 聲稱相關計劃觸及嘅用戶規模。 |
| 2026 年第一季被阻止嘅詐騙及釣魚嘗試 | 約 2,290 萬次,涉及接近 19.8 億美元受保護資金 | 反映 Binance 聲稱單一季度內介入嘅次數同資金規模。 |
| AI 項目及模型 | 24+ 個 AI 項目、100+ 個 AI 模型 | Binance 將 AI 描述為合規及反詐騙基礎設施,而唔係一件單一工具。 |
| 風險提示及地址黑名單 | 平均每日 9,600+ 個風險提示;36,000+ 個惡意地址被列入黑名單 | 呢啲係報道摘要提到、面向用戶警示及壓制詐騙基建嘅機制。 |
| 另一組 2025 年反詐騙數據 | 阻止 66.9 億美元潛在欺詐及詐騙損失;追回 1,280 萬美元以上被盜資產 | 說明「預防損失」同「追回資產」唔應該混為一談。 |
重點係:阻止潛在損失 同 追回資產 係兩個唔同概念。前者係估算高風險活動喺完成前被截停;後者係錢已經被偷走,再經調查、凍結、協作等流程返還或保住。Binance 兩類數字都有公布,但量度嘅結果完全唔同。
Binance Research 指,交易所已在合規範疇建立超過 24 個 AI 項目,並以超過 100 個 AI 模型支撐反詐騙控制;報告亦稱呢套反詐騙架構將非法資金曝險降低 96%。
整套描述嘅核心,是一個自家風險及欺詐偵測工具 Strategy Factory。Binance Research 稱,呢個工具結合業務感知優化、模組化規則建構,以及持續調校,意思即係系統可以因應騙徒手法變化,調整偵測規則同模型風控。
用較易明嘅講法,可以拆成三層:
Binance 稱,其 AI 風控用於識別包括深偽(deepfake)、釣魚騙案,以及 AI 驅動社交工程攻擊等威脅。 更廣泛嘅講法係,模型同規則一齊運作,目標係喺高風險行動變成實際損失之前,早一步發現異常。
報道摘要指,Binance 平均每日發出超過 9,600 個即時風險提示。 呢一步係系統同人之間嘅交界:就算模型偵測到風險,用戶仍然要自己暫停操作、核實對方身份,或者放棄一筆可疑轉帳。
Binance 亦稱,已將超過 36,000 個惡意地址列入黑名單。 對交易所而言,地址黑名單可以協助標記或阻止已知詐騙基建;尤其係同一批錢包、地址或網絡喺多宗詐騙入面重複出現時,作用會更明顯。
Binance 嘅安全敘事,核心係一個簡單但麻煩嘅問題:騙徒都用緊 AI。關於 Binance 今次安全推進嘅報道形容,加密保安已變成一場「AI vs. AI」軍備競賽,因為人工智能降低咗犯罪分子製作深偽影片、聲音複製同更逼真釣魚訊息嘅門檻。
Binance Research 亦警告,在加密領域,AI 目前用於攻擊利用嘅效率,是用於偵測嘅兩倍,反映攻防雙方存在不對稱。 區塊鏈分析公司 Chainalysis 嘅較大型加密犯罪數據亦指向同一方向:它估計 2025 年加密詐騙及欺詐被盜 170 億美元;冒充騙案按年上升 1,400%,AI 相關騙案盈利能力是傳統騙案 4.5 倍。
呢個背景亦解釋到,點解 AI 開支唔只係加密交易所關心。Binance Research 指,75% 金融機構計劃增加用於金融犯罪偵測嘅 AI 開支,並將 Binance 聲稱阻止 105.3 億美元潛在損失,同摩根大通 AI 系統估計阻止 15 億美元欺詐損失作比較。
Binance 最大嘅 105.3 億美元數字,講嘅係它聲稱喺損失發生前截停嘅活動。至於追回資產,數字細好多,而且來自另一套反詐騙匯報。
在一份 2025 年反詐騙更新中,Binance 稱它阻止 66.9 億美元潛在欺詐及詐騙損失,當中 39 億美元同詐騙嘗試相關,並追回超過 1,280 萬美元被盜資產。 Fortune India 另報道,Binance 在 2025 年處理超過 71,000 宗執法機關請求,支援充公約 1.31 億美元與非法活動相關資產,並提供超過 160 場執法培訓。
呢幾類數字唔應該加埋一齊當成同一件事。潛在損失被阻止、受保護資金、被盜資產追回、以及配合執法充公資產,各自涉及唔同定義、流程同門檻。
可以肯定嘅係:Binance 正將 AI 包裝成詐騙偵測、合規控制同用戶保護嘅核心安全基礎設施。 如果公司披露嘅數字方向上準確,代表其自動化防線已經喺數百萬用戶、數十億美元高風險或嘗試性活動上運作。
但仍然要保持距離。公開可見嘅 105.3 億美元說法,大多追溯到 Binance 自身披露或 Binance Research,因此本質上仍是公司申報嘅預防估算。 另一個 2025 年背景亦提醒大家要睇方法論:國際調查記者同盟 ICIJ 曾報道,Chainalysis 指 Binance 一份關於金融犯罪改善嘅報告未有包括關鍵犯罪數據,反映交易所犯罪統計好受範圍、定義同方法影響。
對一般用戶嚟講,實際結論唔係「有 AI 就自然安全」。更準確係:交易所嘗試用 AI 早一步截停可疑行為,同時騙徒亦用 AI 令冒充、釣魚同社交工程更似真、更有壓迫感。 風險提示同地址黑名單有幫助,但最後一步仍然係人:任何聲稱客服急件、深偽影片、要求即刻轉走資金、或者叫你跟陌生錢包指示操作嘅訊息,都應該先當高風險處理。