Binance 稱 AI 擋下 105.3 億美元加密詐騙：數字背後點睇？

Binance 最新一輪 AI 安全數字，唔似單一新產品發布，反而更似一張行業風向圖：加密貨幣、或者香港讀者熟悉嘅「虛擬資產」保安，正由人手審查逐步走向自動化、模型驅動嘅風控。Binance Research 指，強化版 AI 偵測由 2025 年至 2026 年第一季，阻止了 105.3 億美元潛在損失；多份概述 Binance 安全披露嘅報道亦指，相關系統保護超過 540 萬名用戶。

不過，最值得畫底線嘅係 「潛在」。105.3 億美元並唔係「已經被偷走、之後追回」嘅金額，而係 Binance 估算被攔截嘅潛在損失。現時公開報道主要引用 Binance 本身披露或 Binance Research，所以呢個數字較適合理解為交易所聲稱截停活動嘅規模指標，而唔係獨立證明每一美元原本一定會被偷走。

先睇清幾個大數字

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 話 AI 防線點樣運作？

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：

1. 偵測：先搵出可疑行為

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。

2. 介入：即時叫用戶停一停、諗一諗

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。

3. 壓制：封鎖已知惡意地址

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。

點解 Binance 會講成「AI 打 AI」？

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。

追回資產同預防損失，要分開睇

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。

呢啲數字證明咗咩？又未證明咩？

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。