Investigadores de la Universidad de Seguridad Pública del Pueblo de China, la principal academia de policía del país, han desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar transacciones ilícitas de Bitcoin con un 89,4% de precisión general. Este avance podría influir en la forma en que las agencias de aplicación de la ley de todo el mundo investigan el delito financiero relacionado con las criptomonedas, un ámbito en el que empresas de análisis blockchain como Chainalysis, Elliptic y TRM Labs ya proporcionan herramientas de monitoreo de transacciones a organismos gubernamentales en múltiples jurisdicciones.

El equipo publicó sus hallazgos en mayo en la revista Journal of Intelligence. El South China Morning Post informó sobre la investigación, señalando que el marco supera los modelos de referencia convencionales existentes para la detección de fondos ilícitos que circulan por las redes blockchain.

Arquitectura y metodología

El marco integra tres tecnologías: redes neuronales de grafos dinámicos que mapean las relaciones cambiantes entre los nodos de transacción, un módulo de memoria que almacena patrones históricos de actividad ilícita y modelos de lenguaje amplio que manejan la capa de razonamiento y clasificación.

Los investigadores evaluaron el sistema utilizando el conjunto de datos Elliptic Bitcoin, un benchmark académico público creado por la empresa británica de análisis blockchain Elliptic, que comprende 203.769 nodos de transacción y 234.355 aristas que los conectan. El conjunto de datos etiqueta las transacciones como ilícitas, lícitas o desconocidas según datos de casos reales y ha sido ampliamente utilizado en la investigación de delitos con criptomonedas desde su publicación en 2019.

El modelo alcanzó un 89,1% de precisión y una tasa de recall del 64,5% específicamente para transacciones ilícitas. En términos prácticos, cuando el modelo marca una transacción como sospechosa, es correcto aproximadamente el 89% de las veces. Sin embargo, detecta solo alrededor del 65% de todas las transacciones ilícitas del conjunto de datos, dejando aproximadamente un tercio sin detectar. Esa brecha de recall significa que una porción significativa de los flujos de fondos criminales podría pasar desapercibida, lo cual es relevante para los investigadores que no pueden depender de una sola herramienta para detectar toda la actividad sospechosa.

Explicabilidad y valor procesal

El Dr. Sun Jingchao, autor correspondiente del estudio, identificó las capacidades de coincidencia de patrones históricos del sistema como una ventaja clave. El módulo de memoria permite a la IA consultar patrones de transacciones ilícitas anteriores, aplicar cadenas de razonamiento y generar puntuaciones de riesgo junto con sus clasificaciones.

El marco también produce explicaciones en lenguaje natural para sus decisiones. En lugar de generar únicamente una puntuación de probabilidad, el sistema puede articular el razonamiento detrás de cada evaluación. Para los reguladores y fiscales que requieren evidencia admisible en un tribunal, esto representa una mejora significativa respecto a un intervalo de confianza estándar. La función de explicabilidad se alinea con una tendencia más amplia en los marcos de gobernanza de la IA, incluida la Ley de IA de la Unión Europea adoptada en 2024, que enfatiza los requisitos de transparencia y auditabilidad para los sistemas utilizados en contextos de aplicación de la ley.

Contexto de aplicación de la ley en China

La investigación surge en medio de una represión intensificada contra el delito relacionado con las criptomonedas en China, que prohibió el trading y la minería de criptomonedas a nivel nacional en 2021. A pesar de la prohibición, el lavado de dinero transfronterizo vinculado a criptomonedas ha persistido, impulsando la demanda de capacidades de detección más sofisticadas.

En marzo de 2025, los fiscales chinos procesaron a 3.259 personas involucradas en actividades de lavado de dinero relacionadas con monedas virtuales y operaciones bancarias clandestinas.

El 25 de julio de 2026, un tribunal chino tramitó un caso involving casi 3.000 millones de yuanes, aproximadamente 444 millones de dólares, vinculado a deudas de juegos de azar en línea.

El enfoque exclusivo del marco de IA en Bitcoin es notable. La investigación no hace referencia a protocolos específicos, empresas u otros activos digitales, lo que subraya el papel persistente de Bitcoin como el principal conducto para transacciones ilícitas en los mercados de criptomonedas.