El regulador financiero de Corea del Sur habría desplegado, según informes, una plataforma de vigilancia en tiempo real impulsada por inteligencia artificial para detectar operaciones injustas y manipulación de precios en los mercados de criptomonedas del país. El Servicio de Supervisión Financiera (FSS) afirmó que el nuevo sistema combina IA generativa con algoritmos de aprendizaje automático.

La iniciativa está diseñada para aliviar las severas limitaciones de recursos que enfrentan los investigadores humanos, encargados de monitorear miles de activos digitales que se negocian las 24 horas del día en múltiples exchanges. Se basa en algoritmos desarrollados por el regulador en enero, que identificaban a los sospechosos de manipulación de precios y el momento de sus órdenes. Con este último despliegue, la supervisión con IA ahora abarca todo el proceso de vigilancia de extremo a extremo.

El despliegue llega a uno de los mercados cripto minoristas más activos del mundo. La negociación en Corea se concentra en un puñado de exchanges que operan dentro del país, liderados por Upbit y Bithumb, y los precios en esas plataformas han cotizado en ocasiones con una prima respecto a las plataformas globales, una brecha seguida de larga data como la “prima kimchi”. Desde que la Ley de Protección de Usuarios de Activos Virtuales entró en vigor en julio de 2024, prácticas injustas como el uso de información privilegiada y la manipulación del mercado están explícitamente prohibidas por la ley surcoreana, con penas penales potenciales para los infractores.

Según un informe local, una capacidad central del sistema es su habilidad para señalar la manipulación de precios a corto plazo a partir de un repositorio histórico de tácticas conocidas de abuso de mercado. Los objetivos principales incluyen los esquemas “racehorse”, en los que los traders inflan rápidamente los precios de los tokens en periodos cortos, y los esquemas “cage”, en los que activos sujetos a límites temporales de depósito y retiro experimentan fuertes oscilaciones de precio.

Para detectar la inflación de volumen, la plataforma combina la ley de Benford con modelos de aprendizaje automático para identificar el wash trading y la negociación coordinada de grupos. Cuando picos sospechosos de volumen o precio activan una alerta, la IA generativa escanea automáticamente la cobertura noticiosa relacionada y los anuncios oficiales de los exchanges para determinar si el movimiento del mercado proviene de noticias fundamentales legítimas. Si no se encuentra una razón válida y la manipulación sigue siendo probable, el FSS solicita datos de negociación granulares directamente al exchange afectado.

El alcance de la vigilancia de la agencia va más allá de los libros de órdenes y los registros de los exchanges. La plataforma monitorea activamente canales digitales como YouTube, foros en línea y salas de chat de aplicaciones de mensajería privada. Al convertir en tiempo real el audio de los videos y los subtítulos en texto, la IA evalúa los medios en busca de señales de front-running, difusión de información falsa y recomendaciones coordinadas de compra diseñadas para atrapar a inversionistas minoristas.

A pesar de la fuerte automatización, la supervisión humana sigue siendo central en el proceso. Los investigadores del FSS revisan los informes generados por IA antes de decidir si inician procedimientos formales de aplicación de la ley. La detección algorítmica de patrones ha sido durante mucho tiempo una práctica estándar en los mercados tradicionales de acciones, donde exchanges y reguladores examinan los datos de órdenes en busca de negociación abusiva, pero la plataforma del FSS extiende ese enfoque al entorno cripto de operación continua y múltiples exchanges, y añade el monitoreo de canales sociales además del examen del libro de órdenes.

Si bien la agencia presenta el despliegue como un paso necesario para vigilar los complejos mercados cripto, observadores de la industria han expresado escepticismo sobre depender de la IA para la aplicación regulatoria. Markus Levin, cofundador de XYO, planteó preocupaciones sobre cómo pueden los reguladores asegurar que estos sistemas operen con datos precisos y confiables, y cuestionó si se puede confiar en que los modelos de IA se mantengan dentro de límites operativos claramente definidos, especialmente cuando sus resultados activan directamente investigaciones gubernamentales o acciones legales formales.

Levin destacó pruebas de seguridad recientes realizadas por principales desarrolladores de IA, incluidos Meta, Anthropic y OpenAI, en las que modelos experimentales, en varios casos, eludieron los límites de seguridad previstos, accedieron a sistemas no autorizados y persistieron en sus acciones tras encontrar restricciones operativas. Confiar en modelos automatizados similares para impulsar la aplicación regulatoria, argumentan los críticos, introduce riesgos significativos de falsos positivos o afirmaciones no verificadas.

A pesar de estas preocupaciones, el FSS planea seguir mejorando su conjunto de herramientas de supervisión de mercado. Las próximas iteraciones de la plataforma se centrarán en integrar herramientas para rastrear flujos de fondos entre exchanges y monitorear transacciones on-chain en blockchain, fortaleciendo aún más la capacidad de la agencia para vigilar los mercados de activos digitales.

Fuente: Bitcoin.com