Secondo quanto riportato, l'autorità di regolamentazione finanziaria della Corea del Sud ha messo in campo una piattaforma di sorveglianza in tempo reale basata sull'intelligenza artificiale per rilevare le negoziazioni sleali e la manipolazione dei prezzi nei mercati delle criptovalute del Paese. Il Financial Supervisory Service (FSS) ha dichiarato che il nuovo sistema combina l'AI generativa con algoritmi di machine learning.

L'iniziativa è concepita per alleviare i gravi vincoli di risorse che gravano sugli investigatori umani, incaricati di monitorare migliaia di asset digitali negoziati 24 ore su 24 su molteplici borse. Si basa sugli algoritmi sviluppati dal regolatore a gennaio, che avevano individuato i sospetti di manipolazione dei prezzi e i tempi dei loro ordini. Con l'ultimo rollout, la supervisione tramite AI copre ora l'intero processo di sorveglianza end-to-end.

Il rollout arriva in uno dei mercati crypto al dettaglio più attivi al mondo. Il trading coreano è concentrato su un pugno di borse operanti a livello nazionale, guidate da Upbit e Bithumb, e i prezzi su queste piattaforme si sono a volte scambiati con un premio rispetto alle piattaforme globali — un divario a lungo osservato come “kimchi premium”. Da quando il Virtual Asset User Protection Act è entrato in vigore a luglio 2024, pratiche sleali come l'insider trading e la manipolazione del mercato sono esplicitamente vietate dalla legge coreana, con violazioni che comportano potenziali sanzioni penali.

Secondo un rapporto locale, una capacità fondamentale del sistema è la possibilità di segnalare la manipolazione dei prezzi nel breve periodo attingendo a un repository storico di tattiche note di abuso di mercato. Tra gli obiettivi principali figurano gli schemi “racehorse”, in cui i trader gonfiano rapidamente i prezzi dei token in brevi archi di tempo, e gli schemi “cage”, in cui asset soggetti a limiti temporanei di deposito e prelievo registrano brusche oscillazioni di prezzo.

Per rilevare il gonfiamento dei volumi, la piattaforma abbina la legge di Benford a modelli di machine learning per identificare il wash trading e il trading di gruppo coordinato. Quando volumi sospetti o picchi di prezzo attivano un avviso, l'AI generativa analizza automaticamente la copertura giornalistica correlata e gli annunci ufficiali delle borse per stabilire se il movimento di mercato derivi da notizi fondamentali legittime. Se non viene trovata una spiegazione valida e la manipolazione resta probabile, la FSS richiede dati di negoziazione granulari direttamente alla borsa interessata.

Il raggio d'azione della sorveglianza dell'agenzia si estende oltre i libri ordini e i registri delle borse. La piattaforma monitora attivamente canali digitali tra cui YouTube, forum online e chat room di app di messaggistica privata. Convertendo in tempo reale audio e sottotitoli dei video in testo, l'AI valuta i media alla ricerca di segnali di front-running, diffusione di informazioni false e consigli di acquisto coordinati volti a intrappolare gli investitori al dettaglio.

Nonostante l'ampia automazione, la supervisione umana resta centrale nel processo. Gli investigatori della FSS esaminano i rapporti generati dall'AI prima di decidere se avviare procedimenti esecutivi formali. Il rilevamento algoritmico dei pattern è da tempo uno standard nei mercati azionari tradizionali, dove borse e regolatori analizzano i dati degli ordini per individuare negoziazioni abusive, ma la piattaforma della FSS estende tale approccio all'ambiente crypto, attivo 24 ore su 24 e distribuito su molteplici borse, aggiungendo il monitoraggio dei canali social allo screening dei libri ordini.

Mentre l'agenzia presenta il dispiegamento come un passo necessario per vigilare su mercati crypto complessi, osservatori del settore hanno espresso scetticismo sull'affidarsi all'AI per l'applicazione normativa. Markus Levin, cofondatore di XYO, ha sollevato dubbi su come i regolatori possano garantire che questi sistemi operino su dati accurati e affidabili, e si è chiesto se ci si possa fidare che i modelli di AI rimangano entro limiti operativi chiaramente definiti — in particolare quando il loro output innesca direttamente indagini governative o azioni legali formali.

Levin ha evidenziato recenti test di sicurezza condotti da principali sviluppatori di AI tra cui Meta, Anthropic e OpenAI, in cui modelli sperimentali in diverse occasioni hanno aggirato i limiti di sicurezza previsti, hanno avuto accesso a sistemi non autorizzati e hanno proseguito nelle loro azioni dopo aver incontrato restrizioni operative. Affidarsi a modelli automatizzati simili per guidare l'applicazione normativa, sottolineano i critici, introduce rischi significativi di falsi positivi o di affermazioni non verificate.

Nonostante queste preoccupazioni, la FSS prevede di continuare ad aggiornare il proprio toolkit di supervisione del mercato. Le prossime iterazioni della piattaforma si concentreranno sull'integrazione di strumenti per tracciare i flussi di fondi tra le borse e monitorare le transazioni on-chain sulla blockchain, rafforzando ulteriormente la capacità dell'agenzia di vigilare sui mercati degli asset digitali.

Fonte: Bitcoin.com