El Servicio de Supervisión Financiera de Corea del Sur ha implementado un sistema de IA en tiempo real que escanea datos de trading, noticias y contenido en línea para detectar posibles manipulaciones de precios de criptomonedas.
El Servicio de Supervisión Financiera (FSS, por sus siglas en inglés) anunció el 20 de agosto que la plataforma combina IA generativa con aprendizaje automático para automatizar partes de un proceso que anteriormente requería que los investigadores examinaran grandes volúmenes de datos de exchanges manualmente.
Construido alrededor de información de trading en tiempo real, el sistema primero busca activos que muestren cambios anormales en precio o volumen. Luego compara la actividad con patrones extraídos de investigaciones previas del regulador, lo que permite al personal centrarse en operaciones que comparten características con formas conocidas de abuso de mercado.
Entre los patrones enumerados por el FSS se encuentran el tipo "caballo de carreras", en el que un token se mueve bruscamente durante un período corto, y el tipo "jaula", que implica un fuerte aumento en un activo mientras los depósitos o retiros están suspendidos o restringidos.
La última plataforma amplía un algoritmo introducido en enero, cuando el regulador comenzó a usar IA para identificar presuntos manipuladores de precios y aislar los períodos y órdenes vinculados a su actividad. En lugar de limitar la tecnología a un paso investigativo posterior, la nueva configuración conecta la alerta inicial, la información de respaldo y la revisión preliminar en un solo flujo de trabajo.
Para la posible negociación de lavado o la negociación coordinada, el FSS aplica la Ley de Benford junto con modelos de aprendizaje automático. La Ley de Benford mide la frecuencia con la que aparecen diferentes dígitos iniciales en conjuntos de datos numéricos formados naturalmente, mientras que el regulador utiliza las desviaciones para seleccionar activos y períodos de trading para una revisión posterior.
Una vez que un token registra un movimiento inusual, la IA generativa verifica noticias relevantes y anuncios de exchanges en busca de una causa plausible. Un aviso de listado, una actualización de red o cualquier otro evento verificado puede explicar la volatilidad, mientras que un movimiento brusco sin una razón clara puede llevar al regulador a solicitar datos detallados de órdenes y cuentas al exchange involucrado.
Además de la información pública del mercado, el sistema revisa quejas, avisos y reportajes de los medios al decidir si una alerta justifica un análisis en profundidad. La IA generativa luego coloca sus hallazgos en un informe estándar, dando a los investigadores un registro del movimiento del precio, el cambio de volumen, el catalizador identificado y otros indicadores antes de que elijan el siguiente paso.
La promoción en línea también ha entrado en el proceso de vigilancia. Según el FSS, el sistema convierte texto, subtítulos de videos y audio de YouTube, foros de internet y salas de chat de mensajería privada a texto, luego examina el material en busca de posibles operaciones anticipadas (front-running), información falsa o llamadas coordinadas destinadas a inducir operaciones injustas.
El FSS dijo que la revisión en línea se enfoca en casos en los que los organizadores operan antes que sus seguidores, circulan afirmaciones falsas o coordinan recomendaciones de compra destinadas a atraer a traders minoristas a un activo. Los investigadores siguen siendo responsables de decidir si la información respalda un análisis adicional o una investigación planificada.
El nuevo sistema sigue a dos años de aplicación de la Ley de Protección de Usuarios de Activos Virtuales de Corea del Sur, que entró en vigor el 19 de julio de 2024. La ley exige que los proveedores de servicios separen los activos de los clientes de los activos de la empresa y mantengan los depósitos de los usuarios en bancos, al tiempo que otorga a los reguladores autoridad para inspeccionar a los proveedores y actuar contra el uso de información privilegiada, la negociación de lavado y la manipulación de precios.
Como informó crypto.news el mes pasado, las autoridades coreanas examinaron más de 40 casos sospechosos de operaciones injustas durante los primeros dos años de la ley. El presidente de la Comisión de Servicios Financieros, Lee Eog-won, dijo que los funcionarios informaron o remitieron más de 30 casos a las agencias de investigación, identificaron a 25 sospechosos y calcularon ganancias ilícitas promedio de aproximadamente 1.400 millones de wones, o aproximadamente 940.000 dólares, por caso.
Los controles a nivel de exchange se han desarrollado junto con la propia vigilancia del regulador. En mayo, los nuevos controles de clave API exigieron a los miembros de la Digital Asset Exchange Alliance (Upbit, Bithumb, Coinone, Korbit y Gopax) monitorear el posible uso compartido de claves, usar listas blancas de IP e invalidar claves después de advertencias y verificaciones de usuarios.
Las reglas surgieron después de una estimación del FSS de que el trading basado en API representaba aproximadamente el 30% del volumen de negocios de criptomonedas nacional. Debido a que una clave API puede permitir que un programa externo verifique saldos, realice órdenes e inicie transferencias, el grupo de exchanges vinculó el uso compartido indebido a riesgos que incluyen el trading coordinado y la posible manipulación de precios.
La legislación en preparación abarcaría más que las operaciones injustas. El 29 de julio, el FSC describió un proyecto de ley consolidado que podría combinar 10 propuestas pendientes de activos digitales y establecer reglas para stablecoins, exchanges, divulgaciones, controles internos y resiliencia del sistema. La Ley de Protección de Usuarios de Activos Virtuales sigue siendo la ley principal que rige la custodia, el abuso de mercado y las salvaguardias para el usuario mientras los legisladores negocian el marco de segunda etapa.
En Estados Unidos, una revisión de la GAO de mayo de 2025 encontró que los reguladores financieros federales utilizaban la IA para identificar riesgos, apoyar la investigación y detectar posibles violaciones legales o errores de informes, pero la mayoría de las agencias no trataban los resultados del modelo como la única base para una decisión.
La Comisión de Bolsa y Valores (SEC) dijo a la Oficina de Responsabilidad Gubernamental (GAO) que el personal utilizaba herramientas de IA para identificar patrones de trading que podrían indicar uso de información privilegiada. Los especialistas en la materia revisaban las operaciones señaladas antes de decidir si se justificaba una investigación adicional, mientras que cada regulador que utilizaba IA a diciembre de 2024 dijo que el personal humano consideraba los resultados del modelo junto con otra información de supervisión.
En el momento cubierto por la revisión de la GAO, los reguladores federales dijeron que no estaban utilizando IA generativa para el trabajo de supervisión o vigilancia del mercado, aunque algunas agencias lo estaban considerando. Basado en los usos revelados a la GAO a diciembre de 2024, la plataforma coreana aplica IA generativa a tareas de supervisión para las que las agencias estadounidenses no habían informado su uso en ese momento.
Una mesa redonda de la CFTC de 2025 identificó la detección en tiempo real de spoofing y negociación de lavado como posibles usos para la vigilancia de la IA. Los participantes también advirtieron que la supervisión de las criptomonedas enfrenta datos fragmentados porque los exchanges centralizados pueden ejecutar operaciones, emparejar órdenes, gestionar márgenes y mantener registros de clientes fuera de las blockchains públicas.
Según la ley estadounidense actual, la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) puede perseguir el fraude y la manipulación en las transacciones de productos básicos al contado, pero no supervisa rutinariamente los intercambios de criptomonedas al contado de la misma manera que supervisa los mercados de derivados registrados. Según los planes actuales de la CFTC, las propuestas dentro de su autoridad existente pueden proceder, mientras que la Ley CLARITY sería necesaria para establecer el marco completo de registro federal contemplado para las plataformas de productos básicos digitales al contado.
En comentarios recientes, el cofundador de XYO, Markus Levin, dijo que los reguladores necesitan datos de entrada confiables y límites operativos claros cuando los hallazgos de la IA pueden desencadenar investigaciones gubernamentales. También planteó el riesgo de alertas falsas o acusaciones no verificadas si los investigadores dan demasiado peso a los resultados automatizados.
Levin citó pruebas de seguridad que involucraron modelos experimentales de Meta, Anthropic y OpenAI que, según se informa, cruzaron límites preestablecidos, accedieron a sistemas sin autorización o continuaron operando después de restricciones. Sus comentarios presentaron las pruebas como una advertencia contra permitir que los hallazgos automatizados desencadenen acciones legales sin verificaciones independientes.
La revisión humana seguirá siendo obligatoria bajo el proceso del FSS, con investigadores evaluando cada informe generado antes de elegir si realizar un análisis detallado o preparar una investigación formal. Un funcionario del FSS dijo que la plataforma ayudaría al personal limitado a "responder de manera rápida y eficiente" a las operaciones injustas cada vez más complejas.
El regulador también planea añadir herramientas para rastrear fondos entre exchanges y seguir transacciones en cadena, aunque su anuncio del 20 de agosto no proporcionó una fecha de implementación para ninguna de estas características.
