O Serviço de Supervisão Financeira da Coreia do Sul implementou um sistema de IA em tempo real que escaneia dados de negociação, notícias e conteúdo online para sinalizar suspeitas de manipulação de preços de criptoativos.
O Serviço de Supervisão Financeira (FSS) afirmou em seu anúncio de 20 de agosto que a plataforma combina IA generativa com aprendizado de máquina para automatizar partes de um processo que anteriormente exigia que os investigadores examinassem grandes volumes de dados de exchanges manualmente.
Construído em torno de informações de negociação em tempo real, o sistema primeiro busca por ativos que mostram mudanças anormais de preço ou volume. Em seguida, ele compara a atividade com padrões extraídos de investigações anteriores do regulador, permitindo que a equipe se concentre em negociações que compartilham características com formas conhecidas de abuso de mercado.
Entre os padrões listados pelo FSS estão o tipo “cavalo de corrida”, no qual um token se move bruscamente em um curto período, e o tipo “gaiola”, que envolve uma alta acentuada de um ativo enquanto depósitos ou saques estão suspensos ou restritos.
A plataforma mais recente estende um algoritmo introduzido em janeiro, quando o regulador começou a usar IA para identificar suspeitos de manipulação de preços e isolar os períodos e ordens vinculados à sua atividade. Em vez de limitar a tecnologia a uma etapa investigativa posterior, a nova configuração conecta o alerta inicial, as informações de suporte e a revisão preliminar em um único fluxo de trabalho.
Para possíveis wash trading ou negociação coordenada, o FSS aplica a Lei de Benford juntamente com modelos de aprendizado de máquina. A Lei de Benford mede a frequência com que diferentes dígitos iniciais ocorrem em conjuntos de dados numéricos formados naturalmente, enquanto o regulador usa desvios para selecionar ativos e períodos de negociação para revisão posterior.
Assim que um token registra um movimento incomum, a IA generativa verifica notícias relevantes e anúncios de exchanges em busca de uma causa plausível. Um aviso de listagem, uma atualização de rede ou outro evento verificado pode explicar a volatilidade, enquanto um movimento acentuado sem uma razão clara pode levar o regulador a solicitar dados detalhados de ordens e contas da exchange envolvida.
Além das informações públicas de mercado, o sistema revisa reclamações, denúncias e reportagens da mídia ao decidir se um alerta justifica uma análise aprofundada. A IA generativa então insere suas descobertas em um relatório padrão, fornecendo aos investigadores um registro do movimento de preços, mudança de volume, catalisador identificado e outros indicadores antes que eles escolham o próximo passo.
A promoção online também entrou no processo de vigilância. De acordo com o FSS, o sistema converte texto, legendas de vídeo e áudio do YouTube, fóruns de internet e salas de bate-papo de mensagens privadas em texto, e então examina o material em busca de suspeitas de front-running, informações falsas ou chamadas coordenadas destinadas a induzir negociações injustas.
O FSS disse que a revisão online visa casos em que os organizadores negociam à frente de seus seguidores, circulam alegações falsas ou coordenam recomendações de compra destinadas a atrair traders de varejo para um ativo. Os investigadores continuam responsáveis por decidir se as informações apoiam uma análise posterior ou uma investigação planejada.
O novo sistema segue dois anos de fiscalização sob a Lei de Proteção ao Usuário de Ativos Virtuais da Coreia do Sul, que entrou em vigor em 19 de julho de 2024. A lei exige que os provedores de serviços separem as participações dos clientes dos ativos da empresa e mantenham os depósitos dos usuários em bancos, ao mesmo tempo em que dá aos reguladores autoridade para inspecionar os provedores e agir contra insider trading, wash trading e manipulação de preços.
Conforme noticiado pelo crypto.news no mês passado, as autoridades coreanas examinaram mais de 40 casos suspeitos de negociação injusta durante os dois primeiros anos da lei. O presidente da Comissão de Serviços Financeiros, Lee Eog-won, disse que os funcionários relataram ou encaminharam mais de 30 casos a agências de investigação, identificaram 25 suspeitos e calcularam ganhos ilícitos médios de cerca de 1,4 bilhão de won, ou aproximadamente US$ 940.000, por caso.
Os controles em nível de exchange se desenvolveram juntamente com a própria vigilância do regulador. Em maio, novos controles de chaves API exigiram que os membros da Aliança de Exchanges de Ativos Digitais – Upbit, Bithumb, Coinone, Korbit e Gopax – monitorassem suspeitas de compartilhamento de chaves, usassem whitelists de IP e invalidassem as chaves após avisos e verificações de usuários.
As regras seguiram uma estimativa do FSS de que a negociação baseada em API representava cerca de 30% do volume de negócios de cripto doméstico. Como uma chave API pode permitir que um programa externo verifique saldos, faça pedidos e inicie transferências, o grupo de exchanges vinculou o compartilhamento indevido a riscos que incluem negociação coordenada e possível manipulação de preços.
A legislação em preparação cobriria mais do que negociações injustas. Em 29 de julho, a FSC delineou um projeto de lei consolidado que poderia combinar 10 propostas pendentes de ativos digitais e estabelecer regras para stablecoins, exchanges, divulgações, controles internos e resiliência do sistema. A Lei de Proteção ao Usuário de Ativos Virtuais continua sendo a principal lei que rege a custódia, o abuso de mercado e as salvaguardas do usuário enquanto os legisladores negociam o arcabouço de segunda fase.
Nos Estados Unidos, uma revisão da GAO de maio de 2025 constatou que os reguladores financeiros federais usavam IA para identificar riscos, apoiar pesquisas e detectar possíveis violações legais ou erros de relatório, mas a maioria das agências não tratava a saída do modelo como a única base para uma decisão.
A Comissão de Títulos e Câmbio (SEC) informou ao Government Accountability Office que a equipe usava ferramentas de IA para identificar padrões de negociação que poderiam indicar insider trading. Especialistas na área revisavam as negociações sinalizadas antes de decidir se uma investigação posterior era justificada, enquanto todos os reguladores que usavam IA em dezembro de 2024 disseram que a equipe humana considerava os resultados do modelo juntamente com outras informações de supervisão.
Na época abrangida pela revisão da GAO, os reguladores federais disseram que não estavam usando IA generativa para trabalho de supervisão ou fiscalização de mercado, embora algumas agências estivessem considerando isso. Com base nos usos divulgados à GAO em dezembro de 2024, a plataforma coreana aplica IA generativa a tarefas de supervisão para as quais as agências dos EUA não haviam relatado usá-la na época.
Uma mesa redonda da CFTC em 2025 identificou a detecção em tempo real de spoofing e wash trading como usos potenciais para a vigilância por IA. Os participantes também alertaram que a supervisão de cripto enfrenta dados fragmentados porque exchanges centralizadas podem executar negociações, casar ordens, gerenciar margem e manter registros de clientes fora das blockchains públicas.
De acordo com a lei atual dos EUA, a Commodity Futures Trading Commission (CFTC) pode perseguir fraudes e manipulações em transações de commodities à vista, mas não supervisiona rotineiramente as exchanges de cripto à vista da mesma forma que supervisiona os mercados de derivativos registrados. De acordo com os planos atuais da CFTC, as propostas dentro de sua autoridade existente podem prosseguir, enquanto a Lei CLARITY seria necessária para estabelecer o arcabouço completo de registro federal contemplado para plataformas de commodities digitais à vista.
Em comentários recentes, o cofundador da XYO, Markus Levin, disse que os reguladores precisam de dados de entrada confiáveis e limites operacionais claros quando as descobertas da IA podem desencadear investigações governamentais. Ele também levantou o risco de falsos alertas ou alegações não verificadas se os investigadores derem muito peso à saída automatizada.
Levin citou testes de segurança envolvendo modelos experimentais da Meta, Anthropic e OpenAI que supostamente cruzaram limites predefinidos, acessaram sistemas sem autorização ou continuaram operando após restrições. Seus comentários apresentaram os testes como um alerta contra permitir que descobertas automatizadas desencadeiem ações legais sem verificações independentes.
A revisão humana permanecerá obrigatória no processo do FSS, com os investigadores avaliando cada relatório gerado antes de escolher se devem conduzir uma análise detalhada ou preparar uma investigação formal. Um funcionário do FSS disse que a plataforma ajudaria a equipe limitada a “responder de forma rápida e eficiente” a negociações injustas cada vez mais complexas.
O regulador também planeja adicionar ferramentas para rastrear fundos entre exchanges e monitorar transações on-chain, embora seu anúncio de 20 de agosto não tenha fornecido uma data de implementação para nenhum dos recursos.
