Investigadores de la universidad policial más importante de China han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede identificar transacciones ilícitas de bitcoin con una precisión general del 89,4%, un avance que podría transformar la forma en que las agencias de aplicación de la ley de todo el mundo abordan los delitos financieros relacionados con criptomonedas.
El equipo de la Universidad de Seguridad Pública del Pueblo de China publicó sus hallazgos en mayo en el Journal of Intelligence. El South China Morning Post informó sobre el avance, destacando cómo el marco supera a los modelos base principales actuales para detectar dinero sucio que fluye a través de redes de cadena de bloques.
Cómo funciona realmente la IA
Este nuevo marco combina tres tecnologías: redes neuronales de grafo dinámico que mapean las relaciones en evolución entre los nodos de transacción, un módulo de memoria que almacena patrones históricos de actividad ilícita y modelos de lenguaje grandes que gestionan la capa de razonamiento y clasificación.
Los investigadores probaron su sistema en el conjunto de datos Elliptic Bitcoin, un referente público que contiene 203.769 nodos de transacciones y 234.355 aristas que los conectan. El modelo logró una precisión del 89,1% y una tasa de recuperación del 64,5% específicamente para transacciones ilícitas.
Cuando el modelo marca algo como sospechoso, tiene razón aproximadamente el 89 % de las veces. Pero solo detecta alrededor del 65 % de todas las transacciones ilícitas en el conjunto de datos, lo que significa que aproximadamente un tercio de las transacciones maliciosas aún pasan desapercibidas.
Por qué la explicabilidad es más importante que los números brutos
El Dr. Sun Jingchao, autor correspondiente del estudio, destacó las capacidades de coincidencia de patrones históricos del sistema como una ventaja clave. El módulo de memoria permite que la IA consulte patrones pasados de transacciones ilícitas y aplique cadenas de razonamiento, generando puntuaciones de riesgo junto con sus clasificaciones.
El marco también genera explicaciones en lenguaje natural para sus decisiones. En lugar de simplemente emitir una puntuación de probabilidad, puede articular la lógica detrás de su evaluación. Para los reguladores y fiscales que necesitan evidencia que sea válida en juicio, esto representa una mejora significativa respecto a un intervalo de confianza.
La campaña más amplia de China contra el crimen criptográfico
En marzo de 2025, los fiscales chinos acusaron a 3.259 personas involucradas en actividades de lavado de dinero relacionadas con criptomonedas y operaciones bancarias subterráneas.
El 25 de julio de 2026, un tribunal chino resolvió un caso relacionado con deudas de apuestas en línea por casi 3 mil millones de yuanes, aproximadamente $444 millones.
La concentración del marco de IA en bitcoin es notable. La investigación no menciona protocolos específicos, empresas u otros tokens, reforzando el papel histórico de bitcoin como la vía predeterminada para transacciones ilícitas.