Citibank Gagal Tangani Skam Pig Butchering
Algoritma Tidak Melihatnya
Saya tinjau berkas pengadilan Manhattan kemarin. Bukan karena penasaran—saya dibayar untuk mengenali pola yang diabaikan orang lain. Klaim terdakwa bukan dramatis; itu bisa diprediksi. Iklan Facebook memicu pencipta NFT palsu di OpenrarityPro, dan Citibank, meski punya alat pemantau transaksi, tidak bertindak. Ini bukan kelalaian—ini kegagalan arsitektur.
Data Tak Minta Maaf
Kami bangun model yang mengkorelasikan aktivitas dompet dengan noise sinyal sosial: keterlibatan rendah pada profil tervalidasi + volume tinggi transfer keluar = tanda bahaya #47B dalam taksonomi risiko kami. Sistem Citibank dikonfigurasi untuk memprioritaskan likuiditas daripada ketelitian. Lapisan ‘kepatuhan’ mereka berjalan pada heuristik usang—algoritma yang dilatih pada data bersih, tapi buta terhadap penipuan manusia.
Skam Sejati Bukan Kripto—Ini Tentang Kepercayaan
Aset kripto? Tak bernilai tanpa verifikasi identitas. Tapi kerugian sejati? $20M menguap karena tak ada yang bertanya: ‘Siapa yang punya peringatan ini?’ Kami otomatisasi deteksi berdasar jejak perilaku, tapi bank menyerahkan manajemen risiko pada pihak ketiga yang tak bicara Bahasa Mandarin—atapun Inggris—karena takut akan tanggung jawab. Saya jalankan simulasi di mana entitas terpusat bertindak sebagai node pasif dalam grafik DeFi yang dirancang oleh insentif buruk. Saat model Anda berasumsi percaya atas kebenaran, Anda menjadi bagian dari masalah ini. Ini bukan tentang skam. Ini tentang siapa yang dibayar untuk melihatnya.
