Bilang entrepreneur at investor, sanay na ko makatanggap ng mga pitch deck na puro roadmaps at team na nagsasabing legit daw ang traction nila.
Trabaho ko ang alamin kung aling bahagi sa mga pitch na ‘yon ang talaga bang tatagal kapag lumusot na sa blockchain. Kaya pag sinabi ko na mas gumaling na talaga ang mga pang-detect sa industry na ‘to, hindi lang ito dahil inuulit ko ang sinasabi ng mga vendor sa presentations nila.
Yung mga blockchain forensics platform tulad ng Chainalysis, TRM Labs, at Elliptic kayang mag-freeze o bawiin ang nasa $34 billion na illicit funds. Mahigit 45 regulators sa buong mundo ang gumagamit na ng mga tools na ‘to bilang standard. Malaking tulong ‘to para mabawi ang mga nanakaw na pera, gamit ang mga way tulad ng wallet clustering at entity attribution — sakto pa na puwedeng gamiting ebidensya sa korte.
Dahil sa AI, yung mga bagong tools ngayon, hindi lang basta’t natratrace ang pera after gumalaw. Meron nang mga predictive platform na nagsa-suggest na kaya nilang i-flag ang isang wallet kahit ‘di pa gumagalaw.
Binibigyan nila ng score ang behavior ng wallet gamit ang mahigit 50 features at araw-araw nagre-retrain. May isang vendor na nagsabing may 98% accuracy sila across 14 million wallets. Ngayon, meron na ring mga rug-pull scanner na nakalagay mismo sa loob ng AI trading agents — kaya nilang i-check yung liquidity lock, freeze authority, at past history ng deployer ng smart contract sa loob ng 5 seconds.
Isang service pa nga nag-report na nakapag-scan na sila ng more than 881,000 token addresses at 271,000 dito ang na-flag bilang high-risk. May wallet clustering tools din na kaya nilang matukoy kung aling address ang matagal nang hindi gumagalaw — tapos biglang naging active bago mag-liquidation, parang digital version ng pagmamasid ng kahina-hinalang tao sa kalsada niyo.
Kaya kung puro vendor page lang ang babasahin mo, baka isipin mong tapos na ang laban kontra crypto fraud, kasi parang meron na tayong “mini army” ng AI models na nagbabantay sa bawat chain, bawat wallet, at bawat transaction 24/7.
Pero pag sinilip mo yung kabilang side ng ledger gamit din ang AI, makikita mong iba pa rin ang laban.
Ilang Numero Tungkol sa AI Crypto Scams
Ayon sa Chainalysis, nasa $17 billion ang total losses sa crypto scam at fraud sa 2025, galing sa $9.9 billion noong nakaraang taon. Sa US naman, base sa FBI, umabot ng $11.36 billion ang crypto fraud sa parehong yugto — tumaas ng 22% kumpara sa dati.
Iyan ‘yung mga number na madalas mong makita sa presentation. Pero ang talagang nagbago sa paraan ng due diligence ko ay ‘to: nakita ng Chainalysis na yung mga AI-powered na scam, 4.5x mas kumikita kaysa sa dati.
Pareho lang ng modus, pareho ang target, pero dahil sa AI, kaya na nilang gumawa ng fake support agent, fake investor, o magpanggap na trusted insider nang sabay-sabay at massive scale.
Si Lior Aizik, co-founder at COO ng XBO (isang crypto exchange), nagbigay ng public warning na lalo pang dumadami at gumagaling ang impersonation scams sa industry. Simple ang advice niya: wag mong ipapasa ang crypto mo sa kahit sino na hindi mo puwedeng ma-verify — lalo na kung nakakapanliit yung hingi at puro sikreto.
Impersonation fraud — ‘yung nagpapanggap na bangko, investor, o crypto influencer — tumaas ng 1,400% year-on-year. AI na ginagamit ng mga scammer ngayon para gawin ang mas malalaking scam base sa specific targeting, imbes na pa-mass email lang kagaya dati.
Dahil dito, biglang tumaas ang average payment na pinapadala — mula $782 noong 2024, nasa $2,764 na siya ngayon 2025. Katumbas ito ng 253% na increase. Sobrang affected ako dito bilang investor at operator kasi kami talaga ang madalas ma-clone ng mga scammer.
Eto ‘yung nakaka-bother: kahit gumagaling na yung mga pang-defend, gumagaling din yung opensa.
Parang generative adversarial network lang, kung saan parehong lumalakas ang offense at defense — at nagle-lead iyon sa mas pino at mas matibay na AI tools sa magkabilang side.
Parehong AI capability ang pinagkukuhanan ng offense at defense. Pero sa ngayon, mas lamang yung naunang gumalaw — hindi ‘yung pinaka-advanced mag-isa lang.
Bakit Laging Nauunahan ang Mga Detection Tool
Sa totoo lang, pang-detective talaga ang purpose ng forensic tools, hindi para manghula ng scam na ‘di pa nagaganap. Para magka-investigation, kailangan may actual na nabiktima na muna.
Kailangan makita mo munang may nawalan na ng pera bago mo matunton yung pattern na dapat i-flag. Yung mga predictive model na kunwari kayang hulihin ang rug pull bago mangyari, naka-train lang din sila sa style ng scam kahapon — samantalang yung scammer, updated din kasi nabasa rin nila ang parehong training data.
Naging obvious ‘to sa FBI NexFundAI sting: gumawa ang mga federal agent ng fake honeypot token para mahuli yung mga gumagawa ng wash trading. Basahin dito kung paano nangyari.
Isang araw lang matapos i-announce ng DOJ ang mga pag-aresto na may kinalaman sa operasyon, may kumopia na agad ng eksaktong smart contract at nag-launch ng copycat na token. Kumita siya ng $127,000 sa isang araw gamit ang parehong taktika na kakalantad lang ng FBI sa court documents.
Kung may LP na nagtatanong sa akin kung “nalilinis na ba talaga ang pinakamasasamang gawain dito sa market,” makukuha na agad nila ang sagot nila after 24 hours.
Ginawa ng attacker na blueprint yung mismong FBI operation. Bawat detalye na nagagamit dapat pang-defensa, nagiging working template din para sa attacker — at mas mabilis magbasa ang attackers kaysa kayang mag-adjust ng regulators.
Mas Mura at Mas Mabilis na ang Pag-atake
Makikita mo din yung lopsided na sitwasyon sa kung gaano kababa na ang effort para sumugod sa crypto attacks ngayon. Si Peter Steinberger, isang software developer, nag-build ng sikat na open-source project na pwedeng patakbuhin ang AI assistant sa PC mo — full access pa sa system gamit ang apps tulad ng Telegram, WhatsApp, at Discord.
Kailangan nilang i-rebrand yung product dahil sa trademark issue.
Ilang minuto lang matapos i-announce ang rebrand, may sumakop agad sa luma niyang GitHub at X accounts, ginamit ito para mag-launch at i-pump ang token na umabot ng $16 million market cap bago tuluyang bumagsak ng over 90%.
Walang malware, walang nanakaw na keys. Basta may mabilis lang na sumamantala sa butas na ‘di napansin. Wala ring security tool na nakabantay noon dahil wala pang nangyayaring illegal.
Pati AI Agent Pwedeng Marugpull
Hindi lang mga tao ang natatakot ako kundi pati AI agents. Ang daming lumalapit na idea na parang, “hayaan niyo na yung AI agent namin ang mag-trade para sa’yo.” Pero pwede din malugi ang agent na ‘yan — kawawa yung wallet mo.
May nagkuwento na isang AI agent sa Solana ang bumili ng token na nag-rugpull — 94% ang binagsak sa loob lang ng 20 minuto. Talo agad yung wallet ng agent ng $12,000.
Nung naimbestigahan, may enabled na freeze authority ang token, at yung top 10 holders kontrolado ang 91% ng supply. Yung deployer pala, tatlong beses na palang nag-launch ng scam na token dati.
Ang bawat red flag na ‘to, dapat sana kayang ma-detect ng mga detection tool na nabanggit ko dito — seconds lang dapat. Pero hindi nag-check yung agent. Ang ginawa lang niya, nakita may token at may price, tapos auto-buy agad — kasi walang nag-wire ng safety layer papunta sa decision layer.
Iyan mismo yung failure mode na lagi kong tinetest sa bawat fund pitch na gumagamit ng AI agent.
Yung Parte na Wala Talagang Tool na Makaka-solve
Ang pinaka nakakabahala sa akin — yung ibang damage, hindi nadadaan sa smart contract. Dahil may public profile ako at may followers, ako yung madalas na ginagaya online.
Noong May, nai-report na may isang babae sa Guelph, Ontario na naloko ng scammers at nawala ang $14,000 niya matapos niyang isipin na si Mr Beast (isang YouTuber) ang kausap niya tungkol sa crypto investment. Hindi pala. Ilang taon na rin na sinusubukan ni Mr Beast pigilan yung AI-generated videos na ginagaya siya para sa fake giveaways.
Hindi tinatarget ng mga forensic tool ang ganiyang klase ng interaction, kasi hindi pa naman involved yung blockchain hanggang gumalaw na yung pera. Minsan ang panloloko nangyayari sa video call lang, sa isang moment ng pagtitiwala. Pag may transaction na para mapansin ng analytics platform, tapos na ang desisyon ng biktima.
Mas bumibilis na ngayon ang AI sa paggawa ng fake trust kaysa sa kakayahan ng mga tools para i-detect ito. Diyan talaga napupunta yung malaking bahagi ng $17 billion na losses.
AI Crypto Scams: Sino Talaga ang Lamang?
Wala ni isa.
Iyan na yung pinaka-honest na sagot. Totoong may mga forensic at predictive na tool. Totoo ding may nababawi na funds. ‘Di ibig sabihin na walang kwenta ‘yun dahil tumataas din ang fraud — kapag ganon, parang niloloko mo rin ang sarili mo.
Pero hindi ibig sabihin ng “real at gumaganda” ay “lamang na.” Base sa 2025 data, sa usapin ng dolyar, mas mabilis pa rin ang panlilinlang kaysa sa depensa.
Kung may isang solid na rason dito, ito ‘yun: Karamihan sa detection tools, ang tanong lang na sinasagot ay “duda ba tong wallet na to?” — at tinatanong lang yan kapag naisipan na ng user na i-check.
Tapos may mga sitwasyon gaya ng sa Guelph na wala namang wallet para i-scan simula’t simula pa lang. Pinadadali ng AI ang mga ganitong panloloko, kaya imbes na gawing selling point ang AI, lagi ko na itong tinitignan bilang unang bagay na gusto kong i-stress test sa kahit anong bagong pitch.
Kayang kumpirmahin ng blockchain ang history ng isang wallet. Pero imposible nitong i-confirm kung ano nangyari sa isang phone call,
