Coinbase 的 AI 驱动规则引擎将欺诈响应时间缩短至数小时

Coinbase 表示，它已通过将机器学习与高速度的 AI-driven rules engine（AI 驱动规则引擎）紧密融合，重建了其反欺诈体系。目标是在出现新的诈骗模式时，把响应时间从数天缩短到仅数小时，以应对整个加密行业日益扩张的 AI 驱动欺诈与冒充行为。 主要改动包括“双轨”防御：机器学习模型负责长期防护，而 AI-driven rules engine 则负责快速响应。Coinbase 还称，规则回测速度提升超过 10 倍，使其能够在诈骗行为实时演变的同时，更快地测试并上线新的风控措施。 为在打击欺诈的同时降低误报并减少对正常用户的影响，Coinbase 表示它使用机器学习来推荐规则参数。公司还描述了将以往依赖人工的规则创建流程改为数据驱动的自动化建议系统，包括更快的数据/模式（schema）演进，以及供风控团队使用的 notebook 分析工具。 该升级出台之际，TRM Labs 给出了更为严峻的行业数据。TRM 估计 2025 年加密欺诈约为 350 亿美元（并提示若计入未上报，全年总损失可能超过 2000 亿美元）。TRM 还披露 2025 年非法加密流动达到创纪录的 1580 亿美元，诈骗网络正越来越像“专业化公司”，并被 AI 工具进一步加速。 对交易者而言，这更偏向交易所风控与市场结构层面的变化，而非直接的代币催化剂。更快的诈骗抑制可能有助于保护交易所流动性与用户资金，但通常不足以立即改变整体价格趋势。不过在市场对“交易所特定风险”和骗局引发扰动较敏感的阶段，防护能力提升可能增强信心。