Coinbases KI-Betrugserkennung senkt Betrug bei Einzahlungen um 30 %

Coinbase zufolge hat das KI-System zur Betrugserkennung des Unternehmens bei einem Online-A/B-Test betrügerische Transaktionen auf dem Krypto-Kaufdienst Onramp um 30 Prozent und den in Dollar gemessenen Betrugswert um 22 Prozent gesenkt. Über Onramp können Nutzer Kryptowährungen über Partner-Apps kaufen, auch als Gast ohne Konto. Zunächst ergänzte Coinbase seine bestehenden Prüfungen mit maschinellem Lernen und seine Regel-Engine um einen KI-Risikoagenten. Dieser prüft Transaktionsabfolgen und bewertet Zahlungen mit einem Risikowert, wenn sie die vorherigen Prüfungen bestanden haben; die endgültige Entscheidung trifft der Anwendungscode. Eine Sperre, die ein vorgelagertes System veranlasst hat, kann der Agent nicht aufheben. Anschließend stimmte das Unternehmen das Modell Qwen3.5-9B mit offenen Gewichten anhand proprietärer Transaktionsdaten fein ab. In einem Benchmark mit 16.140 Transaktionen von 7.293 Nutzern, darunter 813 bestätigte Betrugsfälle, übertraf das Modell laut Coinbase Anthropics Opus 4.5 bei Präzision, Recall, F1-Score und dollar-gewichtetem Recall. Die mediane Antwortzeit lag demnach bei 0,683 Sekunden und war damit 55 Prozent kürzer als bei Opus 4.5. Das Training auf einer einzelnen GPU kostete weniger als 100 US-Dollar. Coinbase erklärte außerdem, einige neuere Versionen führender Modelle hätten in Teilen des Benchmarks schlechter abgeschnitten als frühere Versionen; GPT-5.6 verbesserte die Präzision, hatte aber einen niedrigeren Recall. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene KI zur Betrugserkennung Krypto-Plattformen dabei helfen könnte, Betrugsverluste, Latenz und Betriebskosten zu senken. Der proprietäre Benchmark von Coinbase wurde jedoch nicht unabhängig überprüft und umfasst nur ein Produkt und einen Anwendungsfall. Die Ergebnisse belegen daher keine umfassendere Leistungsfähigkeit in der gesamten Branche.