La detección de fraude con IA de Coinbase reduce un 30 % el fraude en las entradas de fondos

Coinbase afirma que su sistema de detección de fraude con IA redujo un 30 % las transacciones fraudulentas en su servicio de compra de criptomonedas Onramp y disminuyó un 22 % el valor monetario del fraude en una prueba A/B en línea. Onramp permite comprar criptomonedas a través de aplicaciones asociadas, también mediante una opción de compra como invitado. Coinbase incorporó primero un agente de riesgos con IA a sus controles de aprendizaje automático y su motor de reglas existentes. El agente analiza secuencias de transacciones y asigna una puntuación de riesgo a los pagos que han superado los controles anteriores; el código de la aplicación toma la decisión final. No puede revocar un bloqueo aplicado por un sistema previo. Después, la empresa ajustó el modelo de pesos abiertos Qwen3.5-9B con datos propios de transacciones. En una prueba comparativa con 16.140 transacciones de 7.293 usuarios, entre ellas 813 casos de fraude confirmado, Coinbase afirma que el modelo superó a Opus 4.5 de Anthropic en precisión, exhaustividad, puntuación F1 y exhaustividad ponderada por importe. Indicó un tiempo de respuesta mediano de 0,683 segundos —un 55 % más rápido que Opus 4.5— y un coste de entrenamiento inferior a 100 dólares, usando una sola GPU. Coinbase también señaló que algunas versiones más recientes de modelos de vanguardia obtuvieron peores resultados que las anteriores en ciertos aspectos de la prueba; GPT-5.6 mejoró la precisión, pero tuvo una exhaustividad menor. Los resultados sugieren que la detección de fraude con IA diseñada para tareas específicas podría ayudar a las plataformas de criptomonedas a reducir las pérdidas por fraude, la latencia y los costes operativos. Sin embargo, la prueba comparativa propia de Coinbase no ha sido verificada de forma independiente y abarca un solo producto y caso de uso, por lo que los resultados no demuestran un rendimiento más amplio en todo el sector.