Detectarea fraudelor cu ajutorul IA de la Coinbase reduce cu 30% fraudele la alimentarea conturilor

Coinbase afirmă că sistemul său de detectare a fraudelor bazat pe IA a redus cu 30% tranzacțiile frauduloase de pe serviciul său de cumpărare de criptomonede Onramp și a diminuat cu 22% valoarea în dolari a fraudelor, într-un test A/B online. Onramp le permite utilizatorilor să cumpere criptomonede prin aplicațiile partenerilor, inclusiv prin finalizarea achiziției ca vizitator. Mai întâi, Coinbase a adăugat un agent de evaluare a riscurilor bazat pe IA la verificările existente de învățare automată și la motorul de reguli. Agentul analizează secvențele de tranzacții și atribuie un nivel de risc plăților care au trecut de verificările anterioare; codul aplicației ia decizia finală. Agentul nu poate anula o blocare aplicată de un sistem dintr-o etapă anterioară. Apoi, compania a ajustat suplimentar modelul cu ponderi deschise Qwen3.5-9B, folosind date proprii despre tranzacții. Într-un test comparativ cu 16.140 de tranzacții ale a 7.293 de utilizatori, inclusiv 813 cazuri de fraudă confirmate, Coinbase afirmă că modelul a depășit Opus 4.5 de la Anthropic la precizie, recall, scor F1 și recall ponderat în funcție de valoare. Compania a raportat un timp median de răspuns de 0,683 secunde — cu 55% mai rapid decât Opus 4.5 — și costuri de antrenare sub 100 de dolari, folosind un singur GPU. Coinbase a mai spus că unele versiuni mai noi ale modelelor de vârf au obținut rezultate mai slabe decât versiunile anterioare la anumite componente ale testului; GPT-5.6 a îmbunătățit precizia, dar a avut un recall mai mic. Rezultatele sugerează că detectarea fraudelor cu IA adaptată unor sarcini specifice ar putea ajuta platformele crypto să reducă pierderile cauzate de fraude, latența și costurile operaționale. Totuși, testul comparativ proprietar al Coinbase nu a fost verificat independent și acoperă un singur produs și un singur caz de utilizare, astfel că rezultatele nu demonstrează performanțe mai ample la nivelul întregului sector.