ระบบตรวจจับการฉ้อโกงด้วย AI ของ Coinbase ลดการฉ้อโกงในการฝากเงินเข้าสู่ระบบได้ 30%

Coinbase ระบุว่าระบบตรวจจับการฉ้อโกงด้วย AI ของบริษัทช่วยลดธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงบนบริการซื้อคริปโทเคอร์เรนซี Onramp ลง 30% และลดมูลค่าความเสียหายจากการฉ้อโกงในรูปเงินดอลลาร์ลง 22% ในการทดสอบ A/B ออนไลน์ Onramp ให้ผู้ใช้ซื้อคริปโทเคอร์เรนซีผ่านแอปของพาร์ตเนอร์ได้ รวมถึงการชำระเงินในฐานะผู้ใช้ที่ไม่ต้องลงชื่อเข้าใช้ ในช่วงแรก Coinbase ได้เพิ่มเอเจนต์ประเมินความเสี่ยงด้วย AI เข้าไปในระบบตรวจสอบแมชชีนเลิร์นนิงและระบบกฎที่มีอยู่ เอเจนต์จะตรวจสอบลำดับธุรกรรมและให้คะแนนความเสี่ยงแก่การชำระเงินที่ผ่านการตรวจสอบก่อนหน้าแล้ว โดยโค้ดของแอปเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย เอเจนต์นี้ไม่สามารถยกเลิกการบล็อกที่ระบบก่อนหน้าได้ดำเนินการไว้ ต่อมา บริษัทได้นำโมเดล Qwen3.5-9B แบบเปิดน้ำหนักมาปรับแต่งเพิ่มเติมด้วยข้อมูลธุรกรรมที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัท ในการทดสอบมาตรฐานที่มีธุรกรรม 16,140 รายการจากผู้ใช้ 7,293 คน รวมกรณีฉ้อโกงที่ยืนยันแล้ว 813 กรณี Coinbase ระบุว่าโมเดลนี้ทำผลงานเหนือกว่า Opus 4.5 ของ Anthropic ในด้านความแม่นยำ รีคอล คะแนน F1 และรีคอลถ่วงน้ำหนักตามมูลค่า บริษัทแจ้งว่าเวลาตอบสนองมัธยฐานอยู่ที่ 0.683 วินาที ซึ่งเร็วกว่า Opus 4.5 อยู่ 55% และมีค่าใช้จ่ายในการฝึกต่ำกว่า 100 ดอลลาร์ โดยใช้ GPU เพียงตัวเดียว Coinbase ยังระบุว่าโมเดลแนวหน้าบางเวอร์ชันที่ใหม่กว่าทำผลงานได้แย่กว่าเวอร์ชันก่อนหน้าในบางส่วนของการทดสอบ โดย GPT-5.6 มีความแม่นยำดีขึ้น แต่มีรีคอลต่ำลง ผลลัพธ์ชี้ว่า AI ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงานตรวจจับการฉ้อโกงอาจช่วยให้แพลตฟอร์มคริปโทลดความเสียหายจากการฉ้อโกง เวลาแฝง และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานได้ อย่างไรก็ตาม ชุดทดสอบเฉพาะของ Coinbase ยังไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยันอย่างเป็นอิสระ และครอบคลุมเพียงผลิตภัณฑ์เดียวกับกรณีใช้งานเดียว จึงยังไม่อาจสรุปได้ว่าผลลัพธ์นี้สะท้อนประสิทธิภาพในวงกว้างทั่วทั้งอุตสาหกรรม