Coinbase 的 AI 詐騙偵測技術令入金詐騙減少 30%

Coinbase表示，在一項網上A/B測試中，其AI詐騙偵測系統令加密貨幣購買服務Onramp上的詐騙交易減少30%，詐騙涉及的美元金額亦減少22%。Onramp讓用戶透過合作夥伴應用程式購買加密貨幣，也支援以訪客身份結帳。 Coinbase首先在現有的機器學習檢查和規則引擎中加入AI風險代理。代理會檢視交易序列，並為通過前置檢查的付款提供風險評級；最終決定則由應用程式程式碼作出。代理無法推翻上游系統作出的封鎖決定。 其後，該公司利用專有交易數據微調開放權重模型Qwen3.5-9B。在一項涵蓋7,293名用戶共16,140宗交易的基準測試中（包括813宗已確認的詐騙個案），Coinbase表示，該模型在精確率、召回率、F1分數及按美元金額加權的召回率方面，均勝過Anthropic的Opus 4.5。公司公布的回應時間中位數為0.683秒，比Opus 4.5快55%；使用單一GPU進行訓練的成本則低於100美元。Coinbase亦表示，部分較新的前沿模型版本在基準測試的某些項目上，得分低於較早版本；GPT-5.6的精確率有所提升，但召回率較低。 結果顯示，針對特定任務設計的AI詐騙偵測，或可協助加密貨幣平台減少詐騙損失、延遲及營運成本。不過，Coinbase的專有基準測試尚未經獨立驗證，而且只涵蓋一項產品及一種使用情境，因此這些結果不足以證明其在整個行業中的廣泛表現。