Coinbase actualiza su sistema antifraude: combina aprendizaje automático y motor de reglas, reduciendo el tiempo de respuesta a unas pocas horas

Odaily星球日报讯 Coinbase 表示，其正通过整合机器学习模型与规则引擎，优化反欺诈系统中的规则创建流程，实现更高效的风险管理，同时还提出“模型负责长期防御、规则负责快速响应”的双轨策略，并构建统一框架，使两者形成反馈闭环：规则用于捕捉新型欺诈行为，并反向训练模型，从而持续提升整体防御能力。

En concreto, en la optimización, Coinbase mediante la reconstrucción de estructuras de datos, la automatización de la evolución del esquema y la introducción de herramientas de análisis basadas en Notebook, ha convertido el proceso de creación de reglas, que dependía de la intervención humana, en un proceso impulsado por datos y recomendaciones automáticas, mejorando significativamente la eficiencia. Entre ellas, el rendimiento de las pruebas retrospectivas de reglas se ha incrementado en más de 10 veces, y el tiempo de respuesta total se ha reducido de varios días a varias horas. Además, el nuevo sistema recomienda parámetros mediante aprendizaje automático, ayudando a reducir la tasa de falsos positivos, y al mismo tiempo, disminuye el impacto en usuarios normales al combatir el fraude.

Coinbase indica que, en el siguiente paso, promoverá la generación automática de reglas basada en eventos y explorará la conversión de reglas eficientes en características del modelo con un solo clic, avanzando aún más hacia un sistema de gestión de riesgos automatizado.