Coinbase meningkatkan sistem anti-penipuan: menggabungkan pembelajaran mesin dan mesin aturan, mempercepat waktu respons menjadi beberapa jam

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。

Dalam optimasi spesifik, Coinbase melalui rekonstruksi struktur data, otomatisasi evolusi Skema, dan pengenalan alat analisis berbasis Notebook, mengubah proses pembuatan aturan yang sebelumnya bergantung pada manusia menjadi berbasis data dan rekomendasi otomatis, secara signifikan meningkatkan efisiensi. Di antaranya, kinerja pengujian ulang aturan meningkat lebih dari 10 kali lipat, waktu respons keseluruhan dipersingkat dari beberapa hari menjadi beberapa jam. Selain itu, sistem baru ini menggunakan rekomendasi parameter berbasis machine learning, membantu mengurangi tingkat kesalahan, sekaligus memerangi penipuan dan mengurangi dampak terhadap pengguna normal.

Coinbase menyatakan, langkah selanjutnya adalah mendorong pembuatan aturan otomatis berbasis kejadian, dan mengeksplorasi konversi aturan efisien menjadi fitur model, untuk semakin mendekati sistem manajemen risiko otomatis.