Coinbaseが反詐欺システムをアップグレード：機械学習とルールエンジンを融合し、応答時間を数時間に短縮

Odaily星球日报讯 Coinbase は、機械学習モデルとルールエンジンを統合することで、詐欺防止システムにおけるルール作成プロセスを最適化し、より効率的なリスク管理を実現していると述べた。また、「モデルは長期的な防御を担当し、ルールは迅速な対応を担当する」という二軌道戦略を提案し、両者がフィードバックの閉ループを形成する統一フレームワークを構築している。ルールは新たな詐欺行為を捕捉し、逆にモデルを訓練して全体の防御能力を継続的に向上させる。

具体的な最適化において、Coinbase はデータ構造の再構築、自動化されたスキーマ進化、Notebook ベースの分析ツールの導入により、従来の手作業に依存していたルール作成プロセスをデータ駆動型および自動推奨型に変換し、効率を大幅に向上させた。その結果、ルールのバックテスト性能は10倍以上向上し、全体の応答時間は数日から数時間に短縮された。さらに、新システムは機械学習によるパラメータ推奨を通じて誤判定率の低減に寄与し、詐欺対策とともに正常ユーザーへの影響も軽減している。

Coinbase は、次のステップとして、イベント駆動の自動ルール生成を推進し、高効率なルールを「ワンクリック」でモデルの特徴に変換することを模索し、自動化されたリスク管理体系へのさらなる進展を目指している。