أفادت Coinbase أن وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بها قلل عدد المعاملات الاحتيالية بنسبة 30٪ في تجربة ضمن برنامج Onramp. أوضح الرئيس التنفيذي لشركة Coinbase، براين أرمسترونغ، أن الشركة قامت بتدريب نموذج Qwen3.5-9B على البيانات الداخلية ووجدت أنه "تفوق على النماذج الحديثة بتكاليف أقل وسرعات أعلى" في مهمة ضيقة لمنع الاحتيال.
قال أرمسترونغ: "النماذج الحديثة هي عامة مذهلة. ولكن بشكل متزايد، سترى نماذج متخصصة تتفوق عليها في مهام أضيق - سواء كجزء من فريق أو بشكل مستقل."
أظهرت التجربة مع وكيل الذكاء الاصطناعي انخفاضًا بنسبة 30٪ في المعاملات الاحتيالية وحجمًا أقل بنسبة 22٪ من العمليات الاحتيالية في المجموعة التي تم فيها تطبيق التحقق الإضافي بواسطة الذكاء الاصطناعي. قام الوكيل بتحليل تسلسلات المعاملات الأخيرة لتحديد الأنماط غير الملحوظة في دفعة واحدة. يمكنه حظر معاملة اجتازت الفحوصات الأولية ولكنه لا يمكنه عكس حظر تم بالفعل.
اختبرت Coinbase أيضًا إصدارات جديدة من النماذج المغلقة مقابل معيار ثابت من 16,140 معاملة من 7,293 مستخدمًا، بما في ذلك 813 معاملة احتيالية مؤكدة. أظهرت الإصدارات الجديدة من Opus وSonnet وGPT نتائج أسوأ عبر عدة مقاييس للكشف عن الاحتيال مقارنة بسابقاتها. حسّن GPT-5.6 الدقة ولكنه أظهر استرجاعًا أقل، مما يعني أنه حدد حصة أصغر من المعاملات الاحتيالية. أدى ذلك إلى التحول نحو نموذج مفتوح، يمكن تعديل معاييره مباشرة بدلاً من الاعتماد فقط على واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالمزود.
يتناسب نهج Coinbase مع نقاش أوسع حول دور وكلاء الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجرائم المالية وفي مجال الأمن. حذرت Certik الأسبوع الماضي من أن صعود وكلاء الأمن المستقلين يحمل مخاطر بسبب الاستنتاجات الخاطئة وتقليل الإشراف البشري، موصية بوضع حدود واضحة للحلول المستقلة وتعيين شخص مسؤول لكل وكيل. ومع ذلك، يعمل وكيل Coinbase ضمن حدود محددة: يعيد تقييم المخاطر، ويتم تطبيق القرار بواسطة كود التطبيق. يمكنه حظر معاملة فاتتها الفحوصات السابقة ولكنه لا يمكنه عكس حظر تم بالفعل.
أُعدت هذه المادة لأغراض معلوماتية وتعريفية فقط ولا تشكل نصيحة أو توصية مالية.
مقالات ذات صلة
