Coinbase ha presentato un modello aperto specializzato per individuare frodi nel servizio Onramp, che permette di acquistare crypto dentro applicazioni partner. Il sistema parte da Qwen3.5-9B ed è stato addestrato sui dati proprietari dell'azienda con ricompense legate agli esiti noti delle transazioni.
Nel benchmark interno il modello avrebbe superato Opus 4.5 su quattro metriche di rilevamento, con un F1 più alto del 9,6%. In produzione, la latenza mediana dichiarata è scesa da 1,515 a 0,683 secondi, pari a una riduzione del 55%.
La società precisa che il modello produce una classificazione del rischio, mentre regole e software esterni trasformano il risultato in una decisione. L'IA non sostituisce quindi l'intero sistema antifrode e continua a richiedere monitoraggio, aggiornamenti e procedure di ritorno alla versione precedente.
I risultati provengono da Coinbase e non da una valutazione indipendente. Sono utili come caso tecnico, ma non dimostrano che ogni frode venga bloccata né che le prestazioni siano replicabili su altre piattaforme o categorie di pagamento.