Svmuuによると、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、不正対策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発表しました。また、「モデルは長期的な防御を、ルールは迅速な対応を担当する」という二本柱の戦略を打ち出し、両者がフィードバックループを形成する統一フレームワークを構築しています。すなわち、ルールは新たな不正行為を捕捉し、モデルを逆方向に訓練することで、全体的な防御能力を持続的に向上させます。
具体的な最適化として、Coinbaseはデータ構造の再構築、スキーマ進化の自動化、Notebookベースの分析ツールの導入により、従来は人手に依存していたルール作成プロセスをデータ駆動型かつ自動推奨型へと転換し、効率を大幅に向上させました。特に、ルールのバックテスト性能は10倍以上向上し、全体的な応答時間は数日から数時間に短縮されました。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下に貢献し、不正取引の防止と同時に正常なユーザーへの影響を軽減します。
Coinbaseは、次のステップとしてイベント駆動型の自動ルール生成を推進し、効率的なルールを「ワンクリックで」モデルの特徴量に変換することを探求し、さらに自動化されたリスク管理体制を目指すと述べています。