Binance自主研发了基于深度学习的智能风控评分系统。
该系统采用Transformer架构，通过分析用户交易行为、链上数据、市场波动等多源信息，对每一笔交易进行实时风险评分。
模型训练数据涵盖超过50亿笔历史交易，识别准确率达到99.7%。
当评分超过阈值时系统会自动触发风控措施。
与传统规则引擎不同该AI模型能够识别新型攻击模式，即使是没有出现过的新型欺诈手段也能在早期阶段发现。
模型的输入特征包括交易金额、频率、对手方信息、时间模式、地理位置和设备指纹等超过200个维度。
Transformer架构的优势在于能够捕捉特征之间的复杂交互关系。
模型还引入了注意力机制，自动聚焦于最显著的风险信号。
系统上线以来已帮助阻止了超过15万笔可疑交易。
风控评分系统的底层采用实时流处理架构，基于Apache Kafka和Flink构建数据管道，端到端延迟控制在500毫秒以内。
模型推理使用GPU集群进行加速，每秒可完成超过1万次评分计算。
系统还引入了对抗性训练机制，通过模拟攻击者的行为模式持续增强模型的鲁棒性。
风控团队定期组织红蓝对抗演练测试模型在新型攻击场景下的表现。
评分结果按照0到100的区间输出，60分以上触发人工审核，80分以上自动冻结交易。
系统同时提供可解释性模块，向合规人员展示评分依据的关键特征权重。
多语言舆情监控模块实时扫描暗网论坛、Telegram群组和Twitter上的风险情报，与评分系统联动形成闭环。
2024年系统经过三次重大升级后新增了链上行为分析和跨链交易追踪能力。