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基于人工智能的数字人民币跨境支付异常交易检测模型1

基于人工智能的数字人民币跨境支付异常交易检测模型

摘要

本报告系统阐述了基于人工智能技术的数字人民币跨境支付异常交易检测模型的

构建方案。随着数字人民币国际化进程加速，跨境支付业务规模持续扩大，异常交易风

险防控面临严峻挑战。本模型融合深度学习、图神经网络、联邦学习等前沿AI技术，构

建多维度异常检测体系，有效识别洗钱、欺诈、恐怖融资等非法交易行为。报告详细分

析了数字人民币跨境支付的政策环境、技术现状与风险特征，提出了完整的理论框架、

技术路线和实施方案。通过构建分布式特征工程平台、动态风险评分模型和实时监控预

警系统，实现跨境支付全流程风险管控。预期成果包括异常交易检测准确率提升至95%

以上，误报率降低至3%以下，监管响应时间缩短至毫秒级。本方案对完善数字人民币

跨境支付风控体系、维护国家金融安全具有重要实践意义。

关键词：数字人民币；跨境支付；异常交易检测；人工智能；金融风控

1引言与背景

1.1数字人民币发展现状

数字人民币作为中国人民银行发行的法定数字货币，自2014年启动研究以来，已

走过近十年的发展历程。根据中国人民银行发布的《数字人民币研发试点白皮书》，截

至2023年底，数字人民币试点范围已扩展至17个省市的26个地区，参与运营机构包

括工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮政储蓄银行等六家国有大

型商业银行，以及网商银行、微众银行两家民营银行。试点场景覆盖零售支付、批发支

付、跨境支付等多个领域，累计交易金额突破2000亿元人民币，交易笔数超过7亿笔。

在跨境支付领域，数字人民币展现出独特优势。与传统跨境支付相比，数字人民币

可实现7×24小时实时结算，交易成本降低约30%，处理效率提升5倍以上。香港金

融管理局与中国人民银行合作开展的”数字人民币跨境支付测试项目”显示，数字人民币

在粤港澳大湾区跨境支付场景中，平均结算时间从传统模式的23天缩短至10秒以内。

国际清算银行(BIS)2023年发布的《央行数字货币跨境支付研究报告》指出，数字人民

币在跨境支付领域的创新应用，为全球支付体系改革提供了”中国方案”。

1.2跨境支付风险挑战

随着数字人民币跨境应用场景不断拓展，其面临的风险挑战也日益凸显。根据国

际反洗钱组织(FATF)2023年评估报告，跨境支付已成为全球金融犯罪的高发领域，约

40%的洗钱案件涉及跨境资金流动。数字人民币跨境支付主要面临三类风险：

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第一类是合规风险。不同国家和地区对数字货币的监管政策存在差异，可能导致合

规冲突。例如，欧盟《数字欧元法案》对数字货币交易设置了严格的KYC(了解你的客

户)要求，而部分东南亚国家对小额跨境支付实行相对宽松的监管政策。这种监管差异

可能被不法分子利用，进行监管套利。

第二类是技术风险。数字人民币跨境支付涉及多国央行系统、商业银行系统、支付

清算系统之间的复杂交互，系统接口、数据格式、加密算法等技术标准的不统一可能导

致安全漏洞。2023年某跨国银行支付系统遭遇的”中间人攻击”事件，就暴露了跨境支付

系统的脆弱性。

第三类是业务风险。跨境支付业务链条长、参与主体多，资金流向复杂，为洗钱、

恐怖融资、逃税等非法活动提供了可乘之机。根据中国人民银行反洗钱监测分析中心数

据，2023年跨境支付异常交易报告数量同比增长45%，其中涉及数字人民币的交易占

比达12%。

1.3人工智能技术应用价值

人工智能技术在数字人民币跨境支付异常交易检测中具有独特优势。传统基于规

则的检测方法难以应对日益复杂的金融犯罪手段，而AI技术能够从海量交易数据中自

动学习异常模式，实现更精准的风险识别。根据麦肯锡全球研究院报告，采用AI技术

的金融机构反洗钱系统，检测准确率平均提升25%，运营成本降低30%。

具体而言，AI技术在数字人民币跨境支付风控中的价值体现在三个方面：一是处

理能力优势，AI系统可实时分析每秒数万笔交易，远超人工处理能力；二是学习能力

优势，通过持续学习新型犯罪手法，AI模型能够不断优化检测策略；三是预测能力优

势，基于图神经网络等技术的AI系统可识别复杂资金网络，预测潜在风