AI可疑交易识别定制：资金链路与误报压缩

在反洗钱场景里，规则引擎长期面临两难：阈值放宽则漏报，收紧则大量误报淹没合规人力。金融AI实验室近期的一项实验性工作，尝试把识别对象从「单笔交易」换成「资金链路」。

做法是以账户为节点、交易为边构建时序资金网络，一方面用序列模型刻画资金节奏特征（分散转入集中转出、快进快出、整数化拆分），另一方面用图模型捕捉环路、多层过桥和共同对手方等结构特征，两路表征在决策层融合，输出可疑分与链路证据。

要点：
1）阶段性进展：在脱敏回测集上，同等召回水平下误报数量较规则基线下降约四成，同时可疑分附带的资金链路可回溯，复核人员可直接查看资金从哪来、经几层过桥、最终流向何处。
2）下一步：接入跨境汇款与对私小额高频场景，验证跨机构链路断裂时的鲁棒性，并补充规则与模型的分歧样本归档机制，用于持续校准阈值。