AI可疑交易监测定制：资金网络与误报收敛

金融AI实验室本期聚焦可疑交易监测的工程化落地。传统规则引擎依赖固定阈值与名单，面对拆分转账、多层过账等手法时，常常一边漏报、一边把大量正常商户拖进人工复核队列。我们的实验思路是把「判定」换成「排序」：以账户为节点、交易为边构建资金网络，按时间衰减对边加权，由图模型输出风险分，规则命中项降级为附加特征而非唯一依据。

阶段性进展：

• 在内部历史案件样本上回测，风险分排序前 1% 的账户中命中已确认案件的比例明显高于随机基线，同时人工复核工单量下降约三成；
• 已进入影子模式运行，模型输出只记录不拦截，与现行规则并行比对，用于观察阈值漂移与季节性波动。

下一步计划接入交易备注文本、开户资料等非结构化信息，并尝试对团伙型账户做子图聚类，把单点风险扩展为链路风险。需说明的是，样本量有限、案件标注存在滞后，上述数据仅作方向性参考，不构成对外的效果承诺。