人工智能跨境诈骗的现实风险与治理路径研究

随着生成式人工智能、大模型、语音合成和深度伪造技术快速发展，跨境诈骗正在从传统“人工话术型”向“智能生成型、精准诱导型、团伙协同型”演化。人工智能降低了诈骗内容生产、身份伪装和跨境传播的成本，使诈骗活动更隐蔽、更高效，也给金融安全、个人信息保护和社会治理带来了新的挑战。人工智能跨境诈骗已不再是单一的治安问题，而是数字经济时代数据安全、平台治理和国际协作共同面对的风险议题。

从现实表现看，人工智能跨境诈骗主要呈现三类风险。其一，深度伪造加大了身份冒充风险。不法分子可以利用人工智能生成仿真语音、视频头像和虚假身份材料，冒充亲友、企业负责人、客服人员或金融机构工作人员，诱导受害者转账、授权或泄露敏感信息。其二，生成式人工智能提升了诈骗话术的精准性。诈骗团伙可以根据公开社交信息、消费记录和网络行为生成高度个性化的话术，使传统识别经验失效。其三，跨境诈骗链条更加复杂。诈骗活动往往涉及境外服务器、虚拟货币支付、匿名通信工具和多国账户流转，资金追踪、证据固定和责任认定难度明显上升。

人工智能跨境诈骗的治理难点在于技术门槛降低、犯罪分工细化、平台责任边界模糊和国际执法协作成本较高。单靠事后打击难以及时阻断风险，单一国家监管也难以覆盖数据收集、内容生成、账户开设、资金转移和平台传播的全过程。因此，治理人工智能跨境诈骗，不能只依赖传统反诈宣传和个案侦办，而应构建技术识别、平台治理、金融监测和跨境协作相结合的综合治理体系。

未来应从多方面推进治理。要加强人工智能生成内容识别和标识制度，对深度伪造语音、视频和图像建立可追溯机制。要压实平台主体责任，强化异常账号、批量生成内容、虚假客服和跨境诱导链接的监测处置。要提升金融机构反诈能力，对异常转账、虚拟货币兑换和多账户分散流转行为建立实时预警机制。要完善个人信息保护，减少诈骗团伙利用数据画像实施精准欺诈的空间。还应加强国际执法合作，在跨境证据调取、资金冻结、“黑灰产”打击和技术标准对接等方面形成更高效的协同机制。

人工智能本身是推动数字经济发展的重要力量，但其被用于跨境诈骗时，会放大信息不对称和治理滞后带来的风险。面对这一新型犯罪形态，应坚持技术发展与风险治理并重，以制度规范技术应用，以平台责任阻断传播链条，以金融监管切断资金通道，以国际合作压缩跨境犯罪空间。只有这样，才能在保障人工智能创新活力的同时，筑牢数字经济安全防线。