中国会计报记者 吴进
当前，全球B2B（企业对企业）跨境贸易规模持续扩张。在数字化转型浪潮之下，人工智能（885728）正深度渗透外贸跨境支付领域，推动行业从人工数字化迈向智能自主化新阶段。
打开跨境支付智能化新空间
北方工业（600528）大学经济管理学院教授潘素昆表示，具备推理与规划能力的人工智能（885728）（AI）智能体可在授权后自主编排并优化企业端到端的支付与财资运营。
在她看来，AI将从效率、成本、服务下沉三个维度重塑外贸跨境支付。AI可自动提取多格式票据、匹配采购订单、动态推荐最优支付路由与换汇窗口，缩短结算周期（883436）；依托全流程智能化风控，可显著压降单位风控成本。同时，AI适配多国监管规则与交易习惯，帮助机构降低新兴市场拓展成本，让便捷的支付服务惠及更多中小跨境商户。
“AI不只是简单优化传统支付流程，而是全面重构跨境支付全链路体系。未来，随着外贸垂直大模型、AI智能体（886099）逐步成熟，常规合规跨境交易有望实现全流程自动化，把行业人员从重复的审核、对账工作中释放出来，转向复杂风险研判、精细化服务等高价值工作，实现行业效率质的飞跃。”中航技进出口有限责任公司财务处处长张昊说。
他进一步表示，AI深度融入B2B跨境支付，对外贸产业转型升级、中小外贸企业稳健出海意义重大。一方面，AI破解了传统模式下“风控严格则效率低下、追求效率则风险失控”的矛盾，通过识别、比对、核验非标贸易单据，把非结构化贸易数据转为标准化结构化数据，实现开户、审核、风控自动化，减少合规交易被误拦截。另一方面，降低中小企业出海门槛，缺少专业财务、合规、风控团队的中小企业，借助AI即可完成自动对账、单据智能校验、汇率行情智能研判，不用搭建专业团队也能拥有标准化、专业化的跨境资金管理能力，更从容地承接全球碎片化订单、开拓海外新兴市场。此外，打通贸易流、单据流、资金流的数据壁垒，夯实外贸数字化底座，既保障交易真实合规，又沉淀企业经营数据，拓展普惠金融的覆盖边界。
南京师范大学泰州学院商学院院长、教授刘尧飞认为，AI对跨境支付最根本改变就是实现从“人审”向“机审”的转变。“过去一笔钱到账时长、手续费、是否遭到拦截，很大程度上取决于人工审核与中间行，AI介入后实现自动核验、自动路由、自动追踪，未来3—5年，这套模式将成为行业标配。”他表示，AI的核心价值体现在两方面，行业层面推动资金流、发票流、物流、合同信息流合一，外贸业务由人盯单转向数据驱动业务流转；企业层面降低出海门槛，传统代理行电汇到账需要2—5个工作日，综合成本3%—5%，AI可以有效压缩回款周期（883436）、压降交易成本，缓释中小企业合规压力，助力小企业规范出海。
多重现实堵点制约AI落地见效
尽管AI赋能跨境支付前景广阔，但技术落地并非一蹴而就，数据短板、算法局限、监管适配、人才协同等多重问题成为产业实践中的现实阻碍。
刘尧飞表示，中小企业订单具备小单、高频、碎片化特点，现有风控系统难以适配这类场景，容易触发风控冻结。他举例说，有民营企业月均20余笔收款，单笔金额几千至数万美元，却被系统判定为异常，3笔货款接连受限，最长冻结时长达3周左右，货物已经发出，资金却被卡住，企业经营陷入被动。
他分析称，造成这一现象有多方面原因。银行（FITB）、海关、税务、企业资源计划（ERP）系统相互独立，跨主体数据协同不足，系统只能获取碎片化信息，无法还原完整贸易全貌；风控模型多基于通用场景训练，贴合中小外贸企业真实贸易画像的适配度较低；各地银行（FITB）、支付机构对外汇收支便利化改革执行尺度不一，智能化风控系统规则迭代滞后于政策更新，出现政策放宽、系统审核依旧从严的错配。AI自主交易虽确立了“谁部署、谁授权、谁受益，谁承担首要责任”的原则，但配套细则尚未补齐，责任划分有待细化。
潘素昆从基础设施、合规监管、技术本身层面，总结了AI跨境支付面临的风险挑战。在基础设施方面，跨境支付涉及多国、多币种、多系统的异构数据，部分地区金融（RF）基础设施发展不均衡，新兴市场仍面临支付时效慢、交易成本高的难题。在合规监管方面，各国支付交易规则、数据隐私与资产保护要求差异显著，AI衍生出算法、数据安全（885942）、系统性金融风险与操作四类风险，AI代理超授权支付责任主体界定模糊、交易缺乏统一识别与认证标准、机器自动交易纠纷处置机制缺失，大幅提升合规难度。在技术层面，跨境支付对精准度、可靠性要求极高，但AI输出存在不确定性，可解释性、系统安全都面临考验，现阶段无法完全依靠AI处理跨境支付，极端场景仍要人工介入。
张昊补充了行业现存四大核心问题。其一，算法“黑箱”与强监管要求相悖，深度AI算法决策过程不透明，交易拦截、拒绝开户难以输出完整、清晰、可落地的决策依据，难以适配各国监管审计与数据属地、算法审计的差异化要求。其二，欺诈手段持续迭代升级，AI模型依靠历史风险样本训练，对新型欺诈模式识别存在滞后性，且生成式AI还可以伪造合同、发票、提单等全套贸易单证，对智能风控体系形成对抗冲击。其三，通用大模型缺少跨境贸易、外贸合规、跨境反洗钱的垂直行业积累，易产生AI幻觉，而精通跨境支付风控、外贸业务、AI技术的复合型人才稀缺，大幅抬高技术落地、迭代、优化的成本与门槛。其四，跨境支付链条涉及企业、支付平台、海内外银行（FITB）、监管机构等多方主体，各机构智能化建设进度不一，全链路协同升级存在壁垒。
协同推动AI跨境支付行稳致远
“实操中，要坚持人机协同、智能为主、人工兜底的原则，AI是提升跨境支付效率、优化风控体系的核心工具，但专业的人工合规研判、风险复核依然是跨境支付安全、合规、高效运转不可或缺的关键。”张昊说。
为推动AI跨境支付行稳致远，潘素昆建议，首先，搭建跨境AI支付规则框架，推动国际监管协调与标准互认，建立跨境AI交易的统一识别认证标准；落实AI金融备案审计制度，跨境支付AI模型强制备案，嵌入可解释性模块，保证决策可追溯、可审计；明确AI代理支付的责任归属与纠纷处置规则，解决“机器授权”的治理与可审计性难题。
其次，构建安全可信的AI支付基础设施，推进数据标准化治理，打造高质量训练数据集；采用人机并行混合架构，自动化交由AI处理，关键决策环节保留人工监督；做好模型安全防护，防范数据投毒、模型逆向攻击等新型风险，开展持续监控与定期渗透测试。
最后，坚持场景驱动、循序渐进，采取先易后难策略，优先落地发票处理、供应商筛查、自动对账等高影响、低复杂度的场景，再拓展至跨职能的端到端编排；开展小切口示范项目，打磨成熟方案后规模化推广，联动生态伙伴加速全球化布局。
“银行（FITB）、跨境支付平台、外贸企业三方应当各司其职。”刘尧飞表示，银行（FITB）要坚守合规底线，开放标准接口，推进数据协同，完善风控数据库，聚焦中小企业结售汇、汇率避险、业务自动报备等真实需求。跨境支付平台立足业务场景打通交易、结算、对账全链条，简化操作降低中小企业使用门槛。同时，主动对接监管，不能为追求速度放松合规。企业也要做好内部衔接，打通ERP与支付系统，实现自动记账、汇兑计提、退税数据匹配，及时反馈使用问题助力产品迭代。
“合规不能交由AI全权替代，系统只是工具。”刘尧飞提醒外贸企业，自身要保障“四流合一”，做到交易留痕、数据可追溯，选择服务时优先考量合规，不能只看重成本与效率。
