原标题：AI时代的浪潮 跨境支付场景的重塑 

　　根据中国海关总署公布数据显示，仅2023年上半年，中国跨境电商进出口1.1万亿元，其中出口8210亿元，增长19.9%。高速增长的跨境业务，也会催生出更多跨境支付的需求。

　　全球一体化已是不可逆的趋势，但是在数字技术快速发展的当下，全球贸易过程中的跨境付款、跨境反欺诈、支付安全等问题仍然困扰着绝大对数中国的出海企业。

　　支付安全、风控...仍是挑战

　　企业在出海面临跨境支付问题的时候，因为国际局势的复杂程度与支付网络的延迟等原因，支付的安全合规现阶段仍然是众多企业关注的焦点，Riskified亚太地区的负责人Tasneen Padiath对钛媒体APP表示，从目前跨境和全球支付发展态势来看，现阶段，出海商家需要具备4~5种不同种类支付方式的能力，其中包括信用卡支付、电子钱包支付，还需要具备一些实时转账支付等多种多样的支付方式，“不同的支付方式都存在一定的安全隐患，以及欺诈风险。”Tasneen Padiath如是说。

　　与此同时，因为全球各地政府的监管要求，以及支付习惯的不同，也为中国的出海企业在选择支付方式的时候带来了更多的掣肘。以离中国最近的东南亚市场举例，东南亚市场当下已经成为中国企业出海的“首选之地”，Tasneen Padiath告诉钛媒体APP，就东南亚地区的用户而言，现金目前仍然是该地区用户的主流支付方式，“很多东南亚电商和客户在进行生意的时候，货到付款仍然是最主流的方式。”Tasneen Padiath强调。

　　以越南和印度尼西亚为例，据统计，该地区的信用卡普及率现阶段仍不足10%，“对于这些地区的商家而言，能获取的消费者数据和信息十分有限，在风控方面就面临了更大的挑战。”Tasneen Padiath告诉钛媒体APP。

　　即便是信用卡使用已经很发达的诸如美国等地区，在电商支付方面也面临不少风控问题，Tasneen Padiath对钛媒体APP表示，即使在美国这样成熟的市场，也无法避免会出现很多欺诈行为，“根据Riskified的研究显示，在一些成熟市场，今年的欺诈趋势和数量与之前相比有了很明显的上升。比说比较常见的到货之后的虚假索赔，账户接管，还包括像优惠券、消费券的滥用等。”Tasneen Padiath指出。

　　显然，跨境支付的问题，不是某个地区的特例，是需要每个有出海考虑的企业都需要面对的关键问题。据统计，因为全球性的支付欺诈问题，商家平均每年要损失近3%的电商收益，而在一些新兴的地区，银行认证或者是银行系统还不太发达，潜在的欺诈行为所造成的损失营业额可高达6%。

　　不仅于此，随着AI技术的发展，现在已经有不少不法分子利用AI技术将欺诈行为规模化扩大，“不法分子会用AI技术进行数据分析，创造一些假账户，并秘密地进行欺诈性的交易，当商家反应过来，为时已晚。”Tasneen Padiath告诉钛媒体APP。

　　跨境支付的AI场景落地

　　即便在全球一体化快速发展的今天，跨境支付仍然面临着高风险的欺诈问题，以及风控的严峻挑战，尤其是随着新一轮AI技术的发展，虽然不法分子可以利用AI技术将欺诈行为规模化扩大，但AI大模型在跨境支付场景中也逐步有应用落地，随之也为跨境支付带来了更高安全性、更低欺诈风险的改变。

　　AI大行其道的当下，在Tasneen Padiath看来，企业在利用AI的时候，首先需要改变原有的思维，“很多商家都习惯了传统的风控和管理，对于当下一些AI驱动的欺诈行为比较难以识别，”Tasneen Padiath指出，“首先商家需要改变原有的思维方式，去适应AI带来的欺诈风险。”

　　进而，企业需要“用AI打败AI”。从目前应用场景上看，AI技术可以帮助用户进行大规模、海量数据的识别和分析，并根据情况，实时进行风险监测，“一旦监测到可能存在风险时，通过AI自动同步到风险管理系统，进行实时的分析和反馈。”Tasneen Padiath告诉钛媒体APP。

　　不仅于此，通过AI技术，不断将新的欺诈手段的数据及相关知识“喂”给AI模型，让AI不断进步，可以有助于用户更好、更快的进行欺诈阻拦，对此，Tasneen Padiath对钛媒体APP表示，“对于欺诈者来说，他们之前使用过一种欺诈的方法和手段，并得手了，但是他们在后面继续使用的时候，因为我们的人工智能已经摸清楚了这种欺诈行为的规律，所以后面他再使用的时候，AI可以快速地学习并相应地快速反应，对类似的欺诈行为进行高效阻拦。”

　　Riskified目前已经大量使用AI和机器学习的模型，进行新型欺诈行为的监测，“并且，Riskified一直在调整我们的模型，以应对和阻拦可能出现的欺诈行为”。Tasneen Padiath强调。

　　具体应用场景方面，Tasneen Padiath与钛媒体APP分享了一个应用AI技术进行反欺诈的具体场景，她表示，用户可以通过对多个账户的交易行为进行分析，分析账户历史上索赔事件、拒付订单、政策滥用等事件，并通过这些账户之前的消费行为，来判断是真实的用户，还是存在恶意欺诈的行为，“通过AI技术的赋能，更加快速、高效地帮助电商客户确定是否要对这一系列的账户进行阻拦，还是放行通过。”

　　降本增效已是企业关注焦点

　　而AI技术还为企业的决策提供了可靠性、准确性和高效性的支持。同样以Riskified为例，Riskified面向企业侧用户退出了Riskified机器学习模型，用户将经过清洗的高质量数据传送到模型中，以商家为单位建立专属的数据模型，或者以行业为单位建立行业大模型。进而通过模型的能力帮助企业在决策方面提高效率、准确率和可靠性。

　　AI技术带来的更加高效的跨境支付体验，也提升了跨境电商的工作效率。而AI带来的效率的提升。只是跨境电商降本增效的一个缩影。

　　据统计，全球处理跨境支付的成本平均值为3.6%，几乎是跨境交易总额的1/3。然而这个成本会根据不同的交易额和交易类型有所变化。《2021全球支付报告》数据显示，在所有受调查的国家中，跨境交易的总成本（包括手续费、汇率转换费及等待成本等）平均为交易总金额的3.6%。

　　从技术角度出发，利用API、区块链等技术可以帮助企业实现增效的目的。例如，区块链技术可以实现实时清算和结算，减少中间环节和手续费。

　　中国人民银行数字货币研究所所长穆长春曾公开表示，在多边央行数字货币桥中，除了提高效率以外，还能有效降低跨境支付成本，“根据货币桥真实交易的经验，交易成本可以降低至少50%。”穆长春指出。

　　一方面，通过AI技术为跨境电商支付提供了安全、可靠、合规性方面的提升；另一方面，通过API、区块链等技术，可以帮助跨境电商企业在整体支付等环节，进一步降低成本。而数字技术的快速发展，也为全球贸易的一体化提供了强有力的支持。