“1美元就能一键生成200多个国家的护照，约一半的人工审核会被骗过。”在2026第四届跨境数字金融产业合规与共生大会上，蚂蚁国际首席信任与安全官张天翼博士用这组数字，描述了AI时代黑产对跨境支付安全的冲击。他基于多年攻防实践，分享了蚂蚁国际在智能体商业时代的安全思考。

AI时代的安全风险主要有两大类：一是被AI和大模型放大的传统风险——身份伪造（Deepfake）、大模型赋能的定制化跨境欺诈；二是智能体支付落地带来的新型风险——智能体遭恶意利用、权责界定、交易争议判责。

对此，蚂蚁国际从账户保护、支付保护、智能体保护三方面发力：依靠Anti-Deepfake筑牢账户防护；自研支付基础大模型Antom 3-in-1 Transformer提升风控效率、缩短新风险场景上线周期；搭建KYA智能体身份信任框架，落实持续验证、推动认证互认，并推出智能体故障资金兜底能力AgentSafePay，全方位护航智能体商业发展。

信任底座将进入“自主演进”阶段

“技术发展和安全风控一直是一体两面的进程。”张天翼首先介绍了过去20年来安全风控的演进。从本世纪初的规则与小型模型时代，到深度学习和图计算，再到今天全行业积极使用大模型与智能体。过去一些大公司动辄有上千个风控小模型；如今模型数量在减少，但单个模型的复杂度、通用性、泛用性极大增强。相应地，如账户盗用比例、防御比例、传统风险指标可以更好地被量化和控制，但同时新的风险也在不断涌现。

张天翼认为：在可预见的将来，安全风控领域未来将迎来“全栈自主演进”阶段，模型参数过千亿，只需1个风控模型，完全7×24小时自动运营。对抗本身从“工程师和算法团队的人力比拼”，转成由自动化防御团队驱动，模型自己找样本、更新、自行验证。冷启动时间压到一天，全自动应对不再是假设。

AI SHIELD整体解决方案

技术一路演进，落到做跨境生意的商户身上，具体可能带来哪些新风险？从商户视角出发，张天翼把风险分为三类：身份安全面临新威胁、大模型驱动的定制诈骗、智能体支付的新型攻击。

身份安全方面，Deepfake因AIGC演进带来极大挑战。而欺诈方面，跨境欺诈团伙依然猖獗，且如今黑产已被大模型赋能——过去冒充公检法、冒充亲属是标准化话术，现在能做到高度定制化。他举例：有客户被拉进一个WhatsApp群，群里全部是为他量身定制的假身份、假背景；黑产还能用大模型一键生成非常逼真的仿冒官网。因为大模型，这些手段的成本和门槛急剧下降。

最后是智能体支付带来的全新风险。今天跨境商户是否有能力应对智能体本身的问题、运营异常、恶意攻击与利用，以及因意图原因导致的争议与判责？

针对上述挑战，蚂蚁国际推出AI SHIELD整体解决方案。对应产品体系包括：账户保护（Anti-Deepfake）、支付保护（Antom 3-in-1 Transformer）和智能体保护（KYA及AgentSafePay）。

1、“AI对抗AI”竞赛，Anti-Deepfake守住账户防线。

在安全合规领域，这是攻防同源的典型场景。张天翼举例，比如早期黑产用Photoshop等编辑软件，做一条假视频是小时级，人工审核约有20%会被骗过；而现在用AIGC模型，分钟级出片，人工欺骗率升到约50%；将来可能是自动化攻击，攻击即时完成，人工欺骗率90%以上。又比如某些黑产网站可一键生成全球两百多个国家的护照，公开服务低至1美元。当这类材料占比不断提高，人工审核有可能整体失效。

黑产与防护都在用AI，AI对抗AI不是比谁的火力猛，目的只有一个：让合规经营的用户和企业，在AI时代依然被可靠地保护。这考验的正是安全合规领域的技术积累和探索深度。

蚂蚁国际的思路有三：一是用AI对抗AI，基于生成网络能力，重点解决在工程上、工业界如何真正落地、保持前线对抗；二是在线学习能力——对风控来说时效性是生命线，在全球范围内合规、符合隐私地把新的黑样本案例融入对抗模型，是成功关键；三是全自动化演进——对抗不再靠人力，而是通过自动化防御团队实现更自动化的对抗。

蚂蚁国际推出的Anti-Deepfake解决方案在红蓝对抗测试中实现攻击成功率2.5%、AIGC识别覆盖率99%，跨人种及跨人群识别能力有效提升。2025至2026年间，蚂蚁国际相关能力在多项行业领先的人脸识别与AIGC识别竞赛中连续夺冠。

2、Antom 3-in-1 Transformer，业内最大支付基座模型。

守住账户安全之后，还要确保每一笔跨境交易安全。欺诈、拒付、滥用，都发生在支付环节。要守住这里，蚂蚁国际选择从底座做起，做支付基础大模型的初衷也很简单，因为把通用大模型直接拿来研判支付风险效果并不好，根本原因是支付风控依赖的三类数据，天然不适合大模型直接处理。

第一类是序列数据，要看上千个交易窗口，才知道一笔支付正不正常，单笔支付几乎没有信息量；第二是图结构数据，代表着用户、卖家、设备、点击之间的关系，这种数据本身如何被消化是非常大的挑战；第三类是表格数据沉淀的是专家经验，同样不好处理。

为此，蚂蚁国际做了三项底层创新：为支付数据打造专属“词典”（统一词元化）、重构预训练框架、让三类数据在模型内“说同一种语言”（跨模态对齐）。

效果上，Antom 3-in-1 Transformer是目前业内尺寸最大的支付基座模型：单个模型即可覆盖拒付保护、滥用防护、支付成功率优化等场景，取代原有数百个小模型；应对新风险无需从头建模，新场景上线时间减少80%。对风控而言，时间就是生命，对抗效率至关重要。

3、智能体保护方面，KYA回答“谁负责”，AgentSafePay负责“谁兜底”。

交易环节守住了，但张天翼提醒，未来的交易，越来越多交给智能体去处理。能替人下单、付款、管资金的Agent一旦出错或被人利用，风险随之而来——这正是智能体保护要解决的问题。

先看身份，蚂蚁国际的KYA标准与主要合作伙伴共建，覆盖六个维度的定义，能力覆盖全球200多个市场。其核心是“持续验证”而非一次性准入：系统会持续监控智能体状态是否与注册报备一致、基座模型是否被更换、供应链是否出现新风险。这也是海内外监管正在强调的方向。

在KYA及相应能力的基础上，蚂蚁国际在行业内首个推出智能体故障资金保障产品AgentSafePay。换言之，商户智能体在满足相应准入条件和接入条件后，如出现自身错误（例如意图理解错误），蚂蚁国际将提供全额的资金兜底和保障。

最后蚂蚁国际还提出，已将自研的移动智能体协议AMP（Agentic Mobile Protocol）与万事达卡（Mastercard）、Visa合作实现KYA（Know-Your-Agent,了解你的智能体）信任框架协同，帮助卡组织、数字钱包、AI平台及商户在保留各自安全验证与决策流程的基础上，基于共同原则，简化跨网络的智能体入驻与身份识别。这是全球首个移动互联网的智能体系认证，推动智能体时代的“信任”共建。