第二次世界大战结束后，尤其是美国在国际经济体系中占据强势地位以来，其依托美元霸权与金融制度先发优势，将金融监管与制裁作为重要的对外政策工具，频繁对其他国家的政府、企业或个人实施广泛的遏制打压，以达到削弱他国实力的战略目标。“9·11”事件之后，美国更是将严格的金融监管与严厉的金融制裁视为切断恐怖组织融资来源的关键武器。然而，进入数字时代后，全球金融体系呈现出日益增强的数字化与匿名化趋势。传统依赖规则匹配与静态名单的监管模式，已难以应对愈发复杂的数字网络环境，导致相关工具的效力不断削弱，促使美国加快探索以新型技术赋能金融监管与制裁的新路径。

近十余年来，伴随着算力、算料、算法技术的全面进步，沉寂已久的人工智能出现重大突破，特别是在大数据生成与挖掘、自然语言处理、模式识别等领域的技术水平提升尤为明显。这一系列变化使得美国政府将其作为提升金融监管与制裁水平的尖端技术支撑。近年来，美国财政部等政府机构与私营科技公司协同推进人工智能在金融情报、交易监控与风险识别等环节的深度嵌入，力求实现美国金融监管与制裁的人工智能化升级。笔者围绕美国如何以人工智能强化金融制裁体系展开分析，探讨其近年来的重要进展，评估此趋势对全球金融治理格局与大国战略博弈的深层影响，并在此基础上提出中国的应对策略。

美国以人工智能赋能金融监管与制裁能力的进展

美国政府正逐步推动人工智能技术深度嵌入其金融监管与制裁体系，既展现了其对人工智能战略潜力的重视，也标志着该体系正迈向全面数字化与智能化。具体来看，其思路与举措主要体现在以下方面。

第一，高度重视人工智能潜力及其风险。美国政府深刻认识到人工智能技术正在重塑全球金融监管与制裁体系的运行范式，并积极从战略层面推进其应用部署。美国财政部2024年5月发表的《国家打击恐怖主义和其他非法融资战略》（2024 National Strategy for Combating Terrorist and Other Illicit Financing）中，第15项支持举措即为“继续加强人工智能、数据分析及其他技术创新在政府打击非法融资工作中的应用”。2024年6月，美国财政部发布《金融服务领域人工智能应用、机遇和风险信息征询书》（Request for Information on Uses， Opportunities， and Risks of Artificial Intelligence in the Financial Services Sector），标志着其政策规划进入广泛调研阶段。该文件不仅系统梳理了人工智能在制裁筛查、客户尽职调查与风险识别等核心领域的应用现状，更通过向银行、科技企业等多方主体征询意见，展现出美国政府构建金融监管与制裁人工智能协同生态的明确意图。文件特别强调“人工智能的使用正在迅速发展，美国财政部致力于继续监测技术发展及其在金融服务中的应用和潜在影响，以帮助制定任何潜在的政策审议或行动”，这既反映了美国政府对技术迭代速度的高度关注，也揭示了其通过政策工具引导技术应用的深层考量。2024年12月，美国财政部发布了汇集多方意见的最终报告。与之形成呼应的是，美国税务部门也在加速推进人工智能技术的实战化应用。2025年3月末，美国国税局的刑事调查部门（IRS－CI）推出“战略威胁响应反馈”（CI-FIRST）计划，宣称要将人工智能技术深度融入跨国金融监管体系。该计划通过简化银行传票申请流程、优化跨机构数据共享机制，显著提升了金融犯罪侦查效率。事实证明，美国的这些举措已经取得了显著的成效，2024年10月，美国财政部下属的支付诚信办公室（OPI）发布了一份简短的声明，其中提及财政部近年来持续优化欺诈监测机制，重点引入了机器学习等人工智能技术。特别是自新冠疫情暴发以来，支付诚信办公室针对欺诈行为和违规支付激增的情况，全面升级了防控体系。通过人工智能等技术创新与大数据驱动策略的协同推进，美国财政部在2023至2024财年（2023年10月1日至2024年9月30日），累计成功拦截并追回了超过40亿美元的欺诈资金及违规支付款项，远超过上一财年全年的6.527亿美元。

在积极拥抱技术红利的同时，美国政府对人工智能衍生风险保持着清醒认知和快速响应能力。2024年11月，美国财政部金融犯罪执法局（FinCEN）面向金融机构发布的关于深度伪造欺诈的警报具有标志性意义。警报明确提到，滥用生成式人工智能工具助长了网络犯罪和欺诈行为，而这两者正是金融犯罪执法局在反洗钱和打击恐怖主义融资方面的重点关注领域。值得注意的是，金融犯罪执法局也提及自身推进的研究进展与实践方案，宣传可用于帮助金融机构更好地应对人工智能伪造身份文件的问题。这些专门针对人工智能伪造技术的防御措施，凸显了美国政府机构“技术赋能”与“风险防控”并重的治理理念，既追求人工智能在金融监管与制裁中的效能最大化，又致力于构建与之匹配的风险抵御体系。

第二，积极推动跨部门协作。美国政府深刻认识到，面对日益复杂且不断演变的金融犯罪形势，尤其是在利用人工智能技术加强金融监管与制裁的进程中，单凭单一部门的力量远远不够，必须依靠跨部门的紧密协作，形成强大合力，才能实现对金融市场的全面、高效监管以及对非法金融活动的精准打击。根据公开文件的披露，早在2018年12月，金融犯罪执法局就联合联邦储备系统理事会（FRB）、联邦存款保险公司（FDIC）、国家信用社管理局（NCUA）、货币监理署（OCC）等监管机构，发布了一份《关于创新努力打击洗钱和恐怖主义融资的联合声明》（Joint Statement on Innovative Efforts to Combat Money Laundering and Terrorist Financing）。这份声明鼓励银行积极使用现有工具或采用新技术，其中特别提及人工智能技术，旨在利用其强大的数据处理和分析能力，识别和报告洗钱、恐怖主义融资和其他非法金融活动。这一举措不仅为金融机构指明了技术应用的方向，也为跨部门合作打击非法金融活动奠定了基础。通过联合声明，各部门明确了共同的目标和责任，为后续的协作搭建了框架。

随着时间的推移，跨部门协作的深度和广度不断拓展。2023年2月，金融犯罪执法局再次发挥牵头作用，召集兄弟执法部门、金融企业等相关机构，举办了联合交流会，聚焦于如何使用人工智能监控和检测非法金融活动。此外，金融犯罪执法局还频繁参与银行保密法咨询小组（Bank Secrecy Act Advisory Group）之下的信息安全和保密小组委员会（Subcommittee on Information Security and Confidentiality）和创新技术小组委员会（Subcommittee on Innovation and Technology）的活动。这两个委员会的核心成员包括货币监理署、联邦储备系统理事会、联邦存款保险公司、国家信用社管理局等。作为金融监管与制裁技术交流与合作的枢纽，它们定期组织会议和研讨活动，让各成员机构能够及时分享最新的监控技术创新成果和实践经验。根据金融犯罪执法局的表述，“各个部门在其中表现非常活跃”。

第三，全力支持有关私营企业发展壮大并为己所用。为了实现金融监管与制裁的智能化目标，美国政府正在积极支持能够提供人工智能监控技术的高科技企业，并已经接入大量服务。譬如，美国副总统万斯（J.D.Vance）的主要资助人彼得·蒂尔（Peter Thiel）名下的大数据公司Palantir明确表示，该公司旗下的软件与大数据库服务标准得到美国监管部门的认证，且已经形成紧密合作。Palantir基于机器学习的实体解析和先进的网络风险模型，可以向监管机构提供更多高质量、自动化的可疑活动报告。另一家名为Quantifind的大数据公司，由两位分别来自斯坦福大学与加州理工学院的量子物理学家于2009年创办。该公司的主要技术优势在于通过人工智能算法分析企业公开数据、涉诉记录与跨国经营路径，从而绘制该企业与潜在制裁对象的关联图谱。Quantifind在创立之初曾获美国国家科学基金会的资助，目前已经成为人工智能金融犯罪情报领域的领军企业。2025年1月下旬，Quantifind宣称与美国国防部签署了两份战略合同，第一份合同延续了公司与国防创新小组（DIU）上一轮的4年合作关系，继续为后者提供国防供应商的安全风险监测服务，第二份合同则负责评估相关方是否存在隐藏的外国所有权、非法知识产权转让等风险。另如，一家成立于2014年的英国公司Comply Advantage，宣称其使用人工智能、机器学习和自然语言处理来帮助受监管组织管理风险义务并打击金融犯罪。近年来，该公司受到了英国政府与美国政府的高度青睐，成为英国国际贸易部（DIT）重点关注的高科技企业，还曾应邀参加拉美金融高科技论坛（Finnosummit）。Comply Advantage在官方网站上宣称其拥有美国财政部外国资产控制办公室（OFAC）完整的数据库，这足以证明其与后者之间的亲密合作关系。

第四，积极推动本国方案与标准的国际化。美国当前正将人工智能驱动的金融监管与制裁体系作为其全球金融治理战略的重要组成部分，系统性地推动本国方案与技术标准向国际社会外溢。这种外溢既体现在官方机制主导的对接合作，也体现为私营科技平台对全球金融机构的功能性嵌入，形成了“政府推动制度引领+企业发力技术部署”双轨并行的扩展模式。一方面，美国通过双边与多边合作机制积极推动人工智能监管与制裁框架的国际化。2025年6月3日，美英金融监管工作组（U.S.－UK Financial Regulatory Working Group）第11次正式会议在伦敦举行。6月24日，美国财政部发布了有关此次会议的《联合声明》，其中专门提到，代表们对人工智能的应对方案以及金融服务领域当前和未来的应用案例交换了意见，美国和英国当局讨论了合作方式，包括酌情通过国际机构开展合作，以充分发挥这项技术的潜力，并降低人工智能在金融服务领域的潜在风险。这一声明不仅明确了人工智能将在跨国金融服务和制裁合规等关键领域扮演越来越重要的角色，也传递出美国有意推动其国内人工智能监管技术向盟国输出、实现国际规则协同的战略意图。另一方面，美国在该领域的私营领军企业成为其人工智能监管与制裁体系技术标准扩散的关键载体。Quantifind、Palantir等企业由于出身于美国，在初创阶段就得到美国政府部门的高度支持，已经成长为业界的领军者，正积极向全球银行、资产管理公司与监管机构提供基于人工智能的监管与制裁合规产品。

美国金融监管与制裁智能化升级的国际影响

人工智能技术的嵌入不仅正在增强美国金融监管与制裁的能力，更可能会在全球范围内引发一系列结构性外溢效应，其潜在结果包括：显著改变金融监管的基本思路与实践，放大美国金融霸权影响力，对其他国家的安全与利益造成严峻挑战。

首先，人工智能主导的金融治理体系将改变金融行业传统的合法性评判基础。以往国际金融合规主要基于明确的法律条文与国际协定，而人工智能技术嵌入的制度环境中，合规决策愈发依赖于不可见的模型逻辑和自动化执行路径。譬如，无需任何明确的行政命令或法院判决，企业或个人一旦被人工智能评判为“高风险”，便可能在跨境支付、开户、交易审批等方面受到限制。但是，对当事方来说，一旦遭遇人工智能自动负面判定，申诉可能极为困难，因为当前在制度上仍然缺乏与人工智能审查工具相关的明确责任归属与申诉机制。除此之外，诸多关注人工智能科技伦理的专家早已反复警告，当前人工智能科技固有的“算法偏见”与“决策黑箱”风险始终未得到真正解决，早有媒体曝光美国的多家尖端人工智能大模型均存在种族主义偏见等重大伦理缺陷。因此，未来美国高度人工智能化的金融监管与制裁体系可能会频频犯下对亚裔、非裔、拉美裔个人或企业“误杀”的错误。

其次，人工智能技术的引入可能会使得美国金融霸权的控制力得到前所未有的放大。以往美国推行对外金融制裁主要依赖环球银行金融电信协会（SWIFT）、纽约清算所银行同业支付系统（CHIPS）等“硬管道”进行渗透，而现在，Quantifind、Palantir等美资企业正在向全球银行、资产管理公司与监管机构提供基于人工智能的制裁合规产品。这些产品不仅高度依赖美国财政部各个部门的监管与制裁规则进行模型训练，还集成了美国政府五花八门的制裁情报和规则参数。这些人工智能金融平台产品一旦被国际金融机构采纳，美国的技术规范便实质性地成为国际操作标准，从而使美式监管与制裁逻辑轻而易举又悄无声息地渗透至全球金融体系之中。

更值得注意的是，历史经验告诉我们，美国政府必然会高度关注本国监管与制裁新政策的“域外管辖”“长臂管辖”问题，并可能通过与七国集团（G7）、经济合作与发展组织（OECD）等多边机制协同，推动本国人工智能金融监管与制裁技术的国际标准化。考虑到当前美国在全球人工智能科技领域的显著优势，在这一过程中，美国标准将成为不少国家不得不参照使用的“源模型”。这种由人工智能系统推动的制度外溢，必然会极大强化美国对全球金融数据流与行为模式的结构性控制能力。

最后，美国推动以人工智能为核心的金融监管与制裁体系全球化，将对其他国家的安全与发展造成严峻挑战。譬如，一方面，这一体系将提高中国企业“走出去”的制度门槛，在美国对华战略竞争加剧的大背景下，一旦有越来越多的国际银行、清算平台、项目融资方在接入美方人工智能金融监管与制裁系统后，其对中资背景的企业交易极易采取“高风险预警”处理，哪怕企业并未被正式列入制裁名单，也可能因算法误判或故意歧视而遭遇冻结账户、中止合作等处理。另一方面，美方还可以通过人工智能金融合规平台的国际输出，影响共建“一带一路”国家的金融技术选型和监管逻辑，间接削弱我国推动人民币跨境支付、数字人民币本地化部署的进展。

更重要的是，在全球金融治理层面，美国正通过推动人工智能在风险评级、合规评估与反洗钱指标中的嵌入，不断固化其标准制定优势。这意味着中国未来在参与全球金融规则制定过程中，将不得不面对“模型即为既定规则”的强大现实约束前提，而这一模型往往是由美国训练、由美企部署，并以美式金融监管与制裁理念为基础设定的。美国的先发优势，可能会使中国和全球南方国家在全球治理中呈现“理念主张强、工具支撑弱”的结构性困境。

中国的战略因应思路

基于上述考量，我国必须从全局高度审视金融监管与制裁人工智能化趋势所构成的挑战，系统推进具有自主性与前瞻性的战略应对体系建设。

首先，应在制度与理念上突破传统制裁应对的思维惯性，全面评估人工智能时代的金融风险结构。人工智能技术的广泛部署使得制裁与监管不再依赖显性命令，而更多体现在自动化识别、模型化判断与数据驱动型封锁。这种非对称性且政治化动机更隐蔽的技术工具，往往以合规、风控之名实现战略目的，对中国的金融主权、数据安全与企业外部环境形成持续性压力。因此，有必要将“人工智能制裁结构”视为一种新型制度风险加以回应，并将其纳入国家金融安全战略框架之中。

其次，应系统提升人工智能技术在金融治理领域的基础能力。当前人工智能在语义理解、模式识别、路径建模等方面的能力正在成为金融监管的新语言。在这一语言规则中，谁掌握标准训练语料、算法解释体系与模型部署路径，谁就掌握了规则塑造的主导权。中国在相关领域仍面临“语料碎片化、建模滞后、场景不足”等问题，技术体系与制度体系之间的协同尚不充分。因此，亟须以自主建模为基础，培育可解释、可信赖、可推广的人工智能合规技术体系，使中国在新一代金融科技竞争中逐步实现从“技术响应者”向“技术参与者”乃至“规则塑造者”的跃升。

最后，应以更加主动的姿态参与国际金融技术规则的博弈。中国应在全球南方国家广泛存在数字化转型诉求的现实背景下，推动构建更加包容、公平、非歧视性的金融技术治理框架，强化自身在合规技术、数据互认、支付系统等领域的议程设定能力，以对冲美式技术规则所带来的系统冲击。

人工智能正以前所未有的深度和速度重构全球金融治理结构，美国借助其科技领先与制度优势，努力将人工智能技术系统性嵌入金融监管与制裁机制。在此过程中，美国实施监管与制裁行为的透明性进一步下降、合法性边界更加模糊，人工智能技术日益成为美国强化金融霸权的革命性工具。

这一趋势对中美关系及中国国家利益构成实质性挑战。人工智能赋能的美国金融监管与制裁体系为中国企业“走出去”、人民币国际化、全球数字合作等目标设置了更多技术门槛与制度障碍，也对中国金融安全、产业链稳定与数据主权提出新要求。面对这一形势，中国的战略回应，既不能仅停留于战术防御，也不能仅依赖技术替代，而应在制度、技术与规则三个维度上同步发力，构建起一个有韧性、能博弈、可持续的战略体系，在激烈的全球金融技术竞争中稳住国家利益与制度自主空间。

（本文系国家社会科学基金研究阐释党的二十届三中全会精神重大专项项目“反制裁、反干涉、反‘长臂管辖'的理论体系与制度保障研究”〔24ZDA102〕的阶段性成果）

作者崔莹佳单位：南开大学周恩来政府管理学院

作者戚凯单位：山东大学东北亚学院