随着数字金融快速发展，金融诈骗呈现隐蔽化、跨区域化、智能化新特征，传统人工排查与规则引擎难以应对。本文聚 焦人工智能（AI）技术在金融领域的应用，系统探讨其在金融诈骗识别与风险预警中的实践路径与价值。首先界定金融诈骗类型及 数字化特征，明确 AI 介入必要性；其次梳理机器学习、深度学习等核心 AI 技术原理及金融场景适配性；进而从账户、交易、产品 服务维度分析 AI 在典型诈骗识别中的应用，从宏中微观层面阐述 AI 风险预警模型构建；最后剖析数据质量、隐私保护等挑战，提 出数据治理、技术优化等协同对策。研究表明，AI 通过多源数据融合、实时监测、精准预测，可显著提升诈骗识别效率与准确性， 为金融安全提供技术支撑。