【摘要】随着移动支付业务量的增长，交易数据在蕴含重要商业价值的同时也面临着数据安全与隐私保护的问题。 基于此，本文将人工智能技术（ＡＩ）应用于网络支付数据处理和隐私保护，提出了一种高效的风险识别和数据共享方案。 研究方向包括金融科技、数据隐私算法、联邦学习（ＦＬ）与支付安全。 研究通过分析真实案例，探讨了机器学习（ＭＬ）和深度学习（ＤＬ）在交易异常检测、用户行为分析中的应用，以及 ＦＬ、差分隐私等隐私保护技术的实践。 研究表明：ＡＩ 为支付行业提供了高效精准的风险识别能力，有效提升了数据分析价值，并在保护用户隐私的同时，实现了数据的安全共享与协作，为金融机构降低合规成本和风险损失提供了创新方案。