本论文提出了一种名为 SCAFDS（系统性传染感知欺诈检测系统）的新型银行间欺诈检测框架。研究背景是：美国金融系统每天处理约130万笔银行间交易，但现有文献中没有任何系统能够利用欺诈共现边特征来建模整个银行间网络中的欺诈传播。先前的银行间图神经网络（GNN）架构主要使用信用困境监督信号来建模信用传染，导致其系统与欺诈取证不匹配。此外，现有系统无法生成具有每条断言可追溯至特定数值检测输出的 SAR（可疑活动报告）叙事，造成了向 FinCEN（金融犯罪执法网络）提交报告时的监管审计空白。SCAFDS 是一个七阶段集成监控管道，针对先前技术的五个结构性限制提出了解决方案：（1）利用从 FinCEN SAR 注册记录中导出的欺诈共现频率指标 f(u,v,t) 进行欺诈特定的银行间拓扑编码；（2）边特征感知的图注意力机制，其中注意力系数从节点表示和欺诈共现边特征共同计算；（3）双线性欺诈共现风险融合，生成机构级别的系统性欺诈风险评分；（4）基于归因条件的 SAR 叙事生成，每条断言具有显著性阈值，确保每条 FinCEN SAR 断言可追溯至特定的数值管道输出；（5）拓扑感知的自适应取证反馈，根据监管处置结果更新图注意力权重。实验部分使用了 IEEE-CIS 欺诈检测数据集（590,540 笔交易）和一个合成的 FDIC 对齐银行间网络（8,103 个机构，169,800 条边）。结果表明，SCAFDS 达到了 AUPRC=0.515±0.032 和 AUROC=0.802±0.018，相比 GraphSAGE-AML 分别提高了 15.9 个百分点和 13.7 个百分点。在 FDIC 执法行动记录（n=4,279）上的部分验证确认了模型排名的一致性。该工作已提交美国临时专利申请（No. 64/061,083，2026年5月8日）。