建立有效的跨境电商交易监控系统需要关注以下几个方面：

1. 数据收集：首先，需要收集与交易相关的各类数据，包括用户的个人信息、交易金额、交易时间、交易地点、支付方式等。这些数据将成为交易监控的基础。

2. 异常交易识别：定义异常交易的标准，如短时间内大量下单、频繁更换IP地址、跨国交易等。利用规则引擎、机器学习等技术，自动识别异常交易行为。

3. 风险评分：为每个交易分配风险评分，基于交易特征、历史数据、行业经验等。高风险交易需进行人工审核或拒绝，低风险交易可快速处理。

4. 实时监控：实现对交易数据的实时处理和分析，以便及时发现异常交易行为。实时监控有助于迅速响应，降低欺诈风险。

5. 报警与拦截：当检测到异常交易时，系统应自动触发报警，并根据预设规则拦截或放行交易。同时，将报警信息发送给相关人员进行处理。

6. 用户界面：为用户提供简洁易用的界面，以便用户了解交易状态、查看风险提示、提供额外验证信息等。良好的用户体验有助于提高用户满意度。

7. 审计与合规：确保交易监控系统符合相关法规要求，如数据保护、反洗钱等。定期对系统进行审计，确保其有效性、准确性和完整性。

8. 持续优化：根据实际运行情况，不断优化交易监控系统。收集反馈意见，调整规则，提高系统的针对性和准确性。

提高跨境电商交易监控系统的准确性可以从以下几个方面着手：

1. 数据质量：确保收集的数据具有高质量，包括准确性、完整性、一致性等。高质量的数据是提高交易监控系统准确性的重要基础。

2. 规则优化：根据平台特点和业务需求，制定合理的监控规则。定期评估和优化规则，以适应业务变化和提高监控效果。

3. 机器学习与人工智能：利用机器学习算法，对海量交易数据进行学习和建模，预测和识别异常交易行为。结合人工智能技术，提高交易监控系统的智能化水平和准确性。

4. 多维度分析：综合运用各种分析方法，如关联规则、聚类分析、时间序列分析等，从不同角度分析交易数据，提高异常交易的检出率。

5. 实时处理：实现对交易数据的实时处理和分析，以便及时发现异常交易行为。实时监控有助于迅速响应，降低欺诈风险。

6. 用户反馈：鼓励用户积极参与反馈，提供有关异常交易的信息。结合用户反馈，持续优化交易监控系统，提高其准确性。

7. 风险评估：开展风险评估工作，识别潜在的风险因素，调整风险控制策略。合理的风险评估有助于提高交易监控系统的准确性。

8. 合规与审计：确保交易监控系统符合相关法规要求，如数据保护、反洗钱等。定期对系统进行审计，确保其有效性、准确性和完整性。