全球AI支付研究报告

丨扫上图二维码，加入星球下载5K+资料

丨知识、问答与合作，AI行业必备工具

导读：调研显示，AI 支付指人工智能、大数据和传统支付流程深度融合，由智能体代表用户完成部分或者全部支付决策与执行，实现指令即支付的新型支付模式。它和传统刷卡、扫码支付在决策主体、交互方式上存在明显区别。

传统支付由用户全权完成决策和操作，每一步都需要手动点击确认。AI 支付场景之下，用户只需要输出文字或者语音指令，AI 就可以承接信息处理，在预先设定的规则内推进交易流程。

整套模式可以打通购物、出行等不同场景，把支付嵌入任务执行的全链路，不再是一个孤立的操作环节。交易的对象也拓展到智能体和智能体之间的交互。

调研记录，报告将 AI 支付的演进划分成三个阶段，分别是支付助手、代理支付、完全自主支付。当下行业多数实践集中在前两个阶段。

处于支付助手阶段，AI 只做检索比价，生成方案，每一笔交易依旧需要用户手动确认。到代理支付阶段，用户提前设置限额等规则，AI 可以在规则范围内自主发起支付，不用逐笔确认。

完全自主支付阶段依靠数字令牌、智能合约完成授权，AI 可以自主识别需求、匹配商户、完成谈判和支付，整套流程不需要人为介入，现阶段只在小范围试点运行。

海外市场更多侧重底层交易协议的打磨，卡组织、科技企业、商户多方参与，围绕身份鉴权、令牌管控、多轨道结算搭建技术底座，不少项目处于沙箱验证或者局部试点状态。

国内的 AI 支付落地路径呈现不一样的特征，把安全管控、隐私保护嵌入产品设计，依托本土庞大的零售、本地生活市场推进产品落地，优先面向 C 端真实消费场景做验证。

调研记录，国内部分对话式支付能力已经落地多款终端，覆盖语音购物、本地生活消费，已经产生规模可观的实际交易笔数。也有面向 B 端开发者的收款工具，适配 AI 服务按调用量自动结算的需求。

国内还出现面向个人的 AI 钱包类产品，用来集中管理多款智能体的支付权限，设置消费额度，留存完整账单记录，把消费的主导权交还给使用者。

部分底层协议框架完成多场景的实测验证，覆盖车载消费、机票酒店预定、线下点单、生活缴费等场景，在现有银行清算账户体系基础之上做兼容改造。

整套新的交易模式随之衍生出新的现实问题。AI 模型本身存在算法黑箱的客观情况，部分交易决策过程缺少可解释、可追溯的记录，会提升申诉纠错的难度。

一笔 AI 驱动的交易，会牵扯支付机构、技术服务商、商户、普通用户多个参与主体。一旦出现资金损失，各个参与方之间的责任边界不容易划分，跨境业务会进一步放大这类问题。

AI 支付运转过程会采集消费、位置、生物特征等大量敏感信息。调研记录，对抗样本可以绕过部分 AI 风控逻辑，会带来错误交易，数据泄露的风险同样客观存在。

现有的监管规则大多建立在传统支付业务之上，很难完全覆盖 AI 智能体自主交易带来的各类新情况，各个国家地区的相关规范并不统一。

报告当中记录了一套全球 AI 支付卓越者评选体系，由内部和外部两套评审团共同完成评估，外部评审团权重占到 80%，内部评审团权重为 20%。

整套评估体系设置四大评估维度，合规安全权重占比最高，达到 35%，其次是技术服务与运营效能、产品研发，跨境服务能力权重占 15%。

合规安全维度内部又拆分风险防控、监管资质、合规技术投入三项细分指标。技术层面重点考察支付系统性能、交易规模、生态伙伴覆盖情况。

产品研发评估原生信任机制创新、标志性产品、实际场景落地成效。跨境板块考察服务覆盖地域、跨境交易效率，还有不同地区的合规适配能力。

提名环节由研究团队和行业专家共同输出候选名单，经过两轮评审之后再做多轮校验，最终确定入围名单。榜单只做能力评估，并不作为投资相关参考依据。

调研记录，不少企业已经把智能体身份注册、意图解析、授权凭证、风险熔断作为产品的基础模块。智能体每一笔交易都留存记录，方便后续核对与纠纷处置。

部分技术方案采用分层授权逻辑，小额高频交易使用预授权来保障体验，涉及大额资金的交易，则强制触发用户的显式确认动作，守住资金安全的底线。

机器对机器的 M2M 交易也成为 AI 支付的一类应用方向，设备之间不需要人的介入，自动发起结算。这类场景对轻量级、高安全的底层协议提出新的要求。

来源:互联网