每经记者：涂颖浩 编辑：魏官红（徽声在线）

当智能体（Agent）开始自主完成支付操作，人类是否已做好将财务决策权交给算法的准备？这场支付革命背后，折射出的是技术伦理与商业逻辑的深度碰撞。

在2026 Inclusion·外滩大会"智能体交易主体化"圆桌论坛上，万事达卡首席产品官林岳（Jorn Lambert）以电商进化史为镜：25年前消费者对网上输入银行卡信息的恐惧，与今日对智能体支付的疑虑如出一辙。电商的普及不仅需要支付技术突破，更依赖身份认证体系、争议解决机制、消费者保护法规等基础设施的同步完善，这为智能体商业提供了重要参照。

图片来源：主办方供图

当前智能体交易正面临三重核心挑战：如何构建数字身份认证体系确保用户唯一性？如何通过零信任架构验证智能体行为真实性？当交易失误发生时，如何建立跨主体的责任追溯机制？这些问题的解决程度，将直接决定智能体商业是昙花一现还是成为新经济基石。

针对行业热议的智能体支付发展节奏争议，林岳在接受《每日经济新闻》专访时提出系统化解决方案：智能体商业不是技术单点突破的产物，而是需要标准体系、基础设施、信任机制三维驱动的系统工程。这种认知源于其对电商发展史的深度研究——2000年前后电商的缓慢起步，正是由于当时缺乏统一的支付标准、商户接入规范和消费者保护机制。

更值得关注的是，这套体系的设计初衷蕴含普惠价值取向。林岳强调："智能体商业的终极目标不是制造新的技术寡头，而是让云南花店老板和硅谷工程师享有同等的商业机会。"这种理念与当前全球数字治理趋势高度契合，欧盟《数字市场法案》等监管框架都在强调技术中立与公平访问原则。

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智能体商业进化论：标准、生态与信任的三重奏

NBD：有观点认为AI智能体支付落地速度可能低于预期，从技术试点到规模化应用需要突破哪些瓶颈？

林岳：这需要理解技术演进的非线性特征。就像电商不是1999年圣诞节突然出现的，智能体商业同样需要经历标准制定、生态适配、信任积累三个阶段。我们当前在中国的重点工作，就是联合监管机构、金融机构、科技企业共同构建智能体商业标准框架。

具体而言，标准体系包含三个维度：技术标准（如API接口规范）、安全标准（如数据加密协议）、伦理标准（如算法透明度要求）。万事达卡正在推动的"智能体身份认证协议"，就要求每个智能体必须通过多重因子验证，包括开发者数字签名、运行环境检测、行为模式分析等。

生态适配方面，我们与2.4万家合作银行、2亿家商户的对接工作已启动。以数据结构化为例，传统商户的商品信息、库存数据、促销规则需要转化为智能体可理解的机器语言，这涉及NLP技术、知识图谱构建等复杂工程。万事达卡开发的商户数据转换中间件，已能实现85%以上常见商品信息的自动结构化。

信任机制建设最具挑战性。我们的消费者调研显示，63%的用户愿意尝试第一方智能体（如品牌自有AI助手），但仅有28%接受通用智能体代理支付。为此我们设计了"渐进式信任计划"：从低风险场景（如订阅服务续费）切入，逐步扩展到高价值交易，同时引入区块链技术实现交易全程可追溯。

NBD：中小商户在智能体商业浪潮中可能面临技术壁垒，是否存在被边缘化风险？

林岳：恰恰相反，智能体正在重塑商业权力结构。以杭州某花店为例，店主通过自然语言指令即可让智能体完成：网站搭建、SEO优化、社交媒体推广、智能客服配置等全链条运营。这种变革类似于智能手机时代，个体商户获得了与大型企业同等的数字营销能力。

我们正在构建的智能体商业基础设施包含三个关键层：底层是去中心化身份系统（DID），确保每个商户拥有唯一数字身份；中层是智能体协作网络，支持不同厂商开发的智能体互联互通；上层是应用市场，提供即插即用的商业智能体模板。这种架构设计使中小商户无需自建技术团队，即可低成本接入智能体商业生态。

普惠性还体现在收益分配机制上。万事达卡设计的智能体商业分成模型，确保70%以上的交易增值收益流向实际提供商品或服务的商户，而非技术平台。这与传统数字经济中平台占据主要收益的模式形成鲜明对比。

机器支付革命：重构未来十年经济范式

NBD：万事达卡推出Agent Pay for Machines服务，背后有着怎样的战略考量？机器支付与人类支付存在哪些本质差异？

林岳：这标志着支付行业从"人类经济"向"机器经济"的范式转移。我们预测到2030年，机器发起的交易将占全球支付总量的35%，这些交易具有三个显著特征：超高频（每秒百万级交易）、微金额（单笔交易低于1美元）、自动化（7×24小时不间断运行）。

为此我们构建了四大技术支柱：首先是智能体数字护照系统，采用量子加密技术生成不可伪造的身份凭证；其次是动态授权链，通过智能合约实现授权条件的实时验证，例如当原油价格突破80美元/桶时自动执行套期保值交易；第三是超低延迟清算网络，将跨行结算时间从秒级压缩至毫秒级；最后是自适应风控引擎，能根据交易上下文动态调整风险策略。

与人类支付相比，机器支付更强调"确定性执行"。人类支付可能因情绪、疲劳等因素产生操作偏差，而智能体必须严格遵循预设规则。这种特性在金融衍生品交易、供应链自动补货等场景具有巨大价值，但也要防范算法黑箱导致的系统性风险。

交易成本结构发生根本性变革。传统支付系统处理1美元交易的成本约为0.25美元，而机器支付通过批量处理、流式计算等技术，可将成本降至0.001美元以下。这种成本优势使得微支付、按使用量付费等新型商业模式成为可能。

结算机制创新同样关键。我们开发的"延迟结算协议"允许智能体在完成10万笔交易后再进行净额结算，这极大降低了资金占用成本。以云计算服务为例，智能体可根据实际算力消耗实时调整资源采购，月末统一结算，这种模式将提升资源利用率30%以上。

NBD：如何解决智能体商业跨平台互操作性问题？

林岳：互操作性是智能体商业的"操作系统"问题。我们采取的解决方案是"标准+开源+社区"的三维模式：首先与ISO/IEC等国际标准组织合作制定基础协议；其次将核心组件开源，目前已有超过120家企业基于我们的开源框架开发智能体；最后建立开发者社区，通过每月举行的技术沙龙持续优化协议。

早期接入项目已验证这种模式的可行性。参与的30家合作伙伴包括银行、电商、物流企业，他们共同开发了智能体商业的12个基础协议。例如在跨境支付场景，不同国家的智能体通过统一的数据格式和认证标准，实现了实时汇率转换和自动清结算。

应用场景拓展超出最初预期。除了商品交易，智能体正在渗透到知识付费、技能交易等新型市场。某AI研发机构通过智能体自动购买算力、数据集和模型优化服务，将深度学习训练周期从3个月缩短至2周。这种变革预示着，未来所有B2B服务都可能通过智能体完成自动化采购。

信任经济时代：守护数字世界的最后防线

NBD：智能体支付的安全性和责任归属问题备受关注，如何建立有效的风险防控体系？

林岳：安全防护需要构建"纵深防御体系"。在技术层，我们部署了行为异常检测系统，通过分析智能体的操作模式、交易频率、金额分布等特征，实时识别潜在欺诈。例如当某个智能体突然改变采购品类或交易地点时，系统会自动触发二次验证。

在机制设计上，采用"责任共担模型"：接入机构需承担基础安全责任，同时可通过购买网络安全保险转移剩余风险。我们与慕尼黑再保险等机构合作开发的智能体商业险，已能覆盖95%以上的常见风险场景。

消费者保护是重中之重。我们建立了"零责任承诺"：只要消费者非主动泄露授权凭证，任何因智能体导致的资金损失都将获得全额赔付。为此万事达卡设立了10亿美元的智能体商业保障基金，确保在极端风险事件发生时仍能履行赔付承诺。

责任归属机制融合了法律与技术手段。智能合约中明确记载每笔交易的授权条件、执行范围和责任条款，这些信息同时上链存证。当发生纠纷时，仲裁机构可调取完整的交易日志和授权记录进行裁决。我们正在探索将AI裁判系统引入争议解决，通过自然语言处理技术自动分析交易上下文，提高裁决效率。

NBD：您的跨学科背景如何影响对支付创新的思考？

林岳：语言学训练让我理解技术的人本属性。大语言模型的本质是语言接口，它通过理解人类指令实现人机协作。这种特性要求支付系统必须具备自然语言处理能力，例如支持语音支付、对话式账单查询等功能。我们在新加坡试点的语音支付系统，已能识别32种方言和口音。

经济学视角使我关注技术变革的经济效应。智能体商业将重塑生产要素配置：数据成为新生产资料，算法成为新劳动工具，智能体成为新劳动者。这种变革要求我们重新思考反垄断监管、税收政策等经济治理框架。例如，当智能体自主完成跨境交易时，如何确定交易发生地和纳税义务？

文化比较研究带来重要启示。中国在数字支付领域的创新实践，特别是移动支付对现金的替代速度，为全球提供了宝贵经验。我们在杭州设立的智能体商业实验室，正在研究如何将社交支付、二维码支付等中国特色模式融入智能体商业体系。这种东西方智慧的融合，可能催生出下一代支付范式。