每经记者：涂颖浩 编辑：魏官红（徽声在线）

当智能体（Agent）开始代替人类完成支付操作，我们是否已经做好将财务决策权交给算法的准备？这个看似遥远的问题，正在2026 Inclusion·外滩大会的"智能体交易主体化"圆桌论坛上引发激烈讨论。万事达卡首席产品官林岳（Jorn Lambert）以电子商务发展史为镜：25年前消费者对在线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、争议解决等配套体系的完善，这为智能体商业发展提供了重要参照。

图片来源：主办方供图

当前智能体交易正面临关键转折点：当机器代理用户发起交易时，如何构建可信的身份验证体系？如何确保智能体行为符合用户真实意图？交易失误的责任界定机制如何建立？这些核心问题在《每日经济新闻》对林岳的专访中得到系统解答。他强调，智能体商业不是技术单点突破的产物，而是需要标准建设、基础设施完善与用户信任培育的三维工程。

更值得关注的是，这套体系的设计初衷并非服务科技巨头，而是要让花店老板等普通商户也能平等参与。林岳指出："只有实现普惠价值，才能建立真正的用户信任，就像电商从新生事物发展为生活基础设施一样。"这种发展理念与当前数字经济发展中消除数字鸿沟的诉求高度契合。

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智能体商业发展三要素：标准、生态与信任

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：这个转型不可能一蹴而就。参考电商发展轨迹，2000年前后行业同样面临多重挑战。当前智能体商业需要同步推进三大要素：

首先是标准体系建设。作为新兴领域，行业需要建立自律性标准框架，这正是我此次中国之行的重要使命。万事达卡正联合各方制定智能体商业行为准则，涵盖身份认证、交易授权等关键环节。

其次是生态落地实施。我们与2.4万家银行、2亿商户建立合作关系，每方都需要调整系统架构。特别要解决数据结构化难题，确保商户信息能被智能体准确解析。例如餐饮商户的菜单数据需要标准化处理，才能支持智能体自动点餐。

最后是信任机制构建。消费者对"第一方智能体"（如品牌自有AI）的接受度较高，但向通用智能体过渡需要跨越信任鸿沟。我们通过透明化授权流程、实时交易监控等手段，逐步建立用户信心。

NBD：中小商户是否会因技术门槛被智能体商业边缘化？如何实现技术普惠？

林岳：实际情况恰恰相反，智能体将为中小商户带来前所未有的赋能。以花店为例，店主无需掌握编程技能，只需向智能体下达指令："创建情人节促销页面，采购玫瑰图片，设置满减优惠"，系统即可自动完成全流程操作。

这种变革类似于智能手机对普通用户的解放——复杂技术被封装在简易界面之后。我们的使命是构建可信的基础设施，确保智能体在获得用户授权后，能安全自主地完成交易。最终目标是让技术红利惠及每个经济参与者，而非被少数企业垄断。

我特别强调普惠发展理念。智能体商业应该创造包容性增长，让街边小店也能享受数字化红利，这才是技术进步的真正价值所在。

机器支付重构经济范式：从概念验证到商业基础设施

NBD：万事达卡推出Agent Pay for Machines服务背后的战略考量是什么？机器支付与人类支付存在哪些本质差异？

林岳：这代表我们对"新经济"形态的战略布局。这些交易模式目前尚不存在，但未来将形成万亿级市场，对实体经济发展产生深远影响。具体实施包含四大创新：

首先是智能体身份认证。我们创建"了解你的智能体"（KYA）体系，为AI实体颁发数字凭证，这不同于传统的卡片支付认证方式。例如自动驾驶汽车需要专用支付凭证来支付充电费用。

其次是不可篡改的授权机制。通过区块链技术记录交易授权，形成完整的信任链条。这个"信任根"必须得到严格保护，防止智能体越权操作。就像给智能体配备"数字驾照"，确保其行为在授权范围内。

第三是超高速交易处理。机器交易以毫秒级完成，且支持微支付场景。例如AI设计师购买1元钱的素材库使用权，传统支付系统难以支撑这种经济模型。我们需要重构清算体系，降低交易成本。

最后是智能结算机制。两个智能体间的频繁小额交易不会实时清算，而是在任务完成后或资金需求时批量处理。这种设计既提高效率，又降低系统负担。

NBD：如何解决智能体商业的跨平台互操作性问题？

林岳：我们今年6月启动的"早期接入项目"已吸引30家合作伙伴参与测试。这个共建过程至关重要：标准制定需要实际场景验证，各方反馈推动体系优化。例如零售商提出需要更灵活的授权时长设置，这促使我们改进智能合约模板。

预计年底将开放商用接入。以物流行业为例，未来可能出现这样的场景：运输智能体自主选择燃料供应商，比较价格后完成支付；仓储智能体根据库存情况采购包装材料。这种模式可扩展至SaaS服务、算力交易等多个领域。

花店案例只是冰山一角。我们正与农业科技公司合作，让智能体自主采购种子、化肥，甚至根据天气数据调整灌溉计划。这些应用都将重塑传统商业逻辑。

信任体系构建：技术防护与责任兜底双管齐下

NBD：如何保障智能体支付安全？当出现决策失误或欺诈时，责任如何界定？

林岳：安全是我们的首要原则。现有支付系统每年投入数十亿美元防范欺诈，但AI时代威胁更加复杂。我们采用三层防护体系：

首先是预防层，通过机器学习实时监测异常交易模式。例如智能体突然大量购买特定商品，系统将触发二次验证。其次是技术层，采用零知识证明等加密技术保护用户数据。最后是制度层，建立清晰的追责机制。

信任建立难而破坏易。一个支付事故就可能摧毁整个行业的信誉。因此我们设计了两套保障机制：消费者追索机制确保用户资金安全，商户保护计划防止无辜方受损。例如某智能体被黑客控制进行非法交易，接入机构将承担首要责任。

在Agent Pay for Machines框架下，所有授权都通过智能合约执行，具有法律效力的电子签名确保不可抵赖。传统责任划分模式依然适用，但增加了AI特性考量。例如智能体开发方需购买专业保险，我们正与保险公司合作设计新型险种。

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如何影响人类沟通方式，经济学背景使我关注商业本质而非技术表象。在数字化浪潮中，中国市场的创新实践给我深刻启发：

这里不仅有移动支付革命，更在探索数字货币、智能合约等前沿领域。例如深圳的数字人民币试点，将支付创新与智慧城市结合，这种系统化思维值得借鉴。我特别关注中国如何平衡创新与监管，在保障安全的同时激发市场活力。这种实践经验对全球智能体商业发展具有重要参考价值。