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李振华：AI支付将重塑全球支付格局，中美站在同一起跑线

资讯 腾讯网 作者：腾讯网 全文 3949 字 · 约 10 分钟读完 分类金融 AI政策监管

随着智能体经济的到来，AI正从“能说”演进到“能做”，从信息交互演进到代理行动。过去两年，大模型展示了“能说”能力，但用户期待已不限于获取信息，而是希望AI直接完成任务、解决实际问题。2025年被业界视为AI应用元年，全球AI应用成熟度评价从关注模型参数规模转向关注“执行成功率、合规可控性、端到端闭环能力”，I...

所属频道 行业落地政策与风险

智能体经济正在到来，AI 也从“能说”走向“能做”，从信息交互转向代理行动。过去两年大模型证明了“能说”的本事，可用户的期待已经不只是拿到信息，而是让 AI 直接把事办成、把实际问题解决掉。2025 年被业界看作 AI 应用元年，全球对 AI 应用成熟度的评判，也从看模型参数规模，转到看“执行成功率、合规可控性、端到端闭环能力”。IDC 预测，到 2030 年 45% 的组织将大规模编排自主智能体。


蚂蚁集团研究院院长李振华与蚂蚁集团研究院支付行业资深冯佳琦在《北大金融评论》发文提出，中国支付此前的优势赢在服务于人的“支付数字化”；智能体经济发展起来后，竞争维度变成了服务于智能体的“交易智能化”。新维度上全球格局还没定型，中国能不能继续领先，取决于技术能力、协议生态和创新空间这三项。


文章完整版刊登于《北大金融评论》第 29 期。


AI 支付是智能体经济发展的必然要求

智能体经济逐步成型，AI 的定位也在变：不再只是“能说”，而是走向“能做”；不再停留在信息交互，而是替人去执行。过去两年，大模型已经证明了“能说”这一面，可用户要的不止是拿到信息，更希望 AI 把活干完、把具体问题解决掉。2025 年被业界看作 AI 应用元年，全球对 AI 应用成熟度的衡量标准，也从看模型参数规模，转到看“执行成功率、合规可控性、端到端闭环能力”。IDC 预测，到 2030 年，45% 的组织会大规模编排自主智能体。

AI 参与决策和执行时，和人配合的方式同样在变。新加坡《模型人工智能治理框架（第二版）》按人类介入具体决策与运行监督的程度，把人机协作分成三类：人逐笔确认的 Human-in-the-loop（人在回路中，简称 HITL）；系统自主执行、人仍在一旁监督的 Human-on-the-loop（人在回路上监督，简称 HOTL）；系统自主决策并执行、无须人工实时介入的 Human-out-of-the-loop（人不在回路中，简称 HOOTL）。HOTL 的做法是事先划定授权边界、运行中监测并干预异常，加上授权可撤销、行为可审计，用户不用逐笔确认，也能对系统运行保持有效监督。

人机协作范式一变，支付也跟着从“人发起”转向“智能体发起”。IMF（2026）把这一转变概括为从“点击支付”（Click-to-pay）走向“智能体决策支付”（Decide-to-pay）。点击支付的基本特征，是用户主动发起、逐笔确认；智能体决策支付则交由 AI 代理在用户授权范围内，依据任务目标和环境变化自行判断要不要发起、怎么执行支付。于是，支付的发起动力从人的即时指令变成代理形成的结构化意图，交易速度从人的操作速度提到机器速度，管控重心也从交易时点的认证和风险拦截为主，转向对代理身份、授权边界和执行行为的全流程持续验证。说到底，AI 支付不是支付环节的单点创新，它是应智能体经济发展而生的。

AI 支付让全球支付格局和竞争维度发生变革

眼下全球支付格局正围绕 AI 支付加速重塑。美国支付服务机构（PSP）Stripe 的崛起，印证了智能经济与支付相互促进的关系。Stripe 以 1590 亿美元估值成为全球估值最高的非上市金融科技公司，约为老牌支付机构 PayPal（约 500 亿美元）的三倍。其估值被重新审视，一个重要原因是它为智能体经济提供以支付为主的一系列商业化解决方案：仅在 2026 年 4 月底举行的 Stripe Sessions 年度大会上，Stripe 就集中发布了 288 项新产品与功能，既有支付产品优化，也覆盖智能体商业、加密货币和稳定币基础设施。其中 Stripe ACS（智能体商业化解决方案套件）允许商家让 AI 智能体作为独立经济主体进行安全销售，使 AI 智能体具备商业化能力。产品之外，Stripe、Google、Visa、Mastercard 也各自推出 AI 支付相关协议——海外支付巨头正从支付数字化时代的存量竞争，转向交易智能化时代的标准卡位和技术闭环争夺。

移动支付这块，我国是有底子的，但比拼的重心正在转移：从为人服务的支付数字化，转向为智能体服务的交易智能化。中国支付产业此前能占住优势，靠的是安全账户体系、覆盖面广的商户网络、顺手的支付体验和齐全的增值服务，消费者也因此用上了全球最便捷、最普惠的移动支付。如今 AI 支付的竞争维度不同了，关键落在谁能把模型那种概率性的意图，转成可信、可控、可追溯的金融执行指令，让智能体也具备交易能力。在这个新维度上，中美站在同一条起跑线上。

AI 支付核心挑战是协调概率性推理与确定性执行

2026 年4 月，IMF 提出的三层架构，给理解 AI 支付的架构逻辑搭了一个分析框架。AI 一旦介入支付，支付系统就得同时协调两套完全不同的设计逻辑：AI 系统的概率性，以及金融基础设施的确定性。AI 系统靠自适应推理形成意图，同样的提示可能给出不同输出，决策带有概率性；可资金划拨、清算结算要的是法律终局性和系统稳定性，必须按确定性方式执行。IMF 为此明确了一条核心设计原则：“将概率性、适应性的推理集中在上游，同时在需要法律终局性与系统稳定性的环节，保持授权和结算的确定性”，并据此提出三层架构（见表1）。这套架构是按功能分层，不是按现有机构分层，所以不少机构可能同时具备多项功能，牵涉到多层架构。


到现在，PSP 已经是控制与授权层的关键角色，海外以 Stripe 为代表，国内也有类似情况，这并非偶然。PSP 天然一头连着上游的模型与智能体（意图与编排层），一头连着下游的账户与清算网络（结算层），身份认证、支付授权、支付令牌管理、实时风控、存证和争议处置这些基础能力也早已具备。所以，以 PSP 眼下的能力，更适合承担控制与授权层，把智能体形成的概率性意图，转成可信、合规、可追溯的确定性支付指令。不过往长期看，控制与授权层同样会走向多方参与、共同完成相关功能的合作生态。

眼下控制与授权层是全球支付创新最集中的地方，新问题不断冒出来，推动全球 AI 支付协议百家争鸣，但多数还停在“定义问题”的阶段，产品处在落地试验期。操作主体从用户直接操作变成智能体代理执行，谁来发起、怎么授权、如何管控，这些都得重新定义，解决方案也要跟着创新。Google 主导开放标准 UCP（Universal Commerce Protocol，通用商业协议），OpenAI+Stripe 主导 ACP（Agentic Commerce Protocol，智能体商业协议），Visa 推出 TAP（Trusted Agent Protocol，可信智能体协议），Stripe 与 Tempo 提出 MPP（Machine Payments Protocol，机器支付协议）——多数仍处于规范制定阶段，产品均未起量。国内机构也在积极布局，支付宝、银联、京东数科等都在推动相关协议和产品，在定义问题的基础上给出解决方案。

面对这些挑战，AI 支付的风险治理理念可以归纳成“1+3”。

AI 支付的风险治理可以沿用现有框架，再在控制与授权层加上一定管控。IMF 指出：“智能体支付的主要风险并不来自使用基于概率的推理本身，而在于让自适应系统在缺乏适当控制、检查或问责机制的情况下执行不可逆的支付。”底层账户、清算和结算体系的确定性要求并没有变，治理的重点应放在控制与授权层，建立可靠的授权边界，把概率性决策和确定性执行隔开。基于这一架构，全球风险治理大多走“1+3”思路：以现有支付监管和风险治理框架为基础，针对智能体自主性及委托授权方式变化带来的新增风险，叠加分层管理、动态持续和技术驱动三方面增量管控要求。


“1+3”里的“一个不变”。

现有框架继续用，以原则性指导为主。从海外治理实践看，智能体被当作支付链路中新增的参与节点，但不作为天然独立的支付业务类别，目前优先给出原则性、技术中立的治理要求，给市场主体探索具体技术方案和业务规则留出空间。新加坡 IMDA 发布全球首个面向企业部署智能体的综合治理框架，走原则性、风险导向的治理路子，重点规范自主边界、人工介入、责任归属和技术控制，并没有提出智能体专属准入或牌照制度。欧盟《人工智能法案》采取横向、风险分级的监管方式，没有创设智能体专属支付牌照，智能体涉及支付活动时，仍按照其实际承担的功能适用既有支付和金融监管制度。IMF 主张保持结算层的确定性内核，并在控制与授权层增加智能体特有的身份、委托与权限控制。

“1+3”里的第一个“变”。

智能体按自主程度、授权范围、资金决策权分档对待，这就是分层管理。场景不同，智能体的自主程度也不一样，冒出的新风险和对应的管控要求同样要分出层级来：

用户确认型：对应 HITL（人在回路中）场景，AI 负责搜索、决策和生成订单，付款仍由用户逐笔确认。它的支付授权与执行链路和传统支付基本一致，现有支付监管框架无需改变。

李振华把AI支付的授权方式分成两类。有限授权型对应HOTL，也就是人在回路上监督：用户事先把商家、金额、频次、有效期和触发条件定清楚，智能体在这个边界内执行，不必逐笔确认，Amazon Rufus Auto Buy就是典型的条件触发型消费。这类模式会带来委托失真、身份冒用、越权执行等新问题。他的建议是在现有框架上分级推进——先从单一场景、低限额、短有效期和异常交易强确认做起，等身份认证、意图校验和风控能力成熟后，再放开授权周期、额度与场景范围。用户还得能随时撤销尚未执行的委托和后续权限。

自主执行型对应HOOTL，即人不在回路中：用户只给出较宽泛的目标和总体风险边界，交易对象、执行时间、金额，以及用哪个账户或支付工具，都由智能体自己决定。这种模式授权范围更大、持续更久，意图偏离、风险累积和责任认定的麻烦也更突出。李振华把它看作长期方向，不过在传统法币账户和面向大众的零售支付领域，眼下还不具备大规模落地的条件。

本文完整版刊登于《北大金融评论》第29期

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