AI重构跨境支付：效率、风控与Agent商业时代

你们有没有觉得"支付"这件事情真的越来越简单了？网上购物、在线点单，点一下，线下付款扫一下、碰一下，这件事就完成了。但是你有没有想过，"支付"变得越来越便捷的背后，到底发生了什么？

以及他们是如何为AI时代做准备的 首先 一笔跨境支付 从点击付款到最终完成 背后到底要经过哪些环节呢 比如我最近要准备回国出差 打开航空公司网站 选好机票和支付方式 点击“付款”之后 那一笔交易就开始了 首先 商户会发起支付请求 把交易信息发送给收单机构 收单机构可以理解为 商户进入支付网络的入口 像Antom、Stripe、PayPal这类的支付平台 在实际业务中 也会提供收单或者相关的支付处理服务 它们做的事情 可以简单理解为给交易“找路” 连接不同支付方式 选择合适的支付通道 同时识别和控制风险 接下来 交易信息进入卡组织网络 比如说Visa、Mastercard、银联等等 它们像一个“中转中心” 负责把交易信息从商户一侧 传递到消费者一侧的发卡机构 最后 交易到达发卡机构 也就是消费者银行卡背后的银行 银行会验证账户和支付信息 检查余额或者信用额度 同时判断这笔交易是否存在风险 之后就会决定是否批准交易 并且返回授权结果 这个结果会沿着原路返回 从发卡机构经过卡组织、收单机构 最终回到商户

实际上，就在这短短几秒钟里，这笔钱穿过了一套非常复杂的支付系统。在全球，这样的交易以每分钟数百万次的频率发生着，并且很多都是跨境流动。不同地区的消费者、商户，不同的支付方式、金融机构，都被连接起来，并且快速完成识别、授权和风险判断。

处理汇率、货币兑换、资金结算等等 而且除了“成功付款”之外 收单机构还要同时兼顾成功率、成本 风险和消费者的支付体验 比如说一条支付通道成功率高 但成本也更高 另一条成本低 却更容易失败 风控也是一样 拦得太松会放过欺诈 拦得太严又会误伤正常消费者 所以 收单机构要解决的 是一个复杂的实时决策问题 这笔交易该走哪条路 要不要放行 怎样让它更快、更便宜 同时又足够安全 而当交易从一个国家 扩展到几十、上百个市场 这些问题的复杂度也在成倍上升 在过去 这些问题主要靠支付机构的 基础设施、规则和大量人工经验来解决 但在最近几年 AI成了这条链路里面一个全新的变量 它带来的改变主要体现在两个层面 一方面 AI正在改造原有的支付链路 重新优化交易中的每一个决策 让整个支付过程更高效、更智能 另一方面 当Agent开始参与搜索商品、下单 甚至自主完成支付 它也创造出新的交易方式和支付场景 带来了过去没有遇到的新问题 那么 AI到底能怎样去解决 跨境支付原来的这些难题 而当AI开始成为新的交易参与者

所以表面上看，我们只是"点了一下付款"，背后却牵动着一整条支付链路。而现在，AI也开始进入到这条链路之中。它正在帮助支付平台实时决定这笔交易应该怎么走，哪条路径更合适、要不要放行，甚至能不能直接替客户完成交易。支付也正在从一个简单的交易动作，变成一个完整的智能决策系统。

商户使用支付服务的整个过程中 从最开始的入驻和系统集成 到交易中的风控 再到后面的拒付处理、对账和新市场扩展 AI都开始深度参与其中 那么这个智能体具体是怎么工作的呢 下面我们就挑几个典型场景来看看 比如说对于一家想进入新市场的企业来说 首先就要先去理解 “当地人到底是怎么支付”这件事 像这个地方的消费者是更喜欢用信用卡 还是电子钱包 当地的监管制度是什么样的等等 过去企业如果自行调研的话 可能需要大概6个月 而收单机构给出建议 也至少要花上2到4周 这个效率实在是太低了 但是通过Antom Autopilot 这个过程能够缩减到多少呢 只需要5分钟 比如说企业想要进入印尼市场 AI会先分析当地支付格局和用户习惯 再结合不同商户类型的业务特点 个性化推荐支付组合 以前很多系统到“推荐”这一步就结束了 而Antom Autopilot多了一个关键环节 那就是仿真 它可以把推荐的支付方案 放到结账页和生产环境里提前跑一遍 看看真实交易可能会出现什么结果 确认没有问题之后 再一键上线 两周 5分钟 当研究变得如此便宜时 我们所提出的问题就会改变 我们不再问团队

那么，全球跨境支付是一个什么样的链路？中间有什么难点？AI来了之后，支付这件事又在发生着什么样的变化？以及行业的巨头们，又在率先做什么样的实践尝试呢？今天这期视频，我们和蚂蚁国际合作，一起深入聊一聊"跨境支付"这件事，以及他们是如何为AI时代做准备的。

对于这类型的问题 传统的风控往往是“事后处理” 也就是等拒付报告出来 再由人工去定位问题 整个过程可能需要2周到4个月之久 那AI应用进来之后 风控就可以变成实时监测、提前预判 具体怎么做呢 以Antom Autopilot为例 AI可以持续监测交易 发现异常之后自动分析 并且生成拦截规则 但这些规则不会直接上线 而是先用历史交易进行“回放”（Replay） 模拟会拦下哪些交易 以及对支付成功率有什么影响 上线之后 系统还会每7天 自动评估风控效果并且生成报告 形成一个 “实时监测、模拟验证、上线、持续复盘”的闭环 这套系统的效果也非常显著 Antom表示 一家客户的欺诈拒付率 从1.18%降到了0.02% 而从整个Antom商户来看 欺诈平均下降了大约55% 而即使拒付已经发生 AI也可以继续参与后面的争议处理 比如说Antom的SmartDispute 会提供申诉建议 将平均争议胜诉率 从24.5%提升到了41.8% 另外 AutoDispute还可以自动整理材料 协助提交申诉 减少人工处理的工作量 前面我们说AI帮助解决了 市场问题、欺诈问题

首先，一笔跨境支付从点击付款到最终完成，背后到底要经过哪些环节呢？比如我最近要准备回国出差，打开航空公司网站，选好机票和支付方式，点击"付款"之后，那一笔交易就开始了。

智能路由等处理方案 原本需要数小时甚至数天的检测和处理 现在也被压缩到了分钟级 所以从交易前的市场研究 到交易中的风险控制 再到交易之后的对账 以及支付系统的实时运维 AI首先改变的 是支付背后的那些复杂重复的工作 不过这只是第一步 当AI开始从“帮人把支付做好” 进一步变成了“自己参与交易” 支付面对的问题也会完全的不一样 最近这一两年我们可能经常听到一个新词 叫做Agentic Commerce（智能体商务） 是什么意思呢 我们之前在网上买东西 一般是自己搜索商品、浏览网页 比较价格、领取优惠 最后付款 但Agent加入之后 这样的流程就被彻底颠覆了 消费者只需要把购买意图告诉AI 比如 “帮我找一条适合主持 我们年度科技峰会的白色裙子吧” 而剩下的工作 从搜索、比价到付款 Agent都可以帮你完成 而最近主流的支付平台 都在围绕这个新场景加快布局 这件事情带来的变化 其实不只是多了一个AI导购 过去的电商链路是“人找商品” 未来可能变成 “Agent理解人、再替人完成交易” 而一旦交易的参与者变了 原来的销售和支付链路也会随之变化 那具体怎么变

首先，商户会发起支付请求，把交易信息发送给收单机构。收单机构可以理解为商户进入支付网络的入口，像Antom、Stripe、PayPal这类的支付平台，在实际业务中也会提供收单或者相关的支付处理服务。它们做的事情，可以简单理解为给交易"找路"：连接不同支付方式，选择合适的支付通道，同时识别和控制风险。

但这种方式其实很低效 研究数据显示 平台获客成本上涨了15% 流量转化却下降了20% 而传统优惠券从发放到真正使用 中间还可能需要48小时以上的运营支持 最终的核销率只有1.87% 所以AI进入之后 营销思路开始从“广撒网”转向“做匹配” 这也是Antom在A+ Rewards上的一个探索 A+ Rewards不是一个单纯的优惠券工具 它覆盖了亚太十大市场 和超过21个数字支付平台 让商户可以把优惠券、返现 订阅折扣等营销活动 直接放进用户日常使用的钱包场景里 比如说一个用户对Agent说 “我今天想喝杯咖啡” AI就能识别意图 再从A+ Rewards里面去寻找相关优惠 并且进行推荐 然后帮助用户完成核销 这样一来 原本“看到广告、领取优惠 回来消费”的长链路 就被压缩成了 “表达需求、匹配优惠、完成交易” 对于商户来说这不仅能够提高转化 也可能触达那些 原本从未主动访问过的新用户 不过 无论是AI进入原有的支付链条 还是创造出新的交易场景 背后共同的趋势是 我们正在越来越多地 把“判断”和“执行”交给AI 而这也意味着

接下来，交易信息进入卡组织网络，比如Visa、Mastercard、银联等等。它们像一个"中转中心"，负责把交易信息从商户一侧传递到消费者一侧的发卡机构。

我们的3-in-1 Transformer 由于我们将多模态的一个数据 更好地结合起来 从而能够帮助我们能够从细微之处 更深入地去理解风险和支付之间的一个关系 帮助我们从而更精准地去识别出 这里面支付中存在的这个风险 底层模型提供了风险判断 但是风险被识别之后还需要落实到防控上 为此 Antom是进一步搭建了一套 三重防护机制Antom Shield 分别对应AI支付正在面对的 三类不同风险 第一层是支付防护 解决传统的盗卡、欺诈和拒付问题 第二层是反滥用防护 针对批量注册、设备养号 薅免费额度等新型风险 第三层则是智能体防护 解决Agent开始参与交易之后 产生的新风险 这样一来 底层模型负责“看懂风险” Antom Shield则是把风险给挡住 两者结合起来就共同地构成了 AI支付的安全底座 而即便是AI在交易过程中出了错 商户的损失也是完全可控的 对此 Antom推出了AgentSafePay风险保障机制 Antom表示 使用Antom Shopping Agent 及Antom收单服务的商户 如果发生符合保障条件的智能体交易风险

最后，交易到达发卡机构，也就是消费者银行卡背后的银行。银行会验证账户和支付信息，检查余额或者信用额度，同时判断这笔交易是否存在风险。之后就会决定是否批准交易，并且返回授权结果。这个结果会沿着原路返回，从发卡机构经过卡组织、收单机构，最终回到商户。

也就是万里汇 它连接账户、资金和外汇 帮助企业通过多币种账户 进行全球收付款和换汇 对于业务更复杂的企业 还可以进一步对不同的实体、账户 和市场的资金进行集中管理和调度 我们的覆盖范围确实已经超过了200个国家 25种货币可以即时到账 85种货币始终可以做到T+0 而且我们还可以覆盖60多种数字钱包 如果你把款项支付到员工账户、数字钱包账户 或者以这25种货币进行支付 那么都可以实现即时到账 而当支付和账户、资金流 都被连接起来之后 金融服务也就有了 进入企业经营场景的基础 Bettr提供的就是这一层 更嵌入业务的金融服务 包括了企业信贷、资金管理 外汇和流动性等 比如说AliExpress上的中小商户 如果需要补货或者短期周转资金 就可以直接在商家后台申请运营资金贷款 而不需要再单独去寻找融资渠道 消费者在购物的时候 也可以使用“先买后付”的方式完成分期 也就是说金融服务不再是独立存在的产品 可以直接嵌入 企业经营和消费者交易当中了 从消费者付款到商户收款 再到企业资金流动 最后延伸到融资、外汇等等 原本分散在不同系统里的环节 正在被一个生态包裹起来 支付也正在成为连接消费者、商户 企业资金和金融服务的一层基础设施 当所有的这些产品、服务和能力 真正进入一个具体行业之后

整个过程可能只有几秒，但到这里，完成的主要是交易授权，流动的是交易信息，钱还没有真正地到商户手上。而真正的资金划转，发生在之后的清算和结算环节。资金从发卡机构一侧，经支付网络和收单机构，最终结算到商户账户。如果是一笔跨境交易，中间还可能涉及货币兑换和跨境资金流动，整个过程通常需要T+1到T+3天，甚至更久。

当用户把比价和购买决策交给AI之后 价格能不能保持一致 就成了一个新的问题 而支付系统需要做的 就是让AI给出的价格 在后面的交易过程中尽可能地保持一致 Antom采用的一种方式是动态锁汇 它们通过Falcon TST模型的预测能力 在报价的时候就锁定当时的汇率 并且将这一汇率延续到 后续的支付和退款环节 最长可以锁定一年 这样原本可能会出现的“三个价格” 就尽可能地变成了同一个价格 对于用户来说 价格更透明 对于商户来说 可以降低汇率波动带来的影响 而对于AI来说 它给出的价格也更容易在真实交易中兑现 不过 搜索、比价和决策都完成了 如果最后卡在支付上 前面的效率还是会被浪费掉 旅行尤其如此 机票价格和库存都在实时变化 支付一旦失败 座位可能很快被释放 等用户重新支付 原来的价格和座位可能都已经没有了 所以当AI把购买决策压缩到几秒钟 支付也必须跟上 它既要保证安全 也要尽可能减少对用户购买流程的打断 那么怎么在安全和速度之间找到平衡 一种方式是智能分层验证 对长期可信的用户减少不必要的验证 对高风险交易再进行更严格的身份验证 如果支付出现超时或者失败

所以我们看到的只是一次点击"付款"，但是在屏幕背后，商户、收单机构、卡组织和发卡机构已经在几秒钟之内，完成了一轮信息传递和授权。其中，收单机构是这个链条当中承前启后、最为关键的节点。而它们要让这笔交易顺利完成，其实并不容易。

钱还要继续往下流 传统的旅行供应链 很多时候依赖固定授信、保证金和批量结算 但当AI带来的订单越来越实时 这套模式就会越来越吃力 因为订单可能在不断产生 资金却还停留在原来的账期和结算流程里 Antom的思路 是通过企业账户把不同参与方连接起来 让资金随着订单流动 同时减少保证金带来的资金占用 目前这套账户体系覆盖了100多个国家 40多个市场的本地货币账户 同时提供内置授信能力 这也意味着旅行支付从“先交易、后结算” 逐渐走向“资金跟着交易流动” 随着整个行业的结构性的变化 航旅的客户在整个去operate（经营） 他的业务的经营维度上 会遇到很多的一些挑战 所以这也是为什么 我们在整个建设对应的能力的时候 会不断地把我们围绕着航旅客户的 这些经营的能力 把它单独拉出来 不管是帮他去 降低他的风险效率 还是围绕着他的票价的波动 去提供航旅的dynamic pricing（动态定价）的 这一些能力 这都会变成我们整个去提供服务的时候的 一个guidance（指引） 我们一路看下来会发现 支付现在已经不仅仅是“收收钱” 这么简单了 一方面 AI进入之后 支付系统本身变得越来越自主和智能 过去的支付系统主要靠规则驱动

首先，对于一家想做全球生意的商户来说，它面对的从来不是一个统一的支付市场。不同国家和地区的支付习惯差别很大：北美以信用卡为主，亚洲很多地区更习惯电子钱包，还有一些市场仍然大量依赖银行转账，甚至有自己的本地支付网络。而这些体系之间并不天然相通，支付服务商要把不同国家的支付方式、银行和网络连接起来，这本身就是一项非常复杂的基础设施工程。

一个AI原生平台 一套全栈AI解决方案 组成的产品矩阵 覆盖企业的整个支付生命周期 另外 做全球生意还有一个很现实的问题 就是本地服务 很多国际支付公司的核心团队在欧美 而全球跨境电商和出海业务中 有相当一部分商户来自亚洲 而Antom本身扎根亚洲 在中国和亚洲有更完整的服务团队 因此也能够更加及时地 响应和处理商户的问题 Antom是Ant to Merchant的 这样的一个缩写 所以从这个缩写就可以看到 其实我们一开始成立 是希望陪伴着我们的商户一起去成长的 所以也就意味着 我可能提供的服务 并不仅仅只是收单和支付 我们的目标一定不是 去抢占其他的收单机构的份额 因为整个市场的盘子 如果它不增长的话 对于商户来说 他的经营和他的增长并没有变得更大的 所以我们的目标一定是 在服务好商户的基础之上 围绕着他的经营的精细化操作 和未来的整个revenue（收入）的增长 去帮他业务变得更大 所以支付正在发生的变化 不只是技术的升级 它要解决的问题 正在从“把钱收进来” 到现在需要进一步去回答

第二个问题是跨币种和跨境结算。消费者用美元付款，商户最终收到的可能是欧元或者人民币，这中间就要跨越不同的金融体系，处理汇率、货币兑换、资金结算等等。