AI 如何重构跨境支付：从交易路由、风控到智能体商务

陈茜从日常付款体验说起：网上购物点一下，线下扫一下或碰一下，付款似乎就完成了。但在这几秒钟里，交易实际上穿过了一套复杂的全球支付系统。不同地区的消费者、商户、支付方式和金融机构被连接起来，以很高的频率完成识别、授权和风险判断。

AI 正开始参与这条链路，帮助平台决定交易应该走哪条路、是否放行，甚至能否代客户执行交易。支付因此不只是一个动作，也越来越像一个智能决策系统。本期与蚂蚁国际合作，陈茜将借它的业务和演示，拆解跨境支付的难点及 AI 带来的变化。

以购买一张回国机票为例，点击付款后，商户先把交易信息发给收单机构。收单机构可以理解为商户进入支付网络的入口。节目列举 Antom、Stripe、PayPal 等平台，说明收单及相关支付处理服务如何连接支付方式、选择通道，并在交易过程中识别和控制风险。

接下来，交易信息进入 Visa、Mastercard、银联等卡组织网络，再被传到消费者银行卡背后的发卡机构。银行验证账户和支付信息，检查余额或信用额度，判断交易风险，最后决定是否批准。授权结果再沿着发卡机构、卡组织和收单机构这条路径返回商户。

这一轮可能只花几秒，但完成的主要是授权，传递的是交易信息，钱还没有真正进入商户账户。之后还要进行清算与结算，跨境交易可能同时涉及货币兑换和跨境资金流动。节目给出的常见时间是 T+1 到 T+3 天，也可能更久，因此付款提示成功与资金到账不能混为一谈。

一次点击背后，多个机构已经完成了一轮协作。收单机构承接商户需求，又连接后面的网络，是其中关键的节点。它的任务不仅是把信息发出去，还要让交易在不同市场里尽可能顺利地完成，而这些市场并不是一套天然相通的统一系统。

不同国家和地区有不同的支付习惯：北美常用信用卡，亚洲不少市场偏好电子钱包，有些市场则大量依赖转账或自己的本地网络。支付服务商要把这些方式、银行和网络连接起来，本身就是一项复杂的基础设施工程，不能简单把一个国家的支付方案复制到另一个国家。

跨币种结算又增加了一层难度。消费者付美元，商户最终可能收欧元或人民币，中间需要处理兑换、汇率和结算。平台还要同时权衡成功率、通道成本、风险与体验：成功率更高的路可能更贵，便宜的路可能更容易失败，风控太松会漏掉欺诈，太严又会误伤正常消费者。

这些因素使收单变成一个实时决策问题：交易走哪条路、要不要放行，怎样更快、更便宜，同时保持安全。扩展到几十乃至上百个市场时，复杂度继续上升。过去主要依靠基础设施、规则和人工经验，现在 AI 一方面优化原有决策，另一方面又随着 Agent 的出现创造新的交易场景。

维持全球支付网络运转，传统上需要大量人力。进入新市场要调查支付方式和监管要求，异常交易要人工排查，财务需要处理对不上账的文件，渠道故障也要靠值班人员定位。随着交易量增长，人工方式的效率限制更加明显，因此头部支付机构开始共同探索 AI 运营。

节目来到蚂蚁国际在上海举办的 VOYAGE 年度大会，观察这些探索。负责商户跨境支付的平台 Antom，在演示中把多项能力集中到 Antom Autopilot 上。这个智能体面向商户使用支付服务的整个过程，而不只是在某个页面增加一个聊天窗口。

Autopilot 的覆盖范围从入驻和系统集成，延伸到交易风控、拒付处理、对账和新市场扩张。陈茜先看市场调研：企业想进入一个国家，必须理解当地消费者喜欢什么支付方式，以及当地制度和业务条件如何影响支付方案，这些信息会改变接入和运营的选择。

节目称，企业自行调研一个新市场可能需要约半年，收单机构给建议也要 2 到 4 周；Antom 的演示把这一过程压缩到了约 5 分钟。以印尼为例，AI 先分析当地格局、消费者习惯，再结合商户类型推荐支付组合。这些时间对比来自节目展示的公司案例。

建议之后还有仿真环节。推荐方案会先在结账页和相应环境中模拟，观察可能出现的交易结果，确认之后再上线。大会发言者借此强调，当研究成本显著降低，团队的问题可能从“何时负担得起市场研究”，转为“现在应该优先进入哪些市场”。

第二个场景是欺诈和拒付。节目提到 Visa 的 VAMP 监控要求，称每千笔交易的欺诈和争议门槛从 22 笔降至 15 笔，用来说明商户与收单机构面临的约束。超过门槛可能带来罚款，严重时影响通道可用性，因此风险控制直接影响商户能否持续、顺畅地收款。

盗卡测试是典型攻击：机器人拿着大量盗来的信用卡，在商户平台快速尝试支付，寻找仍然可用的卡。受害者向银行投诉后，商户的争议和拒付指标可能突然恶化。与此同时，AI 商户推出的后付费、免费试用等新业务，也会吸引批量注册、滥用额度等攻击。

节目中的风控受访者强调，攻击者会跟随业务场景变化。传统办法往往等拒付报告出来，再由人工分析和定位，过程可能很长。AI 的作用是把部分工作前移到持续监测、异常分析和提前判断，让机构更早识别攻击模式，而不是只在损失发生后追查。

Autopilot 发现异常后，可以分析并生成拦截规则，但新规则不会立即投入生产。它会先用历史交易进行回放，模拟哪些交易被拦，以及成功率可能受到什么影响。上线后系统还会每 7 天评估效果并生成报告，形成监测、验证、上线与复盘的闭环。

Antom 在节目中披露，一家客户的欺诈拒付率从 1.18% 降至 0.02%，其商户整体欺诈平均下降约 55%。拒付发生后，SmartDispute 可以提供申诉建议，节目给出的平均胜诉率从 24.5% 提升到 41.8%；AutoDispute 则整理材料、协助申诉。这些都是公司介绍的应用成效。

交易完成后还有对账。不同国家、币种、支付渠道和结算规则，会让同一笔交易分散在不同批次和文件里。比如一次对账涉及六种以上货币，不同渠道分别采用 T+2 或 T+7 的周期，财务不仅要发现账目对不上，还要解释背后的原因。

节目称，传统人工对账可能需要 48 到 72 小时。Antom 不只把匹配工作自动化，还尝试让 AI 分析异常原因并生成报告，演示中的处理时间被压缩至约 5 分钟。这里的价值不只是更快找出差额，而是把“发生了什么”和“为什么发生”连起来。

支付也是一个不能停的系统。跨境网络连接大量渠道和伙伴，任何环节故障都可能影响交易量。节目以东南亚渠道为例，说明人工发现和定位故障可能延误处理。AI 可以持续监测渠道，判断影响范围和原因，再提出关停、切换流量或调整路由等方案。

从市场研究到风控、对账和运维，第一层变化是让原有的复杂重复工作更自动化，缩短发现问题与处理问题之间的距离。但当 AI 不再只是协助人，而是亲自参与交易，支付系统面对的参与者、授权方式和风险，也会随之发生变化。

这就是 Agentic Commerce，也就是智能体商务。过去购物需要消费者自己搜索、浏览、比价、领券、下单和付款；现在用户可以先表达意图，例如寻找一条适合主持科技峰会的白色裙子。Agent 再代为执行后续步骤，主流支付平台因此开始围绕新场景布局。

变化不只是多一个 AI 导购，而是从“人找商品”转向“Agent 理解人，再帮助完成交易”。购物入口会随之改变。独立站过去依靠用户自己找商品、做选择，以及销售和客服的人工服务把流量变成订单；Agent 则可能主动询问需求、推荐和提供建议。

推荐之后，Agent 还可以引导下单、生成订单，在用户授权下付款，并继续提供售后服务。但中小商户通常难以独立开发和维护这样的系统。持续运行需要模型接入、开发团队、服务器和算力，每一次对话、搜索和工具调用，也会产生 Token 与推理成本。

支付公司因此尝试提供一站式产品。节目介绍的 Antom Shopping Agent，可以把访问、导购、下单、支付和售后串成流程，嵌入商户网站。对商户来说，价值在于降低搭建和维护门槛；对支付平台来说，服务也开始向传统付款步骤之前延伸。

营销同样从广撒网转向意图匹配。节目引用获客成本上涨 15%、流量转化下降 20%、优惠券运营需 48 小时以上而最终核销率仅 1.87% 的数据，说明传统“投广告、发券、等消费”的效率问题。A+ Rewards 的探索，是把优惠券、返现、订阅折扣放到消费者平时已经使用的数字钱包场景中。

节目称 A+ Rewards 覆盖亚太十大市场和超过 21 个数字支付平台。用户向 Agent 表达想喝咖啡，AI 就能据此寻找适合的优惠、推荐并协助核销。原本从看到广告、领券到回来消费的长链路，被压缩为表达需求、匹配优惠、完成交易，也可能帮助商户触达此前没有主动访问过的用户。

无论 AI 优化现有支付，还是创造新场景，都意味着越来越多判断与执行被交给系统。效率提高的前提，是系统能够准确识别风险。节目随后介绍 Antom 的 3-in-1 Transformer，尝试用一个模型同时分析不同类型的数据，避免只看交易或用户行为的某一个侧面。

单一维度可能看到局部，却遗漏交易背后的关联。Antom 把三类信息放在一起：序列数据观察用户过去的行为轨迹，图数据分析设备、账户和资金之间的关联网络，表格数据则包含大量专业风险特征，用来判断当前交易是否符合正常支付模式。

这三类数据分别回答“用户以前怎么做”“他和谁有关联”“这笔交易本身是否异常”。在节目解释中，把它们合起来，能形成更完整的风险图景。风控受访者进一步表示，多模态数据结合，让团队可以从细微关系中理解支付风险，并更精确地作出判断。

识别风险之后还需要执行防控。节目介绍 Antom Shield 的三层机制：第一层支付防护，处理盗卡、欺诈和拒付；第二层反滥用，针对批量注册、养号及滥用免费额度；第三层智能体防护，处理 Agent 加入交易之后出现的新风险。底层模型和执行机制承担不同角色。

节目还介绍 AgentSafePay 风险保障。Antom 的说法是，同时使用 Shopping Agent 与其收单服务的商户，遇到符合保障条件的智能体交易风险，可以获得相应赔付。“100% 敢付敢赔”是公司在此范围内的表述，不能脱离所需服务和具体适用条件理解。

全球商户需要的不止收钱。一家公司可能同时在美国、欧洲和东南亚经营，收到多种货币，还要结算、换汇、给供应商和员工付款，并统一管理不同国家和账户的资金。支付平台于是向企业账户、跨境付款、调拨和流动性管理延伸，希望让资金更灵活地随业务流动。

节目把蚂蚁国际的业务分为四块。Alipay+ 更接近消费者，连接不同国家的钱包、银行应用等支付方式，使用户可以用熟悉的工具在海外商户付款。Antom 则更靠近商户，帮助企业接入支付方式，并提供相关数字化服务，承担商户进入全球支付网络的连接工作。

按节目介绍，Antom 覆盖二百多个支付市场、三百多种支付方式和一百四十多种货币。交易结束后，WorldFirst（万里汇）连接账户、资金和外汇，帮助企业利用多币种账户收付款、换汇，并对不同实体和市场中的资金作集中管理与调度。

大会片段中的发言者还介绍了企业付款覆盖和到账速度：覆盖二百多个国家，25 种货币可以即时到账，85 种货币可做到 T+0，并覆盖六十多种数字钱包。节目用这些能力说明，当账户和资金流被连接，企业不必把全球收款、员工付款、结算和兑换分别放在互相割裂的流程里处理。

Bettr 则把金融服务嵌入经营和消费场景，包括企业信贷、资金管理、外汇和流动性。节目举例，AliExpress 商户可在后台申请用于补货或短期周转的运营资金，消费者也可能通过先买后付完成分期。

从消费者付款、商户收款，到企业资金流动，再到融资和外汇，原本分散的环节被放进同一个生态。支付逐渐成为连接消费者、商户和企业资金的基础设施。为了检验这些能力如何进入真实行业，节目把视角转向价格、库存和履约都要求实时配合的航旅。

一张跨境机票连接不同国家、币种、支付方式，以及航司、代理商等参与者。价格、库存和用户选择持续变化，AI 又加快了搜索、比价和预订。航旅受访者指出，一方面分销结构正在变化，另一方面 AI 提高前端效率，也可能把原有 B2B 履约瓶颈放大。

用户更容易让 AI 比较航班并给购买建议，但销售结构和履约能力若没有跟上，快捷的前端并不会消除后端问题。机票尤其容易受到汇率影响：比价时一个价格，实际付款时另一个价格，退款时又可能不同，于是同一张机票出现了“三个价格”。

当消费者把比价与购买决策交给 AI，报价能否在后续流程里兑现，就成了新的要求。节目把问题拆成机票本身的波动和跨境汇率波动两个部分。支付系统需要尽可能保持报价、付款和退款之间的一致性，减少用户看到的价格与最终实际发生的金额之间的偏差。

Antom 在节目中介绍动态锁汇，利用 Falcon TST 模型的预测能力，在报价时锁定汇率，并把它延续到付款和退款环节，公司给出的最长时间是一年。其目的，是尽量把“三个价格”变成一致的价格，降低商户的汇率影响，也提高 AI 给出的价格在真实交易中被兑现的可能。

如果搜索和决策已经完成，交易却在最后付款时失败，前端节省的时间仍可能被浪费。机票价格和座位库存不断变化，支付失败后重来，原来的座位或价格也许已经没有了。支付既要安全，也要减少不必要的打断，因此需要在风险与转化之间作更细的判断。

节目介绍智能分层验证：对长期可信用户减少不必要的验证，对高风险交易加强身份检查；超时或失败时，再利用智能重试争取赶在价格和库存变化前完成。Antom 称，其实际应用让机票预订支付成功率提高了 3.8 个百分点，数字仍属于公司披露的场景结果。

旅行中，看起来异常的组合并不一定是欺诈。一个人可能住在 A 国，从 B 国出发，用 C 国信用卡付款；父母给孩子买票，助理给老板订票，付款人与乘客也可以不同。只看一个维度很容易误拦，风险判断必须结合这次旅行背后的完整关系。

节目描述，系统会综合设备、网络、地理位置、付款人与乘客关系、历史行为等信息，判断人、卡、设备与旅程的组合是否合理。Antom 以香港航空案例宣称实现 99.99% 的风险覆盖，并减少超过一百万美元欺诈损失。这些指标应按受访公司的案例口径理解。

机票卖出之后，资金还要在航司、OTA 和代理商等参与者之间流动。传统供应链依靠固定授信、保证金与批量结算，但订单越来越实时，资金却可能滞留在原有账期。Antom 的思路是用企业账户连接参与方，让资金随订单移动，减少保证金对营运资金的占用。

节目介绍的账户体系覆盖一百多个国家及四十多个市场的本币账户，并提供内置信用能力。航旅受访者说，服务建设要围绕客户经营中的挑战，包括风险、票价波动和动态定价。支付服务不再只负责交易完成后的结算，而要与订单和实际经营同步配合。

回到全局，AI 让支付系统从预先设置规则、依靠人工处理，转向更实时的分析和调整。系统可以判断风险、选择通道，并在发现问题后优化。但同时扩大的还有支付平台的边界：它不只在消费者决定买什么之后出现，也开始参与更早的导购、营销和转化。

在交易之前，平台连接比价、选品和优惠；在交易之后，又继续延伸到结算、换汇和资金管理。节目由此解释 VOYAGE 大会以 Attention Is All You Need 为主题的含义：一方面是支付决策智能化，另一方面是支付平台在交易和经营过程中的角色重新定位。

Antom 把相关能力组织为基础模型、Autopilot、AI 原生平台和全栈解决方案，覆盖支付生命周期。陈茜还提出一个实际问题：全球商户需要本地服务，而亚洲也是跨境电商和出海业务的重要来源。公司在当地是否有完整服务团队，会影响商户遇到问题时能否及时得到响应。

节目中的受访者解释，Antom 是 Ant to Merchant 的缩写，出发点是陪伴商户成长，服务不局限于收单和付款。其目标表述也不只是争夺其他收单机构的份额，而是通过更精细的经营能力，帮助商户扩大业务和收入，让整体交易市场继续增长。

陈茜最后总结，支付面对的问题正在从“把钱收进来”，扩展到“交易应该怎样发生、怎样管理”。AI 带来的不仅是技术升级，也使支付从交易的最后一步走向整个过程。节目以这一变化收束讨论，保留商户经营、平台服务和交易决策之间的联系。