IMF发布重要报告：智能体将改变支付系统

正文：

根据移动支付网的消息，人工智能正迈入一个新的阶段，智能体已经能够自主代表用户进行操作。这一变化将对支付体系产生深远的影响，交易的发起方式可能从传统的“人类明确指令”转变为“智能体中介决策”。然而，AI的“概率性”行为与支付基础设施所需的“确定性”之间存在一定的矛盾。

支付系统建立在确定性基础之上，以确保可预测性、问责制和结算的最终性；而智能体AI则依赖于概率推理和适应性决策。为此，两者之间必须建立明确的规则，以确保自动化任务不会破坏支付基础设施的核心可靠性。

国际货币基金组织（IMF）最近发布的《How Agentic AI Will Reshape Payments》（以下简称《报告》）对此进行了详细探讨。

《报告》提出了一个涵盖意图与编排层、控制与授权层、结算层的“三层框架”，以解决上述矛盾，从而将概率性决策与确定性授权及结算进行有效分离。

创新应用将集中在第一层，智能体将在此解读意图和协调行动；而安全保障则将集中在第二和第三层，以保持规则化的授权与结算。这种分层架构使得支付系统既能利用智能体技术增强编排和优化能力，又能在执行过程中保证安全防护。

《报告》从五个方面评估了AI在支付领域的风险。

1. 可追溯性：智能体的决策过程往往不透明，难以追溯交易发起的完整意图链。在多智能体交互中，责任归属模糊，决策逻辑不可解释，可能直接影响问责和争议解决机制。

2. 不透明性：大型模型的“黑箱”特性可能导致支付流程无法完全解释。例如，用户可能无法理解智能体为何作出某笔交易决策，监管机构也难以进行审查。这与合规要求和消费者保护规定相悖。

3. 系统性影响：大量智能体可能表现出高度相关的行为，进行同质化决策，这在支付后市场层面可能加剧波动、挤兑流动性并引发跨市场风险传导。

4. 网络安全：智能体需与多种外部系统和API交互，这在一定程度上扩大了被攻击面。支付企业将面临更大的数据泄露、工具滥用、跨系统权限升级和提示注入攻击等风险。

5. 法律不确定性：现有法律框架主要围绕“人类用户”构建，智能体发起的交易缺乏明确的法律地位。这将直接导致责任归属不清、争议解决机制缺失，以及跨司法管辖区的冲突，这是目前制约AI支付大规模应用的主要瓶颈。

三、智能体在支付领域的三大应用场景

《报告》还举例说明了智能体在支付领域的应用场景。

目前，科技公司已开始尝试使用AI智能体来替代用户完成“搜索、比较、议价、支付、售后”等全流程。这些案例包括：

Google推出的“通用商务协议”，为AI智能体与商户间的交互建立标准；

PayPal计划于2025年10月推出智能商务服务，允许智能体自主完成购物交易；

Stripe计划在2026年扩展支持智能体商务的支付方式；

Visa推出“智能体商务”产品线，为智能体发起的交易设计专用授权机制；

万事达卡的Decision Intelligence系统已运用AI进行实时交易决策。

智能体电商将交易模式从“人→商户”转变为“人→智能体→商户”，在中间增加了自主决策环节，这可能引发授权、问责和争议解决的新问题。

跨境支付长期以来面临高成本、低速度和低透明度等挑战，G20曾设定目标希望到2027年跨境支付成本降至3%以下。智能体在多个环节中可能发挥积极作用：

支付路由优化——智能体能够实时分析多条清算路径的成本、速度和风险，从而选择最优路径；

流动性预测与调度——预测各时区、各币种的日间流动性需求并进行自动资金调度；

外汇对冲——花旗与蚂蚁国际等企业已试点AI驱动的外汇工具，帮助客户降低对冲成本；

多币种结算协调——自动处理不同清算周期和合规要求的跨币种交易。

国际清算银行（BIS）的研究表明，全球市场流动性管理仍存在显著的效率差距，而智能体有望将资金闲置时间从小时级降至分钟级。

合规是支付领域中成本最高的环节之一，智能体有望改变各项合规操作的方式，包括：

实时交易监控——AI智能体可持续监控资金流，并在交易完成前标记可疑行为；

动态KYC验证——从“了解你的客户”转向“了解你的智能体”，这要求为金融智能体建立可验证的身份，并与法律实体关联；

自动化监管报告——智能体能够自动生成合规报告，减少人工操作。

来源：移动支付网