艾瑞咨询-全球AI支付行业研究报告

随着人工智能技术的飞速发展，支付行业正经历一场深刻的范式转移。传统支付方式依赖用户的全权决策与手动执行，而AI支付则通过融合人工智能、大数据等技术，由智能体（AI代理）代表用户部分或全部自动完成支付决策与执行。这一新型支付方式的核心在于将支付能力深度嵌入AI对话或任务执行流程中，实现无需人工跳转界面或手动确认的“指令即支付”。本报告基于艾瑞咨询2026年发布的《全球AI支付行业研究报告》，深入剖析AI支付的定义、宏观环境、发展现状、典型厂商案例及未来趋势。

AI支付定义与传统支付核心差异

AI支付并非简单的技术叠加，而是支付逻辑的重构。其与传统支付方式（如现金、刷卡、网银、二维码支付等）存在显著区别。在决策主体上，AI支付由AI全权或主导决策执行，用户仅需设定规则；而在传统支付中，用户需全权决策并执行每一步骤。交互方式上，AI支付支持用户通过语音或文字下达指令，AI自动或半自动完成执行，极大简化了操作；传统支付则需用户手动点开、扫码、输密、确认，步骤繁琐。服务边界方面，AI支付可将支付行为与出行、购物等场景打通，实现全链路服务闭环，而传统支付往往孤立存在，与前后行为脱节。此外，交易场景也发生了本质变化，智能体代替用户与其他用户、商户、平台、智能体进行交易，如购票、购买其他智能体服务、订餐等，形成了机器间或人机协作的新生态。

宏观环境驱动与技术演进路径

AI支付的演化进程受到政治、经济、社会、技术、环境和法律等多重因素的共同推动。在政治层面，监管创新通过“监管沙盒”平衡创新与风险，各国强化数据主权以保障宏观调控与风控需求，政府主导的实时支付网络普及提供了海量底层数据。经济层面，AI支付细分赛道增速显著，成为数字支付增长的关键引擎，运营成本大幅降低的同时提升了交易成功率，释放人力资源聚焦高价值创新。社会层面，用户对无缝、个性化支付体验要求激增，倒逼企业加速AI应用，同时利用替代数据评估信用有助于金融普惠，但隐私保护成为建立用户信任的核心挑战。技术层面，从规则驱动向“智能体AI”进阶，“自主支付”成为技术新前沿，机器学习用于实时风控，NLP驱动智能客服，GenAI赋能内容与代码，开放银行、云技术及实时网络提供了强大的算力与数据接口。环境与法律层面，无纸化票据助力碳中和，AI优化支付路由降低能耗；欧盟AI法案等要求高风险支付系统具备可解释性，但AI代理支付的法律效力与责任归属尚模糊，数据隐私法规趋严对生物特征与行为数据的采集使用提出合规要求。

发展阶段：从支付助手到完全自主支付

综合支付环节中AI与人类用户分别承担的不同职责，AI支付的演进过程主要分为三大核心阶段。第一阶段为支付助手，用户需明确发起支付请求，并在AI生成支付指令后手动确认每一笔支付操作。AI仅负责信息检索、比价、生成推荐方案和支付请求，不直接执行支付动作，无支付自主决策权。该阶段风险较低，每笔支付都需用户亲自确认，能有效防止AI误操作或未经授权的支付，典型应用包括支付宝AI付和中国银联智能体支付开放协议框架。第二阶段为代理支付，用户预先设定支付规则（如单笔支付限额、月度总支出上限等），AI在规则范围内自主决策是否执行支付，无需用户逐笔确认。AI根据用户提出的需求和规则，自动完成支付请求生成、商户选择、支付渠道路由等操作，可在预设条件下自主执行支付。该阶段风险较高，需依赖严格的规则设定和AI操作准确性，若规则设置不合理或AI出现误判，可能导致超额、支付对象错误等情况，典型应用包括谷歌AP2开源支付协议和Mastercard Agent Pay。第三阶段为完全自主支付，用户通过结构化授权凭证（如数字令牌、智能合约等）授予AI更广支付权限，AI可将部分支付权限委托给其他AI代理或系统。AI在授权凭证规定的范围内自主完成支付全流程，包括需求识别、商户匹配、价格谈判、支付执行等，完全无需用户介入。该阶段风险最高，需依赖强大安全机制确保授权凭证不被滥用，且能追溯支付责任，目前仅在机器对机器、跨境等场景小范围试点。

全球发展现状：海外协议驱动与国内场景深耕

全球AI支付产业图谱涵盖上游基础服务（AI算法、芯片、数据、服务器云计算）、中游AI支付服务商（持牌支付机构、互联网公司、国际卡组织、支付科技公司）以及下游应用场景（电商、出行、通用大模型、本地生活）。海外机构聚焦AI智能体交易底层协议与支付基础设施开展技术探索，卡组织、支付厂商、科技企业多方参与。OpenAI与Stripe推出的Agentic Commerce Protocol (ACP)面向AI Agent购物场景，支持商品发现、推荐、下单等交易流程，当前仅在北美试点。Google的Agent Payments Protocol (AP2)和Universal Commerce Protocol (UCP)面向AI搜索和购物场景，处于生态建设、沙箱验证阶段。Visa的Trusted Agent Protocol (TAP)和Intelligent Commerce (VIC)对AI Agent做密码学身份验证，已开展AI购物和Agent支付相关合作。Mastercard的Agent Pay为AI Agent颁发独立Agentic Tokens令牌，支持机器自主交易，全球范围分阶段灰度上线。Stripe与Tempo Labs的Machine Payments Protocol (MPP)面向AI Agent和机器间交易，主要面向开发者、B端工具服务场景。x402基金会推出的x402 Protocol面向机器经济的互联网原生支付开放协议，以技术原型、沙箱、开发者试点为主。

相较海外侧重于智能体交易协议的技术探索，国内支付机构立足本土交易场景，呈现“场景驱动、强安全管控”的布局特征。支付宝推出AI钱包统一管理多Agent资金权限，AI付支持自然语言发起交易，支付笔数突破3亿笔，Token-Pay打通大模型公司支付闭环，AI收面向商户提供原子收款接口。微信支付推出AI专属卡，作为智能体消费风险隔离支付工具，2026年6月正式上线。中国银联发布APOP智能体支付开放协议框架，聚焦身份、意图、过程三重信任，已在境外酒店预定、车载智能体消费等场景验证。京东科技推出京东AI付和多模态AI语音支付工具，并发布A2P2智能体自主支付协议，设置L0-L5六级自主支付分级。

潜在风险与挑战

AI支付在实现交易链路智能化、体验持续升级的同时，也衍生出一系列全新的风险与现实挑战。首先是算法“黑箱”问题，AI支付依托黑箱类AI模型开展业务，交易决策缺少可解释与可追溯能力，既会造成风控误判后申诉纠错困难、产生算法歧视问题，又因欺诈手段迭代快、模型频繁更新，带来安全审计不足的系统性风险隐患。其次是责任界定模糊，AI支付涉及支付机构、技术服务商、银行、商户、用户等多方主体，责任边界相互交织，AI自主交易发生资金损失时损失诱因难以界定，叠加跨境业务下各辖区法律不统一，大幅提升责任判定与纠纷处置的难度。再次是数据合规压力，AI支付运转需要采集消费、生物、位置等大量敏感用户数据，数据集中存放易遭受网络攻击泄露；对抗样本能够攻破AI风控诱发错误交易，部分主体还存在违规滥用、共享支付数据的行为，用户财产与数据权益遭受威胁。最后是监管机制待完善，现行监管框架适配传统支付，难以充分覆盖AI支付的新型风险，全球缺少统一监管规范，各国监管要求差异抬高跨境业务合规成本，监管技术跟进不及创新速度，隐蔽违规行为识别困难，存在监管真空与套利风险。

典型厂商案例与卓越者评选

艾瑞咨询联合行业专家制定《全球AI支付卓越者》评选标准，以“合规为本、技术为核、创新为翼、价值为导向”为核心原则，构建涵盖合规安全（35%）、产品研发（25%）、技术服务与运营效能（25%）、跨境服务能力（15%）四大维度的全链路评估体系。星驿支付作为国内领先的第三方支付机构，以墨斗云AI应用平台为基础底座，推进Agent Payment线上线下场景验证，打造鲁班超级AI智能体，打通“AI入口—需求发布—智能履约—安全支付”的Agent Payment到店服务全链路，全栈接入中国银联APOP框架并适配Mastercard等卡组织协议。支付宝持续布局AI支付，推出AI原生版本支付宝“阿宝”，整合上万种生活服务至单一对话入口，支持自然语言完成复杂指令，同步推进碰一下AI全域升级和AI开放平台建设。Antom（蚂蚁国际旗下）打造AI驱动支付解决方案，包含订阅管理、用量计费、智能账单管理、税务管理等产品，帮助商家快速实现海外数字业务商业化变现。中国银联发布APOP框架，旨在构建统一的信任基础设施，解决智能体支付的身份、意图与授权难题，打破各平台智能体的“信任孤岛”。万事达通过Mastercard Agent Pay计划，引入“智能体标记”技术，规定支付标记需包含结构化购买意图数据，确立用户核心控制权，携手FIDO联盟打造标准化加密凭证体系，引领“智能体商务”时代。

未来发展趋势

AI支付与智能场景融合将进一步深化，支付化身隐形基础设施，驱动多智能场景自动交易。在智能家居领域，突破单一语音指令，依托环境感知与用户行为习惯，实现支付决策的主动预测与自动化执行，如智能冰箱监测库存不足自动下单补货。在智能座舱领域，支付能力与车载感知、导航系统深度耦合，基于地理位置与行程意图，构建全行程的无感化、场景化支付服务网络，如驾驶途中语音指令即可完成加油、高速通行、路侧停车及沿途餐饮的一键支付。在AIoT领域，建立轻量级、高安全的物端支付协议，解决海量智能设备间小额、高频、无人值守的自动化结算与资源流转需求，如智能表计余额阈值触发自动充值。此外，机器与机器之间交易（M2M）走向常态化，成为驱动产业智能化升级的关键引擎。在智能生产制造中，智能工厂产线可基于物料消耗数据自动发起采购并完成支付，实现供应链零库存管理。在智能出行中，自动驾驶汽车能自动识别并支付高速通行费、停车场费用，构建“车-路-云”一体化无感支付体验。在智慧城市中，智能路灯可根据实时能耗数据自动与电网结算电费，城市垃圾管理系统能根据清运量与频次自动向运营方支付服务费。未来，支付不再是用户需要关注的节点，而是智能系统感知需求、调配资源的“隐形纽带”，催生出基于数据与信任的全新商业价值流转生态。