专访万事达卡林岳：智能体商业如何突破信任瓶颈，实现普惠增长

每经记者：涂颖浩 编辑：魏官红（徽声在线）

当智能体（Agent）开始替代人类完成支付操作，我们是否已做好将财务决策权交给算法的准备？这场支付革命背后，不仅涉及技术突破，更关乎商业生态的重构。

在2026 Inclusion·外滩大会"智能体交易主体化"圆桌论坛上，万事达卡首席产品官林岳（Jorn Lambert）以电商发展史为鉴：25年前消费者对在线输入银行卡信息的恐惧，与今日对智能体支付的疑虑如出一辙。电商的普及不仅依赖支付技术迭代，更需要身份认证体系、争议解决机制和消费者保护框架的同步完善。

图片来源：主办方供图

当前智能体交易正面临类似拐点：当机器代理用户发起交易时，如何构建数字身份认证体系？如何确保智能体决策的透明性与可审计性？当交易纠纷发生时，责任认定机制该如何设计？这些问题的解决将决定智能体商业能否从概念走向现实。

针对行业热议的智能体支付发展速度争议，《徽声在线》记者专访林岳获悉：智能体商业不是技术单点突破的产物，而是需要标准体系、基础设施和信任机制三驾马车并行的系统工程。这套体系的终极目标，是构建普惠型数字商业生态，让街边花店与科技巨头享有同等创新机遇。

林岳特别强调："只有当外卖小哥的智能助手和跨国企业的AI采购系统获得同等信任时，智能体经济才能真正融入日常生活。"这种信任构建需要解决三个核心命题：技术标准的全球互认、商业生态的协同改造，以及消费者心理的安全阈值突破。

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智能体商业的三重门槛：标准、生态与信任

记者：有观点认为AI智能体支付落地速度可能低于预期，当前商业化面临哪些关键障碍？

林岳：智能体支付的发展轨迹将重现电商进化史。2000年时没人能预料到今天移动支付的普及程度，但历史证明系统性变革需要三个要素同步成熟：

首先是行业标准制定。作为新兴领域，智能体商业需要建立全球通行的技术规范和伦理准则。这正是我们联合中国金融机构推动标准建设的原因——只有形成共识框架，才能避免重复造车和资源浪费。

其次是生态改造工程。万事达卡连接的2.4万家银行和2亿商户构成庞大网络，每个节点都需要适配智能体交互。这涉及数据结构的标准化改造，比如将非结构化的商品信息转化为机器可读的元数据，这项工作的重要性不亚于当年POS机的普及。

最后是信任体系构建。消费者对"第一方智能体"（如品牌自有AI）的接受度较高，但要让他们信任通用型智能体，需要建立可验证的授权机制和透明化的决策路径。我们正在通过区块链技术记录智能体行为轨迹，为每笔交易构建数字指纹。

记者：中小商户是否会因技术门槛被智能体商业边缘化？如何避免数字鸿沟扩大？

林岳：恰恰相反，智能体技术正在为小微企业创造前所未有的机遇。以杭州某花店为例，店主只需用自然语言向智能体下达指令："在情人节前三天启动促销，预算2000元，主推红玫瑰礼盒"，AI就能自动完成网站搭建、广告投放和库存管理。

这种赋能效应源于三个突破：自然语言交互降低技术门槛、模块化工具实现快速部署、按需付费模式控制成本。我们的使命是构建"数字商业基础设施"，让智能体在获得用户明确授权后，能安全自主地完成交易闭环。预计到2028年，全球将有超过5000万小微企业通过智能体拓展市场。

需要警惕的是技术垄断风险。我们正在推动建立开放联盟链，确保任何合规机构都能接入智能体支付网络。经济成果的普惠分享，比技术突破本身更重要。

机器支付：重构未来十年的经济范式

记者：万事达卡推出Agent Pay for Machines的战略考量是什么？机器支付与人类支付有何本质差异？

林岳：这标志着支付行业进入"新经济"时代。我们预测到2030年，机器发起的交易将占全球支付总量的35%，涵盖从微交易到跨境采购的所有场景。这种变革需要重构四大支柱：

首先是数字身份体系。我们为智能体颁发基于零知识证明的凭证，既验证身份又不泄露敏感信息。这与人类持卡人的认证体系形成双轨并行。

其次是授权机制创新。通过智能合约实现"可编程授权"，用户可以设定交易条件阈值（如单笔限额、时间窗口）。所有授权记录上链存证，确保不可篡改。

第三是交易架构优化。机器交易具有高频、小额、实时的特点，传统清算系统难以支撑。我们正在开发毫秒级响应的分布式账本，将单笔交易成本降至0.001美元以下。

最后是结算模式革新。采用"任务完成制"结算，只有当智能体完成预定工作流后，资金才会划转。这种设计既保障商户权益，又避免资金沉淀风险。

记者：如何解决跨平台智能体的互操作性问题？

林岳：我们今年6月启动的"早期接入项目"已吸引32家金融机构和科技公司参与测试。互操作性的实现需要三个层面突破：

技术标准层面，正在制定智能体通信协议（ACP），统一数据格式和接口规范；治理框架层面，建立跨链身份认证中心，实现不同网络间的信任传递；商业激励层面，设计代币化积分系统，鼓励生态参与者共享数据。

以智能体采购算力为例，未来企业AI可以自动比较AWS、阿里云等供应商的实时报价，选择最优方案完成交易。这种跨平台协作将催生新的商业模式，预计到2027年，全球智能体商业市场规模将突破2.3万亿美元。

信任构建：支付行业的永恒命题

记者：如何解决智能体支付的安全隐患和责任认定难题？

林岳：安全防护是生命线。我们每年投入15亿美元用于反欺诈技术研发，但AI时代的攻防战需要新思维：

首先构建多层防御体系，包括生物特征识别、行为分析建模和实时风险评分。其次建立"数字保镖"服务，当检测到异常交易时，系统自动触发二次验证或冻结账户。最后完善事后追偿机制，通过智能合约实现责任自动划转。

信任构建需要制度设计保障。我们推行"责任共担模型"：接入机构需缴纳风险准备金，同时购买专业保险。即使发生系统性攻击，也能确保用户资金100%赔付。去年测试期间，该机制成功拦截了99.97%的欺诈交易。

在Agent Pay for Machines框架下，所有授权都采用多重签名技术，需要用户生物识别+智能体私钥+机构密钥共同验证。这种设计既保持使用便捷性，又确保决策可追溯。

记者：您的跨学科背景如何影响支付产品创新？

林岳：语言学训练让我理解：优秀的技术应该像自然语言一样透明。这也是我们坚持"白盒化"设计的原因——智能体的决策路径必须可解释、可验证。经济学背景则时刻提醒：任何创新都要创造真实价值。

在中国市场的实践尤其具有启发性。这里不仅有全球最活跃的数字生态，消费者对新技术也保持开放态度。从刷脸支付到数字人民币，中国正在重新定义支付边界。这种创新氛围，让我们对智能体商业的未来充满信心。