专访万事达卡林岳：智能体商业普惠之路，从花店到全球经济的变革密码

每经记者：涂颖浩 编辑：魏官红（徽声在线）

当智能体（Agent）开始替代人类执行支付操作时，我们是否已做好将财务决策权交给算法的准备？这个看似超前的问题，正在2026 Inclusion·外滩大会的"智能体交易主体化"圆桌论坛上引发激烈讨论。

万事达卡首席产品官林岳（Jorn Lambert）以电商发展史为镜：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的突破，更得益于身份认证体系、争议解决机制和消费者保护法规的协同完善。这位拥有语言学和经济学双背景的高管指出："智能体商业的成熟度，取决于技术、规则与信任的三维共振。"

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当前智能体交易正面临三大核心挑战：如何构建数字身份认证体系？怎样确保算法决策的透明性？当交易失误时，责任链如何追溯？这些问题的复杂性，远超传统电子支付范畴。林岳在接受《每日经济新闻》专访时强调："这不是某个技术环节的突破，而是需要重构整个商业生态的基础设施。"

针对行业热议的"智能体支付节奏之争"，林岳提出系统性框架：智能体商业的成熟需要标准制定、生态落地和信任建设三重保障。他特别指出："普惠性是智能体经济的生命线，只有让街边花店老板和跨国企业享受同等便利，这项技术才能真正改变世界。"

这种普惠理念在万事达卡的战略布局中体现得尤为明显。林岳透露，其中国之行的重要使命就是参与智能体支付标准的制定："我们需要建立全球通行的'数字护照'系统，让每个智能体都拥有可验证的数字身份。"

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破解智能体商业的三重密码：标准、生态与信任

NBD：有专家认为AI智能体支付落地速度可能低于预期，您如何看待技术试点与商业化的差距？

林岳：电商发展史给我们重要启示——1999年贝索斯推出亚马逊支付时，没人预见到它会重塑零售业。智能体商业同样需要经历标准建立、生态培育和信任积累的过程。我们正在构建的不仅是支付系统，更是数字经济的"新语法"。

具体而言，首先需要建立全球统一的智能体认证标准。这就像给每个数字助手颁发"身份证"，包含算法版本、权限范围和历史行为记录。万事达卡正与ISO标准组织合作，推动"了解你的智能体（KYA）"框架的落地。

其次是生态系统的数字化改造。我们与2.4万家合作银行和2亿商户的对接，本质是构建智能体时代的"数字神经网络"。特别要解决的是数据结构化问题——当花店老板让智能体采购玫瑰时，系统需要理解"红玫瑰100支"与"花卉/玫瑰/红色/100单位"的语义对应关系。

最后也是最关键的，是建立消费者信任。我们的调研显示，用户对专属智能体的信任度是通用智能体的3.2倍。这要求我们开发更精细的授权管理系统，比如基于区块链的"信任根"技术，确保每次交易都可追溯、可验证。

NBD：中小商户如何避免在智能体时代被边缘化？技术门槛会成为新的壁垒吗？

林岳：恰恰相反，智能体正在为小微企业创造前所未有的机遇。以杭州某花店为例，店主现在可以通过自然语言指令，让智能体自动完成：1）分析社交媒体趋势确定促销品类；2）对比1688和拼多多进货价；3）生成符合平台算法的商品详情页；4）在美团/抖音同步投放广告。

这种变革类似于从算盘到计算机的跨越。我们正在开发的智能体开发平台，将提供预置的商业模板库。即使不懂代码的花店老板，也能通过拖拽方式定制自己的数字助手。关键是要建立开放的技术中台，让不同规模的商户都能平等接入智能体生态。

我特别强调普惠性，因为技术垄断会扼杀创新。就像移动互联网时代诞生了微信支付和支付宝，智能体经济也应该孕育出属于中小商户的"数字工具箱"。我们的目标是在2030年前，让80%的中小商户具备智能体运营能力。

机器支付革命：重构未来十年的经济范式

NBD：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的本质差异在哪里？

林岳：这标志着支付行业从"人类经济"向"智能体经济"的范式转移。我们预测到2030年，机器发起的交易将占全球支付总量的35%，这催生了四大技术突破点：

首先是智能体身份系统。我们正在测试的数字凭证，采用量子加密技术，包含算法指纹、权限矩阵和动态密钥。这比人类银行卡更复杂，因为需要防范AI级别的攻击手段。

其次是授权管理机制。通过智能合约实现的"渐进式授权"，允许用户设置多级权限。比如花店老板可以授权智能体每日采购限额，但单笔超过5000元的交易需要生物识别确认。

交易机制方面，我们开发了专门针对机器支付的协议栈。传统支付需要3-5秒完成授权，而机器交易要在毫秒级完成，且手续费要控制在0.01%以内。这需要重构整个清算网络。

最后是结算创新。采用"任务完成制"结算模式，当智能体完成一系列关联交易后（如采购、物流、销售），系统自动计算净额进行划转。这种模式将大幅降低中小商户的资金占用成本。

NBD：如何解决跨平台智能体的互操作性问题？标准统一面临哪些挑战？

林岳：互操作性是智能体经济的"操作系统"问题。我们采取三步走策略：首先在万事达卡生态内建立统一接口标准；其次通过早期接入项目与30家核心伙伴共建技术中台；最后将成熟方案提交ISO标准化组织。

这个过程充满挑战。不同平台的智能体可能采用不同的AI架构（如Transformer vs RNN），数据格式也存在差异。我们的解决方案是开发"智能体适配器"，就像计算机时代的驱动程序，让不同系统的智能体能够无缝对接。

以花店场景为例，未来可能出现这样的跨平台协作：美团的智能体负责接单，1688的智能体进行采购，滴滴的智能体安排配送。所有这些操作都在店主设定的预算范围内自动完成，而万事达卡的支付网络则确保每笔交易的安全与透明。

信任防线：智能体经济的生命保障系统

NBD：如何构建智能体支付的安全体系？当出现决策失误或欺诈时，责任如何界定？

林岳：安全是智能体经济的基石。我们正在构建三层防御体系：技术层采用AI风控模型实时监测异常交易；规则层通过智能合约明确各方权责；保险层为极端情况提供托底保障。

具体而言，每个智能体都有"数字信用分"，由其行为历史、算法透明度和安全认证级别决定。高分智能体可获得更高交易权限，低分智能体则被限制在小额场景。这种动态评级机制能有效防范欺诈风险。

当出现纠纷时，我们采用"责任链追溯"原则。通过区块链记录的完整交易日志，可以精准定位问题环节：如果是商户提供虚假信息，由商户承担责任；如果是智能体算法错误，由开发方负责；如果是支付系统漏洞，则由我们启动先行赔付。

在Agent Pay for Machines框架下，我们引入了"数字保函"机制。接入平台的智能体必须购买责任保险，保费根据风险评级动态调整。这种市场化手段既能约束智能体行为，又能保障消费者权益。

NBD：您的跨学科背景如何影响对支付创新的思考？语言学和经济学在智能体时代有何新价值？

林岳：语言学训练让我深刻理解：智能体的本质是"数字语言使用者"。大语言模型的突破，本质上是对人类语言规律的掌握。这启发我们设计更自然的授权交互方式——比如用对话式界面替代复杂的权限设置表单。

经济学背景则让我关注技术变革的社会成本。智能体经济不能重复数字货币时代的教训——当时部分项目忽视了金融基础设施的普惠性，导致发展失衡。我们正在推动的"智能体包容计划"，就是要确保偏远地区商户也能接入最新技术。

这种跨学科思维还体现在对文化差异的尊重。在中国市场，我们发现商户更关注支付带来的流量价值，而在欧洲更看重数据隐私。这种认知差异直接影响智能体商业的产品设计。作为全球化企业，我们需要构建既能统一标准又能本地适配的技术架构。