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专访万事达卡首席产品官林岳:让花店老板也能平等参与,智能体商业的终极目标是普惠

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每经记者:涂颖浩 每经编辑:魏官红

当Agent(智能体)开始代替人类点击“支付”按钮,我们是否准备好把钱包交给一段代码?

在2026 Inclusion·外滩大会“当Agent成为交易主体”圆桌论坛上,万事达卡首席产品官林岳(Jorn Lambert)以电子商务的演进史作喻:25年前,消费者曾对将银行卡信息输入至陌生网站充满不安,电商的最终普及,不仅依赖支付技术的成熟,更得益于身份认证、交易规则、争议处理与消费者保护等配套机制的逐步完善。



图片来源:主办方供图

如今,Agent交易或许正站在相似的起点上——当机器代表用户发起交易,一系列根本性问题亟待重新解答:如何确认用户身份?如何验证Agent本身的真实可信?如何证明其执行的是用户真实授权的意图?一旦交易出错,责任又该如何追溯?

带着这些问题,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)专访了林岳。面对行业内外对智能体支付“过快”或“过慢”的争论,林岳给出了一个清醒而系统的回答:Agent商业不是技术单点突破的产物,而是一项需要标准、基础设施与信任三者同步到位的系统工程。

更重要的事情在于:这套体系的终极目标并非服务于少数AI巨头,而是让普通个体也能平等地参与智能体商业。唯有普惠,才能真正赢得信任;也唯有信任,才能让Agent交易像当年的电商一样,从新生事物成长为生活日常。


图片来源:主办方供图


智能体商业不是一夜之间的事”,标准、落地与信任缺一不可

NBD:论坛上有嘉宾提到,AI智能体支付的落地可能没有预想中那么快。那么,AI智能体支付从技术试点走向规模化商业应用,目前还存在哪些需要解决的问题?

林岳这件事显然不可能一蹴而就,这是一项系统工程,很多要素需要同时到位。就像上一轮电商的发展,回到2000年前后,也不是一夜之间就成熟的。

至于需要哪些要素,我认为第一个就是“标准”。作为一个新兴行业,首先需要以自律的方式界定行业标准,以此管理和规范智能体商业。这也是我此次来到中国最主要的目的之一——共同拟定这样的标准。

第二个要素,在有了标准和原则之后,需要在整个生态系统中落地实施。万事达卡合作的银行有2.4万家,合作的商户有2亿家,其中每一方都需要做出大量调整。这其中牵涉到很重要的一个问题,就是信息如何从商户准确传递给智能体,所以数据结构化也尤其值得关注。

第三个要素,也是我个人认为最重要的,就是消费者的信任。我们需要通过实际工作赢得消费者的信任,让他们愿意使用智能体来购物。消费者更容易信任“第一方智能体”,要跨越到使用通用智能体,是一个更大的跳跃。但这一天终会到来,我对此非常有信心。

NBD:在我们设想的场景中,中小商户未来肯定会进入智能体商业,与此同时,可能也会面临成本或技术上的门槛,他们会不会被技术边缘化?

林岳:我认为恰恰相反,中小微商户会受益于突然间拥有了比以往多得多的工具。

举个例子,假设我是一家小花店的老板,我懂花,但我不懂技术。现在我如果想做一次网络促销,可以给Claude或者任何一个智能体下达指令:建网站、买图片、设计促销⋯⋯然后智能体就会把一切办好。这肯定是对小微企业的极大赋能,而我们需要做的,是把“轨道”铺好——让智能体在获得信任、验证和授权的前提下,自主完成这些交易。

我个人的期望是,这一轮发展是普惠的,能有更多人真正从中受益,而不是少数几家大型AI公司拿走所有的经济增长成果。


机器支付是“从0到1”的新经济,正在为未来十年确立范式

NBD:万事达卡近期推出了Agent Pay for Machines,此时推出机器级支付服务是出于怎样的战略预判?机器发起的支付和人类发起的支付在行为模式上存在哪些区别?

林岳:AI智能体参与支付这件事对万事达卡来说极具战略意义,我们内部称之为“新经济”。这些交易和经济活动今天还不存在,是从0到1的全新事物,而未来它们会非常有分量,将极大加速实体经济的发展。

具体来说,我们有四件事要做。第一,要为智能体颁发凭证,我们称之为“了解你的智能体”(Know Your Agent)。智能体不会持有卡片,也不会受理卡片,我们需要给它们专用的智能体支付凭证。

第二,必须有一套明确的同意授权机制。这一授权可通过“信任根”实现,记录在区块链上,能形成完整的链条。这个信任根不可篡改、必须始终被遵守,这样智能体才不会“乱来”。

第三,是交易机制。机器交易以毫秒级速度发生,而且金额可以极小——一张图片素材可能只要1元。所以交易必须以机器速度、极低成本完成,否则在经济上就不成立。

第四,是结算机制。两个智能体之间完成大量交易后,资金并不在交易发生的一刹那划转,而是在相关任务完成之后、或智能体需要获得支付时,通过结算机制划转。

NBD:如何看待智能体商业跨越不同平台、商户和支付网络的互操作性问题?

林岳:我们在今年6月宣布了Agent Pay for Machines,并启动了“早期接入项目”(early access program),邀请约30家合作伙伴一起实施。这其中更重要的是共建——我们可以定义标准,但标准需要各方的反馈来打磨完善。只有各方都认为它有用并真正实施,这套体系才行得通。

所以我们正处在打磨完善、吸收反馈的阶段,预计今年晚些时候会面向各方开放商用接入。

之前提到的花店就是个简单的例子,但你可以想象的空间其实很大,比如智能体按需购买推理词元、购买算力、购买某项技能。我们认为这个模式可以延伸至很多方向,包括整个SaaS经济、软件及服务经济,未来都可能逐步迁移到智能体商业上来。


赢得信任很难、失去信任很容易,底线是站在消费者身后

NBD:如何看待智能体支付的安全性和责任归属问题?智能体决策失误或欺诈行为带来的“权责归属”这一行业共性难题到底该如何解决?

林岳:安全肯定是重中之重。即使在现有生态里,我们也投入了巨大精力切实保护消费者,防范欺诈、网络攻击和各种骗局。但客观现实是,恶意行为者同样能用上AI,他们的手段会更加复杂,所以我们必须做更多努力,确保跑在他们前面。

这里还要补充一点:赢得信任很难,失去信任却很容易。如果真的有人因为智能体支付而损失了钱,坦率地说,我们整个行业的信任都会受损。

当然,错误总会发生,恶意行为者偶尔也会得逞,今天如此,未来也如此。我们要做的是确保消费者有追索机制、商户得到充分保护。我们的系统努力避免错误、阻挡恶意行为者,但关键在于:一旦真的出了问题,我们会站在消费者身后,保障各方利益不受损失。

就Agent Pay for Machines而言,授权是写入智能合约、不可篡改的。我们传统上的做法是划分责任,比如负责接入智能体的机构就会承担相应责任;然后在这个框架内,这些机构可以购买保险或采取其他措施。我们有一套完备的体系,确保即便发生大规模风险事件,也始终有能力提供保障,这也凸显了我们工作的本质:确保各方受到保护,责任清晰。

NBD:你拥有语言学和经济学的双重学术背景,同时在资本市场和数字化战略领域也有深厚积淀。在支付日益走向对话式的趋势下,跨学科的知识结构是否影响了你对下一代支付产品的思考?

林岳:正是因为学过历史和语言,让我对多元文化、多元视角保持开放;而好奇心和求知欲,让我始终关注具有战略意义的创新和新事物。另外,这些AI模型之所以叫“大语言模型”是有原因的——它从人类语言出发,去模仿人类的语言,我觉得这一点非常迷人。

归根结底,比如今天我们谈了很多技术、模型、量子计算,但这些事情的核心是人,是信任,是人的感受。作为一个欧洲人来到中国,我觉得特别有意思:中国拥抱数字化的方式和欧洲很不一样——在这里,数字化似乎渗透进了生活的每一个环节,连养狗都可以养“机器狗”。观察这些并从中学习,对我而言非常有意思。

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