文章核心观点 - 随着AI技术深入日常消费场景，“AI付”在春节期间取得爆发式增长，支付笔数与用户人数均突破1亿，成为行业热点 [1][3] - 支付宝、京东、银联等互联网大厂及金融机构正积极布局“AI付”，但其战略侧重与商业价值存在差异 [2][3][4] - 尽管“AI付”在交互、决策和交易层面带来变革，但其规模化落地仍面临场景覆盖、行业标准、安全信任、监管合规及成本等多重挑战 [6][7][8][9] 互联网大厂积极布局 - 支付宝“AI付”春节表现亮眼：春节期间支付宝“AI付”支付笔数突破1.2亿笔，用户数也超过1亿 [1][3] - 支付宝战略侧重“场景代理”：依托阿里生态（如闪购、出行），打通AI服务到商业化的“最后一公里”，AI Agent连接生活服务场景（点餐、打车等），提供新的支付入口 [3][4] - 京东战略侧重“交易代理”：以JoyAI App为阵地，通过“万能博士”语音助手点外卖、订票，AI采购助手服务于企业采购与供应链金融，提升商户渗透率和转化效率 [3][4] - 银联战略侧重“基础设施代理”：联手生态伙伴，深耕垂直行业支付Agent，通过AI风控、智能受理及标准化支付接口嵌入银行、终端、商户系统，推动支付基础设施智能化 [3][4] - 布局的商业价值：一是提升交易频率与转化率，用户可在对话中直接完成交易；二是强化账户绑定能力，锁定用户关系，使“AI付”成为服务入口和商业变现出口 [4] - 巨头布局的底层逻辑：在AI时代对支付入口与交易链路进行提前卡位，支付作为交易闭环最后一环，决定了AI服务从信息推荐到实际履约的商业化能力，掌握AI支付接入能力将在AI Agent、智能助手等新交互形态中占据核心位置 [5] “AI付”带来的核心变化 - 技术内核与决策链路不同：“AI付”以大模型意图识别、多模态交互、实时风控、跨端协作为核心，支持语音、视觉、对话式触发；而扫码支付依赖静态码和本地验证，决策链路由用户全链路完成 [7] - 交互层变化：扫码支付需要用户每次确认，而“AI付”本质是一次授权、长期执行 [7] - 决策层变化：AI可参与比价、选择商家与支付方式、控制预算等，支付开始参与消费决策 [7] - 交易层变化：从“单次交易”转变为“连续交易流”，支付成为自动化运营系统的一部分 [7] 规模化落地面临的挑战 - 场景覆盖深度不足：大量商户与服务尚未完成AI化改造 [8] - 行业标准不统一：不同平台在协议、接口与验证流程上存在差异，虽然银联已推出MCP等标准化接口，但支付宝、京东、微信等平台的AI模型和接口标准仍不同 [1][8] - 安全与隐私信任未完全建立：用户对误付、数据滥用、隐私泄露、“杀熟”及AI自作主张下错单等存在担忧 [1][8][9] - 监管与合规框架未完全明确：算法责任、数据边界与追责机制仍在完善中 [1][8] - 责任归属不清：存在资金安全与授权风险，如AI自动购买、自动扣款滥用、授权过度及“不知情支付”风险 [8] - 技术成本高：生成式AI每次决策消耗Token，计算成本若不能降至比传统技术架构更低，将难以渗透用户消费决策环节 [8] - 技术高可用性要求：需要支撑高并发和实时性，防范技术卡顿影响用户体验 [9] - 应用生态现状：当前“AI付”起始应用多在大型互联网集团自有商业体系内，形成“诸侯割据”局面 [9]