商家AI就绪度与战略调整 - 仅15%的商家拥有可供AI代理访问的结构化产品数据，但68%的商家预计AI代理将在两年内贡献至少5%的数字销售额，38%的商家预计贡献超过15% [3] - 中小型企业（SMBs）的AI就绪度为11%，落后于大型商家的19%，但SMBs因能更快调整产品数据和运营，有望缩小差距 [3][4] - Visa的Sara Craven指出，小企业具有更快的转型和学习速度，AI能帮助它们更快学习 [4] - 商家正削减部分购物功能，集中资源于结账、支付和欺诈控制，这些领域能更直接贡献增长 [1][10] AI驱动的购物与数据要求 - 为让AI代理有效响应购物请求，商家需提供精确的产品描述、库存、尺寸、价格和支付选项，忠诚度信息也会影响AI推荐 [5] - 以巴黎婚礼为例，若本地商家准确描述金色连衣裙、位置和10月库存，AI可将其推荐给通过传统搜索无法找到的消费者 [6][7] - 目前AI主要用于发现阶段，消费者将其作为更优搜索工具，但AI独立完成从开始到结束的购买尚未广泛实现 [7][8] - 仅23%的商家能清晰识别AI驱动的流量和完成购买，37%无法区分AI流量与其他数字流量 [8] 应用渠道与支付能力提升 - 57%的商家通过自有应用实现的销售额增长，超过其他任何渠道，且应用在14项数字支付能力中的11项上优于网站 [11] - 应用内集成了授权、账户验证、结算和欺诈管理，存储凭证、一键结账、生物识别和支付选择已提升消费者期望标准 [12] - 对于SMBs，关键不仅是提供新功能或支付方式，而是将其整合到同一操作系统中，例如将手机作为销售点需与在线运营连接以统一管理库存、凭证和纠纷 [12][13] 欺诈控制与结账优化 - 所有欺诈类别均有改善，但60%的商家仍对更好的欺诈保护非常或极度感兴趣，商家需区分合法用户导向的代理与不受欢迎的自动化活动 [14] - 产品与库存信息使SMBs对AI可见，流量与交易信息显示AI贡献，购买记录有助于判断纠纷是否为欺诈或合法交易 [15] - 87%的商家认为其结账流程需要改进，仅13%认为达到最优，现有客户体验的基础功能必须每次完美运行 [16][17] - 对于SMBs，代理商务在基础要求上增加了新条件：产品必须在消费者到达结账前就能被AI理解 [17]