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人人都是产品经理

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支付宝造城,京东修路,微信把门:AI支付的三国杀 – 人人都是产品经理
奇点研究社 · 2026-06-23 · via 人人都是产品经理

AI支付正在重塑支付行业的底层逻辑,从简单的交易处理转向智能服务。支付宝、微信、京东、银联等巨头各自布局,或重构服务网络,或验证消费闭环,或制定责任框架,或建立信任规则。这场变革背后,是技术、用户习惯和市场规则的共同推动,预示着支付将从‘人找服务’转向‘服务找人’的无感时代。

AI支付不是大厂拍脑袋的产物,不是无意义的入口争夺,更不是用户不需要的”伪需求”。它是一次被技术和用户习惯共同推着走的基础设施升级,是支付行业从”交易处理”到”智能服务”的必然演进。

当然,它今天依旧不完美。会有安全问题、场景局限,会有大厂之间的博弈和竞争。

但如果我们因为不完美而苛责,很可能会错过一个让支付真正”无感”的时代。

01 推进AI完成交易的“最后一公里”

最近微信、支付宝、京东、银联密集发布AI支付产品,很多人的第一反应是:大厂又开始卷支付了?但把产品拆开来看,会发现它们甚至不在同一赛道。

支付宝解决的是AI如何真正完成任务。微信解决的是AI如何安全地替用户花钱。京东解决的是AI花错钱,谁来负责。银联解决的是AI如何进入现有支付网络并获得信任。

海外的Visa、Mastercard、Stripe,则在争夺未来智能体商业的底层协议和基础设施。

看似都在做AI支付,其实却是在补齐Agent时代交易链路里的不同缺口。

最激进的是支付宝。据晚点LatePost报道,支付宝内部从2023年下半年启动“宝计划”,探索智能化转型。2024年9月上线独立App“支小宝”,但由于入口割裂,影响力始终有限。到了2025年3月,团队做出关键调整,放弃独立应用路线,重新回到支付宝主App。

这个转向背后的关键判断是:AI不应该成为支付体系之外的新入口,而应该成为支付体系本身。

今年6月上线的阿宝是一个全新的AI界面,背后则连接着支付宝积累多年的服务网络。

一方面,支付宝正在推动MCP接口开放,让商户服务能够被AI直接调用;另一方面,又通过读屏操作,兼容尚未完成改造的小程序和服务生态。

阿宝在尝试让AI完成从需求理解到服务调用,再到支付结算的完整闭环。

相比支付宝重构底层基础设施,微信更关心如何在保证安全的前提下,让智能体拥有有限的消费能力。

6月初微信开放AI平台,美团、京东、滴滴、携程等成为首批接入对象。随后,微信支付接入腾讯自研桌面智能体WorkBuddy。

用户在PC端向AI提出需求,例如寻找附近团购套餐,智能体完成推荐、筛选与下单,支付环节则通过手机端确认完成。

整个流程看似简单,却隐藏着微信最重要的设计原则:让AI能花钱,但不能乱花钱。

目前AI专属卡采用独立授权机制,首次使用需要绑定账户并授权支付能力,消费范围和额度都受到严格限制。

它是先在封闭场景中完成“推荐、决策、支付、核销”的完整验证,解决的是AI怎样支付才安全。

京东则把目光放得更长远,它考虑的是当AI开始替用户消费,如果出现误购、超额消费甚至欺诈行为,责任应该如何划分?并由此提出A2P2(Agent to Payment Protocol),从L0到L5六级自主支付体系,再到任务委托凭证、ARI身份认证机制,京东试图建立一套能够描述AI消费权限、责任归属和风险边界的标准框架。

相比支付宝和微信直接面向用户,京东更像是在修路。

银联与银联商务则是把传统收单体系升级为AI能够直接调用的交易网络。今年4月,中国银联发布智能体支付开放协议框架APOP,并完成多笔真实交易验证。从航旅购票、酒店预订到车载助手购买咖啡,APOP在解决智能体如何获得支付网络信任的问题。

用户是谁、智能体是谁、谁发起了支付、支付是否符合用户意图……这些问题都需要一套新的信任机制来回答。

银联商务进一步将这套能力延伸到园区订餐、生活缴费等真实商业场景。如果说银联在制定规则,那么银联商务则是在验证规则。

把视线放到海外,会发现类似的事情也在同步发生。Mastercard推出Agent Pay,Visa发布Trusted Agent Protocol,Stripe开始建设面向AI代理的支付能力,Google则联合产业伙伴推动Agent Payments Protocol。

几乎所有全球支付巨头,都在努力为AI时代建立新的交易基础设施。它们都意识到当AI开始替用户执行任务,支付不再只是交易完成的最后一步,而是智能体获得行动能力的关键环节。

如此看来,“AI支付”这个概括本身就失准了。支付宝重构服务网络,微信验证消费闭环,京东制定责任框架,银联建立信任规则,Visa和Mastercard争夺全球协议标准。

它们同时出发,却殊途同归:AI替人做事后,它能否安全、可信地替人花钱?

02 为什么是现在?

AI大模型已经火了三年,移动支付普及也超过十年,为什么现在突然成了所有巨头都在抢的香饽饽?

答案藏在AI角色的转变里。

过去的大模型做的是“你问我答”,无论能力多强,还是停留在信息层,不碰钱,不办事。但Agent时代不一样,AI开始帮你订票、点餐、打车、订酒店,AI从“动嘴”变成“动手”,而动手的下一步,就是花钱。

技术拐点最先显现。Gartner预测,2026年有超过 80% 的企业将使用生成式 AI (GenAI)应用程序编程接口(API)或模型,或者在相关生产环境中部署支持生成式 AI 的应用程序,这一比例在2023年还不到5%。

IDC数据显示,全球活跃AI Agent数量有望从2025年的约2860万快速增长至2030年的22.16亿,五年内增长近80倍。

这些数字听起来很宏大,但落到支付这个具体场景里,其实就一句话:AI不只能帮你查信息,还能帮你做决定。

从2011年的二维码支付,到2018年的刷脸支付、2023年的刷掌支付,再到2024年的NFC碰一下,2025年的看一下支付。支付方式的进化一直在寻找更无感的交互形态。

但AI支付与前几次迭代的本质区别在于,二维码、刷脸、NFC都是在优化人如何完成支付动作,而AI支付是在重新定义谁来决定支付。

前者是交互效率的提升,后者是决策主体的转移。

Mastercard在其2026年趋势报告里明确将AI驱动的代理式商贸列为六大全球支付趋势之首,认为这不是旁支功能,而是AI代理而非人类发起和完成交易的根本性转变。

此外移动支付本身已经没有太大增量空间,用户和市场都触到了天花板。

艾瑞咨询的数据显示,2024年中国个人移动支付市场规模为205.2万亿元,但预计2025年将同比下降3.7%至197.5万亿元,交易笔数增速也仅为1.1%,线下小微、生活服务等高频场景已充分渗透。换言之,扫码已经见顶,得找别的路了。

用户习惯的成熟是另一推力。2026年春节期间,各家巨头总计投入超过45亿元人民币的红包和补贴,用来拉新和教育用户使用AI助手。这45亿买的不是支付,而是意图。用户已经习惯跟AI聊几句就能订票、点餐、查攻略、抢红包。

当用户已经习惯了跟AI说需求,那顺便让它帮你付钱吧,这个心理阻力比一两年前小了很多。

最后一个推动因素来自规则。很多人以为大厂是在抢跑监管。恰恰相反。这一轮AI支付产品密集发布,某种程度上说明行业已经意识到,规则建设必须跑在规模化之前。

京东A2P2的分级体系、支付宝的Token Pay、微信的AI专属卡、银联的APOP协议,回答的是AI到底能花多少钱?能在什么场景花?出了问题谁负责?

这些产品看似在开放支付能力,实际上却在不断增加约束。额度限制、白名单机制、预授权、身份认证、风险分级……所有参与者都在试图给AI套上一层层护栏。

支付从来不是纯技术问题,信任才是核心。

回到最初的问题。为什么是现在?因为AI第一次具备了行动能力,开始从回答问题走向完成任务;用户也第一次大规模习惯了用自然语言表达需求,把越来越多事情交给AI处理。

与此同时,移动支付已经进入成熟阶段,支付行业需要新的增长空间,而围绕智能体支付的规则框架,也开始从概念讨论走向真实验证。

当技术、需求、市场和规则同时走到临界点,AI支付的出现便不再是一种选择,而是一种必然。

03 别太苛责AI支付

过去十几年,支付行业一直在解决如何让人更方便地完成支付。从网银到二维码,从刷脸到碰一下,每一次创新优化的都是支付动作本身。

而AI支付试图解决的是AI开始替人完成任务后,钱应该怎么花。

如果只是为了快,NFC碰一下已经够了。支付宝的碰一下在2025年已覆盖全国400余个城市,接入超千万商家,用户量突破1亿。AI支付的真正价值在于,支付从工具变成了服务。

以前你付钱的动作是目的,现在付钱的动作只是结果。

想象一个场景,你在微信AI里说帮我订一张明天去上海的高铁,要上午出发,别太贵。AI调用了携程、比价、选座、支付,全程你不需要打开携程App,不需要反复确认金额,甚至不需要手动输密码,当然是在你预设的额度和规则内。这个体验的核心价值是不用管,从人找服务变成服务找人。

在支付宝的语境里,这个逻辑更进一层。你对阿宝说帮我看看这个月的理财收益,AI不仅完成查询,还能基于你的历史数据和风险偏好给出建议,您上个月的定投表现跑赢了同类平均,但债券部分占比偏高,要不要调整。

这种“支付加洞察”的体验,单纯扫码可给不了。

如今,这种转变的商业意义已在B2B领域已经得到验证。Gartner预测,到2028年,90%的B2B采购将通过AI代理中介完成,涉及超过15万亿美元的支出。麦肯锡的估算更为激进,到2030年,仅美国B2C零售市场的智能体商业协调收入就可达1万亿美元,全球智能体商业市场规模将高达3到5万亿美元。

当Agent可以自主完成交易、各Agent之间可以自主结算时,传统互联网的入口逻辑将被彻底重构。

在C端,这个逻辑同样成立,只是表现形式更生活化,更不容易被察觉。但你感觉不到变化,不代表变化没发生。

当然,这些场景今天还不完美。AI支付目前能覆盖的仍是小额、标准化、高频的场景。大额转账、复杂理财决策,AI还不敢也不能替你拍板。但正因为今天不完美,才需要持续投入、迭代和规范,而不是被苛责。

2004年支付宝诞生时,网上交易还需要去银行汇款。2011年二维码支付出现时,很多人也觉得多此一举,毕竟网银已经够用了。

微信的AI调度中心依托其14.7亿月活用户的社交生态,支付宝凭借10.4亿月活用户的金融服务深度,京东用A2P2试图建立行业标准,海外的Stripe和Mastercard则在争夺全球底层基础设施。它们争夺的是当AI成为入口时,谁的生态能更完整地满足你。

最终,这种竞争会转化为更便宜的价格、更精准的推荐和更无缝的体验。普通人不需要懂AI支付,只需要享受它带来的便利。

还有一点常被忽略,AI支付对数字弱势群体的友好性。语音交互、自然语言指令、自动化执行,这些特性对视力障碍者、老年人、不熟悉智能手机操作的人群来说,可能代表从被数字支付排除到重新获得支付能力。

根据中国人民银行的数据,截至2024年末,我国仍有约2.8亿老年人、超过1700万视力障碍者。对他们而言,二维码支付的门槛,需要找到App、打开扫码、对准二维码、确认金额,并不比现金支付简单多少。

AI支付的交互逻辑是,说话,确认,完成。这是支付普惠的应有之义。你可能觉得扫码很简单,但对老年人来说,说话比扫码简单一百倍。

还有很多人担心让AI花钱会失去控制,事实却恰恰相反。这听起来有些反直觉,但AI支付的设计实际上给了用户更细粒度的控制权。在传统支付中,你的授权往往是一次性的、粗颗粒的,绑卡、开通免密支付,就意味着平台在约定范围内拥有持续扣款的能力。

但在AI支付的设计中,用户需要为每一个智能体单独授权、可以设定额度上限、可以随时撤回权限。

这种分布式授权的设计,理论上比传统支付更安全,因为它试图把风险控制从“事后补救”前移到“事前授权”,让每一次花钱都拥有更清晰的边界。

但当授权被拆得越来越细,一个新的问题也随之出现:AI究竟需要理解你到什么程度,才能替你完成一笔交易?

以京东A2P2中的任务委托凭证为例,它原本是为了解决责任认定问题而设计。系统不仅记录“买了什么”,还需要记录“为什么买”“替谁买”“在什么场景下购买”。

从支付安全的角度看,这是必要的。因为只有理解用户意图,系统才能判断智能体是否准确执行了授权。

但它带来的连锁反应是“过度曝光”。一笔药品订单,记录的可能不只是购买行为,还可能是家庭健康需求;一张生日蛋糕订单,记录的也不只是消费本身,而是某段关系和某个重要时刻。移动支付时候,平台掌握的是交易数据;AI支付时代,平台有机会接触到意图数据。

这些信息未必会被平台主动利用,但它们首次以结构化的形式进入了交易体系。问题也随之而来:当AI不仅知道你买了什么,还开始理解你为什么买的时候,人与系统之间的边界应该画在哪里?

如今,这种变化不仅影响用户,也在改变商户和整个收单行业。过去收单机构的核心动作是商户入网,核验商户主体、经营情况、结算账户,完成审核后商户获得收款能力。

智能体支付只有商户入网远远不够,因为AI要帮助用户完成交易,必须知道商户卖什么,价格是多少,有没有库存,优惠怎么用,订单如何生成,退款售后怎么处理。所以智能体支付可能推动收单行业从商户入网进一步走向商品入网、订单入网、交易能力入网。

银联商务推出的MCP Server、公共商品库、订单能力,都是在回应这个变化。

未来你对着AI说帮我买早餐,AI不仅要知道哪家店开门,还要知道这家店有什么包子、多少钱、剩几个。没有可被AI理解的商品库,就没有真正可落地的智能体支付。

支付机构未来不只要处理付款,也要开始参与组织交易。这个变化很底层,影响也更长远。

04 结尾

AI支付不是大厂拍脑袋的产物,不是无意义的入口争夺,更不是用户不需要的”伪需求”。它是一次被技术和用户习惯共同推着走的基础设施升级,是支付行业从”交易处理”到”智能服务”的必然演进。

当然,它今天依旧不完美。会有安全问题、场景局限,会有大厂之间的博弈和竞争。但如果我们因为不完美而苛责,很可能会错过一个让支付真正”无感”的时代。

今天的谨慎不是怯懦,与其急着讨论AI支付会不会取代扫码支付,不如先想想当AI越来越懂你、能替你做决定的时候,你愿意让渡多少权力给它?

这也是所有参与者克制前行的原因,他们知道自己在搭建的,不只是一套新的支付系统,更是一套关于信任、授权与责任的新秩序。

版图越大,越要步步生根。握稳的,除了技术,还有敢于托付的勇气。这样的稳妥,才是最深远的抵达。

文|孟雯 公众号:奇点研究社

本文由 @奇点研究社 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议