【经管大课堂·AI经管实践】支付宝「可信支付」——AI Agent支付场景的风控创新

案例背景

2026年，支付宝董事长韩歆毅在公开场合提出一个极具前瞻性的命题：当AI Agent开始代替用户完成支付决策时，如何构建”可信支付”体系。在传统支付中，”人”是支付授权的主体，风控围绕人的身份与意图展开；而在Agent支付场景中，AI Agent可能根据用户授权、指令或环境信息自主发起交易，支付链条上出现”人—机—商”三方结构，安全、信任与风控的内涵被彻底改写。

这一议题并非空想。随着智能体在订餐、出行、缴费、电商比价等场景中的普及，Agent代付正从概念走向现实。当AI替人类”拍板”花钱时，谁对支付结果负责？如何防止Agent被诱导或劫持而作出错误支付？如何界定并证明”用户真实意图”？这些问题直指数字信任机制的底层重构，也是支付行业与AI产业交汇处的下一个必争高地。支付宝的思考，实际上为整个数字交易体系的”机器时代”探路。

核心分析

一、AI Agent的信任机制设计：从身份信任到意图信任

传统支付信任建立在”身份认证加密码或生物特征”之上，本质是身份信任；而Agent支付场景的信任重心转向”意图信任”——系统需要证明”这笔支付符合用户的真实、当前、被充分授权的意图”。理性选择理论认为，信任是对他人行为的风险—收益预期，因此可信支付体系需要通过三重机制构建信任：一是授权机制，让用户以自然语言或规则明确设定Agent的支付权限边界，包括金额上限、商户白名单与触发条件；二是可解释机制，让每笔Agent支付可追溯、可还原、可复核，形成完整的决策审计链；三是声誉与反馈机制，通过Agent的历史履约记录持续沉淀可信度。在这一框架下，信任不再是静态的认证结果，而是动态演进的关系资产，会随交互行为不断累积或耗损。这里还隐含着”人机信任”与”人人信任”的映射关系：用户对Agent支付的接受度，本质上取决于其对背后平台机构的既有信任迁移。因此，平台在推出Agent支付产品之初，往往采取小额、低频、强确认的”信任种子”策略，以渐进方式积累机器信任，这与心理学中”信任建立在稳定预期之上”的原理高度一致。

二、支付场景的风控创新：从单点防控到全链路智能风控

信息不对称理论指出，委托方与代理方之间的信息差距是风险的重要来源。在Agent支付中，”代理方”同时包括Agent本身与执行交易的商户系统，信息不对称被进一步放大：用户可能并不了解Agent内部如何决策，商户也可能利用Agent的规则漏洞实施诱导交易。因此，风控创新必须从”单点防控”升级为”全链路智能风控”：事前，通过Agent行为预训练与风险画像拦截异常意图，识别”越权””误解指令”等风险信号；事中，引入多模态实时识别，综合设备、位置、时序与语义信息实施动态限额；事后，建立争议仲裁与损失补偿机制，为误付、欺诈提供救济通道。全面风险管理框架同时提示企业，不应只盯着欺诈风险，还要统筹合规风险、模型风险与操作风险，构建风险、业务与技术一体化的治理结构，防止风控模型本身成为新的风险源。

三、人机协作中的决策权分配：委托代理理论的边界设定

委托代理理论的核心命题，是如何在利益不一致与信息不对称下设计契约，激励代理方按委托方利益行事。在Agent支付中，”契约”表现为决策权的分配规则：哪些支付由Agent自主完成，哪些必须回到”人”来确认。合理的边界设计应遵循”风险对称”原则——支付金额越大、不可逆性越强、社会影响越广，人类介入的层级就应当越高。同时，应通过”最小权限”与”渐进授权”实现动态的权力让渡：Agent初始只获得小额、低风险场景的授权，随着履约记录良好再逐步放宽权限；一旦出现越界或异常，权限即刻回收。人机协作不是简单的”机器接管”，而是基于信任积累、责任界定与退出机制而形成的动态博弈均衡。

管理启示

支付宝”可信支付”的思考揭示了一个普遍规律：AI每一次扩大人类行为边界的同时，都必须以制度与技术的再设计来重建信任基础。企业在拥抱AI代理化转型时，应把”可信性”作为产品设计的首要约束而非事后补丁，围绕授权边界、过程可解释与责任归属构建三层机制，并根据风险等级动态划分人机决策权限。对监管者而言，Agent支付也提示了”科技向善”的治理新命题：规则的制定应当与技术演进同步，既不能因噎废食扼杀创新，也不能放任风险累积。谁能在效率与信任之间找到最佳平衡点，谁就能在AI代理经济中赢得用户长期托付。

其他思考

1. 如果Agent支付造成用户损失，责任应当在用户、Agent提供方还是商户之间如何分配？请给出你的归责框架。
2. 相比指纹支付、刷脸支付，Agent支付的”无感化”特征是否意味着现有用户授权制度必须重塑？应如何重塑？
3. 请比较银行、支付机构与大型科技平台在构建Agent支付信任体系时各自的优势与短板，并说明你最看好哪一类主体。

关键词：可信支付、AI Agent、意图信任、委托代理、智能风控
来源：每日经济新闻/财新网 | 整理：经管大课堂