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。

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。

每日经济新闻