維薩、馬克龍與螞蟻國際推出 KYA 互操作框架以支援 AI 代理

Visa、Mastercard 與螞蟻國際正在推進 Know Your Agent（KYA）互操作框架。目標不是建立一個統一的風控中心，而是讓不同的支付網絡能夠識別共同的 Agent 身份與信任訊號，同時保留各自的審批與風險決策。

文章作者、來源：ME News

• Visa、Mastercard 與螞蟻國際正在推進 Know Your Agent（KYA）互操作框架。目標不是建立一個統一的風控中心，而是讓不同的支付網絡能夠識別共同的 Agent 身份與信任訊號，同時保留各自的審批與風險決策。
• 這件事的重要性不在於「AI 也要實名」本身，而在於支付系統首次需要系統性地回答三個問題：這個 Agent 是誰、代表誰、被授權做什麼。過去銀行卡解決「錢怎麼付」，KYA 要解決「機器憑什麼替你付」。
• 三方合作的核心內容包括：跨網絡追溯Agent背後的運營方或用戶、形成共享認證要求，以及對Agent進行持續交易監控。換句話說，KYA 更像「身份+授權+行為記錄」的組合，而不只是一張靜態身份證。
• 這並不意味著 KYA 已成為全球標準。當前合作仍處於框架探索階段，真正決定其影響力的，是後續技術規範、商戶接入、責任劃分，以及更多錢包、收單機構和 Agent 平台是否加入。

過去兩年，Agentic Commerce 最容易被講成一個體驗故事：用戶說一句「幫我訂下周去東京最合適的酒店」，AI 就完成搜索、比較、下單和支付。

當真正進入支付環節時，問題立即從「模型夠不夠聰明」，變成了「這筆錢到底是由誰決定花的」。

9月10日，螞蟻國際、萬事達和Visa宣布啟動KYA互操作合作。按照三方披露的框架，卡組織、數字錢包、Agent平台和電商平台未來可以識別跨網絡的可信Agent信號，不必在每個體系裡都從頭完成一套重複的Agent身份驗證。

但一個 Agent 被另一家體系識別，並不等於自動獲得付款許可。每個網絡仍然保留自己的驗證、審批和風險管理權。三方目前明確的合作方向包括跨網絡運營方可追溯、共享認證要求以及持續交易監控，並計劃通過新加坡金融管理局推動的 BuildFin.ai 繼續探索相關方法。

這一區分很重要。

將 KYA 簡單翻譯成「給 AI 辦身份證」便於理解，卻容易低估其複雜度。身份證解決的是「你是誰」，而支付中的 Agent 還必須回答「你代表誰」「授權邊界在哪裡」「這次操作是否符合原始意圖」「出了問題追責到誰」。

如果傳統KYC是確認自然人和企業的身份，那麼KYA更接近在機器世界中建立一套可驗證的代理關係。

我的判斷是，Agentic Commerce 真正的大規模基礎設施，不會先從更聰明的購物機器人開始，而會先從這種看起來不夠性感的信任層開始。

原因很簡單：模型可以概率性地進行推薦，但支付必須提供確定性的結果。錢一旦轉出，不能用「模型大概理解了用戶」來解釋。

需求已不再是概念。

麥肯錫在2026年的研究估計，在中等情景下，到2030年AI Agent可能介入或編排3萬億至5萬億美元的全球消費者商業交易；僅美國B2C零售市場，相關規模就可能接近9000億至1萬億美元。

這個數字並不等於這些交易都會由 AI 完全自主付款，但它足以說明，AI 正在從「影響購買決策」向「參與交易執行」移動。

Traffic changes are more intuitive.

Visa披露，2025年7月，美國零售網站來自生成式AI的流量同比增長超過4700%。此前其Trusted Agent Protocol推出時還提到，85%的AI購物工具使用者認為AI改善了購物體驗。

問題在於，商戶原先對自動化流量的默認態度往往是「先當機器人攔掉」，因為爬蟲、撞庫、黃牛和惡意自動化，在技術特徵上都屬於「非人類訪問」。

當真正為消費者購物的 Agent 也以機器身份進入網站時，商家就必須能夠區分兩種東西：一種是有授權的商業 Agent，另一種是應該被攔截的惡意 Bot。

而消費者的心理門檻還遠沒有消失。

Visa 於 9 月 9 日發布的一項美國消費者調查顯示，只有 23% 的受訪者願意信任生成式 AI 代表自己處理支付；當問題變為是否信任 Visa 處理 Agent 交易時，比例上升至 61%。

這當然是Visa自己的研究，不能把它當成行業無偏統計，但它揭示的矛盾很真實：人們越來越願意讓AI幫自己選，卻仍然不願輕易讓AI直接動錢。

因此，Agent 支付的第一道商業門檻，並不是「有沒有支付 API」，而是能不能把信任從人延伸到機器。

沒有 KYA，商戶看到的只是一個自動化請求；有了 KYA，商戶至少有機會知道這個 Agent 由誰運營、代表哪個用戶或企業、是否通過了安全認證、過去的行為是否正常，以及這筆操作是否處於授權範圍內。

Visa、Mastercard 和 蚂蚁國際 此前其實已經分別在鋪路。

Visa 擁有 Trusted Agent Protocol，重點在於讓商家識別可信 Agent 及其商業意圖；Mastercard 圍繞 Agent Pay 和 Verifiable Intent 強調可驗證的用戶意圖、權限和網絡憑證；螞蟻國際則透過 Agentic Mobile Protocol 將 Agent 能力延伸至錢包和移動支付場景。

這次三方合作的價值，不在於再造第四套協議，而在於試圖讓這些體系之間出現共同的「信任語言」。

如果完成這一步，最直接的收益就是降低重複接入成本。

今天，一個支付服務商要進入不同的卡網絡、錢包和市場，往往要面對不同的身份模型、風控字段和接入流程。未來，如果 Agent 平台也重複這套碎片化建設，規模越大，摩擦反而越大。

互操作 KYA 的方向，是讓 Agent 在一個體系完成認證後，可以把可信訊號帶到另一個體系，由後者繼續做自己的風險判斷，而不是完全從零開始識別。

這裡尤其值得注意的是螞蟻國際的角色。

它不是另一家全球卡組織，而是連接大量錢包、商戶和跨境支付場景的網絡。螞蟻國際2026年披露，其支付生態連接約20億用戶賬戶和1.5億商戶，並覆蓋超過50個數字錢包、銀行App以及10多個國家級二維碼支付體系。

對 KYA 而言，這意味著互操作性討論不再只是 Visa 和 Mastercard 之間的卡網絡協調，而是開始將卡、錢包、二維碼和跨境商戶網絡納入同一個 Agent 信任問題中。

Mastercard 於今年 6 月推出 Agent Pay for Machines 時，已進一步將 Agent 付款推廣至機器對機器交易，並宣布有 30 多家行業參與者支持或試用，結算可跨卡片、帳戶和穩定幣等多種軌道。

由此看，KYA 要解決的也不只是「AI 幫消費者買雙鞋」。

它最終可能覆蓋企業 Agent 採購軟體服務、設備自動購買算力或數據、跨境資金調度等更高頻、更機器化的場景。

KYA 能解決一個基礎問題，但不能把 Agent 支付的所有風險一口吃掉。

一個身份真實、已註冊的 Agent，也可能因提示詞注入、模型誤判、配置錯誤或權限過大，做出用戶並不希望發生的交易。

因此，「可信 Agent」絕不能被理解為「永遠正確的 Agent」。

這也是三方將「持續交易監控」納入框架的原因。

靜態認證只能說明 Agent 在某個時點通過了檢查，支付真正需要的是動態信任：它今天是誰、此刻代表誰、當前任務是什麼、金額和商戶是否符合授權、行為是否偏離歷史模式。

新加坡金管局於2026年7月發布的SAFR框架，同樣強調在Agent行動執行前設置運行時治理檢查點，讓每個擬執行動作處於預設授權、政策和風險邊界之內，並保留可審計記錄。

KYA 與這類運行時治理結合起來，才更接近可用於金融場景的完整控制鏈。

所以我更願意把未來的 Agent 支付體系理解為三層：

第一層是身份，確認「誰在行動」；第二層是授權，確認「它能做什麼」；第三層是交易風控，確認「這一次該不該放行」。

KYA 解決的是第一層，並向後兩層提供可信信號。但最終的扣款權、拒絕權和責任認定仍然不會消失，也不應該被交給一個通用 AI 模型自由判斷。

今天支付網絡最核心的資產之一，是在消費者、商戶、銀行之間建立可信連接。

在 Agent 時代，這個「可信連接」的對象會多出一類機器主體。

誰能提供被廣泛接受的 Agent 身份、授權憑證和風險記錄，誰就有機會成為 Agentic Commerce 的基礎信任層。

這也是此次合作最值得關注的產業含義。

過去大家討論 AI 商業入口，容易把注意力集中在誰擁有最強模型、誰擁有最大的聊天入口；但當 AI 開始真正花錢，模型公司必須進入支付網絡設定的確定性規則。

支付公司看似站在交易末端，實際上可能透過 KYA、Token、授權和風控，把自己重新嵌入 Agent 經濟的上游。

当然，這也會帶來新的平台權力問題。

如果未來只有少數大型網絡能定義「什麼 Agent 才算可信」，KYA 可能從降低摩擦的公共基礎設施，變成新的準入門檻。

因此，互操作的意義不僅在於技術效率，還在於避免每個網絡建立封閉的 Agent 身份孤島。

理想狀態並非「全球只認一張AI身份證」，而是不同網絡能夠互認必要的可信憑證，同時保留多元認證機構和獨立風險決策。

對於這次合作，最需要謹慎的一點是，不要將「啟動互操作框架合作」寫成「三家公司已統一 KYA 標準」。

目前公開資訊仍使用探討共同原則、推進框架協作的表述，尚未公布完整技術規範、治理機制、認證主體、收費方式，也未提供全球大規模商用時間表。

In other words, this is a clear-direction, high-stakes starting point, not yet the final outcome.

但起點本身仍然重要，因為它說明支付行業已經接受一個事實：AI Agent 不會永遠停留在「推薦工具」。

一旦它開始代表個人和企業執行交易，支付系統就必須將機器代理關係正式納入身份、授權、風控和責任框架。

過去互聯網解決了「人如何在線付款」，移動支付解決了「人如何更方便地付款」；Agent 支付要解決的是：當人不在每一次點擊現場時，支付系統如何仍然確認那是人的真實意圖。

From this perspective, KYA is not about giving AI a pretty “ID card,” but about establishing a traceable, authorizable, rejectable, and auditable economic identity for machine agents.

真正值得關注的，不是 AI 終於會付款，而是支付業開始認真回答一個更現實的問題：當機器替你花錢時，誰有資格說「這筆錢可以付」。

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