在全球跨境支付需求持续攀升、人工智能技术深度渗透的当下，中国企业出海支付领域正面临前所未有的挑战与复杂局面。近日，全球金融科技公司PayerMax的首席技术官Eric Fu、AI项目负责人Singlin Yan，以及亚马逊云科技解决方案架构师总监韩思捷，共同接受了媒体采访，围绕AI在支付领域的应用逻辑、技术落地难点以及游戏出海客户的支付痛点等核心问题展开深入探讨。
PayerMax作为一家植根新兴市场的金融科技企业，自2018年成立以来便迅速扩张，其总部设在新加坡，业务覆盖全球150多个国家和地区，支持超过600种支付方式，涵盖70多种货币。公司持有新加坡、阿联酋、沙特阿拉伯、泰国、印度尼西亚、菲律宾以及中国香港等多个市场的金融牌照，并获得监管机构的官方认证。
在AI与支付结合的实践中，PayerMax采取了“先易后难”的落地策略。Singlin Yan在采访中表示：“我们最初的目标是让AI快速落地，而不是一开始就攻克复杂难题。选择从简单问题入手，是为了确保AI能够稳定运行。”这一思路源于公司对业务痛点的系统性梳理。Eric Fu补充道：“今年初，我们组织了全公司范围的AI×支付应用大赛，许多课题由不同团队提出，汇总了实际工作中遇到的效率低下环节，希望通过AI技术解决。”
在AI场景的选择上，PayerMax聚焦四大核心领域：支付成功率告警、根因分析、对客运营和内部运营。Singlin Yan坦言，AI的“不确定性”是落地过程中的主要障碍。他解释道：“AI的回答往往充满变数，我们通过提示词调优和RAG（检索增强生成）技术补充，不断提升其准确性。”对于仍需人工介入的5%极端场景，公司也制定了明确标准：“AI无法像人类一样跨团队协作，我们为其提供了工具，能解决的问题由AI自主处理；但复杂问题或需要跨系统交互的场景，仍需人工介入。”
PayerMax与亚马逊云科技的合作是其AI技术落地的关键支撑。Eric Fu以“支付成功率异常归因”为例，说明了AI如何串联支付、外汇风险管控和资金管理等环节。他指出：“支付成功率受渠道稳定性、发卡行拦截、外汇汇率波动等多重因素影响。过去人工分析需要针对不同属性特征排查，现在通过筛选外汇、资金、卡币、渠道等特征作为AI归因依据，效率大幅提升。”
在数据安全方面，Eric Fu强调了合规的重要性：“支付业务最怕数据泄露，这会导致严重的合规问题。我们选择Amazon Bedrock，正是因为它能满足合规要求，且成本可控，提供一站式服务，支持自选模型并定义参数。”这一合作带来的效率提升显著：“过去，每天的支付成功率告警多达40个，每次分析需半小时；现在基本无需人工，每周可节省100小时人力成本。”Eric Fu还举例称：“以前人工监听邮件需要不定时翻看并翻译，准确率低；现在Amazon Bedrock会自动读取邮件并翻译，直接通知相关人员，既提升了时间效率，也保证了准确度。”
作为PayerMax的重要客户群体，游戏出海厂商的支付需求呈现显著共性。Eric Fu将其分为两类核心诉求：“一类是大平台客户，他们发行新游戏时希望快速引爆市场，需要曝光度。例如在东南亚市场，我们会帮助他们与当地电子钱包合作联合营销，将钱包用户转化为游戏客户；我们还提供自建充值站能力，游戏产品放在我们平台上，玩家看到新游戏或充值币，自然能引流。”另一类需求则聚焦支付通道优化。“有些客户原本仅依赖ApplePay、GooglePay等App内支付，现在转向第三方支付，核心是为了降低成本、增加支付方式覆盖，扩展用户群。”Eric Fu表示。
针对不同市场的差异，PayerMax提供了定制化支付解决方案。Eric Fu指出：“游戏客户收单具有地域特征——欧美市场侧重卡类支付，东南亚市场则更依赖本地钱包整合。新发行商和老发行商的诉求也有差异，我们会根据具体市场和客户类型，提供针对性方案。这一点在品牌电商出海同样适用，不同市场对支付方式的偏好差异，需要我们做定制化应对。”
谈及支付行业AI未来的技术突破点，Eric Fu认为“数据质量”是关键。他比喻道：“AI就像引擎，数据就是燃料。好的燃料才能让结果更好——用过AI的都知道，提问不好结果就不好，所以数据质量起决定性作用。”韩思捷则从金融行业特性出发，强调“准确性与可解释性”的重要性：“AI有幻觉，输出可能不可解释，这在金融行业很关键——支付需要数字准确。现在用RAG、workflow把AI框定在范围内，但未来还有很多事可做，比如让AI生成代码执行任务，因为代码结果确定可重复。不过，这会带来新挑战，比如代码执行的安全性、可靠性。”他透露，亚马逊云科技已推出Amazon Bedrock Agent Core预览版，旨在解决这类精准性和不可预测性问题。
对于AI与跨境支付的结合方向，韩思捷提出了三大场景：“第一是风控。大模型处理非结构化数据有天然优势，比如调用外部数据（如合作伙伴的身份信息）进行综合判断，提升风控准确性；第二是个性化金融。脱敏后的用户画像数据，能通过AI做合规范围内的个性化产品推荐；第三是效率提升。比如语音、声纹、拍照支付等自然交互方式，都是值得探索的方向。”
回溯PayerMax今年全面拥抱AI的原动力，Eric Fu坦言：“AI发展很久了，但今年触动大是因为DeepSeek开源——我们原来担心模型训练要把数据外传，而Amazon Bedrock刚好出来了，沟通后发现用它的服务性价比更高，合规也有保障。”
