「智能體經濟時代」（香港稱為AI代理）──這個時代宣告，出現在5月支付寶AI支付生態大會上，螞蟻集團行政總裁韓歆毅在台上指出，縱然商業本質未變，但AI代理正在重構一切。
以往，用戶需要打開應用程式搜尋、格價、購買、付款；現在用戶只需下達消費指令，AI代理就能自動執行整個流程。
人為的消費流程將會被AI代理大幅縮減；未來，AI代理甚至能利用手機AI、車載AI、家電AI等媒介，主動識別用戶的消費需求──從人找服務轉變為服務找人。
這種供需邏輯的顛覆，掀動了龐大而隱而未現的商機。管理顧問公司麥肯錫（McKinsey）的研究預測，AI每年能為全球解鎖逾4.4萬億美元的價值，僅營銷和銷售方面，AI代理將貢獻60％以上的增量。
一時間，「AI+支付」成為國內外龍頭紛紛佈局的領域：螞蟻集團在翌月發布AI版支付寶「阿寶」、微信支付發布「AI專屬卡」、萬事達卡（Mastercard）和Visa亦先後推出標準，為AI代理提供支付入口。
AI代理固然快要無所不能，但當它涉足用戶的真實資產時，如何確保交易符合用戶真實需求而不產生「幻覺」？如何防止AI越權動用資金？又如何保障賬戶安全？
全球驗證服務及反詐騙企業Sumsub早前發表的調查，揭示了一個關鍵問題：人們在使用AI時，早已不知不覺間將自身暴露在安全風險之中。
他們早前就消費者對AI代理的信任度訪問了1050名消費者，發現逾七成受訪者每周至少使用一次AI代理，主要用於提問、生成內容、整合或摘要資訊等低風險的輔助功能，但已有44％人曾經歷與AI代理相關的不良體驗，包括未經授權的行為、個人資料外洩、付款、欺詐和帳戶被操控等。
Sumsub大中華區商業總監李強解釋：「AI代理（Agent）與AI的採用和理解之間的差距是一大問題，香港只有45%的受訪者知道兩者的區別，這種認知差距造成的風險是：你不理解它但使用它，比如氛圍編程（Vibe coding）。這最終會洩露很多數據，而你不知道如何防範。」
李強
認知與應用的差距釀成了使用風險。而一旦涉及金錢決策，受訪者對AI的信任度便大幅下降。李強續說，關鍵在於建構「信任層」，「一旦你相信AI代理，最終你會在整個端到端級別使用它。」
那如何構建支付及交易級別的「信任層」？這種信任可以建基於個人、平台和權責劃分三大層面。
須知道，AI代理並不同於嚴格遵守「如果…就…」的自動化程式：輸入條件，輸出預期的答案。
香港科技大學協理副校長（學術發展）許佳龍指出，AI的概率特性是產生「幻覺」的原因。
許佳龍
所謂的概率特性，是指AI模型本質上是基於機率權重來預測並生成答案。若未針對模型參數進行嚴格的確定性限制，其機率特性容易導致每次轉譯的指令產生偏差，令AI代理在後續的規劃和執行任務時稍為不同，繼而生成出完全不同的結果。
許佳龍續稱，在支付解決方案中，若AI在轉譯指令和搜尋資料時產生「幻覺」，無意中為用戶提供錯誤的購買選項，而有機會導致用戶同意付款。
正如國際貨幣基金組織（IMF）在今年4月發布的《AI代理如何重塑支付》報告中寫到，「這種AI代理的不可預測性，與重視確定性的金融支付系統是矛盾的。」
過去，人類在選購流程中建立明確的消費認知：用戶搜尋貨品、決定貨物、知道要支付的金額，並向確定的賣家轉賬。
如今，用戶只需要提出「幫我買最便宜的機票」，整個選購流程由AI代勞。消費者未必了解箇中因由，只看結果。
為增加AI代理交易的確定性並減低交易風險，IMF在報告中，提出「三層架構模型」，將不可預測性的AI放在第一層「意圖層」，讓它規劃用戶的指令，生成結果，交由第二層「控制與授權層」判斷這個結果是否符合用戶的意圖和授權範圍，才由第三層「結算層」執行交易。
離岸虛擬貨幣交易所Bybit早前推出的AI子賬戶，引入了類似的分層框架。用戶需要在賬戶中，為AI化理設置資金上限（如5000美元），資金轉帳權限，以及最高保證金及合約槓桿，讓用戶在事前建立認知，為AI劃定安全護欄。
而用戶寫入每一筆的操作，例如開倉、平倉、改單，系統都需要用戶輸入「CONFIRM」才能執行，將關鍵決策權保留於人類手中。
一旦系統偵測到AI代理發起高風險或逾權的交易請求，例如AI發起以6000美元購入ETH，餘額不足由主賬戶的資金填補，系統便會即時堵截。
換言之，這套安全框架以用戶建立消費認知為「前提」，為AI劃定權限、為其生成的結果劃定範圍，確保用戶對代理的行為是知情，並信任AI。
Ben Zhou
交易所ByBit聯合創辦人兼行政總裁Ben Zhou表示，在子賬戶中設定權限，「這樣的話，不用過多擔心和管理風險，讓它進行投資交易和支付。」
而正逐步向用戶開放的AI版支付寶的「阿寶」，同樣有為交易行為設定任務預算、授權規則等安全護欄，由用戶決定付費與否。
惟對平台而言，用戶為AI劃定權限及確認的做法，還不足以信任AI進行不同操作。
「這是一個值得信賴的AI嗎？我可以相信它真的會買票，會有一個新的客戶轉換嗎？」Sumsub亞太區副總裁Penny Chai以網上博弈（iGaming）及票務平台為例，用戶可以指示AI及其他自動化工具，執行機械人活動、申請多重帳戶、濫用優惠、進行可疑交易等惡意行為。
Penny Chai
為了填補這個信任缺口，業界正試圖增加多層安全機制：在基礎身份驗證上，依賴OpenID Connect（OIDC）來驗證AI代理的數碼身份，以OAuth 2.0來驗證它有沒有調用支付API的權限；而在代理的授權層，則導入了由Google與PayPal、螞蟻國際、萬事達卡等企業共同推出的標準──開放代理人支付協議（Agent Payments Protocol, AP2）。AP2透過加密簽署的數碼指令（Mandates），負責驗證AI代理的購買行為是否符合用戶的真實意圖，如交易的物品、金額與商戶。
然而，這三項措施仍存在一個共同盲點，它們針對的是機械對機械的驗證，無法分辨這些授權是被合法的AI使用還是被黑客操控。
這在網絡威脅嚴峻的當下尤為危險。「目前，有76％的詐騙發生在用戶註冊之後，攻擊者會持續利用這些被盜的賬戶，」Penny指出。這說明攻擊者傾向在帳戶通過身份驗證後發起攻擊，即在協議認為一切看似合法下對用戶造成損失。
而當詐騙者結合AI等自動化工具、合成身分、深度偽造（deepfakes）及提示詞（prompt）注入等技術，他們甚至無須偷取憑證，就能在用戶設置的安全護欄內，規避觸發防護措施。
黑客可以利用間接的提示詞注入，將惡意指令隱藏於AI代理會自動讀取的網頁或郵件中，誘使AI在用戶授權的額度內，擅自將資金轉移至惡意帳戶。這對AP2、OAuth 2.0和OIDC而言，它們依然會判定這筆交易是符合範圍且有效，並執行這筆交易。
在此情況下，單靠現有的安全協議和用戶的安全護欄，無法防堵日益複雜的安全風險。而更進一步，當AI越權執行了惡意交易，責任誰屬？是平台、用戶、AI還是黑客？
若要真正邁入「智能體經濟時代」，平台與消費者之間亟待建立更全面的可信任閘道，既保證AI是安全和可信的，又需要一套劃分權責的制度。然而，現實是法規的制定永遠落後於科技創新。
「目前尚無明確的市場標準來管理由AI代理驅動的活動，」Sumsub的Penny坦言，「香港、新加坡和台灣等許多司法管轄區，正就如何規範AI代理進行討論。」
換言之，當國內外的支付龍頭密鑼緊鼓地爭佔這片藍海，法規與責任歸屬仍處真空。誰來為失控的AI買單？似乎未有人回答。
但市場無法坐以待斃。在監管尚未落地之前，包括Sumsub和Trulioo等安全驗證公司，意識到AI代理身份安全的重要性及潛在商機，早一步推出「認識你的代理」（Know Your Agent，下簡稱KYA），嘗試在法規到位之前，為AI支付築起多一道防線。
Trulioo去年11月與PayOS合作推出「認識你的代理」計劃，引入「數碼代理護照（DAP）」制度，猶如一套專屬於AI代理的數碼身份與信譽驗證系統。
系統會審核AI代理開發企業的背景，並試圖鎖定該AI代理的程式碼指紋（Agent’s fingerprint），並持續評估其風險類別，簽發通行證後亦會儲存於互聯的代理目錄（Agent Directory）中。
Trulioo扮演公證人的角色，讓下游的商家與發卡機構能透過API讀取這些DAP數據，一旦他們在風控過程中發現該AI代理存在信譽問題，可即時攔截交易，防止黑客劫持AI，並進行惡意行為。
Trulioo AI代理商務部門主管Sumant Gandhi指出，該計劃目前處於內部測試階段，金融機構已對此高度關注，他們期望能握有基於即時DAP數據而緊急關閉交易的控制措施。Trulioo更倡議成立獨立的DAP驗證機構，建立一個互聯的代理目錄網絡，讓經過驗證的代理身份能夠在其中自由流通。他表示，「目錄間即時資訊的共享意味著，遭入侵的代理無法在不同平台間悄無聲息地移動。信任變得可攜帶，問責制亦然。」
Sumant Gandhi
除了給AI發護照外，另一種KYA框架則是將AI代理與真人綁定。
為了避免AI代理被黑客盜用，Sumsub的安全框架結合多層防禦措施，包括分析設備的行為活動、IP地址、轉賬地址，並判斷交易是由真人驅動還是由機械自動執行，又為AI代理劃定安全邊界，定義高危行為。
當AI代理在常規授權範圍內運作時，系統允許其完全自主；不過一旦系統偵測到AI代理試圖執行大額轉帳或變更管理權限等高危行為，系統就會暫停AI的工作，並要求帳戶持有人進行生物驗證才可放行，藉此在自動化與安全之間取得平衡。
「每項操作皆可追溯至經驗證的個體，確保責任歸屬始終明確，」Penny表示，「KYA並非在『預防』與『問責』之間二選一，而是將兩者結合：透過即時控制來降低風險暴露，並藉由可追溯性來支援調查、合規與執法程序。」
然而，即使有技術供應商提出KYA框架可提高AI代理的安全性，對於銀行和金融機構而言，將金錢決策權移交給AI代理，仍然是一道難以跨越的紅線。
全球數碼銀行及財富管理解決方案供應商Avaloq，其服務涵蓋全球逾170多間金融機構。它們近年主攻私人銀行財富管理系統，聚集服務資產達10萬至100萬美元的大眾富裕階層。過去，傳統銀行常因系統分散處理不同產品，導致營運流程繁瑣。而Avaloq則協助銀行整合所有客戶和投資組合，並分析不同的數據和資料類型。
Avaloq北亞區負責人張雨蓁表示，公司近年積極引入AI工具，協助客戶提升營運、軟件開發和前線業務的服務質素。但她坦言銀行和金融機構客戶對AI工具的態度是「積極興奮，又相對保守」，目前銀行主要將AI應用於優化營運與軟件開發等低風險場景；至於自動化調倉、交易與轉帳，「還是需要有人來進行最後的決策」。
張雨蓁
這種「技術上可行，但實際上保守」的態度，不僅存在於高資產財富管理領域，同樣體現於AlipayHK。
儘管背靠螞蟻集團和螞蟻國際的AI能力，AlipayHK至今仍未貿然開放全自動的AI支付功能。目前其AI應用主要聚焦於客服分流及生活場景的智能助理。在安全上，AlipayHK應用了自研的AI風控模型「S.H.I.E.L.D.」，對高風險交易的識別精準度宣稱達95%，並與東南亞電子錢包共組反詐騙聯盟。
面對未來的「智能體經濟」，AlipayHK表示，正評估引入螞蟻國際的「移動智能體協議（AMP）」來解決KYA與客戶意圖認證等安全問題，但其核心產品設計原則仍是用戶確認和授權。
「涉及資金操作等重要環節，由用戶本人確認，確保用戶對資金流向有充分掌控。AI可以幫用戶跑通流程、擺好選項，但關鍵決策須由用戶自己決定。」AlipayHK書面回覆指。
在法規尚未完善、AI代理支付仍處於野蠻生長的階段，距離大規模普及仍有落差。Trulioo表示，目前AI代理電商的市場規模尚無定論，當前的交易量仍處於低位，預計市場要實現早期採用還需要12至18個月的時間，「在信任的基礎設施跟上步伐之前，大規模普及是無法實現的」。--文 黃舜煬