核心摘要：支付失败不仅意味着损失一笔交易，更意味着永久失去一个客户。长期以来，僵化的规则引擎一直在制造“杀敌一千，自损八百”的局面。现在，生成式 AI 正通过动态身份验证和智能风控，为支付系统带来了一场静悄悄的革命。
如果告诉你，企业每年因为“手滑”拒绝了数百亿美元的合法交易，你会怎么想？
这不是夸张。Checkout.com 的数据显示，仅在欧美主要市场，去年因错误拒付（False Declines）造成的损失就超过 500 亿美元。更可怕的是，45% 的消费者表示一旦被误拒，绝不会再尝试第二次；42% 的人从此拉黑该商家。
一、支付系统的“死结”
几十年来，支付风控一直依赖于基于规则（Rule-based）的逻辑：“如果 A 发生，就执行 B”。这种僵化的线性思维在面对复杂的现代欺诈时显得左支右绌：
误伤率高：为了防住 1 个骗子，可能误伤了 5 个好人。
体验割裂：频繁的验证码跳转和失败重试，是购物车放弃率居高不下的元凶。
数据孤岛：设备信息、行为数据和历史交易记录散落在不同系统，风控决策往往是“盲人摸象”。
二、生成式 AI：从“守门员”到“智能调度员”
生成式 AI 的入场，不仅仅是多了一个工具，而是改变了支付风控的底层逻辑。它不再依赖死板的规则，而是具备了情境推理的能力。
千人千面的身份验证：不再强迫所有用户都走同一条验证流程。AI 能实时分析设备指纹、行为模式和交易上下文。对于低风险的老客户，直接“无感通过”；对于有疑点的交易，才动态调用生物识别。 结果：体验更丝滑，风险更可控。
读懂“隐形”信号：传统规则无法编码人类行为的细微差别（比如鼠标移动轨迹的犹豫、页面停留时间的异常）。生成式 AI 却能从海量日志中识别这些模式，大幅降低误报率。
自我修复的支付路由：当某个支付渠道（Processor）出现故障时，AI 能主动诊断并切换路由，而不是机械地报错。它让支付系统具备了韧性。
三、CIO 的新战场
对于 CIO 而言，支付不再是后台的“管道”，而是直接关乎收入和客户信任的战略资产。
引入生成式 AI 改造支付堆栈，不是为了赶时髦，而是为了实打实的ROI：
提高批准率：哪怕提升 1%，对于大型商家也是千万级的收入增长。
降低流失率：减少错误拒付，就是挽救客户关系。
增强韧性：减少因系统僵化导致的宕机损失。
结语
未来的支付系统将不再是脆弱的管道，而是智能、自适应的生命体。那些敢于用生成式 AI 重塑支付架构的企业，将率先解锁更高的批准率和更忠诚的客户。
全文：生成式 AI 如何重塑支付：修复每年损失数百亿的“错误拒付”
摘要：生成式 AI 终于通过减少错误拒付、简化结账流程以及在不打扰优质客户的情况下巧妙防范欺诈，从而修复支付系统。
在过去十年中，数字支付经历了显著的变革，但许多核心挑战仍然出人意料地持续存在。错误拒付仍在让商家损失数十亿美元，身份验证流程依然僵化且不直观。欺诈行为的演变速度超过了基于规则的系统适应的速度，而支付系统在努力跟上客户对速度、透明度和安全性的日益增长的期望。
如今，生成式 AI 正在成为一种能够重新定义许多长期挑战的技术。但其重要性并不仅仅与自动化或成本效率有关。在支付领域，生成式 AI 有可能彻底改变整个身份验证和风险管理生态系统的智能性、适应性和韧性。
支付失败很少成为新闻头条，但却是现代商业中最持久且最昂贵的问题之一。最近的研究揭示了这一问题的严重性。Checkout.com 的一项研究发现，去年美国、英国、法国和德国的企业因合法交易被错误拒绝而损失超过 500 亿美元——这些是消费者没有理由预期的错误拒绝。
这些损失之所以如此具有破坏性，不仅因为其规模，还因为其对客户信任的下游影响。在同项研究中，近 45% 的消费者表示，如果遇到错误的拒绝，他们将不会再次尝试付款；42% 的消费者表示他们将不会再次光顾该商家。在购买点的一次失败可能会彻底结束一段客户关系。
另一项研究估计，美国电子商务商家在 2023 年因虚假拒绝面临约 1,570 亿美元的销售风险，尽管进行了外联和再营销努力，但其中超过一半的收入可能永远无法收回。这些数字挑战了“欺诈预防是转化损失主要来源”的假设。在许多情况下，更大的威胁是过于谨慎的系统错误地将合法买家归类为欺诈者而引入的摩擦。
身份验证本身也会引入摩擦。在全球范围内对商家进行的多项调查表明，结账中断——尤其是在身份验证阶段——仍然是购物车放弃的主要原因之一。PYMNTS 对商家结账创新的年度研究指出，支付摩擦始终被列为最关键的客户体验问题之一，商家指出批准波动性、过多的身份验证步骤和处理失败是关键因素。
Riskified 在 2025 年进行的另一项调查发现，85% 的商家仍然难以在强大的欺诈预防和无缝客户体验之间取得平衡，许多商家估计每年有多达 5% 的合法订单被错误拒绝。
与此同时，欺诈行为本身也变得越来越复杂。合成身份、多步骤的社会工程攻击以及协调一致的账户接管模式仍在持续增加。Merchant Risk Council 在 2025 年发布的《全球电商支付与欺诈报告》指出，商家越来越多地将分散的数据、过时的工具以及缓慢的模型更新周期视为他们在应对现代欺诈时最严重的漏洞之一。
综合来看，这些统计数据指出了一个系统性问题：如今的支付因涉及技术、设计和数据碎片化等原因而中断，而这些中断的成本是巨大的。
身份验证是支付生命周期中大部分摩擦的核心。从历史上看，身份验证逻辑是基于规定好的基于规则的流程构建的。这些流程在设计上是确定性的：“如果 3D 安全身份验证方法失败，请重试”；或者“如果 OTP（一次性密码）失败，请切换到其他方法”。尽管这些规则的初衷是好的，但这些僵化的序列很难适应上下文。它们无法解读细微的行为信号，无法适应发卡机构的偏好，也无法适应数百万类似交易的模式。
数据碎片化进一步加剧了问题。设备完整性信息、行为遥测数据、历史成功率、地区要求和处理器反馈通常存在于孤立的系统中。由于缺乏对客户和交易的统一视图，身份验证变得二元化且脆弱。结果：本应免于身份验证的客户会经历不必要的摩擦，而真正存在风险的行为有时会因为底层规则过时而轻易地溜走。
遗留架构也起了一定作用。许多支付系统仍然依赖于直接编码在应用程序逻辑中的静态工作流程——这些代码路径无法在发卡机构改变策略、出现新的身份验证方法或欺诈模式演变时进行动态调整。这些系统的僵化意味着即使是微小的变更也需要大量的工程工作，从而减缓了创新的步伐。
生成式 AI 提供了一条前进的道路，因为它在模式识别、情境推理和动态决策方面表现出色——这些都是传统身份验证系统所欠缺的领域。与静态规则不同，生成式 AI 能够整合整个支付生态系统中的输入：设备元数据、浏览行为、过去的交易结果、实时风险指标、发卡机构的响应能力，甚至用户与结账页面交互中的微妙异常。
这种更广泛的背景使生成式 AI 能够为每笔交易推荐或自主选择最合适的身份验证方法。具有强大设备指纹、低风险历史和一致行为模式的客户可能会被引导进入无摩擦的流程。而显示出账户接管风险迹象的客户可能会被引导进入更强的身份验证，如生物识别验证。身份验证不再强迫所有客户走同一条路，而是变得适应性强且个性化。
在风险决策方面，生成式 AI 通过识别人类无法合理编码为规则的大量行为信号中的模式来提高精准度。这种能力有助于减少误报——错误拒付的主要原因。随着时间的推移，由生成式 AI 驱动的风险引擎会从每一个结果中学习，不断优化其对意图、欺诈和客户行为的理解。
生成式 AI 还改变了支付的运营方面。因为它能够大规模分析日志、错误模式和处理器行为，因此非常适合诊断故障、识别根本原因并推荐路由调整。在许多情况下，它能够主动将流量从故障系统中转移出来，或推荐更有可能成功的备用方法，从而使支付基础设施本质上更具弹性且能够自我修复。
对于 CIO 来说，关于生成式 AI 的讨论不能仅仅局限于实验或孤立的解决方案。支付业务处于收入、客户信任和监管审查的交汇点，改善身份验证结果、减少错误拒付和提高批准率具有直接的财务影响。即使是批准率的适度提升，对于大型商家来说也可能转化为数千万甚至数亿美元的收入。
但其好处不仅仅体现在收入上。适应性身份验证通过消除不必要的摩擦改善了客户体验；更好的风险评分在加强反欺诈的同时不会损害转化率；更具弹性的基础设施减轻了运营负担并减少了因停机导致的损失。
在一个客户忠诚度脆弱、竞争差异化越来越依赖无缝数字流程的时代，支付系统的智能性成为了一种战略资产。
向生成式 AI 驱动的支付的转变不会一蹴而就。这需要统一的数据基础设施、模块化的工作流程层以及强大的 AI 治理框架，以确保透明度和监管合规性。但行业的方向已经很明确。身份验证流程将从静态转变为动态；风险引擎将从被动反应转变为适应性；支付系统将从脆弱的管道演变为智能、自我优化的系统。
那些早期投资于这一变革的组织不仅能够解锁更高的批准率，还将构建能够随着客户行为、欺诈态势和监管环境变化而发展的支付基础。他们将更有能力提供现代商业所要求的无缝、安全和可靠的体验。
支付不再只是一个后台功能。它是客户旅程中的关键接触点，是收入的直接驱动因素，现在也是先进 AI 重塑企业最具前景的领域之一。
对于 CIO 来说，机会已经很明确：生成式 AI 不仅仅是对支付堆栈的增强——它是身份验证、欺诈检测和构建客户信任的未来架构。
