在全球跨境支付需求持续攀升、AI技术深度渗透的当下，中国企业出海支付正面临前所未有的挑战与机遇。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，就AI在支付领域的应用逻辑、技术落地难点及游戏出海支付痛点等话题，与媒体展开深入交流。
PayerMax作为一家扎根新兴市场的金融科技企业，自2018年成立以来，已将业务拓展至全球150多个国家和地区，支持超过600种支付方式及70余种货币结算。公司持有新加坡、阿联酋、沙特阿拉伯、泰国、印度尼西亚、菲律宾及中国香港等多个市场的金融牌照，并通过了当地监管机构的严格认证。
在AI技术落地路径上，Singlin Yan提出了“先易后难”的实践策略。“我们初期并未追求解决复杂问题，而是优先让AI处理简单任务，确保技术能稳定运行。”他举例称，公司通过组织AI×支付应用大赛，鼓励各部门梳理实际工作中的痛点，从中筛选出支付成功率告警、根因分析等四大核心场景作为AI应用切入点。
针对AI技术的不确定性问题，Singlin Yan透露了PayerMax的解决方案：“我们通过提示词优化和RAG（检索增强生成）技术补充，将AI回答的准确率提升至95%以上。”对于剩余5%需人工介入的极端场景，公司也制定了明确标准：“当问题涉及跨系统协作或复杂二次确认时，AI会自动触发人工流程。”
在技术支撑层面，PayerMax与亚马逊云科技的合作成效显著。Eric Fu以支付成功率异常归因为例，解释了AI如何串联支付、外汇风险管控等环节：“过去人工分析需针对渠道稳定性、发卡行拦截等数十个特征逐一排查，现在AI可自动筛选关键特征，将单次分析时间从30分钟缩短至近乎实时。”他特别强调了数据安全的重要性：“Amazon Bedrock提供的合规环境，既满足了支付行业对数据泄露的零容忍要求，又通过自选模型功能降低了技术适配成本。”
据Eric Fu透露，合作带来的效率提升已量化呈现：“周均40次的支付成功率告警分析，现在基本无需人工干预，累计节省超100小时人力成本。”AI在邮件处理方面的应用也显著提升了效率：“Amazon Bedrock可自动读取并翻译多语言邮件，准确率较人工处理提升近40%。”
作为PayerMax的核心客户群体，游戏出海厂商的支付需求呈现明显地域特征。Eric Fu将其分为两类：“大平台客户更关注市场引爆能力，例如在东南亚市场，我们通过与本地电子钱包联合营销，将钱包用户转化为游戏玩家；同时提供自建充值站服务，帮助游戏产品精准引流。”另一类客户则聚焦支付通道优化：“许多游戏厂商正从ApplePay、GooglePay等封闭支付体系转向第三方支付，以降低成本并扩大用户覆盖范围。”
针对不同市场的差异化需求，PayerMax制定了定制化策略。Eric Fu表示：“在东南亚市场，我们重点整合本地钱包支付；在欧美市场，则强化卡类支付的稳定性。这种地域化方案同样适用于品牌电商出海，例如根据巴西市场对Boleto账单支付的偏好，或中东市场对现金支付的依赖，调整支付通道配置。”
对于AI技术在支付行业的未来突破点，Eric Fu认为数据质量是关键：“AI如同引擎，数据则是燃料。劣质数据会导致分析结果偏差，因此业务架构数字化是当前最紧迫的任务。”韩思捷则从金融行业特性出发，强调了AI的准确性与可解释性：“我们通过RAG和工作流技术限制AI输出范围，但未来需探索更精准的解决方案，例如让AI生成可执行代码，同时确保代码的安全性与可靠性。”
在应用场景拓展方面，韩思捷提出了三大方向：“首先是风控领域，大模型可综合处理非结构化数据，提升欺诈检测准确性；其次是个性化金融，通过脱敏用户画像实现合规产品推荐；最后是交互效率，语音支付、声纹识别等自然交互方式具有广阔探索空间。”
谈及全面拥抱AI的决策背景，Eric Fu透露：“DeepSeek开源模型的出现消除了我们对数据外传的担忧，而Amazon Bedrock的合规性与性价比优势，促使我们加快技术落地步伐。”
