在全球跨境支付需求激增与AI技术加速渗透的双重背景下，中国企业出海支付面临的挑战与复杂性日益增加。

　　近日，植根新兴市场的全球金融科技公司PayerMax CTOEric Fu、PayerMax 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接受了包括Singlin Yan在接受PayerMax成立于2018年，总部位于新加坡，业务覆盖150+国家和地区，支持600+支付方式与70+币种，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和监管机构的官方认证。

　　谈及支付行业AI未来的技术突破点，Eric Fu将“数据质量”置于首位：“我把AI比作引擎，燃料就是数据。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。现在我们最紧急的是业务架构数字化，要是数字化不够，‘燃料’不完整，AI效果会受影响。”

　　谈及PayerMax选择AI四大应用场景的核心逻辑，Singlin Yan首先明确了“先易后难”的落地思路。这一思路并非凭空而来，而是基于全公司业务痛点的系统性梳理。

　　Eric Fu补充说：“年初我们组织了全公司的人参加AI×支付应用大赛，很多课题都是由不同分组自己报上来的——他们汇总了实际工作中遇到的难点、效率低下的环节，希望通过AI解决。”

　　在场景落地过程中，AI的“不确定性”曾是核心阻碍。

　　Singlin Yan坦言：“AI最大的问题就是回答充满不确定性。我们通过提示词调优和RAG补充两种方式，不断提高准确性。”而对于仍需人工介入的5%极端场景，其界定标准也十分清晰：“AI不能像人一样跨团队协作，我们给它提供了工具，能解决的问题它会自己处理；但剩下5%是AI工具无法覆盖的，需要人工跨系统交互，或者复杂问题需要二次确认。”

　　在AI技术落地的核心支撑层面，PayerMax与亚马逊云科技的合作成为关键。当被问及AI如何串联支付、外汇风险管控、资金管理等环节时，Eric Fu以“支付成功率异常归因”为例进行了解释：“支付成功率背后影响因素太多——渠道稳定性、发卡行拦截、外汇汇率波动都可能导致问题。过去人工分析需要针对不同属性特征排查，现在我们会筛选外汇、资金、卡币、渠道等特征，作为AI归因的依据，大幅提升效率。”

　　“支付业务最怕数据泄露，这会导致合规问题。我们了解到Amazon Bedrock能满足合规要求，而且成本可控，是一站式服务，还能自选模型并定义，自然就选择了这个环境。”Eric Fu表示。

　　这一合作带来的效率提升有明确数据支撑：“此前，一天的支付成功率告警很多，周均预估40个左右，每次分析要半小时。现在基本不需要人工了，周均能节省100小时人力成本。”

　　“以前人工监听邮件要不定时翻看还要翻译，准确率低。现在Amazon Bedrock会自动读取邮件并翻译，直接通知到人。既提升了时间效率，也保证了准确度。”Eric Fu说。

　　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，他们发行新游戏希望快速引爆市场，需要曝光度。比如在东南亚，我们会帮他们和当地钱包合作联合营销，钱包用户能转化为游戏客户；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。“有些客户原本只用ApplePay、GooglePay这类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。这是很多游戏客户的典型诉求。”Eric Fu表示。

　　针对不同市场的差异，PayerMax也有针对性方案。

　　Eric Fu表示，“游戏客户收单有地域特征——做欧美卡类和东南亚市场的需求不同，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，提供定制化支付解决方案，比如东南亚侧重本地钱包整合，欧美强化卡类支付稳定性。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，同样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将“数据质量”置于首位，认为其起着决定性作用。韩思捷则从金融行业特性出发，强调“准确性与可解释性”：“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，亚马逊云科技已经推出Amazon Bedrock Agent Core预览版，就是为了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。”