在全球跨境支付需求激增与AI（人工智能）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 CTO（首席技术官）Eric 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每日经济新闻在内的媒体采访，围绕AI应用场景选择逻辑、技术落地难题，以及游戏出海客户支付痛点等关键议题展开讨论。

　　Singlin Yan在接受记者采访时明确了“先易后难”的AI+支付落地思路：“我们在一开始做的时候，就是希望AI能快速落地，而不是先去解决那些很高级的问题。我们选择先让它解决一些简单的问题，因为要先确定它能跑起来。”

　　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AI+支付的技术突破点，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输出效果会受影响。”

　　落地从简单场景开始

　　谈及PayerMax选择AI四大应用场景（支付成功率告警、根因分析、对客运营、内部运营）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（检索增强生成）补充两种方式，不断提高输出结果的准确性。”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产生。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（亚马逊云科技旗下AI平台）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。

　　数据质量重要性凸显

　　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（指电子钱包/数字钱包，e-Wallet）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，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，欧美强调卡类支付稳定性。这一点在品牌电商出海方面同样适用，不同市场对支付方式的不同偏好，同样需要我们做定制化应对。”

　　谈及AI+支付的技术突破点，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，而支付需要数字准确。现在用RAG、workflow（工作流）把AI框定在一定范围内，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（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。”