邓白氏沙漩:支付为什么天然适合Agent化
10月15日,由移动支付网、出海记主办的《2026第四届跨境数字金融产业合规与共生大会》成功举办。邓白氏产品与解决方案部总监、业务线负责人沙漩以《可信商业图谱如何重塑全球支付机构的AI转型》为话题进行了分享。

沙漩认为PSP(支付服务商)五条业务流(支付流、企业流、风险流、合规流、业务结果)共享同一组原子能力,是天然最适合Agent化的工作负载。
支付流方面,电文各方(汇款人/收款人/中间行)均需筛查;GENIUS Act拟议规则要求稳定币发行人具备二级市场链上阻断能力——实时性是刚需。Agent可以快速核验交易主体,按事件触发风险判断。
企业流方面,过去人工KYB需要2–14天的瓶颈在跨辖区查册与股权穿透;全球UBO阈值高度收敛于25%(央行、HKMA、香港SCR、FATF一致),规则可工程化。Agent则可以快速解析实体;穿透股东、董事与UBO。
风险流方面,开源侧已有450多个数据源、超200万实体的聚合基础设施可自托管;身份加权筛查可将误报从约90%降至30%以下。Agent则可以聚合制裁、PEP、负面与风险信号。快速筛查风险。
合规流方面,当前FCA/HKMA均要求筛查系统可证明有效性(年度测试、阈值校准);审计证据则已是监管硬要求而非加分项。Agent可以快速编排审批,保留解释与审计证据。
业务结果方面,行业基准要求是事件驱动架构下自动持续尽调(ACDR)可将复审从24小时压缩到17分钟,Agent可以提升速度、一致性与规模化运营。
五条业务流共享同一组原子能力(核验、穿透、筛查、决策、监测),且每一步都有明确规则与留痕要求,这使得支付业务非常适合Agent化。
但五条业务流Agent化的前提是数据的可信,几乎所有企业级AI决策的第一步都是「这是谁」,谁提供可信的「这是谁」,谁就站在所有Agent工作流的入口。
当然,Agent化有一个绕不开的前提:解决AI幻觉。
实践中,Agent架构通常分为几层:对话入口层承接自然语言交互,编排器将实体核验、股权穿透、风险筛查等关键动作封装为Skills,而底层则通过MCP协议接入可信数据。这就有一个容易被忽视的细节——数据不仅要"可信",还要"可解释"。
不过现阶段Agent化仍有边界:向量算法虽然在隐私受限场景下用于主体识别,但监管并不认可——监管要的是确定性答案,而不是概率匹配。同时,高风险命中、规则冲突、重大变化等场景仍需人工介入。
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