區塊鏈、大數據、人工智能等金融科技的發展正在深入到風險管理、資產定價等金融核心領域，推動著金融業向智能化方向發展。在支付清算領域，人工智能將給支付服務提供者帶來巨大變革，會取代許多重復性的工作，減少人工干預環節，促進企業由勞動密集型的“作業團隊”轉變為知識密集型的“智慧工廠”。

一、移動支付的基本涵義

移動支付是指移動客戶端利用手機等電子產品來進行電子貨幣支付，移動支付將互聯網、終端設備、金融機構有效地聯合起來，形成了一個新型的支付體系，并且移動支付不僅僅能夠進行貨幣支付，還可以繳納話費、燃氣、水電等生活費用。移動支付開創了新的支付方式，使電子貨幣開始普及。

移動支付是指使用普通或智能手機完成支付或者確認支付，而不是用現金、銀行卡或者支票支付。買家可以使用移動手機購買一系列的服務、數字產品或者商品等。

移動支付是互聯網時代一種新型的支付方式，其以移動終端為中心，通過移動終端對所購買的產品進行結算支付，移動支付的主要表現形式為手機支付。

移動支付是第三方支付的衍生品。所謂第三方支付，是指通過第三方支付平臺的交易中，買方選購商品后，使用第三方平臺提供的賬戶進行貨款支付，由第三方通知賣家貨款到達并進行發貨；買方檢驗物品后，就通知付款給賣家，第三方再將款項轉至賣家賬戶。有研究者認為第三方支付實質上作為信用中介，為交易的支付活動提供一定的信用保障，從而消除由于買賣雙方不對稱信息而產生的信用風險問題。

二、人工智能在支付清算領域的應用場景

通過人工智能創新支付業務的優勢主要表現在以下幾個方面：一是人工智能創新支付方式。以人工智能為代表的人臉識別、語音識別、生物識別技術正改變傳統支付方式，激勵創新支付手段，促使銀行、非銀行支付機構創新智能支付服務。二是人工智能提升用戶支付體驗。通過“智能語音”服務、生物識別身份認證、智能投資顧問等方式為客戶帶來更快捷、更便利、更智能的操控體驗，進一步提升了客戶服務水平、節約了人工運營成本。三是人工智能提高支付運營效能。通過現實人臉圖像與聯網核查圖像、客戶身份證圖像交叉比對，由人工智能算法引擎完成身份認證，從而加強了金融服務供給、提升了金融服務效率、提高了支付運營效能。目前，隨著人工智能在金融行業的滲透，已廣泛應用于賬戶、工具、系統、監管等支付領域。

（一）智能賬戶

賬戶體系是金融交易的核心，也是支付業務的基石。通過人工智能的圖譜計算技術，將賬戶進行聚類和關聯分析，基于協同賬戶準確把握企業畫像，全面獲取金融服務的需求和精準識別支付清算的風險。從信息平臺用戶體系到交易平臺交易賬戶與支付賬戶分離，再到交易平臺交易賬戶與支付賬戶關聯。通過關聯銀行Ⅱ、Ⅲ類賬戶與支付賬戶，有利于銀行和非銀行支付機構創新獲客、活客、資金運營、交易金融等業務模式，加快實現互聯網化、場景化和平臺化經營。

此外，通過人工智能自動化程度可以提高客戶驗證的效率。同時，通過“人工智能＋區塊鏈技術”可實現數字化身份信息的安全、可靠管理，在保證客戶隱私的前提下提升客戶識別的效率并降低成本。通過程序化記錄、儲存、傳遞、核實、分析信息數據，可省去大量人力成本、中介成本，提高準確性和安全性，所記錄的信用信息更為完整、難以造假。

（二）智能支付工具

傳統的POS終端在過去十幾年一直保持形式和內容不變，存在升級麻煩、功能單一、擴展性差、缺乏互動性等一系列問題，已經不能滿足場景化和個性化支付的需求。隨著智能移動POS技術的發展，不同商業模式參與方都可以參與智能化平臺個性化應用，如集成從傳統的收銀、小票打印，到刷卡、二維碼等多種支付解決方案，如從會員管理到營銷管理等，并可以創造出更多的特色化服務。

移動智能終端是推動線上線下場景融合、提升支付服務水平和服務能力的基本保障。智能終端將推進支付的線上線下融合。首先，智能終端對接了用戶移動支付的需求，能夠提供便利的移動支付方式。其次，智能終端以移動支付為基礎入口，連接了商戶和消費者，讓商戶能夠得到記錄消費者行為的精準消費信息，進行精準營銷。這能夠幫助實體店通過互聯網觸摸到消費者，并與之建立全渠道、深層次的線上互動，增強體驗功能，發展智慧消費。

（三）智能清算系統

目前，構建企業級支付系統是實現企業戰略轉型與業務創新的需要。通過植入智能終端設備，對內統一支付結算平臺內置智能路由，實現公司內部各系統統一接口，并根據不同業務規則選擇最優路由支付，實現高效結算、智能對賬。對外可集成多家支付平臺，并為企業用戶提供更多支付通道。

通過人工智能技術，設計支付結算系統智能選擇入款、出款渠道，從而提高支付成功率，降低網關成本。網關會通過自動化、智能化分析用戶選擇的支付方式確定用來完成該操作合適的支付渠道。綜合考慮收費、渠道的可用性等因素，通過深度學習算法，知識圖譜計算來選擇最優方案，如實現網上支付智能化。

（四）智能監管

金融領域已經采用不同計算機預測算法，通過人工智能技術來進行風險模型分析，應用于例如VaR、信用評級、風險準備金、長尾風險、行為分析、反洗錢等領域。其中運用到的算法包括：在線過程分析（OLAP）、聚類、相關性分析、決策樹、熱點分析、神經網絡、預測模型、畫像技術、自組織網絡、網絡數據挖掘，等等。

人工智能技術的出現將有效提升上述算法和模型的精度，提供更加有效的風險評估。一是通過人工智能反欺詐，人工智能自動挖掘文字、數據和影像等信息進行深度理解，發現并標注風險警示；二是通過人工智能實現信用風險管理，人工智能可以優化風險模型，并求解各變量間量化指標；三是通過人工智能防范支付清算尾部風險，通過增強學習算法（也稱為Q-Learning算法）可將極端事件引入風險分析框架，通過智能化量化風險等級實現風險評價。

同時，企業在監管要求的指導下，也建立起符合智能監管的智能風控體系。整個智能風控的起點從獲取數據開始，其次是建立模型，其中最重要的是反欺詐和信用評定兩項工作。最后是將模型在實踐中不斷優化和迭代，即機器學習。

三、人工智能保障支付的安全

無論是移動支付還是刷臉支付，需要解決的一個核心問題是什么？是支付安全，是支付發生風險后客戶資金損失的賠付問題。安全是關鍵，賠付是客戶痛點。刷臉支付依然面臨這個問題。解決刷臉支付安全問題，取得消費者放心使用依靠什么呢？必須依靠AI技術，在支付安全上特別是移動網路和刷臉支付安全保障上人工智能最有用武之地。

支付寶和微信兩大支付平臺一直在探討人工智能用于保障支付安全問題。2019年5月28日下午消息，支付寶宣布升級保障計劃，如果經AI審核符合相應條件，將能實現“賠付秒到賬”。

“秒賠”服務基于支付寶的AI技術。如果用戶遭遇賬戶異常，可撥打客服電話95188或在支付寶賬單頁申訴，并提供相應資料。如果資料提供無誤，經系統核實確系賬戶被盜，會自動完成理賠，處理時長可縮短至“秒級”。在試運行期間，部分用戶甚至剛剛掛斷客服電話就收到了理賠款。

支付寶每一筆交易都會受到智能風控系統的保護，加上AI、生物識別等技術，目前支付寶的交易資損率已低于5/10000000（千萬分之五）。而即便發生了被盜的小概率的事件，支付寶也承諾100％全額賠付。

這一招就是要針對客戶的痛點和擔心之處，解決問題。其中賠付程序多，時間長，客戶耗不起時間，耽誤不起功夫，是一個不僅支付寶在內的所有服務業客戶的痛點。利用AI技術秒賠，是支付寶的創舉，這個升級是最能夠打動和吸引客戶的。