蚂蚁AI"一纵一横"战略及支付业务AI化改造挑战分析

根据公开资料，蚂蚁集团在AI战略布局上呈现**“一纵一横”**的脉络：

聚焦健康、金融、支付等核心领域；覆盖更多应用场景和生活服务领域[1][2]。作为蚂蚁的核心腹地，支付业务的AI化改造面临着多重挑战：

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传统支付系统侧重"安全、合规、低延迟"，而AI应用侧重"自然语言理解、预测、自动化"。两者的技术架构、接口、数据流需要重新设计，避免系统耦合度过高导致性能瓶颈[3]。

支付场景极为多样（外卖、商超、跨境、线下零售等），模型需要在不同业务场景下保持一致性。由于地域、语言、消费习惯差异，单一模型往往难以覆盖全部场景[3]。

随着智能体经济兴起，支付需要支持新的分配与结算机制。传统支付模式可能不再适用，需重新设计支付基础设施以支撑协作网络[4]。

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金融监管对AI的使用（尤其是决策自动化）仍在探索阶段，政策可能出现频繁变动，给技术迭代和产品上线带来不确定性[3][5]。

AI在决策链中的每一步都必须满足监管要求（反洗钱、风险控制、数据合规）。算法模型需要可解释、可审计，且必须满足金融监管对"黑箱模型"的限制[3]。

对外支付、跨境交易的AI化需要符合不同国家/地区监管，涉及跨境数据流、反洗钱合规等，增加合规成本[3]。

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蚂蚁需要与千问App、淘宝闪购、Rokid、大麦、阿里云百炼等多家合作伙伴对接ACT（Agentic Commerce Trust Protocol）协议。每个合作方在技术栈、接口标准、业务流程上存在差异，导致对接成本高、迭代周期长[3][4]。

ACT虽提供统一语言，但行业内普及率有限，其他支付服务商和商家需要自行实现协议，导致生态碎片化[3]。

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AI改造需要支付、技术、产品、风险、合规等多部门协同。如何在激励机制中兼顾短期业务目标与长期AI能力积累，是组织面临的治理难题[6]。

AI领域需要大模型、算法、数据标注、评测、合规等多维人才。蚂蚁虽已投入近千人医学团队和评测团队，但在支付领域的深度专业人才仍相对稀缺[3]。

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AI支付场景需要大规模实时推理，算力成本高。同时，数据获取（支付交易日志、用户行为）需要严格的隐私合规处理，导致成本双倍[3]。

传统支付业务利润率相对稳定，AI投入后收益周期不确定。管理层需要在"投入太多"与"犹豫不敢投入"之间找到平衡点[1][6]。

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AI交互模式虽提升便利性，但用户对智能体的信任、隐私担忧和对新支付方式的熟悉度仍是推广障碍[4]。

在AI技术快速迭代的竞争环境中，蚂蚁仍处于"追赶者"位置，需要保持紧迫感与危机意识[6]。

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蚂蚁集团正在通过以下方式应对挑战：

• 推出"AI Credit"特别激励方案
  ，激励在AI方向有开创性贡献的团队与个人[6]
• 持续投入基础技术研发
  （2024年研发投入超234亿），发布万亿参数大模型Ling-1T和Ring-1T[2]
• 构建智能风控等核心技术
  ，巩固支付与金融优势[5]
• 推动组织变革
  ，成立AGI部门，推出"Plan A"AI人才专项计划[2]

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[1] 腾讯网 - 蚂蚁下一个十年：韩歆毅详解"支付、金融、健康"三条腿战略

[2] 网易新闻 - 蚂蚁AI：窄门与宽路

[3] 21经济网 - 从沉寂到进击：蚂蚁AI押注"两朵花"

[4] 搜狐 - 蚂蚁集团AI大将徐鹏离职：NextEvo的未来趋势与挑战

[5] 今日头条 - 蚂蚁集团发布2024年消费者权益保护年报

[6] 品玩 - 蚂蚁集团推出"AI Credit"激励方案推动全面AI化转型