AI+шифрование платежей: новая парадигма цифровой трансформации

С углубленной интеграцией экосистемы Web3 и технологий искусственного интеллекта, сфера шифрования платежей переживает парадигмальный сдвиг от инструментальных свойств к экосистемной способности. Эта статья сосредоточена на передовом направлении "шифрование платежей + ИИ", анализируя несколько типичных примеров, чтобы выявить, как интеграция технологий перестраивает процессы платежей, стимулы для пользователей и модели взаимодействия в экосистеме.

Суть интеграции технологий заключается в следующем: ИИ наделяет платежные системы динамическими возможностями принятия решений, а шифрование предоставляет ИИ-агентам надежную среду для исполнения, формируя замкнутый цикл "вывод данных на блокчейн - интеллектуальная обработка - поток ценностей". Согласно прогнозам, объем рынка ИИ-агентов, по ожиданиям, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, с ежегодным темпом роста 44,8%. Шифровая оплата, как носитель ценности, преобразует парадигму взаимодействия пользователей Web3 - цифровая трансформация традиционных сценариев ускоряется с помощью "шифровых платежей + ИИ-экономического мозга".

Эта тенденция еще раз подтверждает, что технологическая синергия разрушает барьеры между ончейном и оффчейном, предоставляя воспроизводимые пути трансформации для таких областей, как DeFi и розничная торговля: ориентируясь на пользователя, связывая ценность данных с помощью шифрования платежей, используя ИИ для достижения умной синергии активов и поведения, продвигая интернет-ценностей от концепции к критической точке масштабного применения.

Один. Почему шифрование платежей подходит для ИИ? - Механизм на основе интеграции преимуществ

Причина, по которой шифрование платежей стало предпочтительным способом выполнения для систем ИИ, заключается в естественной синергии в механизме работы. По сравнению с традиционными способами платежей, Crypto может предоставить агентам ИИ большую свободу вызова, более сильные автоматизированные возможности и более высокую эффективность отклика, что является незаменимой инфраструктурой для реализации "умного выполнения".

Во-первых, Crypto-платежи поддерживают автоматический вызов нативных функций, AI может напрямую создавать и управлять кошельками, выполнять платежи, авторизацию, взаимодействие и т.д., действительно реализуя "машина как пользователь". Во-вторых, транзакции в цепочке обладают открытым и прозрачным, а также отслеживаемым характером, каждая транзакция является надежными данными, предоставляя реальные точки опоры для объяснимости AI.

Кроме того, Crypto обладает совместимостью с несколькими цепочками и возможностью микроплатежей, что соответствует высокочастотным и низкосуммовым требованиям платежей ИИ в различных сценариях; в то же время, само поведение на цепочке также может быть проанализировано и использовано ИИ, формируя замкнутый механизм платежей-данных-обратной связи, что дополнительно усиливает интеллектуальный отклик системы.

В общем, шифрование платежей является не только инструментом реализации ИИ, но и важной частью его стратегии работы и механизма стимулов. Сочетание этих двух аспектов предоставляет широкие возможности для последующих инноваций в продуктах и реализации бизнес-моделей.

Два. Анализ случаев проектов

2.1 Пример 1: Инфраструктура Web3 для поддержки AI-платежей

Некоторый поставщик Web3 инфраструктурных услуг создал эффективный интегрированный платежный инструмент для бизнеса и разработчиков, предоставив AI-агентам реальные экономические возможности, что позволяет добиться глубокого слияния шифрования платежей и интеллектуального выполнения. Его система поддерживает однокнопочную генерацию кошельков, вызов смарт-контрактов на блокчейне, автоматическое выполнение сделок и совместимость с основными сетями, такими как Ethereum, Polygon, Solana.

Особо стоит отметить, что данная платформа предоставляет возможность динамического переключения между цепочками. Когда из-за congestion сети Ethereum комиссия за транзакции резко возрастает, а время подтверждения продлевается, система может в реальном времени отслеживать состояние работы различных цепей и, основываясь на таких многогранных данных, как комиссия, скорость транзакций и др., интеллектуально переключаться на более эффективные сети, такие как Polygon, без необходимости ручного вмешательства, что значительно повышает эффективность и стабильность транзакций.

В продвижении интеграции шифрования платежей и ИИ эта платформа достигла значительных результатов. Ниже представлен анализ случая сотрудничества с известным брендом молочного чая:

Основная суть: этот бренд молочного чая сталкивается с проблемой разрыва между традиционными платежами и стимулированием пользователей. С помощью технологии блокчейн была создана программа лояльности на базе Solana, управляемая ИИ, которая глубоко сочетает крипто-платежи с данными о поведении пользователей, обеспечивая цифровую трансформацию традиционных розничных сцен. Проект интегрирует автоматическое создание кошельков, бесшовный опыт транзакций и поддержку многосетевых технологий, используя ИИ для анализа данных о потреблении и генерации персонализированных маркетинговых стратегий, что значительно повышает вовлеченность пользователей и эффективность платежей.

Решение:

1. шифрование платежная интеграция

   • Автоматическое создание кошелька: при регистрации пользователя создается шифрование кошелька, поддерживающего основные криптовалюты.
   • Бесшовный опыт交易: процесс оплаты не требует ручной обработки Gas-费, информация о сделке в реальном времени записывается в цепочку.
   • Поддержка нескольких цепочек: совместимость с такими блокчейн-сетями, как Ethereum, Polygon и другими.

2. Применение ИИ

   • Анализ поведения: создание профиля пользователя на основе данных о сумме потребления, частоте, категориях, времени и т.д.
   • Персонализированные рекомендации: предоставление эксклюзивных предложений на основе пользовательского профиля, рекомендации новых товаров для пробы на основе истории покупок.
   • Динамическое стимулирование: корректировка коэффициента обмена баллов в зависимости от активности, выдача бонусов для удержания ушедших пользователей

Применение результатов:

• За менее чем 3 месяца в программу уже вошло более 15 000 участников.
• По сравнению с не членами, посещаемость магазинов лояльных членов увеличилась более чем на 244%.
• Расходы лояльных членов на 3,5 раза превышают расходы не членов.

Моделирование инноваций и отраслевые инсайты:

Этот случай стал новаторской моделью розничной торговли "шифрование платежей как пользовательское вознаграждение": преобразуя потребительское поведение в цифровые активы, которые могут быть зафиксированы на блокчейне и переданы (например, награды в виде NFT), он не только повысил уровень повторных покупок пользователей, но и создал децентрализованную экосистему членов.

Технология ИИ играет роль "центра данных" в этом процессе: она обеспечивает реализацию мгновенного внедрения данных о платежах в блокчейн и их интеллектуальный анализ, а также снижает операционные затраты с помощью автоматизированных стратегий. Это предоставляет традиционным отраслям, таким как розничная торговля и общественное питание, воспроизводимый путь трансформации: вход через шифрование платежей, двигатель на основе алгоритмов ИИ, перестройка замкнутого цикла "платеж - данные - стимулы", способствуя переходу офлайн-сценариев к цифровизации и интеллектуализации.

2.2 Пример 2: AI-управляемый шифрование платежный протокол

Некоторые проекты представляют собой шифрование платежного протокола, нацеленного на AI-агентов, стремящегося предоставить многосетевой, высокодоступный уровень выполнения платежей. В отличие от традиционных платежных систем, этот проект не является единым приложением, а представляет собой встраиваемый платежный интерфейс, обслуживающий различные автоматизированные агенты, смарт-контракты и приложения Web3. Проект быстро расширяется с конца 2024 года и в настоящее время охватывает многосетевую экосистему, включая BNB Chain, Solana, TON, TRON, Stellar.

AI-управляемый путь выполнения платежей:

В отличие от других случаев использования ИИ для аналитических рекомендаций, этот проект больше сосредоточен на создании платежных возможностей, которые ИИ может вызывать напрямую. Другими словами, его цель состоит в том, чтобы ИИ-агенты могли автономно и безопасно выполнять реальные платежные задачи, тем самым способствуя внедрению автоматизированных систем в реальные сценарии сделок. Когда пользователь отправляет команды на естественном языке, такие как "зарезервировать билеты" или "купить кофе" через ИИ, ИИ может напрямую вызывать API для генерации платежного запроса, завершать определение суммы, выбор активов, обмен между цепями и расчет, все это без участия человека.

Его механизм включает в себя два ключевых дизайна:

1. Механизм распознавания намерений платежа (KYA): система с помощью языковой модели определяет, действительно ли ИИ понимает содержание задачи и проверяет, обладает ли он правами на платеж, чтобы предотвратить ошибочные операции и выполнение рискованных команд;
2. Многоцепочечный умный маршрут: в зависимости от реальных сборов и загруженности сети динамически выбирает оптимальный платежный путь, повышая эффективность транзакций.

Эта архитектура позволяет различным AI-агентам не ограничиваться обработкой информации и рекомендациями, а действительно выполнять коммерческие действия, что расширяет автономию и совместную эффективность в сценариях Web3.

Применение и интеграция экосистемы:

С 2024 года проект запустил дорожную карту "AI Payment as IT Foundation", расширяя применение в нескольких странах и экосистемах:

1. Расширение офлайн-сценариев: система сканирования QR-кодов для платежей уже внедрена в Юго-Восточной Азии, AI-агент может полностью автоматически завершать процесс сканирования, обмена, оплаты и т.д.
2. Интеграция экосистемы токенов: поддержка многих типов родных шифрования активов для участия в платежах, уже подключено более 10,000 торговцев, охватывающих электронные потребления, услуги для жизни, цифровое содержание и другие повседневные приложения.
3. Сотрудничество между агентами: также поддерживается сотрудничество нескольких модулей агентов, таких как "информационный агент генерирует заказ - агент по платежам завершает оплату" в рамках интеллектуальной модели выполнения.

Отраслевое значение и перспективы будущего:

Данный проект демонстрирует стандартизированный путь "AI agent-to-pay": абстрагирование платежей как услуги, которую агенты могут вызывать по мере необходимости и автоматически выполнять. Эта архитектура не только повышает компоновку и уровень интеллекта платежной системы, но и приносит новую логику исполнения в экосистему Web3.

В будущем проект планирует расшириться на оффлайн-системы потребления, поддерживаемые Visa и Mastercard, создавая бесшовный мост между нативными пользователями Web3 и реальным миром платежей, что дополнительно продвинет парадигму платежей "AI инициирует - Crypto расчеты - завершение сейчас".

2.3 Пример 3: Сотрудничество децентрализованной сети AI-агентов и инфраструктуры шифрования платежей

Некоторый ведущий в мире поставщик услуг инфраструктуры шифрования платежей заключил сотрудничество с децентрализованной сетью AI-агентов. Первый поддерживает мгновенный обмен фиатной валюты и шифрования, охватывающий более 180 стран, с годовым объемом обрабатываемых транзакций свыше 15 миллиардов долларов. Второй позволяет разработчикам создавать, развертывать и монетизировать AI-агентов, его основным продуктом является платформа запуска AI-агентов в экосистеме Ethereum.

Синергия и технологическая интеграция после сотрудничества:

1. Глубокая координация платежей с AI-агентами

   • Автоматизированный процесс торговли: пользователи запускают AI-агента с помощью команд на естественном языке (например, "купить ETH на 100 долларов"), который вызывает API платежей, выполняя обмен фиатной валюты на шифрование и осуществляя перевод на блокчейне без необходимости ручного управления кошельком.
   • Умное ценообразование и расчет: ИИ-агенты могут динамически корректировать цены на услуги в зависимости от рыночных колебаний, обеспечивая мгновенные расчеты по шифрованию валют, поддерживая стабильные монеты, такие как USDC, ETH и основные активы.

2. Экосистема разработчиков, наделяющая полномочиями

   • Низкокодовая интеграция: предоставляет готовые модули оплаты (например, встроенное окно оплаты), разработчики могут быстро интегрировать функции оплаты в AI-агента через API.
   • Кроссчейн-совместимость: поддержка нескольких цепочек (таких как Solana, Polygon) помогает AI-агентам расширять области применения, например, выполнять высокочастотную торговлю в экосистеме Solana.

3. Улучшение пользовательского опыта

   • Упрощение входа с фиатными деньгами: пользователи без шифрования могут напрямую использовать фиатные деньги для покупки услуг AI-агента, что снижает порог входа в Web3.
   • Прозрачность сделок: Записи транзакций на цепочке можно проверить через блокчейн-браузер, пользователи могут в реальном времени отслеживать статус платежа и результаты выполнения через代理.

Рынок влияние и данные:

• Рост пользователей: Платформа AI-агентов завершила первый полностью автономный хакатон в 2024 году, привлекая более 2000 разработчиков, после запуска платформы AI-агенты количество активных пользователей в месяц превысило 50 000.
• Объем сделок: Поставщик платежных услуг до приобретения обработал более 1,5 миллиарда долларов США в сделках, а после сотрудничества с платформой AI его функция платежей в цепочке, как ожидается, повысит эффективность сделок на 30%.
• Признание в отрасли: Поставщик платежных услуг стал одной из первых в Европе шифрования платежных компаний, получивших лицензию MiCA в декабре 2024 года, что увеличивает его доверие к сотрудничеству с платформой AI-агента.

Это сотрудничество знаменует собой новый этап слияния шифрования платежей и технологий ИИ. Объединив платежную инфраструктуру и децентрализованную платформу ИИ-агентов, стороны предоставляют разработчикам и пользователям полное решение для создания, развертывания и монетизации. Несмотря на техническую сложность и проблемы соблюдения норм, эта модель сотрудничества предоставляет важные ориентиры для интеллектуального развития экосистемы Web3.

Три. Проблемы отрасли и перспективы на будущее

3.1 Основные вызовы

• Техническая сложность: необходимо преодолеть многосетевую координацию и оптимизацию алгоритмов ИИ
• Риски соблюдения: различия в регуляторных рамках для шифрования платежей и технологий ИИ в разных странах значительно отличаются, необходимо сбалансировать инновации и соблюдение в многосистемной среде.
• Затраты на образование пользователей: несмотря на то, что примеры показывают снижение порога, восприятие "онлайн-кошельков, смарт-контрактов" у нешифрованных пользователей все еще требует времени.