美联储理事克里斯托弗·沃勒表示，人工智能可能改变跨境支付的处理方式，并让AI智能体直接发起零售、企业间乃至机器之间的小额支付。对支付机构而言，这既可能降低处理成本、改善交易筛查，也会带来身份验证、责任归属和网络安全等新问题，现有规则或需调整。
沃勒于周二下午在迈阿密举行的Sibos 2026支付会议上发表演讲。会议由环球银行金融电信协会（SWIFT）主办。作为负责美联储支付业务的理事之一，沃勒认为，大语言模型及其自主执行能力的进展值得关注，但行业需要同步完善政策和操作规范。
AI筛查有望减少跨境支付误拦截
沃勒指出，大语言模型具备一定的上下文识别能力，可用于改进制裁筛查和反洗钱系统。相关技术有望帮助支付机构更有效地拦截非法交易，同时减少合规交易被错误阻止的情况。
他提到，研究已显示AI可以显著降低针对可疑活动的误报。这能让机构把更多资源用于调查复杂、高风险案件，也有助于合法交易以更少阻碍完成。对跨境支付而言，筛查准确度会影响交易处理效率，也关系到机构如何配置合规资源。
支付路由则是另一项潜在应用。跨境交易需要在成本、速度和可靠性之间权衡，还要处理货币兑换与流动性安排。沃勒表示，如果AI智能体获得适当的数据和决策标准，可能更有效地解决这类复杂的优化问题。
智能体支付改变身份验证问题
沃勒表示，AI智能体可能参与多种支付活动，包括消费者本人发起的零售交易、经消费者授权后代为付款的交易，以及企业之间的支付。AI系统查询在线数据库时，还可能产生机器对机器的小额付款。
这些应用可能提高生产效率，但支付验证的核心问题也会随之改变。传统流程主要确认买方是否为获授权的付款人；在智能体支付中，机构还必须确认AI代理是否得到买方授权、授权范围是什么，以及交易发生后由谁承担责任。
沃勒认为，新的身份验证方式不可或缺。欺诈风险和责任认定也需要纳入支付系统设计。演讲中，他没有支持某一项具体的监管或监督措施，而是表示，电子商务责任等现有框架可以根据新场景进行调整，同时也可以测试和完善新的做法。
网络攻击的不对称性仍是难点
沃勒称，AI可能增加网络攻击的数量与复杂程度，相关担忧有现实依据。支付机构也可以利用AI防御攻击，但攻防双方并不对称：攻击者只需找到一个关键漏洞，支付系统运营方和服务商却必须保护大范围的系统与服务。
他表示，这种差异要求行业谨慎推进AI应用，并将其用于加强支付系统安全。沃勒没有提出具体监管方案，但强调，支付创新需要与安全、完整性和稳定性相平衡，因为这些因素关系到公众对支付体系的信任。
随着AI智能体开始承担交易发起和支付路由等任务，金融机构及监管者面对的不只是技术效率问题，还包括授权验证、责任划分、欺诈防范和系统防护。沃勒的演讲未明确哪些新规则会落地，具体安排仍有待行业和监管部门进一步讨论。