AI+шифрование платежей: новая парадигма цифровой трансформации

С углубленной интеграцией экосистемы Web3 и технологий искусственного интеллекта, область шифрования платежей переживает парадигмальный сдвиг от инструментальных свойств к экосистемной эмPOWERment. Этот отчет сосредоточен на передовых направлениях "шифрование платежей + ИИ", анализируя несколько типичных случаев, чтобы показать, как технологическая интеграция переопределяет процессы платежей, стимулы для пользователей и модели взаимодействия в экосистеме.

Ключ к интеграции технологий заключается в следующем: ИИ наделяет платежные системы динамическими решениями, блокчейн предоставляет ИИ-агентам надежную среду для выполнения, формируя замкнутый цикл "дата на блокчейне - умная обработка - поток ценностей". Согласно прогнозным данным, объем рынка ИИ-агентов, по ожиданиям, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, с совокупным годовым темпом роста 44,8%, при этом шифрование платежей, как носитель его ценности, перестраивает парадигму взаимодействия пользователей Web3. Цифровая трансформация традиционных сценариев ускоряется с помощью "платежей в криптовалюте + ИИ-экономического мозга" в качестве движущей силы.

Эта тенденция доказывает, что технологическое сотрудничество разрушает барьеры между ончейн и оффчейн, предоставляя воспроизводимые пути трансформации для таких областей, как DeFi и розничная торговля: ориентируясь на пользователя, связывая данные о стоимости с помощью шифрования, используя ИИ для реализации интеллектуального сотрудничества активов и действий, продвигая интернет-ценностей от концепции к критической точке масштабного применения.

Один. Механизм адаптации шифрования платежей к ИИ

Причина, по которой шифрование платежей стало предпочтительным путем выполнения для AI-систем, заключается в естественной синергии их рабочих механизмов. В отличие от традиционных методов платежей, Crypto может предоставить AI-агентам более высокую степень свободы вызова, более мощные возможности автоматизации и более высокую эффективность отклика, что делает его незаменимой инфраструктурой для реализации "умного выполнения".

Во-первых, поддержка Crypto-платежей осуществляется через автоматические вызовы, AI может напрямую создавать и управлять кошельками, выполняя такие действия, как платежи, авторизация и взаимодействие, что действительно реализует «машина как пользователь». Во-вторых, транзакции в цепочке обладают характеристиками открытости, прозрачности и отслеживаемости, каждая транзакция является надежными данными, что предоставляет реальную опору для объяснимости AI.

Кроме того, Crypto обладает совместимостью с несколькими цепями и возможностями микроплатежей, что соответствует высоким частотным и низким объемам платежей, необходимым для 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 further усиливает интеллектуальный ответ системы.

В общем, шифрование платежей является не только инструментом выполнения AI, но и важной частью его операционной стратегии и механизмов стимуляции. Сочетание этих двух аспектов открывает широкие возможности для последующих инноваций в продуктах и реализации бизнес-моделей.

Два. Анализ кейсов проекта

2.1 Пример 1: Инфраструктура Web3 для поддержки AI-платежей

Некоторый проект инфраструктуры Web3 создал для предприятий и разработчиков высокоэффективный интегрированный платежный инструментальный набор, который наделяет AI-агентов реальной экономической деятельностью, достигая глубокой интеграции шифрования платежей и интеллектуального выполнения. Его система поддерживает однокнопочное создание кошельков, вызов смарт-контрактов в цепочке и автоматизированное выполнение торговых операций, а также совместима с основными сетями, такими как Ethereum, Polygon, Solana и другими.

Особо стоит отметить, что проект предлагает возможность динамического переключения между цепочками. Когда сеть Ethereum сталкивается с перегрузкой, что приводит к резкому росту комиссии за транзакции и увеличению времени подтверждения, система может в реальном времени отслеживать состояние работы различных цепочек и, основываясь на многомерных данных, таких как комиссии и скорость транзакций, интеллектуально переключаться на более эффективные сети, такие как Polygon, при этом весь процесс не требует вмешательства человека, что значительно повышает эффективность и стабильность транзакций.

2.1.1 Примеры бренда молочного чая: программа лояльности с крипто-платежами на основе ИИ

Некоторый известный бренд молочного чая сталкивается с проблемой разрыва между традиционными платежами и стимулированием пользователей. Построив основанную на Solana программу лояльности, управляемую ИИ, этот бренд глубоко сочетает крипто-платежи с данными о поведении пользователей, достигая цифровой трансформации традиционного розничного сценария. Проект интегрирует автоматическое создание кошельков, бесшовный опыт транзакций и поддержку многосетевых технологий, используя ИИ для анализа потребительских данных и создания персонализированных маркетинговых стратегий, что значительно повышает вовлеченность пользователей и эффективность платежей.

Основная проблема:

• Традиционные платежи и программы лояльности разрознены, что не позволяет использовать преимущества крипто-платежей в стимулировании пользователей.
• Недостаток поддержки технологий ИИ затрудняет интеллектуальный анализ данных платежей и поведения пользователей.

Решение:

• шифрование платежей интеграция: автоматическое создание кошельков, бесшовный опыт транзакций, поддержка нескольких цепочек
• AI-приложения: анализ поведения, персонализированные рекомендации, динамическое стимулирование

Применение эффекта:

• Менее чем за 3 месяца более 15 000 участников присоединились к этой программе
• По сравнению с неучастниками, посещаемость магазинов лояльных участников увеличилась более чем на 244%
• Расходы лояльных участников в 3,5 раза выше, чем у неучастников.

Этот случай открыл новую розничную парадигму "шифрование платежей как стимул для пользователей": преобразуя потребительское поведение в цифровые активы, которые можно подтвердить и передавать на цепочке (, такие как награды NFT ), он не только увеличил уровень повторных покупок, но и создал децентрализованную экосистему участников.

Искусственный интеллект играет роль "центра данных" в этом процессе: он обеспечивает реализацию реального времени данных о платежах на блокчейне и их интеллектуальный анализ, а также снижает операционные расходы с помощью автоматизированных стратегий. Это предоставляет традиционным отраслям, таким как розничная торговля и общественное питание, воспроизводимый путь к трансформации: входя в шифрование платежей, используя алгоритмы ИИ в качестве двигателя, реконструировать замкнутый цикл "платежи-данные-стимулы", способствуя обновлению оффлайн-сценариев к цифровым и интеллектуальным.

2.2 Пример 2: AI-управляемый шифрование платежный протокол

Некоторые проекты представляют собой протоколы шифрования платежей, ориентированные на AI-агентов, которые стремятся предоставить кросс-чейн и высокодоступный уровень выполнения платежей. В отличие от традиционных платежных систем, этот проект не является единым приложением, а служит встроенным платежным интерфейсом для различных автоматизированных агентов, смарт-контрактов и приложений Web3. В настоящее время охватываются экосистемы нескольких цепей, таких как BNB Chain, Solana, TON, TRON, Stellar.

2.2.1 AI-управляемый путь выполнения платежей

Этот проект больше ориентирован на создание платежных возможностей, которые могут быть напрямую использованы ИИ. Его цель состоит в том, чтобы ИИ-агенты могли самостоятельно и безопасно выполнять реальные платежные задания, тем самым способствуя внедрению автоматизированных систем в реальные торговые сценарии. Когда пользователь отправляет ИИ команды на естественном языке, такие как "забронировать билет" или "купить кофе", ИИ может напрямую вызвать API для создания платежного запроса, выполнить распознавание суммы, выбор активов, кросс-цепное обмен и расчет, при этом процесс не требует вмешательства человека.

Его механизм включает в себя два ключевых элемента дизайна:

• Механизм распознавания намерений платежа ( KYA ): Система определяет, понимает ли ИИ действительно содержание задачи с помощью языковой модели, и проверяет, обладает ли он правом на выполнение платежа, чтобы предотвратить ошибочные действия и выполнение рискованных команд.
• Многоцепочечный интеллектуальный маршрутизатор: динамически выбирает оптимальный путь оплаты в зависимости от реальных сборов и загруженности сети, повышая эффективность транзакций

Эта структура позволяет различным AI-агентам не ограничиваться обработкой информации и рекомендациями, а действительно выполнять коммерческие действия, расширяя автономность и координационную эффективность для сценариев Web3.

2.2.2 Применение и интеграция экосистемы

• Расширение офлайн-сценариев: уже развернута система сканирования для платежей в странах Юго-Восточной Азии, AI-агент может полностью автоматически выполнять процессы сканирования, обмена, оплаты и т. д.
• Интеграция экосистемы токенов: поддержка различных видов оригинальных шифрования активов для участия в платежах, подключено более 10,000 торговцев, охватывающих электронные расходы, услуги повседневной жизни, цифровой контент и другие повседневные приложения.
• Сотрудничество между агентами: поддержка многомодульного сотрудничества, такого как "информационный агент генерирует заказ - платежный агент завершает оплату" интеллектуальная модель выполнения.

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 совместимость и уровень интеллекта платежной системы, но и приносит новую логику исполнения в экосистему Web3.

В будущем проект планирует расшириться до оффлайн-системы потребления, поддерживаемой Visa и Mastercard, создавая бесшовный мост между нативными пользователями Web3 и реальным платежным миром,进一步推动 "AI инициированный - Crypto расчет - завершение сейчас" платежной парадигмы.

2.3 Пример 3: Сотрудничество между платежной инфраструктурой и AI-агентской сетью

Некоторый ведущий в мире провайдер услуг инфраструктуры шифрования платежей заключил сотрудничество с децентрализованной сетью AI-агентов. Первый поддерживает мгновенный обмен фиатных валют и шифрования, охватывающий более 180 стран, с годовым объемом обрабатываемых транзакций более 15 миллиардов долларов. Второй позволяет разработчикам создавать, развертывать и монетизировать AI-агентов, его основной продукт — это платформа запуска AI-агентов в экосистеме Ethereum.

2.3.1 Синергетический эффект и техническая интеграция после сотрудничества

Глубокая координация платежей и AI-агента:

• Автоматизированный процесс торговли: пользователи могут с помощью команд на естественном языке активировать AI-агента, который вызывает платежный API для обмена фиатной валюты на шифрование и выполнения переводов по цепочке, без необходимости вручную управлять кошельком.
• Умное ценообразование и расчет: AI-агенты могут динамически настраивать цены на услуги в зависимости от рыночных колебаний, осуществляя расчеты в криптовалюте в реальном времени, поддерживая такие стабильные монеты, как USDC, ETH и основные активы.

Экосистема разработчиков, позволяющая использовать возможности:

• Низкокодовая интеграция: предоставляет готовые модули платежей, разработчики могут быстро интегрировать функции платежей в AI-агенты через API
• Кросс-цепная интероперабельность: поддержка нескольких цепей помогает AI-агентам расширять области применения, например, выполнять высокочастотную торговлю в экосистеме Solana

Обновление пользовательского опыта:

• Упрощение входа в фиатные деньги: пользователи без шифрования могут напрямую использовать фиатные деньги для покупки услуг AI-агента, что снижает порог входа в Web3.
• Прозрачность сделок: Записи транзакций в блокчейне можно проверить с помощью блокчейн-браузера, пользователи могут в реальном времени отслеживать статус платежа и результаты выполнения агентов.

2.3.2 Влияние на рынок и данные

• Рост пользователей: Сеть AI-агентов завершит свой первый полностью автономный хакатон в 2024 году, привлекая более 2000 разработчиков, после запуска ее платформы количество активных пользователей в месяц превысит 50000.
• Объем сделок: Платежная инфраструктура до приобретения обработала более 1,5 миллиарда долларов США, и после сотрудничества с сетью AI-агентов ее функции платежей в блокчейне, как ожидается, повысят эффективность сделок на 30%.
• Признание в отрасли: платёжная инфраструктура станет одной из первых в Европе, получивших лицензию MiCA на шифрование платежей в декабре 2024 года, что повышает доверие к её возможностям сотрудничества с сетью AI-агентов.

Это сотрудничество ознаменовывает новый этап слияния шифрования платежей и технологий ИИ. Интегрировав платежную инфраструктуру и децентрализованную платформу ИИ-агентов, стороны предоставили разработчикам и пользователям комплексное решение от создания и развертывания до монетизации. Несмотря на техническую сложность и проблемы соблюдения норм, эта модель сотрудничества предоставляет важную справку для умного развития экосистемы Web3.

Три. Проблемы отрасли и перспективы будущего

3.1 Основные вызовы

• Техническая сложность: необходимы прорывы в многопользовательском взаимодействии и оптимизации алгоритмов ИИ
• Риски соблюдения: различия в регуляторных рамках для шифрования платежей и технологий ИИ в разных странах значительны, необходимо сбалансировать инновации и соблюдение в рамках нескольких систем.
• Стоимость обучения пользователей: несмотря на то, что примеры показывают снижение барьеров, осознание «онлайн-кошельков и смарт-контрактов» у нешифрованных пользователей все еще требует долгосрочного развития.

3.2 Будущие тенденции

• Погружение в сцену и легкость: сосредоточение на высокочастотных сценариях, таких как микроплатежи, системы членства, торговля игровыми предметами и т.д., с помощью "AI+шифрование платежей" для повышения пользовательской лояльности.
• Стандартизация инфраструктуры: содействие взаимосвязи кросс-платформенных API, снижение затрат на интеграцию для разработчиков, формирование универсального технологического стека "платежи-агенты-данные"
• Слияние регуляторных технологий: AI-управляемый процесс проверки соответствия (, такой как автоматическое распознавание санкционных списков и мониторинг противодействия отмыванию денег )