新加坡，2026 年 9 月 15 日 /美通社/ -- 亚洲的金融机构正在重新考虑他们的人工智能方法。以下是 Google 的 Maxim Afanasyev 和 FOMO Pay 联合创始人 Zack Yang 撰写的文章，探讨了这一转变，以及 FOMO Pay 和 Google 如何合作为亚洲中小型企业带来由代理发起的自主支付。

亚洲已成为数字和人工智能采用的领导者，超越了受技术债务和遗留官僚主义拖累的发达市场。这种领导力基于该地区变革管理方式和人工智能创新意义的根本性转变。

例如，亚洲金融机构最初像发达市场的同行一样涌入人工智能领域，将人工智能视为具有一系列用例的标准 IT 项目，这些用例通常优先考虑利润率而不是部署难易度评估。但随后亚洲组织很快意识到，人工智能成功的正确方法看起来有所不同。

如今，大多数亚洲金融机构通过研究其客户、合作伙伴和竞争对手如何采用人工智能，以及这种采用如何改变行业（“新经济”）的含义来开始他们的人工智能之旅。

假设您经营一家小型企业，例如一家舒适的社区餐厅、一家体育用品零售商或一家汽车修理店。市场运作方式正在发生变化，原因就是代理人工智能。因此，亚洲的金融机构正在将人工智能战略转向帮助中小企业 (SMB) 适应这些不断变化的市场。

亚洲金融机构的这一“顿悟”时刻发生在几年前，当时他们意识到，将人工智能转型视为一组孤立的 IT 用例意味着加入 95% 的组织无法从人工智能获得积极回报的行列（麻省理工学院，2025 年，BCG，2025 年）。事实上，用例管道可能对开发人员来说很方便，但该方法忽略了业务环境、激励、价值主张甚至用例之间依赖关系的变化。生产力用例经常低于利润与易于部署的标准——让员工担心他们的工作或将基本服务外包给无薪客户（Frey，2026，Moradi 等人，2025）。专注于人工智能用例管道的组织陷入困境，因为员工和客户的动机被忽视。或者考虑一家银行部署人工智能代理来识别中小企业前景并向他们发送有关其传统金融产品的消息。竞争银行也在使用人工智能代理发送类似的消息，并且内容过多，潜在客户不仅对银行感到不满，而且失去了采取行动的动力（Iyengar，2020）。

随着亚洲组织的发展历程，领导层意识到，人工智能代理在评估生产力提升时，无需考虑人类环境带来的风险，而是带来挑战而不是价值。另一方面，他们观察到，随着人工智能在亚洲各地的普及，它不仅改变了我们的经济，也改变了我们社会的思维和行为方式。在这个新世界中，专注于解决前代理（“旧经济”）用例的金融公司面临着其产品与更广泛的市场无关的风险，类似于几十年前的柯达和百视达。将人工智能战略从关注内部优化转向为客户提供新的价值主张的必要性变得显而易见。

帮助亚洲金融机构接受这种新思维方式的原因包括支持性和进步性的监管环境（想想新加坡的 Mindforge 项目）、在日常生活中迅速采用人工智能代理的年轻且移动优先的人群（亚洲的平均年龄约为 30 岁，而发达市场的平均年龄为 40 至 45 岁）、促进新想法的区域多样性、过去二十年经济快速变化带来的固有敏捷性以及广泛的金融科技社区。随着某些亚洲市场的人工智能采用率达到 60% 以上（斯坦福大学，2026 年），当地金融机构首先认识到，当组织不再将其视为技术 IT 项目，而是培育能够快速、业务驱动适应的去中心化文化时，人工智能转型就会蓬勃发展（Afanasyev，2026）。这种文化自然包括基于人工智能治理原则和人机交互的护栏。新的思维方式加速了人工智能在亚洲的成功，亮点包括“人工智能公益”案例研究，例如泰国 SCB Abacus，它利用数据为更多人提供信贷服务，或印度尼西亚 Amar

Bank ，为服务不足的客户提供数字银行服务。吸取的教训之一是，人工智能在用于公益事业（例如帮助中小企业发展业务）时回报最佳。对于为亚洲经济提供动力的约 2 亿中小型企业来说，领先金融组织人工智能议程的这一重点是个好消息。

让我们考虑一个例子：考虑新加坡荷兰村附近一家小餐馆的付款流程。当人工智能代理决定为餐厅重新订购食材时，仅创建采购订单是不够的。代理需要付费。自动地，无需人工来决定哪种铁路最有效：卡、银行转账或稳定币。今天的大多数支付系统并不是为此而构建的。它们是为分析、点击、确认和验证的人类而构建的。随着人工智能代理成为商业的积极参与者，底层基础设施需要迎头赶上，才能让小企业保持竞争力。

FOMO Pay 和 Google Cloud 正在针对此类用例构建解决方案。 2026 年 3 月，FOMO Pay 推出了 FOMO AI Soundbox，这是新加坡首款在单一销售点 (POS) 接受银行卡、PayNow、电子钱包和稳定币的单一设备。但设备本身只是故事的一部分。在它的下面有一个商家门户，可以捕获整个平台上每笔交易的模式，还有一个正在开发的人工智能层，可以为商家提供真正的业务洞察，而无需他们聘请分析师或构建复杂的系统。对于一直依靠手动流程和直觉运行的中小企业来说，这是一个有意义的转变。这一转变为中小企业提供了以前只有大公司才能使用的功能。 FOMO Pay 认为，支付轨道不仅应该快速且互联，而且还应该足够智能，以支持人工智能代理、企业和消费者合一移动的世界。

为了进一步改进该解决方案，FOMO Pay 采用了 Google 的代理支付协议 (AP2)，这是一种新兴的开放标准，用于由代理发起的自主支付。在早期的实施演示中，餐厅设定了一个简单的规则：当卷心菜库存降至 10 单位以下时，系统会自动识别合适的供应商，重新订购并付款。代理监控库存、下订单并以最少的人工干预完成付款。当商家和供应商都是 FOMO Pay 的参与者时，结算将作为直接内部转账进行。这是整个采购和付款工作流程如何独立运行的初步了解。下一代支付基础设施不应该只是转移资金。它应该做出决策：可编程、智能，并为代理代表企业进行交易的世界做好准备。

然而，代理支付需要明确的护栏。 AP2 通过加密签名的授权和用户批准的授权来解决这个问题，这些授权将代理与预定义的商家、金额和条件绑定在一起。在发布任何命令之前，都需要得到明确的人类同意。然后，每笔交易都会生成一个签名的审计跟踪，以支持验证和争议解决。在这个模型中，交易锚定于确定性的意图证明，而不是人工智能系统的概率输出。

这项工作树立了采用“客户需求第一”的人工智能采用方法的典范，并与一些传统金融机构中仍然存在的 IT 主导的人工智能用例形成了鲜明对比。 FOMO Pay 的方法基于业务、转型和技术框架（Afanasyev、Milind，2026）。对于商业——分析变化的环境并重新定义公司的模式、对客户的价值以及在 Agentic AI 世界中的竞争优势。对于转型——在组织内部和外部建立正确的流程和工作方式。最后，对于技术来说，确定工具和技术合作伙伴以使这一切发挥作用。

FOMO Pay 等亚洲组织已经从“旧经济”的人工智能用例管道转向分析客户、合作伙伴和对手对人工智能的采用如何改变商业模式。这种方法自然关注客户需求、公益事业和“新经济”的需求，是亚洲在人工智能领域处于领先地位的秘密来源——与发达市场中与人工智能作斗争的传统组织形成鲜明对比。

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