「AI代付」可能快一時，錢包「智」後悔：Visa與Mastercard Agent搶錢大作戰
AI Pays the Piper, Your Wallet Faces the Music: Visa and Mastercard's Digital Agents in a Cash Grab Free-for-all
引言：當 AI 不只動口，更能動「錢包」
想像一下未來：你的個人 AI 助理不僅能處理郵件、規劃行程，更能化身為購物代理，為你「尋找、挑選、購買」心儀商品，甚至直接完成付款。這曾是科幻小說的場景，如今正被支付巨頭 Visa 和 Mastercard 加速推向現實。透過 Visa 的「Intelligent Commerce」平台和 Mastercard 的「Agent Pay」計畫，一個由 AI 驅動的無縫購物與支付體驗似乎觸手可及。
這些公司宣稱，這將是前所未有的便捷革命。然而，身為長期關注科技趨勢與數據風險的觀察者，我們必須深入探討：在這場由 AI 主導的消費變革中，我們需要用多少隱私和控制權來換取所謂的「便利」？
支付巨頭的 AI 藍圖：從理想到場景
Visa 與 Mastercard 的核心構想，是讓 AI 代理程式（Agent）成為消費者的延伸。它們期望 AI 能深度理解你的購物偏好——鍾愛的品牌、能接受的價位、常購的品類——然後在你授權下，自主完成從商品研究到最終支付的完整流程。
場景一：便捷生活的想像 試想，週末家庭聚餐，你只需對 AI 助理說：「幫我預訂一家評價 4 星以上、人均消費 300 元內、提供素食選項的義大利餐廳，週六晚上 7 點，4 位。」AI 助理迅速篩選資訊、確認空位、甚至直接使用綁定的「AI-Ready Card」支付訂金完成預定，全程無需你費心瀏覽網頁或撥打電話。這正是 AI 代理支付所承諾的極致便利。
為實現這一願景，兩大巨頭不約而同地將「權杖化」（Tokenization，亦稱代碼化、令牌化）技術置於安全核心。這項技術早已應用於 Apple Pay 等行動支付中，其原理是用一個獨特的數位標識（即「權杖」）替代你真實的信用卡號碼（FPAN）。交易過程中傳輸和儲存的是權杖，而非敏感卡號，從而降低資料外洩風險。Visa 將其應用稱為「AI-Ready Cards」，Mastercard 則推出了「Agentic Tokens」。這些不僅僅是簡單的權杖，更是與特定 AI 代理、特定使用者身份綁定的「數位憑證」。
為了緩解使用者對於 AI 可能「失控消費」的擔憂，兩家公司都強調將賦予使用者看似周全的控制權。使用者可以預先設定各種「安全韁繩」，例如：消費限額、使用範圍、交易類型與頻率、以及隨時撤銷權限的能力。此外，交易相關的「訊號」會被即時共享給支付網路（如 VisaNet），以便進行即時的風險評估、異常交易攔截和後續的爭議處理。從表面上看，使用者似乎掌握著最終的控制權。
產品現狀：仍在藍圖與合作階段
但值得注意的是，無論是 Visa 的「Intelligent Commerce」[Visa Newsroom, Apr 2025] 還是 Mastercard 的「Agent Pay」[TechCrunch, Apr 2025]，目前都更像是處於概念驗證、框架搭建和生態合作夥伴招募的階段，而非已大規模進入消費市場的成熟產品。它們更側重於提供底層技術與標準，邀請銀行、金融科技公司、AI 開發商和商家加入，共同構建未來的 AI 支付生態。因此，儘管支付巨頭已為 AI 支付描繪了宏偉藍圖，但距離普通消費者能普遍使用這些智能代理完成日常購物和支付，顯然還需要克服技術完善、生態建設和市場教育等多重挑戰。
這些新系統的核心驅動力在於解決當前數位商務中的痛點，並抓住新興機會：
消除購物流程中的摩擦： 當前的線上購物體驗，即使有 AI 助理或聊天機器人參與，往往在推薦商品後仍需使用者跳轉至結帳頁面手動完成支付 。這不僅打斷了使用者體驗，也容易導致購物車放棄 。AI 代理支付旨在打通從發現、決策到購買的「最後一哩路」，實現無縫交易 。
提升個人化與便利性： AI 代理能夠基於對使用者偏好和歷史行為的理解（在使用者授權下），提供高度個人化的購物推薦和服務，並自動完成購買，極大地提升了消費者的便利性 。
創造新的商業價值： 對商家而言，AI 代理支付有望降低購物車放棄率，並透過更精準的個人化推薦提升轉換率 。對企業使用者，特別是中小企業，AI 代理可簡化採購流程，如供應商匹配、比價、下單付款等，提高營運效率 。
Visa 和 Mastercard 都將 AI 代理支付視為繼實體購物到線上購物、線上購物到行動支付之後的又一次商業模式的重大變革 。它們的目標是利用自身龐大的支付網路和數十年來在風險管理、安全支付方面的經驗，為這個新興的 AI 商業時代提供信任和安全的基礎建設 。
隱私專家的冷峻審視：便捷糖衣下的數據與控制代價
儘管權杖化和使用者控制是必要且重要的安全措施，但隱私倡議者和安全研究人員普遍認為，便捷的表象之下潛藏著不容忽視的代價：
「個人化」的真實成本——數據深度挖掘的隱憂： AI 的個人化推薦能力建立在對使用者數據的深度學習之上。Visa 提到經使用者同意後可利用「基本消費數據」，但「基本」的定義模糊，數據收集的顆粒度、使用邊界、以及是否會被二次利用（如用於更精準的廣告投放、信用評估甚至影響保險費率）都缺乏透明度。「使用者同意」往往被淹沒在冗長難懂的隱私條款中，使用者很難真正理解自己數據的流向和用途。這背後是一個潛力巨大但也極具風險的個人行為資料庫。
控制權的虛幻邊界——演算法黑盒子與責任歸屬難題： 即便使用者設定了限制，AI 的決策過程（如何理解指令、如何排序推薦、為何選擇某個商品）對使用者而言仍是個難以窺探的「黑盒子」。
場景二：失控的風險 想像你讓 AI 購買特定品牌的有機牛奶，但該品牌缺貨。AI 可能會根據演算法推薦購買一個「相似」但價格更高或含有你不想要成分的替代品，甚至可能受到合作商家推廣活動的影響而優先推薦某些產品。當交易發生錯誤或結果不符合預期時，責任歸屬將變得異常複雜：是使用者指令不清、AI 演算法缺陷、平台誘導購買，還是支付環節出錯？現有的消費者保護和爭議解決機制，能否有效應對這種由非人類代理引發的新型糾紛，仍是未知數。
資料外洩與濫用的新攻擊面——超越卡號的風險： 權杖化保護了核心卡號，但與 AI 代理緊密綁定的權杖本身、使用者詳細的偏好設定（食衣住行、興趣愛好）、完整的交易歷史、與 AI 的互動記錄等，共同構成了一個全新的、極具價值但也高度敏感的資料集合。這個資料集合一旦遭到外洩或被內部濫用，其危害遠超單純的卡號外洩，可能暴露使用者完整的數位生活軌跡。同時，AI 系統本身的複雜性也可能引入新的安全漏洞，成為駭客的新攻擊目標。
監管滯後與挑戰——舊規則難解新問題： 現有的金融監管框架（如支付服務指令 PSD2/3）和資料保護法規（如 GDPR、CCPA）在設計時並未充分預見到 AI 代理支付的複雜性。例如，GDPR 的資料最小化原則與 AI 訓練所需的大量資料之間存在衝突；演算法的透明度、可解釋性和公平性要求如何落實到 AI 代理上；如何界定 AI 代理在法律上的地位和責任能力等，都是亟待解決的監管難題。這要求主管機關必須快速跟進，制定或更新適用於 AI 金融應用的明確規則和指導原則。
生成式 AI 的「雙面刃」效應：安全守護者還是隱私威脅？
正如 The Payments Association 所指出的，生成式 AI（特別是大型語言模型 LLMs）在支付領域正扮演著日益重要的雙重角色。一方面，其強大的模式識別和資料分析能力，使其在即時詐欺偵測、交易模式監控方面潛力巨大，有望提升支付系統的整體安全性。另一方面，其對大量資料的依賴性，與全球日益嚴格的資料保護法規存在內在矛盾。一個令人警醒的數據是：截至 2024 年 9 月，僅因違反 GDPR 一般資料處理原則的累計罰款就已超過 24 億歐元 (來源需核實最新數據)。這足以說明在 AI 的訓練和應用中，資料合規是不可忽視的紅線。AI 系統還可能無意中外洩其訓練資料中包含的個人敏感資訊，或其決策缺乏透明度和可解釋性，進一步侵蝕使用者信任。
編輯視角：擁抱創新，但警惕性不容鬆懈
AI 代理支付所描繪的未來無疑是誘人的——一個更智能、更個人化、更無縫的消費世界。行業領導者的積極佈局也預示著變革的必然性。權杖化、使用者控制等安全設計是構建信任的必要基石。
然而，我們絕不能因此被技術的「光環效應」所迷惑。每一次為了便利而授權，每一次將決策權讓與給 AI，都可能在不經意間交易著我們的個人資料和自主權。尤其需要關注的是不同使用者群體可能面臨的差異化風險： 技術熟練的年輕使用者或許更能理解和配置複雜的權限，而數位技能相對較弱的群體（如部分長者）則可能更容易在不知情的情況下過度授權或難以應對潛在風險。
使用者需要被賦予更清晰、更易懂的資料使用告知，以及更便捷、更有效的控制和退場機制。獨立的安全研究員、隱私法專家和消費者權益組織的持續監督和發聲至關重要 (雖然本文未能直接引用，但他們的觀點是審視此類技術風險的重要參考)。同時，主管機關必須與時俱進，制定並執行有效的規則，在鼓勵創新的同時，確保技術發展不偏離保護個人權利和維護市場公平的軌道。
結論：AI 購物新紀元，請務必看管好你的「數位錢包」與「數位足跡」
AI 代理支付的時代或許正加速向我們走來，它承諾了效率與個人化。但在我們完全擁抱它之前，每一個參與者——從消費者、開發者到主管機關——都必須對其背後的隱私代價、控制權歸屬以及潛在的安全風險，進行冷靜而審慎的評估。追求技術便利的同時，絕不能以犧牲透明度、安全性和個人基本權利為代價。這是一個快速發展的領域，技術和法規都在不斷演進，持續關注和批判性思考將是我們應對未來挑戰的關鍵。 如何在享受 AI 紅利的同時，牢牢守護好我們的數位錢包和日益豐富但也愈發脆弱的個人數位足跡，將是數位時代賦予我們每個人的重要課題。
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內（2021-2023），他探索了 AI 系統隱私保護準則，為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年，帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊（杭州、北京、上海、廣州）、淘寶用戶研究中心並創立設計大學，從零開始負責大學的運營與發展，不僅規劃了全面的課程體系，更確立了創新設計教育理念，旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群，在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學：資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學：商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan