當地時間5月6日~8日，全球支付服務與金融基礎設施提供商Stripe在舊金山開啟了2025年度大會。2024年，Stripe的支付處理總額已達1.4萬億美元，較上年增長38%。
“我們正在構建可編程的金融服務，使資金像數據一樣易于用代碼操作和管理?！盨tripe 產品與業務總裁威爾?蓋布里克（Will Gaybrick）表示，將利用人工智能加速用戶增長。
Stripe當然不會忽略中國市場。
目前人民幣已成為全球第四位支付貨幣，2024年處理跨境人民幣支付金額達到175萬億元，同比增長43%。
2025年4月，Stripe官宣了與騰訊進一步深化全球合作，在20個國家的Stripe終端正式接入微信支付的消息。這些戰略舉措主要惠及了全球商家，并幫助不少中國企業解決了出海時的跨境支付問題，還有不少和中國頗有淵源的知名企業客戶，比如TikTok、Pika。
Stripe 聯合創始人兼首席執行官帕特里克?克里森（Patrick Collison）接受第一財經采訪時表示，“我們暫無計劃涉足中國國內支付市場，因為中國的支付生態與Stripe的現有模式差異較大，且已有支付寶和微信支付占據主導。但跨境業務是我們持續成功的業務領域，也會幫助中國企業拓展他們的生意。”
一家年收入60億元的國內金融支付機構參會代表告訴第一財經，公司正準備跟隨國內客戶出海的腳步拓展海外業務?！霸诂F場能聽到很多行業洞察。從技術的角度來看，我們作為國內支付金融科技公司不會有太多新鮮感，但是Stripe的服務，比如多貨幣賬戶余額可以海外實現跨境支付，這還是打開了很多的想象空間?！?/p>
多貨幣賬戶余額的跨境支付首批支持的幣種包括美元、歐元和英鎊。當企業現有Stripe賬戶中持有和管理多種貨幣余額時，不僅可以以收款、存儲資金，還能在不同幣種間自由兌換，并為每種貨幣開設虛擬卡和實體卡。例如，一家總部位于美國的零售商在倫敦設有門店，如今即可通過該功能接受英國客戶的英鎊付款，在Stripe賬戶中保留英鎊余額（同時保留來自美國客戶的美元余額）、為英國員工發行英鎊消費卡，并直接用英鎊向英國本地供應商付款，全程無須支付任何外匯費用。
AI技術是現場的高頻詞。
帕特里克提到，“AI作為當前超越蒲福風暴的強勁東風，正在深刻改變全球經濟格局。”
Stripe宣布構建了全球首個支付領域人工智能基礎模型，它基于數千億筆交易進行訓練，能夠捕捉到每個支付行為的數百種細微信號。以前，針對特定任務進行優化時要利用多個模型，如防止欺詐、提高授權率，或為單個買家個性化結賬體驗。單項模型已有了一些廣受好評的功能，比如雖然導致一次交易失敗的原因可以有很多，但如果Stripe判定為不是惡意的交易，那么會自動二次重新申請支付，這避免了商家的客戶因支付失敗而流失。
而這次，針對信用卡測試攻擊的預防結果顯示了新的支付基礎模型的有效性。此前，Stripe 在兩年內逐步將卡片測試減少了 80%。使用新的基礎模型后，Stripe對大型企業的攻擊檢測率提高了64%?；Ｐ涂梢宰詣由勺C據包，提高反饋效率。此外，模型還能分析交易的多維特征，如地理位置、金額模式等輔助業務決策。
就像大語言模型預測下一個字會是什么，在一個給定的交易中，通過分析存在的諸多細微差別，就能從已有的交易中根據理解并預判它的情況。但這一模型與Llama之類的大語言模型還不一樣，主要專注于支付場景下的時空特征建模而非自然語言處理。
Shoplazza（中文名“店匠”） COO張璐告訴第一財經，能夠可視化操作且實現了多渠道的對接，這對跨境 B2B 系統服務商來說意味著不需要雇傭太多的工程師或者產品經理，這種借助技術實現的集成十分便捷。
以編排（orchestration）功能的更新為例，無論是不是Stripe用戶，都可以使用這一功能。大型企業通常需要通過多個支付提供商處理支付，這可能具有挑戰性：沒有統一的規劃，也沒有簡單的方法來比較性能，難以確保是以最佳方式路徑進行支付。
“對于具有復雜支付架構的企業來說，編排是必不可少的。能夠在一個地方管理和優化支付提供商的性能，為企業提供了能夠釋放顯著性能提升的控制和可見性水平?！睒藴势諣柸蚴袌銮閳蠼鹑诳萍佳芯控撠熑藛痰?麥基（Jordan McKee）表示。
不僅如此，帕特里克和Meta CEO馬克·扎克伯格一樣看好AI代理?！皬膭有钠鹉畹铰涞貓绦?，中間不再是重重阻力了，這是現在和未來的AI都可以幫我們實現的。我認為你會看到更多類似魔法般‘一鍵式’體驗出現，對于我們來說，AI代理（AI agent）就是這樣的，可以將實現這個意圖和真正完成它之間的許多細節壓縮完成?！彼f。
以 Perplexity為例，就可以通過AI代理直接在聊天結果中完成購買，無須用戶多次操作。Stripe為此推出了AI工具包，允許開發者創建具有預設控制的虛擬卡，確保交易安全。
AI代理也是論壇的關鍵熱詞。一位正在創業的美國開發者告訴第一財經，他正在試圖通過MCP AI代理的方式幫助企業構建金融支付流程，不過他對目前能實現的效果并不太滿意?！昂芏嗔鞒淘赿emo演示上都不錯，可它們看起來能完成的任務太簡單，似乎95%都可以被復制，但恰恰是最后的5%要能夠持續迭代、而且值得信賴。在當下技術變化比較快的時候，做到這點不容易?！?/p>
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