B2B智能体支付五年复合年均增长率预计高达335%，但至少50%的AI项目在概念验证后被放弃。万事达卡与寻汇Sunrate的白皮书指出，技术并非阻碍智能体支付规模化的关键，真正的挑战在于构建“信任层”与“体验层”的双引擎框架。报告提出了五项定义性特征、13个智能体用例、以及面向企业领导者的三项行动启示，为B2B支付领域的AI部署提供了从愿景到落地的完整路径。

尽管智能体支付的热度不断上升，但其在B2B领域的应用仍然有限。根据Juniper数据，预计2026年B2B智能体支付交易规模仅约为9.1亿美元，而C2B约为71.2亿美元。不过，B2B领域预计将快速扩张，未来五年复合年均增长率约为335%，高于C2B约211%的复合年均增长率，显示出随着基础能力逐步成熟，B2B市场仍有大量未释放潜力。

从更广义的AI采用趋势来看，根据Gartner的研究，至少50%的AI项目在概念验证后被放弃，原因包括数据准备不足、内部成本和投入过高、风险控制考虑不充分，以及优先级不清晰。企业在将AI从试点推进到生产环境时，尤其是在自建能力的情况下，必须充分考虑这些因素。

核心挑战在于确保支付流程中的每一类参与方都能够信任AI智能体已经完成认证、获得适当授权，并在清晰界定的商业与政策边界内行动。B2B智能体支付应被视为一个逐步演进的过程，而不是从人工执行到完全自主的二元切换。原则上，AI智能体如今已经可以通过委托访问或共享凭证完成付款，但对于企业支付而言，这既不是最安全的模式，也不是最具可扩展性的模式。

为实现智能体支付的规模化，整个生态需要从基础的凭证委托，转向一种更安全、更可治理、更可信的委托行动模式。这需要在支付生态中建立更强的信任层：凭证必须通过支付标记化等机制得到保护，而不是直接共享卡号或账户信息；支付意图也必须被安全地捕捉、保留和传输；同时，还需要新的身份与治理框架，例如“了解你的智能体”（Know Your Agent），用于定义每个智能体的身份、权限和允许执行的范围。万事达卡可凭借其中立定位、全球网络和成熟的支付安全能力，在整个生态中发挥建立信任的关键作用。

B2B智能体支付的采用将在很大程度上取决于体验的质量。只有当智能体能够真正改善端到端支付体验，企业才会愿意采用。一方面，智能体必须能够整合并简化由大量琐碎任务构成的复杂体验，将碎片化旅程转化为有引导、连贯的体验。另一方面，智能体必须能够提供可靠、及时且相关的信息，帮助用户更有信心地做出决策。中小企业表示，希望AI能随时间不断适应、倾听需求并采取行动。

模型层构成智能体的基础，必须在三个方面具备关键能力。多模态处理能力方面，支付工作流依赖文本、发票、收据、合同、截图等多种输入，能够同时理解文本和视觉信息的模型更适合支持端到端支付工作流。可配置能力方面，可通过模型网关根据具体业务用例将请求动态路径至对应模型，在输出质量、响应速度与运行成本之间实现最优平衡。支付专业化能力方面，模型必须具备支付场景的深度理解，包括市场特定规则、制裁筛查、反洗钱控制、交易对手风险信号和支付失败模式等基于经验的理解。寻汇Sunrate等经验丰富的支付服务提供商可依托多年全球支付经验、专有数据和运营专长，强化专业化模型能力。

B2B支付中的AI转型必须由高层牵头。随着AI智能体在执行和优化支付决策中承担更多责任，财务职能的角色也正在从执行交易，转向编排规则、控制和结果。企业领导者必须亲自承担AI议程的所有权，主动引导组织判断AI在哪些领域能够创造最大影响，决策方式将从审批单笔交易转向设定清晰的政策、约束条件和治理框架。领先全球酒店集团数字与分销高级副总裁指出：“未来五年在旅行行业胜出的企业，不只是使用AI的企业，而是将AI嵌入运营方式的企业。”

组织应优先推进高影响、低复杂度的速赢用例，如供应商识别、发票处理和欺诈监控，借助外部解决方案快速部署。中长期应投资建设内部数据整合、系统连接和治理框架，支持更高级、更自主的决策。以这种方式逐步扩大AI应用，有助于企业在早期释放价值，同时持续建设未来更高级用例所需的能力。

外部服务商可在可扩展性、上市速度和专业能力获取方面提供明显优势，尤其是在跨境支付和合规等复杂且碎片化的领域。同时，组织也可能选择将核心决策逻辑、客户体验或战略性数据资产保留在内部。对于供应商与商户而言，核心工作优先级包括推动产品、定价及服务信息的结构化升级，借助GEO、MCP等机制让自身业务可被AI智能体检索识别。长远来看，善用合作伙伴能力、做好生态协同平衡，将是企业构建核心竞争力的关键。