AI并非总是无懈可击。广州一家工程公司的负责人深夜为员工购买团体意外保险时，AI提供的错误付款二维码导致近两千元的保费转入无关第三方账户。次日发现无保单记录后，该负责人联系收款方成功索回了误付的钱款。尽管钱款已经退回，但这一事件引发了公众对AI支付安全性的广泛关注。人们开始质疑AI为何会提供错误的二维码，以及整个AI支付流程是否存在安全漏洞等问题。
这种情况被称为“模型幻觉”，指的是大语言模型在生成内容时产生与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的信息。这种输出看似语法正确、逻辑严谨，但实际上存在错误或无法验证。AI工程师汪建表示，“模型幻觉”在各类AI应用中都有表现，但在AI支付领域，该风险可能导致严重后果。他认为，AI支付产生“模型幻觉”的原因主要有两个方面：一是训练数据中可能包含错误信息；二是用户盲目信赖AI，忽视了对支付信息的二次查实。
随着AI支付体验的不断深入，用户逐渐习惯了语音下单、刷脸支付等操作，但在AI支付领域中大模型幻觉潜藏的风险并未引起用户的普遍关注。
行业巨头如微信、支付宝和银联正加速布局AI支付，通过发布支付Skill、AI支付协议和智能体支付框架等方式争夺服务入口和行业标准制定权。例如，支付宝发布了国内首个“支付集成Skill”，通过自然语言描述，AI可自动完成支付功能的接入。微信支付也上线了一整套面向AI支付的“AI接入工具箱”，支持分账、退款、账单下载等多种功能，并提供无资金流转的测试环境以降低试错成本。中国银联则在上海发布了APOP框架，旨在解决身份信任、意图信任、过程信任三大核心问题。
这些行业动态为AI支付安全带来了新的挑战。一方面，行业玩家全面提速布局AI支付生态；另一方面，大模型技术幻觉、安全漏洞及监管滞后等问题日益凸显。
巨头们密集布局AI支付，整个支付生态正经历一场从交互方式到商业逻辑的深刻变革。汪建认为，这种变革体现在支付行为、产业格局、风险监管等多个方面。用户的支付行为正在从手动完成转变为AI智能体辅助甚至自主执行，支付的交互流程将更自然、决策更智能。此外，随着支付场景的渗透能力加强，支付安全面临新的挑战。用户隐私与权限滥用和AI诈骗手段升级尤为突出。在支付流程中，AI需要调取用户相关数据，这个过程可能引发数据泄露和权限越界；同时，不法分子利用AI伪造身份、语音或视频实施精准诈骗，突破传统防骗逻辑。
AI支付创新与现有金融监管体系之间存在适配性缺口。例如，AI代理支付的责任归属尚不明确，行业缺乏针对AI支付的全流程安全规范，平台防御机制水平参差不齐。因此，消除“AI幻觉”并加强“金融级风控”需双管齐下。首先，大模型本质是基于概率预测生成内容，缺乏对物理世界和金融规则的深层理解。其次，目前的生成式AI在输出支付指令或二维码时，缺乏与银行或持牌支付机构的实时“真值”校验。再者，AI在联网搜索或调用插件时面临知识库污染风险，搜索引擎返回的虚假页面可能导致模型输出钓鱼链接。
消费者对于AI支付的便捷性持肯定态度，但大多数用户仍会通过官方渠道进行二次确认。多家平台对于AI支付流程介入已经有非常严格的二次确认过程以及严密的安全防控体系。例如，支付宝在“龙虾”类智能体里开通支付宝AI付服务，必须用户本人手动操作、完成身份核验去绑定支付宝，且每一笔付款时还需本人授权确认。在整个支付过程中，支付宝智能风控系统全天候多维度监控，一旦监测到风险异常，就会提醒用户再次校验。
刘岩建议消费者，在涉及资金交易时应保持高度警惕。他强调，用户应坚守“官方渠道”原则，切勿直接扫描AI生成的二维码或点击其提供的支付链接进行转账。涉及资金支付，务必跳转至保险公司官方APP、官网或持牌第三方平台进行。同时，要警惕个人账户收款，正规商业保险支付均有严格的资金监管。最后，做好交叉验证信息，对于AI提供的具体产品或缴费信息，建议通过官方渠道进行二次核实。
结合AI支付生态培育和长远发展方向，汪建认为，在技术层面需推动“强制人工确认机制”与“AI操作追溯系统”，在完善模型安全的同时构建分级风控，根据交易风险动态调整AI权限银行股票配资，关键节点可以强制人工介入。相关部门在全力完善监管框架的同时，用户安全意识的提升也非常重要。未来，AI支付生态的成熟需要平台筑牢技术防线、监管划定规则边界、用户保持理性警惕，三者协同推进，AI支付才能真正实现“智能”与“可靠”的平衡。
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