聯準會理事Christopher J. Waller表示，人工智慧（AI）可為跨境支付帶來顯著的效率與安全提升，而「代理商務」（agentic commerce）——即自主AI代理代表消費者與企業進行購物與付款——若獲得大規模採用，可能大幅重塑商業與支付格局。

Waller於2026年9月29日在佛羅里達州邁阿密舉行的Sibos 2026上發表題為「AI代理時代的支付」的演說。Sibos是由銀行同業合作組織SWIFT主辦的全球金融業年度會議，吸引來自世界各地的銀行、央行與科技公司與會。演說全文已發布於聯準會理事會網站。

Waller表示，在金融業中，支付產業長期處於運用AI改善營運的最前線。他說：「在運用機器學習打擊支付詐欺方面有著豐富的歷史」，並補充指出該產業「也是較早採用大型語言模型（LLM）進行支付對帳及類似任務的領域。現在它正在協助建構基礎設施，讓AI代理能夠在經濟中更廣泛地運作。」這些代理可利用LLM規劃並執行多步驟流程，從而自主進行交易。

Waller提到他曾在去年的Sibos會議上討論一系列新興技術，並表示今年的重點更具體：AI在支付領域的現況，以及這項技術可能如何改變支付系統的運作方式。他將演說圍繞兩個主題——AI對跨境支付效率與安全的影響，以及代理商務可能帶來的變革性興起。

AI在跨境支付效率與安全方面的角色

Waller表示：「關於穩定幣如何可能改善跨境支付已有諸多討論」，隨後轉向AI能夠做出的貢獻。穩定幣是設計為相對於美元等參考貨幣保持穩定價值的數位代幣，這一特性是「穩定幣可讓跨境轉帳更快速、更低成本」這一論點的核心。他表示，打擊非法金融是AI能夠推動效率與安全提升的最明確例子之一——這項工作在跨境支付中至關重要，因為威脅行為者可能利用不同司法管轄區之間的縫隙。

Waller指出，LLM具備情境理解能力，可大幅提升制裁篩查與反洗錢系統的準確性，並引用研究顯示這些模型能顯著減少非法活動的誤報警報。該研究題為「LLM能否改善金融體系的制裁篩查？模糊匹配評估的證據」，由聯準會研究人員Jeffrey S. Allen與Max S. S. Hatfield撰寫，於2025年9月發表於理事會的Finance and Economics Discussion Series。他指出，減少誤報可釋放資源以審查更複雜的高風險案件，並讓合法交易以更少的摩擦順利進行。他表示，鑑於現代支付系統的速度，他預期LLM將「輔助而非取代更快速的傳統異偵測方法」。

在網路安全方面，Waller承認外界普遍擔憂AI可能增加網路攻擊的數量與複雜度。他說：「這些擔憂是有根據的」，並指出幾乎每週都有新模型問世，不斷突破網路安全的邊界，也有AI代理逃出測試環境並入侵外部系統的案例。在支付領域，針對高度互連的支付基礎設施的成功網路攻擊，可能對國際商業造成重大干擾。

但AI不僅是攻擊工具。Waller表示，網路安全專業人士對運用AI進行網路威脅偵測與曝險管理等重要防禦任務持樂觀態度，並補充AI可支援開發更安全的新軟體，協助在漏洞被引入前就加以發現。他的演說引用了Iñaki Aldasoro、Sebastian Doerr、Leonardo Gambacorta、Sukhvir Notra、Tommaso Oliviero與David Whyte於2025年發表在《Journal of Financial Regulation》上關於央行生成式AI與網路安全的文章。

Waller還強調了網路防禦中的結構性不對稱：威脅行為者只需利用一個關鍵漏洞，而支付系統營運商與服務提供商則必須防禦龐大的攻擊面。他說：「這種不對稱正是產業必須審慎運用AI來強化我們可信賴支付系統安全的原因。」

Waller還表示，AI可協助促進跨境匯款所需的多層搜尋與最佳化。支付路由涉及找到在成本、速度與可靠性之間取得最佳平衡的路徑，而跨境支付服務提供商則營運複雜的外匯轉換與流動性機制——決定何時何地兌換貨幣以及是否軋差抵銷流量。他說，若提供適當的數據與標準，AI代理有潛力擅長解決這些複雜的最佳化問題，協助提升跨境支付的效率。

代理商務：早期階段、兩種模式

Waller接著轉向代理商務——利用AI代理進行電子商務購物——這是支付產業新興的關注領域。他指出，初夏時他曾在聯準會主持一場以此為主題的產業圓桌會議；2026年5月26日會議的資料已發布於理事會網站。他表示，市場參與者普遍同意代理商務仍處於早期階段，但若獲得大規模採用，可能大幅重塑商業與支付格局。

Waller從高層次描述了兩種主要模式。在代理輔助模式中，買方主要利用AI代理進行產品搜尋與探索，但買方仍掌握控制權——由買方做決定並處理付款。在代理委託模式中，買方授權AI代理代表其購物與付款；買方可設定一些限制與防護措施，但代理可自主運作。他舉例說明，買方可能讓代理存取一張預先儲值的虛擬卡，並指示其根據過往購買記錄在網上購買日用品。

Waller表示，消費者對企業交易被視為代理商務的第一波浪潮，代理輔助的使用場景將先於更自主的代理委託模式。由於委託帶來較高的非預期購買風險，委託模式需要更完善地建置信任機制與防護措施。

消費者可能透過兩種常見方式使用代理：AI公司提供的通用型代理，以及商家專屬代理。隨著個人AI助理日益普及，它們也可能成為代理商務的自然選擇。

AI代理要對消費者有用，就需要對商家庫存有廣泛的即時了解。Waller指出，大型網路零售商正以不同方式分享庫存數據：有些直接與AI公司合作，讓第三方代理可存取其產品目錄；有些則透過自有購物代理呈現目錄數據。與此同時，電子商務平台正在建置工具，為中小型商家標準化數位產品目錄，並讓主要代理介面能夠發現這些目錄。

BB採購與機器對機器小額支付

Waller表示，雖然消費者購物獲得最多關注，但企業對企業（B2B）採購可能特別適合代理商務。這類採購通常是週期性的，並受規則約束——例如核准供應商與預算限制——為代理創造了天然的準則。代理還可能有潛力與供應商協商條款，並制定支付策略以最佳化營運資金。

他表示，然而，B2B商務中典型的較高交易金額會放大代理錯誤或未經授權行為所帶來的財務風險，因此健全的控制與監控系統將不可或缺。B2B代理還需要在多樣化的支付軌道上執行付款：支付卡在消費者電子商務中佔主導地位，而企業則依賴更廣泛的支付方式，包括ACH、電匯、即時支付與卡片。

Waller表示，在這些購物情境中，代理將需要沿途進行小額支付。在完成購買之前，代理可能需要支付LLM查詢、價格數據饋送與其他API呼叫的費用。小額機器對機器支付並非新鮮事，但若購物代理以機器速度全天候運作，其規模可能大幅擴大。他指出，這類小額支付偏好固定費用較低的支付軌道。

信任：身分驗證、責任與詐欺

Waller表示，擴大代理商務規模的最大障礙——特別是代理委託模式——是在買賣雙方之間建立足夠的信任，並指出三項具體挑戰：身分驗證、責任與詐欺。

他表示，代理商務改變了支付身分驗證的範式：問題從證明買方是經授權的付款人，轉變為證明代理有權代表買方付款。要掌握這一區別，需要新的身分驗證方法。

他說，責任問題可歸結為一個簡單的問題：「如果代理買錯了東西，誰要負責？」現有的電子商務責任框架——包括網路規則、消費者保護標準與其他法規——或許可調整以適用於代理商務，但也可能有機會測試和完善新的方法。例如，可設計技術標準，讓各方更清楚了解買方的意圖以及代理如何執行，減少現今許多交易糾紛中令人困擾的模糊地帶。

詐欺對代理商務的信心構成進一步風險。Waller表示，現有的詐欺偵測與預防系統是針對人類行為校準的，可能無法良好適用於代理，因此詐欺模型與規則需要重新校準，以納入代理的支付模式。

標準與市場結構問題

Waller表示，市場參與者正積極制定標準，以應對這些信任挑戰與相關問題。科技公司、電子商務平台與支付服務提供商正在建置基礎協議，將代理與商家互動及付款的方式標準化。卡組織也在發布技術規範，使AI代理能夠代表付款人進行安全付款，包括註冊代理的方法以及記錄持卡人批准進行代理支付的機制。

他表示，一個關鍵問題是代理商務將走向平台專屬標準還是互通標準。平台專屬標準圍繞單一生態系統設計；互通標準則設計為可在電子商務系統、代理介面與支付方式之間運作——並可能有助於為尋求進入該領域的較小商家與支付提供商創造公平競爭環境。

另一個相關考量是開放與封閉的代理商務系統，這與開放式及封閉式支付網路有相似處。開放系統允許多種購物代理在其平台上運作，而封閉系統則要求使用特定的AI代理——例如，網路零售商要求購物者使用其專有代理並封鎖其他代理。開放系統支持買方選擇，並為開發新的代理商務解決方案提供活躍環境；封閉系統則讓網路零售商對其平台有更多控制權，並促成更高程度的垂直整合。Waller表示，在目前的早期階段，尚不清楚哪種模式將在塑造代理商務方面佔上風，但無論哪種獲得青睞，都可能顯著影響市場結構的演變。

Waller還指出，隨著這種新交易模式日趨成熟，產業仍有許多未解問題：代理在整個電子商務堆疊中攜帶身分、同意與支付憑證還缺乏哪些標準；代理授權中使用者便利性與有意義的摩擦之間應如何平衡；以及在代理支付大幅擴展的未來，支付軌道是否需要調整。他說：「這些都是值得深思的問題。」

展望未來

Waller表示，他高度關注新技術如何影響全球支付系統的結構與運作。雖然他今天的評論聚焦於跨境與電子商務支付，但AI代理可能被整合到廣泛的支付流程中，代理交易可能實質改變支付的頻率與時點，以及其他特性。

他說：「因應這一時刻需要採取積極主動的方法，在創新與支撐支付信任的安全性、完整性與穩定性之間取得平衡。」並補充表示，他非常期待看到支付產業如何適應AI在支付中的運用。對於關注這一轉變的觀察者而言，近期的觀察指標將是平台專屬或互通標準是否獲得採用、開放與封閉代理系統如何競爭，以及產業是否能補足Waller所指出的缺失環節——在電子商務堆疊中攜帶身分、同意與支付憑證的標準。

資料來源與參考文獻

• 演說：Christopher J. Waller，「AI代理時代的支付」，於2026年9月29日在佛羅里達州邁阿密的Sibos 2026發表。全文：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/waller20260928a.htm
• 引用的先前演說：「The Next Frontier of Payments Innovation」（Sibos 2025，德國法蘭克福，2025年9月29日）；「Technological Advancements in Payments」（Wyoming Blockchain Symposium 2025，懷俄明州Teton Village，2025年8月20日）；「Reflections on a Maturing Stablecoin Market」（A Very Stable Conference，加州舊金山，2025年2月12日）。
• Jeffrey S. Allen與Max S. S. Hatfield（2025），「Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment」，Finance and Economics Discussion Series 2025-092，聯準會理事會，9月。
• Iñaki Aldasoro、Sebastian Doerr、Leonardo Gambacorta、Sukhvir Notra、Tommaso Oliviero與David Whyte（2025），「Generative Artificial Intelligence and Cyber Security in Central Banking」，Journal of Financial Regulation，第11卷（4月），頁119–28。
• 圓桌會議資料：https://www.federalreserve.gov/paymentsystems/files/payments-innovation-roundtable-meeting-20260526.pdf（2026年5月26日支付創新圓桌會議，聯準會理事會網站）。
• 根據已發布的文本，Waller感謝聯準會理事會的Jeff Allen與Micah Gertzog協助準備此演說；文中所表達的觀點僅代表其個人立場，不一定代表聯準會理事會或聯邦公開市場委員會其他成員的看法。