AI 不再只是幫忙做事，開始能「代表人做交易」

01｜現在能做到什麼：AI 在受控條件下完成付款流程

這次試點的重點，是讓一個 AI 代理在銀行既有的支付系統中，啟動並完成一筆完整的付款流程。

整個交易並沒有繞過銀行原本的安全機制。相反地，AI 是在銀行既有的金融系統裡運作，包括身份驗證、交易授權、風險檢查，以及付款路由等標準流程。

也就是說，AI 並不是「自己去付款」，而是在既定規則與權限範圍內執行交易。

AI 代理能做的事情，其實是事先被限制好的。例如銀行與客戶會先設定：

• 交易金額的上限

• 可以使用的付款方式

• AI 被授權的操作範圍

• 需要通過的身份驗證

• 必須經過的風險與合規檢查

這些條件都會先被寫進系統，AI 只能在這些邊界之內行動。

這次測試使用的是萬事達卡（Mastercard）的 Agent Pay 框架。這套機制的目的，是讓 AI 代理能被正式「註冊」進支付流程，成為系統中的一個參與者，同時仍然符合銀行監管與安全要求。

因此，這次試點真正要回答的問題，其實不是「AI 能不能付款」。而是更關鍵的另一個問題：在金融監理制度下，AI 能不能被當成一個可以被授權、被限制，也能被稽核的交易參與者。

02｜還不能做到什麼：AI 付款還沒進入日常商業

雖然這次試點成功完成了一筆交易，但西班牙桑坦德銀行（Banco Santander）與萬事達卡（Mastercard）都強調，這仍然只是一次實驗性的測試。

目前這套機制並沒有對一般消費者或企業開放，也還不是一項正式的產品服務。

在試點過程中，AI 代理的運作條件其實非常嚴格，例如：

• 所有操作權限都必須事先設定

• 每一筆交易都在監控之下進行

• 整個系統只在受控環境中運作

換句話說，AI 並不是在自由運作，而是在一個高度限制的測試場景裡完成任務。

因此，目前的 AI 還無法在沒有監督的情況下自行付款。例如：

• 自動替用戶購物

• 自動支付帳單

• 自動管理各種訂閱服務

這些看起來很簡單的應用，其實牽涉到很多複雜問題，例如身份驗證、詐欺防護、交易責任的歸屬，以及個人資料保護。

也正因為如此，從技術示範走到真正的商業化應用，中間仍然有一段不短的距離。

03｜為什麼會這樣：金融制度的限制往往比 AI 技術更嚴格

很多人直覺認為，只要 AI 技術夠成熟，AI 付款應該很快就能普及。但實際情況其實相反。

限制 AI 付款發展的關鍵因素，往往不是模型能力，而是金融制度本身。支付系統是全球監管最嚴格的數位基礎設施之一。任何一筆交易，都必須符合一整套制度與安全要求，例如：

• 身份驗證規範

• 反洗錢法規

• 反詐欺防護系統

• 交易紀錄與稽核機制

• 消費者保護規則

當交易的發起者不再是人，而是一個軟體代理時，整個制度就會遇到新的問題。

例如：

• 如果交易出錯，誰要負責

• 誰來監督 AI 的決策

• 如果 AI 被濫用，要怎麼防範

這些問題牽涉到法律責任、監理制度與金融治理架構，而不只是技術能力。

也因此，西班牙桑坦德銀行（Banco Santander）與萬事達卡（Mastercard）在描述這次試點時，一再強調三件事情：安全、治理，以及信任。

因為在金融體系裡，真正決定新技術能不能落地的，往往不是技術本身，而是制度是否允許它存在。

04｜導入的代價：企業需要新的治理架構

如果未來 AI 代理真的能在企業系統中執行付款，企業就必須面對一系列新的治理問題。

例如：

• AI 的支出權限要如何設定

• AI 可以進行哪些類型的交易

• AI 做出決策時，是否留下完整紀錄

• 如果交易出錯，責任要如何追蹤

這些問題其實和企業管理員工的邏輯很接近。

從治理角度來看，AI 代理可以被理解成一種「數位員工」。它能執行任務，但必須在明確的規則與權限範圍內運作。

因此，企業如果要導入這類系統，通常需要先建立幾個基本制度，例如：

• 清楚的授權機制

• 完整的稽核紀錄

• 嚴格的權限控管

• 相應的風險管理流程

如果缺乏這些制度，AI 所帶來的自動化能力，反而可能讓企業暴露在新的風險之中。

05｜如何判斷未來發展：三個值得觀察的訊號

如果 AI 代理付款未來真的要進入商業市場，有三個重要的發展訊號值得持續觀察。

第一是監理制度的變化。
各國金融監理機構是否開始允許 AI 代理參與支付流程，會是技術能否普及的關鍵。如果監理機構開始制定相關規範或指引，代表制度化的過程已經啟動。

第二是支付網路的支援程度。
Visa、Mastercard，以及各大銀行是否建立標準化的技術框架，將直接影響企業導入的難度。如果支付網路開始提供明確的技術標準，企業整合的成本就會大幅降低。

第三是企業軟體系統的整合。
如果企業常用的 ERP、採購系統與財務系統開始支援 AI 代理付款，企業營運流程可能會出現新的自動化模式。例如採購、付款與對帳流程，都可能在既定規則下由 AI 自動完成。

06｜產業趨勢：Agentic AI 正逐漸進入企業系統

這次試點其實只是更大產業趨勢的一個縮影。

研究機構 Gartner 預測，到 2028 年，大約三分之一的企業軟體會包含 Agentic AI 的功能，而目前的比例仍不到 1%。

所謂的 Agentic AI，指的是能在既定規則下自主執行任務的 AI 系統，而不只是提供分析或建議。

這類 AI 代理未來可能被應用在許多企業流程中，例如：

• 採購流程

• 客戶服務

• 營運管理

• 訂單處理

也就是說，AI 在企業中的角色可能逐漸改變。

過去 AI 多半是「建議系統」，負責提供分析與判斷參考。
未來 AI 可能會變成「任務執行系統」，直接在既定規則下完成部分工作。

支付系統只是其中一個最敏感、也最難突破的領域。

如果 AI 能在金融交易這種高度監管的環境中被安全管理，那麼其他商業流程未來也可能出現類似的變化。

07｜對企業的真正意義：自動化正從「建議」走向「執行」

過去十年，企業導入 AI 的主要目標，多半是提升效率與輔助決策。例如分析資料、預測需求，或提供決策建議。

但 Agentic AI 的出現，代表另一種可能性。

AI 不只是提供建議，而是能在特定規則與授權範圍內，直接執行工作。

未來的企業系統，可能不只是單純的工具，而是一組能完成任務的 AI 代理。

在這樣的環境中，AI 可能會負責一些日常營運流程，例如：

• 採購商品

• 安排物流

• 支付帳單

• 管理訂閱服務

不過，這一切都有一個重要前提：所有行為都必須在清楚的治理與監管框架下運作。

也就是說，當 AI 的角色從「分析者」變成「執行者」，企業真正需要建立的，其實不是更多工具，而是一套能管理 AI 行動的制度。

08｜一個重要提醒：自動化不等於完全自治

目前市場上對 Agentic AI 的想像，往往過於樂觀。

不少產業研究也指出，如果企業在導入時沒有清楚的治理架構與商業價值，大量 AI 代理專案可能在正式上線前就被取消。

西班牙桑坦德銀行（Banco Santander）與萬事達卡（Mastercard）的這次試點，其實提供了一個比較務實的方向。

AI 代理不需要完全自治。它只需要在清楚的規則與限制之下運作。

也就是說，AI 並不是取代人類做所有決策，而是在被授權的範圍內執行特定任務。

在金融系統這類高度監管的環境中，真正重要的並不是 AI 能做多少事情，而是另一個更根本的問題：

AI 是否能在一個被信任、可被監督的制度裡行動。

總結｜AI 付款的關鍵問題，其實是治理

西班牙桑坦德銀行（Banco Santander）與萬事達卡（Mastercard）的這次試點，並沒有立刻改變金融業的運作方式。

一般消費者今天仍然無法讓 AI 自動幫忙付款，也沒有銀行會允許 AI 在沒有監督的情況下管理帳戶。

但這次測試仍然釋出一個值得注意的訊號。

AI 正開始從「資訊系統的一部分」，逐漸轉變為「交易系統的一部分」。

當 AI 能觸發並完成商業交易時，企業在導入 AI 時思考的就不再只是效率提升，而必須同時面對治理、責任與風險等問題。

也就是說，問題不只是「AI 能不能做到」，而是「制度是否準備好」。

未來幾年，一個重要的觀察點會是：AI 代理是否能在金融系統這類高度監管的環境中安全運作。

如果這件事能成立，AI 商業化的進程可能會進入新的階段。

而這個測試，其實才剛剛開始。

FAQ:

Q1｜什麼是 AI 代理付款（AI agent payment）？

AI 代理付款指的是由 AI 代理（AI agent）在既定規則與授權範圍內，替使用者或企業觸發並完成一筆支付交易。與傳統自動付款不同，AI 代理可以根據任務與條件做出決策，例如判斷是否需要購買服務、何時付款或選擇哪一種支付方式。
不過，在目前的金融制度下，AI 代理的所有行動都必須受到嚴格限制，例如交易金額上限、支付類型、身份驗證與風險檢查等。也就是說，AI 並不是自由行動，而是在被授權與監督的情況下完成交易。

Q2｜Santander 與 Mastercard 的 AI 付款試點做了什麼？

西班牙桑坦德銀行（Banco Santander）與萬事達卡（Mastercard）完成了一次測試，讓 AI 代理在銀行既有的支付基礎設施中觸發並完成一筆端到端付款。
這筆交易並不是在模擬環境中完成，而是透過銀行正常的支付網路執行，同時仍然遵守身份驗證、交易授權、風險檢查與合規規範。
這次測試使用的是 Mastercard 的 Agent Pay 框架，目的是驗證 AI 代理是否可以在銀行監理制度下，被註冊為支付流程中的一個參與者，並在安全與合規條件下完成交易。

Q3｜為什麼 AI 付款目前還沒有進入日常商業？

主要原因並不是 AI 技術不足，而是金融制度本身非常嚴格。
支付系統必須遵守多種監理規範，包括反洗錢（AML）、反詐欺、身份驗證、交易稽核與消費者保護等制度。
當交易發起者從「人」變成「AI 代理」時，監理機構與銀行就必須重新思考一些關鍵問題，例如交易責任如何歸屬、如何監督 AI 的決策，以及如何防止 AI 被濫用。
在這些制度問題尚未完全釐清之前，AI 付款很難直接進入一般商業環境。

Q4｜AI 代理付款與傳統自動付款有什麼不同？

傳統自動付款通常是固定規則，例如每個月自動支付帳單或固定金額的訂閱服務。
AI 代理付款則具有一定程度的決策能力，例如根據企業採購需求、自動選擇供應商、判斷付款時間或選擇不同支付方式。
因此，AI 代理不只是執行既定指令，而是能在授權範圍內進行判斷與行動。
這也是為什麼 AI 代理付款需要更嚴格的治理架構與監管機制。

Q5｜企業如果導入 AI 代理付款，需要準備哪些制度？

企業若要導入 AI 代理付款，通常需要建立一套完整的治理機制。
首先是權限管理，例如設定 AI 可以進行的交易金額、交易類型與授權範圍。
其次是稽核與紀錄機制，確保 AI 的每一個決策與交易都能被追蹤與檢查。
另外還需要風險管理與責任機制，例如當交易發生錯誤時，企業是否能快速追溯原因並停止系統運作。
許多專家也建議將 AI 代理視為一種「數位員工」，以類似管理員工的方式建立授權與監督制度。

Q6｜Agentic AI 是什麼？為什麼最近特別受到關注？

Agentic AI 指的是能在既定目標與規則下自主執行任務的 AI 系統。
與傳統 AI 主要用於分析資料或提供建議不同，agentic AI 可以直接執行工作，例如處理訂單、安排物流、管理客戶服務流程，甚至完成付款交易。
研究機構 Gartner 預測，到 2028 年約三分之一的企業軟體可能會包含 agentic AI 功能。
這意味著 AI 在企業中的角色可能從「決策輔助工具」逐漸轉變為「任務執行系統」。

Q7｜AI 代理付款未來可能帶來哪些產業影響？

如果 AI 代理付款能在金融制度中被安全管理，企業自動化的範圍可能會進一步擴大。
未來企業系統可能會出現更多 AI 代理，例如自動採購商品、安排物流、支付帳單或管理訂閱服務。
這將使企業營運流程更接近「自動化營運」，但同時也會帶來新的治理挑戰，例如權限控制、責任歸屬與風險管理。
因此，未來 AI 商業化的競爭，可能不只是技術能力，而是企業是否能建立一套可信任的 AI 治理制度。

參考資料：

• Santander and Mastercard complete Europe’s first live end-to-end payment executed by an AI agent

• Santander and Mastercard complete Europe’s first live end-to-end payment executed by an AI agent

• Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Cancelled by 2027

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