AI+шифрування платежів: нова парадигма цифрової трансформації

З розвитком глибокої інтеграції екосистеми Web3 та технологій штучного інтелекту, сфера шифрування платежів переживає парадигмальний зсув від інструментальної природи до екосистемного наділення. Ця стаття зосереджується на передових напрямках "шифрування платежів + AI", аналізуючи кілька типових випадків, розкриваючи, як інтеграція технологій реконструює процеси платежів, стимулювання користувачів та моделі взаємодії в екосистемі.

Ядром інтеграції технологій є: AI надає платіжним системам динамічні можливості прийняття рішень, а блокчейн забезпечує надійне середовище виконання для AI агентів, формуючи замкнутий цикл "дані на блокчейні - інтелектуальна обробка - обіг вартості". За прогнозами, ринок AI агентів зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, з річним темпом зростання 44,8%. А шифрування платежів, як його ціннісна оболонка, переосмислює парадигму взаємодії користувачів Web3, цифрова трансформація традиційних сценаріїв прискорюється за рахунок "платежів у криптовалюті + AI економічного мозку".

Ця тенденція підтверджує, що технологічна співпраця руйнує бар'єри між онлайновими та офлайновими системами, надаючи копійовані шляхи трансформації для таких галузей, як DeFi та роздрібна торгівля: орієнтуючи на користувача, використовуючи шифрування платежів для зв'язку з цінністю даних, за допомогою ШІ реалізуючи інтелектуальну співпрацю між активами та поведінкою, сприяючи переходу інтернету цінностей від концепції до критичної точки масштабного застосування.

Один. Чому шифрування платежів підходить для AI? Механізм, що об'єднує переваги

Шифрування платежів стало переважним шляхом виконання для AI-систем через природну синергію в механізмі роботи. На відміну від традиційних способів оплати, Crypto може надати AI-агентам вищу свободу виклику, більшу автоматизацію та кращу швидкість реагування, що є незамінною інфраструктурою для реалізації "інтелектуального виконання".

По-перше, Crypto-платежі підтримують нативний автоматичний виклик, AI може безпосередньо генерувати та керувати гаманцем, виконуючи платежі, авторизацію, взаємодію та інші дії, справді реалізуючи "машина як користувач". По-друге, on-chain транзакції мають відкритий, прозорий та відстежуваний характер, кожен платіж є надійними даними, що надають реальну опору для пояснювальності AI.

Крім того, Crypto має можливості багатоланцюгової сумісності та мікроплатежів, що відповідає високим частотам та низьким сумам платежів у багатьох сценаріях для AI; одночасно, самі ланцюгові дії можуть бути проаналізовані та використані AI, утворюючи замкнутий механізм платежів-даних-відповідей, що додатково підвищує інтелектуальну реакцію системи.

В цілому, шифрування платежів не лише є інструментом виконання AI, але й важливою складовою його операційної стратегії та механізму стимулювання. Поєднання обох відкриває широкі можливості для подальших інновацій у продуктах і реалізації бізнес-моделей.

Два, аналіз проектних випадків

2.1 Деяка інфраструктура Web3: надання можливостей для AI-платежів

Деякий проект інфраструктури Web3 створив для підприємств та розробників ефективний інтегрований інструмент для платежів, надаючи AI-агентам реальні економічні можливості для здійснення операцій, реалізуючи глибоку інтеграцію шифрування платежів та інтелектуального виконання. Його система підтримує одноклікове створення гаманців, виклики смарт-контрактів на блокчейні, автоматизоване виконання угод та сумісна з основними мережами, такими як Ethereum, Polygon, Solana.

Особливо варто відзначити, що цей проект пропонує можливість динамічного переключення між ланцюгами. Коли мережа Ethereum стикається з заторами, що призводять до різкого зростання комісій за транзакції та подовження часу підтвердження, система може в реальному часі моніторити стан роботи різних ланцюгів і, спираючись на багатовимірні дані, такі як комісії за транзакції та швидкість, інтелектуально переключитися на більш ефективні мережі виконання, такі як Polygon, без необхідності ручного втручання, що значно підвищує ефективність та стабільність транзакцій.

2.1.1 Приклад бренду молочного чаю: AI-управляється ланцюгом шифрування платіжна програма лояльності

Основне узагальнення

Відомий американський бренд молочного чаю стикається з проблемою розриву між традиційними платежами та мотивацією користувачів. Завдяки вищезгаданому інфраструктурному проекту, цей бренд створив на базі Solana AI-орієнтовану програму лояльності, що поєднує крипто-платежі з даними про поведінку користувачів, реалізуючи цифрову трансформацію традиційних роздрібних сцен. Проект інтегрує автоматичне створення гаманців, безшовний досвід транзакцій та технології підтримки кількох ланцюгів, використовуючи AI для аналізу споживчих даних з метою створення персоналізованих маркетингових стратегій, що суттєво підвищує залученість користувачів та ефективність платежів.

Основна проблема

• Традиційні платежі та програми лояльності розірвані, не можуть реалізувати переваги crypto-платежів у стимулюванні користувачів.
• Відсутність підтримки технологій штучного інтелекту ускладнює реалізацію інтелектуального аналізу платіжних даних та поведінки користувачів

відповідне рішення

шифрування支付集成

• Автоматичне створення гаманця: при реєстрації користувачів створюється шифрувальний гаманець, що підтримує платежі основними криптовалютами.
• Безшовний торговий досвід: процес оплати не потребує ручної обробки газових зборів, інформація про транзакції миттєво записується в блокчейн.
• Підтримка кількох ланцюгів: сумісність з Ethereum, Polygon та іншими блокчейн-мережами

AI застосування

• Аналіз поведінки: створення профілю користувача на основі даних про суму витрат, частоту, категорії, час тощо
• Персоналізовані рекомендації: пропозиція ексклюзивних знижок на основі профілю користувача, рекомендація нових смаків для дегустації на основі історії покупок.
• Динамічні стимули: коригування коефіцієнта обміну балів залежно від активності, надання винагород за утримання для користувачів, які йдуть.

Ефективність застосування

• Менше ніж за 3 місяці до програми приєдналися понад 15 000 учасників.
• В порівнянні з нефірмовими учасниками, кількість відвідувань магазину лояльними учасниками зросла на понад 244%.
• Витрати лояльних членів в 3,5 рази вищі, ніж у не членів.

Інновації в моделі та галузеві підказки

Цей випадок започаткував нову роздрібну парадигму "шифрування платежів як стимулювання користувачів": перетворюючи споживчу поведінку на цифрові активи, що можуть бути підтверджені на ланцюгу та передані (наприклад, нагороди у вигляді NFT), цей бренд не лише підвищив рівень повторних покупок, а й створив децентралізовану екосистему членства.

Технологія ШІ відіграє роль "даних хабу" в цьому процесі: вона забезпечує реальний час запису даних про платежі на блокчейн та їх інтелектуальний аналіз, а також знижує витрати на експлуатацію завдяки автоматизованим стратегіям. Це забезпечує відтворювальні шляхи трансформації для традиційних галузей, таких як роздрібна торгівля та ресторанний бізнес: використовуючи шифрування платежів як вхід, на основі алгоритмів ШІ як двигуна, реконструюючи "платіж-дані-інцентиви" замкнуте коло, сприяючи переходу офлайн-сцен на цифровий та інтелектуальний рівень.

2.2 певний AI-водієм шифрування платіжний протокол: реконструкція агентського виконання шляху

позиціювання проєкту

Цей проект є протоколом шифрування платежів, призначеним для проектування AI-агентів, що прагне надати кросчейн, високодоступний шар виконання платежів. На відміну від традиційних платіжних систем, цей проект не є єдиним додатком, а виступає як вбудований платіжний інтерфейс, що обслуговує різні автоматизовані агенти, смарт-контракти та Web3 додатки. Проект швидко розширюється з кінця 2024 року і наразі охоплює багаточинові екосистеми, такі як BNB Chain, Solana, TON, TRON, Stellar.

2.2.1 Шлях виконання платежів, керований ШІ

На відміну від інших випадків використання AI для аналізу рекомендацій, цей проект більше зосереджений на створенні можливостей оплати, які AI може викликати безпосередньо. Іншими словами, його мета полягає в тому, щоб AI-агенти могли автономно та безпечно виконувати реальні платіжні завдання, що сприятиме впровадженню автоматизованих систем у реальні торгові сценарії. Коли користувачі віддають команди на природній мові, такі як "замовити квитки" або "купити каву", AI може безпосередньо викликати API для генерації запиту на оплату, завершуючи ідентифікацію суми, вибір активів, крос-ланцюговий обмін та розрахунок, процес проходить без втручання людини.

Його механізм містить два ключові дизайни:

• Механізм розпізнавання намірів оплати (KYA): система за допомогою мовної моделі визначає, чи дійсно ШІ розуміє зміст завдання, та перевіряє, чи має він права на здійснення платежу, щоб запобігти помилковим діям і виконанню ризикових команд;
• Багатоланцюговий інтелектуальний маршрутизатор: динамічно вибирає оптимальний шлях оплати на основі реальних комісій і завантаженості мережі, підвищуючи ефективність угод.

Ця архітектура дозволяє різним AI-агентам не лише обробляти інформацію та робити рекомендації, а й справді виконувати комерційні дії, що розширює автономність та кооперативну ефективність у сценаріях Web3.

2.2.2 Застосування на практиці та інтеграція екосистеми

З 2024 року проект запустив маршрут "AI Payment as IT Foundation", розширюючи застосування в кількох країнах та екосистемах:

• Розширення офлайн-сцен: вже запроваджено систему оплати за допомогою сканування QR-кодів у В'єтнамі та інших країнах Південно-Східної Азії, AI-агент може автоматично виконувати весь процес сканування, обміну та оплати.
• Екосистема токенів: підтримка багатьох видів рідних шифрованих активів для участі у платежах, вже підключено понад 10 000 торговців, які охоплюють електронні витрати, життєві послуги, цифровий контент та інші повсякденні застосування.
• Співпраця між агентами: також підтримується співпраця між кількома агентами, так званою "генерацією замовлень інформаційним агентом - завершення платежу платіжним агентом" інтелектуальною моделлю виконання.

Галузеве значення та перспективи майбутнього

Цей проект демонструє стандартизований шлях "AI agent-to-pay": абстрагування платежу як послуги для виклику та автоматичного виконання агентами за потребою. Ця архітектура не лише підвищує комбінованість та рівень інтелектуальності платіжних систем, а й приносить нову логіку виконання до екосистеми Web3.

У майбутньому цей проект планує розширитися до офлайн-системи споживання з підтримкою Visa та Mastercard, створюючи безшовний міст між нативними користувачами Web3 та реальним світом платежів, що ще більше сприятиме парадигмі "ініційованої ШІ - розрахунок криптовалютою - завершення в реальному часі".

2.3 Один децентралізований мережевий агент AI співпрацює з певним постачальником послуг інфраструктури шифрування платежів: сприяння інтеграції шифрування платежів та AI

2.3.1 Фон співпраці

Один з провідних у світі постачальників інфраструктури шифрування платежів підтримує миттєвий обмін фіатних валют на шифрування, послуги охоплюють понад 180 країн, річний обсяг оброблених транзакцій перевищує 15 мільярдів доларів. Один децентралізований мережевий агент з штучного інтелекту дозволяє розробникам створювати, впроваджувати та монетизувати агентів штучного інтелекту, його основний продукт - це платформа запуску агентів штучного інтелекту в екосистемі Ethereum.

2.3.2 Синергія та технологічна інтеграція після співпраці

Глибока взаємодія між платежами та AI-агентами

• Автоматизований торговий процес: користувачі викликають API за допомогою інструкцій природною мовою (наприклад, "купити ETH на суму 100 доларів США"), щоб здійснити обмін фіатних грошей на шифрування та провести транзакцію в мережі без необхідності вручну керувати гаманцем.
• Інтелектуальне ціноутворення та розрахунок: AI-агенти можуть динамічно коригувати ціни на послуги відповідно до коливань ринку, здійснюючи розрахунки з шифруванням у режимі реального часу, підтримуючи стабільні монети, такі як USDC, ETH та інші основні активи.

Екосистема розробників надає можливості

• Низькокодовий інтеграційний: надає попередньо побудовані платіжні модулі (такі як вбудоване платіжне вікно), розробники можуть швидко інтегрувати платіжні функції в AI-агенти через API.
• Кросчейн інтероперабельність: підтримка кількох ланцюгів (таких як Solana, Polygon) допомагає AI-агентам розширити сценарії застосування, наприклад, виконуючи високоінтенсивну торгівлю в екосистемі Solana.

Оновлення користувацького досвіду

• Спрощено доступ до фіатних валют: нешифровані користувачі можуть безпосередньо використовувати фіатні валюти для покупки послуг AI-агентів, знижуючи бар'єр для входу в Web3.
• Прозорість транзакцій: Записи транзакцій в ланцюзі можна перевірити за допомогою блокчейн-браузера, користувачі можуть в реальному часі відстежувати статус платежу та результати виконання агентів.

2.3.3 Вплив ринку та дані

• Зростання користувачів: ця мережа AI-агентів завершила перший повністю автономний хакатон у 2024 році, залучивши понад 2000 розробників, після запуску її платформи щомісячна кількість активних користувачів перевищила 50 000.
• Обсяг угод: певний постачальник платіжних послуг обробив понад 1,5 мільярда доларів угод до того, як був придбаний, і після співпраці з мережею AI-агентів його функція платіжних операцій на блокчейні, ймовірно, підвищить ефективність угод на 30%.
• Визнання в галузі: цей постачальник платіжних послуг став однією з перших криптовалютних платіжних компаній в Європі, яка отримала ліцензію MiCA у грудні 2024 року, а його відповідність законам підвищує довіру до співпраці з мережею агентів штучного інтелекту.

Ця співпраця знаменує собою перехід до нової стадії злиття шифрування платежів та технології ШІ. Завдяки інтеграції платіжної інфраструктури та децентралізованої платформи AI-агентів, обидві сторони пропонують розробникам та користувачам комплексне рішення, що охоплює весь процес від створення, впровадження до монетизації. Незважаючи на складність технологій та виклики відповідності, ця модель співпраці є важливим орієнтиром для інтелектуального розвитку екосистеми Web3.

Три, виклики галузі та перспективи майбутнього

3.1 Основні виклики

• Технічна складність: співпраця між ланцюгами та оптимізація алгоритмів ШІ все ще потребують прориву
• Ризик відповідності