《AI 重塑移动支付 — 未来趋势与实践探索》

  培训讲师:梁展红

讲师背景:
梁展红老师——AI时代出海人才与组织能力培养专家Ø曾任:思特沃克(全球TOP级定制软件咨询与定制开发航母、敏捷理念大旗扛旗公司、软件教父MartinFowler服务的公司)数字与AI首席咨询师、学习设计专家Ø曾任:大众集团(中国区所有分子公 详细>>

梁展红
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《AI 重塑移动支付 — 未来趋势与实践探索》详细内容

《AI 重塑移动支付 — 未来趋势与实践探索》

《AI 重塑移动支付 — 未来趋势与实践探索》
主讲:梁展红老师
【课程背景】
中国已成为全球移动支付第一大国:2024 年交易规模突破 560 万亿元,超 10 亿用户养成 “无现金” 习惯,支付场景从基础消费延伸至医疗、交通、政务等全领域。随着 2026 年临近,生成式 AI、联邦学习、边缘计算等技术进入成熟应用期,移动支付正从 “AI 辅助交易” 迈向 “AI 定义支付” 的新阶段 —— 从加油站无感支付到持续生物认证,从智能反诈到嵌入式金融,技术革新既带来体验升级,也面临安全合规、伦理平衡等挑战。
当前从业者常面临 “趋势看不清、落地无方向” 的困境:如何把握 2026 年后 AI 支付的核心赛道?如何平衡技术创新与用户隐私?本课程以 “未来趋势 + 场景落地” 为核心,结合全球前沿实践与中国本土需求,帮助跨领域团队洞悉 AI 支付的变革方向,提前布局未来。
【课程对象】
移动支付领域管理者:银行支付部门、第三方支付机构(如支付宝、微信支付、沃支付)的基层至中层业务 / 技术管理者,需制定 2026 年后 AI 战略;
技术与开发团队:AI 算法工程师、支付系统开发者、风控技术人员,需明确未来技术落地需求与研发方向;
产品与运营从业者:移动支付产品经理、用户体验设计师、运营经理,需设计符合未来趋势的 AI 支付产品;
跨职能及研究人员:金融风控、合规监管人员,及对 AI 支付未来趋势感兴趣的初创者、行业研究者。
【课程方式】
前瞻主题演讲:由行业专家主导,结合 2024 年移动支付交易规模、AI 技术成熟度等数据图表,解读 2026 年后 AI 支付的技术拐点与战略方向,兼具宏观视野与数据支撑;
深度案例解析:采用 “场景还原 + 逻辑拆解” 模式,结合全球前沿案例(智能加油站无感支付)与中国本土实践(支付宝 AI 反诈、微信嵌入式金融),剖析 “技术选型 - 场景适配 - 价值落地” 全链路;
互动研讨实战:包含快速调研(现场扫码反馈 AI 支付期待方向)、小组讨论(4-5 人一组聚焦伦理风险)、观点碰撞(针对 “传统反诈部门转型” 等议题展开辩论),激发跨角色思考;
创新成果展示:设置 “案例演示区”,邀请 AI 支付领域初创企业或内部技术团队,现场演示语音支付、智能分账等早期原型,搭配 10 分钟互动问答,提供可落地的创新参考;
圆桌对话互动:采用 “嘉宾分享 + audience Q&A” 形式,银行家、技术负责人等嘉宾针对学员提出的 “技术落地难点”“合规障碍” 等问题实时解答,打通理论与实践的衔接。
课程时间安排
时间
内容安排
09:00-09:30
模块一:开场 keynote——AI 支付的 “拐点时刻”
现状复盘:当前 AI 在支付中的应用(反诈检测、智能客服)
2026 年差异点:技术爆发(生成式 AI / 边缘计算)、数据普惠、超个性化服务
核心转变:从 “AI 辅助支付” 到 “AI 定义支付”
互动调研:“你认为 2026 年后最激动人心的 AI 支付应用是什么?”
09:30-10:30
模块二:深度解析 ——2026 + 成熟 AI 技术与支付应用
生成式 AI:合成测试数据、个性化支付界面生成、动态营销内容
联邦学习 + 隐私计算:跨机构数据共享(如反诈特征)不泄露用户隐私
边缘 AI + 端侧处理:离线支付验证、实时个性化推荐(如加油站场景)
量子计算前瞻:对支付加密与高速交易的潜在影响
案例片段:某支付联盟用联邦学习构建共享反诈库,未泄露 1 条原始用户数据
10:30-11:00
茶歇
11:00-12:30
模块三:趋势聚焦 1—— 超个性化与主动支付
预测式消费与预算管理:AI 预判用户需求,推荐最优支付方式 / 时机
场景化无感支付:AI 结合位置、行为
进阶生物支付:超越指纹 / 人脸,实现行为特征持续认证
AI 金融健康:支付融入智能理财、债务提醒等全周期服务案例:“消失的收银台 ——AI 如何实现无感支付闭环”
小组讨论:“AI 主动管理支付时,需警惕哪些伦理风险?”(40 分钟讨论 + 10 分钟分享)
12:30-13:30
午休
13:30-14:30
模块四:趋势聚焦 2——AI 强化支付安全与合规
AI 攻防战:诈骗者用 AI 伪造身份,支付机构用更高级 AI 拦截(如合成身份欺诈防控)
行为生物认证:AI 分析操作习惯(滑动速度 / 点击力度)实时风控
可解释 AI(XAI):满足反洗钱(AML)、实名认证(KYC)的合规要求
智能合规:实时监控并适配动态监管政策
挑衅提问:“若 AI 能提前拦截所有欺诈,传统反诈部门该如何转型?”
14:30-15:30
模块五:趋势聚焦 3——AI 驱动的支付生态与新商业模式
嵌入式金融 2.0:支付融入非金融场景(如购物、出行),成为隐性功能
AI 调度支付网络:智能路由交易通道、动态定价、跨轨优化
DeFi+AI 融合:优化流动性池、智能合约风险评估
数据价值变现:基于 AI 洞察提供增值服务
案例:“城市智慧钱包 —— 支付 + 身份 + 民生服务一体化”
15:30-15:45
茶歇
15:45-16:45
实战工作坊
任务背景:聚焦 2026 年支付场景痛点,二选一设计方案
银发族旅居支付:解决 “异地医保支付、旅居公寓缴费、本地便民买菜” 需求
校园智慧研学支付:解决 “家长远程授权、费用分项目
分组实战(40 分钟):4-5 人一组,明确 “场景分析者 + 产品设计者 + 创新提炼者” 分工,输出简易思维导图
方案分享与点评(35 分钟):3 组分享,讲师结合 “痛点匹配度、AI 动作可行性、创新落地性” 点评
16:45-17:00
课程总结:
AI 创新总结
未来方向
互动收尾

 

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