

> 支付巨头用真金白银承认了AI时代传统风控的彻底失效。以行为生物识别对抗生成式伪造，本质是一场从“事后拦截”向“源头阻断”的数据抢夺战。

Visa 豪掷 24 亿美元将 AI 防诈骗公司 BioCatch 收入囊中，这笔看似常规的金融科技领域并购，实则暴露出全球支付网络在生成式 AI 狂潮下的极度恐慌。每月高达 190 亿次的交互分析数据，昭示着金融风控的逻辑已经发生了底层变异。传统基于密码、设备指纹甚至静态生物特征（人脸、指纹）的防御体系，在 Deepfake 和自动化恶意脚本面前已经形同虚设。

## 并购核心逻辑 填补行为数据的空白

在这个一切皆可被 AI 完美伪造的时代，Visa 清楚地意识到，静态数据的护城河已经干涸。你能伪造一张脸、克隆一段声音，甚至买到一整套设备指纹，但你很难完美复制一个人拿着手机时的微小倾斜角度、手指滑过屏幕的加速度，以及在输入密码前那微秒级的停顿习惯。

防御升维　BioCatch 的核心价值在于它掌握了海量的“人类无意识行为”数据。Visa 斥巨资买下的并非单纯的反欺诈算法模型，而是全球最庞大的行为生物特征库。通过这笔收购，Visa 直接将防御阵线从支付发生的那一瞬间，前置到了用户打开 App 浏览页面的漫长过程中。这种连续性的行为验证，是防御 AI 自动化攻击的唯一有效武器。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 攻防战升级 用魔法打败魔法的闭环

金融诈骗已经高度产业化，黑产团队同样在使用大模型批量生成诱导话术、自动化突破风控规则。Visa 此举是典型的“用魔法打败魔法”。整合 BioCatch 后，Visa 的底层清算网络将嵌入实时的 AI 对抗引擎。

战略威慑　这意味着，当一笔交易发生时，模型分析的不再只是交易金额和商户风险，而是这笔交易发起者的底层交互逻辑是否具有“机器特征”或者“受胁迫特征”（例如异常的犹豫、极端的滑动速度）。Visa 正在构建一个自闭环的生态系统，在这个系统中，黑产的每一次试探都会转化为训练 Visa 自身防御模型的优质语料。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 行业洗牌预判 独立反欺诈厂商的黄昏

Visa 的这场收购打响了金融基础设施巨头清场的第一枪。对于那些依旧孤军奋战的独立反欺诈 SaaS 服务商来说，这无疑是一个危险的信号。当支付通道本身集成了最顶级的 AI 防御能力并将其作为底层标准服务时，独立的风控厂商将失去溢价空间。未来，安全防线将越来越集中于掌握全链路数据流的超级巨头手中，中小型网络安全公司的最终归宿，或许只有被并购这一条狭窄的出路。

Visa斥资二十四亿美元收购BioCatch重构金融防御阵线



> 当最强AI大脑接入全球最大支付网络，传统的点击结账将被意图识别彻底取代。这不仅是支付通道的升级，更是对消费者决策链条的全面拦截与重构。

## 意图支付终结搜索购物时代

在长达二十年的互联网电商发展史中，“搜索-浏览-加入购物车-支付结算”一直是不可动摇的铁律。然而，OpenAI与全球支付巨头Visa的深度合作，正在将这套繁琐的漏斗模型彻底撕碎。这次合作的核心，在于将大模型强大的意图识别能力与全球最庞大的金融清算网络进行底层打通，宣告了“意图支付”时代的正式降临。

想象一下你未来的生活场景——当你对着手机说出“下周去北海道滑雪，帮我搞定所有装备”时，你不再需要打开三个电商App比对雪板，也不用去查看信用卡的跨境支付费率。OpenAI的智能体将在毫秒间理解你的身材参数、偏好品牌以及当前信用卡的最佳满减权益，直接通过Visa的授权接口完成一系列的锁单与支付。消费者的交互动作被极度折叠，从过去的数十次点击，浓缩为一次简单的自然语言对话。技术抹平了购买过程中的所有摩擦力，购物行为从主动的劳作，变成了被动的享受。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 金融级智能体的微观博弈

这种体验跃升的背后，是极其惊艳的技术切片与极度复杂的金融授权逻辑的融合。OpenAI与Visa必须在用户体验与资金安全之间找到一个精妙的平衡。为了实现无感购物，智能体必须拥有一定额度内的“金融自主权”。

亮点　这催生了一种全新的个人资产托管模式。用户将授予AI特定场景下的预算管理权限，AI不再仅仅是一个推荐引擎，而是一个带有数字钱包的“全权采购代理”。当你在看一场美剧时，随口夸赞了一句主角的墨镜，后台的AI就已经与Visa网络完成了身份校验、风险风控审查，并在数秒内完成了该同款墨镜的海外代购与支付扣款。Visa庞大的防欺诈网络为AI的冲动决策兜底，而OpenAI的智能体则极大地拓宽了Visa的支付频次。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 消费习惯与商业漏斗的彻底坍塌

然而，这种极其顺滑的购物体验，对传统的电商平台与品牌方而言，无异于一场灭顶之灾。当消费者习惯了直接向OpenAI下达购买意图，传统的电商界面、精美的商品详情页甚至斥巨资投放的开屏广告，都将失去意义。AI成为了横亘在消费者与商品之间唯一的看门人。

传统行业的饭碗正在面临被无情吞噬的倒计时。大量从事电商运营、页面优化（SEO）、甚至初级带货主播的打工人将失去价值。因为AI不看情绪价值，只看底层数据与性价比。未来的品牌营销，将从“如何打动人类的眼睛”，彻底转变为“如何优化参数以迎合OpenAI的推荐算法”。这是一场由底层支付接口革命引发的商业生态大清洗，在极致的便利面前，传统的商业漏斗体系正在加速坍塌。

OpenAI结盟Visa重构全球无感支付与购物体验



> Anthropic最新推出十款金融专属AI智能体，具备独立撰写报告与合规审查等高阶能力。这一举措标志着大模型正从通用对话工具向深度嵌入垂直业务流的“虚拟员工”全面演进。

## 突破对话局限 深入核心业务流

人工智能巨头Anthropic正在重新定义金融服务行业的数字基础设施。此次发布的十款定制化新型AI智能体，彻底摆脱了传统大语言模型仅停留在文字润色和简单问答的局限，将其核心能力直接嵌入银行、保险、资产管理以及金融科技等机构的高阶工作流中。

与以往的辅助型AI不同，这批智能体展现出了极强的业务独立性与专业逻辑处理能力。在实际应用场景中，它们能够自主调取数据并撰写针对客户会议的专业演示文稿，甚至可以承担复杂的财务报表审核工作。更为关键的是，这些智能体被赋予了合规风控的前置权限，一旦在海量交易或文档中检测到潜在风险，系统将自动触发预警并将案件完整上报至合规部门审查。这种从“工具”到“数字员工”的身份转变，预示着金融机构传统的劳动密集型后台运营模式将面临根本性重构。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 硅谷与华尔街的破壁对话

这套金融专属AI工具矩阵的推出，不仅是技术层面的产品发布，更是一次精准的商业战略布局。为了加速这些智能体在顶级金融机构的落地，Anthropic将目光直接锁定了华尔街的核心决策层。

本周二在纽约举行的官方活动中，Anthropic首席执行官将与摩根大通高管同台发表深度演讲。这场闭门会议不仅吸引了众多银行业领袖，更释放出一个明确的行业信号 硅谷顶尖技术力量正在与华尔街资本深度合流。随着具备极高合规安全标准的智能体正式投入使用，金融从业者有望从繁重枯燥的案头审核与数据整理中彻底解脱，将更多精力向战略决策与高净值客户关系维护倾斜，从而在行业内引发新一轮的效率革命与降本增效浪潮。


Anthropic深度入局金融业 十款专属智能体开启虚拟员工时代



> 面对直接交易转化的低迷表现，OpenAI选择后撤至流量上游，通过构建标准化的代理商务协议，试图在复杂的电子商务生态中确立其作为核心研究与决策辅助平台的地位。

## 转化率低迷促成战略转向

生成式人工智能在尝试颠覆传统电子商务链路的过程中遭遇了现实的商业阻力。OpenAI周二正式对外宣布将进行重大的电商战略调整，全面下线并放弃此前在ChatGPT中高调推出的即时结账功能。这一决定标志着该公司试图将聊天机器人直接打造为端到端闭环交易平台的激进尝试陷入了阶段性的瓶颈。

即时结账功能自去年底上线以来，本意是打破传统网页跳转的繁琐步骤，允许用户直接在对话气泡界面内无缝完成从商品挑选、添加购物车直至最终付款的全部流程。然而根据内部监测数据的反馈，由于初始版本在处理复杂订单修改、多规格选择等交易灵活性上表现严重不足，用户通过机器人完成实际订单支付的转化率远低于行业平均水平。基于这一现实，公司管理层决定大幅降低该独立交易组件的开发优先级，将核心研发精力重新聚焦于前端的产品发现与决策辅助体系。

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## 携手Stripe布局代理商务协议

在剥离了繁重的支付网关开发任务后，OpenAI正在致力于将ChatGPT彻底转型为一个集中心化的消费者信息研究中枢。为了实现这一目标，公司正在与金融科技巨头Stripe深度合作，共同开发一套名为代理商务协议（ACP）的开放型电子商务标准。

未来ChatGPT将依托这一标准化协议，深度整合参与合作商户的结构化商品数据。系统将不再急于催促用户下单，而是利用大语言模型的优势，为消费者提供包括跨平台产品对比、历史价格追踪、深层功能参数解析以及全网真实评论汇总在内的深度研究工具。尽管系统依然允许商家通过内置的小程序集成结账功能或将流量引导至独立站完成支付，但ChatGPT自身的角色定位已经得到了明确的修正，即从直接的交易入口全面回归至决策辅助工具。

## 铺路未来的自主AI购物代理

这一深刻的战略转变，实质上反映出当前的人工智能技术在垂直电商领域面临着用户信任与消费习惯的双重挑战。行业调研机构的数据表明，现阶段ChatGPT带来的引荐流量尚未能转化为电商网站的实质性营收利润。

通过强化横向的数据对比与直观的视觉化呈现，OpenAI正试图在错综复杂的全球电商生态中占据消费研究链路的最顶层。放弃短期的支付抽佣利润，转而投入精力构建底层的ACP标准协议，这一长远布局无疑是在为未来更加高级的人工智能代理（AI Agents）铺平道路，使机器自主执行复杂购物决策成为可能。

OpenAI重构电商战略 放弃即时结账转向决策信息中枢


> **导语**
> 蚂蚁科技集团通过全资子公司入股大模型初创公司“西湖心辰”，进一步深化其在人工智能领域的资本布局。此次投资不仅为这家杭州本土 AI 独角兽注入资金活水，更预示着蚂蚁将在金融科技与智能服务场景中，加速底层大模型技术的应用落地。

## 资本注入与股权变更

企查查 APP 最新工商信息显示，杭州西湖心辰科技有限公司发生关键股权变更，新增股东为上海云玡企业管理咨询有限公司。穿透股权结构可见，该新增股东系蚂蚁科技集团的全资子公司。

西湖心辰作为杭州本土崛起的人工智能研究机构，长期专注于大模型技术的底层研发与商业化探索。此次蚂蚁集团的入局，被视为双方在技术基因与资源互补上的深度契合。这不仅是对西湖心辰技术实力的背书，也为这家初创公司在激烈的“百模大战”中提供了关键的资金弹药。

![Google_AI_Studio_2026-01-29T03_08_11.371Z.png](https://static.downly.cn/images/27e415edc14cf656bc87a6651fdb34da.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 金融科技的智能化跃迁

蚂蚁集团此次投资并非单纯的财务行为，而是其整体科技战略的一环。长期以来，蚂蚁一直致力于利用前沿科技重塑金融服务体验。随着大模型技术展现出惊人的理解与生成能力，将其引入金融客服、风险控制及财富管理等核心业务场景已成定局。

通过与西湖心辰的深度绑定，蚂蚁有望获得更具定制化的大模型能力支持。双方未来的合作重点预计将聚焦于如何将通用大模型技术“特化”为适应高精度、高安全性要求的金融行业模型，从而在智能服务领域构建差异化竞争优势。

## 前瞻性布局与行业影响

从行业视角来看，互联网巨头通过投资初创团队来补齐技术拼图已成常态。蚂蚁集团的这一举措，既是对自身研发能力的补充，也是在全球 AI 竞赛中抢占身位的防御性布局。

随着资金与场景的双重落地，西湖心辰有望加速技术迭代，而蚂蚁集团则能更快地将前沿 AI 技术转化为用户可感知的服务体验。这种“资本+场景”的双轮驱动模式，或将成为未来一段时间内金融科技行业技术演进的主流路径。

蚂蚁集团落子杭州 战略投资西湖心辰加码AI版图



> **导语**
> 面对金融行业对数据准确性的苛刻要求，腾讯近日开源了评测工具 finLLM-Eval。该工具首创“无 GroundTruth”评测法，利用 AI Agent 自动进行逻辑与事实核验，准确率高达 96%，为大模型在金融领域的安全落地提供了关键的一把“标尺”。

## 填补金融评测的真空

在容错率极低的金融领域，大模型的“幻觉”问题一直是阻碍其大规模应用的核心痛点。腾讯推出的 finLLM-Eval 正是为了解决这一行业难题。作为行业内首个专门针对金融场景设计的评测工具，它不仅填补了市场空白，更为高风险场景下的 AI 应用建立了一套标准化的质量控制体系。

finLLM-Eval 的核心优势在于其高度的专业性。它包含逻辑一致性与事实准确性等多个评测模块，能够自动化输出包括千字幻觉率、错误点分布在内的详尽报告。这使得金融机构在部署大模型前，能够对其风险边界有一个清晰、量化的认知。

![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_26.414Z.png](https://static.downly.cn/images/3b7ab767eaf2c755b8e3b95be2fd88f4.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 告别繁琐人工 AgentAsJudger登场

finLLM-Eval 最大的技术突破在于引入了“AgentAsJudger”自动化评测机制。传统的金融数据评测往往依赖大量昂贵且低效的人工标注（GroundTruth），而腾讯的方案通过智能提取金融事实三要素——“标的 × 时间 × 指标”，实现了评测流程的自动化。

在这个系统中，AI Agent 扮演了裁判员的角色。它能自动提取事实点与逻辑链，并直接与内部金融数据库或相关上下文进行比对验证。实验数据显示，这一自动化流程的准确率已超过 96%。这不仅大幅降低了评测成本，更保证了评测结果的客观性与一致性。未来，随着对非金融指标核验能力的拓展，该工具工具有望成为金融科技基础设施的重要组成部分。
![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_31.408Z.png](https://static.downly.cn/images/437d322f3f4c14e40308e661cb824150.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

腾讯开源 finLLM-Eval 解锁金融AI评测新范式


> **导语**
> 中国量化私募领军者九坤投资跨界发布 IQuest-Coder-V1 模型，凭借独特的“代码流多阶段训练”策略，在 SWE-Bench 榜单上超越 GPT-5.2 等国际顶流，展现了金融算法团队在通用 AI 领域的惊人爆发力。

## 金融战队逆袭 性能霸榜

科技圈的焦点近日被一家非典型 AI 公司抢占——专注量化交易的九坤投资推出了自研大模型 IQuest-Coder-V1。该系列模型在权威的 SWE-Bench Verified 榜单上大放异彩，其 40B 参数版本以 81.4% 的通过率，将 Claude Opus-4.5 和 GPT-5.2 甩在身后。

IQuest-Coder 系列提供了 7B、14B 和 40B 三种规格，精准覆盖了从轻量级代码生成到复杂软件工程的各类需求。值得一提的是，该模型对硬件极其友好，单张消费级 4090 显卡即可流畅运行，大大降低了开发者的部署门槛。

![Google_AI_Studio_2026-01-05T02_56_04.982Z.png](https://static.downly.cn/images/6029d9f0202270df5833d793848d7bb7.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 动态训练逻辑 捕捉演变过程

IQuest-Coder 的成功并非依靠单纯的参数堆叠，而是源于方法论的创新。团队摒弃了传统的静态代码训练模式，转而采用“代码流多阶段训练”。

这种方法让模型模拟代码从雏形到成熟的演变过程，使其能够理解软件逻辑的动态变化。在官方演示中，无论是构建复杂的粒子文本动画，还是开发实时像素沙盒游戏，该模型都展现出了超越同类产品的逻辑连贯性。这种从量化策略中迁移而来的“动态捕捉”思维，为代码大模型的研究提供了全新视角。

![Google_AI_Studio_2026-01-05T02_55_58.791Z.png](https://static.downly.cn/images/56df275174ba8067057a3d3dd134c332.png)
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## 跨界启示录 算法的通用性

九坤投资自 2012 年成立以来，一直是中国量化领域的隐形冠军。此次跨界成功，引发了行业对于“人才密度”与“算法通用性”的深度讨论。

虽然官方谨慎提示目前生成的代码仍需沙盒验证，但 IQuest-Coder 的出现证明了顶级算法团队在不同领域间的降维打击能力。这不仅是中国 AI 技术的一次重要突围，也预示着未来 AI 赛道的竞争者可能来自任何一个数据密集型行业。

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