人工智能代理被定位爲零售業的實用交易管理者，隨着商家採用人工智能區塊鏈支付，預計它將改變結賬動態。
凱文·奧利裏 (Kevin O’Leary) 如何構建零售業的人工智能代理？
人工智能代理和區塊鏈支付的定義
Kevin O'Leary 將人工智能代理定位爲能夠代表用戶發起和結算購買的自主軟件。他將這些代理與提供不可篡改記錄和可編程結算的區塊鏈連接起來。
試點部署的銷售點集成服務展現了亞秒級確認和確定性費用。運營商報告稱，這些功能顯著降低了購物車放棄率。Kevin O'Leary 在 2021 年 11 月 4 日的一份報告中表示，零售商需要“每天數百萬筆交易”。
注：奧利裏在一段三分鐘的視頻和行業媒體報道的公開採訪中發表了這些言論。
對消費者結賬和自主購買的影響
奧利裏認爲，這些系統簡化了結賬流程，減少了自主零售購買的摩擦，並通過減少廢棄購物車實現了更快的轉化。
對於零售商而言，其前景在於自動化的購物車組裝和支付編排——減少人工干預，提高吞吐量的穩定性。在此背景下，商家可以期待轉化率指標的提升。
值得注意的是，這些觀察結果來自早期試點和行業報告，而不是大規模推廣。
奧利裏將人工智能代理視爲零售結賬的運營加速器，可以減少摩擦並實現自主零售購買。
可擴展的區塊鏈支付解決方案在自主零售購買和有向無環圖採用中發揮什麼作用？
可擴展區塊鏈支付解決方案概述
可擴展的區塊鏈支付解決方案旨在處理大批量交易和小額支付。
商家需要每分鐘能夠處理大量小額交易、費用低廉且結算可預測的支付系統。需要注意的是，延遲和費用可預測性仍然是主要的選擇標準。
大容量交易的優勢（有向無環圖、高吞吐量區塊鏈、Hedera、Nano）
有向無環圖設計和高吞吐量區塊鏈模型等架構可減少延遲並提高結賬流程的併發性。
像Hedera guide和Nano這樣的項目經常被從業者引用，作爲尋求快速、低費用結算和近乎即時確認的商家的選擇； Nano自稱是“免費和即時”，這對零售小額支付很有吸引力。
對於測試零售集成的零售商，在評估 hedera nano 替代品和基於 DAG 的系統時，優先考慮吞吐量和可預測的費用模型。
實際上，採用將取決於互操作性、商家工具和清晰的商業結算模式。
可擴展的解決方案（包括 DAG 和高吞吐量區塊鏈）對於支持自主零售購買所需的數量和速度至關重要。
哪些技術支持零售支付中的代理 AI 助手？
代理AI助手的定義
Agentic AI 助手代表用戶搜索、選擇和支付商品。它們結合了決策模型、身份認證和支付執行邏輯。因此，可靠性和可解釋性是部署時需要考慮的重要因素。
在實際部署之前驗證安全密鑰管理和同意流程，以降低法律和運營風險。
它們如何與支付和零售商整合（零售 AI 支付）
集成需要 API、代幣化憑證以及將代理與支付渠道和商戶系統連接起來的中間件。零售 AI 支付依賴於安全的密鑰管理、經授權的數據流和可靠的結算路徑，以實現無需信任的確認。
值得注意的是，認證和同意標準將影響採用時間表。如需深入瞭解 AI 支付編排背後的技術，請參閱代理 AI 助手。
實際上，安全的標準和經過充分測試的集成將決定零售部署的速度和範圍。
Agentic AI 助手統一個性化、支付授權和結算，實現大規模無縫零售 AI 支付。
包括常春藤納米替代品在內的日常商業活動存在哪些潛在風險和監管考慮？
合規性和數據隱私
監管機構將重點關注消費者同意、數據最小化和跨境匯款規則。
部署這些系統的公司必須自2024年起規劃數據流和隱私義務，並維護全面的審計追蹤。在此背景下，可證明的合規性對於贏得商家信任至關重要。
欺詐風險及風險緩解
自動代理增加了欺詐的攻擊面，包括憑證濫用和未經授權的付款。
緩解策略包括多因素認證、費率限制以及跨支付渠道的實時欺詐監控。然而，爲了應對不斷演變的威脅，運營控制和持續監控必不可少。
早期試點應包括審計跟蹤和監管機構參與，以減少部署延遲。
在此背景下，公司應在試點階段規劃監管機構的參與和強有力的運營控制。
在評估常春藤納米替代品和其他高吞吐量區塊鏈選項時，日常商業必須在創新與合規性和欺詐控制之間取得平衡。