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Agentic commerce in payments and fintech:高盛认为,智能体商业将长期利好支付网络、现代支付处理商和BNPL

报告认为,智能体驱动购物可加速电商交易量,并提升代币化、反欺诈和支付集成能力的价值。随着市场从早期虚拟卡方案转向更广泛的网络代币化支付,Visa、Mastercard、Stripe、Adyen、Affirm和Klarna的受益程度各不相同。

机构Goldman Sachs
日期20260929
行业payments and fintech

摘要

报告认为,智能体驱动购物可加速电商交易量,并提升代币化、反欺诈和支付集成能力的价值。随着市场从早期虚拟卡方案转向更广泛的网络代币化支付,Visa、Mastercard、Stripe、Adyen、Affirm和Klarna的受益程度各不相同。

Visa、Mastercard、Affirm Holdings和Klarna Group Plc.披露的评级均为Buy;相应12个月目标价分别为$438、$701、$115和$22。
智能体商业支付卡组织代币化网络安全支付处理BNPLVisaMastercard
  • Visa和Mastercard可受益于更高支付量、更小购物篮、增值服务附着率提升以及最终的智能体代币化。
  • Stripe Link for Agents目前依赖共享支付代币或一次性虚拟卡,但高盛预计支付流程将随时间推移而更为顺畅。
  • 随着智能体支付提高授权率和技术集成质量的重要性,Stripe和Adyen等现代处理商或将受益。
  • 若消费者和智能体选择成本更低的销售点融资,Affirm和Klarna可能受益。
  • 关键不确定性在于责任规则、支付协议和代币化基础设施的发展速度。

研报解读

概览

这份投资者反馈报告考察智能体商业如何重塑支付和金融科技。高盛认为,这一转变整体利好卡组织、现代电商处理商和BNPL提供商,但强调当前生态仍处早期,协议、欺诈责任和钱包集成等问题尚待解决。

核心观点

高盛将智能体商业界定为可能加速电商交易量增长的催化剂。其核心观点是,Visa和Mastercard等全球卡组织具备良好优势,因为其既有网络效应使卡支付成为推动智能体购买的相对便捷方式。除交易量增长外,报告还认为,购物篮碎片化和较低客单价可能支持交易收益,并带来更高的增值服务附着率。长期而言,高盛预计大多数智能体交易将使用网络代币化服务——Visa Token Service和Mastercard Digital Enablement Service——而非在碎片化的平台专属流程中暴露支付凭证。 报告将Meta于2026年9月8日推出的Muse视为当前架构的早期例子。Muse支付高度依赖Stripe基础设施和Stripe Link的Wallet for Agents。一笔交易可使用Stripe现有的代币基础设施,包括共享支付代币或Link支付代币,也可使用在商户结账页面输入的一次性虚拟卡。高盛认为,以虚拟卡为主的模式是优先抢占上市时间的方案,而非最终技术形态。其指出了扩展时的若干问题:当Stripe在非Stripe商户交易中居中时,消费者到平台再到商户的两步支付流程可能使欺诈和拒付更复杂;发行方和商户数据减少则可能损害授权率、商户忠诚度和发行方奖励。报告预计,随着网络代币化简化支付环节,该流程将逐步得到优化;Apple Pay和Google Pay等主要消费者钱包可能进入Muse,钱包选择也将日益接近当前移动电商的使用模式。 研究将智能体商业分为商品发现、购买转化和支持协议。报告称,面向消费者的LLM已通过帮助用户发现、研究、比较商品,并按配送时间和价格等条件筛选商品,对购物旅程上游产生显著影响。端到端购买及支付仍处于更早阶段。当前实施模式包括浏览器型智能体、嵌入式模块、嵌入式数字钱包和个人操作系统智能体。更广泛采用需要连接商户库存、购物智能体和支付提供商的协议,但高盛强调,各参与方的规则和责任仍需明确。 Stripe Link钱包使消费者可在接受Link的商户处通过共享支付代币使用已保存的支付方式;若商户不接受Link,则消费者授予账户访问权限并批准交易后,系统可提供一次性虚拟卡。报告还提到Google Universal Commerce Protocol及其Agent Payments Protocol、商户智能体框架、Stripe的Agentic Commerce Protocol,以及Visa Trusted Agent Protocol和Mastercard Agent Pay等网络支付协议。这些网络协议可验证智能体、记录用户意图和跟踪购买授权,并依赖代币化服务生成安全凭证。高盛指出,超过50%的Visa/Mastercard电商交易已完成代币化,为智能体支付的采用提供了基础。 在支付处理领域,高盛预计智能体商业将增加处理复杂性,使授权率和技术集成质量成为更重要的竞争指标。其认为,这将强化一个长期以来有利于Stripe和Adyen等现代电商处理商、而不利于包括Global Payments和Fiserv在内通过多次收购构建平台的传统处理商的市场结构。报告并不认为智能体商业天然不利于PayPal,因为消费者钱包选择仍将驱动支付量。但若没有对自身定位及商户和消费者价值主张的结构性改变,高盛并不预计PayPal的竞争态势会改善。由于智能体及支付凭证必须与最终消费者绑定,其双边生态在短期内具有战略价值,PayPal在Muse中的启用也与此观点一致。 对Visa和Mastercard而言,报告认为网络安全和风险产品是尤其重要的长期机会。代币化交易减少了底层支付凭证的暴露,在传统支付中已降低线上欺诈并提升授权率。智能体支付协议在代币化之上增加用户意图和购物车授权等信息。高盛认为,网络规模、数据和反欺诈能力使两家公司能够为发卡方和收单方提供具粘性且关键的解决方案。其估计,Visa/Mastercard网络安全相关增值服务加速5%将使Visa的VAS增长加速90个基点、Mastercard的VAS增长加速200个基点,并分别使总净收入增长加速20个基点和80个基点。Mastercard因产品投资和收购而在欺诈及身份验证领域尤具优势,并表示其AI驱动的Decision Intelligence可带来40%更多的欺诈检测。 不过,报告指出,网络智能体代币化将以多快速度普及,以及支付处理商、银行和科技公司能否建立竞争性框架,仍是短期争论焦点。欺诈责任也尚未明确:报告框架显示,实体卡、无卡交易和非卡支付的责任已有既定安排,但智能体商业的责任仍待确定。 在消费者金融科技领域,高盛预计消费者在智能体结账时仍会保留常用的奖励信用卡或借记卡选择。但在边际上,智能体可能选择成本更低、更简单的销售点融资方式,这将利好BNPL提供商,尤其是Affirm和Klarna。投资者担忧主要集中在Muse尚未直接集成BNPL,以及智能体结账是否会因削弱商户上游广告而不利于获客。高盛认为,PayPal和Shop Pay的加入表明支付基础设施将持续扩展;由于信贷可得性和卡转化率最大化是强大动力,其不会对未来直接集成BNPL感到意外。Apple Pay和Google Pay也是有益的下一步,因为二者均与Affirm和Klarna直接集成。报告认为,销售点信贷的持续需求仍将支持BNPL获客,尽管失去商户网站上近乎免费的广告可能带来一定边际压力。

分析框架

高盛先梳理围绕当前Muse和Stripe实施方案的投资者争论,再将现有支付流程与可能的代币化未来状态进行对比。报告从商品发现、结账到协议映射智能体商业技术栈,并通过支付量、授权质量、欺诈防控、消费者融资选择和集成路径评估处理商、钱包、卡组织和BNPL的竞争影响。

方法论与常识提炼

  • 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

    智能体商业生态系统映射

    报告追踪发现智能体、商户、钱包、处理商、卡组织、代币化和融资提供商之间的互动,并评估支付流程变化如何影响各参与方。

  • 行业/产业分析框架供需框架

    支付量、消费者选择和融资需求分析

    高盛将智能体购物采用和结账选择与电商支付量、销售点融资需求及增值服务使用联系起来。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要(优势、劣势、对比与风险)。

  • Visa Inc. (V)
    受益于智能体商业交易量、代币化和网络安全相关增值服务的卡组织。
    优势
    Visa Token Service、网络规模、代币化及广泛的风险与安全产品。
    劣势
    报告指出,围绕智能体代币化普及速度仍存在争论。
    对比
    与Mastercard一样被视为具备良好优势;报告特别强调Mastercard在欺诈和身份验证方面的实力。
    风险
    宏观环境走弱、跨境业务复苏慢于预期、竞争和不利监管。
  • Mastercard Inc. (MA)
    受益于智能体支付、代币化、反欺诈和增值服务的卡组织。
    优势
    Mastercard Digital Enablement Service、Agent Pay,以及在欺诈和身份验证领域的产品投资和收购。
    劣势
    支付处理商、银行和科技公司的自有框架可能在短期内带来生态竞争。
    对比
    报告估计,相较Visa,网络安全VAS加速对Mastercard的VAS和总收入增长敏感度更高。
    风险
    宏观环境走弱、跨境业务复苏慢于预期、竞争和监管。
  • Affirm Holdings (AFRM)
    若智能体能够呈现成本更低、更简单的销售点融资,BNPL提供商可能受益。
    优势
    具备直接集成和钱包集成路径;已与Apple Pay和Google Pay直接集成。
    劣势
    目前尚未直接集成至Muse是投资者关注点。
    对比
    与Klarna一同被讨论为可在消费者行为转向智能体商业时获取份额的现代信贷发行商。
    风险
    宏观环境恶化、竞争加剧和不利监管。
  • Klarna Group Plc. (KLAR)
    若智能体在结账时协助选择融资方案,BNPL提供商可能受益。
    优势
    报告认为,较低的消费者成本有利于其在智能体商业环境中的定位;已与Apple Pay和Google Pay直接集成。
    劣势
    投资者讨论包括其对钱包集成相对于直接集成的依赖,以及可能失去商户网站上游广告的问题。
    对比
    与Affirm一同被讨论为持续销售点信贷需求的潜在BNPL受益者。
    风险
    承保风险、竞争加剧、BNPL采用慢于预期、商户对MDR的压力以及较不利监管。
  • PayPal Holdings
    钱包参与者,其双边生态和在Muse中的启用带来短期战略价值。
    优势
    可将智能体及支付凭证与最终消费者绑定;近期已在Muse中启用。
    劣势
    若没有对其定位及商户和消费者价值主张的结构性改变,高盛不预计其竞争态势会改善。
    对比
    与Stripe和Adyen不同,PayPal并未被视为仅因智能体商业就能改善竞争地位。
  • Stripe
    通过Link的Wallet for Agents为Meta Muse提供当前支付基础设施。
    优势
    共享支付代币、Link支付代币、智能体钱包基础设施和Agentic Commerce Protocol。
    劣势
    以虚拟卡为主的当前流程在规模扩大时可能带来欺诈、拒付、数据损失和授权率问题。
    对比
    与Adyen一样被归类为受益于电商支付处理动态的现代处理商。
  • Adyen
    现代电商处理商,被视为将受益于技术集成和授权质量日益重要的趋势。
    优势
    报告提及其在电商支付中的长期竞争地位。
    对比
    与Global Payments和Fiserv等传统处理商形成对比。

关键数据

  • Visa和Mastercard电商代币化>50% of V/MA e-commerce transactions报告将这一既有代币化基础视为智能体支付的基础。
  • 网络安全VAS敏感度5% acceleration in cybersecurity-related VAS预计将使Visa的VAS增长增加90个基点,并使Mastercard的VAS增长增加200个基点。
  • Visa总净收入敏感度20bps acceleration高盛估计,网络安全相关VAS加速5%将带来这一影响。
  • Mastercard总净收入敏感度80bps acceleration高盛估计,网络安全相关VAS加速5%将带来这一影响。
  • Mastercard欺诈检测40% more fraud detection归因于Mastercard的AI驱动Decision Intelligence。
  • Visa 12个月目标价$438基于27x Q5-Q8 P/E倍数。
  • Mastercard 12个月目标价$701基于高盛对Q5-Q8 EPS估计的约28x倍数。
  • Affirm 12个月目标价$115基于高盛对Q5-Q8估计的约21x EBIT less SBC倍数。
  • Klarna 12个月目标价$22基于高盛对Q5-Q8 Adjusted Operating Income Less SBC的约14x EV倍数。

影响与含义

报告认为,智能体商业有望增加电商活动,同时提高安全代币化、智能体验证、反欺诈控制和高质量支付集成的价值。其将Visa和Mastercard视为结构性受益者,预计现代处理商将保持竞争优势,并认为若智能体结账帮助消费者优化销售点融资,BNPL提供商可能受益。

风险

  • 智能体商业中各方的欺诈责任仍未明确。
  • 更广泛的采用需要为生态系统参与者明确规则和责任。
  • 网络智能体代币化基础设施的推出速度可能慢于投资者预期。
  • 处理商、银行和科技公司推出的竞争性支付框架可能引发对代币化控制权的短期争论。
  • 披露的公司特定风险包括宏观走弱、竞争和不利监管;Klarna还面临承保风险、采用风险及商户对MDR的压力。

后续跟踪

  • Muse从以虚拟卡为主的支付向网络代币化及更广泛钱包可用性的演变。
  • Apple Pay、Google Pay和BNPL提供商是否在智能体结账中获得直接或扩展集成。
  • Visa Trusted Agent Protocol、Mastercard Agent Pay及相关代币化服务的采用。
  • 智能体商业协议及欺诈责任分配规则的进展。
  • 授权率、欺诈结果以及网络网络安全和风险服务的附着率。

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