[Stripe] AI Agent現在可以管理自己的信用卡－全自動化投資、支付和消費

專為個人和企業提供線上收費和支付金融服務的十角獸 Stripe，在 2024.11.15 推出全新包含 ai agent 功能的 SDK，逐步朝向 #人工智慧全自動化流程 前進，嘗試將現有的系統導入 AI Agent 協助金融業務。

消息一出，立刻獲得百萬關注以及開發者社群的熱烈討論，透過 Stripe Agent Toolkit，AI agent 能為 #客戶投資、#出金入金 並 #進行交易買賣，又可 #提供技術支援和障礙排除，以計量方式計算費用並開出帳單。

• AI agent 能夠呼叫 API 進行支付、計費、發卡等

• 支援使用 Vercel 的 AI SDK、LangChain 和 CrewAI 框架構建的 AI 代理允

• 許使用任何計算模型，並基於 token 進行額外計費

除了預備要整合現有 #虛擬卡片線上支付功能 外，更提供 #AI助理測試工具包 給開發團隊，基本上大幅降低了支付上的開發難度、以及用戶使用上的便利性，讓一句話點餐外送、一句話訂購 Amazon 的情境具備了實現的基礎支付架構！

同時，對於商家而言，最大的困擾之一就是 “支付方式的多樣性，造成大量的資訊系統成本”，在 AI agent 導入下，也有機會將 1~2month 的開發時間，降低至一周內並且大幅提高正確性，這在支付產業上，除了明面上節省時間，更涵蓋著每一筆交易將具備更高的成功率、與營運上的彈性及擴充性。

正文開始前，可參考前篇文章，定位了AI agent 的分級，Stripe 正位於最具備商業發展性、同時與現有產品直接結合，形成 市場產業x應用場景x技術護城河 同時增強的縱效 

[11/26] AI代理在金融的應用 x 穩定幣機制 x 幽靈代幣經濟學

Stripe 的核心產品包括信用卡、金融卡和數位錢包的支付處理，藉由這次 API 的更新， Stripe 強化了服務範圍的全面性，用於管理訂閱、發票、詐欺預防和財務報告。其全球影響力使企業能夠接受多種貨幣付款並輕鬆擴展國際市場，並支援複雜的多方交易和支付。

本文統整了資訊如下

1. 產品功能

   1. API集成：Stripe Agent Toolkit允許開發者通過API調用Stripe的支付、計費和發行功能，實現自動化操作。

   2. 多語言支持：該工具包支持Node.js和Python SDK，並兼容任何能進行API調用的大型語言模型提供商。

   3. 自動化業務流程：開發者可以創建專門針對特定任務（如發送發票）的自動化業務流程，提升工作效率。

   4. 計量計費：根據AI代理實際使用的代幣數量進行計費，確保企業根據實際需求進行支出控制。

   

   Stripe AI agent workflow link

2. 使用場景

   1. 金融交易自動化：開發者可利用AI代理自動執行金融交易，例如通過虛擬支付卡進行購物，並設置特定的預算和支出限額。

   2. 客戶支持優化：AI代理可用於處理客戶查詢和支持請求，自動生成發票或回覆常見問題，減少人工干預。

   3. 跨境支付解決方案：結合Stripe的跨境支付能力，AI代理可以自動選擇最合適的支付方式，提升用戶體驗。

3. 商業價值：

   1. Stripe 的 AI agent 不僅僅是工具，而是客戶方的數位團隊成員，從根本上重塑了企業與支付基礎設施的互動方式。

   2. 首先，AI agent 可縮短商家與 Stripe 整合程式的時間，開發人員現在可以就 API、Webhooks 和 SDK 進行 #即時情境化的對話 來解決開發上的問題，而這個對話的對象 - Stripe AI agent，他了解 Stripe 生態系統的每個角落。

   3. 接著在營運上，透過 AI agent 處理大量的日常查詢和故障排除，商家的人類專家可以騰出時間專注於高價值的策略計劃，這項轉變意味著 #產品開發週期 的加速，並有可能帶來更多創新功能和整合

   4. 擴大市場機會：

      1. AI agent 可以自動收集相關交易數據，制定令人信服的回應，甚至根據歷史資料與行為模式來預測投資獲勝、支付成功與失敗、交易詐欺等等的可能性。

      2. 同時，依據使用場景，作為金融商品的客戶保留大師 (user retention)，進行購買後的行為追蹤，在客戶流失發生之前預測客戶流失，並制定個人化的重新參與策略。

Overall framework of AI agent link

Stripe 推出的AI agent SDK不僅提供了強大的金融服務集成功能，提高企業營運效率並為早期採用者提供競爭優勢，還為開發者帶來了顯著的效率提升和成本降低機會。

隨著市場對自動化解決方案需求的增加，此工具包將成為加密貨幣及金融科技領域的重要資產，如麥肯錫最近的研究將採購成熟度與獲利能力聯繫起來：排名前四分之一的公司的 EBITDA 利潤率比競爭對手高出至少 5%。這些排名前四分之一的公司之所以與眾不同，是因為它們的數字和數據能力——AI agent 可以在其中發揮影響力。

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