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进入 2026 年，AI 产品的商业化明显按下了加速键。
从注册到订阅仅需几分钟，在部分地区，企业甚至不需要在当地设办公室，就能把服务卖给全球用户。
但还有一个令商户头疼的问题，同样被“加速”了。
- 超过10.5万次暴力注册尝试
一家提供免费试用的AI视频服务商，3年间遭遇超10.5万次疑似由机器人发起的暴力注册尝试。
- 14000+笔/月 AI订阅争议
某平台数据显示，2025年1月至2026年6月期间，主流AI平台相关争议交易持续攀升，并在2026年5月突破每月14000笔。
- ≈62% 疑似欺诈交易订单
2026年6月，韩国1368笔ChatGPT Pro支付中有858笔被列为疑似欺诈交易，涉及约2.5亿韩元。OpenAI确认相关交易为第三方盗用银行卡信息完成支付。
这些数字背后，指向的是 AI 商业化过程中一个越来越难忽视的问题：业务跑得越快，风险也可能来得越快。
从盗卡购买订阅，到批量注册套取 Token，一场围绕支付与数字资源的攻防战，正在伴随 AI 业务的扩张同步升级。
一、为什么 AI 更容易成为欺诈高发区？
AI 产品的商业模式，同时具备低门槛、即时交付和全球化三个特点。
它们原本都是 AI 产品快速增长的优势，却也在不同程度上放大了欺诈风险。
- 注册门槛低：攻击更容易被批量放大
为了快速获客，AI 产品通常会设置免费注册、试用额度、小额订阅等较低的使用门槛。与此同时，账号注册、支付和 API 调用都可以高度自动化，这也给欺诈者留下了可乘之机。
借助 Bot、批量账号等工具，原本针对单个账号的攻击可以迅速扩大规模，短时间内产生大量异常注册或交易。
- Token 到账就能用：留给风控的时间更短
实体商品完成支付后，通常还要经历出库、物流和签收等环节，企业仍有一定时间识别并拦截异常。
AI 服务则不同：订阅、Token 或 API 额度完成支付后，模型调用和计算资源几乎可以立即被使用。
这意味着，即便后续识别出盗卡或拒付，已经消耗掉的 Token 和算力也很难“收回来”。
- 用户遍布全球：异常交易更难识别
AI 产品出海，面向的是全球用户。一笔交易背后，可能同时涉及不同国家和地区的银行卡、IP 地址、设备环境和用户行为。
随着业务规模扩大、交易来源越来越分散，企业需要结合设备、账户、支付行为等多个维度判断异常，风险识别的复杂度也随之上升。
二、盗卡、试卡、拒付、薅羊毛：AI 企业容易遭遇这四类攻击
AI 企业面临的风险，不只发生在付款的一瞬间。
从注册账号、发起支付，到使用服务甚至交易完成之后，不同环节都可能成为欺诈和滥用发生的入口。
具体来看，企业尤其需要关注以下四类风险：
- 盗卡攻击：欺诈者使用被盗银行卡购买 AI 订阅、Token 或 API 额度。一旦支付成功，相关资源可能立即被使用。而真正的持卡人发现异常后，则可能发起拒付。
- 试卡攻击：在大规模盗刷之前，欺诈者可能先通过大量小额交易测试银行卡是否有效。对于提供低价套餐、小额充值等服务的 AI 平台来说，这类交易金额小、数量多，很容易混在正常支付中，增加早期识别难度。
- 第一方滥用或疑似友好欺诈：用户已经实际使用了服务，却以“非本人交易”“未收到服务”等理由向发卡行发起争议。相比实体商品，AI 服务没有传统意义上的物流和签收凭证。企业在举证时，需要结合账号登录、服务使用、交易验证等多类信息，证明服务已经正常提供，处理难度也更高。
- 恶意“薅羊毛”：如今免费额度滥用的背后，已是黑灰产规模化操作。通过 Bot、代理 IP 及虚拟账号批量注册，他们持续套取 Token 与优惠，甚至将算力转售牟利。对 AI 企业而言，这意味着真实算力资源被持续消耗。一旦形成规模化、产业化攻击，不仅会推高运营成本，还会扰乱正常的用户增长和资源分配。
三、欺诈防不胜防？其实你还可以做这些！
欺诈难以完全杜绝，但企业可以通过覆盖交易全流程的风险管理，尽可能降低欺诈和拒付带来的损失。
针对全球数字化业务的支付风险，Antom 将风险管理贯穿交易发生时、交易完成后以及拒付发生后，帮助企业建立更完整的防线。
- 付款时：尽早拦截可疑交易
面对盗卡、试卡等攻击，Antom Shield 基于蚂蚁国际多算法模型能力，对每笔交易进行 100%实时风控扫描，并在毫秒级返回决策，帮助企业更早识别高风险支付、异常设备、可疑账号和潜在欺诈行为。
某科技公司就曾遭遇试卡攻击与 CNP 盗刷风险，Antom风控团队识别异常后，协助商户部署并进一步升级Antom Shield 服务。最终，该商户成功拦截试卡攻击，欺诈拒付率下降87%，卡组合规率达到100%。
- 交易完成后：出现拒付苗头，及时预警
AI 服务的资源交付速度快，如果等到拒付正式发生后再开始处理，往往已经错过最佳的干预窗口。
Antom提供拒付监测与预警能力，帮助商户及时发现争议和拒付的早期信号，尽早介入风险处理，降低问题进一步升级的可能性。
- 拒付发生后：AI 辅助处理，提升争议应对效率
面对拒付风险，企业可通过Antom AI Chargeback 智能抗辩能力从容面对。
Antom将 AI 大模型应用于拒付处理流程，辅助生成更有针对性的申诉材料，降低人工处理大量拒付案件的压力，提升申诉成功率。
四、不只是防欺诈：AI 出海还有这些商业化难题
当 AI 企业从产品验证走向商业化，支付面对的问题也远不止欺诈。
如何覆盖不同市场的支付习惯？
AI 业务商业模式繁多，如何搭建顺畅的支付体验？
如何兼顾支付成功率、风险控制和运营效率？
针对 AI 企业复杂的商业化需求，Antom 打造了面向 AI 行业的支付解决方案，从支付基础设施到增长运营构建四大核心能力，帮助企业更高效地拓展全球市场。
AI 发展的下一阶段，不只是技术能力的竞争，也是全球商业化能力的竞争。一套稳定、安全、高效的支付体系，将成为企业规模化增长的重要底座。Antom 也将持续完善面向 AI 行业的支付与风控能力，为企业拓展全球业务提供更稳定的支付基础设施。
