支付、风控、渠道、认知：四位实战大咖拆解出海增长的“最后一公里”

2026 年 6 月 4 日，由白鲸出海携手 Nuvei、TrustDecision、亚马逊云科技联合主办的《盾守云端 支付无界——出海增长无上限》闭门沙龙在上海圆满举办。

本次活动汇聚了游戏、泛娱乐、AI、跨境电商等领域的百余位出海从业者与实战专家，围绕跨境支付、智能风控、应用商店新政、AI 产品本地化等核心议题，展开了深度分享与坦诚交流。

Ron Du｜Nuvei China 销售总监

“Nuvei 成立于 2003 年，通过 23 年发展，全球服务超过 5 万家商户，年交易规模突破 5000 亿美金。”Ron 以一组扎实的数据开篇，迅速抓住了在场观众的注意力。

他首先点明了出海支付生态的深刻变化：从 2006 年以 eBay 和 PayPal 为主的单一模式，到 2026 年业务类型、交易体量与用户支付习惯的多元化、全球化趋势。这种趋势带来了新的挑战，也凸显了 Nuvei 作为全球支付基础设施提供商的核心价值。

Ron 将 Nuvei 的解决方案概括为“数据洞察+产品方案”双轮驱动。基于全球 5 万多家商户、5000 亿美金交易额打造的 AI 数据分析引擎，能够从宏观行业报告到微观商户定制化建议，帮助出海企业精准匹配不同市场的支付产品、优化成本结构、最大化支付成功率。

他特别分享了新兴市场的洞察：到 2027 年，拉美、中东、东南亚等新兴市场的电商销售规模将达到 1.2 万亿美元，年复合增长率 19%，几乎是发达市场的两倍。这些市场的共同基因是“数字化推进与支付方式演化”——金融普惠人口比例从 45% 提升至 75%，移动电商占比达 75% 以上，实时支付加速发展。以巴西 Pix 为例，其市场占比已超越信用卡，达到 70% 以上。

在具体产品亮点上Ron Du 重点介绍了 Nuvei 的八大核心能力：全球覆盖与本地化收付通过统一 API 完成；自研路由与级联技术将支付成功率最大化；全渠道全平台支持，无论收款还是分发均可统一管理；高可用架构支持从 10 万到 1000 万笔交易的弹性扩容；模块化设计允许商户按需组合网关、3DS、风控、收单等服务；智能支付流程管理能够根据订单信息动态匹配最优支付策略。

两大前沿产品更是引发全场关注。AI 支付解决方案支持外部 AI 代理（如ChatGPT）内嵌购物支付、商户自研 AI 系统对接、以及购物 APP 内嵌 AI 智能体三种模式。通过 Agent Token 与设备绑定、Tasty 身份验证，实现无需跳转、一键成交、零拒付，帮助商户捕捉 AI 带来的新增流量。数字货币支付解决方案支持比特币、以太坊、USDC、USDT 等主流币种，覆盖中心化与去中心化钱包，具有实时结算、零拒付、零风险的特点，且Nuvei持有完整数字货币支付牌照，商户可放心使用。

Stella｜TrustDecision 跨境风控解决方案专家

Stella指出，从黑卡盗刷、恶意拒付，到未成年人退款、订阅恶意取消，再到代充、薅羊毛、接口攻击……风险场景已渗透到用户注册、营销活动、下单支付、交易后的全链路。尤其是近几年，AI 技术被黑产大规模应用，攻击门槛大幅降低。Stella 列举了三种新型攻击手段：自动化脚本生成——黑产利用AI批量写脚本，通过接口劫持、验证码消耗等方式高速攻击；身份欺诈升级——通过视频注入、头套翻拍等方式绕过 KYC 活体检测；大模型驱动接口打击——黑产先学习业务逻辑，再定向攻击，虽尚未普及但需防患于未然。

传统风控为何失效？Stella 以 IP 频次规则为例：若设置 10 次为阈值，黑产只需在 9 次时更换 IP 即可轻松绕过。规则层对抗成本极高，企业需不断调整阈值，被动应对。破局之道在于从“静态凭证分析”升级为“动态意图判断”——不仅要识别欺诈，更要识别可信用户，在支付转化率与安全之间找到平衡。

TrustDecision 的开放式智能决策平台“OTIP”实现了多项行业领先功能：自然语言输入自动生成风控规则；自然语言指令自动生成风控看板；结合行为分析、关联图谱与新型模型，提前预知风险而非事后拦截。其中“感知层”技术尤为亮眼——通过捕获用户鼠标滑动、手机移动端的动态交互数据，精准区分真实用户与黑产设备。

Stella 强调，风控不是成本中心，而是利润中心。她以合作客户案例说明：拒付损失从 1.8% 降至 0.2%，挽回的虚拟商品、手续费可直接计入利润；减少误拦截后，挽回的真实用户转化率提升也是收入项；在营销场景中，识别并拦截黑产抢购、盗刷行为，直接降低获客成本。最后她总结道：“风控的每一分钱，都是为业务增长加杠杆。”同时，TrustDecision 与 AWS 合作实现全数据隔离与多区域服务器部署，保障了大规模反欺诈交易的稳定运行。

邓淳｜亚马逊云科技 游戏行业生态合作伙伴负责人

邓淳首先厘清苹果与谷歌的三方支付政策：开放三方支付后，渠道依然要抽成，只是降低了抽成比例，不是原来的 30%。外加 5% 的支付处理费（若使用官方支付）。这就意味着，如果三方支付通道费率高于 5%，则无接必要性。但邓淳话锋一转：“实际你能多挣的钱，不在这里。”

他画出了一张完整的收入流转图：假设用户充值 100 元，苹果/谷歌先抽 30%，剩余 70%。但最终到账往往只有50%左右，甚至更低。损失来自四部分：代扣税（8.6%-8.9%，特定国家可减免至 5.6%），用户退款（苹果谷歌无条件保护 C 端，开发者无法获知退款明细），盗刷与拒付（包括中国特色的银联闪付漏洞——借记卡仅验证首笔，后续交易到当晚才扣款，用户利用此漏洞刷完即止），汇率差（苹果商品价格档位固定，当某国家汇率异常波动时，用户可用极低价格充值，开发者却按原档位入账）。邓淳直言：“财务问你为什么BI数据和到账对不上？你就拿这张图告诉他。”

那接三方支付到底值不值？邓淳算了一笔账：自己处理客诉和退款，可以追回约 8%（苹果）或 5%（谷歌）的损失。加上原本省下的渠道费，整体收益可观。但他也警示了违规接支付的巨大风险：一旦被苹果/谷歌发现（关键词检索、友商举报、玩家钓鱼），面临的将是下架、封号、不结算，且所有关联账号（设备、网络、证书、银行信息）一并被封。

他给出了合规的“擦边”思路：在游戏里卖实体明信片（成本 1 分钱），附赠兑换码领 648 钻石——实体商品不受渠道分成限制。而对于美国区（唯一可不接 API 强切三方支付的市场），若一包发全球，必须做好地域控制：仅对美区用户展示三方支付，其他地区仍走官方或合规 API，否则全球下架。

邓淳还揭露了行业最新的“恶心事儿”：大 R 玩家充完值与 GS 运营索要返利，截图后威胁“不退款双倍赔偿就举报你违规三方支付”；玩家集体差评+申请退款，触发苹果 5.6.x规则导致账号被封；字体公司版权流氓索赔等。他建议企业建立舆情监控体系，利用 AWS AI Agent能力自动发现并处理评论区、邮件中的风险信号。“所有问题都会先出现在评论区。”他最后介绍了 AWS Marketplace，3 万多种产品一站式采购，可提速 70% 的发现效率、60% 的采购速度、30% 的上线速度，帮助出海企业在每个环节“榨出更多利润”。

Sophia｜HelloTalk CMO

作为全球最大的语言交换学习平台（14 年，7000 万用户，260 种语言，269 亿次配对），HelloTalk 的视角独特而深刻。

Sophia 指出，当前中国 AI 企业正经历从“工具出海”到“认知出海”的转型，普遍面临“有翻译无理解、有功能无情感”的困境。Sophia 强调，真正的本地化不是UI翻译，而是人格设定、语气表达、文化语境三个层面的“认知同频”。

她分享了 HelloTalk 的实践：出海企业常利用 HelloTalk 做用户调研（直接找到目标市场的典型用户深度访谈），甚至直接招聘（通过社区发现能搞定本地 BD、交付、政商关系的当地人才）。平台通过算法精准匹配，辅以实时翻译、语音转文字、语法修改等AI工具，构建了一个“7×24 小时、全球无时差的英语角”。

从语言视角划分世界，Sophia 提出了“英语圈”“东亚圈”“东南亚圈”等维度。英语圈是存量市场，规则成熟但博弈激烈，文化细节理解不足会导致品牌危机；东南亚是万花筒，宗教、文化、语言、市场割裂度极高，但年轻人学习热情高涨——他们在社区中的活跃行为，往往是未来消费趋势的预演。

她引用研究数据：全球因沟通不畅造成的年度损失高达370 亿美元，一家 10 万人的企业年损失约 6240 万美元。“邓老师算支付损失算到了小数点，沟通不畅损失的可能是整盘棋——一个项目废了，或者宣传不对导致下架。”

Sophia 的核心洞察是：语言翻译解决不了意图理解。同样一句话，在不同文化中可能意味着完全不同的态度。她分享了 HelloTalk 积累的“数十亿语料库”，不仅包含词汇语法，更沉淀了不同文化背景下用户如何“张开嘴、迈开腿”的行为模式。这套语料库可反向赋能出海企业，从数据到洞察，从洞察到决策......HelloTalk 能做的，不仅仅是赋能出海企业出海人的语言能力提升。

“这个世界是由活人构成的，不是只有 AI。”Sophia 最后用 HelloTalk 的 slogan“Talk to the World”作总结：在出海征途上，先与人连接，再让行动发生。

从杜荣华的全球支付基础设施，到Stella的智能风控双轮驱动，从邓淳的应用商店新政拆解，到 Sophia 的认知出海方法论——《盾守云端 支付无界》沙龙用一下午的时间，为出海企业呈现了一幅从交易到交付、从风控到用户心智的完整增长地图。

不谈紧绷的 KPI，只聊趋势、解法与新机。正如主持人所说：“每一次相聚都值得珍藏，每一段同行都满是力量。”期待下一次再会。