截至4月29日，已有9家支付公司披露2025年业绩。其中，拉卡拉、移卡、连连数字是上市公司，独立披露财报；嘉联支付、合利宝、海科融通、中金支付、随行付、星驿支付则通过股东财报披露。在上述9家公司中，仅海科融通与随行付处于亏损状态。
《财经》新媒体注意到，多家支付公司在财报中提及AI布局，或加大研发投入，或将AI深度应用于支付各个环节，或借助AI等技术降本增效。
连连数字董事长章征宇在财报中表示，2025年，人工智能（AI）等前沿技术的突破正在加速重构商业模式与行业生态，数智化和全球化融合的步伐不断加快。在这一变局中，连接与创新是企业穿越经济周期的永恒动力。
仁东控股称，合利宝将推进“支付+AI”生态建设，以支付为入口，积极培育发展第二增长曲线。
“支付公司加码AI是存量博弈下的必然选择。”北京社会科学院副研究员王鹏表示，支付已从单一工具演变为流量入口，部分企业希望通过AI重塑商户服务模式和价值链条，寻找支付以外的盈利点。其中利用AI大模型提升营销转化率和风控精准度，将支付数据资产化就是方式之一。
但也有观察者指出，支付公司布局AI长期来看虽有助于业务破局与降本增效，但落地过程正面临技术准确性与合规的双重压力。
01 业绩分化
3家上市支付公司中，除拉卡拉2025年营收下降外，移卡与连连数字均营收净利双增。
报告期内，拉卡拉实现营业收入55.47亿元，同比下降3.68%；净利润11.71亿元，同比上涨233.33%。
拉卡拉表示，净利润大涨主要由于上市公司股票公允价值变动及出售收益。报告期内，其投资收益为6.28亿元，占利润总额的46.57%，2024年为-5915.66万元。2025年，拉卡拉实现扣除非经常性损益后归母净利润3.01亿元，同比减少45.58%，其表示，主要受支付业务收入下降影响
2025年，移卡实现营业收入33.1亿元，同比增长7.3%；净利润为0.92亿元，同比增长11.9%。
同期，连连数字实现营业收入17.34亿元，同比增长31.9%；净利润16.62亿元，较上一年扭亏为盈。《财经》新媒体注意到，报告期内，连连数字其他收益净额从2024年的-0.2829亿元扭转至23.21亿元。
连连数字财报显示，其他收益主要因为2024年12月公司与美国运通订立股权转让及增资协议，交易完成后，产生出售收益16.02亿元，同时对连通的股权摊薄到17.63%，对应确认4.52亿元的摊薄收益；因集团附属公司DFX于2025年12月的股权融资交易导致持股比例下降，产生摊薄收益3.48亿元。
9家支付公司中，仅海科融通与随行付两家出现亏损。
2025年，海科融通实现营业收入15.56亿元，同比增长11.77%；净亏损2.03亿元，同比收窄46.20%。2023年与2024年，其分别亏损3.10亿元与3.78亿元。
2025年，随行付实现营业收入16.42港元，同比下降5.49%，净亏损1.87港元。
在股东披露业绩的6家支付公司中，星驿支付净利润最高，2025年为4.56亿元，同比增长12.50%，营业收入28.16亿元，同比增长1.92%；嘉联支付净利润增幅最大，2025年同比增长59.78%至1.31亿元，但营收同比下降9.81%至19.09亿元，且已连续三年下滑。2023年与2024年，嘉联支付营收分别为25.80亿元、21.17亿元，分别同比下降15.68%与17.93%。
2025年，合利宝、中金支付营收也出现下滑。合利宝营收7.81亿元，同比下降27.41%；净利润0.51亿元，同比下降2.71%。拉长时间看，合利宝2023年增收不增利（营收同比增7.30%至17.20亿元，净利同比降68.14%至0.35亿元）；2024年净利虽回升48.62%至0.52亿元，但营收同比下滑37.73%至10.71亿元。
中金支付2025年营收5.45亿元，同比下降28.60%；净利润926万元，同比增长27.5%。
02 支付+AI
2025年，拉卡拉加大了研发投入。财报显示，公司研发投入金额为3.03亿元，占营业收入的5.46%，较2024年的4.52%增加0.94个百分点。研发人员方面，从2024年的482人增加至2025年的817人，占比从25%增长至29.15%。
同期，连连数字研发费用为3.61亿元，较2024年增加0.41亿元，增幅13.0%；剔除股份薪酬开支后，经调整的研发费用为3.17亿元，较2024年增加0.47亿元，增幅17.6%。研发费用增长主要基于“科技升级”的战略布局，增加区块链与数字资产、AI在业务系统和场景应用拓展等多领域的持续性投入。
移卡也在财报中表示，“AI驱动转型”是其持续聚焦的两大战略重点之一。但其2025年的研发费用有所下降：研发开支为1.80亿元，较2024年的2.38亿元下降24.3%。对此，移卡表示，由于广泛采用更具成本效益的AI人工智能工具以及劳工成本及外包服务费用减少。
事实上，支付公司拥有庞大的数据资源积淀。拉卡拉在财报中提及，公司的数字支付业务覆盖了商超零售、交通出行、酒店旅游等行业，科技服务渗透到商户进销存、资金等经营各环节，每一笔成功的交易都包含着商户和消费者画像信息。
在拉卡拉看来，这些日常经营中积累的海量数据，帮助其捕捉商户需求，反哺产品与业务创新，也为人工智能算法训练、AI大模型训练提供数据基础。
从被动层面来看，支付行业流量红利消退，传统支付费率持续承压。王鹏认为，面对竞争对手的效率革命，不跟进AI意味着在人工客服、风控审核等环节的成本结构上失去竞争力。此外，DeepSeek等开源或低成本高性能模型的出现，大幅降低了企业布局AI的门槛与边际成本。
如嘉联支付针对商户入网场景，迭代升级商户智能审核模型；同时在产品用户端正式上线“AI嘉”智能助理，涵盖AI客服、AI进件等功能。
目前来看，AI等技术在支付领域的落地，确实在支付公司中后台提效、场景深度集成以及架构升级等方面取得了一定成效。
王鹏表示，AI客服替代率普遍超过70%，智能审核大幅降低人工成本并提升合规效率。
连连数字在财报中提及，在客户店铺准入环节引入AI模型辅助审核，缩短审核响应时间，提升客户体验。2025年，其客户投诉数量为1693件，客户投诉事件处理完成率达100%。
王鹏称，目前，AI不仅已嵌入支付领域的风险控制、商户入网及精准营销流程，部分公司已落地AI钱包、智能体等创新产品。同时，头部公司开始构建统一的AI中台，强化底层计算能力。
当前支付公司的AI布局整体呈现出“头部先行、场景集中、深度不足”的特征。在中国城市发展研究院投资部副主任袁帅看来，头部支付公司已经搭建起专门的AI技术团队，在风控、客服、运营等通用场景的应用相对成熟，部分机构甚至开始探索基于交易数据的AI经营分析工具，向商户侧输出增值服务。但中小支付机构大多还停留在采购成熟AI工具的阶段，主要用于降低内部运营成本，尚未形成自身的技术能力。
值得注意的是，“支付+ AI”仍存有挑战。
一方面，投入产出比的不确定性。
王鹏指出，尽管研发开支创下新高，但除了广告、营销环节外，AI直接带来的新增营收在财报中尚未普遍单独体现。
袁帅表示，一些中小机构本身营收规模有限，难以承担长期的研发成本，而AI带来的价值回报往往需要一定周期才能显现。
另一方面，AI在支付领域的应用，仍存在合规与技术准确性的挑战。
中国社科院金融所支付清算研究中心主任杨涛公开表示，AI在提升效率的同时，也带来算法黑箱、可解释性不足等技术挑战，并可能加剧DeepFake欺诈、身份伪造及算法同质化导致的市场集中风险，使支付安全问题更加复杂。在AI和支付深度融合的过程中，需要注意模型幻觉、价值对齐、授权意图识别偏差、超级权限越界、责任归属不清等问题。
王鹏认为，支付涉及敏感金融数据，在利用大模型时，如何平衡效率提升与数据隐私保护、反洗钱监管是核心难点。
杨涛认为，应对这些变化，一是以技术治理技术，通过模型优化迭代提升安全性；二是完善法律法规、行业标准和制度边界；三是加强管理与治理，针对不同风险建立适配机制；四是把握安全与发展的动态平衡，在真正提升行业效率、服务实体经济和国家战略的场景中积极推进AI+支付应用。
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