Adyen 推出其交易基础模型，该模型经过 51 万亿代币的训练，旨在增强欺诈检测和支付优化。
总部位于阿姆斯特丹的全球支付巨头 Adyen (ENXTAM:ADYEN) 公布了一项突破性的 AI 计划：开发其交易基础模型 (TFM)，该模型以 51 万亿枚代币为基础进行训练。该模型旨在通过分析原始支付序列而不是依赖传统的特征工程，彻底改变欺诈检测和支付优化。
数据集的规模非同寻常 - 2000 亿笔支付，每笔支付最多包含 256 个代币序列，创建的训练语料库规模是 Llama 4 使用的 22 万亿代币规模的两倍以上。通过揭示交易历史记录中的行为模式，Adyen 的 TFM 增强了公司发现欺诈和优化支付授权的能力。测试显示，与之前的表格模型相比，性能提高了 200 个基点以上，特别是当训练规模扩大到数亿笔付款时。
为了支持 TFM，Adyen 对其基础设施进行了彻底改革。传统的 PySpark 管道需要四到六个小时来准备数据，已被使用 Ray 的基于 Python 的现代系统所取代。这个单一的流管道允许预处理、标记化和训练在多个节点上独立扩展。此更新不仅提高了可靠性，还使工程师能够每周运行五倍的实验，从而加速创新。
市场挑战中的战略时机
此公告发布之际，Adyen 处于关键时刻。 2026 年 2 月，由于软支付量盖过了其收入增长，该公司股价大幅下跌 15%，分析师质疑其 2026 年 20-22% 净收入增长的指导。就背景而言，Adyen 在 2025 年下半年处理了 7,450 亿欧元的交易，但未达到市场预期，引发了投资者的担忧。
TFM 项目符合 Adyen 将智能直接嵌入其单栈支付架构的战略，这使其有别于竞争对手。通过利用 400 种支付方式、143 个国家/地区和 230 种货币的全球交易数据，该公司旨在提高授权率，同时最大限度地减少欺诈和退款（支付行业的关键指标）。
为什么这对交易者很重要
Adyen 进军大规模人工智能领域可以增强对其平台的信任，尤其是依赖安全、高效支付处理的大批量商家。如果 TFM 兑现其提高欺诈检测和批准率的承诺，则可以提高商家保留率并扩大 Adyen 的市场份额。这些运营收益可能有助于抵消投资者对其增长轨迹的怀疑。
但是，交易者应密切关注 TFM 对欺诈损失率和授权提升等关键指标影响的最新情况。 Adyen 的人工智能计划还凸显了其对日益依赖机器学习增强的行业创新的更广泛承诺。这可能使该公司成为支付情报领域的领导者，并有可能扭转其近期股价随着时间的推移而下跌的趋势。
Adyen 的下一个重要时刻可能是其 2026 年中期财务报告。如果该公司能够展示 TFM 带来的可衡量的改善，可能会为其一直承受压力的股价提供重要的催化剂。目前，市场将关注这一人工智能赌注是否转化为切实的财务成果。