隨著 AI 愈發完善，財務人員的飯碗可能受到沖擊。

中小商戶無需專業團隊，僅通過語音或文本指令，就能完成從收單、結算到資金管理的全流程操作。

而這，正是 AI 與支付深度融合后，拉卡拉為市場帶來的新可能。

最近，拉卡拉向港交所遞交主板上市申請。根據招股書，截至 2025 年中，拉卡拉的年活躍商戶超過 1000 萬，總支付額突破 4 萬億元，在中國獨立數字支付服務商中市占率達到 9.4%，排名第一。

在 AI 時代，拉卡拉這種數字支付服務商將迎來哪些新機會？

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拉卡拉創始人孫陶然 1969 年出生在吉林長春，1991 年畢業于北京大學國民經濟管理系（即今天的光華管理學院）。

畢業后，孫陶然被分配回老家，但他咬牙回到北京。作為 " 北漂 "，他沒有單位、沒有住房、沒有戶口。他去了民政部下屬的四達集團工作，住在五道口的一間平房里，每月工資兩百多元。1994 年，孫陶然接任四達廣告公司總經理。一次偶然機會，他與北京青年報簽署了合辦《電腦時代周刊》的協議。1995 年 2 月 8 日創刊，兩年之后，《電腦時代周刊》的廣告客戶覆蓋了當時所有的 IT 主流品牌，全年的廣告版位在年初便銷售一空。

孫陶然先后創辦 6 家不同企業。比較知名的包括藍色光標（公關行業龍頭）、恒基偉業（推出 " 商務通 " 掌上電腦，營銷案例入選商學院教材）。

2004 年，孫陶然觀察到人們為信用卡還款、水電繳費頻繁奔波于銀行，加之中國入世后金融業開放的契機，斷定支付領域蘊藏巨大機會。2005 年，他創立拉卡拉，聚焦 " 便民支付 "，并獲得了聯想和雷軍的投資。

創業初期，缺乏金融行業資源，他甚至連一個銀行的支行行長都不認識，團隊很拼，僅用一年就推動與銀聯合作，2006 年推出首臺線下便民支付終端，2007 年落地信用卡還款服務，在北京、上海等城市的便利店布局支付點為 10 萬家便利店帶來引流價值。2011 年，拉卡拉拿下央行首批《支付業務許可證》，切入商戶收單市場，推出多類型 POS 機。

2019 年，拉卡拉在深交所上市，成為 A 股首家以第三方支付為主業的上市公司。2025 年，通過收購天財商龍，進一步拓展餐飲、零售等垂直行業的 SaaS 服務能力。

目前，拉卡拉的核心收入來自兩大板塊：數字支付服務與數字商業解決方案。其中，數字支付服務占總收入近九成。該服務覆蓋銀行卡、掃碼、數字人民幣及跨境支付等場景，支持 129 個國家與地區的交易。公司通過交易服務費與系統使用費構建盈利模式。

另一核心產品 " 拉卡拉智能錢包 "。它通過 AI，讓商戶實現從收單、結算到資金管理的全流程自動化。商戶可通過語音或文本指令完成交易查詢、開票、員工管理等操作。該錢包支持全球主要電子錢包與信用卡網絡，已成為眾多中小商戶的經營中樞。

此外，拉卡拉也推出基于 AI 的 " 風控大模型服務 " 和 " 數字營銷系統 "，幫助商戶通過智能算法優化營銷決策與客戶畫像，進一步提升交易轉化率。

截至 2024 年，拉卡拉在國內綜合收單市場中排名第一，市占率 11.7%；在二維碼收單市場中市占率 9.3%。拉卡拉旗下 " 拉卡拉云商 "" 拉卡拉云超 "" 天財商龍 " 等平臺，公司為餐飲、零售、加油站、酒店、美業等 65 個行業提供端到端數字化服務，構建起跨行業的協同網絡。

最新財務數據顯示，2024 年拉卡拉實現營收 57.59 億元，歸母凈利潤 3.51 億元，同比分別下滑 2.98% 與下滑 23.26%。2025 年上半年，拉卡拉實現營業收入 26.52 億元，同比下滑 11.12%；歸母凈利潤 2.29 億元，同比下滑 45.33%。但二季度下滑有所收窄。

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拉卡拉所在的支付行業的發展歷程可以分為三個階段：

2005 年前后，PC 端支付興起；2015 年起，移動支付全民普及；2020 年后，AI、云計算與區塊鏈技術驅動的 " 智能支付 " 時代。

據弗若斯特沙利文數據，中國數字支付市場總支付額在 2024 年達 331.7 萬億元，其中獨立第三方支付機構貢獻了 45.7 萬億元。行業增長主要來自商戶數字化轉型、跨境電商、數字內容消費以及數字人民幣的推廣。

拉卡拉作為首批與央行數字貨幣研究所簽訂戰略合作協議的支付機構之一，已布局數字人民幣的商戶受理、錢包體系建設及場景應用。

在全球范圍內，PayPal、Stripe 等國際巨頭實力較強；國內市場則由支付寶、微信支付與拉卡拉三分天下。不同于主要面向 C 端消費者的螞蟻集團和騰訊，拉卡拉聚焦 B 端市場，專注為中小商戶提供可運營、可分析、可增長的支付解決方案。

第三方支付賽道目前已形成比較穩固的頭部格局，新進入者只能寄希望于細分領域突破，賽道競爭邏輯也隨 AI 滲透發生轉變。

具體機會如下：

一是 AI 支付安全，傳統風控識別準確率不足 85%，新進入者可借 AI 大模型開發全鏈路風控系統，比如電商場景的 " 交易 - 物流 - 用戶畫像 " 聯動模型、線下 POS 的 AI 視覺核驗功能，既能滿足合規要求，還能為中小支付機構提供風控 SaaS 服務，填補頭部企業生態空白；

二是跨境結算，針對傳統結算 " 到賬慢、費率高 " 痛點，可依托區塊鏈打造細分方案，如東南亞跨境電商的貨幣直兌、外貿 B2B 的一體化系統，借 RCEP 紅利深耕新興市場，避開頭部主流市場布局；

三是垂直行業 SaaS，聚焦餐飲、教育等領域，開發 " 支付 + 進銷存 / 課程管理 " 等定制化系統，破解頭部通用型服務的精細化短板。

實際上，這個行業挑戰比機會更大：一是高準入門檻，需央行支付牌照，實繳資本、技術團隊經驗均有硬性要求，且牌照審批趨嚴；二是客戶粘性強，頭部與百萬級商戶綁定，新者更換成本高、獲客難；三是監管趨嚴，反洗錢、數據安全等合規要求提升，需大量資源搭建體系。

值得關注的是，AI 與支付深度融合后，競爭焦點從 " 交易效率 " 轉向 " 智能運營力 "。未來誰能借 AI 挖掘支付數據價值，提供經營診斷、智能客服等增值服務，誰就能占據優勢，新進入者若實現 AI 應用突破，仍有競爭機會。

來源：鉛筆道