随着 AI 愈发完善，财务人员的饭碗可能受到冲击。
中小商户无需专业团队，仅通过语音或文本指令，就能完成从收单、结算到资金管理的全流程操作。
而这，正是 AI 与支付 融合后，拉卡拉为市场带来的新可能。
最近，拉卡拉向港交所递交主板上市申请。根据招股书，截至 2025 年中，拉卡拉的年活跃商户超过 1000 万，总支付额突破 4 万亿元，在中国独立数字支付服务商中市占率达到 9.4%，排名第一。
在 AI 时代，拉卡拉这种数字支付服务商将迎来哪些新机会？
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拉卡拉创始人孙陶然 1969 年出生在吉林长春，1991 年毕业于北京大学国民经济管理系（即今天的光华管理学院）。
毕业后，孙陶然被分配回老家，但他咬牙回到北京。作为 " 北漂 "，他没有单位、没有住房、没有户口。他去了民政部下属的四达集团工作，住在五道口的一间平房里，每月工资两百多元。1994 年，孙陶然接任四达广告公司总经理。一次偶然机会，他与北京青年报签署了合办《电脑时代周刊》的协议。1995 年 2 月 8 日创刊，两年之后，《电脑时代周刊》的广告客户覆盖了当时所有的 IT 主流品牌，全年的广告版位在年初便销售一空。
孙陶然先后创办 6 家不同企业。比较知名的包括蓝色光标（公关行业龙头）、恒基伟业（推出 " 商务通 " 掌上电脑，营销案例入选商学院教材）。
2004 年，孙陶然观察到人们为信用卡还款、水电缴费频繁奔波于银行，加之中国入世后金融业开放的契机，断定支付领域蕴藏巨大机会。2005 年，他创立拉卡拉，聚焦 " 便民支付 "，并获得了联想和雷军的投资。
创业初期，缺乏金融行业资源，他甚至连一个银行的支行行长都不认识，团队很拼，仅用一年就推动与银联合作，2006 年推出首台线下便民支付终端，2007 年落地信用卡还款服务，在北京、上海等城市的便利店布局支付点为 10 万家便利店带来引流价值。2011 年，拉卡拉拿下央行首批《支付业务许可证》，切入商户收单市场，推出多类型 POS 机。
2019 年，拉卡拉在深交所上市，成为 A 股首家以第三方支付为主业的上市公司。2025 年，通过收购天财商龙，进一步拓展餐饮、零售等垂直行业的 SaaS 服务能力。
目前，拉卡拉的核心收入来自两大板块：数字支付服务与数字商业解决方案。其中，数字支付服务占总收入近九成。该服务覆盖银行卡、扫码、数字人民币及跨境支付等场景，支持 129 个国家与地区的交易。公司通过交易服务费与系统使用费构建盈利模式。
另一核心产品 " 拉卡拉智能钱包 "。它通过 AI，让商户实现从收单、结算到资金管理的全流程自动化。商户可通过语音或文本指令完成交易查询、开票、员工管理等操作。该钱包支持全球主要电子钱包与信用卡网络，已成为众多中小商户的经营中枢。
此外，拉卡拉也推出基于 AI 的 " 风控大模型服务 " 和 " 数字营销系统 "，帮助商户通过智能算法优化营销决策与客户画像，进一步提升交易转化率。
截至 2024 年，拉卡拉在国内综合收单市场中排名第一，市占率 11.7%；在二维码收单市场中市占率 9.3%。拉卡拉旗下 " 拉卡拉云商 "" 拉卡拉云超 "" 天财商龙 " 等平台，公司为餐饮、零售、加油站、酒店、美业等 65 个行业提供端到端数字化服务，构建起跨行业的协同网络。
最新财务数据显示，2024 年拉卡拉实现营收 57.59 亿元，归母净利润 3.51 亿元，同比分别下滑 2.98% 与下滑 23.26%。2025 年上半年，拉卡拉实现营业收入 26.52 亿元，同比下滑 11.12%；归母净利润 2.29 亿元，同比下滑 45.33%。但二季度下滑有所收窄。
02
拉卡拉所在的支付行业的发展历程可以分为三个阶段：
2005 年前后，PC 端支付兴起；2015 年起，移动支付全民普及；2020 年后，AI、云计算与区块链技术驱动的 " 智能支付 " 时代。
据弗若斯特沙利文数据，中国数字支付市场总支付额在 2024 年达 331.7 万亿元，其中独立第三方支付机构贡献了 45.7 万亿元。行业增长主要来自商户数字化转型、跨境电商、数字内容消费以及数字人民币的推广。
拉卡拉作为首批与央行数字货币研究所签订战略合作协议的支付机构之一，已布局数字人民币的商户受理、钱包体系建设及场景应用。
在全球范围内，PayPal、Stripe 等国际巨头实力较强；国内市场则由支付宝、微信支付与拉卡拉三分天下。不同于主要面向 C 端消费者的蚂蚁集团和腾讯，拉卡拉聚焦 B 端市场，专注为中小商户提供可运营、可分析、可增长的支付解决方案。
第三方支付赛道目前已形成比较稳固的头部格局，新进入者只能寄希望于细分领域突破，赛道竞争逻辑也随 AI 渗透发生转变。
具体机会如下：
一是 AI 支付安全，传统风控识别准确率不足 85%，新进入者可借 AI 大模型开发全链路风控系统，比如电商场景的 " 交易 - 物流 - 用户画像 " 联动模型、线下 POS 的 AI 视觉核验功能，既能满足合规要求，还能为中小支付机构提供风控 SaaS 服务，填补头部企业生态空白；
二是跨境结算，针对传统结算 " 到账慢、费率高 " 痛点，可依托区块链打造细分方案，如东南亚跨境电商的货币直兑、外贸 B2B 的一体化系统，借 RCEP 红利深耕新兴市场，避开头部主流市场布局；
三是垂直行业 SaaS，聚焦餐饮、教育等领域，开发 " 支付 + 进销存 / 课程管理 " 等定制化系统，破解头部通用型服务的精细化短板。
实际上，这个行业挑战比机会更大：一是高准入门槛，需央行支付牌照，实缴资本、技术团队经验均有硬性要求，且牌照审批趋严；二是客户粘性强，头部与百万级商户绑定，新者更换成本高、获客难；三是监管趋严，反洗钱、数据安全等合规要求提升，需大量资源搭建体系。
值得关注的是，AI 与支付 融合后，竞争焦点从 " 交易效率 " 转向 " 智能运营力 "。未来谁能借 AI 挖掘支付数据价值，提供经营诊断、智能客服等增值服务，谁就能占据优势，新进入者若实现 AI 应用突破，仍有竞争机会。
来源：铅笔道
