OpenAI 加深在印度的布局 与 Pine Labs 金融科技合作

发布: (2026年2月19日 GMT+8 11:30)
7 分钟阅读
原文: TechCrunch

Source: TechCrunch

印度将自己定位为应用人工智能的全球中心。OpenAI 与 Pine Labs 合作,将 AI 驱动的推理集成到该金融科技公司的支付系统中,实现结算和开票工作流的自动化。两家公司表示,此举有望加速印度的 AI 主导商业。

合作概览

  • 集成: Pine Labs 将嵌入 OpenAI 的应用程序编程接口(API)——软件工具让公司能够将 AI 插入现有系统——到其支付和商业基础设施中。
  • 目标: 实现 AI 辅助的结算、对账和开票工作流。

此交易凸显了 OpenAI 在印度扩大影响力的更广泛布局,其增长最快的市场之一 (TechCrunch article)。OpenAI 正在超越仅被视为 ChatGPT 的制造商,正将其技术嵌入教育、企业和基础设施中。本周早些时候,OpenAI 与印度领先的工程、医学和设计机构合作,将 AI 工具引入高等教育 (TechCrunch article),押注印度庞大的开发者群体和超过十亿的互联网用户将在 AI 采用的下一阶段发挥核心作用。

Pine Labs的现有AI使用

  • 内部自动化: Pine Labs 已经使用 AI 来自动化其结算和对账过程的部分环节,将每日结算的清算时间从 数小时缩短至数分钟,这点由 CEO B. Amrish Rau 说明。
  • 之前的工作流程: 这家位于诺伊达的公司过去依赖数十名员工进行手动检查,以在每日市场开盘前处理来自多家银行的资金。该工作流程现在主要由 AI 驱动的系统处理。

扩展到 B2B 用例

“人们谈论零售 AI,但所有这些的更大影响实际上是效率提升,尤其在 B2B 领域,”Rau 在 TechCrunch 上表示。
“如果你看一下发票和结算,那些是代理可以真正端到端驱动的工作流,这也是采用速度可以更快的地方。”

  • 目标工作流: 发票处理、结算以及面向商户和企业客户的支付编排。
  • 采用速度: 在 B2B 工作流中更快,因为 AI 代理可以在预定义规则下处理大量重复的金融任务,在类似能力进入面向消费者的支付之前。

地理推广

  • 海外市场(中东、东南亚),这些地区的监管已允许自主的、由代理主导的支付交易。
  • 印度: 采用更为渐进,侧重于 AI 辅助的商业,而非完全由代理发起的支付,因为监管更为严格。

活动详情

地点日期
Boston, MA2026年6月23日

对 OpenAI 的好处

  • 更深入的市场渗透: 该合作为进入印度的支付和企业生态系统提供了渠道,超越面向消费者的工具,将 OpenAI 模型嵌入高流量、受监管的工作流中。
  • 商户黏性提升: 通过将 Pine Labs 的角色从支付处理器扩展为更广泛的商务平台,增加的交易量可以转化为 OpenAI 的增量收入。

Pine Labs 一览

  • 商户:超过 980,000 家商户 合作 (TechCrunch prospectus)
  • 消费品牌: 716
  • 金融机构: 177
  • 累计交易额: 超过 60 亿 笔,价值 ₹11.4 万亿(≈ $126 十亿美元)
  • 地域覆盖:20 个国家 运营,包括马来西亚、新加坡、澳大利亚、非洲部分地区、阿联酋和美国。

商业条款

  • 不分成收入: 如果其商家嵌入 OpenAI 的工具,Pine Labs 不会抽取任何分成。
  • 独立性: “我们保持完全独立——任何与支付及支付服务相关的,我们将获得收益,而与 OpenAI 收入相关的则归他们所有,”Rau 说。
  • 非排他性: 该安排也是非排他的;Pine Labs 仍然愿意与其他 AI 供应商合作,类似于 OpenAI 在美国与 Stripe 的合作。

安全与合规

Rau 强调,Pine Labs 正在围绕 AI 驱动的工作流构建额外的安全和合规层,以保护敏感的商户和消费者交易数据。重点是确保即使更多工作流由 AI 自动化,交易仍然 安全且合规

相关 AI 计划

  • Setu 单位: 实验了使用聊天机器人(包括 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude)进行的代理主导账单支付体验(Setu launch)。
  • 国家试点: 印度去年开始试点 通过 AI 聊天机器人直接进行消费者支付TechCrunch article)。

Context

该公告发布之际,印度在新德里举办 AI Impact Summit,全球 AI 公司——包括 OpenAI、Anthropic 和 Google——正在展示其最新能力 (TechCrunch summit coverage)。

Capabilities alongside Indian startups demonstrating AI applications aimed at large-scale deployment across sectors such as finance, healthcare, and education.
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