【财新数据专稿】2026年10月28日，全球支付巨头维萨（Visa）发布了新一季财报。2026财年四季度公司净营收121.4亿美元，同比增长13%；GAAP净利润60.02亿美元，同比增长18%；调整后净利润65.52亿美元，增长13%。支付总交易量4.08万亿美元，同比增长9.3%。各项指标均小幅超越市场预期。
公司全年净营收达459.03亿美元，同比增长15%，创历史新高；GAAP净利润235.04亿美元，非GAAP净利润253.14亿美元，分别同比增长17%和12%。
在财报电话会上，公司管理层重点提及AI与新业务布局：Visa持续投入Agent智能支付、和OpenAI合作的AI商务框架、稳定币跨境支付；AI一方面用于风控反欺诈，另一方面用来开发新一代AI代理交易，押注未来AI自动购物场景；同时用AI优化内部人力、运维，降本增效。
公司首席执行官瑞安·麦金纳尼（Ryan McInerney，下称麦金纳尼）表示，“Agentic Commerce 最大的规模化瓶颈是信任。我们突破瓶颈的思路很简单：每一笔AI代理发起的支付，都用Visa凭证（Visa credential）来承载。现在Agent交易总量还很小，但已经有消费者、企业、AI Agent 在使用Visa凭证。我们已经有近50个AI合作伙伴上线投产，包括 Shopify、Shop Pay；未来几个月合作方数量预计翻倍。”
在业绩创历史记录、AI业务取得突破的同时，裁员仍在按计划进行。虽然此次电话会没重点提及裁员，但这是Visa今年的关键词之一。
2026年7月28日，Visa在公布2026财年三季度财报的同时，麦金纳尼通过一份内部备忘录宣布，将裁减约2600个岗位，约占全球员工总数的7%，并为此计提5.63亿美元遣散费用。业绩高歌猛进与大规模裁员在同一个下午推向市场。
麦金纳尼在备忘录中称，Visa正处在一个“支付行业百年一遇的拐点”，技术正在改变资金在全球流动的方式，而人工智能（AI）正是这一拐点的核心变量。此次裁员并非经营不善的结果，而是一次结构性的岗位重构——被削减的岗位，集中在那些过去依赖人力去设计、构建、测试和维护系统的技术团队。这并非支付行业孤例，而是AI规模化落地下的集体转向：万事达卡、Block、PayPal等巨头已先后启动类似的人员优化。
这位执掌全球最大支付网络之一的首席执行官，正试图用AI重新划定Visa的边界：对内，他把动辄十人的产品团队压缩成两到四人的“智能代理小队”，以更少的人做出更多的产出；对外，他把AI打包成卖给全球银行的增值服务，用技术帮银行也省下人力。
但当一家被视为美国消费风向标的公司开始裁员，市场更关注的是，美国消费韧性能否经受住AI考验。
麦金纳尼的职业生涯，几乎每一步都踩在“银行-支付”这条主轴上。据公开资料，他本科就读于美国圣母大学（University of Notre Dame），1997届金融学学士。毕业后，他并未继续攻读MBA，而是直接进入全球顶级咨询机构麦肯锡（McKinsey & Company），此后八年专注于零售银行与支付领域的咨询，一路升至Principal（董事）一职。麦肯锡时期的结构化思维与数据方法论，成为他日后管理一家数据密集型支付企业的方法底座。
2005年，麦金纳尼离开麦肯锡，加入摩根大通（J.P. Morgan）旗下的消费银行部门Chase。在这里，他完成了从咨询顾问到一线银行家的转身。据公开履历，他先后担任Chase消费业务的首席风险官、房贷业务首席运营官，并在金融危机后的整合中逐步升至Chase消费银行首席执行官，执掌数万名员工与庞大的零售客户盘面。这段经历让他对发卡银行的风控、合规与客户痛点有着深刻理解。这亦是其后来出任Visa掌门人时，始终把“银行客户优先”挂在嘴边的重要原因。
2013年，麦金纳尼加入Visa，出任总裁。此后的十年，他在前任首席执行官艾尔·凯利（Al Kelly）身边，列席、主导全球主要发卡行与收单行的客户沟通和业务电话会，把Visa“四方模式”的每一环都摸了个透。所谓四方模式，指的是持卡人、发卡行、商户、收单行围绕一张卡形成的利益链条，而Visa作为居中清算的网络，靠每一笔交易的服务费与手续费获利。麦金纳尼的职业经历让他能精准拿捏客户关系与网络利益的平衡。2023年2月，麦金纳尼接替凯利出任首席执行官，内部平稳接班。
上任之后，麦金纳尼做的第一件事，是把Visa按客户需求而非技术条线重新切分。他在投资者日宣布，将公司业务重组为三大板块：消费者支付（Consumer Payments）、企业资金流转与资金移动（Commercial & Money Movement，CMS）、增值服务（Value-Added Services，VAS）。这一框架至今仍是Visa对外叙事的骨架。
在他的治下，Visa呈现出鲜明的经营风格：守住跨境这个高毛利现金牛，同时把重心押在增值服务与资金流转这两条新增长曲线上。麦金纳尼对Visa的改造，与其说是颠覆，不如说是“在成熟网络上做增量”。他鲜少抛出宏大的技术叙事，而是反复强调跨境复苏、增值服务渗透率提升、Visa Direct交易场景扩张这些可量化的硬指标。这种克制而务实的风格，让他获得了“靠谱、好跟踪、不容易爆雷”的评价，却也常被指创新想象力不足、增长更多来自渗透率与加价，而非范式革命。
不过，这位首席执行官也有其激进的另一面。为了维系与发卡行的合作关系、抢下更多交易通路，Visa持续让利，客户激励（返佣）支出常年以高于营收的速度增长。本季度，这笔支出达51亿美元，同比增长21%，增速高于上季度，继续侵蚀着毛利空间。在麦金纳尼的账本上，保住网络份额的长期价值，优先级远高于短期的毛利数字。
麦金纳尼让市场意外的举措，是他在AI面前毫不掩饰的取舍。2026年7月28日的财报电话会上，Visa交出了一份亮眼的成绩单，首席财务官克里斯·苏（Chris Suh）在电话会上直言：“这个季度反映了富有韧性的消费支出，以及我们对战略的有效执行。” 但同一场电话会上，苏还披露了另一组数字：“我们在与人力结构调整相关的成本上，支出了5.63亿美元的遣散费用。”麦金纳尼当天通过内部备忘录宣布，裁减约2600个岗位，占全球员工总数约7%，其中绝大多数集中在技术和产品团队。
值得注意的是，裁员的时点并非在低谷。恰恰相反，Visa的现金奶牛——跨境交易与增值服务——正处于多年未见的景气期。换言之，麦金纳尼是在顺周期里主动“刮骨疗毒”，而非在逆风中被动收缩。这给了他与传统裁员截然不同的底气：他在备忘录中反复强调，此举不是为了省下眼前的开支，而是为了在AI重构支付行业格局的窗口期，抢先占住更高效的位置。
麦金纳尼在备忘录中将支付行业的变化形容为“百年一遇的拐点”，并称Visa必须继续进化其工作方式。据财报电话会内容，他详细解释了组织结构调整的机制——“我们正在把过去十人以上的产品开发团队，改组成两到四人的、更精简也更敏捷的智能代理小队（agentic squads）。”他给出了可量化的结果：“代码提交量增加了80%，功能开发速度提升了65%以上。”
AI对重复性基础工作的替代，使传统技术运维与产品支持岗位的价值贡献急剧下降——而这次裁员的重点，恰恰是那些负责设计、构建、测试和维护基础设施的工程团队。这些岗位曾经是支付帝国最庞大的“地基”：跨境的清算结算、争议处理流程、风控规则引擎，往往需要成建制的人力长期维护。而现在，同一个系统交给AI代理托管，几名工程师在旁复核即可维持运转。
裁员释放的资源去向，或许比裁员本身更能说明问题。上季财报显示，Visa将投入明确转向了增值服务、跨境支付与企业级服务。所谓增值服务，正是麦金纳尼押注的未来——AI反欺诈、身份核验、动态风控、商户营销工具，这些产品被整体打包卖给全球的发卡行与收单行。在麦金纳尼的叙事里，省下来的人力成本，被重新投向了那些能以AI撬动更高增长、也更能帮助银行压缩自身人力的业务。
Visa的转型并非孤例。今年早些时候，万事达卡宣布裁减全球约4%员工、规模约1400人；金融科技公司Block在2月启动调整、裁员近4000人；PayPal则公布中长期规划，计划未来2至3年内裁减约20%员工、波及超4500个岗位。值得注意的是，这些机构裁员并非经营不善，而是统一借助AI优化人力结构。
对华尔街而言，这种“营收增长+人力精简”的组合，几乎等于利润率与估值的双重利好；但对那些被裁的工程师来说，这却是一道生存命题：当AI能以2%的人力做出同样的产品时，个体的经验与忠诚，还能兑换多少筹码？
Visa的支付数据向来被视为观察美国消费的高频先行指标——它比零售销售、GDP等官方宏观数据更及时，颗粒度也更细。正因如此，麦金纳尼这一轮“AI裁员”，与财报里美国消费的强劲表现，构成了强烈反差。
本季财报显示，美国本土支付量同比增长10%，其中信用卡支付量同比增长11%，借记卡支付量同比增长9%，显现美国消费韧性强劲，可选、必选消费普遍走强。管理层在电话会特别指出，没有看到低消费人群在支付数据上明显走弱的迹象。高消费群体增速依旧最强，分层结构保持稳定，没有出现消费分层快速恶化。
正是在这样的背景下，AI取代人力对消费的打击，成了一个无法回避的问题。首当其冲的是支付行业本身。仅Visa一家，此番裁员约2600人，加上万事达、Block、PayPal等行业巨头，支付赛道年内已宣布削减数万个岗位。被裁撤的岗位集中在技术部门，而技术岗位在美国恰恰属于收入中上阶层。这部分人一旦失去收入，其可支配支出的收缩，会直接反映在支付数据上——而这，恰恰是Visa支付量的基本盘。
换言之，Visa一边从美国居民不断刷出的交易里赚取手续费，一边又在用AI裁掉这些交易背后最有可能拉动高消费的人群。这种内在张力，正是“AI裁员”对消费最直接的潜在打击：它不是一夜之间让支付量崩塌，而是以一种缓慢的方式，侵蚀消费增长的长期动力。
更值得警惕的是传导的链条。技术岗位薪酬高、储蓄与可选消费占比大，这类人群的裁员会首先体现在餐厅、旅游、电子产品等可选消费上——恰恰是支付数据中毛利最厚、弹性最大的部分。而当被裁者转岗、降薪或长期失业时，其对消费的压制会沿供应链层层外溢：小商户客流量下降、裁员扩大、信贷收缩。在这一意义上，支付巨头以AI为名的“提效”，与它赖以生存的消费引擎之间，存在着一种不易察觉却真实的互为掣肘。
AI替代人力的局限，行业里已有前车之鉴。瑞典金融科技公司Klarna曾引入AI客服替代全职人工客服岗位，一年节省约4000万美元运营成本，但机械化的智能服务导致用户体验大幅下降，公司最终在15个月后重新招募人工团队。AI在标准化流程中表现出色，但在需要人文判断与情感交互的领域仍有明显短板——这也是Visa和万事达主要裁减技术岗位、而非客户服务岗位的原因。
麦金纳尼的选择，本质上是在回答一个问题：当AI能以更少的人支撑更大的交易规模时，一家支付公司的价值到底由谁创造？他的答案是把资源从“造系统、维护系统”的人手里，转移到“定义AI规则、管控AI、把AI卖给银行”的人手里。这一趋势已在全球支付产业不可逆转地展开。他也曾公开强调，AI会扩大而非缩小Visa可服务的市场——智能代理替消费者自动比价、下单、付款的时代，若真能到来，将把支付场景从“人主动刷卡”扩展到“机器代付”，交易规模的天花板将被重新抬升。
但对于每一个离开工位的工程师、每一家以消费为生的小商户来说，转型的代价是具体的。裁员通知落地的第二天，被裁者的房贷、车贷与孩子的学费并不会因为“时代转折”而暂停；小商户也不会因为理解AI的效率逻辑，就忽略客流的减少。消费韧性能否对冲AI裁员的结构性冲击，Visa的支付数据是否能在未来几个季度继续验证“美国消费没有走弱”，仍是这场变革中悬而未决的问题。
麦金纳尼相信他正在做正确的事，他曾在备忘录中写道，“我深信我们正在做的是为了公司的未来”；但这句话，需要交给时间与消费者的账单来检验。■