Monica Eaton, fundadora y directora ejecutiva, Chargebacks911 – Serie de entrevistas

Monica Eaton es la fundadora y directora ejecutiva de Chargebacks911 y Fi911, así como directora de información de Global Risk Technologies. Monica ha trabajado incansablemente para educar a los comerciantes y a las instituciones financieras sobre las amenazas ocultas en el panorama de fraude de pagos que está cambiando rápidamente.

Chargebacks911 es una empresa fintech global especializada en la prevención de contracargos, la resolución de disputas y la mitigación de fraude de primera parte. La compañía ofrece tecnologías basadas en SaaS y servicios impulsados por datos que ayudan a los comerciantes a reducir las pérdidas por contracargos, prevenir el fraude y mejorar la retención de ingresos. En respuesta a la integración de Visa con ChatGPT, la empresa ha destacado un desafío potencialmente significativo para la industria de pagos: los marcos de disputa existentes se construyeron bajo la suposición de que el consumidor realizó directamente una compra. A medida que el comercio agente se expande, los comerciantes, emisores y redes de pago pueden enfrentar crecientes dificultades para demostrar la autorización, establecer la intención y determinar la responsabilidad cuando los consumidores disputan transacciones iniciadas por agentes de IA que actúan en su nombre.

Fi911 proporciona a las instituciones financieras automatización de back‑office y tecnología de operaciones de pago diseñada para emisores, adquirentes, bancos, fintechs y proveedores de pago. Su plataforma incluye herramientas para la incorporación de comerciantes, gestión de riesgos, conciliación y procesamiento de disputas, con su solución DisputeLab™ enfocada en simplificar y automatizar el ciclo de vida de los contracargos. A medida que las compras impulsadas por IA se vuelven más comunes, Fi911 sostiene que las instituciones financieras necesitarán sistemas más sofisticados para verificar la autorización del consumidor, asignar la responsabilidad y resolver disputas. La empresa ve el auge del comercio agente como un catalizador para modernizar la infraestructura de gestión de disputas y mejorar la transparencia en todo el ecosistema de pagos.

La integración de Visa con ChatGPT está impulsando el comercio agente. Desde tus dos décadas en la resolución de disputas, ¿cuál es la mayor suposición en los marcos actuales de contracargos que el comercio agente invalida de inmediato?

Todo el marco de disputas se basa en un fundamento: el titular de la tarjeta realizó la compra. Cada regla, cada estándar de evidencia, cada asignación de responsabilidad en el ecosistema de contracargos se construyó alrededor de esa suposición. El comercio agente lo invalida de inmediato.

Cuando un consumidor delega la autoridad de compra a un agente de IA, la transacción deja de ser una expresión directa de la intención del titular de la tarjeta. Es el resultado de un conjunto de instrucciones, parámetros y decisiones de la máquina que pueden o no reflejar lo que el consumidor realmente quería en ese momento. Esa distinción es enormemente importante cuando se impugna una transacción. La pregunta pasa de “¿el titular de la tarjeta autorizó este pago?” a “¿el titular de la tarjeta autorizó al agente a tomar este tipo de decisión?”. Son preguntas muy diferentes, y los marcos existentes no tienen un mecanismo para responderlas.

Has argumentado que la industria de pagos se centra en cómo la IA completa las transacciones más que en lo que ocurre cuando esas transacciones son impugnadas. ¿Por qué crees que el lado de disputa y responsabilidad del comercio agente está siendo pasado por alto?

Porque los incentivos en los pagos siempre han favorecido la conversión sobre la resolución. Las empresas que impulsan el comercio agente, incluidas las redes, los proveedores de IA y las plataformas tecnológicas, se miden por el volumen de transacciones, las tasas de adopción y la experiencia del consumidor. La infraestructura de disputas es poco atractiva en comparación. Se sitúa en la parte posterior del ciclo de vida del pago y tiende a ser tratada como el problema de otro hasta que se convierte en el problema de todos.

Hemos visto este patrón antes. Comprar ahora, pagar después se escaló rápidamente, y las implicaciones de disputa y fraude se abordaron años después del hecho. El comercio agente se está moviendo más rápido, y la brecha entre la innovación de front‑end y la preparación de back‑end es más amplia que nunca.

En un mundo donde los consumidores delegan la autoridad de compra a asistentes de IA, ¿cómo debería la industria redefinir conceptos como intención, autorización y responsabilidad?

Estos tres conceptos deben separarse en lugar de tratarse como una única pregunta porque operan en diferentes puntos del ciclo de vida de la transacción.

La intención debe capturarse en el momento de la delegación. ¿Qué instruyó realmente el consumidor al agente y bajo qué condiciones? Ese registro se convierte en la base de cualquier disputa futura.

La autorización debe verificarse en el momento de la transacción. ¿Esta compra específica estaba dentro del alcance de la autoridad que el consumidor concedió? Los límites de gasto y las restricciones de categoría de comerciante ayudan, pero son instrumentos poco precisos. La industria necesitará marcos más granulares.

La responsabilidad debe asignarse por adelantado, no determinarse después de que se presente una disputa. En este momento, nadie ha acordado formalmente quién asume la responsabilidad cuando se impugna una transacción iniciada por IA. Esa ambigüedad generará riesgo para cada participante del ecosistema a menos que la responsabilidad se defina claramente desde el principio.

¿Qué nuevas formas de disputas esperas que surjan a medida que las compras impulsadas por IA se vuelvan más comunes mediante integraciones como Visa y ChatGPT?

Varias categorías surgirán que los marcos actuales simplemente no reconocen.

Las disputas de alcance serán comunes. Los consumidores pueden argumentar que un agente excedió su autoridad aun cuando la transacción estaba técnicamente dentro de los parámetros establecidos. “Autoricé al agente comprar vuelos, no actualizarme a clase ejecutiva” es un tipo de disputa que no existe hoy.

Las disputas de instrucción seguirán. Los consumidores pueden afirmar que el agente interpretó mal sus preferencias o actuó con instrucciones desactualizadas. Estos casos serán extremadamente difíciles de adjudicar porque el rastro de evidencia se encuentra dentro de los sistemas de IA a los que los comerciantes no tienen acceso.

Las disputas de delegación serán las más complejas. Estas son situaciones en las que un consumidor afirma que no comprendió completamente la autoridad que estaba concediendo al configurar el agente. Este es el vector de fraude amistoso que más debería preocupar a la industria porque es casi imposible de refutar.

Si un asistente de IA realiza una compra que un consumidor disputa posteriormente, ¿quién debería asumir la responsabilidad: el consumidor, el proveedor de IA, el comerciante, el emisor o la red de pago?

La respuesta honesta es que la industria aún no ha resuelto esto. Esa pregunta sin resolver es precisamente la razón por la que la infraestructura de disputas debe abordarse antes de que el comercio agente alcance una escala masiva.

Mi opinión es que la responsabilidad debe seguir el rastro de auditoría. Si un consumidor estableció parámetros claros y la IA actuó dentro de ellos, el consumidor asume la responsabilidad principal. Si la IA actuó fuera de su alcance autorizado, la responsabilidad se desplaza hacia el proveedor. Si el comerciante no tuvo una forma razonable de verificar la autorización, no debería ser la parte que absorba la pérdida, que es lo que el modelo actual de contracargos produciría efectivamente.

Lo que tengo claro es que el estándar existente, donde los comerciantes asumen el costo de las transacciones disputadas, no fue diseñado para este entorno y producirá resultados profundamente injustos si se aplica sin modificaciones.

A través de Chargebacks911, has ayudado a las empresas a combatir el fraude amistoso durante más de una década. ¿Cómo esperas que evolucione el fraude de primera parte cuando los consumidores pueden afirmar que un agente de IA, no ellos, tomó la decisión de compra?

Crea una nueva vía significativa para el abuso, y quiero ser directo al respecto en lugar de suavizarlo.

El fraude amistoso siempre ha dependido de una denegación plausible. El consumidor afirma que no realizó una compra, que no recibió los bienes o que no reconoce un cargo. El comercio agente añade una nueva capa de denegación que es mucho más difícil de impugnar. “La IA lo hizo, no yo” es una defensa que suena razonable para el consumidor, para el equipo de disputas del emisor y potencialmente para un regulador.

Históricamente, el fraude sigue a la adopción. A medida que el comercio agente escala, los actores malintencionados buscarán formas de explotar la ambigüedad que rodea las compras iniciadas por IA. Eso le brinda a la industria una ventana limitada para construir la infraestructura adecuada antes de que las pérdidas comiencen a aumentar.

¿Qué nuevos datos, rastros de auditoría o mecanismos de verificación necesitarán los comerciantes y las instituciones financieras para demostrar una autorización válida en transacciones impulsadas por IA?

Aquí es donde debe realizarse el trabajo operativo, y es significativo.

Los comerciantes necesitarán acceso a los registros de delegación. Necesitarán evidencia que muestre qué autoridad concedió el consumidor al agente, cuándo la concedió y bajo qué condiciones. Hoy, esa información está con el proveedor de IA, y no existe un mecanismo estandarizado para compartirla en un contexto de disputa.

Los emisores necesitarán registros a nivel de transacción que vayan más allá del pago mismo. Necesitarán visibilidad sobre qué instrucciones desencadenaron la compra, cuál fue la lógica de decisión del agente y si la transacción se ajustó a los parámetros declarados por el consumidor.

Esto es precisamente la razón por la que la industria necesita plataformas modernas de gestión de evidencia y resolución de disputas. Sistemas como UDMS y ResolveLab se construyeron alrededor de la idea de que las decisiones de disputa deben basarse en datos más ricos, rastros de auditoría más sólidos y mayor transparencia. Pero esas plataformas solo pueden funcionar con datos que existan y sean accesibles. En este momento, la infraestructura de evidencia bruta para el comercio agente no ha sido definida.

Los marcos de contracargos actuales se diseñaron en torno al comportamiento de compra humano. ¿Cuáles son las mayores brechas en los sistemas de resolución de disputas existentes cuando se aplican al comercio agente?

Tres brechas destacan.

Los estándares de evidencia se diseñaron para transacciones humanas. Los códigos de razón existentes, los procesos de representación y los requisitos de documentación reflejan un mundo donde una persona decidió comprar algo. Ninguno de ellos tiene en cuenta compras iniciadas por máquinas, autoridad delegada o registros de decisiones de IA.

La asignación de responsabilidad es binaria de una manera que no se ajusta al comercio agente. El modelo actual asigna la responsabilidad al comerciante o al emisor según criterios relativamente simples. El comercio agente introduce múltiples partes, incluido el consumidor, el proveedor de IA, la red, el comerciante y el emisor. El marco existente no tiene un mecanismo para repartir la responsabilidad entre ellos.

Los plazos están desalineados. Las ventanas de contracargo se diseñaron en torno al comportamiento humano y la memoria humana. En un entorno donde los agentes de IA pueden realizar docenas de compras en nombre del consumidor, la brecha entre la transacción y la disputa se ampliará, y los plazos existentes necesitarán ser revisados.

¿Prevés que surjan nuevas normas o regulaciones industriales en torno a las compras generadas por IA, y qué papel deberían desempeñar las redes de pago, los reguladores y las fintech en su establecimiento?

Las normas surgirán. La cuestión es si aparecen de manera proactiva o reactiva. Históricamente, las normas a menudo aparecen después de que nuevas formas de riesgo se vuelven visibles a escala. La industria debería estar trabajando ahora para establecer marcos voluntarios antes de que los reguladores se vean obligados a actuar.

Las redes de pago están mejor posicionadas para actuar primero. Se sitúan en el centro del ciclo de vida de la transacción, tienen relaciones con todas las partes y cuentan con la infraestructura técnica para aplicar normas a escala. El anuncio de Visa demuestra que la industria está pensando seriamente en el front‑end del comercio agente. El mismo rigor ahora debe aplicarse a la infraestructura de disputa y responsabilidad.

Los reguladores tanto en Estados Unidos como en el Reino Unido ya están prestando mucha atención a la IA en los servicios financieros. Los marcos que surjan de organismos como la CFPB y la FCA probablemente se centren primero en la protección del consumidor. Eso significa que los comerciantes y emisores deben participar activamente en la creación de esas normas en lugar de responder a ellas después de los hechos.

Mirando cinco años hacia adelante, ¿cómo se ve un ecosistema de comercio agente que funcione bien, y qué pasos debería tomar hoy la industria de pagos para garantizar que la innovación no supere la responsabilidad?

Un ecosistema de comercio agente que funcione bien es aquel donde la velocidad y conveniencia de las compras impulsadas por IA se equipara con una infraestructura igualmente sofisticada para establecer la intención, resolver disputas y asignar la responsabilidad cuando las cosas salen mal. esas dos cosas deben desarrollarse en paralelo. En este momento, no lo hacen.

Los pasos que la industria debe dar hoy son específicos. Primero, establecer registros de delegación estandarizados: un formato consistente para capturar qué autoridad ha concedido el consumidor a un agente de IA que sea accesible para todas las partes en una disputa. Segundo, definir marcos de asignación de responsabilidad antes de que las disputas comiencen a aparecer a escala, no después. Tercero, invertir en la infraestructura de evidencia, incluidos los rastros de auditoría, los mecanismos de verificación y los sistemas de gestión de disputas que requerirá el comercio agente.

Las empresas y redes que realicen este trabajo ahora definirán cómo opera el comercio agente a escala. Las que no lo hagan pasarán la próxima década intentando adaptar la responsabilidad a sistemas que nunca fueron diseñados para ello.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información deberían visitar Chargebacks911 y Fi911.