Monica Eaton, Fondatrice et PDG, Chargebacks911 – Série d’interviews

Monica Eaton est la Fondatrice et PDG de Chargebacks911 et Fi911, ainsi que Directrice des Systèmes d’Information de Global Risk Technologies. Monica a travaillé sans relâche pour sensibiliser les commerçants et les institutions financières aux menaces cachées dans le paysage en évolution rapide de la fraude de paiement.

Chargebacks911 est une fintech mondiale spécialisée dans la prévention des rétrofacturations, la résolution des litiges et l’atténuation de la fraude de première partie. L’entreprise fournit des technologies basées sur le SaaS et des services axés sur les données qui aident les commerçants à réduire les pertes liées aux rétrofacturations, à prévenir la fraude et à améliorer la rétention des revenus. En réponse à l’intégration de Visa (V ) avec ChatGPT, l’entreprise a souligné un défi potentiellement important pour l’industrie des paiements: les cadres de litige existants ont été construits autour de l’hypothèse qu’un consommateur effectuait directement un achat. À mesure que le commerce agentique se développe, les commerçants, les émetteurs et les réseaux de paiement pourraient rencontrer des difficultés croissantes à prouver l’autorisation, à établir l’intention et à déterminer la responsabilité lorsque les consommateurs contestent des transactions initiées par des agents IA agissant en leur nom.

Fi911 fournit aux institutions financières une automatisation du back‑office et une technologie d’opérations de paiement conçues pour les émetteurs, les acquéreurs, les banques, les fintechs et les fournisseurs de paiement. Sa plateforme comprend des outils pour l’intégration des commerçants, la gestion des risques, la réconciliation et le traitement des litiges, avec sa solution DisputeLab™ axée sur la rationalisation et l’automatisation du cycle de vie des rétrofacturations. À mesure que les achats alimentés par l’IA deviennent plus courants, Fi911 soutient que les institutions financières auront besoin de systèmes plus sophistiqués pour vérifier l’autorisation du consommateur, allouer la responsabilité et résoudre les litiges. L’entreprise voit l’essor du commerce agentique comme un catalyseur de la modernisation de l’infrastructure de gestion des litiges et de l’amélioration de la transparence dans l’ensemble de l’écosystème des paiements.

L’intégration de Visa avec ChatGPT fait avancer le commerce agentique. D’après vos deux décennies dans la résolution des litiges, quelle est l’hypothèse la plus importante dans les cadres de rétrofacturation actuels que le commerce agentique invalide immédiatement ?

L’ensemble du cadre de litige repose sur un seul fondement: le titulaire de la carte a effectué l’achat. Chaque règle, chaque norme de preuve, chaque allocation de responsabilité dans l’écosystème des rétrofacturations a été construite autour de cette hypothèse. Le commerce agentique l’invalide immédiatement.

Lorsqu’un consommateur délègue l’autorité d’achat à un agent IA, la transaction n’est plus une expression directe de l’intention du titulaire de la carte. Elle est le résultat d’un ensemble d’instructions, de paramètres et de décisions machines qui peuvent ou non refléter ce que le consommateur voulait réellement à ce moment‑là. Cette distinction est extrêmement importante lorsqu’une transaction est contestée. La question passe de « le titulaire de la carte a-t-il autorisé ce paiement ? » à « le titulaire de la carte a-t-il autorisé l’agent à prendre ce type de décision ? ». Ce sont des questions très différentes, et les cadres existants n’ont aucun mécanisme pour y répondre.

Vous avez soutenu que l’industrie des paiements se concentre sur la façon dont l’IA réalise les transactions plutôt que sur ce qui se passe lorsque ces transactions sont contestées. Pourquoi pensez‑vous que l’aspect litige et responsabilité du commerce agentique est négligé ?

Parce que les incitations dans les paiements ont toujours favorisé la conversion plutôt que la résolution. Les entreprises qui propulsent le commerce agentique, y compris les réseaux, les fournisseurs d’IA et les plateformes technologiques, sont évaluées sur le volume de transactions, les taux d’adoption et l’expérience consommateur. L’infrastructure de litige est, en comparaison, peu attrayante. Elle se situe à l’arrière du cycle de vie du paiement et a tendance à être considérée comme le problème de quelqu’un d’autre jusqu’à ce qu’elle devienne le problème de tous.

Nous avons déjà observé ce schéma. Le « acheter maintenant, payer plus tard » s’est développé rapidement, et les implications en matière de litiges et de fraude ont été traitées des années après coup. Le commerce agentique progresse plus rapidement, et l’écart entre l’innovation front‑end et la préparation back‑end est plus grand que jamais.

Dans un monde où les consommateurs délèguent l’autorité d’achat à des assistants IA, comment l’industrie devrait‑elle redéfinir des concepts tels que l’intention, l’autorisation et la responsabilité ?

Ces trois concepts doivent être séparés plutôt que traités comme une seule question, car ils opèrent à différents moments du cycle de vie de la transaction.

L’intention doit être capturée au moment de la délégation. Qu’est‑ce que le consommateur a réellement demandé à l’agent de faire, et sous quelles conditions ? Cet enregistrement devient la base de tout litige futur.

L’autorisation doit être vérifiée au moment de la transaction. Cette acquisition spécifique était‑elle dans le cadre de l’autorité accordée par le consommateur ? Les limites de dépenses et les restrictions de catégorie de commerçant aident, mais ce sont des instruments grossiers. L’industrie aura besoin de cadres plus granulaires.

La responsabilité doit être attribuée à l’avance, et non déterminée après le dépôt d’un litige. Aujourd’hui, personne n’a convenu formellement de qui porte la responsabilité lorsqu’une transaction initiée par l’IA est contestée. Cette ambiguïté créera un risque pour chaque participant de l’écosystème à moins que la responsabilité ne soit clairement définie dès le départ.

Quels nouveaux types de litiges prévoyez‑vous voir émerger à mesure que les achats alimentés par l’IA deviennent plus courants grâce à des intégrations comme Visa et ChatGPT ?

Plusieurs catégories émergeront que les cadres actuels ne reconnaissent tout simplement pas.

Les litiges de portée seront courants. Les consommateurs peuvent soutenir qu’un agent a dépassé son autorité même si la transaction était techniquement dans les paramètres définis. « J’ai autorisé l’agent à acheter des vols, pas à me surclasser en classe affaires » est un type de litige qui n’existe pas aujourd’hui.

Les litiges d’instructions suivront. Les consommateurs peuvent affirmer que l’agent a mal interprété leurs préférences ou a agi sur des instructions obsolètes. Ces cas seront extrêmement difficiles à juger car la chaîne de preuves se trouve à l’intérieur des systèmes d’IA auxquels les commerçants n’ont aucun accès.

Les litiges de délégation seront les plus complexes. Il s’agit de situations où un consommateur affirme ne pas avoir pleinement compris l’autorité qu’il accordait en configurant l’agent. C’est le vecteur de fraude amicale qui devrait le plus inquiéter l’industrie, car il est presque impossible à réfuter.

Si un assistant IA effectue un achat qu’un consommateur conteste plus tard, qui devrait assumer la responsabilité: le consommateur, le fournisseur d’IA, le commerçant, l’émetteur ou le réseau de paiement ?

La réponse honnête est que l’industrie n’a pas encore résolu cette question. Cette question non résolue explique précisément pourquoi l’infrastructure de litige doit être abordée avant que le commerce agentique n’atteigne une échelle massive.

À mon avis, la responsabilité doit suivre la chaîne d’audit. Si un consommateur a défini des paramètres clairs et que l’IA a agi dans ces limites, le consommateur porte la responsabilité principale. Si l’IA a agi en dehors de son champ d’autorisation, la responsabilité se déplace vers le fournisseur. Si le commerçant n’avait aucun moyen raisonnable de vérifier l’autorisation, il ne devrait pas être la partie qui absorbe la perte, ce que le modèle actuel de rétrofacturation produirait effectivement.

Ce dont je suis sûr, c’est que le défaut actuel, où les commerçants supportent le coût des transactions contestées, n’a pas été conçu pour cet environnement et produira des résultats profondément injustes s’il est appliqué sans modification.

Grâce à Chargebacks911, vous avez aidé les entreprises à lutter contre la fraude amicale pendant plus d’une décennie. Comment prévoyez‑vous que la fraude de première partie évoluera lorsque les consommateurs pourront affirmer qu’un agent IA, et non eux, a pris la décision d’achat ?

Cela crée une nouvelle voie d’abus importante, et je souhaite être direct à ce sujet plutôt que d’atténuer.

La fraude amicale s’est toujours appuyée sur une déniabilité plausible. Le consommateur affirme ne pas avoir effectué d’achat, ne pas avoir reçu de biens, ou ne pas reconnaître une charge. Le commerce agentique ajoute une nouvelle couche de déniabilité beaucoup plus difficile à contester. « L’IA l’a fait, pas moi » est une défense qui semble raisonnable pour un consommateur, pour l’équipe de litige d’un émetteur, et potentiellement pour un régulateur.

Historiquement, la fraude suit l’adoption. À mesure que le commerce agentique se développe, les acteurs malveillants chercheront des moyens d’exploiter l’ambiguïté entourant les achats initiés par l’IA. Cela donne à l’industrie une fenêtre limitée pour construire la bonne infrastructure avant que les pertes ne commencent à augmenter.

Quelles nouvelles données, chaînes d’audit ou mécanismes de vérification les commerçants et les institutions financières devront‑ils disposer pour prouver une autorisation valide dans les transactions pilotées par l’IA ?

C’est ici que le travail opérationnel doit se faire, et c’est important.

Les commerçants auront besoin d’accéder aux enregistrements de délégation. Ils auront besoin de preuves montrant quelle autorité le consommateur a accordée à l’agent, quand il l’a accordée et sous quelles conditions. Aujourd’hui, ces informations sont détenues par le fournisseur d’IA, et il n’existe aucun mécanisme standardisé pour les partager dans un contexte de litige.

Les émetteurs auront besoin d’enregistrements au niveau de la transaction qui vont au-delà du paiement lui‑même. Ils auront besoin de visibilité sur les instructions qui ont déclenché l’achat, sur la logique de décision de l’agent, et sur le fait que la transaction était conforme aux paramètres déclarés par le consommateur.

C’est précisément la raison pour laquelle l’industrie a besoin de plateformes modernes de gestion des preuves et de résolution des litiges. Des systèmes comme UDMS et ResolveLab ont été conçus autour de l’idée que les décisions de litige doivent être guidées par des données plus riches, des chaînes d’audit plus solides et une plus grande transparence. Mais ces plateformes ne peuvent fonctionner qu’avec des données qui existent et sont accessibles. Aujourd’hui, l’infrastructure de preuves brute pour le commerce agentique n’a pas été définie.

Les cadres de rétrofacturation d’aujourd’hui ont été conçus autour du comportement d’achat humain. Quels sont les plus grands écarts dans les systèmes de résolution des litiges existants lorsqu’ils sont appliqués au commerce agentique ?

Trois écarts se démarquent.

Les normes de preuve ont été conçues pour les transactions humaines. Les codes de raison existants, les processus de représentation et les exigences de documentation reflètent un monde où une personne a choisi d’acheter quelque chose. Aucun d’eux ne tient compte des achats initiés par une machine, de l’autorité déléguée ou des journaux de décision de l’IA.

L’allocation de responsabilité est binaire d’une manière qui ne convient pas au commerce agentique. Le modèle actuel attribue la responsabilité soit au commerçant, soit à l’émetteur, sur la base de critères relativement simples. Le commerce agentique introduit plusieurs parties, dont le consommateur, le fournisseur d’IA, le réseau, le commerçant et l’émetteur. Le cadre existant n’a aucun mécanisme pour répartir la responsabilité entre elles.

Les délais sont mal alignés. Les fenêtres de rétrofacturation ont été conçues autour du comportement humain et de la mémoire humaine. Dans un environnement où les agents IA peuvent effectuer des dizaines d’achats au nom d’un consommateur, l’écart entre la transaction et le litige s’élargira, et les délais existants devront être revus.

Prévoyez‑vous de nouveaux standards ou réglementations industrielles émerger autour des achats générés par l’IA, et quel rôle les réseaux de paiement, les régulateurs et les fintechs devraient‑ils jouer dans leur établissement ?

Des standards émergeront. La question est de savoir s’ils apparaissent de manière proactive ou réactive. Historiquement, les standards émergent souvent après que de nouvelles formes de risque deviennent visibles à grande échelle. L’industrie devrait travailler dès maintenant à établir des cadres volontaires avant que les régulateurs ne soient contraints d’agir.

Les réseaux de paiement sont les mieux placés pour agir en premier. Ils se situent au centre du cycle de vie de la transaction, ils entretiennent des relations avec toutes les parties et disposent de l’infrastructure technique pour appliquer les standards à grande échelle. L’annonce de Visa montre que l’industrie réfléchit sérieusement à l’avant‑partie du commerce agentique. La même rigueur doit maintenant être appliquée à l’infrastructure de litige et de responsabilité.

Les régulateurs aux États‑Unis et au Royaume‑Uni sont déjà très attentifs à l’IA dans les services financiers. Les cadres qui émergeront d’organismes tels que le CFPB et la FCA se concentreront probablement d’abord sur la protection des consommateurs. Cela signifie que les commerçants et les émetteurs doivent participer activement à la définition de ces standards plutôt que d’y répondre a posteriori.

En regardant cinq ans en avant, à quoi ressemble un écosystème de commerce agentique bien fonctionnant, et quelles mesures l’industrie des paiements doit‑elle prendre dès aujourd’hui pour s’assurer que l’innovation ne dépasse pas la responsabilité ?

Un écosystème de commerce agentique bien fonctionnant est celui où la rapidité et la commodité des achats pilotés par l’IA sont assorties d’une infrastructure tout aussi sophistiquée pour établir l’intention, résoudre les litiges et attribuer la responsabilité lorsque les choses tournent mal. Ces deux aspects doivent se développer en parallèle. Aujourd’hui, ce n’est pas le cas.

Les mesures que l’industrie doit prendre dès aujourd’hui sont précises. Premièrement, établir des enregistrements de délégation standardisés: un format cohérent pour capturer l’autorité qu’un consommateur a accordée à un agent IA, accessible à toutes les parties en cas de litige. Deuxièmement, définir des cadres d’allocation de responsabilité avant que les litiges n’apparaissent à grande échelle, et non après. Troisièmement, investir dans l’infrastructure de preuves, y compris les chaînes d’audit, les mécanismes de vérification et les systèmes de gestion des litiges que le commerce agentique exigera.

Les entreprises et les réseaux qui accomplissent ce travail dès maintenant définiront la façon dont le commerce agentique fonctionne à grande échelle. Ceux qui ne le feront pas passeront la prochaine décennie à essayer de rétrofiter la responsabilité dans des systèmes qui n’ont jamais été conçus pour cela.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Chargebacks911 et Fi911.