Monica Eaton, संस्थापक और सीईओ, Chargebacks911 – साक्षात्कार श्रृंखला

Monica Eaton Chargebacks911 और Fi911 की संस्थापक और सीईओ हैं, साथ ही Global Risk Technologies की मुख्य सूचना अधिकारी (Chief Information Officer) भी हैं। Monica ने तेज़ी से बदलते भुगतान धोखाधड़ी परिदृश्य में छिपे खतरों के बारे में व्यापारियों और वित्तीय संस्थानों को शिक्षित करने के लिए अथक परिश्रम किया है।

Chargebacks911 एक वैश्विक फ़िनटेक कंपनी है जो चार्जबैक रोकथाम, विवाद समाधान, और प्रथम‑पक्ष धोखाधड़ी शमन में विशेषज्ञता रखती है। कंपनी SaaS‑आधारित तकनीकों और डेटा‑चालित सेवाओं को प्रदान करती है जो व्यापारियों को चार्जबैक हानियों को कम करने, धोखाधड़ी को रोकने, और राजस्व प्रतिधारण में सुधार करने में मदद करती हैं। Visa के ChatGPT के साथ एकीकरण के जवाब में, कंपनी ने भुगतान उद्योग के लिए एक संभावित महत्वपूर्ण चुनौती को उजागर किया है: मौजूदा विवाद ढाँचे इस अनुमान पर निर्मित थे कि उपभोक्ता ने सीधे खरीदारी की थी। जैसे-जैसे एजेंटिक कॉमर्स का विस्तार होता है, व्यापारी, जारीकर्ता, और भुगतान नेटवर्क उपभोक्ताओं द्वारा AI एजेंटों द्वारा उनके पक्ष में शुरू किए गए लेन‑देन को चुनौती देने पर प्राधिकरण सिद्ध करने, इरादे की स्थापना करने, और देयता निर्धारित करने में बढ़ती कठिनाइयों का सामना कर सकते हैं।

Fi911 वित्तीय संस्थानों को बैक‑ऑफ़िस स्वचालन और भुगतान संचालन तकनीक प्रदान करता है, जो जारीकर्ता, अधिग्रहणकर्ता, बैंक, फ़िनटेक और भुगतान प्रदाताओं के लिए डिज़ाइन की गई है। इसका प्लेटफ़ॉर्म व्यापारी ऑनबोर्डिंग, जोखिम प्रबंधन, मिलान, और विवाद प्रसंस्करण के उपकरण शामिल करता है, जिसमें इसका DisputeLab™ समाधान चार्जबैक जीवन‑चक्र को सुव्यवस्थित और स्वचालित करने पर केंद्रित है। जैसे-जैसे AI‑संचालित खरीदारी अधिक सामान्य होती जा रही है, Fi911 का तर्क है कि वित्तीय संस्थानों को उपभोक्ता प्राधिकरण की पुष्टि, जिम्मेदारी आवंटन, और विवाद समाधान के लिए अधिक परिष्कृत प्रणालियों की आवश्यकता होगी। कंपनी एजेंटिक कॉमर्स के उदय को विवाद प्रबंधन बुनियादी ढाँचे को आधुनिक बनाने और भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र में पारदर्शिता सुधारने के लिए उत्प्रेरक मानती है।

Visa का ChatGPT के साथ एकीकरण एजेंटिक कॉमर्स को आगे बढ़ा रहा है। आपके दो दशकों के विवाद समाधान के अनुभव से, वर्तमान चार्जबैक ढाँचों में वह सबसे बड़ा अनुमान क्या है जिसे एजेंटिक कॉमर्स तुरंत अमान्य कर देता है?

पूरे विवाद ढाँचे की एक ही नींव है: कार्डधारक ने खरीदारी की। चार्जबैक पारिस्थितिकी तंत्र में हर नियम, हर साक्ष्य मानक, हर देयता आवंटन इस अनुमान पर निर्मित था। एजेंटिक कॉमर्स इसे तुरंत अमान्य कर देता है।

जब कोई उपभोक्ता खरीदारी अधिकार को एक AI एजेंट को सौंपता है, तो लेन‑देन अब कार्डधारक के इरादे का प्रत्यक्ष अभिव्यक्ति नहीं रहता। यह निर्देशों, पैरामीटरों और मशीन निर्णयों के एक सेट का परिणाम है, जो संभवतः उस क्षण में उपभोक्ता की वास्तविक इच्छा को प्रतिबिंबित नहीं कर सकता। यह अंतर लेन‑देन को चुनौती देने पर अत्यधिक महत्वपूर्ण होता है। प्रश्न “क्या कार्डधारक ने इस भुगतान को अधिकृत किया?” से बदलकर “क्या कार्डधारक ने एजेंट को इस प्रकार का निर्णय लेने के लिए अधिकृत किया?” हो जाता है। ये बहुत अलग प्रश्न हैं, और मौजूदा ढाँचे के पास उनका उत्तर देने का कोई तंत्र नहीं है।

आपने तर्क दिया है कि भुगतान उद्योग इस बात पर केंद्रित है कि AI लेन‑देन कैसे पूरा करता है, न कि जब उन लेन‑देन को चुनौती दी जाती है तो क्या होता है। आपको क्यों लगता है कि एजेंटिक कॉमर्स के विवाद और देयता पक्ष को नजरअंदाज़ किया जा रहा है?

क्योंकि भुगतान में प्रोत्साहन हमेशा रूपांतरण को समाधान से अधिक महत्व देते रहे हैं। एजेंटिक कॉमर्स को चलाने वाली कंपनियां, जिनमें नेटवर्क, AI प्रदाता, और तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं, लेन‑देन मात्रा, अपनाने की दर, और उपभोक्ता अनुभव पर मापी जाती हैं। तुलना में विवाद बुनियादी ढाँचा आकर्षक नहीं है। यह भुगतान जीवन‑चक्र के पीछे के हिस्से में स्थित है और अक्सर इसे किसी और की समस्या माना जाता है, जब तक कि यह सभी की समस्या न बन जाए।

हमने यह पैटर्न पहले देखा है। “Buy now, pay later” ने तेज़ी से विस्तार किया, और विवाद और धोखाधड़ी के प्रभावों को वर्षों बाद संबोधित किया गया। एजेंटिक कॉमर्स तेज़ी से आगे बढ़ रहा है, और फ्रंट‑एंड नवाचार और बैक‑एंड तैयारी के बीच का अंतर पहले से कहीं अधिक व्यापक हो गया है।

एक ऐसी दुनिया में जहाँ उपभोक्ता खरीदारी अधिकार को AI सहायक को सौंपते हैं, उद्योग को इरादा, प्राधिकरण, और जवाबदेही जैसे अवधारणाओं को कैसे पुनर्परिभाषित करना चाहिए?

इन तीन अवधारणाओं को एक ही प्रश्न के रूप में नहीं, बल्कि अलग‑अलग किया जाना चाहिए क्योंकि वे लेन‑देन जीवन‑चक्र के विभिन्न बिंदुओं पर कार्य करती हैं।

इरादा सौंपे जाने के बिंदु पर कैप्चर किया जाना चाहिए। उपभोक्ता ने वास्तव में एजेंट को क्या निर्देश दिया, और किन शर्तों में? वह रिकॉर्ड भविष्य के किसी भी विवाद की नींव बन जाता है।

प्राधिकरण को लेन‑देन के बिंदु पर सत्यापित किया जाना चाहिए। क्या यह विशिष्ट खरीदारी उपभोक्ता द्वारा दी गई अधिकार सीमा के भीतर आती है? खर्च सीमा और व्यापारी वर्ग प्रतिबंध मददगार होते हैं, लेकिन वे मोटे उपकरण हैं। उद्योग को अधिक सूक्ष्म ढाँचों की आवश्यकता होगी।

जवाबदेही को पहले से आवंटित किया जाना चाहिए, न कि विवाद दर्ज होने के बाद निर्धारित किया जाए। वर्तमान में, कोई भी औपचारिक रूप से यह नहीं तय कर पाया है कि AI‑प्रारंभित लेन‑देन को चुनौती मिलने पर देयता किसकी होगी। यह अस्पष्टता पारिस्थितिकी तंत्र के प्रत्येक प्रतिभागी के लिए जोखिम पैदा करेगी, जब तक कि जवाबदेही को प्रारम्भ में स्पष्ट रूप से परिभाषित न किया जाए।

आप किन नई प्रकार की विवादों की अपेक्षा करते हैं जो AI‑संचालित खरीदारी के अधिक मुख्यधारा में आने पर, जैसे Visa और ChatGPT के एकीकरण के माध्यम से, उभरेंगे?

कई श्रेणियां उभरेंगी जिन्हें वर्तमान ढाँचे सरलता से पहचान नहीं पाते।

स्कोप विवाद सामान्य होंगे। उपभोक्ता तर्क दे सकते हैं कि एजेंट ने अपनी अधिकार सीमा को पार कर लिया, भले ही लेन‑देन तकनीकी रूप से निर्धारित पैरामीटरों के भीतर था। “मैंने एजेंट को उड़ानें खरीदने के लिए अधिकृत किया, लेकिन बिजनेस क्लास में अपग्रेड करने के लिए नहीं” एक ऐसा विवाद प्रकार है जो आज मौजूद नहीं है।

निर्देश विवाद इसके बाद आएंगे। उपभोक्ता दावा कर सकते हैं कि एजेंट ने उनकी प्राथमिकताओं को गलत समझा या पुरानी निर्देशों पर कार्य किया। इन मामलों को निपटाना अत्यंत कठिन होगा क्योंकि साक्ष्य का मार्ग AI प्रणालियों के भीतर स्थित है, जिससे व्यापारियों को कोई पहुंच नहीं है।

सौंपे जाने वाले अधिकार के विवाद सबसे जटिल होंगे। ये ऐसी स्थितियां हैं जहाँ उपभोक्ता दावा करता है कि उन्होंने एजेंट सेट करने के समय जिस अधिकार को दे रहे थे, उसे पूरी तरह नहीं समझा। यह फ्रेंडली फ्रॉड वेक्टर है जो उद्योग को सबसे अधिक चिंतित करना चाहिए क्योंकि इसे लगभग अस्वीकार करना असंभव है।

यदि एक AI सहायक ऐसी खरीदारी करता है जिसे बाद में उपभोक्ता चुनौती देता है, तो जिम्मेदारी किसकी होनी चाहिए: उपभोक्ता, AI प्रदाता, व्यापारी, जारीकर्ता, या भुगतान नेटवर्क की?

ईमानदार उत्तर यह है कि उद्योग ने अभी तक इस पर निर्णय नहीं लिया है। यह अनसुलझा प्रश्न ही कारण है कि एजेंटिक कॉमर्स के बड़े पैमाने पर पहुंचने से पहले विवाद बुनियादी ढाँचे को संबोधित किया जाना चाहिए।

मेरी राय में, जिम्मेदारी ऑडिट ट्रेल के अनुसार होनी चाहिए। यदि उपभोक्ता ने स्पष्ट पैरामीटर सेट किए और AI ने उनके भीतर कार्य किया, तो उपभोक्ता प्राथमिक जवाबदेही वहन करता है। यदि AI ने अपने अधिकृत दायरे से बाहर कार्य किया, तो जिम्मेदारी प्रदाता की ओर स्थानांतरित हो जाती है। यदि व्यापारी के पास प्राधिकरण सत्यापित करने का कोई उचित तरीका नहीं था, तो उन्हें वह पक्ष नहीं बनना चाहिए जो नुकसान को वहन करे, जो वर्तमान चार्जबैक मॉडल प्रभावी रूप से उत्पन्न करता है।

मैं इस बात पर आश्वस्त हूँ कि मौजूदा डिफ़ॉल्ट, जहाँ व्यापारी विवादित लेन‑देन की लागत वहन करते हैं, इस वातावरण के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था और बिना संशोधन के लागू करने पर अत्यधिक अनुचित परिणाम उत्पन्न करेगा।

Chargebacks911 के माध्यम से, आपने एक दशक से अधिक समय तक व्यवसायों को फ्रेंडली फ्रॉड से लड़ने में मदद की है। जब उपभोक्ता दावा कर सकते हैं कि AI एजेंट, न कि वे स्वयं, ने खरीद निर्णय लिया, तो आप प्रथम‑पक्ष धोखाधड़ी के विकास को कैसे देखते हैं?

यह दुरुपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण नया मार्ग बनाता है, और मैं इसे नरम करने के बजाय सीधे बताना चाहता हूँ।

फ्रेंडली फ्रॉड हमेशा संभाव्य इनकार पर निर्भर रहा है। उपभोक्ता दावा करता है कि उसने खरीदारी नहीं की, वस्तु नहीं प्राप्त की, या चार्ज को पहचान नहीं पाया। एजेंटिक कॉमर्स इनकार की एक नई परत जोड़ता है जो चुनौती देना बहुत कठिन है। “AI ने किया, मैं नहीं” एक ऐसा बचाव है जो उपभोक्ता, जारीकर्ता की विवाद टीम, और संभावित रूप से नियामक के लिए उचित लग सकता है।

ऐतिहासिक रूप से, धोखाधड़ी अपनाने के बाद आती है। जैसे-जैसे एजेंटिक कॉमर्स का विस्तार होगा, बुरे अभिनेता AI‑प्रारंभित खरीदारी के आसपास की अस्पष्टता का फायदा उठाने के तरीके खोजेंगे। यह उद्योग को सही बुनियादी ढाँचा बनाने के लिए सीमित समय देता है, इससे पहले कि नुकसान बढ़ना शुरू हो।

AI‑प्रेरित लेन‑देन में वैध प्राधिकरण सिद्ध करने के लिए व्यापारियों और वित्तीय संस्थानों को कौन से नए डेटा, ऑडिट ट्रेल, या सत्यापन तंत्र की आवश्यकता होगी?

यहीं पर संचालन कार्य को करना आवश्यक है, और यह महत्वपूर्ण है।

व्यापारियों को सौंपे जाने वाले रिकॉर्ड तक पहुंच की आवश्यकता होगी। उन्हें साक्ष्य चाहिए जो दिखाए कि उपभोक्ता ने एजेंट को कौन सा अधिकार दिया, कब दिया, और किन शर्तों में। आज यह जानकारी AI प्रदाता के पास है, और विवाद संदर्भ में इसे साझा करने के लिए कोई मानकीकृत तंत्र नहीं है।

जारीकर्ताओं को लेन‑देन‑स्तर के रिकॉर्ड चाहिए होंगे जो भुगतान से आगे जाते हैं। उन्हें यह देखना होगा कि कौन से निर्देशों ने खरीद को ट्रिगर किया, एजेंट का निर्णय तर्क क्या था, और क्या लेन‑देन उपभोक्ता द्वारा बताए गए पैरामीटरों के भीतर आया।

यही कारण है कि उद्योग को आधुनिक साक्ष्य‑प्रबंधन और विवाद‑समाधान प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता है। UDMS और ResolveLab जैसे सिस्टम इस विचार के आसपास बनाए गए हैं कि विवाद निर्णय अधिक समृद्ध डेटा, मजबूत ऑडिट ट्रेल, और अधिक पारदर्शिता द्वारा संचालित होने चाहिए। लेकिन ये प्लेटफ़ॉर्म केवल मौजूद और सुलभ डेटा के साथ ही काम कर सकते हैं। वर्तमान में, एजेंटिक कॉमर्स के लिए कच्चे साक्ष्य बुनियादी ढाँचे को परिभाषित नहीं किया गया है।

आज के चार्जबैक ढाँचे मानव खरीदारी व्यवहार के आसपास डिज़ाइन किए गए थे। एजेंटिक कॉमर्स पर लागू होने पर मौजूदा विवाद‑समाधान प्रणालियों में सबसे बड़े अंतर क्या हैं?

तीन अंतर प्रमुख हैं।

साक्ष्य मानक मानव लेन‑देन के लिए डिज़ाइन किए गए थे। मौजूदा कारण कोड, प्रतिनिधित्व प्रक्रियाएं, और दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताएं उस दुनिया को दर्शाती हैं जहाँ व्यक्ति ने कुछ खरीदने का चयन किया। इनमें से कोई भी मशीन‑प्रारंभित खरीदारी, सौंपे गए अधिकार, या AI निर्णय लॉग को ध्यान में नहीं रखता।

देयता आवंटन द्विआधारी है, जो एजेंटिक कॉमर्स के अनुकूल नहीं है। वर्तमान मॉडल सरल मानदंडों के आधार पर देयता को या तो व्यापारी या जारीकर्ता को सौंपता है। एजेंटिक कॉमर्स कई पक्षों को शामिल करता है, जिसमें उपभोक्ता, AI प्रदाता, नेटवर्क, व्यापारी, और जारीकर्ता शामिल हैं। मौजूदा ढांचा इन सभी के बीच जिम्मेदारी को विभाजित करने का कोई तंत्र नहीं रखता।

समयसीमा असंगत हैं। चार्जबैक विंडो मानव व्यवहार और स्मृति के आधार पर डिज़ाइन की गई थीं। ऐसे वातावरण में जहाँ AI एजेंट उपभोक्ता की ओर से दर्जनों खरीदारी कर सकते हैं, लेन‑देन और विवाद के बीच का अंतर बढ़ेगा, और मौजूदा समयसीमा को पुनः देखना पड़ेगा।

क्या आप AI‑जनित खरीदारी के आसपास नए उद्योग मानकों या नियमों के उभरने की भविष्यवाणी करते हैं, और इनको स्थापित करने में भुगतान नेटवर्क, नियामकों, और फ़िनटेक्स की क्या भूमिका होनी चाहिए?

मानक उभरेंगे। प्रश्न यह है कि वे सक्रिय रूप से उभरें या प्रतिक्रियात्मक रूप से। ऐतिहासिक रूप से, मानक अक्सर तब उभरते हैं जब नई जोखिम रूप बड़े पैमाने पर स्पष्ट हो जाते हैं। उद्योग को अब स्वयंसेवी ढाँचों को स्थापित करने पर काम करना चाहिए, इससे पहले कि नियामकों को कार्रवाई करने के लिए मजबूर किया जाए।

भुगतान नेटवर्क पहले कदम उठाने के लिए सबसे बेहतर स्थिति में हैं। वे लेन‑देन जीवन‑चक्र के केंद्र में स्थित हैं, सभी पक्षों के साथ उनके संबंध हैं, और वे बड़े पैमाने पर मानकों को लागू करने के लिए तकनीकी बुनियादी ढाँचा रखते हैं। Visa की घोषणा दर्शाती है कि उद्योग एजेंटिक कॉमर्स के फ्रंट‑एंड को गंभीरता से विचार कर रहा है। अब वही कठोरता विवाद और देयता बुनियादी ढाँचे पर लागू करनी होगी।

संयुक्त राज्य और यूनाइटेड किंगडम दोनों में नियामक पहले ही वित्तीय सेवाओं में AI पर करीबी नज़र रख रहे हैं। CFPB और FCA जैसे निकायों से उभरने वाले ढाँचे संभवतः पहले उपभोक्ता संरक्षण पर केंद्रित होंगे। इसका मतलब है कि व्यापारियों और जारीकर्ताओं को इन मानकों को आकार देने में सक्रिय रूप से भाग लेना चाहिए, न कि बाद में उनका जवाब देना।

पाँच साल आगे देखते हुए, एक सुचारु रूप से कार्य करने वाला एजेंटिक कॉमर्स पारिस्थितिकी तंत्र कैसा दिखता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए भुगतान उद्योग को आज कौन से कदम उठाने चाहिए कि नवाचार जवाबदेही से आगे न बढ़े?

एक सुचारु एजेंटिक कॉमर्स पारिस्थितिकी तंत्र वह है जहाँ AI‑प्रेरित खरीदारी की गति और सुविधा को इरादा स्थापित करने, विवाद समाधान, और जब चीजें गलत हों तो देयता आवंटित करने के समान परिष्कृत बुनियादी ढाँचे से मिलाया जाता है। इन दो चीजों को समानांतर विकसित होना चाहिए। वर्तमान में, वे ऐसा नहीं हैं।

उद्योग को आज उठाने वाले कदम विशिष्ट हैं। पहला, मानकीकृत सौंपे जाने वाले रिकॉर्ड स्थापित करें: एक सुसंगत प्रारूप जो दर्शाता है कि उपभोक्ता ने AI एजेंट को कौन सा अधिकार दिया है, जिसे विवाद में सभी पक्षों के लिए सुलभ हो। दूसरा, विवादों के बड़े पैमाने पर प्रकट होने से पहले, न कि बाद में, देयता आवंटन ढाँचों को परिभाषित करें। तीसरा, साक्ष्य बुनियादी ढाँचे में निवेश करें, जिसमें ऑडिट ट्रेल, सत्यापन तंत्र, और विवाद‑प्रबंधन सिस्टम शामिल हैं, जो एजेंटिक कॉमर्स को आवश्यक होंगे।

वे कंपनियां और नेटवर्क जो अब यह कार्य करेंगे, यह निर्धारित करेंगे कि एजेंटिक कॉमर्स बड़े पैमाने पर कैसे कार्य करता है। जो नहीं करेंगे, वे अगले दशक तक ऐसी प्रणालियों में जवाबदेही को पुनः स्थापित करने की कोशिश करेंगे, जो मूल रूप से इसके लिए डिज़ाइन नहीं की गई थीं।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें Chargebacks911 और Fi911 पर जाना चाहिए।