Monica Eaton、創設者兼CEO、Chargebacks911 – インタビューシリーズ

Monica EatonはChargebacks911とFi911の創設者兼CEOであり、Global Risk Technologiesの最高情報責任者（CIO）でもあります。Monicaは急速に変化する決済詐欺の状況における隠れた脅威について、加盟店と金融機関に教育するために尽力しています。

Chargebacks911 は、チャージバック防止、紛争解決、一次詐欺緩和を専門とするグローバルなフィンテック企業です。同社はSaaSベースの技術とデータ駆動型サービスを提供し、加盟店がチャージバック損失を削減し、詐欺を防止し、収益維持を向上させるのに役立ちます。Visa (V ) のChatGPT統合に対応して、同社は決済業界にとって潜在的に重要な課題を指摘しています: 既存の紛争フレームワークは、消費者が直接購入したという前提で構築されていました。エージェント型コマースが拡大するにつれ、加盟店、発行者、決済ネットワークは、消費者がAIエージェントによって代行された取引を争う際に、承認の証明、意図の確立、責任の決定にますます困難を抱える可能性があります。

Fi911は、発行者、アクワイアラー、銀行、フィンテック、決済プロバイダー向けに設計されたバックオフィス自動化と決済運用技術を金融機関に提供します。そのプラットフォームには、加盟店のオンボーディング、リスク管理、照合、紛争処理のためのツールが含まれ、DisputeLab™ソリューションはチャージバックライフサイクルの効率化と自動化に焦点を当てています。AI駆動の購買が一般化するにつれ、Fi911は金融機関が消費者の承認を検証し、責任を割り当て、紛争を解決するためのより高度なシステムを必要とすると主張しています。同社はエージェント型コマースの台頭を、紛争管理インフラの近代化と決済エコシステム全体の透明性向上の触媒と見なしています。

VisaのChatGPT統合はエージェント型コマースを前進させています。あなたの20年にわたる紛争解決の経験から、エージェント型コマースが直ちに無効にする現在のチャージバックフレームワークにおける最大の前提は何ですか？

紛争フレームワーク全体は一つの基盤に基づいています: カード所有者が購入したということです。すべての規則、証拠基準、チャージバックエコシステムにおける責任配分はすべてこの前提のもとに構築されていました。エージェント型コマースはそれを即座に無効にします。

消費者が購買権限をAIエージェントに委任すると、取引はもはやカード所有者の意図の直接的な表現ではなくなります。それは一連の指示、パラメータ、機械的判断の結果であり、消費者がその瞬間に本当に望んでいたかどうかは必ずしも反映されません。この区別は取引が争われる際に非常に重要です。質問は「カード所有者はこの支払いを承認したか？」から「カード所有者はエージェントにこの種の決定を行うことを許可したか？」へと変わります。これらは全く異なる質問であり、既存のフレームワークにはそれに答える仕組みがありません。

あなたは、決済業界が取引が争われたときに何が起こるかよりも、AIが取引を完了する方法に焦点を当てていると主張しています。なぜエージェント型コマースの紛争と責任の側面が見過ごされていると考えるのですか？

決済におけるインセンティブは常に解決よりもコンバージョンを優先してきました。ネットワーク、AIプロバイダー、テクノロジープラットフォームなど、エージェント型コマースを推進する企業は取引量、採用率、消費者体験で評価されます。比較すると、紛争インフラは魅力的ではありません。決済ライフサイクルの後半に位置し、問題が全員のものになるまで他人事として扱われがちです。

このパターンは以前にも見られました。『今すぐ購入、後で支払い』は急速に拡大し、紛争や詐欺の影響は事後に数年かけて対処されました。エージェント型コマースはさらに速く進んでおり、フロントエンドのイノベーションとバックエンドの準備とのギャップはかつてないほど広がっています。

消費者が購買権限をAIアシスタントに委任する世界において、業界は意図、承認、責任といった概念をどのように再定義すべきでしょうか？

これら三つの概念は、取引ライフサイクルの異なる段階で機能するため、単一の質問として扱うのではなく分離して考える必要があります。

意図は委任時点で記録される必要があります。消費者がエージェントに実際に何を指示し、どのような条件で行うかを明確にします。その記録が将来の紛争の基盤となります。

承認は取引時点で検証される必要があります。この特定の購入が消費者が付与した権限の範囲内にあったかどうかです。支出上限や加盟店カテゴリ制限は助けになりますが、粗い手段です。業界はより細分化されたフレームワークが必要になるでしょう。

責任は紛争が提起された後に決定するのではなく、事前に割り当てられる必要があります。現在、AIが開始した取引が争われた際に誰が責任を負うかについて正式な合意はありません。その曖昧さは、責任が事前に明確に定義されない限り、エコシステムのすべての参加者にリスクをもたらします。

VisaやChatGPTとの統合によりAI駆動の購買が主流になるにつれて、どのような新しい形態の紛争が出現すると予想しますか？

現在のフレームワークでは認識されていない、いくつかのカテゴリが出現します。

スコープ紛争が一般的になるでしょう。取引が技術的には設定されたパラメータ内であっても、エージェントが権限を超えたと消費者が主張することがあります。「エージェントに航空券の購入は許可したが、ビジネスクラスへのアップグレードは許可していない」というような紛争は現在存在しません。

指示紛争が続きます。消費者はエージェントが自分の好みを誤解した、または古い指示に基づいて行動したと主張するかもしれません。証拠の痕跡が加盟店がアクセスできないAIシステム内にあるため、これらのケースは裁定が極めて困難です。

委任紛争が最も複雑になるでしょう。これは、消費者がエージェントを設定した際に付与した権限を十分に理解していなかったと主張する状況です。これはほぼ証明不可能なため、業界が最も懸念すべきフレンドリーフラッドのベクトルです。

AIアシスタントが購入を行い、後で消費者が争った場合、責任は誰が負うべきでしょうか: 消費者、AIプロバイダー、加盟店、発行者、または決済ネットワークのどれですか？

正直な答えは、業界はまだこの問題を解決していないということです。この未解決の質問こそが、エージェント型コマースが大規模になる前に紛争インフラに取り組む必要がある理由です。

私の見解では、責任は監査トレイルに従うべきです。消費者が明確なパラメータを設定し、AIがそれに従って行動した場合、消費者が主な責任を負います。AIが許可された範囲外で行動した場合、責任はプロバイダー側に移ります。加盟店が承認を合理的に検証できなかった場合、損失を負うべき当事者ではなく、現在のチャージバックモデルが実質的に生み出す結果です。

私が確信しているのは、現在のデフォルトである「加盟店が紛争取引のコストを負う」という仕組みはこの環境向けに設計されておらず、修正なしに適用すれば極めて不公平な結果を招くということです。

Chargebacks911を通じて、10年以上にわたり企業がフレンドリーフラッドと戦うのを支援してきました。消費者が「自分ではなくAIエージェントが購入決定をした」と主張できるようになると、一次詐欺はどのように進化すると予想しますか？

これは重大な新たな悪用の道を生み出し、私はそれを和らげずに率直に述べたいと思います。

フレンドリーフラッドは常に妥当な否認可能性に依存してきました。消費者は購入していない、商品を受け取っていない、または請求を認識していないと主張します。エージェント型コマースは、はるかに挑戦しにくい新たな否認層を追加します。「AIがやったので、私ではない」という防御は、消費者、発行者の紛争チーム、そして場合によっては規制当局にとっても合理的に聞こえます。

歴史的に、詐欺は採用に追随します。エージェント型コマースが拡大するにつれ、悪意のある者はAIが開始した購入に関する曖昧さを利用しようとします。これにより、損失が増加し始める前に適切なインフラを構築するための限られた期間が業界に与えられます。

AI駆動の取引で有効な承認を証明するために、加盟店や金融機関はどのような新しいデータ、監査トレイル、検証メカニズムが必要になるでしょうか？

ここが運用上の作業が必要な場所であり、重要です。

加盟店は委任記録へのアクセスが必要になります。消費者がエージェントにどのような権限を、いつ、どの条件で付与したかを示す証拠が必要です。現在、その情報はAIプロバイダーが保有しており、紛争の文脈で共有する標準化された仕組みはありません。

発行者は支払い自体を超える取引レベルの記録が必要です。購入を引き起こした指示、エージェントの意思決定ロジック、取引が消費者の示したパラメータ内にあったかどうかを可視化する必要があります。

これこそが、業界が最新の証拠管理および紛争解決プラットフォームを必要とする理由です。UDMSやResolveLabのようなシステムは、紛争の決定がより豊富なデータ、強固な監査トレイル、そして高い透明性によって導かれるべきだという考えに基づいて構築されました。しかし、これらのプラットフォームは存在しアクセス可能なデータがあって初めて機能します。現在、エージェント型コマースのための生の証拠インフラは定義されていません。

現在のチャージバックフレームワークは人間の購買行動を前提に設計されています。エージェント型コマースに適用した場合、既存の紛争解決システムの最大のギャップは何ですか？

主なギャップは三つあります。

証拠基準は人間の取引向けに設計されました。既存の理由コード、再提示プロセス、文書要件は、人が何かを購入した世界を反映しています。機械が開始した購入、委任された権限、AIの意思決定ログは考慮されていません。

責任配分は二元的で、エージェント型コマースには適合しません。現在のモデルは比較的単純な基準に基づき、加盟店または発行者のいずれかに責任を割り当てます。エージェント型コマースは、消費者、AIプロバイダー、ネットワーク、加盟店、発行者といった複数の関係者を導入します。既存のフレームワークにはそれらに責任を分配する仕組みがありません。

タイムラインがずれています。チャージバック期間は人間の行動と記憶を前提に設計されました。AIエージェントが消費者に代わって数十件の購入を行う環境では、取引と紛争の間のギャップが拡大し、既存の期間は見直しが必要になります。

AI生成の購入に関する新たな業界標準や規制が出現すると予想しますか？また、決済ネットワーク、規制当局、フィンテックはそれらの策定でどのような役割を果たすべきでしょうか？

標準は出現するでしょう。そのタイミングが先取りか、反応的かが問題です。歴史的に、標準は新たなリスクが大規模に顕在化した後に出てくることが多いです。業界は規制当局が介入せざるを得ない前に、ボランタリーフレームワークを確立すべく取り組むべきです。

決済ネットワークが最も先んじて動く立場にあります。取引ライフサイクルの中心に位置し、すべての関係者と関係を持ち、標準を大規模に実施できる技術基盤があります。Visaの発表は、業界がエージェント型コマースのフロントエンドについて真剣に考えていることを示しています。同様の厳格さを紛争と責任のインフラにも適用すべきです。

米国と英国の規制当局はすでに金融サービスにおけるAIに注目しています。CFPBやFCAといった機関から出てくる枠組みは、まず消費者保護に焦点を当てる可能性が高いです。つまり、加盟店と発行者は事後に対応するのではなく、積極的にその標準策定に関与する必要があります。

5年先を見据えたとき、機能的に優れたエージェント型コマースエコシステムはどのような姿で、イノベーションが責任追及を上回らないようにするために、決済業界は今日どのようなステップを踏むべきでしょうか？

機能的に優れたエージェント型コマースエコシステムとは、AI駆動の購買のスピードと利便性が、意図の確立、紛争の解決、問題が生じた際の責任配分という同等に高度なインフラと一致している状態です。これら二つは並行して発展する必要がありますが、現時点ではそうなっていません。

業界が今日取るべき具体的なステップは次の通りです。まず、標準化された委任記録を確立すること: 消費者がAIエージェントに付与した権限を捕捉し、紛争時にすべての関係者がアクセスできる一貫したフォーマットを作ります。次に、紛争が大規模に発生する前に、責任配分フレームワークを定義します。最後に、エビデンスインフラへの投資を行い、監査トレイル、検証メカニズム、エージェント型コマースが必要とする紛争管理システムを整備します。

現在この作業に取り組む企業やネットワークが、エージェント型コマースが大規模に機能する方法を定義します。取り組まない者は、次の10年をかけて、そもそも設計されていなかったシステムに責任追及を後付けしようとすることになるでしょう。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Chargebacks911 と Fi911 をご覧ください。