Monica Eaton, grunnlegger og administrerende direktør, Chargebacks911 – Intervjuserie

Monica Eaton er grunnlegger og administrerende direktør i Chargebacks911 og Fi911, samt Chief Information Officer i Global Risk Technologies. Monica har jobbet utrettelig for å utdanne handelsmenn og finansinstitusjoner om skjulte trusler i det raskt skiftende landskapet for betalingssvindel.

Chargebacks911 er et globalt fintech-selskap som spesialiserer seg på forebygging av chargebacks, tvisteløsning og mitigering av svindel fra første part. Selskapet leverer SaaS-baserte teknologier og datadrevne tjenester som hjelper handelsmenn med å redusere tap fra chargebacks, forebygge svindel og forbedre inntektsbevaring. Som svar på Visas integrasjon med ChatGPT, har selskapet fremhevet en potensielt betydelig utfordring for betalingsindustrien: eksisterende tvisteløsningsrammer ble bygget rundt antagelsen om at en forbruker direkte foretok et kjøp. Etter hvert som agentisk handel utvides, kan handelsmenn, utstedere og betalingsnettverk møte økende vanskeligheter med å bevise autorisasjon, fastslå intensjon og bestemme ansvar når forbrukere bestrider transaksjoner initiert av AI-agenter som handler på deres vegne.

Fi911 gir finansinstitusjoner automatisering av back-office og betalingsoperasjonsteknologi designet for utstedere, innløsningsinstitusjoner, banker, fintech-selskaper og betalingsleverandører. Plattformen inkluderer verktøy for onboarding av handelsmenn, risikostyring, avstemming og tvisteløsning, med sin DisputeLab™-løsning fokusert på å strømlinjeforme og automatisere chargeback-levetiden. Etter hvert som AI-drevet kjøp blir mer vanlig, argumenterer Fi911 for at finansinstitusjoner vil trenge mer sofistikerte systemer for å verifisere forbrukerautorisasjon, fordele ansvar og løse tvister. Selskapet ser veksten av agentisk handel som en katalysator for modernisering av tvisteløsningsinfrastruktur og forbedring av åpenhet i betalingsøkosystemet.

Visas integrasjon med ChatGPT driver agentisk handel fremover. Fra dine to tiår i tvisteløsning, hva er den eneste største antagelsen i dagens chargeback-rammer som agentisk handel umiddelbart ugyldiggjør?

Hele tvisteløsningsrammen hviler på ett grunnlag: kortinnehaveren foretok kjøpet. Hver regel, hver bevisstandard, hver ansvarsfordeling i chargeback-økosystemet ble bygget rundt den antagelsen. Agentisk handel ugyldiggjør den umiddelbart.

Når en forbruker delegere kjøpsmyndighet til en AI-agent, er transaksjonen ikke lenger et direkte uttrykk for kortinnehaverens intensjon. Det er resultatet av et sett med instruksjoner, parametere og maskinbeslutninger som kan eller ikke kan gjenspeile hva forbrukeren faktisk ønsket i det øyeblikket. Denne distinksjonen er enormt viktig når en transaksjon blir utfordret. Spørsmålet skifter fra “godkjente kortinnehaveren denne betalingen?” til “godkjente kortinnehaveren agenten til å ta denne typen beslutning?” Dette er svært ulike spørsmål, og eksisterende rammer har ingen mekanisme for å svare på dem.

Du har argumentert for at betalingsindustrien fokuserer på hvordan AI fullfører transaksjoner snarere enn hva som skjer når disse transaksjonene blir utfordret. Hvorfor tror du at tvisteløsnings- og ansvarsaspektet ved agentisk handel blir oversett?

Fordi insentivene i betalingssektoren alltid har favorisert konvertering over løsning. Selskapene som driver agentisk handel, inkludert nettverk, AI-leverandører og teknologiplattformer, måles på transaksjonsvolum, adopsjonsrater og forbrukeropplevelse. Tvisteløsningsinfrastruktur er lite glamorøs i sammenligning. Den sitter på baksiden av betalingslivssyklusen og har en tendens til å bli behandlet som andres problem til den blir alles problem.

Vi har sett dette mønsteret før. Kjøp nå, betal senere skalerte raskt, og tvisteløsnings- og svindelimplikasjonene ble adressert år etter at de oppstod. Agentisk handel beveger seg raskere, og gapet mellom front-end innovasjon og back-end beredskap er bredere enn noen gang.

I en verden hvor forbrukere delegere kjøpsmyndighet til AI-assistenter, hvordan bør industrien redefinere begreper som intensjon, autorisasjon og ansvarlighet?

Disse tre konseptene må skilles fra hverandre i stedet for å bli behandlet som ett enkelt spørsmål, fordi de opererer på ulike tidspunkter i transaksjonslivssyklusen.

Intensjon må fanges opp på delegasjonstidspunktet. Hva instruerte forbrukeren faktisk agenten til å gjøre, og under hvilke betingelser? Den registreringen blir grunnlaget for enhver fremtidig tvist.

Autorisasjon må verifiseres på transaksjonstidspunktet. Falte dette spesifikke kjøpet innenfor rammen av myndigheten forbrukeren ga? Utgiftsgrenser og begrensninger på handelskategori hjelper, men de er grove verktøy. Industrien vil trenge mer granulære rammer.

Ansvarlighet må tildeles på forhånd, ikke bestemmes etter at en tvist er innlevert. Akkurat nå har ingen formelt blitt enige om hvem som bærer ansvaret når en AI-initiert transaksjon blir utfordret. Den uklarheten vil skape risiko for alle deltakere i økosystemet med mindre ansvarlighet er tydelig definert på forhånd.

Hvilke nye former for tvister forventer du vil oppstå når AI-drevne kjøp blir mer mainstream gjennom integrasjoner som Visa (V ) og ChatGPT?

Flere kategorier vil dukke opp som dagens rammer simpelthen ikke gjenkjenner.

Omfangstvist vil være vanlige. Forbrukere kan hevde at en agent overskred sin myndighet selv om transaksjonen teknisk sett var innenfor de fastsatte parametrene. “Jeg ga agenten tillatelse til å kjøpe flyreiser, ikke oppgradere meg til business class” er en tvisttype som ikke eksisterer i dag.

Instruksjonstvister vil følge. Forbrukere kan hevde at agenten misforsto deres preferanser eller handlet på utdaterte instruksjoner. Disse sakene vil være ekstremt vanskelige å dømme fordi beviskjeden ligger inne i AI-systemer som handelsmenn ikke har tilgang til.

Delegasjonstvister vil være de mest komplekse. Dette er situasjoner hvor en forbruker hevder at de ikke fullt ut forsto myndigheten de ga da de opprettet agenten. Dette er den vennlige svindelvektoren som bør bekymre industrien mest fordi den er nesten umulig å motbevise.

Hvis en AI-assistent gjør et kjøp som en forbruker senere bestrider, hvem bør bære ansvaret: forbrukeren, AI-leverandøren, handelsmannen, utstederen eller betalingsnettverket?

Det ærlige svaret er at industrien ikke har løst dette ennå. Det uløste spørsmålet er nettopp grunnen til at tvisteløsningsinfrastrukturen må tas tak i før agentisk handel når masseomfang.

Mitt syn er at ansvar bør følge revisjonssporen. Hvis en forbruker satte klare parametere og AI handlet innenfor dem, bærer forbrukeren primært ansvaret. Hvis AI handlet utenfor sin autoriserte ramme, skifter ansvaret mot leverandøren. Hvis handelsmannen ikke hadde en rimelig måte å verifisere autorisasjon på, bør de ikke være den parten som absorberer tapet, noe som er hva den nåværende chargeback-modellen effektivt ville produsere.

Det jeg er sikker på er at den eksisterende standarden, hvor handelsmenn bærer kostnaden for omstridte transaksjoner, ikke ble designet for dette miljøet og vil gi dypt urettferdige resultater hvis den brukes uten endring.

Gjennom Chargebacks911 har du hjulpet bedrifter med å bekjempe vennlig svindel i mer enn et tiår. Hvordan forventer du at svindel fra første part vil utvikle seg når forbrukere kan hevde at en AI-agent, ikke de selv, tok kjøpsbeslutningen?

Det skaper en betydelig ny kanal for misbruk, og jeg vil være direkte om det i stedet for å tone det ned.

Vennlig svindel har alltid basert seg på plausibel benektelse. Forbrukeren hevder at de ikke foretok et kjøp, ikke mottok varer, eller ikke gjenkjenner en belastning. Agentisk handel legger til et nytt lag av benektelse som er langt vanskeligere å utfordre. “AI-en gjorde det, ikke jeg” er et forsvar som virker rimelig for en forbruker, for en utsteders tvisteløsningsgruppe, og potensielt for en regulator.

Historisk har svindel fulgt adopsjon. Etter hvert som agentisk handel skalerer, vil dårlige aktører lete etter måter å utnytte tvetydigheten rundt AI-initierte kjøp. Det gir industrien et begrenset vindu til å bygge riktig infrastruktur før tapene begynner å øke.

Hvilke nye data, revisjonsspor eller verifiseringsmekanismer vil handelsmenn og finansinstitusjoner trenge for å bevise gyldig autorisasjon i AI-drevne transaksjoner?

Dette er hvor det operative arbeidet må skje, og det er betydelig.

Handelsmenn vil trenge tilgang til delegasjonsregistre. De vil trenge bevis som viser hvilken myndighet forbrukeren ga agenten, når de ga den, og under hvilke betingelser. I dag ligger denne informasjonen hos AI-leverandøren, og det finnes ingen standardisert mekanisme for å dele den i en tvistkontekst.

Utstedere vil trenge transaksjonsnivåregistre som går utover selve betalingen. De vil trenge innsikt i hvilke instruksjoner som utløste kjøpet, hva agentens beslutningslogikk var, og om transaksjonen falt innenfor forbrukerens angitte parametere.

Dette er nettopp grunnen til at industrien trenger moderne bevisstyrings- og tvisteløsningsplattformer. Systemer som UDMS og ResolveLab ble bygget rundt ideen om at tvistbeslutninger bør drives av rikere data, sterkere revisjonsspor og større åpenhet. Men disse plattformene kan kun fungere med data som eksisterer og er tilgjengelige. Akkurat nå er den rå bevisinfrastrukturen for agentisk handel ikke definert.

Dagens chargeback-rammer ble designet rundt menneskelig kjøpsatferd. Hva er de største hullene i eksisterende tvisteløsningssystemer når de brukes på agentisk handel?

Tre hull skiller seg ut.

Bevisstandarder ble designet for menneskelige transaksjoner. Eksisterende årsakskoder, representasjonsprosesser og dokumentasjonskrav reflekterer en verden hvor en person valgte å kjøpe noe. Ingen av dem tar hensyn til maskininitierte kjøp, delegert myndighet eller AI-beslutningslogger.

Ansvarsfordeling er binær på en måte som ikke passer agentisk handel. Den nåværende modellen tildeler ansvar til enten handelsmannen eller utstederen basert på relativt enkle kriterier. Agentisk handel introduserer flere parter, inkludert forbrukeren, AI-leverandøren, nettverket, handelsmannen og utstederen. Den eksisterende rammen har ingen mekanisme for å fordele ansvar mellom dem.

Tidslinjer er feiljusterte. Chargeback-vinduer ble designet rundt menneskelig atferd og menneskelig hukommelse. I et miljø hvor AI-agenter kan foreta dusinvis av kjøp på vegne av en forbruker, vil gapet mellom transaksjon og tvist øke, og de eksisterende tidsrammene vil trenge en revurdering.

Forutsier du at nye bransjestandarder eller reguleringer vil oppstå rundt AI-genererte kjøp, og hvilken rolle bør betalingsnettverk, regulatorer og fintech-selskaper spille i å etablere dem?

Standarder vil oppstå. Spørsmålet er om de oppstår proaktivt eller reaktivt. Historisk har standarder ofte oppstått etter at nye former for risiko blir synlige i stor skala. Industrien bør nå arbeide med å etablere frivillige rammer før regulatorer blir tvunget til å handle.

Betalingsnettverk er best posisjonert til å gå først. De sitter i sentrum av transaksjonslivssyklusen, har relasjoner med alle parter, og har den tekniske infrastrukturen til å håndheve standarder i stor skala. Visas kunngjøring viser at industrien tenker seriøst om frontenden av agentisk handel. Den samme grundigheten må nå anvendes på tvisteløsnings- og ansvarsinfrastruktur.

Regulatorer i både USA og Storbritannia følger allerede nøye med på AI i finansielle tjenester. Rammene som oppstår fra organer som CFPB og FCA vil sannsynligvis fokusere på forbrukerbeskyttelse først. Det betyr at handelsmenn og utstedere må være aktivt engasjert i å forme disse standardene i stedet for å reagere på dem etterpå.

Ser vi fem år fremover, hvordan ser et velfungerende agentisk handelsøkosystem ut, og hvilke skritt bør betalingsindustrien ta i dag for å sikre at innovasjon ikke overgår ansvarlighet?

Et velfungerende agentisk handelsøkosystem er ett hvor hastigheten og bekvemmeligheten ved AI-drevne kjøp matches av en like sofistikert infrastruktur for å fastslå intensjon, løse tvister og fordele ansvar når ting går galt. De to tingene må utvikles parallelt. Akkurat nå er de ikke det.

Stegene industrien bør ta i dag er konkrete. Først, etablere standardiserte delegasjonsregistre: et konsistent format for å fange hvilken myndighet en forbruker har gitt en AI-agent, som er tilgjengelig for alle parter i en tvist. For det andre, definere rammer for ansvarsfordeling før tvister begynner å dukke opp i stor skala, ikke etterpå. For det tredje, investere i bevisinfrastrukturen, inkludert revisjonsspor, verifiseringsmekanismer og tvisteløsningssystemer som agentisk handel vil kreve.

Selskapene og nettverkene som gjør dette arbeidet nå vil definere hvordan agentisk handel opererer i stor skala. De som ikke gjør det, vil bruke det neste tiåret på å prøve å ettermontere ansvarlighet i systemer som aldri ble designet for det.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Chargebacks911 og Fi911.