Monica Eaton, Fundadora e CEO da Chargebacks911 – Série de Entrevistas

Monica Eaton é a Fundadora e CEO da Chargebacks911 e Fi911, além de Chief Information Officer da Global Risk Technologies. Monica tem trabalhado incansavelmente para educar comerciantes e instituições financeiras sobre ameaças ocultas no cenário de fraude de pagamentos que está mudando rapidamente.

Chargebacks911 é uma fintech global especializada em prevenção de chargebacks, resolução de disputas e mitigação de fraudes de primeira parte. A empresa fornece tecnologias baseadas em SaaS e serviços orientados por dados que ajudam os comerciantes a reduzir perdas por chargeback, prevenir fraudes e melhorar a retenção de receita. Em resposta à integração da Visa (V ) com o ChatGPT, a empresa destacou um desafio potencialmente significativo para a indústria de pagamentos: os frameworks de disputa existentes foram construídos com base na suposição de que o consumidor fez a compra diretamente. À medida que o comércio agente se expande, comerciantes, emissores e redes de pagamento podem enfrentar dificuldades crescentes em provar autorização, estabelecer intenção e determinar responsabilidade quando os consumidores contestam transações iniciadas por agentes de IA agindo em seu nome.

Fi911 fornece às instituições financeiras automação de back‑office e tecnologia de operações de pagamento projetada para emissores, adquirentes, bancos, fintechs e provedores de pagamento. Sua plataforma inclui ferramentas para integração de comerciantes, gerenciamento de risco, reconciliação e processamento de disputas, com sua solução DisputeLab™ focada em simplificar e automatizar o ciclo de vida do chargeback. À medida que as compras impulsionadas por IA se tornam mais comuns, a Fi911 argumenta que as instituições financeiras precisarão de sistemas mais sofisticados para verificar a autorização do consumidor, alocar responsabilidade e resolver disputas. A empresa vê o surgimento do comércio agente como um catalisador para a modernização da infraestrutura de gerenciamento de disputas e melhoria da transparência em todo o ecossistema de pagamentos.

Visa’s integration with ChatGPT is pushing agentic commerce forward. From your two decades in dispute resolution, what is the single biggest assumption in current chargeback frameworks that agentic commerce immediately invalidates?

Todo o framework de disputa repousa em um fundamento: o portador do cartão fez a compra. Cada regra, cada padrão de evidência, cada alocação de responsabilidade no ecossistema de chargeback foi construído em torno dessa suposição. O comércio agente a invalida imediatamente.

Quando um consumidor delega autoridade de compra a um agente de IA, a transação deixa de ser uma expressão direta da intenção do portador do cartão. Ela é o resultado de um conjunto de instruções, parâmetros e decisões de máquina que podem ou não refletir o que o consumidor realmente desejava naquele momento. Essa distinção importa enormemente quando uma transação é contestada. A pergunta muda de “o portador do cartão autorizou este pagamento?” para “o portador do cartão autorizou o agente a tomar esse tipo de decisão?”. São perguntas muito diferentes, e os frameworks existentes não têm mecanismo para respondê‑las.

You’ve argued that the payments industry is focused on how AI completes transactions rather than what happens when those transactions are challenged. Why do you believe the dispute and liability side of agentic commerce is being overlooked?

Porque os incentivos nos pagamentos sempre favoreceram a conversão em vez da resolução. As empresas que impulsionam o comércio agente, incluindo redes, provedores de IA e plataformas tecnológicas, são medidas pelo volume de transações, taxas de adoção e experiência do consumidor. A infraestrutura de disputa é pouco glamourosa em comparação. Ela fica na parte posterior do ciclo de vida do pagamento e tende a ser tratada como problema de outra pessoa até se tornar problema de todos.

Já vimos esse padrão antes. “Compre agora, pague depois” escalou rapidamente, e as implicações de disputa e fraude foram abordadas anos depois. O comércio agente está avançando mais rápido, e a lacuna entre a inovação de front‑end e a prontidão de back‑end está maior do que nunca.

In a world where consumers delegate purchasing authority to AI assistants, how should the industry redefine concepts such as intent, authorization, and accountability?

Esses três conceitos precisam ser separados em vez de tratados como uma única questão, pois operam em diferentes pontos do ciclo de vida da transação.

A intenção precisa ser capturada no momento da delegação. O que o consumidor realmente instruiu o agente a fazer, e sob quais condições? Esse registro se torna a base de qualquer disputa futura.

A autorização precisa ser verificada no momento da transação. Esta compra específica está dentro do escopo de autoridade que o consumidor concedeu? Limites de gasto e restrições de categoria de comerciante ajudam, mas são instrumentos grosseiros. A indústria precisará de frameworks mais granulares.

A responsabilidade precisa ser alocada antecipadamente, não determinada após a abertura de uma disputa. No momento, ninguém concordou formalmente sobre quem assume a responsabilidade quando uma transação iniciada por IA é contestada. Essa ambiguidade criará risco para todos os participantes do ecossistema, a menos que a responsabilidade seja claramente definida desde o início.

What new forms of disputes do you expect to emerge as AI-powered purchasing becomes more mainstream through integrations like Visa and ChatGPT?

Várias categorias surgirão que os frameworks atuais simplesmente não reconhecem.

Disputas de escopo serão comuns. Consumidores podem argumentar que um agente excedeu sua autoridade mesmo quando a transação estava tecnicamente dentro dos parâmetros definidos. “Autorizei o agente a comprar passagens, não a me fazer upgrade para classe executiva” é um tipo de disputa que não existe hoje.

Disputas de instrução seguirão. Consumidores podem alegar que o agente interpretou mal suas preferências ou agiu com instruções desatualizadas. Esses casos serão extremamente difíceis de adjudicar porque o rastro de evidência está dentro dos sistemas de IA aos quais os comerciantes não têm acesso.

Disputas de delegação serão as mais complexas. São situações em que o consumidor afirma que não compreendeu totalmente a autoridade que estava concedendo ao configurar o agente. Esse é o vetor de fraude amigável que deve preocupar mais a indústria, pois é quase impossível de refutar.

If an AI assistant makes a purchase that a consumer later disputes, who should bear responsibility: the consumer, the AI provider, the merchant, the issuer, or the payment network?

A resposta honesta é que a indústria ainda não resolveu isso. Essa questão não resolvida é exatamente o motivo pelo qual a infraestrutura de disputa precisa ser abordada antes que o comércio agente atinja escala massiva.

Minha visão é que a responsabilidade deve seguir o rastro de auditoria. Se o consumidor definiu parâmetros claros e a IA agiu dentro deles, o consumidor assume a responsabilidade principal. Se a IA agiu fora do escopo autorizado, a responsabilidade se desloca para o provedor. Se o comerciante não teve maneira razoável de verificar a autorização, ele não deve ser a parte que absorve a perda, que é o que o modelo atual de chargeback efetivamente produziria.

O que eu tenho certeza é que o padrão existente, onde os comerciantes arcam com o custo das transações contestadas, não foi projetado para esse ambiente e produzirá resultados profundamente injustos se aplicado sem modificações.

Through Chargebacks911, you’ve helped businesses combat friendly fraud for more than a decade. How do you expect first-party fraud to evolve when consumers can claim that an AI agent, not them, made the purchasing decision?

Isso cria uma nova avenida significativa para abuso, e quero ser direto sobre isso em vez de suavizá‑lo.

Fraude amigável sempre se baseou em negação plausível. O consumidor afirma que não fez a compra, não recebeu os bens ou não reconhece a cobrança. O comércio agente adiciona uma nova camada de negação que é muito mais difícil de contestar. “A IA fez isso, não eu” é uma defesa que soa razoável para o consumidor, para a equipe de disputa do emissor e potencialmente para um regulador.

Historicamente, a fraude segue a adoção. À medida que o comércio agente escala, atores maliciosos buscarão maneiras de explorar a ambiguidade em torno de compras iniciadas por IA. Isso dá à indústria uma janela limitada para construir a infraestrutura correta antes que as perdas comecem a subir.

What new data, audit trails, or verification mechanisms will merchants and financial institutions need to prove valid authorization in AI-driven transactions?

É aqui que o trabalho operacional precisa acontecer, e é significativo.

Os comerciantes precisarão de acesso aos registros de delegação. Precisarão de evidências que mostrem que autoridade o consumidor concedeu ao agente, quando a concedeu e sob quais condições. Hoje, essa informação está com o provedor de IA, e não há um mecanismo padronizado para compartilhá‑la em um contexto de disputa.

Os emissores precisarão de registros ao nível da transação que vão além do pagamento em si. Precisarão de visibilidade sobre quais instruções desencadearam a compra, qual foi a lógica de decisão do agente e se a transação esteve dentro dos parâmetros declarados pelo consumidor.

Isso é precisamente o motivo pelo qual a indústria precisa de plataformas modernas de gerenciamento de evidências e resolução de disputas. Sistemas como UDMS e ResolveLab foram construídos com a ideia de que as decisões de disputa devem ser impulsionadas por dados mais ricos, trilhas de auditoria mais fortes e maior transparência. Mas essas plataformas só podem funcionar com dados que existam e sejam acessíveis. No momento, a infraestrutura bruta de evidências para o comércio agente ainda não foi definida.

Today’s chargeback frameworks were designed around human purchasing behavior. What are the biggest gaps in existing dispute-resolution systems when applied to agentic commerce?

Três lacunas se destacam.

Os padrões de evidência foram projetados para transações humanas. Códigos de motivo existentes, processos de representment e requisitos de documentação refletem um mundo onde uma pessoa escolheu comprar algo. Nenhum deles considera compras iniciadas por máquinas, autoridade delegada ou logs de decisão de IA.

A alocação de responsabilidade é binária de forma que não se encaixa no comércio agente. O modelo atual atribui responsabilidade ao comerciante ou ao emissor com base em critérios relativamente simples. O comércio agente introduz múltiplas partes, incluindo o consumidor, o provedor de IA, a rede, o comerciante e o emissor. O framework existente não tem mecanismo para repartir a responsabilidade entre eles.

Os prazos estão desalinhados. As janelas de chargeback foram projetadas em torno do comportamento humano e da memória humana. Em um ambiente onde agentes de IA podem fazer dezenas de compras em nome de um consumidor, a lacuna entre a transação e a disputa aumentará, e os prazos existentes precisarão ser revisados.

Do you foresee new industry standards or regulations emerging around AI-generated purchases, and what role should payment networks, regulators, and fintechs play in establishing them?

Os padrões surgirão. A questão é se eles surgirão de forma proativa ou reativa. Historicamente, os padrões costumam emergir depois que novas formas de risco se tornam visíveis em escala. A indústria deve estar trabalhando agora para estabelecer frameworks voluntários antes que os reguladores sejam forçados a agir.

As redes de pagamento estão melhor posicionadas para agir primeiro. Elas estão no centro do ciclo de vida da transação, têm relacionamentos com todas as partes e possuem a infraestrutura técnica para impor padrões em escala. O anúncio da Visa demonstra que a indústria está pensando seriamente sobre o front‑end do comércio agente. O mesmo rigor agora precisa ser aplicado à infraestrutura de disputa e responsabilidade.

Reguladores tanto nos Estados Unidos quanto no Reino Unido já estão prestando atenção de perto à IA nos serviços financeiros. Os frameworks que surgirem de órgãos como o CFPB e a FCA provavelmente focarão primeiro na proteção do consumidor. Isso significa que comerciantes e emissores precisam estar ativamente engajados na definição desses padrões, em vez de responder a eles após o fato.

Looking five years ahead, what does a well-functioning agentic commerce ecosystem look like, and what steps should the payments industry take today to ensure innovation doesn’t outpace accountability?

Um ecossistema de comércio agente bem‑funcionando é aquele onde a velocidade e conveniência das compras impulsionadas por IA são equiparadas por uma infraestrutura igualmente sofisticada para estabelecer intenção, resolver disputas e alocar responsabilidade quando algo dá errado. Essas duas coisas precisam se desenvolver em paralelo. No momento, não estão.

Os passos que a indústria deve dar hoje são específicos. Primeiro, estabelecer registros de delegação padronizados: um formato consistente para capturar que autoridade um consumidor concedeu a um agente de IA, acessível a todas as partes em uma disputa. Segundo, definir frameworks de alocação de responsabilidade antes que as disputas comecem a aparecer em escala, não depois. Terceiro, investir na infraestrutura de evidências, incluindo trilhas de auditoria, mecanismos de verificação e sistemas de gerenciamento de disputas que o comércio agente exigirá.

As empresas e redes que fizerem esse trabalho agora definirão como o comércio agente opera em escala. As que não o fizerem passarão a próxima década tentando retrofitar responsabilidade em sistemas que nunca foram projetados para isso.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Chargebacks911 e Fi911.