KYC से KYA तक: AI वाणिज्य में भरोसे की नई परत

हर साल खरीदारी और सुविधाजनक होती जा रही है। आज हफ़्ते भर का किराने का सामान लेने या किसी पार्टी के लिए कपड़े ढूँढ़ने के लिए शहर के दूसरे छोर पर स्थित मॉल जाने की ज़रूरत नहीं है। फ़ोन पर कुछ बार टैप करना काफ़ी है और सारा सामान जल्द से जल्द आपके दरवाज़े तक पहुँच जाता है।

AI एजेंट खरीदारी को और आसान बनाने की दिशा में एक नया चरण लगते हैं। कुछ सेकंड में वे सैकड़ों वेबसाइटें खँगालकर सबसे अच्छे ऑफ़र ढूँढ़ सकते हैं या «वह कोई छोटी, गोल और हरी चीज़ थी» जैसे अस्पष्ट विवरण से सही सामान चुन सकते हैं। पहली नज़र में AI, इस्तेमाल में आसान इंटरफ़ेस के विकास का बस एक और कदम लगता है। लेकिन उसे केवल इसी तरह देखना एक गंभीर भूल है। इस सुविधा के पीछे वाणिज्य के पूरे बुनियादी ढाँचे में ऐसे बदलाव हो रहे हैं जो पहले कभी नहीं देखे गए।

यह जानना कि खरीदारी वास्तव में कौन कर रहा है

ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म एक काफ़ी सरल विचार पर बनाए गए थे: हर खरीदारी कोई इंसान करता है। 10 या 15 साल पहले और कौन ऐसा कर सकता था? उपयोगकर्ता की गतिविधियों की पूरी शृंखला KYC प्रणालियों और धोखाधड़ी की निगरानी करने वाले उपकरणों के अनुरूप बनी थी। ये दुरुपयोग रोकने में काफ़ी हद तक प्रभावी भी थे। हाल तक यही स्थिति थी, फिर सब कुछ बदल गया।

AI एजेंटों के आने से इन स्थापित प्रणालियों की बुनियाद हिल गई, क्योंकि अब इंसान और «अभी भुगतान करें» बटन के बीच स्वतंत्र रूप से काम करने वाला एक मध्यस्थ है। उसके काम करने के पीछे का तर्क हमेशा आसानी से समझा या खोजा नहीं जा सकता। जिस व्यक्ति के लिए वह काम करता है, उसी की तरह एजेंट भी उत्पाद खोज सकता है, कीमतों की तुलना कर सकता है और प्रोमो कोड लगा सकता है। लेकिन खरीदारी के समय उपयोगकर्ता शायद कमरे में भी मौजूद न हो। इससे अनुमति और जवाबदेही को लेकर चिंताएँ बढ़ रही हैं।

यही वजह है कि KYC अपर्याप्त होता जा रहा है। कोई प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता की पहचान सत्यापित कर सकता है, लेकिन वह यह कैसे सुनिश्चित करेगा कि खरीदारी उसके एजेंट ने नहीं की, जिसे शायद उस तरह काम करने की अनुमति मिली ही न हो? इससे एजेंट की गतिविधियों पर नज़र रखने वाली एक नई प्रणाली की ज़रूरत पैदा होती है, जिसे Know Your Agent या KYA कहा जा सकता है।

प्रभावी ढंग से काम करने के लिए इस नए प्रोटोकॉल को एक साथ कई महत्वपूर्ण सवालों के जवाब देने होंगे। उसे तय करना होगा कि एजेंट कितना भरोसेमंद है, उसके पीछे वास्तव में कौन है, उपयोगकर्ता ने उसे कौन-से अधिकार दिए हैं और विवाद होने पर कौन-से साक्ष्य सुरक्षित रखे जा सकते हैं। आख़िरी सवाल वास्तव में सबसे महत्वपूर्ण सवालों में से एक है, क्योंकि अरबों डॉलर का नुकसान इस पर निर्भर कर सकता है।

ब्लैक बॉक्स की तरह काम करने वाली मशीन का ध्यान खींचना

जब ई-कॉमर्स कंपनियाँ इन सभी सवालों पर ध्यान देना शुरू करेंगी, तो उन्हें एहसास होगा कि उनका पूरा मॉडल कितनी बुनियादी तरह से बदल रहा है। वजह यह है कि अब उपयोगकर्ता एजेंट को खरीदारी से जुड़ा काम सौंपता है और मशीन अपने ढंग से उसका अर्थ निकालती है, जबकि उसकी कार्यप्रणाली कुछ हद तक ब्लैक बॉक्स जैसी है। विक्रेताओं और प्लेटफ़ॉर्मों को मशीन के तर्क के अनुसार ढलना होगा और अपने उत्पादों की ओर उसका ध्यान खींचने की कोशिश करनी होगी।

लोग अक्सर ऐसे ब्रांड चुनते हैं जो देखने में अलग लगते हैं या विज्ञापनों के ज़रिए अनुभवों और भावनाओं को छूते हैं। किसी एजेंट को इस तरह प्रभावित करना कहीं अधिक कठिन होगा। लोग अक्सर आलस भी करते हैं: वे खोज परिणामों के पहले दो पन्ने ही देखते हैं या सबसे पहले दिखने वाली प्रचारित लिस्टिंग पर क्लिक कर देते हैं। इसके उलट, एजेंट कुछ सेकंड में दर्जनों पन्ने देख सकता है और आख़िरी पन्ने पर भी वही उत्पाद खोज सकता है जिसे वह सबसे उपयुक्त मानता है। इसलिए प्लेटफ़ॉर्म शायद विज्ञापन और ब्रांड प्रचार से पहले की तरह कमाई न कर पाएँ, जबकि विक्रेताओं के लिए पैसे देकर मिलने वाली जगहों के ज़रिए अपनी दृश्यता और पहुँच बढ़ाना कठिन हो सकता है।

इस तेज़ी से बदलती दुनिया में टिके रहने के लिए ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्मों को एक बिल्कुल नया बुनियादी ढाँचा विकसित करना होगा, जिसके केंद्र में संबंधित व्यक्ति की खरीदारी की मंशा हो। बड़ी कंपनियाँ पहले ही एजेंटों का ध्यान खींचने की होड़ में उतर चुकी हैं। इसलिए OpenAI और Stripe अपने AI इंटरफ़ेस में खरीदारी की सुविधा जोड़ रहे हैं। लेकिन जब वाणिज्य ऐसी मंशा पर निर्भर होने लगे जिसका क्रियान्वयन एजेंट को सौंपा गया हो, तो यह तय करना होगा कि उस मंशा पर विवाद होने पर क्या किया जाए।

यहीं यह बदलाव फ़िनटेक और भुगतान के बुनियादी ढाँचे के लिए ख़ास तौर पर महत्वपूर्ण हो जाता है। केवल यह जाँचना काफ़ी नहीं है कि ग्राहक वैध कार्ड इस्तेमाल कर रहा है और लेनदेन धोखाधड़ी वाला नहीं दिखता। भुगतान कंपनियों को हर कार्रवाई की समीक्षा करके तय करना चाहिए कि क्या उसे किसी वास्तविक उपयोगकर्ता की ओर से भरोसेमंद एजेंट ने अंजाम दिया था। 40% से कुछ कम ग्राहकों ने पहले ही किसी न किसी रूप में खरीदारी के लिए एजेंट आधारित AI का इस्तेमाल किया है, इसलिए ये काम दिन-ब-दिन अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।^{[1] [2]}

भुगतान के बुनियादी ढाँचे को आकार देना

इस चुनौती से निपटने के लिए अगली पीढ़ी के भुगतान बुनियादी ढाँचे को पहचान, मंशा और लेनदेन के क्रियान्वयन को एक ही प्रणाली में जोड़ना होगा। भुगतान का केंद्र केवल लेनदेन नहीं, बल्कि उसका संदर्भ होना चाहिए। AI एजेंटों से भरी दुनिया में कार्ड के प्रमाणीकरण संबंधी विवरण, व्यापारी की श्रेणी, स्थान और उपकरण जैसे पारंपरिक संकेतक पर्याप्त नहीं होंगे। किसी प्लेटफ़ॉर्म को यह समझने का तरीका खोजना होगा कि लेनदेन वास्तव में कौन शुरू कर रहा है और उसके पास ऐसा करने का क्या अधिकार है।

एजेंटों के ग़लत लेनदेन करने का जोखिम घटाना वास्तव में भुगतान प्रणालियों का सबसे महत्वपूर्ण काम बन जाएगा। बेशक KYA, धोखाधड़ी के जोखिम की पारंपरिक स्कोरिंग की जगह नहीं लेगा, बल्कि मौजूदा प्रणाली के साथ सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत होना चाहिए।

स्थापित कंपनियाँ पहले ही इस दिशा में आगे बढ़ रही हैं। उदाहरण के लिए, MasterCard एजेंटों के ज़रिए होने वाले वाणिज्य में सुरक्षित भुगतान के बुनियादी ढाँचे के तौर पर Agent Pay प्रणाली बना रहा है। इसका केंद्र पंजीकृत एजेंट और ऐसे लेनदेन हैं जिनका पता लगाया जा सके। वहीं Google ने नया Agents Payment Protocol पेश किया है, जो लेनदेन करने के तौर-तरीकों को आकार देता है। ये अकेले उदाहरण नहीं हैं। अधिक से अधिक कंपनियाँ मान रही हैं कि भुगतान के बुनियादी ढाँचे के विकास का अगला चरण यही होना चाहिए।^{[1] [2]}

ऐसी प्रणालियाँ बनाना महत्वपूर्ण है, क्योंकि कई व्यवसाय शायद अभी इस समस्या को माप ही नहीं रहे हैं। कुछ व्यापारी एजेंट और बॉट के ट्रैफ़िक में फ़र्क नहीं कर पाते होंगे, जबकि दूसरे शायद हर AI लेनदेन को बिना किसी अड़चन के अनुमति दे देते हों। फ़िनटेक कंपनियाँ इस क्षेत्र में एक बिल्कुल नया उत्पाद बना सकती हैं, अपने सिस्टम में वास्तविक समय में विश्लेषण उपलब्ध करा सकती हैं, वाणिज्यिक सेवाएँ देने वालों का भरोसा जीत सकती हैं और आय के नए स्रोत ढूँढ़ सकती हैं।

वाणिज्य का भविष्य शायद केवल इस पर निर्भर न करे कि भुगतान कौन करता है, बल्कि इस पर भी करे कि निर्णय किस एजेंट ने लिया और क्या वह निर्णय सचमुच ग्राहक की मंशा को दर्शाता था।