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KYCからKYAへ:AIコマースの新しい信頼層

毎年、ショッピングはより便利になる。今日、町の反対側にあるモールに行って週の食料やパーティーの服を買う必要はない。携帯電話のいくつかのタップで、すべてが可能な限り速くドアまで届けられる。
AIエージェントは、ショッピングをさらに便利にする新しい段階のようです。数秒で数百のウェブサイトをスキャンして最良の取引を見つけたり、曖昧な説明「小さく、丸く、緑色」からアイテムを選んだりすることができます。初めて見たとき、AIはユーザーインターフェイスの進化の別のステップのように見えます。しかし、それをそのように扱うことは深刻な間違いです。この快適さの下には、以前見たことがないコマースのインフラストラクチャーの変更があります。
購入者が誰であるかを知る
Eコマースプラットフォームは、購入はすべて人間によって行われるという非常に単純な考え方を中心に構築されました。10年前や15年前には、誰がそれを行うことができましたか?ユーザーの行動の全連鎖は、KYCシステムと不正行為監視ツールによって形作られ、不正行為を防止するのに大部分効果的でした。ただし、最近すべてが変わりました。
AIエージェントの出現は、これらの既存のシステムを完全に混乱させました。なぜなら、人間と「今すぐ支払う」ボタンの間に、自律的な仲介者が存在するからです。その行動を駆り立てるロジックは、常に簡単に追跡できるわけではありません。所有者と同様に、エージェントは製品を検索し、価格を比較し、プロモーションコードを適用できますが、購入の瞬間、ユーザーは部屋にいないかもしれません。これにより、認可と説明責任についての懸念が増大します。
そして、これがKYCが不十分になる理由でもあります。プラットフォームはユーザーを確認できますが、購入がユーザーのエージェントによって行われなかったことをどう確認できますか?それが、たとえ全く行動する権限を持たなかったとしても?これにより、エージェントの活動を追跡するための新しいシステム、Know Your Agent(KYA)が必要になります。
この新しいプロトコルは、同時にいくつかの重要な質問に答える必要があります。エージェントがどの程度信頼できるか、誰がその背後にあるか、ユーザーからどのような権限を受けたか、そして紛争が発生した場合にどのような証拠を保存できるかを判断する必要があります。最後の質問は、実際には最も重要なものです。なぜなら、数十億ドルの損失がそれに依存するからです。
ブラックボックスマシンの注意を引く
Eコマース企業がこれらの質問を考慮し始めると、全体のモデルがどれほど急激に変化するかを理解するでしょう。理由は、ユーザーがエージェントに商業タスクを与え、機械がそれを独自に解釈するからです。ただし、それはある種のブラックボックスです。販売者とプラットフォームは、機械のロジックに適応し、製品に機械の注意を引き付ける必要があります。
人々は、視覚的に目立つブランドや、体験や感情に訴える広告を選択することがよくあります。エージェントをそのように感動させることははるかに難しいでしょう。人々はまた、しばしば怠惰で、検索結果の最初の数ページしか見ないか、単に最初のプロモーションリストをクリックします。一方、エージェントは数秒で数十のページをスキャンし、最後のページに正確な製品を見つけることができます。結果として、プラットフォームは広告やブランドプロモーションから同じように収益を上げることができなくなり、販売者は有料配置を介して視認性とリーチを高めることがより困難になる可能性があります。
この急速に変化する世界で生き残るには、Eコマースプラットフォームは、アイデンティティの購入意図に基づく全く新しいインフラストラクチャーを開発する必要があります。最大のプレーヤーはすでにエージェントの注意を争っています。OpenAIとStripeは、購入をAIインターフェイスに埋め込んでいます。ただし、コマースが委任された意図に依存し始めると、意図が争われるときに何をするかを決定する必要があります。
これが、特にフィンテックと支払いインフラストラクチャーにとって重要な転換点です。クライアントが有効なカードを使用し、取引が不正行為のように見えないことを確認するだけでは不十分です。支払い会社は、各操作を確認して、信頼できるエージェントによって実行されたかどうかを判断する必要があります。これらのタスクは、ほぼ40%のクライアントがすでに使用しているため、日に日に重要性を増しています。
支払いインフラストラクチャーの形成
この課題を克服するには、次の世代の支払いインフラストラクチャーは、アイデンティティ、意図、取引の実行の層を単一のシステムに接続する必要があります。支払いは、取引自体ではなく、コンテキストを中心にする必要があります。伝統的な指標であるカードの資格情報、商業カテゴリ、場所、デバイスを使用するだけでは、AIエージェントで溢れる世界では不十分です。プラットフォームは、誰が正確に取引をトリガーし、どのような権限を持っているかを理解する方法を見つける必要があります。
エージェントが誤った取引を実行するリスクを低減することは、実際には支払いシステムにとって最も重要なタスクになります。KYAは、伝統的な不正行為スコアリングに代わるものではなく、それを囲む別の層であるべきです。
確立された企業はすでにこの方向に動いています。MasterCardは、Agent Payシステムを構築しています。これは、エージェントコマースでの安全な支払いのためのインフラストラクチャーです。これは、登録されたエージェントと追跡可能な取引を中心に構築されています。Googleは、新しいエージェント支払いプロトコルを導入しました。これは、取引の方法を形成しています。これらは唯一の例ではありません。多くの企業は、次のステージが支払いインフラストラクチャーの開発であることを認識しています。
このようなシステムを構築することは重要です。なぜなら、多くの企業はまだ問題を測定していないからです。いくつかの販売者はエージェントとボットのトラフィックを区別できないかもしれませんが、他の販売者は問題なくすべてのAI取引を許可するかもしれません。この分野のフィンテック企業は、新しい製品を構築することで、リアルタイム分析を提供し、コマースプロバイダーから信頼を築き、新しい収益源を見つけることができます。
コマースの将来は、誰が支払うかだけでなく、どのエージェントが決定を下し、そしてその決定が本当に顧客の意図を反映したものであったかどうかに依存するかもしれません。












