KYC에서 KYA까지: AI 상거래가 새로운 신뢰 레이어를 만드는 방법

매년 쇼핑이 더 편리해지고 있습니다. 오늘날에는 음식이나 파티 용품을 사러 마을 다른 곳에 있는 쇼핑몰에 갈 필요가 없습니다. 휴대폰을 몇 번 터치하면 모든 것이 가능한 것입니다.

AI 에이전트는 쇼핑을 더 편리하게 만드는 새로운 단계입니다. 몇 초 안에 수백 개의 웹사이트를 검색하여 최상의 거래를 찾거나 “작고, 둥근, 녹색”이라는 모호한 설명에서 아이템을 선택할 수 있습니다. 처음에는 AI가 사용자 친화적인 인터페이스의 또 하나의 단계로 보일 수 있습니다. 그러나 그렇게 생각하는 것은 심각한 실수입니다. 편리함 아래에 이전에 본 적 없는 상거래가 전체 인프라의 변화를 숨기고 있습니다.

구매자를 정확히 아는 것

이커머스 플랫폼은 매우 간단한 아이디어를 기반으로 구축되었습니다. 즉, 모든 구매는 인간에 의해 이루어진다는 것입니다. 10년 전이나 15년 전에는 누가 구매를 할 수 있었을까요? 사용자 동작의 전체 체인은 KYC 시스템과 사기 방지 도구에 의해 형성되었으며, 대부분의 경우 효과적으로 남용을 방지했습니다. 그러나 최근 모든 것이 변경되었습니다.

AI 에이전트의 출현은 이러한 확립된 시스템을 완전히 혼란에 빠뜨렸습니다. 이유는 인간과 “지금 구매” 버튼 사이에 자율적인 중간자이기 때문입니다. 에이전트의 동작을 驅動하는 논리는 항상 쉽게 추적할 수 없습니다. 에이전트는 사용자와 마찬가지로 제품을 검색하여 가격을 비교하고 프로모션 코드를 적용할 수 있지만, 구매 시점에 사용자는 방에 있지 않을 수도 있습니다. 이는 승인과 책임에 대한 더 많은 우려를 일으킵니다.

그리고 그것이 KYC가 불충분해지는 이유입니다. 플랫폼은 사용자를 확인할 수 있지만, 에이전트가 구매를 하지 않았는지 어떻게 확신할 수 있을까요? 에이전트는 사용자의 승인을 받지 않았을 수도 있습니다. 이것은 에이전트의 활동을 추적할 수 있는 새로운 시스템, 즉 KYA(Know Your Agent)를 필요로 합니다.

이 새로운 프로토콜이 효과적으로 작동하려면 동시에 여러 중요한 질문에 답해야 합니다. 에이전트가 얼마나 신뢰할 수 있는지, 누가 에이전트를 지원하는지, 사용자로부터 에이전트가 받은 권한은 무엇인지, 그리고 분쟁이 발생할 경우 어떤 증거를 보존할 수 있는지 결정해야 합니다. 마지막 질문은 실제로 가장 중요한 질문 중 하나입니다. 왜냐하면 수십억 달러의 손실이 달려 있을 수 있기 때문입니다.

블랙박스 머신의 주목을 끄는 것

이커머스 회사가 이러한 질문을 모두 고려하기 시작하면, 전체 모델이 얼마나 근본적으로 변경되는지 깨닫게 될 것입니다. 이유는 사용자가 에이전트에게 상업적인 작업을 주기 때문입니다. 그런 다음 머신이 작업을 자신의 방식으로 해석하지만, 그것은 블랙박스와 같습니다. 판매자와 플랫폼은 머신의 논리에 적응해야 하며, 에이전트의 주목을 끌기 위해 노력해야 합니다.

사람들은 종종 시각적으로 두드러지는 브랜드를 선택하거나 경험과 감정을 호소하는 광고를 사용합니다. 그러나 에이전트에게 이러한 방식으로 인상을 주는 것은 훨씬 더 어려울 것입니다. 사람들은 종종 게을러서, 검색 결과의 첫 번째 페이지나 두 페이지만 보거나, 단순히 첫 번째 프로모션된 목록을 클릭합니다. 반면 에이전트는 몇 초 안에 수십 페이지를 검색하여 정확히 일치하는 제품을 찾을 수 있습니다. 결과적으로 플랫폼은 더 이상 광고와 브랜드 프로모션에서 aynı 수준의 수익을 얻을 수 없게 되며, 판매자는 유료 배치로 가시성과 도달을 높이는 것이 더 어려워질 수 있습니다.

이 빠르게 변화하는 세계에서 생존하기 위해서는 이커머스 플랫폼이 새로운 의도 중심 인프라를 개발해야 합니다. 이는 구매 의도에 대한 身分을 기반으로 합니다. 이미 가장 큰 플레이어들은 에이전트의 주목을 끌기 위해 경쟁을 시작했습니다. OpenAI와 Stripe는 구매를 자신의 AI 인터페이스에 내장하고 있습니다. 그러나 상거래가 위임된 의도를 기반으로 하는 경우, 그 의도가 논쟁의 대상이 될 경우 어떻게 해야 하는지 결정해야 합니다.

이것이 핀테크와 결제 인프라에서 특히 중요한 변환이 되는 이유입니다. 클라이언트가 유효한 카드를 사용하고, 트랜잭션이 사기성으로 보이지 않는다는 것을 확인하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 결제 회사들은 각 작업을 검토하여 실제 사용자를 대신하여 신뢰할 수 있는 에이전트가 수행했는지 여부를 결정해야 합니다. 이러한 작업은 거의 40%의 클라이언트가 이미 어떤 방식으로든 쇼핑에서 에이전트 AI를 사용하고 있기 때문에 날이 갈수록 더 중요해지고 있습니다.

결제 인프라를 형성하는 것

이 도전을 극복하기 위해, 다음 세대의 결제 인프라는 身分, 의도, 트랜잭션 실행의 계층을 단일 시스템으로 연결해야 합니다. 결제는 트랜잭션 자체가 아니라 컨텍스트를 중심으로 해야 합니다. 전통적인 지표인 카드 자격증명, 상점 카테고리, 위치, 장치 등을 사용하는 것은 에이전트가 있는 세계에서는 불충분할 것입니다. 플랫폼은 트랜잭션을 트리거하는 사람이 누구인지, 그리고 그에 대한 권한이 무엇인지 이해하는 방법을 찾아야 합니다.

에이전트가 잘못된 트랜잭션을 수행할 위험을 낮추는 것이 실제로 결제 시스템의 가장 중요한 작업이 될 것입니다. KYA는 물론 전통적인 사기 점수를 대체하지 않을 것입니다. 시스템周囲에 또 하나의 계층으로 존재해야 합니다.

잘 정립된 회사들은 이미 이 방향으로 이동하고 있습니다. 예를 들어, MasterCard는 에이전트 상거래가 위한 보안 결제 인프라인 Agent Pay 시스템을 구축하고 있습니다. 이는 등록된 에이전트와 추적 가능한 트랜잭션을 중심으로 합니다. Google은 새로운 에이전트 결제 프로토콜인 Agents Payment Protocol을 도입하여 트랜잭션이 수행되는 방식을 형성하고 있습니다. 이러한 예는 유일하지 않습니다. 더 많은 회사들이 이것이 결제 인프라 개발의 다음 단계가 될 것임을 인식하고 있습니다.

이러한 시스템을 구축하는 것이 중요한 이유는 많은 비즈니스들이 아직도 문제를 측정하지 않고 있기 때문입니다. 일부 상인들은 에이전트 트래픽과 봇 트래픽을 구별하지 않을 수 있으며, 다른 사람들은 모든 AI 트랜잭션을 문제 없이 허용할 수 있습니다. 여기서 핀테크 회사들은 실시간 분석을 제공하는 새로운 제품을 구축하여 상거래 제공업체로부터 신뢰를 구축하고 새로운 수익원을 찾을 수 있습니다.

상거래가谁가 결제를 하는지에만 의존하지 않고, 어느 에이전트가 결정했는지, 그리고 그 결정이 실제로 고객의 의도를 반영하는지에 대해서도 의존할 수 있습니다.