Fra KYC til KYA: Det nye tillitslaget i AI-handel

Hvert år blir shopping mer praktisk. I dag er det ikke nødvendig å gå til et kjøpesenter på den andre siden av byen for å kjøpe varer for uken eller finne en outfit til en fest. Et par klikk på en telefon er nok, og alt vil bli levert til døren så raskt som mulig.

AI-agenter ser ut til å være et nytt steg i å gjøre shopping enda mer praktisk. På få sekunder kan de skanne hundrevis av nettsider for å finne de beste tilbudene eller plukke ut et produkt fra en vag beskrivelse som “det var noe smått, rundt og grønt”. Ved første øyekast ser AI ut til å være bare et annet steg i utviklingen av brukervennlige grensesnitt. Men å behandle det på denne måten er en alvorlig feil. Under denne komforten ligger endringer i hele handelsinfrastrukturen som aldri før har vært sett.

Å kjenne til hvem som gjør et kjøp

E-handelsplattformene ble bygget rundt den enkle ideen om at hver kjøp blir gjort av en menneske. Hvem ellers kunne ha gjort det for 10 eller 15 år siden? Hele kjeden av brukerhandlinger ble formet av KYC-systemer og svindelovervåkningssystemer, og de var i stor grad effektive i å forebygge misbruk. Inntil alt endret seg nylig.

Oppblomstringen av AI-agenter forstyrte fullstendig disse etablerte systemene, fordi det nå er en autonom mellommann mellom mennesket og “betale nå”-knappen. Logikken som driver deres handlinger er ikke alltid lett å spore. Liksom sin eier kan en agent søke etter et produkt, sammenligne priser og bruke en promo-kode, men i øyeblikket kjøpet kan brukeren ikke engang være i rommet. Dette gir stadig flere bekymringer om autorisasjon og ansvar.

Og det er også grunnen til at KYC blir utilstrekkelig. En plattform kan verifisere brukeren, men hvordan kan den sikre seg at kjøpet ikke ble gjort av deres agent, som kanskje ikke engang var autorisert til å handle på den måten overhode? Dette skaper behov for et nytt system, som kan kalles Know Your Agent, eller KYA, for å spore agentaktivitet.

For å fungere effektivt må dette nye protokollt adressere flere viktige spørsmål samtidig. Det må bestemme hvor pålitelig agenten er, hvem som står bak den, hvilken autorisasjon den fikk fra brukeren og hvilke bevis som kan bevares hvis en tvist oppstår. Det siste spørsmålet er faktisk ett av de viktigste, fordi milliarder av tap kan avhenge av det.

Å tiltrekke seg oppmerksomheten til den sorte boks-maskinen

Når e-handelsbedrifter begynner å ta alle disse spørsmålene i betraktning, vil de innse hvor radikalt hele deres modell endres. Grunnen er at brukeren nå gir agenten en kommersiell oppgave, som maskinen deretter tolker på egen hånd, selv om det er en sort boks. Selgere og plattformer må tilpasse seg maskinens logikk og prøve å tiltrekke seg dens oppmerksomhet til sine produkter.

Mennesker velger ofte merker som skiller seg ut visuelt eller bruker reklame for å appellere til erfaring og følelse. Å imponere en agent på denne måten vil være mye harder. Mennesker er ofte late og ser bare på de første par sidene av søkeresultatene, eller klikker bare på de første promoterte listene. I motsetning kan en agent skanne titalls sider på sekunder og finne, selv på den siste siden, det eksakte produktet den anser som det beste valget. Som resultat kan plattformene ikke lenger tjene penger på samme måte fra reklame og merkefremme, mens selgere kan finne det harder å øke synlighet og rekkevidde gjennom betalt plassering.

Å overleve i denne raskt bevegelige verden vil kreve at e-handelsplattformene utvikler en helt ny intensjonsbasert infrastruktur som bygger på kjøpsintensjoner. De største aktørene har allerede begynt å konkurrere om agenters oppmerksomhet, så OpenAI og Stripe er integrerer kjøp i sine AI-grensesnitt. Men når handel begynner å bygge på delegert intensjon, må den bestemme hva den skal gjøre når intensjonen er omstridt.

Dette er hvor skiftet blir spesielt viktig for finansteknologi og betalingsinfrastruktur, fordi det ikke er nok å verifisere at klienten bruker en gyldig kort og at transaksjonen ikke ser ut til å være svindel. Betalingsbedrifter må gjennomgå hver operasjon for å bestemme om den ble utført av en pålitelig agent på vegne av en ekte bruker. Disse oppgavene blir stadig viktigere dag for dag, ettersom nesten 40% av klientene allerede har brukt agenter i shopping en eller annen måte.

Å forme betalingsinfrastrukturen

For å overvinne denne utfordringen må den neste generasjonen betalingsinfrastruktur koble sammen lag av identitet, intensjon og transaksjonsutførelse i ett enkelt system. Betalingene må sentreres rundt kontekst snarere enn transaksjonen selv. Å bruke tradisjonelle målinger som kortkredensialer, handelskategori, plassering og enhet ville være utilstrekkelig i en verden full av AI-agenter. En plattform må finne en måte å forstå hvem som utløser en transaksjon og hva deres fullmakt er i denne sammenhengen.

Å senke risikoen for at agenter utfører feil transaksjoner ville faktisk bli den viktigste oppgaven for betalingssystemer. KYA vil naturligvis ikke erstatte tradisjonell svindelvurdering ved siden av det, og det bør være et annet lag rundt systemet.

De etablerte selskapene er allerede i ferd med å flytte i denne retningen, og MasterCard, for eksempel, bygger et Agent Pay-system som infrastruktur for sikre betalinger i agenter-handel, som er sentrert rundt registrerte agenter og sporbar transaksjoner. Google, på sin side, har introdusert en ny Agents Payment Protocol, som former hvordan transaksjoner utføres. Disse eksemplene er ikke de eneste, og stadig flere selskaper innser at det bør være det neste stadiet i utviklingen av betalingsinfrastruktur.

Å bygge slike systemer er viktig fordi mange bedrifter kanskje ikke ennå måler problemet. Noen handlende kan ikke skille mellom agent- og bot-trafikk, mens andre kan tillate hver AI-transaksjon uten problemer. Finansteknologiselskaper kan her bygge et helt nytt produkt, som gir sanntidsanalyse på sin side, bygger tillit fra handelsleverandører og finner nye inntektskilder.

Handelens fremtid kan ikke bare avhenge av hvem som gjør en betaling, men også av hvilken agent som tok beslutningen og om den beslutningen virkelig reflekterte kundens intensjon.