Neseniai atlikta „Mastercard“ demonstracija rodo, kad mokėjimo sistemos gali žengti į ateitį, kai pirkimą užbaigs programinės įrangos agentai, o ne žmonės. 2026 m. Indijos AI Impact Summit metu „Mastercard“ parodė tai, ką apibūdino kaip savo pirmąjį visiškai autentišką „agentinės komercijos“ operaciją.
Demonstracinėje versijoje, kaip pranešė Indijos laikaiAI agentas ieškojo produkto, įvertino svetainę ir užbaigė pirkimą naudodamas saugomus mokėjimo kredencialus, vartotojui neatidarant programos ir neįvedus kortelės informacijos. Bendrovė teigė, kad sandoris buvo atliktas naudojant saugią mokėjimo sistemą, skirtą vartotojui ir jų vardu veikiančiam AI patikrinti.
Demonstracija buvo kontroliuojama, o ne vieša. „Mastercard“ vadovai žurnalistams sakė, kad platesnis diegimas priklausys nuo reguliavimo patvirtinimo ir ekosistemos pasirengimo. Vis dėlto testas parodo pokytį, kuriam gali tekti pasirengti daugeliui įmonių: galimybė, kad klientai ar įmonių sistemos vis labiau pasikliaus AI agentais, kad inicijuotų ir užbaigtų sandorius.
Pagalbinė patikra pagal deleguotas išlaidas
Skaitmeniniai mokėjimai paprastai buvo skirti sumažinti žmonių vartotojų trintį, naudojant prieigos raktus, išsaugotus kredencialus ir atsiskaitymą vienu spustelėjimu. Agentinė prekyba žengia toliau. Užuot padėjusi vartotojui užbaigti pirkimą, sistema leidžia programinei įrangai tvarkyti procesą nuo pradžios iki pabaigos, kai tik yra nustatytos leidimo taisyklės.
Modelis remiasi keletu elementų, jau naudojamų šiuolaikiniuose mokėjimuose: tapatybės patvirtinimu, žetonų kortelės duomenimis ir rizikos stebėjimu. Keičiasi kas atlieka veiksmą. Jei AI agentai gali veikti neviršydami nustatytų ribų, pvz., išlaidų viršutinės ribos arba prekybininko apribojimų, atsiskaitymas gali pasikeisti iš vartotojo sąveikos į foninę darbo eigą.
Įmonėms problema yra ta, ar programinė įranga gali automatiškai išleisti pinigus, viešųjų pirkimų taisyklės, patvirtinimo grandinės ir audito sekos turi atsižvelgti į mašinos, o ne žmonių sprendimus. Finansų komandoms gali prireikti aiškesnės politikos, kada dirbtinio intelekto agentas gali skirti lėšų, kaip priskiriama atsakomybė, jei kas nors nepavyksta, ir kaip sukčiavimo aptikimas turėtų elgtis su automatizuotomis operacijomis.
Mokėjimo tinklų padėtis mašinų klientams
„Mastercard“ nėra vienintelė, tirianti šią kryptį. Visame mokėjimų sektoriuje teikėjai išbando būdus, kaip įterpti operacijas į dirbtinio intelekto įrankius ir skaitmeninius asistentus. Tikslas – užtikrinti, kad autonominei programinei įrangai pradėjus pirkti prekes ar paslaugas, mokėjimo tinklai liktų pasitikėjimo ir tikrinimo lygmens dalimi.
Viešuose pareiškimuose, susijusiuose su aukščiausiojo lygio susitikimo demonstracija, „Mastercard“ pastangas suformulavo kaip infrastruktūros kūrimą, leidžiančią dirbtinio intelekto agentams saugiai atlikti sandorius vartotojų vardu. Šis rėmas rodo platesnę pramonės lenktynę: ne kurti išmanesnius AI apsipirkimo įrankius, o valdyti autentifikavimo sistemas, kurios daro tuos įrankius pakankamai saugius finansiniam naudojimui.
Bankams ir finansinių technologijų įmonėms pakeitimas gali turėti įtakos klientų tapatybės valdymui. Tradicinis autentifikavimas dažnai daro prielaidą, kad asmuo yra, įveda slaptažodį arba patvirtina raginimą. Agentinė prekyba daro prielaidą priešingai: vartotojas pirkimo metu gali nedalyvauti. Tai reiškia, kad tapatybės sistemos turi patikrinti išankstinį sąskaitos savininko sutikimą ir agento įgaliojimus operacijos metu.
Prekybininkams gali prireikti API paruoštų vitrinų
Jei dirbtinio intelekto agentai pradeda veikti kaip pirkėjai, prekybininkų sistemoms taip pat gali tekti prisitaikyti. Internetinės parduotuvės, sukurtos daugiausia žmonių naršymui, gali susidurti su problemomis, jei automatizuoti agentai taps reikšminga klientų dalimi.
Kad būtų palaikomi mašininiai pirkimai, produktų katalogai, kainodaros duomenys ir atsiskaitymo procesai gali būti pasiekiami naudojant struktūrines API, o ne tik vaizdinius tinklalapius. Atsargų tikslumas, skaidri kainodara ir aiški grąžinimo politika tampa svarbesnė, kai sprendimus priima programinė įranga, išmokyta akimirksniu palyginti galimybes.
Tai taip pat gali turėti įtakos konkurencijai. Jei agentai optimizuoja kainą ir pristatymo greitį, prekybininkai, turintys nenuoseklius duomenis arba paslėptus mokesčius, gali būti išfiltruoti, žmogui net nepamačius.
Saugumo rizikos juda, o ne išnyksta
Nors agentų prekyba žada patogumą, ji taip pat kelia naujų pavojų. Pažeistas AI padėjėjas, turintis mokėjimo instituciją, gali atlikti didelius pirkimus prieš aptikdamas. Sukčiavimo modelius, kuriuose ieškoma neįprasto naudotojo elgesio, gali reikėti atnaujinti, kad būtų galima atskirti teisėtas automatizuotas išlaidas ir kenkėjišką veiklą.
Tikėtina, kad reguliavimo institucijos laikysis atsargaus požiūrio. Pačios „Mastercard“ pastabos, kad sistema vis dar laukia patvirtinimų, rodo, kad AI inicijuotų mokėjimų atitikties sistemos vis dar formuojasi.
Įmonėse, diegiančiose AI viduje, kyla panašių problemų. Automatizuoti pirkimo agentai, integruoti į įmonės išteklių planavimo sistemas, galėtų supaprastinti įprastus pirkimus, tačiau jie taip pat išplečia atakos paviršių. Prieigos kontrolė ir išlaidų slenksčiai bus svarbesni, kai programinė įranga gali atlikti finansinius veiksmus be žmogaus patvirtinimo realiuoju laiku.
Kur gali suktis prekyba
„Mastercard“ demonstravimas nereiškia, kad tarpininko vykdomi mokėjimai iškart pasieks vartotojus. Tačiau jame pateikiamas žvilgsnis į tai, kaip gali pasikeisti prekyba, kai dirbtinio intelekto sistemos pereina nuo patariamųjų vaidmenų prie operatyvinių.
Jei modelis subręsta, labiausiai matomas pokytis gali būti tas, kad atsiskaitymas išnyksta kaip atskiras veiksmas. Užuot apsilankę svetainėje ir mokėję, vartotojai ar įmonės gali nustatyti taisykles, o visa kita tvarkys jų programinė įranga.
Įmonėms svarbu ne tik „Mastercard“ dirbtinio intelekto technologija, bet ir kelionės kryptis. AI agentams įgyjant įgaliojimus veikti, mokėjimo sistemoms, tapatybės sistemoms ir skaitmeninėms parduotuvių vitrinoms gali tekti programinę įrangą laikyti ne įrankiu, o kaip operacijos dalyviu.
(Nuotrauka Cova Software)
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra TechEx dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
