A Mastercard új bizalmi és intelligenciaszolgáltatásokkal fejleszti az ügynökalapú kereskedelmet

Az ügynökalapú kereskedelem egyre inkáb a mainstream részévé válik, és a becslések szerint 2030-ra minden tizedik fogyasztó rendszeresen fog ügynököket használni a vásárlásokhoz. Az ügynökalapú kereskedelem növekedésével a bankoknak és a kereskedőknek meg kell érteniük, hogy mikor vesz részt egy ügynök, mit kértek tőle, és hogy a tevékenység legális-e. Ugyanakkor a fogyasztók elvárják, hogy minden tranzakció biztonságos legyen, függetlenül attól, hogy a fizetés melyik módját vagy mely ügynököket választják.

„A mesterségesintelligencia-ügynökök intuitívabbá, hatékonyabbá és személyesebbé teszik a kereskedelmet – de csak akkor, ha az emberek és a vállalkozások megbízhatnak a nevükben eljáró rendszerekben” – mondta Ann Johnson, a Mastercard biztonsági megoldásokért felelős ügyvezető alelnöke. „Azáltal, hogy új ügynökalapú intelligenciával és kockázati betekintésekkel egészítjük ki az egyes tranzakciókat, megadjuk az embereknek a bizalmat ahhoz, hogy igent mondhassanak, bármilyen fizetési módot is válasszanak.”

Az első szolgáltatás, amelyet az Egyesült Államokban vezetnek be tesztelésre, egy olyan valószínűségi mutató, amely azt jelzi, hogy a tranzakciót mesterségesintelligencia-ügynök indította-e el – ezzel biztosítva a kibocsátókat a jogszerű, ügynök által kezdeményezett vásárlások jóváhagyásában. Idővel a Mastercard ezt a pontszámot a magatartásra, a kereskedői kockázatra, a tranzakciós mintákra, a hitelesítő adatok kockázatára és a fogyasztói hajlandóságra vonatkozó további intelligenciával erősíti meg, így a tranzakciós életciklus során még tisztább képet nyújt az MI-vezérelt tevékenységről.

A valószínűségi pontszámon túlmenően az új ügynöki bizalmi és intelligenciajelzések közös megértést biztosítanak az ökoszisztéma résztvevői számára arról, hogy mi történik egy-egy vásárlás háttérében, az alábbi kérdések megválaszolásával: 

• Összhangban áll-e a tevékenység a várt viselkedéssel vagy mintákkal?

• Mutat az ügynök, a kereskedő, a hitelesítő adat vagy a tranzakció bármi szokatlant, ami további felülvizsgálatot igényel?

• Jóvá kell hagyni a tranzakciót, vagy további ellenőrzésekre van szükség?

Például képzeld el, hogy megkérsz egy új mesterségesintelligencia-asszisztenst, hogy tervezze meg és foglalja le a következő utazásodat. Megtalálja a legjobb repülőjegy-, szálloda- és közlekedési lehetőségeket, majd egyetlen jóváhagyással befejezi a foglalásokat. Bár a különböző kereskedőknél végzett több vásárlás felületesen szokatlannak tűnhet, a Mastercard adatelemzései biztosítják azt a kontextust, amelyre a bankoknak és a kereskedőknek szükségük van a legitim tevékenység jóváhagyásához, így segítve a fogyasztókat abban, hogy zökkenőmentesen jussanak el a tervezéstől az utazás lefoglalásáig. Ha valami gyanúsnak tűnik, a tranzakció megjelölhető további felülvizsgálatra, mielőtt a fogyasztó befejezné a vásárlást.

Az ökoszisztéma minden szereplőjének közös prioritása a bizalom az agentic alapú kereskedelem fejlődésével. A Mastercard partnereivel, többek között a következőkkel együttműködve hoz létre adatvédelmet biztosító környezetet az MI-vezérelt fizetési tevékenység jobb megismerése érdekében: Cloudflare. A vállalatok együtt azt vizsgálják, hogy a webes és a fizetési hálózati jelek hogyan nyújthatnak a pénzintézetek, a kereskedők és a platformok számára nagyobb átláthatóságot a mesterséges intelligenciával támogatott tranzakciók terén. 

A Mastercard ugyancsak együttműködik a Skyfire nevű vállalattal – amely az MI-ügynökök azonosításához, ellenőrzéséhez és a fizetésekhez szükséges Know Your Agent (KYA) technológiát biztosít –, hogy segítsen a pénzintézeteknek és a kereskedőknek felismerni a megbízható ügynököket az ökoszisztémában, megalapozottabb engedélyezési döntéseket hozni, és zökkenőmentesebb fogyasztói élményt nyújtani.

Ahogy az ügynöki kereskedelem fejlődik, a Mastercard továbbra is fejleszti az intelligencia-infrastruktúrát az ökoszisztéma partnereivel együtt, hogy az MI-alapú tranzakciók ugyanolyan megbízhatóvá és zökkenőmentessé váljanak, mint bármely más fizetés.

„Ahogy a mesterséges intelligenciával működő ügynökök egyre nagyobb szerepet játszanak a kereskedelemben, kulcsfontosságú lesz, hogy jobban átlássuk a tranzakciók indításának, engedélyezésének és végrehajtásának módját a fogyasztók által elvárt élmények biztosításához” – mondta Todd Kennedy, a Capital One fizetési stratégiáért felelős ügyvezető alelnöke. „Örömmel folytatjuk az együttműködést az ökoszisztémában, miközben védjük a fogyasztókat és a kereskedőket.”

„A bizalom az az alap, amely meghatározza, hogy milyen messzire jut el az ügynökalapú kereskedelem” – mondta Stephanie Cohen, a Cloudflare stratégiai igazgatója. „A Cloudflare hálózata rálátást biztosít arra, hogy a mesterséges intelligenciával működő ügynökök hogyan lépnek kapcsolatba a webbel, és ezt a Mastercard adatvédelmet biztosító környezetekben működő fizetési intelligenciájával ötvözve megadhatjuk a pénzügyi intézményeknek és a kereskedőknek azt a kontextust, amelyre szükségük van a jogos, MI-alapú tranzakciók magabiztos jóváhagyásához.”

„Minden mesterségesintelligencia-ügynöknek, amely valaki nevében tranzakciót hajt végre, azonosíthatónak, elszámoltathatónak és ellenőrizhetőnek kell lennie” – mondta Amir Sarhangi, a Skyfire vezérigazgatója és társalapítója. „Ez az alapja a Know Your Agent programnak. Azáltal, hogy a KYA-t kiterjesztjük a Mastercard Agent Pay rendszerre, megbízható módot biztosítunk a pénzügyi intézmények és a kereskedők számára az ügynökök azonosítására és ellenőrzésére az ökoszisztémában, amivel segítjük az ügynöki kereskedelem biztonságos és magabiztos növekedését.”

„Mivel az ügynökök egyre inkább a fogyasztók nevében cselekednek, az ügynökök felismerése a csalás- és személyazonosság-kezelési rendszerek alapvető képessége” – mondta Suzanne Sando, a Javelin Strategy & Research csaláskezelési vezető elemzője. „Tovább kell fejlődniük, hogy ne csak azt ismerjék fel, aki a tranzakciót végzi. Meg kell állapítaniuk, hogy egy ügynök megbízható-e, megfelelően felhatalmazott-e, és a fogyasztó szándékának határein belül cselekszik-e. A cél az, hogy különbséget tegyünk a jogos, engedélyezett tevékenység és a félrevezetésre, illetve lopásra tervezett automatizálás között.”