Агентская коммерция в финтехе: что нужно знать компаниям

Введение

Автоматизированная коммерция становится одним из важнейших сдвигов в сфере цифровых платежей, финансовых технологий и онлайн-бизнеса. Вместо того чтобы пользователи вручную искали, сравнивали, выбирали и оплачивали товары, ИИ-агенты теперь могут поддерживать отдельные этапы процесса покупки, от поиска товара до подготовки к оформлению заказа и инициирования платежа.

Для финтех-компаний и предприятий это больше, чем просто новый тренд в сфере покупок. Это меняет способы авторизации платежей, проверки намерений клиентов, выявления мошенничества и построения инфраструктуры оформления заказов. Visa определяет агентскую коммерцию как коммерцию, в которой агенты на основе искусственного интеллекта помогают потребителям или компаниям находить товары, принимать решения и проходить этапы процесса покупки, от сравнения до завершения транзакции с разрешения пользователя.

Эта тема становится всё более актуальной, поскольку крупные игроки уже создают платежную инфраструктуру для транзакций, управляемых искусственным интеллектом. OpenAI и Stripe представили Instant Checkout и Agentic Commerce Protocol, Google анонсировал Agent Payments Protocol, Visa разработала Visa Intelligent Commerce, а Mastercard запустила Agent Pay для безопасных и масштабируемых платежей с использованием ИИ.

Что такое агентская торговля?

Агентская коммерция - это модель, в которой агенты искусственного интеллекта действуют от имени человека или компании в процессе покупки. Агент может искать товары, сравнивать варианты, проверять цены, применять правила, подготавливать страницу оформления заказа, а в некоторых случаях инициировать или завершать платеж после получения разрешения пользователя.

Главное отличие от традиционной электронной коммерции заключается в роли интерфейса. В традиционной коммерции пользователь заходит на веб-сайт или в приложение, вручную просматривает товары и переходит к оформлению заказа. В агентской коммерции первым уровнем взаимодействия становится ИИ-помощник. Он может рекомендовать товары, фильтровать поставщиков, сравнивать условия и отправлять информацию о покупке продавцу через API.

Для финтех-компаний ключевой вопрос заключается не в том, могут ли агенты рекомендовать продукты. Настоящий вопрос состоит в том, как безопасно перемещать деньги, когда в транзакции участвует ИИ-агент. Для этого необходимы четкая авторизация, учетные данные для платежей, лимиты транзакций, согласие, средства контроля мошенничества, журналы аудита и процедуры разрешения споров.

Почему агентская коммерция важна для финтех-компаний

Финтех-компании работают на стыке клиентского опыта, платежей, рисков, идентификации и регулирования. Агентская коммерция затрагивает все эти уровни одновременно.

OpenAI описывает протокол Agentic Commerce как способ взаимодействия ИИ-агентов и компаний для совершения покупок пользователями. Протокол разработан для работы на разных платформах, с различными платежными системами и типами бизнеса, при этом продавцы сохраняют контроль над выполнением заказов, возвратами, поддержкой и общением с клиентами.

Компания Stripe четко объясняет этот сдвиг: в коммерции, управляемой искусственным интеллектом, агенты действуют от имени покупателя и передают в транзакцию информацию о личности, способе оплаты и контексте покупки. Stripe также отмечает, что компаниям необходимо предоставлять информацию о товарах, ценах и процессе оформления заказа таким образом, чтобы агенты могли ими пользоваться, одновременно защищая учетные данные и предотвращая мошенничество.

Это означает, что инфраструктура финтех-компаний должна развиваться. Платежные системы строились на основе кликов пользователей, сессий браузера, ввода данных карты и страниц оформления заказа. Агентская коммерция требует оформления заказа с использованием API, токенизированных платежных данных, делегированных разрешений, оценки рисков в реальном времени и машиночитаемых данных о товарах и ценах.

Как Agentic Commerce меняет процесс оплаты

В стандартном процессе оформления заказа покупатель контролирует каждый видимый шаг. Он выбирает товар, вводит платежные данные, подтверждает заказ и завершает покупку.

В рамках агентского процесса пользователь может дать ИИ-агенту задание, например, «найти лучший вариант деловой поездки в рамках этого бюджета» или «заказать офисные принадлежности, когда цены снизятся». Затем агент сравнивает варианты, проверяет условия, подготавливает корзину и запрашивает авторизацию платежа или действует в пределах предварительно утвержденных лимитов.

Протокол платежей от Google (Agent Payments Protocol, AP2) был создан именно для решения этой проблемы. Google объясняет, что современные платежные системы обычно предполагают, что человек напрямую нажимает кнопку «купить» на надежной платформе, в то время как автономные агенты нарушают это предположение. AP2 фокусируется на авторизации, подлинности и подотчетности платежей, инициированных агентами.

Для бизнеса это меняет процесс оплаты несколькими способами:

1. Процесс открытия становится управляемым искусственным интеллектом. Покупатели могут находить товары с помощью ИИ-помощников, а не через поисковые системы, торговые площадки или рекламу.
2. Процесс оформления заказа становится управляемым через API. Процесс оформления заказа должен работать на основе структурированных данных и безопасных платежных потоков, а не только с помощью форм на веб-сайте.
3. Авторизация делегируется. Пользователь может утверждать определенные правила, ограничения, продавцов, категории товаров или временные рамки.
4. Мониторинг мошенничества становится все более сложным. Предприятиям необходимо выявлять подозрительное поведение как со стороны людей, так и со стороны агентов.
5. Опыт взаимодействия с клиентом становится понятным для оператора. Данные о товарах, ценах, наличии, доставке, программах лояльности и правилах возврата должны быть понятны для систем искусственного интеллекта.

Ключевые сценарии использования в сфере финансовых технологий и корпоративного сектора

Агентская коммерция все еще находится в стадии развития, но уже сейчас очевидны несколько вариантов ее применения для бизнеса и предприятий.

1. Потребительские платежи с использованием ИИ

Искусственный интеллект может помочь пользователям сравнивать товары, проверять отзывы, применять бонусы программы лояльности, выбирать способы оплаты и завершать оформление заказа после подтверждения.

Это создает новый канал продаж для продавцов и новый опыт оплаты для финтех-компаний. Система мгновенной оплаты от OpenAI уже демонстрирует, как пользователи могут переходить от рекомендации товара к покупке внутри чат-интерфейса, в то время как продавец по-прежнему обрабатывает заказы и выполняет их через существующие системы.

2. Цифровые кошельки и необанки

Цифровые кошельки могут стать уровнем управления для агентской коммерции. Кошелек может управлять способами оплаты, лимитами расходов, подтверждениями, ограничениями для продавцов, регулярными платежами и историей транзакций.

Для необанков это открывает возможность предлагать финансовых помощников на базе искусственного интеллекта, которые помогают пользователям управлять покупками, подписками, счетами, поездками, бюджетом и решениями по накоплениям.

3. Платежные системы и платежные шлюзы

Поставщики платежных услуг могут поддерживать готовую к использованию систему оформления заказа через агента, токенизированные учетные данные, проверку продавца, оценку рисков и организацию платежей.

Это особенно важно, поскольку предприятия могут не захотеть интегрироваться отдельно с каждым ИИ-помощником или коммерческой платформой. Протоколы, такие как ACP и AP2, направлены на уменьшение фрагментации путем создания общих правил для транзакций между агентами и предприятиями.

4. Закупки B2B

В сфере корпоративных закупок агенты на основе искусственного интеллекта могут сравнивать поставщиков, проверять счета-фактуры, сверять правила утверждения, подтверждать бюджеты и готовить платежи.

Это может сократить объем ручной работы в финансовых отделах, особенно при обработке регулярных покупок, командировок, подписок на программное обеспечение, платежей поставщикам и проверки счетов-фактур.

5. Встроенные финансы

Агентная коммерция может сделать встроенные финансовые системы более интеллектуальными. Вместо того чтобы предлагать платежи, кредиты или страхование на фиксированном этапе оформления заказа, компании могут предоставлять финансовые возможности с помощью агентов искусственного интеллекта, которые понимают намерения пользователя и контекст.

Например, агент может сравнить условия оплаты, выбрать карту с лучшими бонусами, порекомендовать вариант финансирования или направить транзакцию через наиболее эффективную платежную систему.

6. Криптовалюты, стейблкоины и программируемые платежи

Google отмечает, что AP2 может поддерживать различные типы платежей, включая карты, стейблкоины и банковские переводы в режиме реального времени. Это открывает возможности для программируемых платежей, платежей между машинами и моделей расчетов в блокчейне.

Для финтех-компаний, работающих с криптовалютами или инфраструктурой Web3, агентская коммерция может создать новый спрос на кошельки, платежные системы на основе стейблкоинов, программируемую платежную логику и мониторинг транзакций.

Стандарты и протоколы, которым должны следовать предприятия

Агентская коммерция не сможет безопасно масштабироваться, если каждая платформа будет создавать свою собственную изолированную логику платежей. Именно поэтому протоколы и стандарты становятся центральными.

Протокол агентской торговли

Протокол Agentic Commerce был разработан компаниями OpenAI и Stripe, чтобы позволить агентам искусственного интеллекта, пользователям и компаниям совершать покупки на разных платформах и с использованием различных платежных систем. Он призван помочь продавцам участвовать в нем без изменения своих внутренних систем и при сохранении контроля над отношениями с клиентами.

Stripe Shared Payment Token

Stripe представила общие платежные токены (Shared Payment Tokens) в рамках процесса мгновенной оплаты. Эти токены позволяют таким приложениям, как ChatGPT, инициировать платеж, не раскрывая учетные данные покупателя. Stripe заявляет, что токен привязан к конкретному продавцу и общей сумме заказа.

Протокол платежей Google Agent

Протокол AP2 от Google - это открытый протокол для безопасных платежей, инициируемых агентами, на разных платформах. Он использует мандаты, которые Google описывает как защищенные от подделки, криптографически подписанные цифровые контракты, подтверждающие инструкции пользователя. AP2 поддерживает покупки в режиме реального времени, когда присутствует человек, и делегированные задачи, когда человек отсутствует на кассе.

Visa Intelligent Commerce

Visa Intelligent Commerce фокусируется на безопасных транзакциях, инициируемых искусственным интеллектом, путем внедрения учетных данных для платежей, средств контроля, аутентификации и защиты в автоматизированные процессы покупки. Visa подчеркивает, что предприятиям необходимы четкие механизмы контроля, лимиты расходов, рабочие процессы утверждения, требования к аутентификации и надежные сигналы идентификации.

Mastercard Agent Pay

Mastercard Agent Pay позиционируется как инфраструктура для безопасных, масштабируемых и надежных платежей в агентской коммерции. Mastercard подчеркивает важность зарегистрированных агентов, отслеживаемости, токенизации, проверки намерений заказа, согласия потребителя и совместимости с существующими платежными сетями.

Преимущества агентской коммерции для бизнеса

Агентская коммерция может приносить пользу финтех-компаниям, торговым предприятиям, платежным системам, банкам и крупным компаниям, если инфраструктура спроектирована правильно.

Более быстрая и удобная процедура оформления заказа.

Искусственный интеллект может уменьшить трение, помогая пользователям быстрее перейти от намерения совершить покупку. Вместо просмотра множества веб-сайтов пользователь может запросить результат и получить отфильтрованный набор вариантов.

Для продавцов это может снизить отток клиентов, поскольку у агента есть доступ к точным данным о товарах, API оформления заказа, вариантам оплаты и информации о наличии товара.

Новый канал привлечения клиентов

Искусственный интеллект может стать новой витриной магазина. Компания Stripe отмечает, что такие интерфейсы, как ChatGPT, становятся новым типом витрины, где продавцы могут превращать найденную с помощью ИИ информацию в продажи.

Это меняет SEO и маркетинговую стратегию. Компаниям необходимо оптимизировать страницы не только для людей, но и для машинного поиска.

Улучшенная персонализация

Агенты на основе искусственного интеллекта могут подбирать товары, способы оплаты, варианты кредитования, программы лояльности и условия доставки в соответствии с предпочтениями пользователя.

Это может улучшить качество обслуживания клиентов, но также требует строгого управления данными, чтобы персонализация не стала навязчивой или рискованной.

Снижение эксплуатационных расходов

В сфере B2B и финансовых операций агентские рабочие процессы могут сократить объем ручной проверки, сравнения поставщиков, проверки счетов-фактур и подготовки платежей.

Для финтех-платформ автоматизация может способствовать ускорению процесса регистрации, маршрутизации транзакций и обслуживания клиентов, особенно в сочетании со строгими правилами утверждения.

Более эффективная маршрутизация платежей

Агенты могут помочь выбрать наиболее подходящий способ оплаты, исходя из стоимости, скорости, вероятности успеха, вознаграждений, географического положения или уровня риска.

Для платежных систем это открывает возможности в области оркестрации, оценки рисков, оптимизации авторизации и маршрутизации в режиме реального времени.

Повышение пожизненной ценности клиента

Банки, электронные кошельки и финтех-приложения могут использовать агентскую коммерцию, чтобы стать более полезными в повседневной финансовой жизни.

Если электронный кошелек управляет подтверждениями, лимитами расходов, подписками и покупками у разных продавцов, он становится не просто платежным инструментом, а уровнем финансового контроля.

Нужна безопасная агентская оплата или автоматизация платежей?

ilink может разработать подходящее решение для вашего продукта.

Запросить консультацию

Риски, которые предприятиям необходимо понимать

Агентская торговля также влечет за собой новые риски.

1. Первый риск - несанкционированная оплата. Компаниям необходимо знать, имел ли ИИ-агент разрешение на совершение действий, что одобрил пользователь и соответствовала ли конечная транзакция намерениям пользователя.
2. Второй риск - мошенничество. Ими можно манипулировать с помощью поддельных предложений, вредоносных страниц продавцов, внедрения всплывающих окон, клонированных веб-сайтов или вводящей в заблуждение информации о товарах.
3. Третий риск - это подотчетность. Если агент покупает не тот товар, превышает бюджет, выбирает фиктивного продавца или инициирует спорный платеж, предприятиям необходимы четкие записи, показывающие, кто что санкционировал и когда.
4. Четвертый риск - это конфиденциальность данных. Агентам может потребоваться доступ к предпочтениям, истории покупок, платежным данным, информации о доставке и бизнес-правилам. Эти данные следует передавать с осторожностью и только в случае необходимости.

В стандарте AP2 от Google четко обозначены вопросы авторизации, подлинности и подотчетности, в то время как Visa делает акцент на надежной инфраструктуре, безопасных платежах и четком контроле как на требованиях для безопасного масштабирования агентской коммерции.

Что нужно инфраструктурным предприятиям

Компаниям, желающим подготовиться к агентской коммерции, следует начать с инфраструктурного уровня.

1. API-ориентированная оплата. Агентам необходимы структурированные процессы оформления заказа, которые можно безопасно запускать через API.
2. Машинночитаемые данные о продукте. Цены, описания, наличие товаров, условия доставки, налоги, правила возврата и ограничения должны быть легко понятны агентам.
3. Токенизированные платежные данные. Предприятиям следует избегать передачи необработанных данных банковских карт или платежных систем агентам.
4. Делегированное разрешение. Пользователи должны иметь возможность устанавливать лимиты по сумме, продавцу, времени, категории, географическому региону и уровню риска.
5. Одобрение человеком для выполнения деликатных действий. Для дорогостоящих, необычных или регулируемых транзакций необходимо проводить поэтапное подтверждение.
6. Проверка личности и агента. Предприятиям необходимо знать, какой пользователь и какой агент участвуют в сделке.
7. Мониторинг мошенничества. Системы управления рисками должны выявлять аномальное поведение агентов, подозрительных продавцов, повторные попытки совершения покупок и манипуляции с процессами покупки.
8. Журналы аудита. Каждое действие агента должно быть зафиксировано, включая намерение пользователя, подтверждение, данные корзины, платежный токен, ответ продавца и окончательный статус транзакции.
9. Процессы разрешения споров и возврата средств. Для транзакций, инициированных агентом, по-прежнему необходимы четкие процедуры поддержки клиентов, возврата платежей, возмещения средств и отмены транзакций.
10. Контроль за соблюдением нормативных требований. В зависимости от конкретных задач финтех-компаниям могут потребоваться процедуры KYC, KYB, AML, проверка на соответствие санкциям, защита данных и мониторинг транзакций.

Как предприятиям следует подготовиться

Предприятиям не следует ждать, пока агентская торговля станет мейнстримом. Лучший подход - подготовить платежную и информационную базу уже сейчас.

1. Проведите аудит текущей системы платежей. Проверьте, поддерживают ли ваша система оформления заказа, электронный кошелек, платежный шлюз, инструменты предотвращения мошенничества и системы отчетности транзакции, осуществляемые через API.
2. Просмотрите данные о вашем продукте. Убедитесь, что информация о товарах, услугах, ценах, наличии, условиях и ограничениях представлена ​​точно и структурированно.
3. Определите права доступа агента. Определите, что может делать агент ИИ без одобрения, что требует подтверждения, а что следует заблокировать.
4. Добавьте токенизацию и безопасную обработку учетных данных. Платежные данные следует защищать с помощью токенов, а не передавать напрямую через агентские системы.
5. Создайте рабочие процессы утверждения. Добавьте лимиты расходов, правила утверждения, разрешения на основе ролей и поэтапную аутентификацию.
6. Обновите систему мониторинга мошенничества. Традиционных систем защиты от мошенничества может быть недостаточно, поскольку поведение агентов может отличаться от поведения людей при просмотре веб-страниц.
7. Начните с пилотов с низким уровнем риска. В качестве примеров успешного первого применения можно привести автоматизированную оплату, управление подписками, проверку счетов, сравнение товаров и внутренние закупки.
8. Оцените влияние на бизнес. Отслеживайте конверсию, процент одобрения, мошенничество, споры, стоимость транзакции, удовлетворенность клиентов и сокращение объема ручной работы.

Ключевые показатели эффективности для отслеживания

Чтобы понять, приносит ли агентская коммерция реальную пользу бизнесу, компаниям следует отслеживать как показатели платежей, так и показатели качества обслуживания клиентов.

1. Коэффициент конверсии, определяемый агентом;
2. Показатель завершения оформления заказа;
3. Показатель авторизации платежей;
4. Уровень мошенничества;
5. Уровень споров;
6. Средняя стоимость заказа;
7. Стоимость за транзакцию;
8. Стоимость привлечения клиента;
9. Пожизненная ценность клиента;
10. Сокращение объема ручной проверки;
11. Экономия времени при закупках;
12. Доля транзакций, инициированных или совершенных при содействии агентов искусственного интеллекта.

Будущее агентской коммерции в финтехе

Вероятно, развитие агентской коммерции будет происходить поэтапно. В ближайшей перспективе агенты ИИ будут в основном поддерживать поиск, сравнение, рекомендации, формирование корзины и помощь при оформлении заказа.

Полная автономия будет развиваться медленнее, поскольку платежи требуют доверия, разрешения, идентификации и подотчетности. Компания McKinsey описывает текущий момент как период, когда поиск и оценка с помощью ИИ быстро развиваются, в то время как полное автономное исполнение все еще находится в стадии разработки. По оценкам компании, к 2030 году объем операций в сфере коммерции с участием агентов может составить от 3 до 5 триллионов долларов в глобальном масштабе.

Долгосрочные перспективы значительны. Искусственный интеллект может стать общим интерфейсом для покупок, банковских операций, платежей, закупок, подписок, страхования, кредитования и управления цифровыми активами. Для финтех-компаний победителями, скорее всего, станут те, кто объединит автоматизацию с надежной инфраструктурой.

Часто задаваемые вопросы

Что такое агентская коммерция в сфере финансовых технологий?

В сфере финансовых технологий агентная коммерция - это использование агентов искусственного интеллекта для поддержки или выполнения отдельных этапов процесса покупки и оплаты. Это может включать поиск товаров, сравнение, подготовку к оформлению заказа, инициирование платежа и подтверждение транзакции.

Чем агентская торговля отличается от традиционной электронной коммерции?

Традиционная электронная коммерция построена на основе просмотра товаров человеком и ручного оформления заказа. Агентная коммерция добавляет ИИ-агента между пользователем и продавцом, а это значит, что платежи, авторизация, данные о товарах и контроль мошенничества должны работать в более автоматизированной среде, основанной на API.

Почему агентская коммерция важна для платежных компаний?

Платежные компании должны поддерживать безопасные транзакции, инициированные агентами, токенизированные учетные данные, делегированную авторизацию, оценку риска мошенничества, проверку продавцов и обработку споров.

Что такое Протокол агентской торговли?

Протокол Agentic Commerce - это открытый стандарт, разработанный компаниями OpenAI и Stripe, чтобы помочь агентам искусственного интеллекта и предприятиям совершать покупки, позволяя при этом продавцам сохранять контроль над платежами, выполнением заказов, возвратами и отношениями с клиентами.

Что такое Google AP2?

Протокол Google Agent Payments Protocol (AP2) - это открытый протокол, разработанный для поддержки безопасных платежей, инициируемых агентами. Он использует подписанные мандаты для подтверждения намерений пользователя и создания аудиторского следа для авторизации, аутентификации и подотчетности.

Каковы основные риски агентской торговли?

К основным рискам относятся несанкционированные платежи, мошенничество, манипуляции с данными, фиктивные продавцы, неясная ответственность, проблемы с конфиденциальностью данных, слабое согласие и некачественное урегулирование споров.

Как предприятия могут подготовиться?

Компаниям следует внедрять API-ориентированный подход к оформлению заказа, улучшать качество данных о товарах, использовать токенизированные платежные данные, определять права доступа агентов, добавлять рабочие процессы подтверждения, обновлять системы защиты от мошенничества и начинать с пилотных сценариев с низким уровнем риска.