Полный обзор бизнеса интеллектуальных систем: архитектура, тенденции и пути реализации
Искусственный интеллект переосмысляет основы бизнес-мира. Мы находимся на пороге трансформации агентов из обычных инструментов в автономные интеллектуальные сущности. С конца 2024 года такие гиганты, как Paypal, Visa, Mastercard, Stripe и Amazon, начали активно развивать "агентный бизнес" и "агентные платежи", за этим стоит ясная логика: массовое применение интерфейсов агентов нарушит бизнес-логику и производственные отношения, основанные на традиционном графическом интерфейсе. На этой основе традиционные логики электронной коммерции, рекламного маркетинга и финансовых расчетов будут полностью переписаны, и даже могут появиться новые категории: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Эта трансформация интеллектуальной коммерции далеко не является простой интеллектуальной эволюцией «e-commerce». Настоящая статья направлена на предоставление панорамного взгляда на интеллектуальную коммерцию, систематическое изложение ее технологической структуры и путей, анализ коммерческой инновационности этой трансформации и обсуждение основных трудностей, с которыми она сталкивается в процессе реализации, а также доказательство того, почему криптографические технологии могут стать незаменимой базовой инфраструктурой.
1. Что такое агентная торговля?
Agentic Commerce — это бизнес-модель, управляемая AI-агентами, которые могут выполнять различные задачи от имени пользователей, включая поиск продуктов, сравнение вариантов, предоставление рекомендаций и завершение покупок. Эти AI-агенты могут взаимодействовать с платформами электронной коммерции, обрабатывать транзакции и управлять всем процессом покупок, с целью сделать опыт покупок более персонализированным, безопасным и удобным. Функция "Buy for Me" от одной компании ( позволяет AI-агентам помогать пользователям покупать товары у сторонних брендов ), а "Operator" инструмент одной компании (автоматическое выполнение онлайн-шоппинга) является одним из самых известных примеров.
На данный момент Agentic Commerce все еще является новой областью, и открытых бизнес-данных или коммерческих данных не так много. Согласно отчету Gartner за 2024 год, в настоящее время менее 1% компаний или продавцов в сфере электронной коммерции внедрили agentic ai в свои бизнес-процессы или услуги, но интерес рынка к этой технологии очень высок. Согласно исследованию статистики электронной коммерции за 2025 год, 90% продавцов электронной коммерции готовы изучать, как интегрировать agentic ai в свой бизнес.
Так почему традиционные платежные гиганты коллективно начали агрессивно запускать различные новые продукты для платежей в сценариях с интеллектуальными агентами в прошлом и этом году, когда агентная коммерция еще не была широко применена? Они увидели какие-то огромные возможности за этим?
1.1 Роль человеческого пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", ключевой этап бизнес-решения переместился с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений".
Традиционные онлайн-покупки похожи на прогулку по тщательно спроектированному виртуальному супермаркету: потребители самостоятельно просматривают полки, сравнивают товары и в конечном итоге оплачивают покупки, весь процесс сосредоточен на "активном исследовании". Цель оптимизации для продавцов заключается в том, чтобы сделать этот процесс максимально гладким, уменьшая любые колебания пользователей с помощью изысканных интерфейсов, точных рекомендаций и быстрой оплаты.
Теперь представьте себе новый мир Agentic Commerce (агентной коммерции): вам не нужно просматривать сайты электронной торговли по одному, сравнивать соотношение цены и качества или вручную оформлять заказ, достаточно просто сказать вашему AI-ассистенту нечеткую команду, например: "Помоги мне купить пару кроссовок для бега". AI мгновенно активируется, ищет бесчисленные магазины, отбирает продукты, анализирует цены, отзывы и логистику, даже учитывает экологичность цепочки поставок. На протяжении всего процесса вы, возможно, ни разу не коснетесь экрана и не введете ни одного пароля.
Ключевое изменение заключается в том, что роль пользователя меняется с "исполнителя" на "доверителя", а ядро коммерческого поведения переходит от "потока кликов" (Click stream) к "потоку намерений" (Intent stream). Потребление больше не является серией дискретных выборов, а представляет собой общее уполномочение на достижение конечной цели (человеческий пользователь может прямо сказать AI-ассистенту: я хочу обновить свой дом в средиземноморском стиле, помоги мне выбрать материалы).
Когда бизнес-решения переходят с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений", существующая бизнес-система столкнется с лавинообразным ударом. От маркетинга до стратегий роста пользователей, вся эта традиционная логика электронной коммерции, основанная на анализе человеческого поведения на протяжении десятилетий, будет разрушена рациональными решениями ИИ-агентов:
• A/B тестирование: ИИ может за миллисекунды сравнить десятки вариантов, и тестирование цвета иконки кнопки на протяжении двух недель становится бессмысленным в плане коэффициента конверсии.
• Персонализированные рекомендации: Все существующие алгоритмы рекомендаций, основанные на истории просмотров пользователей, больше не работают, и модель рекомендаций необходимо перестроить на основе логики принятия решений ИИ.
• Восстановление корзины: В принятии решений ИИ не будет таких "колебаний" или "отказов", как у человека, которые возникают по различным субъективным или объективным причинам. Уровень отказа от корзины и различные соответствующие стратегии оптимизации станут историей (в настоящее время средний уровень отказа от корзины в мире составляет 70%).
Традиционный маркетинг полагается на "экономику внимания": красивые изображения, трогательные видеорекламы, красные кнопки "ограниченное предложение" — все эти стратегии, направленные на побуждение человека к импульсивным покупкам, скрывают в себе замыслы предпринимателей, основанные на психологии человеческого поведения. В отличие от этого, ИИ не испытывает импульсов, это абсолютно рациональный агент принятия решений, который сосредоточен только на том, ясны ли данные, возвращаемые API, и полны ли параметры. Он холодно сравнивает характеристики продуктов, исторические цены, сроки доставки, отзывы пользователей и даже углеродный след цепочки поставок, и больше не будет "завоевания разума пользователей".
Будущее маркетинга Agentic Commerce больше не связано с созданием привлекательной рекламы, а заключается в создании "машинно-читаемого доверительного досье". "Product-Agent Fit" заменит "Product-Market Fit". Способность вашего продукта легко индексироваться, пониматься и рекомендоваться в основной экосистеме AI-агентов (таких как серверы MCP, протокол A2A) определит его рыночное существование.
Однако прежде чем агенты быстро будут принимать решения по поручениям человека и "вырабатывать намерения" для стремительного движения к конечной цели: "завершение коммерческой сделки", агенты столкнутся с жесткой стеной, останавливаясь ------ традиционной платежной системой.
2. Смертельная несовместимость: почему традиционная финансовая система является тормозом для агентной коммерции
Интеллектуальные системы могут идеально выполнять сбор информации, анализ, принятие решений, но когда они доходят до последнего звена бизнес-цепочки, они сталкиваются с жесткой стеной, которая является полностью человекоориентированной финансовой платежной системой, созданной нами за десятилетия.
Вся современная система платежей и управления рисками по своей сути является "антиавтоматизированной системой". Ее основная философия дизайна заключается в следующем: предполагается, что автоматизация равна мошенничеству.
Подумайте о каждом этапе нашего текущего процесса оплаты:
• Графический код (CAPTCHA): вопрос, который трудно распознать машине, чтобы доказать, что вы "человек".
• SMS-код/двухфакторная аутентификация (2FA): предполагается, что у вас есть физическое устройство, которое может получать SMS, и вы можете вручную вводить код, что делает это действие чрезвычайно сложным для программы.
• 3D безопасная аутентификация: она принудительно перенаправляет на новую банковскую страницу, требуя ввести отдельный торговый пароль, что полностью прерывает любые автоматизированные процессы.
• Анализ поведения в области риск-менеджмента: современные системы риск-менеджмента даже могут анализировать траекторию движения мыши, скорость ввода, отпечатки устройств и другие "человеческие характеристики", чтобы определить подлинность сделки.
Все эти "меры безопасности" в эпоху Agentic Commerce стали "оковы": различные вопросы, эквивалентные "ты человек?", блокируют наших автономных агентов.
Таким образом, будущее платежей больше не является "страницей оформления заказа (Checkout Page))", а должно стать "протоколом (Protocol()". Это революция в области доверия и механизмов авторизации. Нам нужна совершенно новая система цифровых удостоверений, которая позволит пользователям безопасно выдавать своему ИИ-агенту "программируемое разрешение" с четко определенными границами, сроками действия и лимитом суммы.
Агентские платежи относятся к этой системе, они являются конечным этапом расчетов в Агентской коммерции, где AI-агенты используют безопасные и эффективные методы (например, токенизированные сертификаты) для выполнения транзакций от имени пользователей. Это обеспечивает бесшовный и безопасный процесс платежей, обычно с ограничениями и контролем, установленными пользователями, для поддержания доверия и безопасности. Токены "Agentic Tokens" от одной компании поддерживают AI-агентов в выполнении подписок и регулярных платежей, а Набор инструментов агентов от другой компании помогает AI-агентам обрабатывать платежные процессы, у обеих компаний есть аналогичные инструменты. Недавний эксперимент одной компании с другой компанией как раз и является объединением этих двух аспектов, пользователи могут использовать одну компанию в качестве интерфейса для прямого получения всесторонних рекомендаций по оформлению своего нового дома и предоставления конкретных продуктов, и когда пользователи подтверждают, что им нравится предложенное решение, агент напрямую использует созданную одной компанией платежную систему для автоматизированного расчетного завершения доставки.
Вероятно, вы уже понимаете, почему традиционные платежные гиганты стремятся представить соответствующие платежные решения, подходящие для Agentic Commerce. Все они делают ставку на то, кто станет законодательным органом игровых правил для следующего поколения "родных для машин" платежных протоколов. Это ставка на управление основополагающей инфраструктурой будущего коммерческого мира, а конечной целью этой трансформации является возвращение платежей к их сути — бесшовному перемещению ценности.
3. Какие конкретные вызовы стоят перед созданием финансовой инфраструктуры для Agentic Commerce, поддерживающей гладкий опыт? Как это сделать?
3.1 Основные проблемы: Доверие, Намерение и Автоматизация (Trust, Intent and Automation)
Проблема строительства системы Agentic Payment заключается не только в технической реализации, но и в решении фундаментальных задач, возникающих из парадигмального сдвига.
"Кто может сделать": от аутентификации традиционных платежей (Authentication)) до вызовов агентной торговли (Agentic Commerce) (Authorization().
В области платежей, когда мы говорим о конечных пользователях, мы обычно сосредотачиваемся на аутентификации, а не на авторизации. Если вы нажимаете "Купить" на сайте электронной торговли, вы явно даете согласие, с которым трудно поспорить (поскольку вы ввели информацию о кредитной карте и явно нажали кнопку), поэтому традиционные платежи сосредоточены вокруг "определения личности", и главный вопрос здесь: "Как я могу подтвердить, что оператор — это вы?" --------- то есть аутентификация.
Но в будущем, в эпоху коммерции, управляемой ИИ-агентами, в области платежей ожидаются важные изменения: авторизация становится ключевым этапом в процессе платежей, и вопрос авторизации сейчас кажется более сложным и интересным, так как инструкции по авторизации пользователя не так однозначны, как в традиционном сценарии электронной коммерции "нажать кнопку для покупки"; человеческие пользователи могут выражать намерение совершить платеж различными способами. Еще один сложный момент заключается в том, когда подается запрос на платеж, кому именно мы авторизуем? Человеческому пользователю, агенту или компании, разработавшей агента?
В текущих сценариях платежей с использованием интеллектуальных агентов возникает вопрос о разрешениях:
• Идентичность призрака: Этот "запрос на сделку" должен быть конечным человеческим пользователем, моделью ИИ, разработчиком приложений для агентов или сервером, на котором он работает? Нам не хватает набора проверяемых стандартов идентификации, разработанных для "машин", что может привести к уязвимостям на каждом этапе.
• Границы полномочий: как безопасно делегировать финансовые полномочия ИИ? Как точно определить и строго выполнять границы полномочий (сумма, время, торговец), а также как гарантировать, что сами полномочия не будут подделаны или злоупотреблены, также является новой задачей.
• Ответственность: Когда умный агент совершает ошибку или используется злонамеренно, вопрос о том, кто несет ответственность за ущерб, является очень сложным. Нечеткость ответственности является самым большим препятствием для широкомасштабного применения.
"Что делать": разрыв в верификации намерений )Разрыв в верификации намерений(
Проблема верификации намерений на самом деле является производной проблемы авторизации, и природный конфликт между вероятностной сутью LLM и определенными требованиями финансов создает естественное противоречие. Хотя платежный уровень не может исправить "иллюзии" ИИ, хорошо спроектированная финансовая система должна быть в состоянии преодолеть разрыв между выводами ИИ и истинными намерениями пользователя.
• От команды к намерению: традиционная платежная система обрабатывает "платежные команды" (Заплатите $50 торговцу X), предполагая, что эта команда точна. В то время как интеллектуальные платежи должны обрабатывать "намерения транзакции" ("Помоги мне купить чашку овсяного латте средней величины"). Платежная система должна иметь возможность сопоставлять окончательную платежную команду с наилучшей.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
17 Лайков
Награда
17
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
metaverse_hermit
· 08-01 21:13
Бизнес стал умным, люди тоже должны уйти на пенсию.
Посмотреть ОригиналОтветить0
VirtualRichDream
· 07-30 00:03
Еще одна волна ловушек для неудачников... Пузырь рано или поздно лопнет.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RuntimeError
· 07-29 23:58
Рано разобрались, смотрю, как вы медленно следуете.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaverseLandlord
· 07-29 23:50
Сказать просто, это Боты продают товары...
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoNomics
· 07-29 23:42
*вздыхает* еще одна переоцененная нарратива, лишенная валидации стохастической модели... покажите мне данные DAU сначала
Коммерческая трансформация интеллектуальных агентов: переосмысление платежных систем и ролей пользователей
Полный обзор бизнеса интеллектуальных систем: архитектура, тенденции и пути реализации
Искусственный интеллект переосмысляет основы бизнес-мира. Мы находимся на пороге трансформации агентов из обычных инструментов в автономные интеллектуальные сущности. С конца 2024 года такие гиганты, как Paypal, Visa, Mastercard, Stripe и Amazon, начали активно развивать "агентный бизнес" и "агентные платежи", за этим стоит ясная логика: массовое применение интерфейсов агентов нарушит бизнес-логику и производственные отношения, основанные на традиционном графическом интерфейсе. На этой основе традиционные логики электронной коммерции, рекламного маркетинга и финансовых расчетов будут полностью переписаны, и даже могут появиться новые категории: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Эта трансформация интеллектуальной коммерции далеко не является простой интеллектуальной эволюцией «e-commerce». Настоящая статья направлена на предоставление панорамного взгляда на интеллектуальную коммерцию, систематическое изложение ее технологической структуры и путей, анализ коммерческой инновационности этой трансформации и обсуждение основных трудностей, с которыми она сталкивается в процессе реализации, а также доказательство того, почему криптографические технологии могут стать незаменимой базовой инфраструктурой.
1. Что такое агентная торговля?
Agentic Commerce — это бизнес-модель, управляемая AI-агентами, которые могут выполнять различные задачи от имени пользователей, включая поиск продуктов, сравнение вариантов, предоставление рекомендаций и завершение покупок. Эти AI-агенты могут взаимодействовать с платформами электронной коммерции, обрабатывать транзакции и управлять всем процессом покупок, с целью сделать опыт покупок более персонализированным, безопасным и удобным. Функция "Buy for Me" от одной компании ( позволяет AI-агентам помогать пользователям покупать товары у сторонних брендов ), а "Operator" инструмент одной компании (автоматическое выполнение онлайн-шоппинга) является одним из самых известных примеров.
На данный момент Agentic Commerce все еще является новой областью, и открытых бизнес-данных или коммерческих данных не так много. Согласно отчету Gartner за 2024 год, в настоящее время менее 1% компаний или продавцов в сфере электронной коммерции внедрили agentic ai в свои бизнес-процессы или услуги, но интерес рынка к этой технологии очень высок. Согласно исследованию статистики электронной коммерции за 2025 год, 90% продавцов электронной коммерции готовы изучать, как интегрировать agentic ai в свой бизнес.
Так почему традиционные платежные гиганты коллективно начали агрессивно запускать различные новые продукты для платежей в сценариях с интеллектуальными агентами в прошлом и этом году, когда агентная коммерция еще не была широко применена? Они увидели какие-то огромные возможности за этим?
1.1 Роль человеческого пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", ключевой этап бизнес-решения переместился с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений".
Традиционные онлайн-покупки похожи на прогулку по тщательно спроектированному виртуальному супермаркету: потребители самостоятельно просматривают полки, сравнивают товары и в конечном итоге оплачивают покупки, весь процесс сосредоточен на "активном исследовании". Цель оптимизации для продавцов заключается в том, чтобы сделать этот процесс максимально гладким, уменьшая любые колебания пользователей с помощью изысканных интерфейсов, точных рекомендаций и быстрой оплаты.
Теперь представьте себе новый мир Agentic Commerce (агентной коммерции): вам не нужно просматривать сайты электронной торговли по одному, сравнивать соотношение цены и качества или вручную оформлять заказ, достаточно просто сказать вашему AI-ассистенту нечеткую команду, например: "Помоги мне купить пару кроссовок для бега". AI мгновенно активируется, ищет бесчисленные магазины, отбирает продукты, анализирует цены, отзывы и логистику, даже учитывает экологичность цепочки поставок. На протяжении всего процесса вы, возможно, ни разу не коснетесь экрана и не введете ни одного пароля.
Ключевое изменение заключается в том, что роль пользователя меняется с "исполнителя" на "доверителя", а ядро коммерческого поведения переходит от "потока кликов" (Click stream) к "потоку намерений" (Intent stream). Потребление больше не является серией дискретных выборов, а представляет собой общее уполномочение на достижение конечной цели (человеческий пользователь может прямо сказать AI-ассистенту: я хочу обновить свой дом в средиземноморском стиле, помоги мне выбрать материалы).
Когда бизнес-решения переходят с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений", существующая бизнес-система столкнется с лавинообразным ударом. От маркетинга до стратегий роста пользователей, вся эта традиционная логика электронной коммерции, основанная на анализе человеческого поведения на протяжении десятилетий, будет разрушена рациональными решениями ИИ-агентов:
• A/B тестирование: ИИ может за миллисекунды сравнить десятки вариантов, и тестирование цвета иконки кнопки на протяжении двух недель становится бессмысленным в плане коэффициента конверсии.
• Персонализированные рекомендации: Все существующие алгоритмы рекомендаций, основанные на истории просмотров пользователей, больше не работают, и модель рекомендаций необходимо перестроить на основе логики принятия решений ИИ.
• Восстановление корзины: В принятии решений ИИ не будет таких "колебаний" или "отказов", как у человека, которые возникают по различным субъективным или объективным причинам. Уровень отказа от корзины и различные соответствующие стратегии оптимизации станут историей (в настоящее время средний уровень отказа от корзины в мире составляет 70%).
Традиционный маркетинг полагается на "экономику внимания": красивые изображения, трогательные видеорекламы, красные кнопки "ограниченное предложение" — все эти стратегии, направленные на побуждение человека к импульсивным покупкам, скрывают в себе замыслы предпринимателей, основанные на психологии человеческого поведения. В отличие от этого, ИИ не испытывает импульсов, это абсолютно рациональный агент принятия решений, который сосредоточен только на том, ясны ли данные, возвращаемые API, и полны ли параметры. Он холодно сравнивает характеристики продуктов, исторические цены, сроки доставки, отзывы пользователей и даже углеродный след цепочки поставок, и больше не будет "завоевания разума пользователей".
Будущее маркетинга Agentic Commerce больше не связано с созданием привлекательной рекламы, а заключается в создании "машинно-читаемого доверительного досье". "Product-Agent Fit" заменит "Product-Market Fit". Способность вашего продукта легко индексироваться, пониматься и рекомендоваться в основной экосистеме AI-агентов (таких как серверы MCP, протокол A2A) определит его рыночное существование.
Однако прежде чем агенты быстро будут принимать решения по поручениям человека и "вырабатывать намерения" для стремительного движения к конечной цели: "завершение коммерческой сделки", агенты столкнутся с жесткой стеной, останавливаясь ------ традиционной платежной системой.
2. Смертельная несовместимость: почему традиционная финансовая система является тормозом для агентной коммерции
Интеллектуальные системы могут идеально выполнять сбор информации, анализ, принятие решений, но когда они доходят до последнего звена бизнес-цепочки, они сталкиваются с жесткой стеной, которая является полностью человекоориентированной финансовой платежной системой, созданной нами за десятилетия.
Вся современная система платежей и управления рисками по своей сути является "антиавтоматизированной системой". Ее основная философия дизайна заключается в следующем: предполагается, что автоматизация равна мошенничеству.
Подумайте о каждом этапе нашего текущего процесса оплаты:
• Графический код (CAPTCHA): вопрос, который трудно распознать машине, чтобы доказать, что вы "человек".
• SMS-код/двухфакторная аутентификация (2FA): предполагается, что у вас есть физическое устройство, которое может получать SMS, и вы можете вручную вводить код, что делает это действие чрезвычайно сложным для программы.
• 3D безопасная аутентификация: она принудительно перенаправляет на новую банковскую страницу, требуя ввести отдельный торговый пароль, что полностью прерывает любые автоматизированные процессы.
• Анализ поведения в области риск-менеджмента: современные системы риск-менеджмента даже могут анализировать траекторию движения мыши, скорость ввода, отпечатки устройств и другие "человеческие характеристики", чтобы определить подлинность сделки.
Все эти "меры безопасности" в эпоху Agentic Commerce стали "оковы": различные вопросы, эквивалентные "ты человек?", блокируют наших автономных агентов.
Таким образом, будущее платежей больше не является "страницей оформления заказа (Checkout Page))", а должно стать "протоколом (Protocol()". Это революция в области доверия и механизмов авторизации. Нам нужна совершенно новая система цифровых удостоверений, которая позволит пользователям безопасно выдавать своему ИИ-агенту "программируемое разрешение" с четко определенными границами, сроками действия и лимитом суммы.
Агентские платежи относятся к этой системе, они являются конечным этапом расчетов в Агентской коммерции, где AI-агенты используют безопасные и эффективные методы (например, токенизированные сертификаты) для выполнения транзакций от имени пользователей. Это обеспечивает бесшовный и безопасный процесс платежей, обычно с ограничениями и контролем, установленными пользователями, для поддержания доверия и безопасности. Токены "Agentic Tokens" от одной компании поддерживают AI-агентов в выполнении подписок и регулярных платежей, а Набор инструментов агентов от другой компании помогает AI-агентам обрабатывать платежные процессы, у обеих компаний есть аналогичные инструменты. Недавний эксперимент одной компании с другой компанией как раз и является объединением этих двух аспектов, пользователи могут использовать одну компанию в качестве интерфейса для прямого получения всесторонних рекомендаций по оформлению своего нового дома и предоставления конкретных продуктов, и когда пользователи подтверждают, что им нравится предложенное решение, агент напрямую использует созданную одной компанией платежную систему для автоматизированного расчетного завершения доставки.
Вероятно, вы уже понимаете, почему традиционные платежные гиганты стремятся представить соответствующие платежные решения, подходящие для Agentic Commerce. Все они делают ставку на то, кто станет законодательным органом игровых правил для следующего поколения "родных для машин" платежных протоколов. Это ставка на управление основополагающей инфраструктурой будущего коммерческого мира, а конечной целью этой трансформации является возвращение платежей к их сути — бесшовному перемещению ценности.
3. Какие конкретные вызовы стоят перед созданием финансовой инфраструктуры для Agentic Commerce, поддерживающей гладкий опыт? Как это сделать?
3.1 Основные проблемы: Доверие, Намерение и Автоматизация (Trust, Intent and Automation)
Проблема строительства системы Agentic Payment заключается не только в технической реализации, но и в решении фундаментальных задач, возникающих из парадигмального сдвига.
В области платежей, когда мы говорим о конечных пользователях, мы обычно сосредотачиваемся на аутентификации, а не на авторизации. Если вы нажимаете "Купить" на сайте электронной торговли, вы явно даете согласие, с которым трудно поспорить (поскольку вы ввели информацию о кредитной карте и явно нажали кнопку), поэтому традиционные платежи сосредоточены вокруг "определения личности", и главный вопрос здесь: "Как я могу подтвердить, что оператор — это вы?" --------- то есть аутентификация.
Но в будущем, в эпоху коммерции, управляемой ИИ-агентами, в области платежей ожидаются важные изменения: авторизация становится ключевым этапом в процессе платежей, и вопрос авторизации сейчас кажется более сложным и интересным, так как инструкции по авторизации пользователя не так однозначны, как в традиционном сценарии электронной коммерции "нажать кнопку для покупки"; человеческие пользователи могут выражать намерение совершить платеж различными способами. Еще один сложный момент заключается в том, когда подается запрос на платеж, кому именно мы авторизуем? Человеческому пользователю, агенту или компании, разработавшей агента?
В текущих сценариях платежей с использованием интеллектуальных агентов возникает вопрос о разрешениях:
• Идентичность призрака: Этот "запрос на сделку" должен быть конечным человеческим пользователем, моделью ИИ, разработчиком приложений для агентов или сервером, на котором он работает? Нам не хватает набора проверяемых стандартов идентификации, разработанных для "машин", что может привести к уязвимостям на каждом этапе.
• Границы полномочий: как безопасно делегировать финансовые полномочия ИИ? Как точно определить и строго выполнять границы полномочий (сумма, время, торговец), а также как гарантировать, что сами полномочия не будут подделаны или злоупотреблены, также является новой задачей.
• Ответственность: Когда умный агент совершает ошибку или используется злонамеренно, вопрос о том, кто несет ответственность за ущерб, является очень сложным. Нечеткость ответственности является самым большим препятствием для широкомасштабного применения.
Проблема верификации намерений на самом деле является производной проблемы авторизации, и природный конфликт между вероятностной сутью LLM и определенными требованиями финансов создает естественное противоречие. Хотя платежный уровень не может исправить "иллюзии" ИИ, хорошо спроектированная финансовая система должна быть в состоянии преодолеть разрыв между выводами ИИ и истинными намерениями пользователя.
• От команды к намерению: традиционная платежная система обрабатывает "платежные команды" (Заплатите $50 торговцу X), предполагая, что эта команда точна. В то время как интеллектуальные платежи должны обрабатывать "намерения транзакции" ("Помоги мне купить чашку овсяного латте средней величины"). Платежная система должна иметь возможность сопоставлять окончательную платежную команду с наилучшей.