Crean un sistema para frenar compras no autorizadas por humanos: ya no se usa el número de tarjeta

Intent Intelligence Framework es un nuevo sistema para verificar que los asistentes de inteligencia artificial solo hagan las compras que sus usuarios autorizaron de manera explícita.

Los asistentes de IA empezaron a realizar transacciones en nombre de las personas, pero su funcionamiento no es del todo predecible y pueden terminar comprando algo distinto a lo pedido.

Eso abre la puerta a compras no autorizadas y a disputas con las tarjetas de crédito.

“Estas nuevas transacciones van a tener un consumidor, un comercio y un agente”, explicó Hannah Bozian, vicepresidenta de Asociaciones y Estrategia Agéntica de American Express, con TechCrunch.

Bozian agregó que la empresa quiere que esas operaciones sigan siendo “fluidas, confiables y seguras”, como esperan los titulares de las tarjetas.

Cómo funciona el nuevo sistema anti compras innecesarias El esquema arranca con una Create Intent API, una herramienta que capta la instrucción de compra del usuario junto con las condiciones que haya puesto, como el nombre del comercio, el presupuesto máximo o preferencias del producto.

Después, el usuario confirma su identidad y avala esa instrucción.

Con esa confirmación se genera un Intent ID, un identificador único, y un Proof of Intent Token que resume las condiciones que puso la persona.

Ese token se usa para generar una credencial de pago digital que el asistente utiliza en el momento de pagar, en lugar del número real de la tarjeta.

Así, la compra queda protegida y limitada a lo que el usuario autorizó.

El Intent ID y el token también sirven después, para que las empresas puedan rastrear qué se autorizó, cuándo y a través de qué asistente, algo que Bozian destacó como una herramienta extra contra el fraude y en la resolución de disputas.

Nueva ‘verificación de la intención’ para hacer compras virtuales Bozian explicó que la diferencia con otras implementaciones del mercado es que se incorpora la verificación de la intención en una etapa más temprana de la transacción.

“Esto ayuda a mitigar riesgos antes de que el riesgo ocurra”, afirmó.

Como ejemplo, mencionó el caso de un usuario que le pide a su asistente comprar zapatillas Nike blancas talla 9, pero el agente termina enviando el pedido a Adidas por error.