โดย Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
การเร่งความเร็วของการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก่อให้เกิดความเสี่ยงอย่างมากต่อความไว้วางใจของผู้บริโภค และอาจกัดกร่อนคูเมืองของ Visa ผ่านการเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบ หรือการลดลงของความเร็วในการทำธุรกรรม แม้ว่า Visa จะสามารถสร้างรายได้จากเครื่องมือการยืนยันตัวตนที่ได้รับการปรับปรุงได้ แต่แรงกดดันทางอ้อมต่ออัตราการรับและการเปลี่ยนแปลงไปสู่เครือข่ายการชำระเงินทางเลือกเป็นข้อกังวลหลัก
ความเสี่ยง: การเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบและอัตราการอนุมัติบัตรที่ไม่ได้ปรากฏ (CNP) ที่อาจลดลง ซึ่งนำไปสู่ 'ภาษีแรงเสียดทาน' ที่ผลักดันผู้ค้าไปสู่เครือข่ายการชำระเงินทางเลือก
โอกาส: การสร้างรายได้จากเครื่องมือการยืนยันตัวตนที่ได้รับการปรับปรุงและชั้นการป้องกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านส่วนบริการเสริมมูลค่าเพิ่มของ Visa
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
พวกเราส่วนใหญ่ยอมรับได้ว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้นในบางแง่มุม — แต่ก็ปฏิเสธไม่ได้ว่ามันก่อให้เกิดปัญหาที่ร้ายแรง AI ทำร้ายสิ่งแวดล้อม CEO โทษ AI สำหรับการเลิกจ้าง และเป็นไปไม่ได้ที่จะหลีกเลี่ยงงานศิลปะที่สร้างโดย AI ตอนนี้ชาวอเมริกันสามารถเพิ่มข้อร้องเรียนที่ถูกต้องตามกฎหมายอีกข้อหนึ่งในรายการนั้นได้: AI กำลังเร่งการหลอกลวงทางการเงิน
Visa (NYSE: V) ได้เผยแพร่รายงาน Biannual Threats Report ฉบับฤดูใบไม้ผลิปี 2026 (1) ซึ่งเปิดเผยว่าผู้ฉ้อโกงใช้ AI เพื่อเข้าถึงผู้บริโภคมากขึ้นและทำให้การหลอกลวงน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น Paul Fabara ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายความเสี่ยงและบริการลูกค้าของ Visa กล่าวในแถลงข่าวว่า "ภัยคุกคามกำลังวิวัฒนาการเร็วกว่าที่เคยเป็นมา" (2)
Dave Ramsey เตือนว่าเกือบ 50% ของชาวอเมริกันกำลังทำผิดพลาดครั้งใหญ่เกี่ยวกับ Social Security 1 ข้อ — นี่คือวิธีแก้ไขโดยเร็วที่สุด
การหลอกลวงเป็นภัยคุกคามหลักต่อผู้บริโภคในขณะนี้ และ AI กำลังเร่งพฤติกรรมฉ้อโกง ในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 Visa ตรวจพบกิจกรรมการหลอกลวงเกือบ 1 พันล้านดอลลาร์ (1)
"การนำ AI มาใช้อย่างรวดเร็วได้ลดอุปสรรคในการเข้าถึงการฉ้อโกงลงอย่างมาก" Michael Jabbara รองประธานอาวุโสฝ่ายความเสี่ยงและควบคุมระบบนิเวศการชำระเงินของ Visa กล่าวในแถลงข่าว (2) "สิ่งที่เคยต้องใช้ทักษะทางเทคนิคเชิงลึก ตอนนี้สามารถทำได้ด้วยพรอมต์"
AI ช่วยให้ผู้หลอกลวงโจมตีมนุษย์ ไม่ใช่เทคโนโลยี
ในการให้สัมภาษณ์กับ Moneywise Fabara อธิบายว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงการฉ้อโกงในสองวิธีหลัก: การปลอมแปลงตัวตนและขนาดของการหลอกลวง
ผู้หลอกลวงใช้ AI เพื่อปลอมแปลงเป็นแหล่งที่คุณมักจะเชื่อถือ เช่น ธนาคาร หรือแม้แต่สมาชิกในครอบครัว พวกเขาทำเช่นนี้ไม่เพียงแต่ผ่านอีเมลและข้อความ แต่ยังรวมถึงการโทรศัพท์และวิดีโอด้วย
"การโคลนเสียงเป็นพัฒนาการที่น่ากังวลเป็นพิเศษ เนื่องจากอาชญากรสามารถเลียนแบบเสียงของบุคคลได้โดยใช้เพียงตัวอย่างเสียงสั้นๆ ทำให้การโทรหลอกลวงน่าเชื่อถือและโน้มน้าวใจทางอารมณ์ได้มากขึ้น" Fabara กล่าว "เรายังเห็นการใช้ deepfake video ที่เพิ่มขึ้น การโต้ตอบกับฝ่ายสนับสนุนลูกค้าปลอม และแคมเปญฟิชชิ่งที่มีการปรับแต่งเฉพาะบุคคลสูง ซึ่งใช้ประโยชน์จากข้อมูลสาธารณะเพื่อสร้างความไว้วางใจกับผู้บริโภค"
ในส่วนของขนาดของการหลอกลวง เครื่องมือ AI ช่วยให้ผู้ฉ้อโกงทดสอบ ทำให้เป็นอัตโนมัติ และดำเนินการหลอกลวงได้เร็วขึ้น อีเมลฟิชชิ่งเคยเป็นแบบทั่วไป แต่ตอนนี้ Fabara กล่าวว่าอาชญากรสามารถ "สร้างข้อความที่ปรับแต่งมาหลายพันฉบับได้อย่างรวดเร็ว" ไปยังกลุ่มเป้าหมายของพวกเขา สิ่งนี้ทำให้มีโอกาสมากขึ้นที่บุคคลจะเปิดอีเมลหรือตอบกลับข้อความ
"ท้ายที่สุด การโจมตีเหล่านี้มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เพราะถูกออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากความไว้วางใจและพฤติกรรมของมนุษย์ แทนที่จะเพียงแค่กำหนดเป้าหมายช่องโหว่ทางเทคนิค" เขาบอกกับ Moneywise
เนื่องจากการหลอกลวงมีความน่าเชื่อถือมากขึ้นด้วย AI คุณจะบอกได้อย่างไรว่ามีคนพยายามหลอกลวงคุณ?
กฎเก่าบางข้อสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงยังคงใช้ได้ เช่นเคย ให้สังเกตหากบุคคลที่คุณกำลังพูดด้วยพยายามโน้มน้าวให้คุณดำเนินการอย่างรวดเร็ว หรือสื่อสารว่าปัญหามีความเร่งด่วน สัญญาณเตือนอีกประการหนึ่งคือการที่ใครบางคนขอเงินจากคุณ (3)
แต่ก็มีสัญญาณเตือนใหม่ๆ ที่ต้องระวังเช่นกัน Fabara บอกกับ Moneywise ว่าผู้หลอกลวงใช้ AI เพื่อผสมผสาน "การบงการทางอารมณ์" กับ "ข้อมูลที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลสูง" คุณอาจเชื่อว่าคุณกำลังคุยกับป้าของคุณเพราะเธอรู้ว่าวันเกิดของคุณคือเมื่อไหร่ บางทีเธออาจจะรู้ว่าคุณกำลังจะไปเที่ยวคาโบในสัปดาห์หน้า — แต่นั่นเป็นเพราะคุณโพสต์ข้อมูลนั้นบนโซเชียลมีเดีย
"เทคโนโลยี Deepfake และการโคลนเสียงมีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา" Fabara กล่าว "เราชอบที่จะแนะนำให้ครอบครัวมีวลีหรือคำถามที่ไม่สามารถหาได้ทางออนไลน์ เพื่อช่วยยืนยันว่าบุคคลที่โทรมาคือคนที่เขาอ้างว่าเป็น"
คุณตกเป็นเหยื่อของการหลอกลวงด้วย AI หรือไม่? ทำตาม 3 ขั้นตอนนี้
หากคุณเชื่อว่าคุณตกเป็นเหยื่อของการหลอกลวงทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI — หรือการหลอกลวงใดๆ — ให้ดำเนินการอย่างรวดเร็วเพื่อลดความเสียหาย
Fabara แนะนำ 3 ขั้นตอนในการรายงานการหลอกลวง ขั้นตอนแรกคือการติดต่อสถาบันการเงินของคุณโดยใช้หมายเลขที่อยู่ด้านหลังบัตรเครดิตของคุณ หรือข้อมูลติดต่อจากแผนกฉ้อโกงบนเว็บไซต์ของพวกเขา
เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่คุณต้องติดต่อธนาคารของคุณ ไม่ใช่ในทางกลับกัน "อย่าเชื่อหมายเลขผู้โทรเข้าที่ระบุว่าเป็นธนาคารของคุณที่โทรหาคุณ — นั่นสามารถถูกปลอมแปลงได้ง่าย" Fabara กล่าว
ประการที่สอง เขาแนะนำให้บันทึกทุกสิ่งที่คุณนึกออกที่เกี่ยวข้องกับการหลอกลวง เอกสารหลักฐานช่วยให้ธนาคารเข้าใจรูปแบบของผู้ฉ้อโกงและให้ความรู้แก่สาธารณชน
ประการที่สาม อัปเดตบัญชีทางการเงินของคุณ เปลี่ยนรหัสผ่านของคุณ ตั้งค่าการยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัย และจับตาดูบัญชีของคุณสักพักเพื่อดูว่ามีกิจกรรมที่น่าสงสัยใหม่ๆ ปรากฏขึ้นหรือไม่
สุดท้าย Fabara สนับสนุนให้เหยื่ออย่าโทษตัวเองมากเกินไป และอย่าปล่อยให้ความอับอายหยุดพวกเขาจากการรายงานการหลอกลวง
"ผู้หลอกลวงเก่งในสิ่งที่พวกเขาทำ และแผนการต่างๆ ก็มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ มีการปรับแต่งเฉพาะบุคคลสูง และตรวจจับได้ยาก แม้แต่สำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์" เขากล่าว
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"เรื่องราวการหลอกลวงด้วย AI ของ Visa เน้นความเสี่ยงของผู้บริโภคโดยไม่มีหลักฐานถึงผลกระทบทางการเงินที่สำคัญต่อปริมาณการทำธุรกรรมหรือเศรษฐกิจของตนเอง"
รายงานของ Visa นำเสนอ AI ในฐานะตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการหลอกลวงที่มุ่งเป้าไปที่ผู้บริโภค โดยเฉพาะการโคลนเสียงและการฟิชชิ่งเฉพาะบุคคล ซึ่งอาจกัดกร่อนความไว้วางใจในการชำระเงินดิจิทัลและเพิ่มการสูญเสียจากการฉ้อโกงที่ส่งผ่านเครือข่าย อย่างไรก็ตาม ชิ้นงานนี้ไม่ได้ให้ข้อมูลว่าแนวโน้มเหล่านี้ส่งผลกระทบต่ออัตราการเรียกเก็บเงินคืน อัตราการรับ หรือการรักษาลูกค้าของ Visa เองอย่างไร ตัวเลข 1 พันล้านดอลลาร์ที่อ้างถึงเป็นกิจกรรมรวมของอุตสาหกรรม ไม่ใช่การสูญเสียเฉพาะของ Visa ทำให้ไม่ชัดเจนว่านี่เป็นการขาดทุนสุทธิ หรือเป็นโอกาสสำหรับ Visa ในการขายเครื่องมือการยืนยันตัวตนที่ได้รับการปรับปรุงหรือไม่ ข้อมูลบริบทเกี่ยวกับฐานปีก่อนหน้า หรือการตอบสนองของคู่แข่งจาก Mastercard ก็ขาดหายไปเช่นกัน
รายงานนี้อาจเป็นเพียงการทำการตลาดผลิตภัณฑ์ความเสี่ยงที่มีอยู่ของ Visa ต้นทุนการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้นจริงอาจไม่มีนัยสำคัญต่ออัตรากำไรของ Visa ในปี 2026-2027 หากเครื่องมือตรวจจับสามารถควบคุมปัญหาได้แล้ว
"Visa กำลังระบุปัญหาของผู้บริโภคได้อย่างถูกต้อง แต่บทความนี้ไม่ได้ให้หลักฐานว่าสิ่งนี้แปลเป็นความเสี่ยงทางการเงินหรือโอกาสที่สำคัญสำหรับ V เอง"
Visa (V) กำลังนำเสนอปัญหาที่แท้จริง — การฉ้อโกงที่เปิดใช้งานโดย AI กำลังลดอุปสรรคทางเทคนิคและเพิ่มขนาด — แต่บทความนี้สับสนระหว่างภัยคุกคามต่อ *ผู้บริโภค* กับภัยคุกคามต่อ *ธุรกิจของ Visa* V จริงๆ แล้วได้กำไรจากการมีโครงสร้างพื้นฐานการตรวจจับการฉ้อโกง การทำโทเค็น และการแก้ไขข้อพิพาท กิจกรรมการหลอกลวงมูลค่า 1 พันล้านดอลลาร์ที่ Visa ตรวจพบนั้นเป็นเพียงเศษเสี้ยวเมื่อเทียบกับปริมาณธุรกรรมประจำปีของ V ที่มากกว่า 150 พันล้านดอลลาร์ สิ่งที่สำคัญคือ: การเร่งความเร็วของการฉ้อโกงทำให้ V ต้องลงทุนอย่างหนักในการป้องกันใหม่ (แรงกดดันด้านกำไร) หรือไม่ หรือเป็นการให้เหตุผลในการกำหนดราคาพรีเมียมสำหรับบริการรักษาความปลอดภัย (การขยายกำไร) บทความนี้ไม่ได้กล่าวถึงทั้งสองอย่าง นอกจากนี้ยังขาดหายไปว่าการฉ้อโกงนี้เป็น *การฉ้อโกงใหม่สุทธิ* หรือเป็นเพียง *การฉ้อโกงที่มองเห็นได้* ซึ่งเกิดขึ้นนอกระบบมาตลอดหรือไม่
หากการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลายเป็นเรื่องปกติมากเกินไป หน่วยงานกำกับดูแลอาจกำหนดให้มีการโอนความรับผิดจาก Visa ไปยังผู้ออกบัตรหรือผู้ค้า หรือจำกัดค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยนที่ผูกติดกับอัตราการฉ้อโกง — ซึ่งทั้งสองอย่างนี้จะส่งผลกระทบต่อรายได้โดยตรง คูเมืองของ V คือเครือข่ายการชำระเงิน ไม่ใช่การป้องกันการฉ้อโกง หากความไว้วางใจเสื่อมโทรม นั่นคือความเสี่ยงต่อการดำรงอยู่
"การใช้ AI เป็นอาวุธในการฉ้อโกงจะเปลี่ยนส่วนผสมรายได้ของ Visa ไปสู่บริการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และการบริหารความเสี่ยงที่มีกำไรสูง ซึ่งจะชดเชยความเสี่ยงด้านชื่อเสียงของการหลอกลวงผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้น"
รายงานของ Visa เน้นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ: การฉ้อโกงกำลังเปลี่ยนจากการโจมตีทางเทคนิคไปสู่การวิศวกรรมสังคมในวงกว้าง แม้ว่าสิ่งนี้จะก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อความไว้วางใจของผู้บริโภค แต่ก็เป็นดาบสองคมสำหรับ V การฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้นจำเป็นต้องมีการลงทุนที่สูงขึ้นในการป้องกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่ง Visa อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะสร้างรายได้ผ่านส่วนบริการเสริมมูลค่าเพิ่ม อย่างไรก็ตาม ตัวเลข 1 พันล้านดอลลาร์ที่อ้างถึงเป็นเพียงเศษเสี้ยวสำหรับบริษัทที่ประมวลผลปริมาณธุรกรรมหลายล้านล้านดอลลาร์ ความเสี่ยงที่แท้จริงไม่ใช่การสูญเสียโดยตรง แต่เป็นศักยภาพของการต่อต้านจากหน่วยงานกำกับดูแล หรือการลดลงของความเร็วในการทำธุรกรรมหากผู้บริโภคหวาดกลัวเกินกว่าจะใช้เครือข่ายการชำระเงินดิจิทัล เรากำลังมองเห็นการเพิ่มขึ้นอย่างถาวรในต้นทุนของความไว้วางใจ
เครื่องมือป้องกัน AI ของ Visa อาจกลายเป็นสาธารณูปโภคที่มีการซื้อขายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ แทนที่จะเป็นคูเมืองทางการแข่งขัน ทำให้พวกเขาต้องรับต้นทุนความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นโดยไม่สามารถส่งต่อไปยังผู้ค้าหรือธนาคารได้
"การหลอกลวงที่ขับเคลื่อนด้วย AI น่าจะกระตุ้นการลงทุนในเทคโนโลยีการตรวจจับการฉ้อโกงและการยืนยันตัวตน ซึ่งอาจชดเชยการสูญเสียจากการฉ้อโกงโดยตรงสำหรับ Visa และบริษัทอื่น ๆ"
รายงานภัยคุกคามฤดูใบไม้ผลิปี 2026 ของ Visa เตือนว่า AI กำลังเปิดใช้งานการปลอมแปลงตัวตนและขนาดในการหลอกลวง โดยอ้างถึงกิจกรรมการหลอกลวงเกือบ 1 พันล้านดอลลาร์ใน H2 2025 ความเสี่ยงนั้นมีอยู่จริง แต่ขนาดสัมพัทธ์เมื่อเทียบกับปริมาณการชำระเงินทั้งหมดก็ยังน้อยอยู่ ดังนั้นความเสี่ยงพาดหัวข่าวอาจถูกกล่าวเกินจริง สิ่งที่สำคัญกว่า: AI จะเร่งทั้งการฉ้อโกงและการป้องกัน คาดว่าการนำการตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI การยืนยันตัวตนทางชีวภาพ และเครือข่ายข้อมูลประจำตัวมาใช้จะเร็วขึ้นเพื่อชดเชยแรงผลักดันของการฉ้อโกง บริบทที่ขาดหายไป ได้แก่ จำนวนเงิน 1 พันล้านดอลลาร์ที่เพิ่มขึ้น และเครื่องมือบริหารความเสี่ยงที่ได้รับการปรับปรุงสามารถก้าวทันความซับซ้อนของผู้โจมตีได้หรือไม่ หากความไว้วางใจของผู้บริโภคเสื่อมโทรม ผู้ค้าอาจเผชิญกับต้นทุนและแรงเสียดทานที่สูงขึ้น มิฉะนั้น AI อาจกลายเป็นข้อกำหนดพื้นฐานในการป้องกัน
ข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุด: แม้ว่า AI จะลดอุปสรรคในการฉ้อโกงลง แต่การหลอกลวงส่วนใหญ่ก็อาศัยวิศวกรรมสังคม ดังนั้นการสูญเสียที่เพิ่มขึ้นอาจไม่มากเมื่อเทียบกับการชำระเงินทั้งหมด ความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าคือแรงกดดันจากหน่วยงานกำกับดูแลและต้นทุนในการเพิ่มเครื่องมือรักษาความปลอดภัยซึ่งอาจบีบอัดอัตรากำไรของผู้ออกบัตร/ผู้ค้า
"การเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบไม่น่าจะเป็นไปได้ เนื่องจาก Visa สามารถวางตำแหน่งเครื่องมือของตนเป็นวิธีแก้ไขที่จำเป็นได้"
Claude ชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบว่าเป็นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นหากความไว้วางใจเสื่อมโทรม แต่สิ่งนี้มองข้ามอำนาจต่อรองของ Visa: เครือข่ายการยืนยันตัวตนและการทำโทเค็นของบริษัทได้ถูกรวมเข้ากับขั้นตอนการทำงานของผู้ออกบัตรและผู้ค้าแล้ว ตัวเลข 1 พันล้านดอลลาร์อาจสะท้อนถึงการตรวจจับที่ได้รับการปรับปรุงซึ่ง Visa สร้างรายได้ ไม่ใช่การสูญเสียใหม่สุทธิ หากผู้ออกบัตรรับภาระต้นทุนที่เพิ่มขึ้นแทนผู้ค้า อัตราการแลกเปลี่ยนจะยังคงเดิมและอัตราการรับของ Visa จะไม่ได้รับแรงกดดันโดยตรง
"อำนาจต่อรองของ Visa ในขั้นตอนการยืนยันตัวตนไม่ได้ปกป้องจากการบีบอัดกำไรของผู้ออกบัตรที่เกิดจากการเรียกเก็บเงินคืนและการย้ายปริมาณธุรกรรมที่อาจเกิดขึ้นไปยังเครือข่ายที่ถูกกว่า"
Grok สันนิษฐานว่าผู้ออกบัตรจะรับภาระต้นทุนการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้น แต่นั่นเป็นเรื่องย้อนกลับ ผู้ออกบัตรได้คำนวณการฉ้อโกงไว้ในค่าธรรมเนียมของผู้ถือบัตรและการเรียกเก็บเงินคืนแล้ว หากการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI เร่งการเรียกเก็บเงินคืน อัตราการรับของ Visa จะได้รับแรงกดดันทางอ้อม: ผู้ออกบัตรจะลดโปรแกรมบัตรหรือย้ายปริมาณไปยังเครือข่ายที่มีต้นทุนต่ำกว่า ตัวเลขการตรวจจับ 1 พันล้านดอลลาร์ไม่ได้พิสูจน์ว่า Visa สร้างรายได้จากสิ่งนั้น — มันพิสูจน์ว่าปัญหามีอยู่ เราต้องการข้อมูลความเร็วในการเรียกเก็บเงินคืน ไม่ใช่แค่ปริมาณการฉ้อโกง
"แรงเสียดทานที่เพิ่มขึ้นจากการฉ้อโกงจะผลักดันผู้ค้าไปสู่ทางเลือกการชำระเงินที่ไม่ใช่บัตร ซึ่งคุกคามปริมาณธุรกรรมในระยะยาวของ Visa"
Claude และ Grok พลาดการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในความรับผิดชอบ หากวิศวกรรมสังคมที่ขับเคลื่อนด้วย AI หลีกเลี่ยงการยืนยันตัวตนในปัจจุบันได้ ปัญหาจะไม่ใช่แค่ 'ใครจะจ่าย' — แต่เป็นศักยภาพของการลดลงอย่างถาวรของอัตราการอนุมัติบัตรที่ไม่ได้ปรากฏ (CNP) เมื่อผู้ออกบัตรเข้มงวดพารามิเตอร์ความเสี่ยงเพื่อปกป้องตนเอง พวกเขาจะปฏิเสธธุรกรรมที่ถูกต้องโดยไม่ได้ตั้งใจ สร้าง 'ภาษีแรงเสียดทาน' ที่ผลักดันผู้ค้าไปสู่เครือข่ายการชำระเงินทางเลือก เช่น FedNow หรือ P2P นี่ไม่ใช่แค่เรื่องต้นทุนการฉ้อโกงเท่านั้น แต่เป็นเรื่องของประโยชน์ใช้สอยของเครือข่าย
"การเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบและการกัดกร่อนความไว้วางใจก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อคูเมืองของ Visa มากกว่าต้นทุนการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้น และต้นทุนแรงเสียดทานจะขึ้นอยู่กับความเร็ว ไม่ใช่แค่จำนวนเงินฉ้อโกง"
Gemini กรอบแนวคิด 'ภาษีแรงเสียดทาน' ของคุณนั้นน่าสนใจ แต่สันนิษฐานว่าผู้ค้าสามารถย้ายไปยัง FedNow หรือ P2P ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่มีค่าใช้จ่าย เครือข่ายบัตรยังคงฝังรากลึก ผู้ออกบัตร/ผู้ค้ามีคันโยกความเสี่ยงและผลกระทบของเครือข่ายที่แข็งแกร่ง ความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าและถูกมองข้ามคือการเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบหากความไว้วางใจพังทลาย ซึ่งอาจกัดกร่อนคูเมืองของ Visa มากกว่าต้นทุนการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้น หากการยอมรับ CNP ลดลงหรือความเร็วลดลง คุณค่าของเครือข่ายของ Visa อาจเสื่อมถอยลง
การเร่งความเร็วของการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก่อให้เกิดความเสี่ยงอย่างมากต่อความไว้วางใจของผู้บริโภค และอาจกัดกร่อนคูเมืองของ Visa ผ่านการเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบ หรือการลดลงของความเร็วในการทำธุรกรรม แม้ว่า Visa จะสามารถสร้างรายได้จากเครื่องมือการยืนยันตัวตนที่ได้รับการปรับปรุงได้ แต่แรงกดดันทางอ้อมต่ออัตราการรับและการเปลี่ยนแปลงไปสู่เครือข่ายการชำระเงินทางเลือกเป็นข้อกังวลหลัก
การสร้างรายได้จากเครื่องมือการยืนยันตัวตนที่ได้รับการปรับปรุงและชั้นการป้องกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านส่วนบริการเสริมมูลค่าเพิ่มของ Visa
การเปลี่ยนแปลงความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบและอัตราการอนุมัติบัตรที่ไม่ได้ปรากฏ (CNP) ที่อาจลดลง ซึ่งนำไปสู่ 'ภาษีแรงเสียดทาน' ที่ผลักดันผู้ค้าไปสู่เครือข่ายการชำระเงินทางเลือก