Mercury bu hafta, yapay zeka ajanlarına şirketlerin yeni işe başlayan çalışanlarına rutin olarak verdiği bir şeyi verdi: Kendi şirket kredi kartları. Bu ayrıcalığı bir insana değil de bir yapay zeka ajanına sunmak sektörde bir ilk. Ajan kartları, yapay zekayı tıpkı yeni işe giren bir çalışan gibi ele alıyor; ekibindeki hiçbir insandan bağımsız olarak kendi ödeme kimliği, kendi harcama limitleri ve kendi denetim izi bulunuyor.
Mercury Spend platformu, işletmelerin "Ajan Kartları" çıkarmasına olanak tanıyor. Bu sanal kartlar bir insan tarafından oluşturuluyor ancak yapay zeka ajanı tarafından, her işlem için birinin onay vermesine gerek kalmadan alışverişleri baştan sona otonom bir şekilde tamamlamak için kullanılabiliyor. Şirket; bütçeyi, uygun satıcıları ve harcama kategorilerini kontrol ediyor. Bu kuralların dışına çıkan işlemler otomatik olarak reddediliyor ve ajan kendi limitini artıramıyor.
Mercury Kurucu Ortağı ve CEO'su Immad Akhund, Fast Company'ye verdiği demeçte, "İnsanlar zaten sanal kartlarımızı manuel olarak ajanlara veriyordu" dedi. Yeni ürünün, ajan harcamalarını denetleme imkanı da dahil olmak üzere bu süreci daha iyi kontrollerle genişlettiğini belirten Akhund, Mercury platformunu 300 binden fazla girişimcinin kullandığını ve bunun yıllık 650 milyon dolardan fazla gelir ürettiğini sözlerine ekledi.
Ramp, Aynı Fikri Farklı Bir Yaklaşımla Geliştiriyor
Mercury bu alanda yalnız değil. PYMNTS'nin haberine göre Ramp, Visa ortaklığı aracılığıyla, harici yapay zeka ajanlarının bir şirketin belirlediği politika sınırları içinde kullanabileceği kapsamlı sanal kartlar çıkarıyor. Ramp ayrıca, Temmuz ayında şirketlerin yapay zeka aboneliklerine ve API kullanımına ne kadar harcadığını takip etmek için Yapay Zeka Token Harcama Yönetimi'ni piyasaya sürdü. Bu durum, ajanların yaptığı satın alımlardan farklı bir sorunu çözüyor; çünkü yapay zeka satıcılarına yapılan harcamalar, bir ajanın kendi işlemleri üzerinden değil, abonelik ve kullanım ücretleri üzerinden akıyor.
PYMNTS'nin aktardığı bir American Express Trendex anketine göre, işletmelerin yarısından fazlası, yani %52'si, harcama süreçlerinin bir kısmını yönetmek için zaten yapay zeka kullanıyor. Bu kullanım en çok dolandırıcılık tespiti ve fiş yakalama işlemlerinde görülüyor. İşletmelerin %40'lık bir kısmı ise bunu yapmayı planlıyor.
Bu arka plan, özel bir ajan kartını mantıklı bir sonraki adım haline getiriyor. Şirketler zaten yapay zekanın harcamalara müdahil olmasına alışkın durumda. Bir ajana kendi kartını vermek, bu yetkiyi harcamaları olduktan sonra izlemekten, gerçek zamanlı olarak yetkilendirmeye taşıyor.
Kurumsal Kart Programlarında Artık İki Tür Kart Sahibi Var
İnsan bir kart sahibiyle konuşulabilir veya bir ödemenin neden olağandışı göründüğü sorulabilir. Bir ajan kart sahibinin ise ya limitleri dahilinde bir satın almayı tamamlama yetkisi vardır ya da yoktur; bu kural satış noktasında otomatik olarak uygulanır. Mercury’nin tasarımı da bunu yansıtıyor: Ajan Kartını bir insan oluşturmak zorunda ve ajan kendi limitini aşamaz veya artıramaz. Bu durum, bir insan çalışana kıyasla daha dar bir otonomi anlamına geliyor; çünkü bir insan istisna talep edebilirken, bir ajanın kartı işlemi basitçe reddediyor.
Asıl pratik test, rutin ve düşük tutarlı ajan satın alımlarının, finans ekiplerinin her biri için yeni onay iş akışları oluşturmasına gerek kalmadan mevcut kart altyapısından geçip geçemeyeceği. Ramp'ın kendi verileri bu soruya erken bir yanıt veriyor: 50 bin işletme arasında, harcama yönetimi için ajan kullanan şirketlerde, Politika Ajanı her işlemi %99 doğrulukla taradığı ve satış noktasında politika dışı satın alımları reddettiği için iki yıl içinde politika dışı harcama olayları %62, politika uyarı oranları ise %60 oranında düştü.
Ajan kartları erken benimseyenlerin ötesine geçerek yaygınlaşırsa ve bu eğilim devam ederse, harcama yönetimi platformları sadece tek bir tür kart sahibi için kurulmuş bir sisteme ikinci bir kart sahibi kategorisi eklemiş olacak. Yapay zeka ajanları, bir insan çalışanın işlem kayıtlarından biçim olarak farksız kayıtlar üretecek; tek fark, bunu çok daha hızlı ve hiçbir manuel inceleme sürecinin başa çıkamayacağı bir hacimde yapmaları olacak.
