Seguramente has tenido experiencias como estas: devolver productos en plataformas de comercio electrónico siguiendo un proceso, discutir con el banco por una tarjeta de crédito robada, pelear con el servicio al cliente por una entrega en la dirección equivocada. Estas situaciones tienen un punto en común: son lentas y complicadas, y al final no sabes si la respuesta viene de un nuevo empleado o de un robot AI.

¿Cómo se manejan las disputas de pago tradicionales? El proceso es fijo: tú presentas pruebas, ellos revisan manualmente, negocian varias partes, y finalmente el departamento de arbitraje toma una decisión. Lo más rápido puede ser en unos días, lo más lento en meses. Cada paso requiere participación humana, los costos son altísimos y la eficiencia es lamentable. Además, las plataformas centralizadas tienen la última palabra en la interpretación, y los usuarios prácticamente no tienen voz.

El pago con blockchain originalmente buscaba resolver este problema: transacciones completamente transparentes, datos inalterables, en teoría las disputas deberían reducirse significativamente. Pero, ¿qué pasa en la práctica? Cuando hay errores en pagos en la cadena (como enviar a la dirección equivocada o ser víctima de phishing), la situación puede ser aún más desesperante que en los métodos tradicionales. No hay línea de atención al cliente, ni instituciones de arbitraje; el código se ejecuta y termina, frío y sin espacio para maniobras.

Vanar Chain quiere encontrar una solución a esta situación difícil. Pero no piensan en crear un "Comité de Arbitraje en la cadena", sino en una idea más audaz: hacer que la IA sea el "árbitro incorporado" en los contratos de pago, que identifique riesgos antes de que ocurran disputas y que tome decisiones automáticas en cuanto surja un problema.

Hablemos primero del nudo muerto en las disputas de pago tradicionales.

¿En qué se basan redes de pago tradicionales como Visa o PayPal para resolver disputas? En un sistema centralizado de reglas y revisión manual. El sistema realiza una preselección usando reglas predefinidas, por ejemplo, evaluando el monto de la transacción, la ubicación, o anomalías en la cuenta.