Standar Terbuka akan Membuka Terobosan Berikutnya bagi AI Agentik di Fintech

Manik Surtani adalah Kepala Open Source di Block.

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan buletin FinTech Weekly

Dibaca oleh eksekutif di JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna, dan lainnya

Pada tahun 2025, agen AI mengubah cara fintech beroperasi secara internal, mengotomatiskan alur kerja yang kompleks dan berkoordinasi lintas alat dengan arahan manusia yang minimal. Pada tahun 2026, kita akan melihat semakin banyak fitur agen ini ditawarkan langsung kepada pelanggan. Namun industri ini dihadapkan pada sebuah pilihan. Ekosistem teknologi keuangan saat ini sangat terfragmentasi. Setiap pemroses pembayaran, pemberi pinjaman, bank, dan platform memiliki format data dan API-nya sendiri. Pelanggan bisa mendapatkan agen yang hanya bekerja dalam sistem yang terisolasi, atau kita secara kolektif bergerak menuju standar terbuka yang memungkinkan agen beroperasi di berbagai konteks keuangan yang lebih luas.

Awal bulan ini, Block, Anthropic, dan OpenAI, bermitra dengan Linux Foundation, mengumumkan pembentukan Agentic AI Foundation (AAIF), yang menggabungkan kontribusi dari masing-masing perusahaan mereka, dengan dukungan dari para pemimpin AI lainnya, untuk menetapkan standar terbuka bagi AI agen. Meskipun masih awal, ini merupakan langkah berarti menuju peningkatan interoperabilitas dalam teknologi keuangan. Jika industri ini merangkul arah ini, kita dapat membangun ekosistem di mana agen dapat belajar dari data yang lebih kaya, mengakses antarmuka yang selaras, dan memberikan manfaat yang terus bertambah daripada terfragmentasi. Jika tidak, kita berisiko menciptakan kembali arsitektur silo yang sama yang telah memperlambat inovasi selama puluhan tahun, hanya saja kali ini dengan teknologi yang lebih kuat.

Keterbatasan AI Agen dalam Silo

Fintech secara historis tumbuh melalui tumpukan kepemilikan (proprietary stacks). Model itu berhasil di masa lalu, tetapi AI agen mengungkapkan keterbatasannya. Agen membutuhkan akses yang konsisten ke konteks, permukaan tindakan, dan sinyal dari berbagai sistem.

Ketika setiap lembaga menyusun transaksi, identitas, indikator risiko, dan profil pedagang secara berbeda, AI agen menghadapi hambatan serius. Data yang terfragmentasi melemahkan kemampuan agen untuk bernalar atau mengambil tindakan yang percaya diri. Gesekan integrasi memperlambat penerapan dan meningkatkan biaya rekayasa. Penguncian vendor memaksa perusahaan untuk memilih alat yang kurang efektif hanya karena sesuai dengan arsitektur yang ada, atau lebih buruk lagi, menciptakan silo mereka sendiri yang justru memperparah masalah.

AI agen berhasil ketika ia dapat mengamati, memutuskan, dan bertindak di seluruh sistem yang terhubung. Lingkungan silo melemahkan ketiga kemampuan tersebut.

Mengapa Standar Terbuka Mengubah Segalanya

Standar terbuka (skema, definisi, dan protokol bersama) melakukan lebih dari sekadar menyederhanakan integrasi. Mereka menciptakan fondasi untuk perilaku agen yang dapat diskalakan dan saling beroperasi.

Sebelum agen dapat bernalar lintas sistem atau bertindak atas nama pengguna, sistem tersebut harus berbicara dalam bahasa yang sama. Pertimbangkan Model Context Protocol (MCP), sebuah standar terbuka yang memberikan kemampuan pada sistem AI untuk berinteraksi dengan alat dan data di dunia nyata. Dalam waktu sekitar satu tahun, MCP telah mengalami adopsi yang meningkat di berbagai industri, termasuk perusahaan fintech dan perdagangan. Block membangun implementasi referensi pertama untuk MCP dengan goose dan merupakan kontributor awal protokol itu sendiri. Stripe membangun dukungan MCP untuk memungkinkan agen mengakses data pembayaran, membuat sesi checkout, dan mengelola langganan. Square merilis server MCP untuk API pembayaran, katalog, dan pelanggannya. Shopify meluncurkan integrasi MCP untuk platform perdagangannya. Contoh-contoh ini menggambarkan minat pasar yang asli terhadap interoperabilitas.

Dengan protokol yang dapat saling beroperasi, agen dapat menafsirkan data dengan pemahaman kontekstual yang lebih baik. Fragmentasi, sebaliknya, membatasi kualitas sinyal yang menjadi sandaran agen.

Kontraskan ini dengan perbankan terbuka. Perbankan terbuka membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk berkembang secara global (terutama di AS) karena membutuhkan institusi untuk melakukan pekerjaan berat: membangun API baru, memastikan kepatuhan, berkoordinasi lintas regulator. Kemajuan bergantung pada tekanan regulasi, dan meskipun demikian, adopsi berjalan lambat dan tidak merata. Dalam kedua kasus, pelanggan mendapat manfaat dari interoperabilitas yang lebih baik. Dengan AI agen, perusahaan mungkin memiliki insentif tambahan: agen dapat membantu menjembatani atau menerjemahkan antar sistem, mengurangi beban integrasi dan membuat standar terbuka menjadi menarik secara komersial, bukan semata-mata didorong kepatuhan.

Generasi berikutnya dari AI agen akan terdiri dari agen-agen khusus yang berkolaborasi. Satu agen mungkin unggul dalam klasifikasi dokumen, yang lain dalam deteksi penipuan, yang lain dalam peramalan arus kas. Antarmuka yang dapat diprediksi dan protokol bersama dapat membantu agen-agen ini menemukan layanan, mendelegasikan tugas, dan mengatur alur kerja tanpa kode khusus yang rapuh.

Setelah agen dapat bergerak lancar melintasi platform keuangan, kekuatan nyata interoperabilitas menjadi jelas. Saat ini, setiap layanan keuangan beroperasi secara terisolasi. Sistem penggajian Anda tidak berbicara dengan aplikasi perbankan bisnis Anda. Alat manajemen pengeluaran Anda tidak dapat berkoordinasi dengan perangkat lunak akuntansi Anda. Pemroses pembayaran Anda tidak memiliki visibilitas ke dalam peramalan arus kas Anda. Dengan standar terbuka, agen dapat mengatur semua ini. Mereka dapat merekonsiliasi pengeluaran secara otomatis dengan menarik data dari kartu korporat Anda, mencocokkannya dengan faktur dalam sistem akuntansi Anda, dan memperbarui perkiraan anggaran Anda secara real-time. Mereka dapat mengoordinasikan waktu pembayaran di berbagai platform, memastikan Anda membayar pemasok saat arus kas kuat dan menunda saat ketat. Mereka dapat menghubungkan data penjaminan dari satu platform ke penilaian risiko di platform lain, sehingga Anda tidak perlu mengisi informasi yang sama berulang kali. Nilainya terletak pada menghubungkan sistem yang awalnya tidak dirancang untuk saling beroperasi.

Fintech yang lebih kecil juga mendapat manfaat. Standar terbuka menyetarakan lapangan bermain dengan memungkinkan pendatang baru menghubungkan agen mereka ke bank dan pemroses tanpa proyek rekayasa yang mahal. Mereka dapat bersaing dalam wawasan dan pengalaman, bukan dalam anggaran integrasi.

Bangun Rel, Bukan Dinding

Dekade berikutnya dari fintech akan ditentukan oleh perusahaan yang memahami bahwa AI agen bukanlah produk tunggal. Ini adalah platform untuk bernalar, bertindak, dan berkolaborasi lintas sistem. Platform hanya dapat diskalakan ketika industri menyetujui rel tempat mereka berjalan.

AAIF mewakili langkah pertama yang penting, tetapi ini baru permulaan. Untuk membuka potensi penuh AI agen, fintech perlu terlibat. Kita membutuhkan skema data terbuka yang dirancang khusus untuk primitif keuangan: pedagang, transaksi, identitas, sinyal risiko, dan aliran pembayaran. Beberapa protokol perdagangan dan pembayaran sudah ada dan lebih banyak lagi sedang diusulkan, tetapi masih membutuhkan dukungan dan kolaborasi di seluruh industri untuk menjadi standar sejati, bukan implementasi terisolasi. Kita membutuhkan kerangka kerja keselamatan dan tata kelola bersama sehingga kepercayaan dapat berkembang seiring dengan inovasi. Dan kita membutuhkan partisipasi aktif dari para pemimpin fintech dalam kelompok industri yang mendefinisikan dan memelihara standar-standar ini, bukan sekadar observasi pasif.

Ini tidak berarti menyerah pada diferensiasi. Perusahaan terkuat akan membedakan diri dalam pengalaman, manajemen risiko, dan kecerdasan, bukan dalam pipa kepemilikan.  Sejarah internet menunjukkan bahwa infrastruktur yang kuat dapat memperluas peluang, bukan menguranginya. AI agen menawarkan kesempatan untuk melakukannya lagi.

Tentang penulis

Manik Surtani adalah Kepala Open Source di Block, Inc. Di Block, Manik sebelumnya memimpin tim rekayasa di Square dan Cash App. Sebelum bergabung dengan Block, Manik adalah Insinyur Staf di Red Hat. Ia adalah pendiri dan insinyur utama proyek Infinispan dan arsitek platform pada JBoss Data Grid. Manik memiliki latar belakang di bidang AI, sistem terdistribusi dan toleran kesalahan, serta penyetelan kinerja JVM. Manik adalah pendukung kuat metodologi pengembangan open source, etos, dan proses kolaboratif, dan telah terlibat dalam open source sejak perintisan pertamanya dalam komputasi.