Открытые стандарты откроют следующий прорыв агентного ИИ в финтехе

Маник Суртани является главой отдела открытого программного обеспечения в Block.

Узнайте о лучших новостях и событиях в области финансовых технологий!

Подпишитесь на информационный бюллетень FinTech Weekly

Читается руководителями в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других

В 2025 году агенты ИИ изменили то, как финтехи работают внутри, автоматизируя сложные рабочие процессы и координируя инструменты с минимальным человеческим вмешательством. В 2026 году мы увидим все больше и больше таких агентских функций, предлагаемых напрямую клиентам. Но отрасль стоит перед выбором. Сегодняшняя экосистема финансовых технологий глубоко фрагментирована. Каждый процессор платежей, кредитор, банк и платформа имеют свои собственные форматы данных и API. Клиенты могут получить агентов, которые работают только в изолированных системах, или мы можем коллективно перейти к открытым стандартам, которые позволяют агентам работать в более широком спектре финансовых контекстов.

На этой неделе Block, Anthropic и OpenAI, в партнерстве с Linux Foundation, объявили о создании Фонда агентного ИИ (AAIF), объединившего взносы от их соответствующих компаний с поддержкой других лидеров в области ИИ, чтобы установить открытые стандарты для агентного ИИ. Хотя это еще в начале, это представляет собой значительный шаг к улучшению совместимости в финансовых технологиях. Если отрасль примет это направление, мы можем построить экосистему, где агенты смогут учиться на более богатых данных, получать доступ к унифицированным интерфейсам и предоставлять преимущества, которые сложатся, а не фрагментируются. Если мы этого не сделаем, мы рискуем воспроизвести ту же самую изолированную архитектуру, которая замедляла инновации на протяжении десятилетий, только с более мощной технологией.

Ограничения агентного ИИ в изоляции

Финтех исторически развивался через проприетарные стеки. Эта модель работала в прошлом, но агентный ИИ выявляет ее ограничения. Агентам нужен постоянный доступ к контексту, поверхностям действий и сигналам из множества систем.

Когда каждое учреждение структурирует транзакции, идентичности, индикаторы рисков и профили торговцев по-разному, агентный ИИ сталкивается с серьезными препятствиями. Фрагментированные данные подрывают способность агентов логически рассуждать или уверенно действовать. Трудности интеграции замедляют развертывание и увеличивают затраты на разработку. Привязка к поставщикам заставляет компании выбирать менее эффективные инструменты просто потому, что они соответствуют существующей архитектуре, или, что еще хуже, создавать свои собственные изолированные системы, что только усугубляет проблему.

Агентный ИИ достигает успеха, когда может наблюдать, принимать решения и действовать в связанных системах. Изолированные среды ослабляют все три способности.

Почему открытые стандарты меняют все

Открытые стандарты (общие схемы, определения и протоколы) делают гораздо больше, чем просто упрощают интеграцию. Они создают основу для масштабируемого и совместимого агентного поведения.

Прежде чем агенты смогут рассуждать в рамках систем или действовать от имени пользователей, эти системы должны говорить на одном языке. Рассмотрим Протокол контекста модели (MCP), открытый стандарт, который дает системам ИИ возможность взаимодействовать с реальными инструментами и данными. За всего лишь год MCP стал все более популярным в различных отраслях, включая финтех и торговлю. Block создал первую эталонную реализацию MCP с помощью goose и был ранним участником самого протокола. Stripe разработал поддержку MCP, чтобы агенты могли получать доступ к данным о платежах, создавать сессии оформления и управлять подписками. Square выпустила серверы MCP для своих API платежей, каталога и клиентов. Shopify запустила интеграции MCP для своей торговой платформы. Эти примеры иллюстрируют искренний рыночный интерес к совместимости.

С помощью совместимых протоколов агенты могут интерпретировать данные с большим контекстуальным пониманием. Фрагментация, напротив, ограничивает качество сигналов, на которые полагаются агенты.

Сравните это с открытым банкингом. Открытый банкинг потребовал многих лет для глобального прогресса (особенно в США), потому что он требовал от учреждений выполнения тяжелой работы: создания новых API, обеспечения соблюдения норм, координации с регуляторами. Прогресс зависел от давления со стороны регуляторов, и даже тогда внедрение было медленным и неравномерным. В обоих случаях клиенты выигрывают от лучшей совместимости. С агентным ИИ компании могут иметь дополнительный стимул: агенты могут помочь связать или перевести между системами, снижая затраты на интеграцию и делая открытые стандарты коммерчески привлекательными, а не только ориентированными на соблюдение норм.

Следующее поколение агентного ИИ будет состоять из специализированных агентов, которые будут сотрудничать. Один агент может преуспеть в классификации документов, другой в обнаружении мошенничества, а третий в прогнозировании денежного потока. Предсказуемые интерфейсы и общие протоколы могут помочь этим агентам открывать услуги, делегировать задачи и организовывать рабочие процессы без хрупкого пользовательского кода.

Как только агенты смогут свободно перемещаться между финансовыми платформами, реальная сила совместимости станет очевидной. В данный момент каждая финансовая услуга работает в изоляции. Ваша система расчета заработной платы не взаимодействует с вашим приложением для бизнес-банкинга. Ваш инструмент управления расходами не может координироваться с вашим бухгалтерским программным обеспечением. Ваш процессор платежей не имеет доступа к вашему прогнозированию денежного потока. С открытыми стандартами агенты могут координировать все это. Они могут автоматически сопоставлять расходы, извлекая данные из вашей корпоративной карты, сопоставляя их с счетами в вашей бухгалтерской системе и обновляя ваши бюджетные прогнозы в реальном времени. Они могут координировать время платежей на нескольких платформах, гарантируя, что вы платите поставщикам, когда денежный поток сильный, и откладываете, когда он ограничен. Они могут подключать данные андеррайтинга с одной платформы к оценке рисков на другой, чтобы вам не пришлось повторно заполнять одну и ту же информацию. Ценность заключается в соединении систем, которые изначально не были разработаны для взаимодействия.

Меньшие финтехи тоже выигрывают. Открытые стандарты уравнивают условия, позволяя новым участникам подключать своих агентов к банкам и процессорам без дорогостоящих инженерных проектов. Они могут конкурировать на основе инсайтов и опыта, а не бюджета на интеграцию.

Стройте рельсы, а не стены

Следующее десятилетие финтеха будет определяться компаниями, которые понимают, что агентный ИИ не является единым продуктом. Это платформа для рассуждений, действий и сотрудничества между системами. Платформы масштабируются только тогда, когда отрасль согласовывает рельсы, по которым они работают.

AAIF представляет собой важный первый шаг, но это только начало. Чтобы разблокировать весь потенциал агентного ИИ, финтеху нужно вовлечься. Нам нужны открытые схемы данных, специально разработанные для финансовых примитивов: торговцы, транзакции, идентичности, сигналы рисков и платежные потоки. Некоторые протоколы торговли и платежей уже существуют и будут предложены, но они все еще нуждаются в одобрении и сотрудничестве на уровне всей отрасли, чтобы стать настоящими стандартами, а не изолированными реализациями. Нам нужны общие рамки безопасности и управления, чтобы доверие могло расти наряду с инновациями. И нам нужно активное участие лидеров финтеха в отраслевых группах, которые определяют и поддерживают эти стандарты, а не просто пассивное наблюдение.

Это не означает отказ от дифференциации. Самые сильные компании будут дифференцироваться в опыте, управлении рисками и интеллекте, а не в проприетарной инфраструктуре. История интернета показывает, что сильная инфраструктура может расширить возможности, а не уменьшить их. Агентный ИИ предлагает шанс сделать это снова.

Об авторе

Маник Суртани является главой отдела открытого программного обеспечения в Block, Inc. В Block Маник ранее возглавлял инженерные группы в Square и Cash App. Прежде чем присоединиться к Block, Маник работал старшим инженером в Red Hat. Он был основателем и ведущим инженером проекта Infinispan и архитектором платформы JBoss Data Grid. У Маника есть опыт в области ИИ, распределенных и отказоустойчивых систем, а также в настройке производительности JVM. Маник является сторонником методологий разработки с открытым исходным кодом, этики и совместных процессов и участвует в открытом исходном коде с тех пор, как начал заниматься компьютерами.