Открытые стандарты откроют следующий прорыв агентного ИИ в финтехе

Маник Суртани — руководитель отдела открытого программного обеспечения в Block.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

В 2025 году агенты ИИ преобразили внутреннюю работу финтех-компаний, автоматизируя сложные рабочие процессы и координируя действия через инструменты с минимальным участием человека. В 2026 году мы увидим всё больше таких агентных функций, предлагаемых напрямую клиентам. Но индустрия стоит перед выбором. Современная экосистема финансовых технологий глубоко фрагментирована. Каждый платежный процессор, кредитор, банк и платформа используют свои собственные форматы данных и API. Клиенты могут либо получать агентов, работающих только внутри изолированных систем, либо коллективно двигаться к открытым стандартам, позволяющим агентам функционировать в более широком финансовом контексте.

Ранее в этом месяце Block, Anthropic и OpenAI в партнерстве с Linux Foundation объявили о создании Агентного AI-фонда (AAIF), объединяющего вклад их компаний и поддержку других лидеров AI для установления открытых стандартов для агентного AI. Хотя это только начало, это значимый шаг к улучшению совместимости в области финансовых технологий. Если индустрия примет это направление, мы сможем построить экосистему, в которой агенты смогут учиться на более богатых данных, получать доступ к унифицированным интерфейсам и приносить преимущества, которые будут накапливаться, а не распадаться. Иначе мы рискуем повторить ту же изолированную архитектуру, которая тормозила инновации десятилетиями, только с более мощными технологиями.

Ограничения агентного AI в изолированной среде

Финтех исторически развивался за счет проприетарных стеков. Эта модель работала раньше, но агентный AI выявляет её ограничения. Агенты нуждаются в постоянном доступе к контексту, точкам действия и сигналам из нескольких систем.

Когда каждое учреждение структурирует транзакции, идентификаторы, показатели риска и профили продавцов по-разному, агентный AI сталкивается с серьезными препятствиями. Фрагментированные данные подрывают способность агентов рассуждать или уверенно действовать. Трудности интеграции замедляют внедрение и увеличивают инженерные затраты. Зависимость от поставщиков заставляет компании выбирать менее эффективные инструменты просто потому, что они подходят под существующую архитектуру, или, что еще хуже, создавать свои собственные изолированные системы, что только усугубляет проблему.

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

Почему открытые стандарты меняют всё

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 о системах или действовать от имени пользователей, эти системы должны говорить на одном языке. Рассмотрим протокол Model Context Protocol (MCP), открытый стандарт, который дает системам ИИ возможность взаимодействовать с реальными инструментами и данными. За примерно год MCP получил растущее распространение в различных отраслях, включая финтех и торговлю. Block создала первую эталонную реализацию MCP с goose и стала одним из первых участников протокола. Stripe внедрила поддержку MCP, чтобы агенты могли получать доступ к платежным данным, создавать сессии оформления заказа и управлять подписками. Square выпустила MCP-серверы для своих API платежей, каталога и клиентов. Shopify запустила интеграции MCP для своей торговой платформы. Эти примеры демонстрируют реальный интерес рынка к совместимости.

Благодаря совместимым протоколам агенты могут интерпретировать данные с большим контекстуальным пониманием. В отличие от этого, фрагментация ограничивает качество сигналов, на которых основываются агенты.

Это контрастирует с открытым банкингом. Открытый банкинг развивался годами по всему миру (особенно в США), потому что требовал от учреждений выполнения сложной работы: создания новых API, обеспечения соответствия требованиям, координации с регуляторами. Прогресс зависел от регулятивного давления, и даже тогда внедрение шло медленно и неравномерно. В обоих случаях клиенты выигрывают от лучшей совместимости. С агентным AI у компаний появляется дополнительный стимул: агенты могут помогать в мостах или переводах между системами, снижая затраты на интеграцию и делая открытые стандарты коммерчески привлекательными, а не только соответствующими требованиям.

Следующее поколение агентного AI будет состоять из специализированных агентов, которые сотрудничают. Один агент может отлично классифицировать документы, другой — обнаруживать мошенничество, третий — прогнозировать денежные потоки. Предсказуемые интерфейсы и общие протоколы помогут этим агентам находить сервисы, делегировать задачи и управлять рабочими процессами без хрупкого пользовательского кода.

Когда агенты смогут свободно перемещаться по финансовым платформам, становится очевидна настоящая сила совместимости. Сейчас каждый финансовый сервис работает изолированно. Ваша система расчетов зарплаты не связана с вашим бизнес-банковским приложением. Ваша система управления расходами не взаимодействует с бухгалтерским программным обеспечением. Ваш платежный процессор не имеет видимости в прогнозировании денежных потоков. Благодаря открытым стандартам агенты смогут управлять всеми этими аспектами. Они смогут автоматически сверять расходы, вытягивая данные с корпоративной карты, сопоставляя их с счетами в бухгалтерской системе и обновляя бюджеты в реальном времени. Они смогут координировать сроки платежей по нескольким платформам, чтобы платить поставщикам, когда денежные потоки сильны, и откладывать, когда они ограничены. Они смогут связывать данные о кредитовании с оценкой риска на другой платформе, чтобы не заполнять одну и ту же информацию повторно. Ценность заключается в соединении систем, которые изначально не предназначались для взаимодействия.

Маленькие финтех-компании тоже выигрывают. Открытые стандарты выравнивают условия, позволяя новым участникам подключать своих агентов к банкам и процессорам без дорогих инженерных проектов. Они могут конкурировать по качеству аналитики и опыту, а не по бюджету на интеграцию.

Стройте рельсы, а не стены

Следующее десятилетие финтеха будет определяться компаниями, которые понимают, что агентный AI — это не один продукт. Это платформа для рассуждений, действий и сотрудничества между системами. Платформы растут только тогда, когда индустрия согласна на общие рельсы.

AAIF — важный первый шаг, но это только начало. Чтобы раскрыть весь потенциал агентного AI, финтеху нужно активно участвовать. Нам нужны открытые схемы данных, специально разработанные для финансовых примитивов: продавцов, транзакций, идентификаторов, сигналов риска и платежных потоков. Некоторые протоколы торговли и платежей уже существуют, и разрабатываются новые, но им еще необходима поддержка всей индустрии и совместное развитие, чтобы стать настоящими стандартами, а не изолированными реализациями. Нам нужны общие рамки безопасности и управления, чтобы доверие могло расти вместе с инновациями. И нам нужны активные участники из финтеха в отраслевых группах, которые определяют и поддерживают эти стандарты, а не только пассивное наблюдение.

Это не означает отказ от дифференциации. Самые сильные компании будут выделяться опытом, управлением рисками и интеллектом, а не проприетарной инфраструктурой. История интернета показывает, что сильная инфраструктура расширяет возможности, а не сокращает их. Агентный AI дает шанс сделать это снова.

Об авторе

Маник Суртани — руководитель отдела открытого программного обеспечения в Block, Inc. В Block Маник ранее руководил инженерными командами в Square и Cash App. До присоединения к Block Маник был ведущим инженером в Red Hat. Он основал и руководил проектом Infinispan и был архитектором платформы JBoss Data Grid. Маник имеет опыт в области AI, распределенных и отказоустойчивых систем, а также оптимизации производительности JVM. Маник активно поддерживает методологии открытого программного обеспечения, этику и коллаборативные процессы, и занимается открытым исходным кодом с первых шагов в области вычислений.