Открытые стандарты откроют следующий прорыв агентного ИИ в финтехе

Маник Суртани — руководитель направления Open Source в Block.

Откройте для себя лучшие новости и события из финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

В 2025 году ИИ-агенты изменили то, как финтех-компании работают внутри: они автоматизировали сложные процессы и координировали работу между инструментами при минимальном участии человека. В 2026 году мы будем видеть всё больше таких агентских функций, предлагаемых напрямую клиентам. Но у отрасли есть выбор. Сегодня экосистема финансовых технологий сильно фрагментирована. Каждый платежный процессор, кредитор, банк и платформа имеют собственные форматы данных и API. Клиенты могут получить агентов, которые работают только в рамках изолированных систем, либо мы можем совместно двигаться к открытым стандартам, которые позволят агентам действовать в более широком спектре финансовых контекстов.

В начале этого месяца Block, Anthropic и OpenAI при партнерстве с Linux Foundation объявили о создании Agentic AI Foundation (AAIF). Инициатива объединяет вклад их соответствующих компаний, а также поддержку других лидеров в области ИИ, чтобы сформировать открытые стандарты для агентного ИИ. Хотя это пока рано, это важный шаг к улучшению совместимости в финансовых технологиях. Если отрасль поддержит это направление, мы сможем построить экосистему, в которой агенты будут учиться на более богатых данных, получать согласованные интерфейсы и приносить выгоды, которые накапливаются, а не дробят рынок. Если же нет, мы рискуем воспроизвести ту же изолированную архитектуру, которая сдерживала инновации десятилетиями — только на этот раз с более мощными технологиями.

Ограничения агентного ИИ в изолированной среде

Финтех исторически рос за счет проприетарных стеков. Этот подход работал раньше, но агентный ИИ выявляет его недостатки. Агенты нуждаются в согласованном доступе к контексту, поверхностям действий и сигналам из множества систем.

Когда каждое учреждение по-своему структурирует транзакции, идентичности, индикаторы риска и профили мерчантов, агентный ИИ сталкивается с серьезными препятствиями. Фрагментированные данные подрывают способность агентов рассуждать или предпринимать уверенные действия. Сопротивление интеграции замедляет внедрение и повышает инженерные затраты. Захват вендором вынуждает компании выбирать менее эффективные инструменты просто потому, что они подходят под существующую архитектуру, или — что еще хуже — создавать собственные изолированные контуры, что только усугубляет проблему.

Агентный ИИ достигает успеха, когда он может наблюдать, принимать решения и действовать в связке между подключенными системами. Изолированная среда ослабляет все три возможности.

Почему открытые стандарты меняют всё

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

Прежде чем агенты смогут рассуждать между системами или действовать от имени пользователей, эти системы должны «говорить на одном языке». Рассмотрим Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, который дает ИИ-системам возможность взаимодействовать с инструментами и данными из реального мира. Примерно за год MCP набирает всё более широкое внедрение в разных отраслях, включая финтех и компании в сфере коммерции. Block создала первое эталонное внедрение для MCP с goose и стала одним из ранних участников разработки самого протокола. Stripe построила поддержку MCP, чтобы агенты могли получать доступ к платежным данным, создавать сессии оформления заказа и управлять подписками. Square выпустила MCP-серверы для платежей, каталога и API клиентов. Shopify запустила интеграции MCP для своей платформы коммерции. Эти примеры показывают реальный интерес рынка к совместимости.

С совместимыми протоколами агенты могут интерпретировать данные с более глубоким контекстным пониманием. В отличие от этого, фрагментация ограничивает качество сигналов, на которые агенты полагаются.

Сравните это с открытым банкингом. Открытому банкингу потребовались годы, чтобы прогрессировать глобально (особенно в США), потому что учреждениям пришлось проделать основную «тяжелую работу»: создавать новые API, обеспечивать соответствие требованиям, координировать взаимодействие с регуляторами. Прогресс зависел от регуляторного давления, и даже тогда внедрение шло медленно и неравномерно. В обоих случаях клиенты выигрывают от лучшей совместимости. При агентном ИИ у компаний может появиться дополнительный стимул: агенты могут помогать связывать или переводить между системами, снижая нагрузку на интеграцию и делая открытые стандарты коммерчески привлекательными, а не только обусловленными требованиями комплаенса.

Следующее поколение агентного ИИ будет состоять из специализированных агентов, которые сотрудничают. Один агент может быть особенно хорош в классификации документов, другой — в выявлении мошенничества, третий — в прогнозировании денежных потоков. Предсказуемые интерфейсы и общие протоколы помогут этим агентам находить сервисы, делегировать задачи и оркестрировать процессы без хрупкого кастомного кода.

Когда агенты смогут свободно перемещаться между финансовыми платформами, истинная сила совместимости станет очевидной. Сейчас каждая финансовая услуга работает в одиночку. Ваша система зарплат не разговаривает с приложением бизнес-банкинга. Инструмент управления расходами не может координировать работу с вашим бухгалтерским ПО. Ваш платежный процессор не видит прогнозирование денежных потоков. С открытыми стандартами агенты смогут оркестрировать всё это. Они смогут автоматически сверять расходы, подтягивая данные с корпоративной карты, сопоставляя их с счетами в бухгалтерской системе и обновляя прогнозы бюджета в режиме реального времени. Они смогут координировать сроки платежей на нескольких платформах, обеспечивая оплату поставщиков, когда денежные потоки сильные, и отсрочку, когда они напряжены. Они смогут соединять андеррайтинговые данные с одной платформы с оценкой риска на другой, так что вам не придется снова и снова заполнять одну и ту же информацию. Ценность — в связывании систем, которые изначально не были спроектированы для совместной работы.

В выигрыше будут и небольшие финтехи. Открытые стандарты выравнивают условия, позволяя новым игрокам подключать своих агентов к банкам и процессорам без дорогих инженерных проектов. Они смогут конкурировать за счет инсайта и опыта, а не бюджета на интеграцию.

Стройте рельсы, а не стены

Следующее десятилетие финтеха будет определяться компаниями, которые понимают: агентный ИИ — это не единый продукт. Это платформа для рассуждений, действий и координации между системами. Платформы масштабируются только тогда, когда отрасль договаривается о «рельсах», по которым они идут.

AAIF — важный первый шаг, но это лишь начало. Чтобы раскрыть весь потенциал агентного ИИ, финтеху нужно подключаться. Нам нужны открытые схемы данных, специально разработанные для финансовых «первичных сущностей»: мерчанты, транзакции, идентичности, сигналы риска и платежные потоки. Некоторые протоколы коммерции и платежей уже существуют, и предлагаются новые, но чтобы они стали настоящими стандартами, а не изолированными внедрениями, им нужно всеотраслевое согласие и сотрудничество. Нам нужны общие рамки безопасности и управления, чтобы доверие масштабировалось вместе 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 отличаться по опыту, управлению рисками и интеллекту, а не по проприетарной «водопроводной» начинке. История интернета показывает, что сильная инфраструктура расширяет возможности, а не сужает их. Агентный ИИ дает шанс сделать то же самое.

О авторе

Маник Суртани — руководитель направления Open Source в Block, Inc. В Block Маник ранее руководил инженерными командами в Square и Cash App. Прежде чем присоединиться к Block, Маник был штатным инженером в Red Hat. Он основал и возглавлял проект Infinispan, а также был архитектором платформы в JBoss Data Grid. У Маника есть опыт в ИИ, распределенных и отказоустойчивых системах, а также в настройке производительности JVM. Маник — сильный сторонник методологий разработки с открытым исходным кодом, его принципов и совместных процессов; он вовлечен в open source с первых шагов в вычисления.