Відкриті стандарти відкриють наступний прорив агентного ШІ у фінтеху

Манік Суртані — керівник відділу відкритого програмного забезпечення в Block.

Дізнайтеся про найважливіші новини та події у фінтеху!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

У 2025 році AI-агенти змінили внутрішню роботу фінтех-компаній, автоматизуючи складні робочі процеси та координуючи дії між інструментами з мінімальним людським втручанням. У 2026 році ми побачимо все більше таких агентських функцій, доступних безпосередньо клієнтам. Але галузь стоїть перед вибором. Сьогодні екосистема фінансових технологій глибоко фрагментована. Кожен платіжний процесор, кредитор, банк і платформа мають свої формати даних та API. Клієнти можуть отримати агентів, які працюють лише в ізольованих системах, або ж ми можемо спільно рухатися до відкритих стандартів, що дозволять агентам діяти у ширшому фінансовому контексті.

На початку цього місяця Block, Anthropic та OpenAI у партнерстві з Linux Foundation оголосили про створення Агентної AI-Фундації (AAIF), яка об’єднує внески їхніх компаній за підтримки інших лідерів AI для встановлення відкритих стандартів для агентної AI. Хоча це ще на ранніх стадіях, це важливий крок до покращення взаoperableності у фінансових технологіях. Якщо галузь підтримує цей напрямок, ми зможемо створити екосистему, де агенти зможуть навчатися на багатших даних, отримувати доступ до уніфікованих інтерфейсів і приносити користь, що зростає, а не розпорошується. Інакше ми ризикуємо повторити стару ізольовану архітектуру, яка гальмувала інновації десятиліттями, але вже з більш потужними технологіями.

Обмеження агентної AI у ізоляції

Фінтех історично розвивався через власні технологічні стеки. Ця модель працювала раніше, але агентна AI виявляє її обмеження. Агенти потребують постійного доступу до контексту, точок дії та сигналів із кількох систем.

Коли кожна установа структурує транзакції, ідентифікатори, індикатори ризику та профілі продавців по-різному, агентна AI стикається з серйозними перешкодами. Фрагментовані дані підривають здатність агентів аналізувати або діяти впевнено. Впровадження ускладнює процес і збільшує витрати на розробку. Залежність від постачальників змушує компанії обирати менш ефективні інструменти просто тому, що вони підходять під існуючу архітектуру, або ще гірше — створювати власні ізоляційні системи, що лише поглиблює проблему.

Агенти успішні, коли можуть спостерігати, приймати рішення та діяти у зв’язаних системах. Ізольовані середовища послаблюють усі три можливості.

Чому відкриті стандарти змінюють усе

Відкриті стандарти (спільні схеми, визначення та протоколи) роблять набагато більше, ніж просто спрощують інтеграцію. Вони закладають основу для масштабованої та взаoperableної агентної поведінки.

Перш ніж агенти зможуть аналізувати системи або діяти від імені користувачів, ці системи мають говорити однією мовою. Розглянемо Model Context Protocol (MCP) — відкритий стандарт, який дає AI-системам можливість взаємодіяти з реальними інструментами та даними. За приблизно рік MCP здобув широку популярність у різних галузях, включаючи фінтех і комерцію. Block створив першу референсну реалізацію MCP за допомогою goose і був одним із перших учасників у розробці цього протоколу. Stripe додав підтримку MCP для доступу до платіжних даних, створення чек-аут-сесій і управління підписками. Square випустила MCP-сервери для своїх API платежів, каталогу та клієнтів. Shopify запустила інтеграції MCP для своєї платформи комерції. Ці приклади демонструють реальний інтерес ринку до взаoperableності.

Зі стандартами, що взаємодіють, агенти можуть інтерпретувати дані з більшим контекстуальним розумінням. Фрагментація, навпаки, обмежує якість сигналів, на яких базуються агенти.

Порівняймо це з відкритим банкінгом. Відкритий банкінг розвивався роками по всьому світу (особливо в США), оскільки вимагав від установ виконання складної роботи: створення нових API, забезпечення відповідності, координації з регуляторами. Прогрес залежав від регуляторного тиску, і навіть тоді впровадження було повільним і нерівномірним. У обох випадках клієнти отримують вигоду від кращої взаoperableності. З агентною AI компанії можуть мати додатковий стимул: агенти допомагають з’єднувати або перекладати між системами, знижуючи навантаження на інтеграцію і роблячи відкриті стандарти комерційно привабливими, а не лише з точки зору відповідності.

Наступне покоління агентної AI складатиметься з спеціалізованих агентів, що співпрацюють. Один агент може бути експертом у класифікації документів, інший — у виявленні шахрайства, третій — у прогнозуванні грошового потоку. Передбачувані інтерфейси та спільні протоколи допоможуть цим агентам знаходити сервіси, делегувати завдання та координувати робочі процеси без крихких кастомних рішень.

Якщо агенти зможуть легко пересуватися між фінансовими платформами, справжня сила взаoperableності стане очевидною. Зараз кожна фінансова послуга працює ізольовано. Ваша система зарплат не спілкується з бізнес-банкінгом. Ваш інструмент управління витратами не координує з бухгалтерським софтом. Ваш платіжний процесор не має уявлення про ваш прогноз грошового потоку. За допомогою відкритих стандартів агенти зможуть керувати цим усім. Вони автоматично зможуть узгоджувати витрати, витягуючи дані з корпоративної картки, співставляючи їх з рахунками у бухгалтерії та оновлюючи бюджети в реальному часі. Вони зможуть координувати час платежів між платформами, щоб платити постачальникам, коли грошовий потік сильний, і відкладати — коли він обмежений. Вони зможуть з’єднувати дані підписки з ризик-оцінками, щоб уникнути повторного заповнення одних й тих самих форм. Вартість у тому, щоб з’єднати системи, які спочатку не були розроблені для взаoperable.

Малі фінтех-компанії також виграють. Відкриті стандарти вирівнюють гру, дозволяючи новим гравцям підключати своїх агентів до банків і процесорів без дорогих інженерних проектів. Вони зможуть конкурувати за інсайти та досвід, а не за бюджет інтеграції.

Будуйте рейки, а не стіни

Наступне десятиліття фінтеху визначатимуть компанії, які розуміють, що агентна AI — це не один продукт. Це платформа для аналізу, дії та співпраці між системами. Платформи зможуть масштабуватися лише тоді, коли галузь погодиться на спільні основи.

AAIF — важливий перший крок, але лише початок. Щоб розкрити повний потенціал агентної AI, фінтеху потрібно активно долучатися. Нам потрібні відкриті схеми даних, спеціально розроблені для фінансових примітивів: продавців, транзакцій, ідентифікаторів, сигналів ризику та платіжних потоків. Деякі протоколи вже існують, і пропонуються нові, але їм ще потрібна широка підтримка галузі та співпраця, щоб стати справжніми стандартами, а не ізольованими реалізаціями. Потрібні спільні рамки безпеки та управління, щоб довіра могла масштабуватися разом із інноваціями. І потрібно активне залучення лідерів фінтеху у галузеві групи, що визначають і підтримують ці стандарти, а не пасивне спостереження.

Це не означає відмову від диференціації. Найсильніші компанії відрізнятимуться досвідом, управлінням ризиками та інтелектом, а не власною інфраструктурою. Історія Інтернету показує, що міцна інфраструктура може розширювати можливості, а не зменшувати їх. Агентна AI дає шанс зробити це знову.

Про автора

Манік Суртані — керівник відділу відкритого програмного забезпечення в Block, Inc. У Block Манік раніше керував інженерними командами в Square і Cash App. Перед приєднанням до Block він був головним інженером у Red Hat. Він заснував і був провідним інженером проекту Infinispan та архітектором платформи JBoss Data Grid. Манік має досвід у AI, розподілених і відмовостійких системах, а також у налаштуванні продуктивності JVM. Він активно підтримує методології відкритого коду, етику та колаборативні процеси і з перших кроків у сфері обчислень займається відкритим програмним забезпеченням.