Відкриті стандарти відкриють наступний прорив агентного ШІ у фінтеху

Манік Суртані є керівником відкритого програмного забезпечення в Block.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінансових технологіях!

Підпишіться на розсилку FinTech Weekly

Читається керівниками в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших

У 2025 році AI-агенти перетворили спосіб, яким фінансові технології працюють внутрішньо, автоматизуючи складні робочі процеси та координуючи взаємодію між інструментами з мінімальним людським керуванням. У 2026 році ми побачимо все більше таких агентних функцій, що пропонуються безпосередньо клієнтам. Але галузь стоїть перед вибором. Сьогоднішня екосистема фінансових технологій є глибоко фрагментованою. Кожен процесор платежів, кредитор, банк і платформа мають свої власні формати даних та API. Клієнти можуть отримати агентів, які працюють лише в ізольованих системах, або ми можемо колективно перейти до відкритих стандартів, які дозволяють агентам працювати в більш широкому наборі фінансових контекстів.

На початку цього місяця Block, Anthropic і OpenAI, у партнерстві з Linux Foundation, оголосили про створення Agentic AI Foundation (AAIF), об’єднавши внески з їхніх компаній за підтримки інших лідерів AI, щоб встановити відкриті стандарти для агентного AI. Хоча це ще на початковому етапі, це представляє собою значний крок до покращення взаємодії у фінансових технологіях. Якщо галузь прийме цей напрямок, ми зможемо побудувати екосистему, в якій агенти можуть навчатися з багатших даних, отримувати доступ до узгоджених інтерфейсів і надавати переваги, які наростають, а не фрагментуються. Якщо ні, ми ризикуємо відтворити ту ж саму ізольовану архітектуру, яка сповільнювала інновації протягом десятиліть, тільки тепер з більш потужними технологіями.

Обмеження агентного AI в ізоляції

Фінансові технології історично розвивалися через власницькі стеки. Ця модель працювала в минулому, але агентний AI виявляє її обмеження. Агенти потребують постійного доступу до контексту, поверхонь дій та сигналів з кількох систем.

Коли кожна установа структурює транзакції, ідентичності, ризикові індикатори та профілі торговців по-різному, агентний AI стикається з серйозними перешкодами. Фрагментовані дані підривають здатність агентів міркувати або діяти з упевненістю. Інтеграційне тертя сповільнює впровадження та збільшує витрати на інженерію. Заключення з постачальниками змушує компанії обирати менш ефективні інструменти просто тому, що вони відповідають існуючій архітектурі, або, ще гірше, створювати свої власні ізоляції, що лише ускладнює проблему.

Агентний AI досягає успіху, коли може спостерігати, вирішувати і діяти через пов’язані системи. Ізольовані середовища послаблюють всі три можливості.

Чому відкриті стандарти змінюють усе

Відкриті стандарти (загальні схеми, визначення та протоколи) роблять набагато більше, ніж просто спрощують інтеграцію. Вони створюють основу для масштабованої та взаємодіючої агентної поведінки.

Перш ніж агенти зможуть міркувати через системи або діяти від імені користувачів, ці системи повинні говорити однією мовою. Розгляньте Протокол Модельного Контексту (MCP), відкритий стандарт, який надає AI-системам можливість взаємодіяти з реальними інструментами та даними. Лише за рік MCP спостерігає за зростаючим прийняттям у різних галузях, включаючи фінансові технології та компанії з торгівлі. Block створив першу еталонну реалізацію для MCP з використанням goose і був одним з перших учасників протоколу. Stripe реалізував підтримку MCP, щоб дати агентам доступ до даних про платежі, створювати сесії оформлення замовлень і керувати підписками. Square випустила сервери MCP для своїх API з платежів, каталогу та клієнтів. Shopify запустив інтеграції MCP для своєї платформи торгівлі. Ці приклади ілюструють справжній інтерес ринку до взаємодії.

Завдяки взаємодіючим протоколам агенти можуть інтерпретувати дані з більшим контекстуальним розумінням. Фрагментація, навпаки, обмежує якість сигналів, на які покладаються агенти.

Порівняйте це з відкритим банкінгом. Відкритий банкінг потребував років, щоб просунутися в усьому світі (особливо в США), оскільки він вимагав від установ виконати важку роботу: створити нові API, забезпечити відповідність, координуватися з регуляторами. Прогрес залежав від регуляторного тиску, і навіть тоді прийняття було повільним і нерівномірним. У обох випадках клієнти виграють від кращої взаємодії. З агентним AI компанії можуть отримати додатковий стимул: агенти можуть допомогти з’єднувати або перекладати між системами, знижуючи навантаження з інтеграції та роблячи відкриті стандарти комерційно привабливими, а не лише такими, що відповідають вимогам.

Наступне покоління агентного AI складатиметься з спеціалізованих агентів, які співпрацюють. Один агент може бути відмінним у класифікації документів, інший - у виявленні шахрайства, ще один - у прогнозуванні грошових потоків. Передбачувані інтерфейси та спільні протоколи можуть допомогти цим агентам відкривати послуги, делегувати завдання та організовувати робочі процеси без крихкого кастомного коду.

Якщо агенти можуть легко переміщатися між фінансовими платформами, справжня сила взаємодії стає зрозумілою. Зараз кожна фінансова служба працює в ізоляції. Ваша система заробітної плати не спілкується з вашим бізнес-додатком для банкінгу. Ваш інструмент управління витратами не може координуватися з вашим бухгалтерським програмним забезпеченням. Ваш процесор платежів не має видимості у ваші прогнози грошових потоків. Завдяки відкритим стандартам агенти можуть організовувати всі ці процеси. Вони можуть автоматично врегульовувати витрати, отримуючи дані з вашої корпоративної картки, співвідносячи їх з рахунками у вашій бухгалтерській системі та оновлюючи ваші бюджетні прогнози в реальному часі. Вони можуть координувати час платежів між кількома платформами, забезпечуючи, щоб ви платили постачальникам, коли грошові потоки сильні, і відкладали, коли вони обмежені. Вони можуть з’єднувати дані оцінки ризиків з однієї платформи до оцінки ризику на іншій, щоб ви не заповнювали одну й ту ж інформацію повторно. Цінність полягає в з’єднанні систем, які спочатку не були розроблені для взаємодії.

Менші фінансові технології також отримують вигоду. Відкриті стандарти вирівнюють умови, дозволяючи новим учасникам підключати своїх агентів до банків і процесорів без дорогих інженерних проектів. Вони можуть конкурувати на основі знань та досвіду, а не на базі бюджету на інтеграцію.

Будуйте рейки, а не стіни

Наступне десятиліття фінансових технологій буде визначено компаніями, які розуміють, що агентний AI - це не єдиний продукт. Це платформа для міркувань, дій та співпраці між системами. Платформи масштабуються лише тоді, коли галузь погоджується на рейки, по яких вони працюють.

AAIF представляє важливий перший крок, але це лише початок. Щоб розблокувати весь потенціал агентного AI, фінансові технології повинні залучитися. Нам потрібні відкриті схеми даних, спеціально розроблені для фінансових примітивів: торговці, транзакції, ідентичності, ризикові сигнали та потоки платежів. Деякі протоколи торгівлі та платежів вже існують, і більше пропонується, але їм все ще потрібна підтримка та співпраця на рівні галузі, щоб стати справжніми стандартами, а не ізольованими реалізаціями. Нам потрібні спільні рамки безпеки та управління, щоб довіра могла зростати разом з інноваціями. І нам потрібна активна участь лідерів фінансових технологій у галузевих групах, які визначають і підтримують ці стандарти, а не лише пасивне спостереження.

Це не означає відмову від диференціації. Найсильніші компанії будуть відрізнятися у досвіді, управлінні ризиками та інтелекту, а не у власницькому трубопроводі. Історія Інтернету показує, що сильна інфраструктура може розширити можливості, а не зменшити їх. Агентний AI пропонує шанс зробити це знову.

Про автора

Манік Суртані є керівником відкритого програмного забезпечення в Block, Inc. У Block Манік раніше очолював інженерні команди в Square та Cash App. Перед тим як приєднатися до Block, Манік був старшим інженером у Red Hat. Він був засновником і головним інженером проекту Infinispan та архітектором платформи JBoss Data Grid. Манік має досвід у галузі AI, розподілених та стійких систем, а також у налаштуванні продуктивності JVM. Манік є сильним прихильником методологій розробки відкритого програмного забезпечення, етики та колабораційних процесів і бере участь у відкритому програмному забезпеченні з моменту своїх перших спроб у обчисленнях.