Новий невидимий бойовий простір для банків: штучний інтелект приносить $262 мільярдів у продажах

Яаков Мартин, генеральний директор Jifiti.

Інтелектуальний рівень для фахівців у фінтеху, які мислять самостійно.

Первинна джерельна інтелектуальна інформація. Оригінальний аналіз. Матеріали від людей, які формують індустрію.

Довіряють професіонали в JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna та багатьох інших.

Приєднуйтесь до FinTech Weekly Clarity Circle →

Поки глобальний онлайн-трафік зміщується в бік ШІ, а продажі в інтернеті, керовані агентами ШІ, б’ють нові рекорди, банки та кредитори мають адаптуватися до нової реальності.

Ми спостерігаємо неминучу смерть традиційної банківської воронки. ШІ та ШІ-агенти пов’язувалися з мільярдами доларів онлайн-продажів. Але це не просто тренд у шопінгу; це готується стати фундаментальною зміною в тому, як знаходять кредит. Великі й середні банки та кредитори, які не адаптуються до ШІ, будуть повністю залишені поза грою в цьому новому етапі. Єдиний шлях уперед для кредиторів — закрити цей розрив у виявлюваності, перейшовши від клієнтоорієнтованих каналів до технологій, орієнтованих на агентів.

Поки більшість керівників банків зосереджені на тому, щоб використовувати ШІ для оптимізації операцій і скорочення витрат — класичний підхід до ефективності — вони пропускають більш руйнівний зсув. ШІ запускає революцію ефективності, але Agentic AI (агентний ШІ) запускає революцію доступу. Він змінює самі «вхідні двері» кредитування. Для банків ризик не лише в тому, як ви працюєте; ризик у тому, чи ви взагалі видимі, коли агент вирішує, з якою організацією клієнт взаємодіє.

AI Agentic Commerce вже тут і процвітає

Звіт Salesforce за святковий шопінг 2025 року показав, що ШІ та AI агенти вплинули на продажі на суму $262 мільярди в США протягом святкового сезону 2025 року. За сезон було зафіксовано рекордну цифру для онлайн-продажів — $1,29 трильйона у всьому світі, і $294 мільярди в Сполучених Штатах.

ШІ-інтегроване вбудоване кредитування та, особливо, buy now, pay later (BNPL) стали дедалі поширенішими варіантами, які приводять у рух роздрібні платіжні термінали та ecommerce-сайти. ШІ-інтегроване кредитування змінює не лише те, як споживачі витрачають свої гроші, а й те, як банки та кредитори пропонують кредит. Ці опції частково відповідають за показники святкового сезону.

У звіті Salesforce зазначено, що річне (YOY) зростання продажів зросло до 4% у США, і ШІ та агенти відіграли роль у величезній частці святкового шопінгу — 20% усіх роздрібних продажів.

Але що це означає для банків і кредиторів, які не оновили свою цифрову інфраструктуру й досі працюють із застарілими системами та традиційними кредитними воронками? Невидимість.

Коли AI-агент за частки мілісекунди обирає варіант фінансування для покупця, бренд банку, репутація та кредитні умови стають нерелевантними, якщо їхні кредитні опції не є виявлюваними. Якщо агент не може «прочитати» ваш кредитний продукт, у цьому контексті ви не існуєте.

Невидима воронка: видимість і вибір кредиту відведено від каналів, які належать банку

Те, що онлайн-покупці бачать сьогодні, сильно «звужено» ШІ. Поступово вони починають пошук продуктів у ШІ-інструментах, як-от ChatGPT, Claude та Gemini, перш ніж переходити на вебсайти онлайн-рітейлерів. Зрештою, в епоху Agentic Commerce середній покупець навіть не залишатиме середовище AI-агента, щоб здійснити покупки. І кредитування рухається в тому ж напрямку.

Простими словами: якщо ви не оптимізовані для AI-платформ і не інтегровані з AI Agents через MCP, імовірність того, що завтра ці споживачі взагалі побачать ваші пропозиції фінансування, значно знижується. Хороша новина в тому, що потрапляння всередину цієї нової AI-воронки стає дедалі доступнішим і економічно вигіднішим завдяки стороннім платформам.

ШІ впроваджується на двох рівнях, і банкам потрібні обидва. Дедалі більше споживачів уже не переходять до банків через їхні вебсайти, а через AI-пошукові канали на кшталт ChatGPT або Perplexity. Усередині банки також використовують базові технології lending AI (core lending AI tech), щоб оптимізувати виявлення шахрайства, underwriting і scoring.

AI Agent Capabilities in the Checkout

AI агенти — це не лише вбудовані елементи на вебсторінках, щоб надавати користувачам рекомендації. Вони також глибоко вбудовані в кошик покупок і платіжні опції.

Наприкінці січня 2026 року IBM повідомила, що AI агенти вже діють від імені споживачів і бізнесів. Вони досліджують, ведуть переговори та завершують покупки від імені користувачів — часто без людей у процесі. Компанії на кшталт Visa з “Intelligent Commerce” та Mastercard із “Agent Pay” просуваються вперед, щоб безшовно інтегрувати платежі в shopping і purchase journeys AI-агентів.

Вбудовування платіжних і фінансових опцій у agentic AI journeys призначене для створення безфрикційного клієнтського досвіду, стимулювання доходу та забезпечення релевантності в епоху agentic AI. Банки та кредитори, які хочуть залишатися видимими, релевантними та конкурентоспроможними, мають підтримувати agent credentialing, мати необхідні структури даних і розуміти, що саме потрібно з точки зору комплаєнсу та регуляторних вимог.

З огляду на складність, високі витрати на створення та керування AI-системами власноруч, а також на регуляторні вимоги, що змінюються, і які будуються навколо даних користувачів та AI-технологій, багато банків передають на аутсорс свої AI-агенти та AI-ready системи стороннім fintech-провайдерам.

Як потрапити в радар ChatGPT, Gemini та Genspark?

У підсумку, попри надихаючі досягнення та технологічні стрибки, які ШІ зробив, керівникам банків потрібно зосередитися лише на двох пріоритетах. Перший — як зробити так, щоб їхні дані, продукти та послуги читалися, розпізнавалися та рекомендувалися AI-платформами.

Рітейлери та банки не можуть інтегрувати свої пропозиції напряму на сайтах на кшталт ChatGPT або Genspark так, ніби вони завантажують продукт на Amazon чи вбудовують своє фінансування в точці продажу. Однак вони можуть змінити свої структури даних і робочі процеси, щоб гарантувати, що AI-агенти зможуть сканувати й «перетравлювати» їхні пропозиції. Це означає зробити всі дані машинозчитуваними, а всі робочі процеси — цифровими.

READ MORE: AI агенти не можуть відкривати банківські рахунки. Три кроки припускають, що їм не потрібно буде.

Для AI-агента PDF — це «чорний ящик». Те, що AI-агент буде читати ефективніше, зберігається в APIs та структурованих метаданих. Банки мають перетворити свої складні кредитні політики на зрозумілу логіку. Це демократизація кредиту: зробити навіть кредитні умови менших банків такими, що «піддаються скануванню» (crawlable) і готовими для агентів (agent-ready), так само як у глобальних титанів і fintechs.

Банки звикли до того, що споживачі заходять у них через «цифрові вхідні двері». В Agentic епосі дверей не буде. Буде лише агент, який діятиме як проксі. Якщо банк просто створює чудовий застосунок, він будує місце призначення, яке зрештою ніхто не відвідує.

Використовуючи формати на кшталт Schema.org, наприклад, вебсторінка банку може чітко позначати такі дані, як назва продукту, відсоткова ставка, комісії, відповідність критеріям та умови — у форматі, який зможуть прочитати AI-боти. Сторінки мають бути придатними для сканування та чистими, не ховатися за логінами або paywalls, і завантажуватися без блоків із контентом.

Одна інтеграція може з’єднати банки з сотнями тисяч рітейлерів

Другий пріоритет для банків — зробити свої продукти доступними всередині систем shopping і checkout third-party agentic commerce. Це може звучати складно, але це не так. Думайте про це так, як авіакомпанії перейшли від телефонного бронювання до онлайн-платформ на кшталт Expedia, або як готелі перейшли на Booking через APIs. Можна розглядати APIs як програмне забезпечення, яке з’єднує дві системи разом; у цьому випадку API є MCP (Modern Context Protocol), який з’єднує AI-агентів із системою банку.

Банкам не варто прагнути будувати тисячу індивідуальних кінцевих точок, щоб брати участь в епосі agentic commerce. Натомість, завдяки використанню партнерств із сторонніми провайдерами, які підтримують і оркестрацію, і agentic lending, кредитори отримують доступ до «універсального перекладача». Це дозволяє банкам будь-якого масштабу — від менших community banks до фінансових установ рівня tier-1 — миттєво масштабувати цифрову дистрибуцію, забезпечуючи ліквідність, а платформа — підключення до середовищ agentic commerce.

Платформи оркестрації кредитування з’єднують фінансові установи з мережами мерчантів, дозволяючи банкам інтегруватися з сотнями або тисячами рітейлерів лише за однією інтеграцією, замість того щоб будувати тривалі та дорогі окремі партнерства.

Разом цей екосистемний підхід дозволяє банкам масштабувати цифрову дистрибуцію в те місце, де сьогодні споживач дедалі частіше здійснює покупки, без керування десятками чи сотнями окремих інтеграцій.

Сторонні технологічні партнери, створені для комплаєнсу з самого початку, зазвичай керують реалізацією та дотриманням ключових стандартів індустрії, допомагаючи установам тримати темп із регуляторними очікуваннями та найкращими практиками безпеки.

Останні думки про перехід від «клієнтоорієнтованого» до «агентноорієнтованого» реалізму

Канали онлайн-шопінгу та кредитні воронки змінилися. Хоча можливості, технології та AI-процеси ще формуються, будь-який банк або кредитор може розробити просту, але ефективну рамкову модель цифрової трансформації на базі ШІ, не ставлячи під загрозу критичний комплаєнс і регуляторний нагляд. Ця рамка дозволяє банкам перейти від клієнтоорієнтованих систем до технологій, орієнтованих на агентів, зробивши їхні програми кредитування та набори даних AI-зчитуваними, і підключившись до правильного стороннього провайдера інтеграцій, щоб досягати нових і наявних клієнтів.