Các Tiêu Chuẩn Mở Sẽ Mở Khóa Bước Đột Phá Tiếp Theo của AI Tăng Cường Trong Fintech

Manik Surtani là Trưởng bộ phận Mã nguồn Mở tại Block.

Khám phá những tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Vào năm 2025, các tác nhân AI đã chuyển đổi cách các fintech hoạt động nội bộ, tự động hóa các quy trình phức tạp và phối hợp giữa các công cụ với mức độ chỉ đạo của con người tối thiểu. Vào năm 2026, chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều những tính năng tác nhân này được cung cấp trực tiếp cho khách hàng. Nhưng ngành công nghiệp đang đứng trước một lựa chọn. Hệ sinh thái công nghệ tài chính ngày nay bị phân mảnh sâu sắc. Mỗi nhà cung cấp dịch vụ thanh toán, người cho vay, ngân hàng và nền tảng đều có định dạng và API dữ liệu riêng. Khách hàng có thể nhận các tác nhân hoạt động chỉ trong các hệ thống bị cô lập, hoặc chúng ta có thể cùng nhau tiến tới các tiêu chuẩn mở cho phép các tác nhân hoạt động trong một tập hợp bối cảnh tài chính rộng hơn.

Đầu tháng này, Block, Anthropic và OpenAI, kết hợp với Quỹ Linux, đã công bố việc thành lập Quỹ AI Tác Nhân (AAIF), tập hợp các đóng góp từ các công ty của họ, với sự hỗ trợ từ các lãnh đạo AI khác, để thiết lập các tiêu chuẩn mở cho AI tác nhân. Mặc dù còn sớm, điều này đại diện cho một bước tiến có ý nghĩa trong việc cải thiện khả năng tương tác trong công nghệ tài chính. Nếu ngành công nghiệp chấp nhận hướng đi này, chúng ta có thể xây dựng một hệ sinh thái nơi các tác nhân có thể học hỏi từ dữ liệu phong phú hơn, truy cập các giao diện hài hòa và mang lại lợi ích tích lũy thay vì phân mảnh. Nếu không, chúng ta có nguy cơ tái tạo cùng một kiến trúc bị cô lập đã làm chậm đổi mới trong nhiều thập kỷ, chỉ khác là lần này với công nghệ mạnh mẽ hơn.

Giới Hạn của AI Tác Nhân trong Một Hệ Thống Bị Cô Lập

Công nghệ tài chính từ trước đến nay đã phát triển thông qua các ngăn xếp độc quyền. Mô hình đó đã hoạt động trong quá khứ, nhưng AI tác nhân phơi bày những hạn chế của nó. Các tác nhân cần truy cập nhất quán vào bối cảnh, bề mặt hành động và tín hiệu từ nhiều hệ thống.

Khi mọi tổ chức cấu trúc giao dịch, danh tính, chỉ số rủi ro và hồ sơ thương nhân khác nhau, AI tác nhân gặp phải những trở ngại nghiêm trọng. Dữ liệu bị phân mảnh làm suy yếu khả năng lý luận hoặc hành động tự tin của các tác nhân. Ma sát tích hợp làm chậm việc triển khai và tăng chi phí kỹ thuật. Khóa nhà cung cấp buộc các công ty phải chọn các công cụ kém hiệu quả hơn chỉ vì chúng phù hợp với kiến trúc hiện có, hoặc tệ hơn nữa, tạo ra các ngăn xếp của riêng họ, chỉ làm trầm trọng thêm vấn đề.

AI tác nhân thành công khi nó có thể quan sát, quyết định và hành động qua các hệ thống kết nối. Các môi trường bị cô lập làm yếu đi cả ba khả năng đó.

Tại Sao Các Tiêu Chuẩn Mở Thay Đổi Mọi Thứ

Các tiêu chuẩn mở (các sơ đồ, định nghĩa và giao thức chung) không chỉ đơn giản hóa việc tích hợp. Chúng tạo ra nền tảng cho hành vi tác nhân có thể mở rộng và tương tác.

Trước khi các tác nhân có thể lý luận qua các hệ thống hoặc hành động thay mặt cho người dùng, các hệ thống đó phải nói cùng một ngôn ngữ. Xem xét Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), một tiêu chuẩn mở cho phép các hệ thống AI tương tác với các công cụ và dữ liệu trong thế giới thực. Chỉ trong khoảng một năm, MCP đã chứng kiến sự áp dụng ngày càng tăng trong các ngành, bao gồm các công ty fintech và thương mại. Block đã xây dựng triển khai tham chiếu đầu tiên cho MCP với goose và là một trong những người đóng góp sớm cho chính giao thức này. Stripe đã xây dựng hỗ trợ MCP để cho phép các tác nhân truy cập dữ liệu thanh toán, tạo phiên thanh toán và quản lý đăng ký. Square đã phát hành máy chủ MCP cho các API thanh toán, danh mục và khách hàng của mình. Shopify đã ra mắt các tích hợp MCP cho nền tảng thương mại của mình. Những ví dụ này minh họa sự quan tâm thực sự của thị trường đối với khả năng tương tác.

Với các giao thức tương tác, các tác nhân có thể diễn giải dữ liệu với sự hiểu biết bối cảnh sâu sắc hơn. Sự phân mảnh, ngược lại, giới hạn chất lượng của các tín hiệu mà các tác nhân phụ thuộc vào.

So sánh điều này với ngân hàng mở. Ngân hàng mở đã mất nhiều năm để tiến triển toàn cầu (đặc biệt là ở Hoa Kỳ) vì nó yêu cầu các tổ chức thực hiện công việc nặng nhọc: xây dựng các API mới, đảm bảo tuân thủ, phối hợp giữa các cơ quan quản lý. Tiến trình phụ thuộc vào áp lực quy định, và ngay cả sau đó, sự chấp nhận cũng diễn ra chậm và không đồng đều. Trong cả hai trường hợp, khách hàng đều được hưởng lợi từ khả năng tương tác tốt hơn. Với AI tác nhân, các công ty có thể có thêm động lực: các tác nhân có thể giúp kết nối hoặc dịch giữa các hệ thống, giảm bớt gánh nặng tích hợp và làm cho các tiêu chuẩn mở trở nên hấp dẫn về mặt thương mại thay vì chỉ đơn thuần là tuân thủ.

Thế hệ tiếp theo của AI tác nhân sẽ bao gồm các tác nhân chuyên biệt mà hợp tác với nhau. Một tác nhân có thể xuất sắc trong phân loại tài liệu, một tác nhân khác trong phát hiện gian lận, và một tác nhân khác nữa trong dự đoán dòng tiền. Các giao diện có thể dự đoán và các giao thức chia sẻ có thể giúp các tác nhân này phát hiện dịch vụ, phân công nhiệm vụ và phối hợp quy trình làm việc mà không cần mã tùy chỉnh giòn.

Một khi các tác nhân có thể di chuyển linh hoạt giữa các nền tảng tài chính, sức mạnh thực sự của khả năng tương tác sẽ trở nên rõ ràng. Ngay bây giờ, mỗi dịch vụ tài chính hoạt động trong sự cô lập. Hệ thống bảng lương của bạn không giao tiếp với ứng dụng ngân hàng doanh nghiệp của bạn. Công cụ quản lý chi phí của bạn không thể phối hợp với phần mềm kế toán của bạn. Nhà cung cấp dịch vụ thanh toán của bạn không có khả năng nhìn vào dự đoán dòng tiền của bạn. Với các tiêu chuẩn mở, các tác nhân có thể phối hợp trên tất cả những điều này. Họ có thể tự động đối chiếu chi phí bằng cách kéo dữ liệu từ thẻ doanh nghiệp của bạn, so khớp nó với hóa đơn trong hệ thống kế toán của bạn, và cập nhật dự đoán ngân sách của bạn theo thời gian thực. Họ có thể điều phối thời gian thanh toán qua nhiều nền tảng, đảm bảo bạn trả tiền cho nhà cung cấp khi dòng tiền mạnh và hoãn lại khi nó thắt chặt. Họ có thể kết nối dữ liệu thẩm định từ một nền tảng với đánh giá rủi ro trên nền tảng khác, vì vậy bạn không phải điền cùng một thông tin nhiều lần. Giá trị nằm ở việc kết nối các hệ thống mà không được thiết kế để tương tác ngay từ đầu.

Các fintech nhỏ hơn cũng được hưởng lợi. Các tiêu chuẩn mở tạo ra sân chơi bình đẳng bằng cách cho phép những người mới tham gia kết nối các tác nhân của họ với các ngân hàng và nhà cung cấp dịch vụ mà không cần các dự án kỹ thuật tốn kém. Họ có thể cạnh tranh dựa trên hiểu biết và trải nghiệm thay vì ngân sách tích hợp.

Xây Dựng Các Đường Ray, Không Phải Những Bức Tường

Thập kỷ tiếp theo của công nghệ tài chính sẽ được định hình bởi các công ty hiểu rằng AI tác nhân không phải là một sản phẩm đơn lẻ. Nó là một nền tảng cho lý luận, hành động và hợp tác qua các hệ thống. Các nền tảng chỉ mở rộng khi ngành công nghiệp đồng ý về các đường ray mà họ hoạt động trên.

AAIF đại diện cho một bước đầu quan trọng, nhưng đó chỉ là khởi đầu. Để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI tác nhân, công nghệ tài chính cần tham gia. Chúng ta cần các sơ đồ dữ liệu mở được thiết kế đặc biệt cho các nguyên tố tài chính: thương nhân, giao dịch, danh tính, tín hiệu rủi ro và dòng thanh toán. Một số giao thức thương mại và thanh toán đã tồn tại và nhiều giao thức khác đang được đề xuất, nhưng chúng vẫn cần sự đồng thuận và hợp tác toàn ngành để trở thành tiêu chuẩn thực sự thay vì các triển khai bị cô lập. Chúng ta cần các khung an toàn và quản trị chung để niềm tin có thể mở rộng cùng với đổi mới. Và chúng ta cần sự tham gia tích cực từ các lãnh đạo fintech trong các nhóm ngành định nghĩa và duy trì những tiêu chuẩn này, không chỉ là quan sát thụ động.

Điều này không có nghĩa là từ bỏ sự khác biệt. Các công ty mạnh nhất sẽ khác biệt trong trải nghiệm, quản lý rủi ro và trí tuệ, không phải trong hạ tầng độc quyền. Lịch sử của internet cho thấy rằng hạ tầng mạnh mẽ có thể mở rộng cơ hội hơn là giảm bớt nó. AI tác nhân mang đến một cơ hội để làm điều đó một lần nữa.

Về tác giả

Manik Surtani là Trưởng bộ phận Mã nguồn Mở tại Block, Inc. Tại Block, Manik đã từng lãnh đạo các nhóm kỹ thuật tại Square và Cash App. Trước khi gia nhập Block, Manik là Kỹ sư Cấp cao tại Red Hat. Ông là người sáng lập và kỹ sư trưởng của dự án Infinispan và kiến trúc sư nền tảng trên JBoss Data Grid. Manik có nền tảng về AI, hệ thống phân tán và chịu lỗi, và tối ưu hóa hiệu suất của JVM. Manik là một người ủng hộ mạnh mẽ cho các phương pháp phát triển mã nguồn mở, đạo đức và quy trình hợp tác, và đã tham gia vào mã nguồn mở kể từ những bước đầu tiên của mình trong lĩnh vực máy tính.