Các tiêu chuẩn mở sẽ mở khóa bước đột phá tiếp theo của AI có khả năng hành động trong lĩnh vực công nghệ tài chính

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

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin FinTech Weekly

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

Năm 2025, các đại lý AI đã biến đổi cách các fintech hoạt động nội bộ, tự động hóa các quy trình phức tạp và phối hợp qua các công cụ với ít hướng dẫn của con người nhất có thể. Năm 2026, chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều tính năng đại lý này được cung cấp trực tiếp cho khách hàng. Nhưng ngành công nghiệp đang đối mặt với một sự lựa chọn. Hệ sinh thái công nghệ tài chính ngày nay rất phân mảnh sâu sắc. Mỗi bộ xử lý thanh toán, nhà cho vay, ngân hàng và nền tảng đều có định dạng dữ liệu và API riêng của mình. Khách hàng có thể nhận các đại lý chỉ hoạt động trong các hệ thống riêng biệt, hoặc chúng ta có thể cùng nhau hướng tới các tiêu chuẩn mở cho phép các đại lý hoạt động trên nhiều bối cảnh tài chính hơn.

Vào đầu tháng này, Block, Anthropic và OpenAI, hợp tác cùng Quỹ Linux, đã công bố thành lập Quỹ AI Đại lý (AAIF), tập hợp các đóng góp từ các công ty tương ứng của họ, với sự hỗ trợ từ các nhà lãnh đạo AI khác, để thiết lập các tiêu chuẩn mở cho AI đại lý. Dù còn sớm, điều này đánh dấu một bước tiến ý nghĩa hướng tới 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 đại lý 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 lại kiến trúc silo cũ đã làm chậm đổi mới trong nhiều thập kỷ, chỉ lần này với công nghệ mạnh mẽ hơn.

Giới hạn của AI Đại lý trong một Hệ thống Silo

Fintech đã phát triển chủ yếu dựa trên các hệ thống độc quyền. Mô hình đó đã hoạt động trong quá khứ, nhưng AI đại lý đã phơi bày những giới hạn của nó. Các đại lý cần truy cập nhất quán vào ngữ cảnh, các bề mặt hành động và tín hiệu từ nhiều hệ thống.

Khi mỗi tổ chức cấu trúc các giao dịch, danh tính, chỉ số rủi ro và hồ sơ thương nhân khác nhau, AI đại lý gặp phải các trở ngại nghiêm trọng. Dữ liệu phân mảnh làm suy yếu khả năng lý luận hoặc hành động tự tin của các đại lý. Ma sát trong tích hợp làm chậm quá trình triển khai và làm tăng chi phí kỹ thuật. Việc phụ thuộc vào 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 tại, hoặc tệ hơn nữa, tạo ra các silo riêng của họ, điều này chỉ làm phức tạp thêm vấn đề.

AI đại lý thành công khi nó có thể quan sát, quyết định và hành động qua các hệ thống kết nối. Môi trường silo làm yếu đi cả ba khả năng này.

Tại sao các Tiêu chuẩn Mở thay đổi mọi thứ

Các tiêu chuẩn mở (các sơ đồ chia sẻ, định nghĩa và giao thức) làm nhiều hơn là đơn giản hóa tích hợp. Chúng tạo nền tảng cho hành vi đại lý có khả năng mở rộng và tương tác.

Trước khi các đại lý có thể lý luận qua các hệ thống hoặc hành động thay mặt 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 thực tế. Trong chưa đầy một năm, MCP đã chứng kiến sự chấp nhận ngày càng tăng trong các ngành công nghiệp, bao gồm fintech và thương mại. Block đã xây dựng phiên bản tham khảo đầu tiên cho MCP với goose và là một trong những nhà đóng góp sớm cho chính giao thức này. Stripe đã xây dựng hỗ trợ MCP để cho phép các đại lý truy cập dữ liệu thanh toán, tạo các phiên thanh toán và quản lý đăng ký. Square đã phát hành các máy chủ MCP cho các API thanh toán, danh mục và khách hàng của mình. Shopify đã triển khai tích hợp MCP cho nền tảng thương mại của họ. Những ví dụ này thể hiện sự quan tâm thực sự của thị trường đối với khả năng tương tác.

Với các giao thức có thể tương tác, các đại lý có thể diễn giải dữ liệu với hiểu biết ngữ cảnh sâu hơn. Ngược lại, sự phân mảnh giới hạn chất lượng các tín hiệu mà các đại lý dựa vào.

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

Thế hệ tiếp theo của AI đại lý sẽ gồm các đại lý chuyên biệt hợp tác với nhau. Một đại lý có thể xuất sắc trong phân loại tài liệu, đại lý khác trong phát hiện gian lận, đại lý khác trong dự báo dòng tiền. Giao diện dự đoán và các giao thức chia sẻ có thể giúp các đại lý này khám phá dịch vụ, ủy thác nhiệm vụ và điều phối quy trình làm việc mà không cần mã tùy chỉnh dễ bị gãy.

Khi các đại lý có thể di chuyển linh hoạt qua các nền tảng tài chính, sức mạnh thực sự của khả năng tương tác trở nên rõ ràng. Hiện tại, mỗi dịch vụ tài chính hoạt động riêng biệt. Hệ thống lương của bạn không nói chuyện 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. Bộ xử lý thanh toán của bạn không có khả năng nhìn thấy dự báo dòng tiền của bạn. Với các tiêu chuẩn mở, các đại lý có thể điều phối qua tất cả các nền tảng này. Chúng có thể tự động đối chiếu chi phí bằng cách lấy dữ liệu từ thẻ công ty của bạn, so khớp với hóa đơn trong hệ thống kế toán của bạn, và cập nhật dự báo ngân sách của bạn theo thời gian thực. Chúng có thể phối hợp thời điểm thanh toán qua nhiều nền tảng, đảm bảo bạn trả tiền cho nhà cung cấp khi dòng tiền mạnh và hoãn lại khi còn eo hẹp. Chúng có thể kết nối dữ liệu bảo hiểm rủi ro từ một nền tảng với đánh giá rủi ro trên nền tảng khác, giúp bạn không phải điền điền lại cùng một thông tin. Giá trị nằm ở việc kết nối các hệ thống vốn không được thiết kế để tương tác ban đầu.

Các fintech nhỏ hơn cũng hưởng lợi. Các tiêu chuẩn mở giúp cân bằng sân chơi bằng cách cho phép các nhà mới kết nối đại lý của họ với ngân hàng và bộ xử lý mà không cần các dự án kỹ thuật đắt đỏ. Họ có thể cạnh tranh dựa trên hiểu biết và trải nghiệm thay vì ngân sách tích hợp.

Xây dựng các đường ray, chứ không phải tường chắn

Thập kỷ tiếp theo của fintech sẽ được định hình bởi các công ty hiểu rằng AI đại lý 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 thuận về các đường ray mà chúng chạy trên đó.

AAIF đại diện cho bước đi đầu tiên quan trọng, nhưng chỉ mới bắt đầu. Để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI đại lý, fintech cần tham gia tích cực. Chúng ta cần các sơ đồ dữ liệu mở đặc biệt dành cho các nguyên thủy tài chính: thương nhân, giao dịch, danh tính, tín hiệu rủi ro và luồng thanh toán. Một số giao thức thương mại và thanh toán đã tồn tại và nhiều hơn nữa 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 riêng lẻ. 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 của các lãnh đạo fintech trong các nhóm ngành định nghĩa và duy trì các tiêu chuẩn này, chứ không chỉ là quan sát thụ động.

Điều này không có nghĩa là từ bỏ sự khác biệt. Các công ty mạnh nhất sẽ phân biệt dựa trên trải nghiệm, quản lý rủi ro và trí tuệ, chứ không phải dựa vào hệ thống độc quyền. Lịch sử internet cho thấy hạ tầng mạnh mẽ có thể mở rộng cơ hội thay vì giảm thiểu nó. AI đại lý mang lại cơ hội để làm lại điều đó.

Về tác giả

Manik Surtani là Trưởng bộ phận Mã nguồn mở tại Block, Inc. Tại Block, Manik đã từng dẫn dắt các nhóm kỹ thuật tại Square và Cash App. Trước khi gia nhập Block, Manik là Kỹ sư trưởng tại Red Hat. Ông là người sáng lập và kỹ sư trưởng của dự án Infinispan và kiến trúc sư nền tảng của JBoss Data Grid. Manik có nền tảng về AI, hệ thống phân tán và chịu lỗi, cùng tối ưu hiệu suất JVM. Manik là người ủng hộ mạnh mẽ các phương pháp phát triển mã nguồn mở, đạo đức và quy trình hợp tác, và đã tham gia vào cộng đồng mã nguồn mở từ những ngày đầu tiếp cận máy tính của mình.