Tiêu chuẩn mở sẽ mở khóa bước đột phá tiếp theo của AI tác nhân trong lĩnh vực Fintech

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

Khám phá những tin tức và sự kiện công nghệ tài chính 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 thay đổi cách các công ty fintech vận hành nội bộ, tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp và phối hợp giữa các công cụ với sự chỉ đạo tối thiểu từ con người. Trong năm 2026, chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều tính năng tác nhân này được cung cấp trực tiếp cho khách hàng. Nhưng ngành công nghiệp đang phải đối mặt với một sự lựa chọn. Hệ sinh thái công nghệ tài chính ngày nay bị phân mảnh sâu sắc. Mọi bộ xử lý thanh toán, tổ chức cho vay, ngân hàng và nền tảng đều có định dạng dữ liệu và API riêng. Khách hàng có thể chọn các tác nhân chỉ hoạt động trong các hệ thống biệt lập, hoặc chúng ta có thể cùng nhau hướng tới các tiêu chuẩn mở để cho phép các tác nhân hoạt động trên một phạm vi rộng lớn hơn các bối cảnh tài chính.

Đầu tháng này, Block, Anthropic và OpenAI, hợp tác với Linux Foundation, đã công bố thành lập Tổ chức AI Tác nhân (AAIF), tập hợp những đóng góp từ các công ty tương ứng của họ, với sự hỗ trợ từ các nhà lãnh đạo AI khác, nhằm thiết lập các tiêu chuẩn mở cho AI tác nhân. Mặc dù còn sớm, đây là một bước đi có ý nghĩa trong việc cải thiện khả năng tương tác trong công nghệ tài chính. Nếu ngành công nghiệp nắm bắt 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 những lợi ích tích lũy thay vì phân mảnh. Nếu không, chúng ta có nguy cơ tái tạo cùng một kiến trúc silo đã làm chậm đổi mới trong nhiều thập kỷ, chỉ lần này với công nghệ mạnh mẽ hơn.

Giới hạn của AI Tác nhân trong Silo

Fintech trong lịch sử đã phát triển thông qua các stack độc quyền. Mô hình đó đã hiệu quả trong quá khứ, nhưng AI tác nhân bộc lộ những hạn chế của nó. Các tác nhân cần truy cập nhất quán vào ngữ 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 người bán khác nhau, AI tác nhân gặp phải những trở ngại nghiêm trọng. Dữ liệu phân mảnh làm suy yếu khả năng suy luận hoặc hành động tự tin của tác nhân. Ma sát tích hợp làm chậm triển khai và tăng chi phí kỹ thuật. Sự phụ thuộc vào nhà cung cấp buộc các công ty phải chọn những công cụ kém hiệu quả hơn chỉ vì chúng phù hợp với kiến trúc hiện tại, hoặc tệ hơn, tạo ra các silo của riêng họ, làm vấn đề trở nên trầm trọng hơn.

AI tác nhân thành công khi nó có thể quan sát, quyết định và hành động trên các hệ thống kết nối. Môi trường silo làm suy yếu cả ba khả năng này.

Tại sao Tiêu chuẩn Mở Thay đổi Mọi thứ

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

Trước khi các tác nhân có thể suy luận trên các hệ thống hoặc hành động thay mặt người dùng, các hệ thống đó phải nói cùng một ngôn ngữ. Hãy 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 được áp dụng ngày càng nhiều trong các ngành công nghiệp, bao gồm các công ty fintech và thương mại. Block đã xây dựng bản triển khai tham khảo đầu tiên cho MCP với goose và là 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 các máy chủ MCP cho thanh toán, danh mục và API khách hàng của mình. Shopify đã ra mắt 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 ngữ cảnh tốt hơn. Ngược lại, phân mảnh giới hạn chất lượng của các tín hiệu mà tác nhân dựa vào.

Hãy so sánh điều này với ngân hàng mở. Ngân hàng mở đã mất nhiều năm để tiến triển trên toàn cầu (đặc biệt là ở Mỹ) vì nó yêu cầu các tổ chức phải gánh vác phần nặng nhọc: xây dựng API mới, đảm bảo tuân thủ, phối hợp giữa các cơ quan quản lý. Tiến triển phụ thuộc vào áp lực pháp lý, và ngay cả khi đó, việc áp dụng 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 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 gánh nặng tích hợp và làm cho các tiêu chuẩn mở trở nên hấp dẫn về mặt thương mại thay vì chỉ tuân thủ.

Thế hệ tiếp theo của AI tác nhân sẽ bao gồm các tác nhân chuyên biệt 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, một tác nhân khác trong dự báo dòng tiền. Các giao diện có thể dự đoán và giao thức dùng chung có thể giúp các tác nhân này khám phá dịch vụ, ủy thác nhiệm vụ và điều phối quy trình làm việc mà không cần mã tùy chỉnh mong manh.

Khi các tác nhân có thể di chuyển linh hoạt trên các nền tảng tài chính, sức mạnh thực sự của khả năng tương tác trở nên rõ ràng. Ngay bây giờ, mọi dịch vụ tài chính hoạt động biệt lập. Hệ thống trả lương của bạn không kết nối 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 hiển thị dòng tiền dự báo của bạn. Với các tiêu chuẩn mở, các tác nhân có thể điều phối trên tất cả những điều này. Chúng có thể tự động đối chiếu chi phí bằng cách kéo dữ liệu từ thẻ công ty của bạn, đối sánh 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 gian thanh toán trên nhiều nền tảng, đảm bảo bạn thanh toán cho nhà cung cấp khi dòng tiền mạnh và trì hoãn khi eo hẹp. Chúng có thể kết nối dữ liệu bảo lãnh từ một nền tảng với đánh giá rủi ro trên nền tảng khác, để bạn không phải điền cùng một thông tin nhiều lần. Giá trị nằm ở việc kết nối các hệ thống không được thiết kế ban đầu để tương tác.

Các công ty fintech nhỏ hơn cũng được hưởng lợi. Các tiêu chuẩn mở san bằng sân chơi bằng cách cho phép những người mới tham gia kết nối các tác nhân của họ với ngân hàng và bộ xử lý 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 Đường ray, Không phải Bức tường

Thập kỷ tới của fintech sẽ được định nghĩa bởi các công ty hiểu rằng AI tác nhân không phải là một sản phẩm đơn lẻ. Nó là một nền tảng cho suy luận, hành động và cộng tác trên các hệ thống. Nền tảng chỉ mở rộng khi ngành công nghiệp đồng ý về các đường ray mà chúng chạy trên đó.

AAIF đại diện cho một bước đầu tiên quan trọng, nhưng nó chỉ là khởi đầu. Để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI tác nhân, fintech cần tham gia. Chúng ta cần các lược đồ dữ liệu mở được thiết kế đặc biệt cho các nguyên tố tài chính: người bán, 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 giao thức đang được đề xuất, nhưng chúng vẫn cần sự mua vào và hợp tác trên toàn ngành để trở thành tiêu chuẩn thực sự thay vì các triển khai biệt lập. Chúng ta cần các khuôn khổ an toàn và quản trị dùng chung để niềm tin có thể mở rộng cùng với đổi mới. Và chúng ta cần sự tham gia tích cực từ các nhà lãnh đạo fintech trong các nhóm ngành xác định và duy trì các tiêu chuẩn này, không chỉ quan sát thụ động.

Điều này không có nghĩa là từ bỏ sự khác biệt. Các công ty mạnh nhất sẽ khác biệt hóa ở trải nghiệm, quản lý rủi ro và trí thông minh, chứ không phải ở hạ tầng độc quyền. Lịch sử của internet cho thấy hạ tầng mạnh mẽ có thể mở rộng cơ hội thay vì thu hẹp nó. AI tác nhân mang đến 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 trước đây đã dẫn dắt 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 chính 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, cũng như tinh chỉnh hiệu suất của JVM. Manik là người ủng hộ mạnh mẽ các phương pháp luận phát triển nguồn mở, tinh thần và quy trình cộng tác, và đã tham gia vào nguồn mở từ những bước đầu tiên trong lĩnh vực máy tính.