Відкриті стандарти відкриють наступний прорив агентного ШІ у фінтеху

Манік Суртани — керівник відділу відкритого програмного забезпечення в Block.

Дізнайтеся про найважливіші новини та події у фінтеху!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

У 2025 році AI-агенти змінили внутрішню роботу фінтех-компаній, автоматизуючи складні робочі процеси та координуючи дії між інструментами з мінімальним людським втручанням. У 2026 році ми побачимо все більше таких агентських функцій, доступних безпосередньо клієнтам. Але галузь стоїть перед вибором. Сьогодні екосистема фінансових технологій глибоко фрагментована. Кожен платіжний процесор, кредитор, банк і платформа має свої формати даних та API. Клієнти можуть отримати агентів, які працюють лише в ізольованих системах, або ж ми можемо спільно рухатися до відкритих стандартів, що дозволять агентам діяти у ширшому фінансовому контексті.

На початку цього місяця Block, Anthropic та OpenAI у партнерстві з Linux Foundation оголосили про створення Агентної AI-Фундації (AAIF), яка об’єднує внески від їхніх компаній за підтримки інших лідерів AI для встановлення відкритих стандартів для агентної AI. Хоча це ще на ранніх стадіях, це важливий крок до покращення взаємосумісності у фінтеху. Якщо галузь підтримує цей напрямок, ми зможемо створити екосистему, де агенти зможуть навчатися на багатших даних, отримувати доступ до уніфікованих інтерфейсів і приносити користь, що зростає, а не розпорошується. Інакше ми ризикуємо повторити стару ізольовану архітектуру, яка гальмувала інновації десятиліттями, але вже з більш потужними технологіями.

Обмеження агентної AI у ізоляції

Фінтех історично розвивався через власні технологічні стеки. Ця модель працювала раніше, але агентна AI виявляє її обмеження. Агенти потребують постійного доступу до контексту, дійових поверхонь і сигналів з кількох систем.

Коли кожна установа структурує транзакції, ідентифікатори, індикатори ризику та профілі продавців по-своєму, агентна AI стикається з серйозними перешкодами. Фрагментовані дані підривають здатність агентів аналізувати або діяти впевнено. Впровадження ускладнює процес і збільшує витрати на розробку. Залежність від постачальників змушує компанії обирати менш ефективні інструменти просто тому, що вони підходять під існуючу архітектуру, або ж створювати власні ізольовані системи, що лише поглиблює проблему.

Агенти досягають успіху, коли можуть спостерігати, приймати рішення та діяти у зв’язаних системах. Ізольовані середовища послаблюють усі три можливості.

Чому відкриті стандарти змінюють усе

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

Перш ніж агенти зможуть аналізувати системи або діяти від імені користувачів, ці системи мають говорити однією мовою. Розглянемо Model Context Protocol (MCP) — відкритий стандарт, який дає AI-системам можливість взаємодіяти з реальними інструментами та даними. За приблизно рік MCP здобув широку популярність у різних галузях, включаючи фінтех і комерцію. Block створив першу референсну реалізацію MCP за допомогою goose і був одним із перших учасників у розробці цього протоколу. Stripe додав підтримку MCP для доступу до платіжних даних, створення чек-аут-сесій і управління підписками. Square випустила MCP-сервери для своїх API платежів, каталогу та клієнтів. Shopify запустила інтеграції MCP для своєї платформи комерції. Ці приклади демонструють реальний інтерес ринку до взаємодії.

Зі стандартами, що взаємодіють, агенти можуть інтерпретувати дані з більшим контекстуальним розумінням. Фрагментація, навпаки, обмежує якість сигналів, на яких базуються агенти.

Порівняймо це з відкритим банкінгом. Відкритий банкінг розвивався роками по всьому світу (особливо в США), оскільки вимагав від установ виконання важкої роботи: створення нових API, забезпечення відповідності, координації з регуляторами. Прогрес залежав від регуляторного тиску, і навіть тоді впровадження було повільним і нерівномірним. У обох випадках клієнти отримують переваги від кращої взаємодії. З агентною AI компанії мають додатковий стимул: агенти можуть допомагати у мостах або перекладах між системами, знижуючи навантаження на інтеграцію і роблячи відкриті стандарти більш привабливими з комерційної точки зору, а не лише через відповідність регуляторним вимогам.

Наступне покоління агентної AI складатиметься з спеціалізованих агентів, що співпрацюють. Один агент може бути експертом у класифікації документів, інший — у виявленні шахрайства, третій — у прогнозуванні грошових потоків. Передбачувані інтерфейси та спільні протоколи допоможуть цим агентам знаходити сервіси, делегувати завдання і координувати робочі процеси без крихких кастомних рішень.

Якщо агенти зможуть легко пересуватися між фінансовими платформами, справжня сила взаємодії стане очевидною. Зараз кожна фінансова послуга працює ізольовано. Ваша система зарплат не спілкується з бізнес-банкінгом. Інструмент управління витратами не координує з бухгалтерським софтом. Ваш платіжний процесор не має уявлення про ваші прогнози грошових потоків. За допомогою відкритих стандартів агенти зможуть керувати цим усім. Вони автоматично узгоджуватимуть витрати, витягуючи дані з корпоративної картки, співставляючи їх з рахунками у бухгалтерії та оновлюючи бюджети у реальному часі. Вони координуватимуть час платежів через кілька платформ, щоб платити постачальникам, коли грошові потоки сильні, і відкладати, коли вони обмежені. Вони зможуть з’єднувати дані підписки з оцінкою ризику на інших платформах, щоб уникнути повторного заповнення одних і тих самих даних. Вартість у тому, щоб з’єднати системи, які спочатку не були розроблені для взаємодії.

Малі фінтех-компанії також виграють. Відкриті стандарти вирівнюють гру, дозволяючи новачкам підключати своїх агентів до банків і процесорів без дорогих інженерних проектів. Вони зможуть конкурувати за інсайти та досвід, а не за бюджет на інтеграцію.

Будуйте рейки, а не стіни

Наступне десятиліття фінтеху визначатимуть компанії, які зрозуміють, що агентна AI — це не один продукт, а платформа для мислення, дій і співпраці між системами. Платформи зможуть масштабуватися лише тоді, коли галузь погодиться на стандарти, за якими вони працюють.

AAIF — важливий перший крок, але лише початок. Щоб розкрити повний потенціал агентної AI, фінтеху потрібно активно долучатися. Потрібні відкриті схеми даних, спеціально розроблені для фінансових примітивів: продавців, транзакцій, ідентифікаторів, сигналів ризику та платіжних потоків. Деякі протоколи вже існують, і пропонуються нові, але їм ще потрібна широка підтримка галузі та співпраця, щоб стати справжніми стандартами, а не ізольованими реалізаціями. Потрібні спільні рамки безпеки та управління, щоб довіра могла масштабуватися разом із інноваціями. І потрібно активне залучення лідерів фінтеху у галузеві групи, що визначають і підтримують ці стандарти, а не пасивне спостереження.

Це не означає відмову від диференціації. Найсильніші компанії зможуть відрізнятися досвідом, управлінням ризиками та інтелектом, а не власною інфраструктурою. Історія Інтернету показує, що міцна інфраструктура може розширювати можливості, а не зменшувати їх. Агентна AI дає шанс зробити це знову.

Про автора

Манік Суртани — керівник відділу відкритого програмного забезпечення в Block, Inc. У Block Манік раніше керував інженерними командами в Square і Cash App. Перед приєднанням до Block він був головним інженером у Red Hat. Був засновником і провідним інженером проекту Infinispan та архітектором платформи JBoss Data Grid. Манік має досвід у AI, розподілених і відмовостійких системах, а також у налаштуванні продуктивності JVM. Він активно підтримує методології відкритого програмного забезпечення, етику та колаборативні процеси і з перших кроків у сфері обчислень займається відкритим кодом.