Відкриті стандарти відкриють наступний прорив агентного ШІ у фінтеху

Манік Суртані — 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. Сьогоднішня 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 їхніх компаній та підтримку інших лідерів AI для встановлення відкритих стандартів для агентної AI. Хоча це ще на ранніх стадіях, це важливий крок до покращення взаoperabilності у фінансових технологіях. 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 ту саму ізольовану архітектуру, яка гальмувала інновації десятиліттями, але вже з більш потужними технологіями.

Обмеження агентної AI у ізольованих системах

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 інтеграцію і збільшує витрати на розробку. Вендорська залежність змушує компанії обирати менш ефективні інструменти просто тому, що вони підходять під існуючу архітектуру, або ще гірше — створювати власні ізольовані системи, що лише поглиблює проблему.

Агенти успішні, 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 взаoperabilної 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 з goose і був одним із перших учасників у протоколі. Stripe додав підтримку MCP для доступу до платіжних даних, створення чек-аут-сесій і управління підписками. Square випустив MCP-сервери для своїх API платежів, каталогу та клієнтів. Shopify запустила інтеграції MCP для своєї платформи комерції. Ці приклади демонструють реальний інтерес ринку до взаoperabilності.

Зі стандартними протоколами агенти можуть інтерпретувати дані з більш глибоким контекстом. 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 виконати важку роботу: створити нові API, забезпечити відповідність, координувати з регуляторами. Прогрес залежав від регуляторного тиску, і навіть тоді впровадження було повільним і нерівномірним. У обох випадках клієнти отримують вигоду від кращої взаoperabilності. З агентною AI компанії мають додатковий стимул: агенти можуть допомагати у мостах або перекладах між системами, знижуючи навантаження на інтеграцію і роблячи відкриті стандарти комерційно привабливими, а не лише вимогою відповідності.

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 взаoperabilності стане очевидною. Зараз кожна фінансова послуга працює ізольовано. Ваша система зарплат не спілкується з бізнес-банкінгом. Ваш інструмент управління витратами не координує з бухгалтерським софтом. Ваш платіжний процесор не має уявлення про ваш прогноз грошових потоків. За допомогою відкритих стандартів агенти зможуть керувати цим усім. Вони зможуть автоматично узгоджувати витрати, витягуючи дані з корпоративної картки, співставляючи їх з рахунками у бухгалтерії та оновлюючи бюджети в реальному часі. Вони зможуть координувати час платежів між платформами, щоб платити постачальникам, коли грошовий потік сильний, і відкладати, коли він обмежений. Вони зможуть з’єднувати дані підписки з оцінкою ризику, щоб уникнути повторного заповнення одних й тих самих даних. Вартість у тому, щоб з’єднати системи, які спочатку не були розроблені для взаoperabilності.

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

Будуйте рейки, а не стіни

Наступне десятиліття фінтеху визначатимуть компанії, які зрозуміють, що агентна AI — це не один продукт, а платформа для аналізу, дій і співпраці між системами. Платформи зможуть масштабуватися лише тоді, коли галузь погодиться на спільні основи.

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 і 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 Суртані — 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. Засновник і головний інженер проекту Infinispan, архітектор платформи JBoss Data Grid. Манік має досвід у AI, розподілених і відмовостійких системах, а також у налаштуванні продуктивності JVM. Він активно підтримує методології відкритого коду, етику та колаборативні процеси і з перших кроків у сфері обчислень займається відкритим кодом.