Открытые стандарты откроют следующий прорыв агентного ИИ в финтехе

Маник Суртани — руководитель направления открытого исходного кода в Block.

Откройте для себя главные новости и события в области финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Её читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

В 2025 году ИИ-агенты преобразили внутренние процессы финтех-компаний: автоматизировали сложные рабочие потоки и координировали действия между инструментами с минимальным участием человека. В 2026 году мы увидим всё больше таких агентных функций, предлагаемых напрямую клиентам. Но перед отраслью стоит выбор. Сегодняшняя экосистема финансовых технологий глубоко фрагментирована. У каждого платёжного процессора, кредитора, банка и платформы — свои форматы данных и API. Клиенты могут получить агентов, работающих только в изолированных системах, или же мы можем коллективно двигаться к открытым стандартам, которые позволят агентам действовать в более широком спектре финансовых контекстов.

Ранее в этом месяце Block, Anthropic и OpenAI совместно с Linux Foundation объявили о создании Agentic AI Foundation (AAIF), объединив вклады своих компаний при поддержке других лидеров в области ИИ, чтобы установить открытые стандарты для агентного ИИ. Хотя это только начало, данный шаг является значимым продвижением к улучшению интероперабельности в финансовых технологиях. Если отрасль примет это направление, мы сможем построить экосистему, где агенты будут учиться на более богатых данных, получать доступ к унифицированным интерфейсам и приносить пользу, которая накапливается, а не фрагментируется. Если нет — мы рискуем воссоздать ту же разрозненную архитектуру, которая десятилетиями тормозила инновации, только теперь с более мощными технологиями.

Ограничения агентного ИИ в изоляции

Финтех исторически развивался через проприетарные стеки. Эта модель работала в прошлом, но агентный ИИ обнажает её ограничения. Агентам нужен последовательный доступ к контексту, поверхностям для действий и сигналам из множества систем.

Когда каждое учреждение по-своему структурирует транзакции, идентификаторы, индикаторы риска и профили продавцов, агентный ИИ сталкивается с серьёзными препятствиями. Фрагментированные данные подрывают способность агентов рассуждать или уверенно действовать. Трения при интеграции замедляют развёртывание и увеличивают инженерные затраты. Привязка к вендору вынуждает компании выбирать менее эффективные инструменты только потому, что они вписываются в существующую архитектуру, или, что ещё хуже, создавать собственные изолированные системы, что лишь усугубляет проблему.

Агентный ИИ преуспевает, когда может наблюдать, принимать решения и действовать в рамках связанных систем. Изолированная среда ослабляет все три способности.

Почему открытые стандарты меняют всё

Открытые стандарты (общие схемы, определения и протоколы) делают гораздо больше, чем просто упрощают интеграцию. Они создают основу для масштабируемого и интероперабельного агентного поведения.

Прежде чем агенты смогут рассуждать о системах или действовать от имени пользователей, эти системы должны говорить на одном языке. Рассмотрим Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, который даёт системам ИИ возможность взаимодействовать с реальными инструментами и данными. Примерно за год MCP получил растущее признание в разных отраслях, включая финтех и компании электронной коммерции. Block создал первую эталонную реализацию MCP с goose и был одним из ранних участников самого протокола. Stripe внедрил поддержку MCP, чтобы агенты могли получать доступ к платёжным данным, создавать сессии оплаты и управлять подписками. Square выпустил MCP-серверы для своих платёжных API, каталога и API для клиентов. Shopify запустил интеграции MCP для своей платформы электронной коммерции. Эти примеры демонстрируют реальный рыночный интерес к интероперабельности.

С помощью интероперабельных протоколов агенты могут интерпретировать данные с более глубоким контекстуальным пониманием. Фрагментация, напротив, ограничивает качество сигналов, на которые полагаются агенты.

Сравните это с открытым банкингом. Открытый банкинг продвигался годами по всему миру (особенно в США), потому что требовал от учреждений серьёзных усилий: создания новых API, обеспечения соответствия требованиям, координации с регуляторами. Прогресс зависел от регуляторного давления, и даже в этом случае внедрение было медленным и неравномерным. В обоих случаях клиенты выигрывают от лучшей интероперабельности. С агентным ИИ у компаний может появиться дополнительный стимул: агенты могут помогать связывать или переводить данные между системами, снижая нагрузку на интеграцию и делая открытые стандарты коммерчески привлекательными, а не просто стимулируемыми соблюдением норм.

Следующее поколение агентного ИИ будет состоять из специализированных агентов, которые сотрудничают. Один агент может преуспеть в классификации документов, другой — в обнаружении мошенничества, третий — в прогнозировании денежных потоков. Предсказуемые интерфейсы и общие протоколы помогут этим агентам находить сервисы, делегировать задачи и оркестровать рабочие процессы без хрупкого пользовательского кода.

Как только агенты смогут свободно перемещаться между финансовыми платформами, станет очевидной настоящая сила интероперабельности. Сейчас каждый финансовый сервис работает изолированно. Ваша система расчёта зарплаты не взаимодействует с вашим банковским приложением для бизнеса. Инструмент управления расходами не может координироваться с бухгалтерским ПО. Ваш платёжный процессор не видит ваш прогноз денежных потоков. С открытыми стандартами агенты смогут оркестрировать всё это. Они смогут автоматически сверять расходы, извлекая данные с корпоративной карты, сопоставляя их со счетами в бухгалтерской системе и обновляя бюджетные прогнозы в реальном времени. Они смогут координировать сроки платежей на нескольких платформах, гарантируя, что вы платите поставщикам, когда денежный поток силён, и откладываете платежи, когда он ограничен. Они смогут связывать данные андеррайтинга с одной платформы с оценкой рисков на другой, чтобы вам не приходилось вводить одну и ту же информацию повторно. Ценность заключается в соединении систем, которые изначально не были предназначены для взаимодействия.

Малые финтех-компании тоже выигрывают. Открытые стандарты выравнивают игровое поле, позволяя новым участникам подключать своих агентов к банкам и процессорам без дорогих инженерных проектов. Они могут конкурировать за счёт аналитики и опыта, а не бюджета на интеграцию.

Стройте рельсы, а не стены

Следующее десятилетие финтеха будет определяться компаниями, которые понимают, что агентный ИИ — не единичный продукт. Это платформа для рассуждения, действий и сотрудничества между системами. Платформы масштабируются только тогда, когда отрасль соглашается на рельсы, по которым они движутся.

AAIF — важный первый шаг, но это только начало. Чтобы полностью раскрыть потенциал агентного ИИ, финтех должен активно включиться. Нам нужны открытые схемы данных, специально разработанные для финансовых примитивов: продавцов, транзакций, идентификаторов, сигналов риска и платёжных потоков. Некоторые протоколы для коммерции и платежей уже существуют, и предлагаются новые, но им всё ещё нужна общеотраслевая поддержка и сотрудничество, чтобы стать настоящими стандартами, а не изолированными реализациями. Нам нужны общие фреймворки безопасности и управления, чтобы доверие могло масштабироваться вместе с инновациями. И нам нужно активное участие лидеров финтеха в отраслевых группах, которые определяют и поддерживают эти стандарты, а не просто пассивное наблюдение.

Это не означает отказ от дифференциации. Сильнейшие компании будут отличаться в опыте, управлении рисками и интеллекте, а не в проприетарной инфраструктуре. История интернета показывает, что мощная инфраструктура может расширять возможности, а не сокращать их. Агентный ИИ даёт шанс повторить это.

Об авторе

Маник Суртани — руководитель направления открытого исходного кода в Block, Inc. В Block Маник ранее руководил инженерными командами в Square и Cash App. До прихода в Block он был штатным инженером в Red Hat. Он был основателем и ведущим инженером проекта Infinispan и архитектором платформы для JBoss Data Grid. Маник имеет опыт в области ИИ, распределённых и отказоустойчивых систем, а также оптимизации производительности JVM. Маник — активный сторонник методологий разработки с открытым исходным кодом, идеологии и совместных процессов, и участвует в open source с первых шагов в вычислительной технике.