Почему автономные ИИ-агенты — следующий уровень инфраструктуры финтеха

За последние пять лет банки значительно вложились в разговорные системы ИИ, надеясь, что они преобразуют обслуживание клиентов и помогут снизить операционные расходы.

Казалось, они могут всё: сбрасывать пароли, сообщать балансы и многое другое. Но большинство банков забуксовали. Предполагалось, что эта технология произведёт революцию в обслуживании клиентов, однако в итоге лишь повысила эффективность. Модель ИИ не смогла решить главную задачу — изменить то, как работают финансы.

Такие компании, как Merehead, уже разрабатывают подобную инфраструктуру, интегрируя автономных агентов непосредственно в ядро торговых систем и платёжных шлюзов. Это позволяет финансовым учреждениям не просто предоставлять информацию, но и автоматизировать сложные операции — от управления ликвидностью до исполнения кросс-чейн транзакций — без участия человека.

Странная вещь: банки используют сложные языковые модели, понимающие непростые запросы, но сами эти системы почти ничего не делают. Они объяснят, что такое перевод, но не выполнят его. Расскажут об инвестиционных стратегиях, но не купят и не продадут акции. Дело не в том, что ИИ плох, — просто мы не можем понять, как использовать его эффективно.

Чтобы улучшить финансовые технологии, нужно создавать не просто более разговорчивых чат-ботов, а интеллектуальные системы, способные самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные финансовые задачи без необходимости постоянной помощи. Интеграция ИИ в бизнес уже достигла 77%, и в дальнейшем всё более эффективно используются доступные модели.

Отрасль переживает крутой переход: от обычного разговорного ИИ к мощным автономным ИИ-агентам. Они способны самостоятельно справляться со сложными финансовыми задачами. Похоже, меняется вся логика финтех-инфраструктуры!

Раньше они просто отвечали, теперь они действуют: как меняется архитектура

Чат-боты обычно работают просто: спросил — получил ответ. Задаёшь вопрос, система понимает, что ты имеешь в виду, ищет информацию и возвращает ответ. Но это довольно простая вещь; с ней особо ничего не сделаешь, и она безопасна, потому что не связана с другими системами.

Автономные агенты меняют ситуацию. Они не просто отвечают на вопросы, а выполняют сложные процессы, охватывающие несколько систем. Они принимают решения на основе данных и совершают действия, способные влиять на финансы. Например, агент на базе OpenAI способен не просто советовать изменения в портфеле. Он сканирует рынок, оценивает риски, исполняет сделки на различных биржах и формирует отчёты для обеспечения соответствия требованиям — и всё это, фиксируя свои действия.

Архитектура автономных агентов

Автономные финансовые агенты основаны на трёх ключевых принципах: способность чётко мыслить, тесная интеграция с различными системами и надёжная безопасность. В отличие от чат-ботов, которые просто понимают, чего хочет пользователь, автономные агенты способны к логическому мышлению. Они разбивают сложные задачи на простые шаги, отслеживают прогресс и адаптируют свои планы по мере поступления новой информации.

Как работает ИИ-агент:

1. Уровень восприятия (контекст и данные)

Этот уровень собирает всю информацию: обменные курсы, балансы, риски, правила. Он просто подготавливает данные для следующих шагов.

2. Уровень рассуждений (интерпретация и планирование)

Здесь LLM анализируют ситуацию и определяют, что делать. Но они ничего не реализуют — только предлагают варианты.

3. Движок политик и рисков (ограничения и контроль)

Здесь каждое решение агента проверяется на соответствие правилам: лимитам, законам, настройкам клиента. Всё чётко, никакого самодеятельности.

4. Уровень исполнения (выполнение действий)

Исполнение осуществляется через специализированные API: торговые системы, банки, платёжные сервисы. Агент напрямую не прикасается к деньгам, а просто отдаёт команды.

5. Уровень аудита и наблюдаемости

Каждое действие фиксируется: входные данные, рассуждения, применённые правила, результаты. Таким образом, всё прозрачно и соответствует требованиям.

6. Петля обратной связи (обучение и адаптация)

Результаты работы агента используются для улучшения стратегий, но всё под контролем — без произвольного изменения бизнес-логики.

Безопасность прежде всего

Когда ИИ начинает управлять финансами, все естественно начинают беспокоиться о безопасности. ИИ может выдавать ошибочные сведения, делая вид, что говорит правду, тогда как на самом деле это чепуха, — и если он использует такие приёмы для принятия финансовых решений, это опасно. Поэтому инженерам нужно создать что-то вроде песочницы для ИИ — места, где он может работать, но с множеством ограничений. Для снижения риска галлюцинаций и аномальных решений полезно опираться на NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) и выстраивать контроль на протяжении всего жизненного цикла модели.

Валидация входных данных и безопасность промптов

Прежде чем ИИ начнёт разбираться, что с этим делать, запрос должен пройти несколько проверок безопасности. Любые попытки обмануть ИИ с помощью хитрых запросов должны отсекаться. Почти все ключевые угрозы для агентов с небезопасной обработкой вывода подробно изложены в OWASP Top 10 for LLM Applications (Prompt Injection и др.). Кроме того, необходимо следить за тем, чтобы люди не злоупотребляли системой и не перегружали её.

Специалисты высшего класса постоянно пытаются взломать систему, чтобы найти слабые места раньше злоумышленников. Сейчас это абсолютно необходимо, потому что на кону не только репутация, но и огромные деньги.

Движок политик и контроль транзакций

Внутри песочницы есть такая вещь, как движок политик. Он следит за тем, чтобы ИИ не нарушал правила компании и законы. Каждое действие ИИ проверяется по множеству правил. Существуют лимиты транзакций, чтобы ИИ не совершал ничего неверного, а если транзакция крупная или рискованная — она должна быть одобрена человеком.

Всё, что делает ИИ, фиксируется — каждое решение, каждое действие. Это необходимо для обеспечения соответствия требованиям и возможности расследования в случае, если что-то пойдёт не так. Если агент касается криптоплатежей или операций с виртуальными активами, ограничения и мониторинг необходимо проектировать с учётом рекомендаций FATF по виртуальным активам и провайдерам услуг виртуальных активов (AML/CFT).

Вот почему собственная кастомная система управления лучше SaaS

На рынке существуют SaaS-решения, обещающие быстро добавить ИИ в ваши финансы. Эти функции легко реализовать, недорого запустить, и специалисты постоянно их обновляют. Если вам нужен простой чат-бот или что-то не связанное с финансами, SaaS подойдёт. Но если вы хотите, чтобы ИИ управлял вашими финансами, — это не тот ответ.

Главная проблема — контроль. Когда вы используете SaaS, ваши важные данные передаются другим людям, и именно здесь начинаются головные боли: как защитить эти данные, как соблюдать нормативные требования и как вообще убедиться, что всё безопасно.

Представьте, что ИИ самостоятельно заключает сделку на миллион долларов, основываясь на каком-то хитром анализе рынка. Каждое действие должно быть объяснимым, проверяемым и законным. Но SaaS зачастую — как чёрный ящик. Ничего не видно, ничего не понятно. Это неприемлемо для финансовых компаний.

Ручная настройка помогает управлять каждой деталью работы агента. Компании могут выбирать и настраивать языковые модели под свои нужды. Они также могут создавать системы правил, учитывающие собственные риски и требования. К тому же всё это легко интегрируется с внутренними системами с использованием привычных протоколов и стандартов безопасности.

Инвестиции в такую разработку окупаются операционной гибкостью. Если меняются регуляции, возникают новые угрозы или бизнес меняет направление, компании с ручной настройкой могут изменить архитектуру агента, не завися от вендоров. В современном мире постоянно меняющейся конкуренции и законодательства это крайне важно.

Прямо вперёд

Переход от разговорного ИИ к автономным агентам — это не дело будущего; он уже происходит, движимый продвинутыми языковыми моделями, улучшенными структурами API и растущей конкуренцией в автоматизации сложных финансовых процессов. Компании, которые понимают это и инвестируют в прочный фундамент, получат значительные преимущества: большую эффективность, снижение рисков и более довольных клиентов.

Для достижения успеха необходим серьёзный подход. Компаниям нужно нанимать опытных инженеров, способных создавать и поддерживать сложные системы ИИ. Необходимо устанавливать правила, предотвращающие избыточное новаторство и сохраняющие контроль.

Важно, чтобы все понимали: ИИ — не волшебная палочка, а мощный инструмент, который необходимо правильно настроить, протестировать и постоянно контролировать.

В ближайшие десять лет в финансовой сфере преуспеют те учреждения, которые овладеют искусством управления автономными операциями. Они будут использовать ИИ-агентов для выполнения рутинных задач с исключительной точностью. Это освободит людей для концентрации на стратегических решениях и сложных проблемах. Они создадут системы, которые учатся и совершенствуются с каждой операцией.

Вопрос уже не в том, преобразует ли ИИ финансовую систему. Вопрос в том, кто возглавит эти изменения, а кто останется позади. Решения, которые вы принимаете сейчас, определят, насколько успешной будет ваша компания в будущем.

Материал «Почему автономные ИИ-агенты — это следующий уровень финтех-инфраструктуры» был первоначально опубликован в Coinmonks на Medium, где люди продолжают обсуждение, выделяя и комментируя этот материал.