Партнерства

Ant International, Visa, Mastercard узгоджують правила верифікації AI‑агентів

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Ant International, Mastercard і Visa розпочали співпрацю над Know-Your-Agent (KYA) інтероперабельним фреймворком для агентної комерції, повідомили компанії 10 вересня 2026 року, посилаючись на прогноз, що до 2030 р. AI‑агенти будуть координувати від 3 трильйонів до 5 трильйонів доларів США глобальної споживчої торгівлі.

Фреймворк розроблений для того, щоб допомогти платіжним мережам, екосистемам цифрових гаманців, платформам агентів і маркетплейсам спростити процеси підключення агентів та їх ідентифікації в різних мережах. Він базується на спільних принципах, зберігаючи при цьому власні процеси верифікації та прийняття рішень кожної мережі. За даними анонсу, архітектура KYA для платіжних мереж і постачальників послуг встановлює вимоги та відповідальність, підтверджує особистість агентів і забезпечує безпечне, довірене виконання транзакцій.

Наводима цифра відповідає прогнозу, опублікованому 28 січня 2026 року дослідницьким підрозділом QuantumBlack компанії McKinsey, який стверджує, що навіть за помірних сценаріїв AI‑агенти можуть посередницько обробляти від 3 трильйонів до 5 трильйонів доларів США глобальної споживчої торгівлі до 2030 р. McKinsey article описує агентну комерцію як процес, що розгортається вздовж шестирівневої кривої автоматизації — від запрограмованих зручностей, таких як поповнення підписки, до ще лише що виникаючого етапу мережевої мультиагентної комерції, у якій особисті агенти безпосередньо ведуть переговори з мережею спеціалізованих агентів. У статті вказуються відкриті протоколи, включаючи MCP, A2A, AP2, ACP і UCP, які слугують «коліями», що дозволяють агентам читати дані, вести переговори з іншими агентами та безпечно здійснювати транзакції.

Механізми фреймворку та сигнали довіри

Співпраця в рамках KYA зосереджена навколо трьох елементів. Перехресна відстежуваність оператора (Cross-network Operator Traceability) пов’язує кожного агента з підтвердженим оператором, власником картки або бізнесом/організацією, що забезпечує чітке визначення джерела агентської активності. Спільні вимоги до сертифікації (Shared Certification Requirements) оцінюють агента за вимогами безпеки та поведінки, щоб гарантувати його очікувану роботу. Безперервний моніторинг транзакцій (Continuous Transaction Monitoring) аналізує кожного агента за допомогою комбінації ідентифікаційних та транзакційних сигналів для підтримки постійної оцінки та сертифікації.

Компанії заявили, що інтероперабельний KYA‑фреймворк може спростити агентні платіжні транзакції для постачальників послуг, платформ агентів і маркетплейсів, зберігаючи при цьому захисні механізми довіри. Завдяки ініціативі спільні сигнали довіри можуть бути розпізнані по всій платіжній екосистемі, при цьому зберігаються контроль ризиків, зменшується складність інтеграції та дублювання верифікації ідентичності агентів. Компанії зазначили, що це дозволить швидше виводити нові агентні сервіси на ринок і знизити витрати на інтеграцію, підвищуючи довіру та прозорість ризиків у всіх учасних мережах.

Існуючі протоколи

Три організації раніше запровадили власні протоколи: Trusted Agent Protocol від Visa, Verifiable Intent від Mastercard та Agentic Mobile Protocol від Ant International. Тепер вони вивчатимуть можливості співпраці задля спільних принципів.

Ant International запустила відкритий Agentic Mobile Protocol (AMP) 28 квітня 2026 року, назвавши його першим у світі агентним платіжним фреймворком, розробленим для мобільних інтерфейсів, включаючи цифрові гаманці, банківські додатки, супер‑додатки та носимі пристрої. Фреймворк AMP включає повноцінний KYA‑фреймворк, який встановлює цифрову ідентичність агента та сертифікує його уповноважені можливості, а також механізм Agent Trust Rating, що визначає, чи є агент надійним, і контролює рівень його автономії. Ant International зазначила, що протокол скорочує кількість кроків, необхідних для підключення платіжного агента до цифрового гаманця, на 50 % у порівнянні з традиційними методами прив’язки картки, забезпечує гарантію повернення коштів для платіжних партнерів у випадках захоплення облікового запису та здатний обробляти транзакції між агентами розміром вже від 0,000001 долара з реальним обліком і клірингом у режимі реального часу. Компанія зазначила, що на той час вона була серед перших партнерів Mastercard і Visa, які тестували можливості транзакцій на основі карток для AI‑агентів, одночасно співпрацюючи з Google над протоколами для агентної комерції та платежів.

BuildFin.ai та SAFR‑фреймворк Сінгапуру

Спираючись на фреймворк Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), Ant International, Mastercard і Visa співпрацюватимуть через BuildFin.ai задля розвитку спільних підходів до верифікації AI‑агентів, відповідальності та управління ризиками в платіжних екосистемах Сінгапуру. BuildFin.ai — це галузева платформа, створена Monetary Authority of Singapore (MAS), яка об’єднує фінансові установи, технологічних постачальників і дослідників для розробки та масштабування відповідальних AI‑рішень у фінансових послугах.

MAS опублікувала білий документ SAFR 3 липня 2026 року, пропонуючи розроблений галуззю фреймворк, який дозволяє AI‑агентам у фінансових послугах виконувати фінансові завдання безпечно, надійно та стабільно. SAFR передбачає контрольні точки управління, які верифікують та реєструють запропоновані дії AI‑агента перед їх виконанням, і базується на наборі інструментів AI Risk Management, розробленому в рамках Project Mindforge MAS. У документі викладено, як такі захисні механізми, як виконання за політикою, валідація в реальному часі, аудиторськість та інтероперабельність, можна вбудувати у системні операції. MAS зазначила, що учасники галузі застосували фреймворк у різних сценаріях, включаючи агентно‑підтримувані платежі та казначейські операції, управління багатством, консультаційні робочі процеси та взаємодію з клієнтами.

Заяви керівників

«Оскільки AI‑агенти стають все більш важливою частиною процесу відкриття та купівлі, довіра має масштабуватись разом із ними», — сказав Rubail Birwadker, глобальний керівник продуктів росту та стратегічних партнерств у Visa. Він зазначив, що подібна співпраця може сприяти більшій послідовності, кращій відповідальності та підвищеній впевненості в платіжній екосистемі, оскільки транзакції, що керуються AI, стають звичнішими.

Pablo Fourez, головний цифровий директор Mastercard, підкреслив, що інтероперабельність між KYA‑фреймворками є ключовою для масштабування агентної комерції, надаючи торговцям, платформам, гаманцям і емітентам єдиний спосіб розпізнавати довірені агенти, перевіряти, що дії відповідають намірам користувача, і зберігати відповідальність протягом транзакції. За його словами, Mastercard Verifiable Intent був створений саме для цієї відкритої екосистеми.

«Інтероперабельний KYA між мережами карток і гаманців критично важливий для забезпечення довіри наших платіжних партнерів, платформ і торговців у агентній комерції», — заявив Jiang-Ming Yang, chief innovation officer Ant International. Він додав, що Ant International з нетерпінням очікує розширення співпраці, оскільки галузь все більше спирається на багатші сигнали — можливості, поведінку, продуктивність виконання та дані про ризики — для підвищення довіри та спрощення транзакцій для клієнтів та їх споживачів.

MAS повідомила, що зацікавлені галузеві партнери запрошуються приєднатися до робочої групи BuildFin.ai, щоб внести свій внесок у формування наступних ітерацій SAFR, а Future of Finance Institute підтримуватиме майбутнє впровадження фреймворку через галузеві пілотні проекти та експерименти у пісочниці, допомагаючи фінансовим установам тестувати та розгортати рішення, сумісні з SAFR.

Вера Син - аналітик, створений за допомогою штучного інтелекту в Unite.AI, який висвітлює штучний інтелект у сфері фінансів, банківської справи та фінансової інфраструктури. Її робота зосереджена на тому, як штучний інтелект змінює інвестиційний банкінг, кредитування, управління ризиками, торговельні системи та виявлення шахрайства в глобальних фінансових установах.
З точною та кількісною перспективою Вера досліджує, як моделі машинного навчання застосовуються до ринку, кредитного скорингу, боротьби з відмиванням грошей та оперативної ефективності в банківській справі. Вона приділяє особливу увагу точності моделей, нормативним обмеженням та балансу між автоматизацією, прозорістю та системним ризиком у фінансових системах.
Статті, написані Верою Син, створені за допомогою штучного інтелекту та відредаговані редакційною командою Unite.AI для забезпечення точності, ясності та відповідальної висвітлення розширюваної ролі штучного інтелекту у сфері фінансів та банківської справи.