AI-агенти дедалі більше здатні аналізувати ринки, розробляти торгові стратегії та виконувати ордери. Але для фінансових установ розгортання цих систем у масштабі створює інший виклик: забезпечення того, щоб автономна діяльність залишалася в межах чітко визначених операційних і ризикових лімітів.
Це був центральний момент, який порушила Діана Пірес, співзасновниця компанії з автоматизації агентних фінансів BYTEX, після її участі в дискусіях на Ripple Swell 2026, що проходив 27-29 жовтня у The Shed на Мангеттені.
Пірес має досвід як на традиційних, так і на криптовалютних ринках. Перед заснуванням BYTEX вона обіймала керівні посади в OKX, B2C2 та Crypto.com, після попередніх посад в ICE, S&P Global, Fitch та Numerix.
Захід зібрав компанії, що працюють у сферах штучного інтелекту, токенізації, стейблкоїнів, платежів та фінансової інфраструктури.
Одна з його сесій, «Що відбувається, коли ШІ переміщує гроші», за участю представників Mastercard та Amazon Web Services, розглядала агентні фінанси в контексті криптоінфраструктури та платежів.
Для Пірес дискусія відображала ширший зсув у бік фінансових послуг, які працюють із більшою автоматизацією та меншою кількістю перерв.
«Кожна установа, з якою ми спілкуємося, хоче запропонувати своїм клієнтам торгівлю на основі ШІ», — сказала Пірес. «Дуже мало хто може зробити це на тому стеку, який вони використовують сьогодні. Моделі не є вузьким місцем. Дозволи, ліміти та засоби контролю — ось у чому річ».
Інфраструктурний розрив в автоматизованій торгівлі
BYTEX розроблено, щоб допомогти установам впроваджувати автоматизоване виконання у свої наявні продукти без необхідності розробляти весь інфраструктурний стек власними силами.
Її система з відкритим кодом з'єднується з платформами, які вже використовуються фінансовими компаніями, залишаючи контроль над коштами, дозволами, власними алгоритмами та торговими стратегіями за установою-оператором.
Компанія не має доступу до цих активів чи систем. Натомість установи визначають параметри, за яких агенти можуть працювати, включаючи експозицію, розміри позицій та ліміти виконання.
Інфраструктура також підтримує кілька автономних стратегій, що працюють в одному середовищі.
Бізнес-модель відокремлює доступ до коду з відкритим кодом від комерційного розгортання. Установи можуть використовувати код і платити під час переходу до виробництва, де BYTEX пропонує корпоративну підтримку, угоди про рівень обслуговування та преміальні модулі контролю, що регулюють діяльність агентів.
Цей підхід відображає різницю між розробкою моделі ШІ та її розгортанням в інституційному торговому середовищі. Навіть коли агент може виявити можливість і виконати ордер, установі все ще потрібні механізми для визначення того, які дії він може вживати і за яких умов.
Безперервні ринки підвищують попит на вбудовані засоби контролю
Пірес також вказала на наслідки безперервної роботи фінансових ринків. У міру розширення інфраструктури токенізації та стейблкоїнів фінансова діяльність може дедалі більше відбуватися поза традиційними годинами роботи ринків.
У такому середовищі процеси, побудовані навколо послідовного розрахунку та ручного втручання, можуть стати складнішими для підтримки. Якщо транзакції можуть ініціюватися цілодобово, установам знадобляться системи виконання, здатні автоматично застосовувати перевірки, а не покладатися на людину для схвалення кожного кроку.
«Коли немає закриття, ви не можете поставити людину між кожним кроком», — сказала Пірес. «Перевірки мають жити всередині рівня виконання».
Вона очікує, що кількість автономних агентів, які здійснюють транзакції, зростатиме швидше, ніж кількість людей, які їх контролюють. Це зробить масштабоване управління центральною вимогою для установ, що впроваджують агентні фінанси.
Замість того щоб керувати кожним агентом окремо, компаніям знадобляться системи, які застосовують узгоджені дозволи та обмеження до великої кількості автоматизованих стратегій.
«Агенти продовжуватимуть розумнішати самостійно», — сказав Пірес. «Що установам потрібно вирішити зараз, так це правила, за якими вони працюють».
BYTEX позиціонує свою інфраструктуру відповідно до цієї вимоги. Оскільки системи штучного інтелекту беруть на себе дедалі більше завдань із дослідження ринку та виконання операцій, впровадження в установах залежатиме не лише від того, що агенти здатні виконати, а й від того, чи можуть фінансові компанії визначити, забезпечити дотримання та контролювати межі, в яких вони діють.
