Di konferensi AGI Playground 2026, Wu Kai, Chief Revenue Officer Airwallex, mengusulkan konsep sistem operasi keuangan native AI, berpendapat bahwa tujuan akhir agen bukanlah antarmuka percakapan yang lebih cerdas, melainkan sistem eksekusi yang benar-benar dapat mengelola dana perusahaan.

Penulis artikel, sumber: GeekPark

Taman Bay East, Singapura, lampu panggung utama AGI Playground 2026 menyala. Di bawah panggung duduk lebih dari 50 VC global dan ratusan AI Builder, penuh harapan terhadap arah pengembangan tahap berikutnya dari Agent.

Semua orang sedang memperhatikan satu pertanyaan:

Ketika Agen berpindah dari percakapan ke eksekusi, seberapa jauh kita dari pengiriman otomatis?

Di meja bundar, Wu Kai, Chief Revenue Officer global Airwallex, menyampaikan pandangan yang berbeda dari kebanyakan orang. Alih-alih memulai dari kemampuan model atau antarmuka interaksi, ia langsung membawa masalah ke dalam skenario paling ketat: keuangan. Ia percaya bahwa AI tidak hanya akan mengubah cara perangkat lunak digunakan, tetapi juga cara perusahaan dibangun dan dioperasikan: "Kami sedang membangun kemampuan eksekusi dasar untuk keuangan dan bisnis native-AI."

Kalimat ini berarti bahwa akhir dari Agent bukanlah antarmuka percakapan yang lebih cerdas, melainkan sistem eksekusi yang benar-benar dapat mengelola dana perusahaan. Dalam narasi Airwallex, sistem ini dirangkum sebagai "sistem operasi keuangan native AI". Di sekitar sistem operasi ini, perusahaan melihat dua peluang jelas: keuangan otonom di sisi operasional bisnis, serta bisnis agen di sisi pembayaran dan checkout.

Wu Kai menilai, pasar telah mencapai titik balik krusial; seiring perkembangan bisnis agen, konsumen akan memberikan otoritas kepada Agen mereka untuk membandingkan harga, memilih produk, dan melakukan pemesanan, sehingga sistem pembayaran baru Agen ke Agen akan menjadi tren masa depan.

01 Kepercayaan adalah tiket masuk untuk peluncuran resmi Agent

Dalam setahun terakhir, Agent hampir menjadi bintang utama kompetisi demo: dalam video demo, mereka mampu menghubungkan seluruh alur bisnis dalam beberapa menit; namun saat diterapkan secara nyata, banyak perusahaan menemukan bahwa demo sangat mengesankan, tetapi penerapannya sulit. Wu Kai memberikan standar jelas untuk "penerapan nyata", ia percaya bahwa penerapan nyata yang sejati "bukan hanya bisa didemonstrasikan, tetapi juga dapat dipercaya dan mampu menyelesaikan tugas produksi secara berulang-ulang."

Standar ini diuraikan menjadi lima dimensi: tingkat adopsi, keandalan, hasil bisnis yang dapat diukur, auditabilitas, dan jalur fallback yang jelas, artinya kualitas model hanyalah titik awal, bukan tujuan akhir. Wu Kai secara khusus menekankan kekhasan skenario keuangan: "Di bidang keuangan, Agent baru dianggap benar-benar diluncurkan ketika dapat berjalan dalam kerangka persetujuan, kepatuhan, dan pengendalian risiko nyata perusahaan."

Ini berarti, Agent tidak bisa hanya menjadi asisten cerdas yang ditempatkan di luar, tetapi harus terintegrasi ke dalam rantai persetujuan, aturan kepatuhan, dan sistem pengendalian risiko yang sudah ada di perusahaan. Dalam praktik AirCloud, Agent paling unggul dalam menangani tugas-tugas yang sebelumnya dilakukan secara manual, bersifat berulang, dan memerlukan sedikit penilaian manusia, seperti operasi keuangan, proses reconciliasi, persiapan laporan, serta alur bisnis yang memerlukan pencarian, perbandingan, dan eksekusi secara berurutan.

Sebaliknya, yang paling lemah saat ini pada Agent adalah tugas-tugas yang «konteksnya sulit didapatkan secara lengkap». Misalnya, merancang produk baru, melakukan penilaian strategis yang kompleks—semua ini memerlukan banyak pengalaman bidang dan informasi implisit dari komunikasi antarmanusia, yang saat ini sulit dilakukan oleh Agent.

Pengakuan yang jelas terhadap batasan kemampuan ini pada akhirnya tercermin dalam desain produk.

T:0 dan Airi yang baru diluncurkan masing-masing menargetkan dua skenario berbeda. T:0 adalah platform keuangan berbasis AI yang dirancang untuk menjalankan fungsi keuangan secara end-to-end, seperti pembukuan, prediksi, dan pelaporan, pada dasarnya merupakan departemen keuangan yang dapat beroperasi mandiri sejak hari pertama. Airi awalnya adalah dompet satu-klik pembayaran, tetapi secara strategis, ia juga berfungsi sebagai lapisan kepercayaan dan lapisan kredensial untuk Agentic Commerce, memungkinkan pengguna menyimpan informasi pembayaran hanya sekali untuk melakukan pembayaran yang lebih mudah di antara mitra pedagang yang berpartisipasi, sekaligus meletakkan dasar untuk pembayaran yang ditugaskan oleh AI Agent.

Seiring dengan perkembangan skenario dan teknologi, Wu Kai percaya bahwa saat ini sudah tepat untuk meluncurkan dua produk ini. Di sisi keuangan, pelanggan sudah bosan dengan alat-alat terpisah, tabel, pekerjaan rekonsiliasi, dan seringnya serah terima; di sisi bisnis, munculnya bisnis agen berarti dompet dan lapisan pembayaran harus berkembang, karena agen perlu membantu pengguna menemukan, membandingkan, dan membeli produk, sehingga memerlukan cara pembayaran yang aman tanpa mengungkapkan informasi kartu pelanggan.

Alasan Cloud汇 memiliki kepercayaan diri untuk melakukan hal ini sebagian besar berasal dari fondasi yang dibangun selama sepuluh tahun terakhir: investasi jangka panjang dalam pembayaran, manajemen dana, dan infrastruktur regulasi memungkinkannya untuk menambahkan lapisan eksekusi cerdas di atas saluran keuangan nyata.

02 Dapat diperintahkan untuk dieksekusi, tetapi tetap pegang kendali

Ketika Agent mulai memproses dana, masalah paling realistis dan paling inti berubah menjadi pertanyaan praktis tentang "bagaimana merancang rantai otorisasi", karena Agent menggunakan uang pengguna, siapa yang memberikan otorisasi? Siapa yang melaksanakan? Siapa yang bertanggung jawab atas hasilnya? Jika pertanyaan-pertanyaan ini tidak dapat dijelaskan dengan jelas, secerdas apa pun Agent, sulit baginya untuk masuk ke produksi.

Wu Kai membuat perbedaan penting di lokasi: perusahaan membutuhkan «otorisasi delegasi», bukan «pemindahan kendali».

Dalam produk Airwallex, asisten AI "Kai" memiliki otoritas yang sama dengan pengguna dan tunduk pada aturan peran akun, otoritas, kualifikasi, dan kendali alur kerja yang sama. Seluruh rantai dipahami sebagai hubungan delegasi "pengguna → Agent → layanan Airwallex downstream", bukan penyerahan kendali penuh pengguna kepada Agent.

Melalui jalur ini, tim produk memberikan desain batasan yang sangat spesifik: Kai dapat membantu mencari informasi, memandu pengaturan, dan menyelesaikan sebagian operasi dalam batas kebijakan yang diizinkan, tetapi untuk operasi yang melibatkan aliran dana atau menimbulkan biaya, produk harus secara jelas menjelaskan apa yang akan dilakukan Kai dan meminta konfirmasi pengguna sebelum melanjutkan. Untuk situasi yang lebih sensitif, model yang tepat adalah peningkatan persetujuan dan tinjauan manual, bukan eksekusi diam-diam.

Wu Kai merangkum prinsip ini dalam satu kalimat: "Agent dapat menjalankan tugas, tetapi manusia dan perusahaan tetap menentukan misi, batasan, dan kerangka tanggung jawab." Ia percaya bahwa peningkatan kemampuan otonom harus disertai dengan peningkatan kemampuan tata kelola. Seiring waktu, Agent mungkin akan mengambil alih lebih banyak alur kerja, tetapi tidak akan memikul tanggung jawab akhir.

Konsep ini juga diterapkan dalam desain AgentOS. AgentOS menghubungkan Agent ke akun produksi, tetapi secara default dilengkapi dengan OAuth scope, pengaman, dan secara default tidak mengizinkan tindakan pengeluaran dana. Dengan kata lain, Agent tidak mendapatkan cek kosong, melainkan kartu otorisasi dengan batas额度, pembatasan penggunaan, dan pelacakan audit.

Wu Kai percaya bahwa model jangka panjang yang ideal harus berbasis rantai delegasi OAuth, yang mampu memverifikasi siapa subjeknya, agen mana yang melakukan tindakan, dan kapan konfirmasi peningkatan diperlukan selama operasi sensitif. Batas praktis dapat dirangkum dalam lima elemen: otoritas pengguna, cakupan terbatas, konfirmasi eksplisit saat risiko meningkat, dapat diaudit sepanjang waktu, serta dapat dinaikkan ke penanganan manusia jika keyakinan atau otorisasi tidak mencukupi.

03 Financial ecosystem determines the upper limit of Agent

Jika rantai otorisasi menyelesaikan masalah "Apa yang dapat dilakukan oleh Agent", maka "konteks" menentukan "Seberapa baik Agent dapat melakukannya".

Di meja bundar, Wu Kai juga membagikan sebuah pemahaman yang telah diverifikasi berulang kali oleh AirCloud, bahwa "Dalam lingkungan perusahaan, konteks bukanlah hal yang hanya ditambahkan terakhir, perusahaan harus terlebih dahulu membangun atau mengakuisisi sistem yang mampu menghasilkan konteks keuangan yang bersih dan terstruktur."

Di balik kalimat ini adalah logika strategis Airwallex dalam akuisisi. Akuisisi seperti OpenPay dan Leapfin bukan hanya menambah antarmuka produk, tetapi juga mengintegrasikan lebih banyak model data pembayaran, pendapatan, rekonsiliasi, dan akuntansi ke dalam ekosistem yang sama, sehingga Agent dapat mengambil tindakan berdasarkan gambaran bisnis yang lebih lengkap dan lebih andal.

Wu Kai menjelaskan mengapa konteks sangat penting dalam skenario keuangan; sebenarnya, konteks perusahaan bukan hanya lebih banyak data, tetapi tersebar sepanjang siklus dana, misalnya bagaimana pendapatan dihasilkan, bagaimana pembayaran dirutekan, bagaimana transaksi direkonsiliasi, dan bagaimana pembukuan ditutup. Jika data-data ini tersebar di berbagai sistem, agen seperti navigator yang ditutup matanya—memiliki arah, tetapi tidak bisa melihat kondisi jalan.

Berdasarkan praktik-praktik ini, Wu Kai menyimpulkan, "Agen perusahaan terbaik akan dibangun di atas sistem keuangan terintegrasi, bukan pada Copilot terisolasi yang melekat pada pulau-pulau data yang terpisah."

Ini juga merupakan moat yang dibangun oleh Airwallex selama sepuluh tahun. Infrastruktur pembayaran, manajemen dana, dan regulasi selama sepuluh tahun bukan hanya sekadar serangkaian lisensi dan saluran, tetapi juga fondasi yang mampu menyediakan konteks keuangan yang lengkap dan terstruktur bagi Agent. Tanpa fondasi ini, model sekuat apa pun hanya dapat melakukan analisis terpisah-pisah.

04 Implementasi Keuangan Agen: Membangun sistem keamanan dana yang terkelola dan terstruktur

Menghadapi tantangan keamanan dalam operasi otonom agen cerdas terhadap dana dan kesulitan mengukur efektivitas penerapan perusahaan, Wu Kai memberikan solusi komprehensif yang praktis dan proaktif, menetapkan jalur jelas untuk penerapan agen AI di bidang keuangan.

Keuangan adalah bidang yang tidak toleran terhadap risiko, membuka otoritas operasi dana agen terbuka memperbesar peluang dan risiko secara bersamaan, ini merupakan tantangan bersama seluruh industri. Wu Kai mengusulkan tiga prinsip dasar: "pengguna mengendalikan penuh, otorisasi operasi berjenjang, dan dapat dilacak sepanjang rantai," untuk menyeimbangkan efisiensi otomatisasi dan keamanan dana.

Ia membagi operasi agen menjadi dua skenario: tak terbalikkan dan dapat dibatalkan, untuk membangun logika pengendalian diferensial: operasi tak terbalikkan seperti transfer dana, pembayaran gaji, dan pembayaran ke pemasok yang tidak dapat ditarik kembali, agen hanya dapat mengajukan permintaan, sedangkan keputusan akhir tetap berada di tangan pengguna, mendukung berbagai mode otorisasi seperti persetujuan massal; sementara operasi yang dapat dibatalkan seperti pencatatan dan entri jurnal akuntansi, otorisasi otomatis diberikan lebih luas untuk mengurangi intervensi manual yang sering memperlambat alur bisnis.

Untuk memperkuat jaring pengaman risiko, AirCloud menyediakan mekanisme pelacakan operasi yang lengkap; setiap langkah operasi agen cerdas dicatat secara penuh, memungkinkan pengguna untuk menelusuri semua riwayat perubahan dan membatalkan operasi yang dapat dibatalkan dengan satu klik; dalam jangka panjang, akan dibangun siklus umpan balik kesalahan agar agen cerdas dapat belajar secara mandiri dari kesalahan masa lalu dan menghindari terjadinya risiko serupa berulang kali.

Untuk skenario transaksi e-commerce agen konsumen, penetapan wewenang dan tanggung jawab lebih kompleks. Wu Kai menegaskan garis dasar wewenang dan tanggung jawab yang seragam untuk industri: otorisasi aktif dari pengguna adalah prasyarat untuk transaksi yang sah; dalam kasus penolakan pembayaran atau penipuan, tanggung jawab akhir tetap pada pemegang kartu. AirCloud sedang bekerja sama dengan organisasi kartu untuk membangun aturan standar penanganan sengketa pembayaran agen, mengisi celah kepatuhan dalam transaksi otonom generasi berikutnya.

Ketika industri membanjiri agen cerdas, perusahaan umumnya bingung bagaimana menilai apakah agen cerdas tersebut sukses atau memiliki nilai bisnis nyata. Wu Kai mengusulkan untuk mengevaluasi kerangka kerja dari dua dimensi: kelengkapan siklus bisnis dan apakah kecerdasan model menjadi hambatan, serta mengklasifikasikan agen cerdas di pasar menjadi tiga kategori, sehingga membedakan secara jelas tingkatan potensi ledakan komersial produk.

Kategori pertama adalah aplikasi patokan ideal: bisnis dapat mencapai siklus eksekusi 100%, semua titik hambatan berasal dari kemampuan inferensi model, dan generasi kode AI adalah contoh khas, industri sedang mencari produk disruptif semacam ini.

Kategori kedua adalah produk alat otomatisasi, seperti Agentic Finance dan Agentic E-commerce dari Kongyun Hui: kemampuan model tidak memiliki kelemahan dan mampu menghubungkan seluruh proses bisnis dari awal hingga akhir. Wu Kai menekankan bahwa perbedaan antara otomatisasi 90% dan 100% sangat besar; selama langkah terakhir proses masih bergantung pada manusia, tingkat adopsi dan efisiensi keseluruhan akan sangat terbatas. Setelah otomatisasi seluruh rantai diterapkan, tingkat adopsi perusahaan akan mengalami lompatan kualitatif. Selain itu, agen mendorong frekuensi pengambilan keputusan perusahaan menjadi lebih tinggi; keuangan tradisional biasanya meninjau bulanan, kini dapat memantau indikator secara harian atau bahkan per jam untuk terus mengoptimalkan proses, yang juga menjadi arah utama pengembangan agen keuangan.

Kategori ketiga adalah AI Copilot yang membantu: tidak dapat membentuk siklus bisnis lengkap, dengan hambatan utama berasal dari kecerdasan model, dan operasi transfer dana finansial yang tidak dapat dibatalkan merupakan contoh khas. Produk semacam ini harus tetap mempertahankan tahap tinjauan manusia, di mana AI hanya bertindak sebagai alat bantu analisis data, memiliki nilai dasar, tetapi daya ledak komersialnya jauh lebih rendah dibandingkan dua kategori sebelumnya.

*Sumber gambar utama: AGI Playground 2026