Acara ini berfokus pada narasi baru Agentic Finance, dengan membahas secara mendalam isu-isu inti seperti revaluasi nilai industri kripto yang didorong oleh agen AI, iterasi infrastruktur on-chain, dan jalur penerapan komersial yang nyata.Penulis artikel, sumber: SVP Chain
Pada 26 Juni di Singapura, forum meja bundar offline "AGENTIC FINANCE PANEL" yang diselenggarakan oleh SVP Chain berakhir dengan sukses. Acara ini berfokus pada narasi baru Agentic Finance, dengan diskusi mendalam mengenai penilaian ulang nilai industri kripto yang didorong oleh agen AI, iterasi infrastruktur on-chain, dan jalur penerapan komersial yang nyata.
Sesi diskusi ini dipandu sepenuhnya oleh Celest, Head of Marketing SVP Chain, dan mengundang tiga praktisi inti dari bidang AI di Singapura untuk berbagi wawasan: Alistair, Head of Growth SVP Chain; Charlie, Co-founder Coco AI; dan Zane, Head of Business Development Moss AI. Para tamu masing-masing berbagi perspektif mereka dari tiga sudut pandang vertikal: infrastruktur blockchain dasar, penerapan agen tingkat perusahaan, dan aplikasi perdagangan kuantitatif AI.
Seiring dengan memasuki tahap matangnya teknologi model besar, konsensus industri telah mengalami perubahan mendasar: AI bukan lagi sekadar hiburan konseptual, melainkan sedang membentuk ulang produktivitas dasar dalam interaksi on-chain, pembayaran dan penyelesaian, transaksi keuangan, serta kolaborasi bisnis. Oleh karena itu, diskusi panel ini berfokus pada pertanyaan paling kritis industri: Di era Agentic Finance, titik nilai sejati industri berada di mana? Batas antara gelembung dan penerapan nyata apa? Bagaimana ekosistem agen yang terstandarisasi, terpercaya, dan saling terhubung dapat terbentuk?
Sebagai perwakilan dari blockchain lapisan-1 AI, Alistair, Head of Growth SVP Chain, pertama-tama menyoroti masalah terbesar industri saat ini dari sudut pandang infrastruktur dasar—ekosistem AI agent global yang sangat terfragmentasi. Saat ini, sejumlah besar AI Agent beroperasi secara independen dan tidak saling terhubung, kontrak pintar di blockchain tersebar dan terpisah-pisah, serta sistem pembayaran dan penyelesaian tidak memiliki standar yang seragam, sehingga menyebabkan Agent-agen tidak dapat berkolaborasi secara mandiri, melakukan transaksi otomatis, atau melakukan penyelesaian tertutup. Seluruh Agent Economy terjebak dalam dilema “ada alat, tapi tidak ada ekosistem; ada aplikasi, tapi tidak ada saling keterhubungan”.
Alistair menyatakan bahwa Singapura memiliki lingkungan startup AI terbaik di dunia, sumber daya komputasi, dan sistem kepatuhan yang matang, menjadikannya tanah yang paling cocok untuk melahirkan infrastruktur keuangan AI standar. Posisi inti SVP Chain adalah membangun protokol interaksi lintas agen yang terpadu, menghubungkan kontrak dan modul pembayaran yang terfragmentasi di blockchain, serta membangun sistem blockchain dasar pertama di dunia yang sesuai untuk transaksi otonom A2A (Agent-to-Agent). Persaingan skala ekonomi agen AI di masa depan pada dasarnya bukanlah persaingan kemampuan model, melainkan persaingan infrastruktur dasar berupa standar blockchain, protokol interoperabilitas, dan penyelesaian tepercaya.
Charlie, co-founder Coco AI, menganalisis masalah "api palsu penerapan" yang umum terjadi di industri dari perspektif penerapan berbasis perusahaan. Ia menunjukkan bahwa sebagian besar produk AI di pasar saat ini masih berada pada tahap percakapan permukaan dan alat bantu, tidak mampu menangani proses bisnis perusahaan yang kompleks dan sulit menciptakan retensi pengguna jangka panjang serta nilai bisnis.
Menurut Charlie, kemampuan model sudah jauh berlebihan; yang langka adalah kemampuan implementasi. Sementara itu, tim tetap berkomitmen pada pendekatan yang stabil dan patuh peraturan, fokus pada skenario otomasi kantor perusahaan, dan berdedikasi untuk menciptakan solusi AI tingkat perusahaan yang terkendali, dapat diaudit, dan dapat digunakan secara jangka panjang. Ia menekankan bahwa fondasi jangka panjang Agentic Finance bukan pada keuntungan volatil jangka pendek, melainkan pada implementasi berkelanjutan dan akumulasi nilai di skenario perusahaan nyata.
Zane, kepala bisnis Moss AI, yang berfokus pada skenario keuangan inklusif untuk konsumen, membagikan peluang besar dalam demokratisasi perdagangan AI. Ia menjelaskan bahwa perdagangan kuantitatif tradisional memiliki hambatan masuk yang sangat tinggi, bergantung pada kemampuan pemrograman, pengalaman strategi, dan sistem manajemen risiko, sehingga trader ritel biasa secara terus-menerus menghadapi masalah seperti operasi emosional, keterlambatan perdagangan, strategi yang kacau, serta ketidakmampuan mengontrol keuntungan dan kerugian. Sementara itu, AI Agent sedang mengubah secara mendasar aturan industri perdagangan.
Dengan platform AI no-code Moss AI, pengguna hanya perlu menggunakan bahasa alami untuk dengan cepat membuat agen perdagangan lengkap seperti investasi berkala, lindung nilai, jaringan, dan arbitrase. Dengan pengujian historis, optimasi otomatis strategi, dan eksekusi otomatis 7×24 jam, hambatan penggunaan alat keuangan profesional jauh berkurang. Zane percaya bahwa perdagangan AI bukan sekadar peningkatan alat nisch, tetapi revolusi produktivitas perdagangan bagi semua orang. Dalam lingkungan keuangan Singapura yang terbuka dan matang, perdagangan otomatis yang didorong AI akan mengalami adopsi cepat dan menjadi skenario penerapan paling langsung serta terbesar dalam Agentic Finance.
Pada sesi konsensus terakhir meja bundar, ketiga pembicara sepakat: Kepercayaan (Trust), Verifikasi (Verification), dan Interoperabilitas Terbuka (Interoperability) akan menjadi tiga pilar utama dalam penerapan skala besar ekosistem keuangan AI Agent di masa depan.
Di era keuangan berbasis AI, kepercayaan tidak lagi bergantung pada jaminan platform, tetapi pada sistem teknis yang memungkinkan pelacakan di rantai, verifikasi strategi, dan audit perilaku; nilai tidak lagi bergantung pada narasi dan hiperbola, tetapi pada arus kas berkelanjutan yang dihasilkan dari perdagangan otomatis nyata, peningkatan efisiensi perusahaan, dan kolaborasi ekosistem yang saling terhubung.
