На конференції AGI Playground 2026 головний офіцер з доходів Airwallex Ву Кай запропонував концепцію фінансової операційної системи, створеної з урахуванням AI, вважаючи, що фінальна мета агентів — не більш розумний інтерфейс діалогу, а система, яка може реально керувати коштами підприємства.

Автор статті, джерело: GeekPark

Сади Марін-Бей у Сінгапурі, освітлення головної сцени AGI Playground 2026. У залі сидять понад 50 глобальних венчурних інвесторів, сотні AI Builder, які очікують наступного етапу розвитку Agent.

Всі дивляться на один питання:

Коли агент переходить від діалогу до виконання, наскільки ми близькі до автоматичної доставки?

За круглим столом Го Кай, глобальний головний офіцер з доходів Airwallex, висловив думку, відмінну від більшості. Він не зосередився на здатностях моделей чи інтерфейсі взаємодії, а відразу переніс питання до найбільш строгого сценарію — фінансів. Він вважає, що ШІ не лише змінить спосіб використання програмного забезпечення, а й спосіб створення та функціонування компаній: «Ми будуємо базові виконавчі здібності для фінансів і бізнесу, нативно створених для ШІ».

Це означає, що фінальна мета агента — не більш розумний інтерфейс діалогу, а набір виконавчих систем, які справді керують фінансами підприємства. У розповіді Airwallex ця система описується як «фінансова операційна система, створена з урахуванням AI». Навколо цієї операційної системи компанія бачить дві чіткі можливості: автономні фінанси на стороні операційної діяльності та агентна комерція на стороні платежів та оформлення замовлення.

У Кай вважає, що ринок досяг критичної точки повороту: з розвитком бізнесу агентів споживачі нададуть своїм агентам повноваження порівнювати ціни, вибирати товари та робити замовлення, і нова система оплати агент-до-агента стане майбутньою тенденцією.

01 Довіра — це квиток до реального запуску Agent

За останній рік агенти майже стали головними героями конкурсу демонстрацій: у відео вони могли за кілька хвилин з’єднати цілий процес роботи; але коли йшлося про реальне впровадження, багато компаній виявили, що демонстрація вражає, а реалізація — важка. У Кай дав чіткий критерій для «впровадження»: на його думку, справжнє впровадження — це не просто можливість продемонструвати, а здатність бути довіреним і регулярно виконувати виробничі завдання.

Цей стандарт розбивається на п’ять вимірів: рівень прийняття, надійність, вимірювані бізнес-результати, аудитованість та чіткий шлях відкату, тобто якість моделі — це лише початок, а не кінець. У Кай особливо підкреслив особливості фінансових сценаріїв: «У фінансовій сфері агент вважається реально запущеним лише тоді, коли він може працювати всередині реальних процесів схвалення, відповідності та управління ризиками компанії».

Це означає, що агент не може бути лише зовнішнім інтелектуальним асистентом — він повинен бути інтегрований у існуючі процеси схвалення, правила відповідності та системи управління ризиками підприємства. У практиці CloudPay агент найкраще впорається з завданнями, які раніше виконувалися людиною, є повторюваними та потребують мінімальної людської оцінки, наприклад, фінансовими операціями, процесами звірки, підготовкою звітів, а також комерційними робочими процесами, які вимагають послідовного виконання пошуку, порівняння та виконання.

Навпаки, найслабшим місцем агента наразі є завдання, в яких «неможливо отримати повний контекст». Наприклад, розробка абсолютно нових продуктів або складні стратегічні рішення, які вимагають великої кількості галузевого досвіду та прихованих інформаційних нюансів, що виникають під час спілкування між людьми — на цьому етапі агенти важко справляються.

Це розуміння меж своїх можливостей в кінцевому підсумку знаходить втілення у дизайні продукту.

Недавно запущені T:0 і Airi призначені для двох різних сценаріїв. T:0 — це AI-незалежна фінансова платформа, призначена для повного автоматичного виконання фінансових функцій, таких як бухгалтерський облік, прогнозування та складання звітів; за суттю, це фінансовий відділ, який може працювати автономно з першого дня. Airi спочатку був одним кліком гаманцем для оплати, але стратегічно він також є шаром довіри та посвідчень агентної комерції, що дозволяє користувачам зберігати інформацію про оплату лише один раз і отримувати більш зручний доступ до оплати в усіх учасників, одночасно закладаючи основу для делегованих платежів AI-агентами.

З урахуванням постійного розвитку сценаріїв і технологій, У Кай вважає, що зараз настав час випустити ці два продукти. З фінансової сторони, клієнти втомилися від фрагментованих інструментів, таблиць, роботи зі звітністю та постійних передач даних; з бізнесової сторони, початок розвитку бізнесу з агентами означає, що гаманці та платіжні шари повинні еволюціонувати, оскільки агенти мають допомагати користувачам знаходити, порівнювати та купувати товари, що вимагає безпечного способу оплати без розголошення реквізитів карток клієнта.

А обґрунтованість «Куньюньхуэй» у цьому випадку походить з величезної бази, закладеної за останні десять років: довгострокові інвестиції в платежі, управління коштами та регуляторну інфраструктуру дали їй можливість накласти додатковий рівень інтелектуального виконання на реальні фінансові канали.

02 Можна виконувати замовлення, але зберігайте контроль

Коли агент починає обробляти кошти, найбільш реальна та основна проблема перетворюється на практичне питання «як спроектувати ланцюг авторизації», оскільки агент витрачає гроші користувача: хто авторизує? хто виконує? хто відповідає за результат? Якщо ці питання не зрозумілі, навіть найрозумніший агент важко буде ввести в продуктивне використання.

У Кай на місці зробив важливе розмежування: компаніям потрібна «повноваження», а не «передача контролю».

У продуктах Airwallex асистент штучного інтелекту «Kai» має ті ж самі права, що й користувач, і підпорядковується тим самим ролям облікового запису, правам, правилам кваліфікації та обмеженням робочих процесів. Уся ланцюжкова логіка розуміється як делегування «користувач → агент → нижчестоячі сервіси Airwallex», а не як повне передання контролю агенту.

За цим ланцюжком команда продукту визначила дуже конкретні межі: Kai може допомагати з отриманням інформації, налаштуванням та виконанням частини дій у межах діючої політики, але щодо операцій, пов’язаних із рухом коштів або що передбачають комісії, продукт має чітко пояснювати, що саме збирається виконати Kai, і вимагати підтвердження від користувача перед продовженням. У більш чутливих випадках правильним підходом є підвищення рівня схвалення та ручна перевірка, а не тихе виконання.

У Кай підсумував цей принцип одним реченням: «Агенти можуть виконувати завдання, але люди та підприємства все ще визначають місію, межі та рамки відповідальності». Він вважає, що збільшення автономії повинно супроводжуватися підвищенням здатності до управління. З часом агенти можуть брати на себе більше робочих процесів, але не несуть кінцевої відповідальності.

Ця ідея також пронизує дизайн AgentOS. AgentOS з’єднує агентів із виробничими обліковими записами, але за замовчуванням має OAuth scope, захисні механізми та забороняє дії щодо виведення коштів за замовчуванням. Іншими словами, агент отримує не порожній чек, а авторизаційну картку з лімітом, обмеженнями щодо призначення та аудитом.

У Кай вважає, що ідеальна довгострокова модель має базуватися на OAuth-ланцюжку делегування, який може перевіряти, хто є суб’єктом, який агент виконує дію, і коли під час чутливих операцій потрібно підтверджувати підвищення прав. Практичні межі можна звести до п’яти елементів: права користувача, обмежений діапазон, явне підтвердження при зростанні ризику, повна перевірка, а також можливість підвищення до ручного оброблення при недостатньому рівні впевненості чи авторизації.

03 Фінансова екосистема визначає обмеження Agent

Якщо авторизаційний ланцюг вирішує питання «Що може робити агент?», то «контекст» визначає, «наскільки добре він може це робити».

На круглому столі Ву Кай також поділився підтвердженим空中云汇 поглядом, сказавши: «У корпоративному середовищі контекст — це не те, що можна додати в кінці; компанії повинні спочатку побудувати або придбати системи, здатні генерувати чистий, структурований фінансовий контекст».

За цим реченням стоїть стратегічна логіка AirCloud у придбаннях. Такі придбання, як OpenPay і Leapfin, додають не просто інтерфейси продуктів, а включають більше моделей даних щодо оплати, доходів, звітності та бухгалтерії в єдине екосистемне середовище, дозволяючи Agent діяти на основі більш повної та надійної картини бізнесу.

У Кай пояснив, чому контекст такий важливий у фінансових сценаріях: насправді корпоративний контекст — це не просто більше даних, а дані, розсіяні по всьому життєвому циклу коштів, наприклад, як отримуються доходи, як маршрутизуються платежі, як проводиться взаємозалік транзакцій, як закриваються рахунки тощо. Якщо ці дані розкидані по різних системах, агент нагадує навігатора з зав’язаними очима: він має відчуття напрямку, але не бачить стану дороги.

На основі цих практик Ву Кай висновує: «Найкращі підприємницькі агенти будуть побудовані на інтегрованих фінансових системах, а не на ізольованих Copilot, що прикріплені до розрізнених даних-островів».

Це й є конкурентна перевага Airwallex, побудована на десятирічній інфраструктурі. Десять років інфраструктури для платежів, управління коштами та регуляторних процесів — це не просто набір ліцензій і каналів, а фундамент, який надає Agent повний та структурований фінансовий контекст. Без цього фундаменту навіть найпотужніші моделі зможуть робити лише фрагментарний аналіз.

04 Застосування фінансових агентів: створення багаторівневої системи безпеки коштів з контролем

У Кай дає повний розв’язок, що поєднує практичність і перспективність, щоб вирішити загальні галузеві проблеми, пов’язані з безпекою при автономному керуванні коштами агентами та складністю вимірювання ефективності їхнього впровадження в бізнесі, чітко визначивши шлях для реалізації фінансових AI-агентів.

Фінанси — це галузь з нульовою толерантністю до ризику; відкриття прав на управління коштами інтелектуальними агентами одночасно посилює як можливості, так і загрози — це спільна проблема для всієї галузі. У Кай запропонував три основні принципи: «повний контроль користувача», «градуйоване дозволення операцій» та «повна відстежуваність ланцюжка», щоб збалансувати ефективність автоматизації та безпеку коштів.

Він розділив операції агента на два сценарії — незворотні та зворотні, щоб створити різноманітну логіку контролю: для незворотніх операцій, таких як перекази, виплата заробітної плати та платежі постачальникам, де кошти не можна відкликати, агент може лише подавати запити, а остаточне рішення залишається за користувачем, підтримуючи різноманітні моделі авторизації, такі як пакетне схвалення; для зворотніх операцій, таких як ведення бухгалтерського обліку та введення проводок, автоматизація дозволена без обмежень, щоб зменшити необхідність частого втручання людини, яке сповільнює процеси.

Для забезпечення захисту від ризиків, CloudPay надає повний механізм відстеження операцій: кожен крок інтелектуального агента фіксується, користувач може відновити всі записи змін та скасувати зворотні операції одним кліком; у майбутньому буде створено замкнений цикл зворотного зв’язку щодо помилок, щоб інтелектуальний агент міг самостійно вчитися на минулих помилках і уникати повторення подібних ризиків.

У сценаріях електронної комерції з інтелектуальними агентами для кінцевих користувачів визначення повноважень та відповідальності є більш складним. У Кай підкреслив уніфіковану межу відповідальності в галузі: активне надання користувачем дозволу є передумовою для укладення угоди; у випадку відмови в оплаті або шахрайства кінцева відповідальність лежить на власнику картки. Airwallex разом із платіжними системами розробляє стандартизовані процедури обробки спорів щодо платежів із використанням інтелектуальних агентів, щоб заповнити прогалини у відповідності для наступного покоління автономних угод.

Коли галузь масово впроваджує агентів, компанії зазвичай втрачаються, не знаючи, як оцінити успішність агентів та чи мають вони реальну комерційну цінність. У Кай пропонує оцінювати фреймворк за двома критеріями: повнотою бізнес-циклу та чи є інтелект моделі обмеженням, а також класифікує наявні агенти на три категорії, чітко розмежовуючи рівні комерційного потенціалу продуктів.

Перший тип — це ідеальні еталонні застосунки: бізнес може досягти 100% замкненого циклу виконання, усі обмеження походять виключно з здатності моделі до висновків; генерація коду штучним інтелектом є типовим прикладом, галузь постійно шукає такі революційні продукти.

Другий тип — це автоматизовані інструментальні продукти, до яких належать AI-агенти для фінансів та електронної комерції AirCloud: здатності моделей не мають недоліків і можуть забезпечити повний кінцевий бізнес-процес. У Кай підкреслив, що різниця між 90% та 100% автоматизацією — непереборна. Якщо останній етап процесу все ще залежить від людини, загальний рівень внедрення та ефективність значно обмежені. Після повної автоматизації ланцюжка прийняття рішень компаніями досягне якісного стрибка. Крім того, агенти сприяють збільшенню частоти прийняття рішень у компаніях: традиційна фінансова аналітика проводилася щомісяця, а зараз можна моніторити показники щодня, навіть щогодини, щоб безперервно оптимізувати процеси — це й є ключовим напрямком розробки AI-агентів у фінансах.

Третій тип — AI-помічник Copilot: не може створити повний бізнес-цикл, основний обмежуючий фактор — інтелект моделі, прикладом є незворотні фінансові операції з переказом коштів. Такі продукти повинні зберігати етап ручного перевірки, AI виконує лише аналітичну підтримку, має базову цінність, але його комерційний потенціал значно нижчий, ніж у перших двох типів.

*Зображення на обкладинці: AGI Playground 2026