Kunstig intelligens bevæger sig hurtigt fra eksperimentering til produktion.Softwaresystemer hjælper ikke længere kun mennesker.De begynder at træffe beslutninger uafhængigt.I finanssektoren introducerer dette skift et unikt sæt udfordringer, fordi pengebevægelsen er irreversibel, reguleret og dybt indbyrdes forbundet med virkelige systemer. Ifølge fintech-operatøren Zack Shooter vil den næste store flaskehal for AI-adoption ikke være intelligens. Shooter brugte fem år på at hjælpe med at opbygge global finansiel infrastruktur på Deel, understøtte betalinger, compliance og skatteoperationer i mere end 100 lande.Den erfaring gav ham tidlig eksponering for, hvad der sker, når automatisering møder real-world finansielle spor. Han hævder, at de finansielle systemer aldrig blev designet til selvstændige aktører. A Financial Stack Built Across Three Eras of Technology En finansiel stack bygget på tværs af tre æraer af teknologi Den moderne finansielle infrastruktur er ikke et enkelt system, det er en lageret stak bygget over årtier. Moderne fintech-platforme sidder på toppen af dem med API'er og centraliseret kontrol. Ved siden af dem introducerer blockchain-systemer deterministisk udførelse og irreversibel afvikling. Hvert lag opererer under forskellige antagelser omkring tillid, latens, reversibilitet og menneskelig tilsyn. "Vi beder AI-systemer om at flytte penge på tværs af infrastruktur, der spænder over årtier af teknologiske paradigmer," forklarer Shooter. "Ingen af det blev designet med autonome aktører i tankerne, og ingen af det deler en samlet kontrolmodel." Menneskelige operatører har historisk absorberet friktionen mellem disse lag. Why Today’s Fintech Stack Is Not AI-Ready Hvorfor dagens Fintech Stack ikke er AI-klar De fleste finansielle systemer antager, at mennesker i sidste ende er ansvarlige for beslutninger. godkendelser, undtagelseshåndtering og risikovurderinger er bygget omkring mennesker, der er i sløjfen. AI-systemer opfører sig meget forskelligt. De opererer kontinuerligt. De handler hurtigere end mennesker kan gribe ind. De træffer sandsynlighedsbaserede beslutninger snarere end deterministiske. "Den finansielle infrastruktur i dag er bygget omkring manuelle checkpoints og menneskelig intuition," siger Shooter. "AI stopper ikke for gennemgang. I menneskeskabte arbejdsprocesser kan forsinket rapportering eller inkonsekvent fejlhåndtering ofte rettes manuelt. The Risk of AI-Initiated Financial Operations Risikoen ved AI-initierede finansielle operationer Shooter forventer, at AI-agenter i stigende grad vil initiere betalinger, styre likviditet, rute transaktioner på tværs af udbydere, forene saldi og interagere direkte med banker, betalingsprocessorer og on-chain-systemer. Problemet er ikke, om AI kan gøre disse ting, det er, om eksisterende systemer kan styre dem sikkert. Dagens finansielle infrastruktur tilbyder begrænset observation i realtid, fragmenterede godkendelsesmodeller og ringe evne til at forklare eller vende automatiserede beslutninger. "Fejlmodi ændrer sig, når software tillades at flytte penge på egen hånd," bemærker Shooter. "Små huller, som mennesker kan kompensere for, bliver systemiske risici, når beslutninger sker kontinuerligt og i stor skala." Closed-Loop Agentic Payment Systems Are Only Early Experiments Closed-Loop Agent Payment Systems er kun tidlige eksperimenter Shooter peger på nye systemer som X402 og andre agentbetalingsrammer som vigtige signaler om, hvor branchen er på vej hen. Disse systemer udforsker, hvordan autonome agenter kan handle med hinanden.Men de opererer i vid udstrækning i lukkede kredsløbsmiljøer designet til specifikke brugssager og kendte modparter. De undgår meget af den kompleksitet, der er involveret i at interagere med globale banker, regulerede betalingsudbydere og arvede finansielle spor. "Agent betalingssystemer som X402 er værdifulde eksperimenter," siger Shooter. "Men de eksisterer i kontrollerede miljøer. Den virkelige udfordring begynder, når AI-systemer skal interagere med banker, regulatorer, PSP'er og arvede infrastrukturer på én gang." Indtil AI-drevne betalinger kan fungere sikkert i åbne, regulerede systemer, forbliver de sværeste problemer uløste. The Identity and Accountability Gap for AI Agents Identitets- og ansvarsløsheden for AI-agenter Ud over infrastruktur og styring ser Shooter et grundlæggende identitetsproblem opstå. Finansielle systemer er bygget omkring ansvarlige enheder. Mennesker har juridiske identiteter. Virksomheder har corporate identiteter. AI agenter har ikke begge. Eksisterende KYC- og KYB-rammer afhænger af denne struktur.Uden en klar forbindelse mellem et autonomt system og et ansvarligt menneske eller en organisation, kan disse rammer ikke fungere som tilsigtet. "I dag har AI-agenter ikke en klar identitet, og finansielle systemer har ikke en måde at forstå, hvem de repræsenterer eller hvem der er ansvarlig, når noget går galt." Shooter mener, at dette i sidste ende vil kræve nye attribution- og delegationsmodeller, der udtrykkeligt binder AI-systemer til ansvarlige enheder, hvad enten det er gennem delegerede myndighedsrammer, kryptografiske legitimationsoplysninger eller andre verificerbare mekanismer. Indtil denne forbindelse eksisterer, vil autonome finansielle systemer forblive begrænset af design. Preparing Financial Infrastructure for Autonomous Actors Forberedelse af finansiel infrastruktur for selvstændige aktører Shooter mener, at den næste generation af finansiel infrastruktur skal behandle AI-agenter som førsteklasses deltagere snarere end edge cases. Det vil sige systemer designet med: Realtidsobservation Fælles styring på tværs af Web1, Web2 og Web3 Tydelige tilladelsesgrænser for automatisering Eksplicit ansvarlighed og revisionsevne De virksomheder, der lykkes, argumenterer han, vil ikke være dem, der automatiserer hurtigst. "AI vil ændre den måde, finansielle systemer fungerer på," konkluderer Shooter. "men uden den rigtige infrastruktur på plads, vil det afsløre svagheder, der har været opbygget i årevis."
