L’intelligenza artificiale si sta muovendo rapidamente dalla sperimentazione alla produzione.I sistemi software non stanno più aiutando solo gli esseri umani.Iniziano a prendere decisioni in modo indipendente.In finanza, questo cambiamento introduce una serie unica di sfide perché il movimento del denaro è irreversibile, regolato e profondamente intrecciato con i sistemi del mondo reale. Secondo l'operatore fintech Zack Shooter, la prossima grande barriera per l'adozione di AI non sarà l'intelligenza. Shooter ha trascorso cinque anni aiutando a costruire l'infrastruttura finanziaria globale a Deel, supportando i pagamenti, la conformità e le operazioni del tesoro in più di 100 paesi.Questa esperienza gli ha dato un'esposizione precoce a ciò che accade quando l'automazione incontra le linee finanziarie del mondo reale. I sistemi finanziari, sostiene, non sono mai stati progettati per gli attori autonomi. A Financial Stack Built Across Three Eras of Technology Una pila finanziaria costruita su tre epoche di tecnologia L’infrastruttura finanziaria moderna non è un singolo sistema: è una pila stratificata costruita nel corso di decenni. Le piattaforme fintech moderne si trovano in cima a quelle con API e controllo centralizzato. Accanto a loro, i sistemi blockchain introducono l'esecuzione deterministica e il regolamento irreversibile. Ogni strato funziona in base a presupposti diversi intorno alla fiducia, alla latenza, alla reversibilità e alla supervisione umana. “Stiamo chiedendo ai sistemi di intelligenza artificiale di spostare i soldi attraverso le infrastrutture che coprono decenni di paradigmi tecnologici”, spiega Shooter. “Nessuno di essi è stato progettato con attori autonomi in mente, e nessuno di essi condivide un modello di controllo unificato”. Gli operatori umani hanno storicamente assorbito l'attrito tra questi strati. agenti AI non lo faranno. Why Today’s Fintech Stack Is Not AI-Ready Perché il Fintech Stack di oggi non è AI-Ready La maggior parte dei sistemi finanziari presuppone che gli esseri umani siano in ultima analisi responsabili delle decisioni. le approvazioni, la gestione delle eccezioni e le recensioni dei rischi sono costruite intorno alle persone che sono nel ciclo. I sistemi di intelligenza artificiale si comportano in modo molto diverso. operano continuamente. agiscono più velocemente di quanto gli esseri umani possano intervenire. Prendono decisioni probabilistiche piuttosto che deterministiche. “L’infrastruttura finanziaria di oggi è costruita attorno ai controlli manuali e all’intuizione umana”, afferma Shooter. “L’intelligenza artificiale non si ferma per la revisione. Nei flussi di lavoro guidati dall'uomo, il reporting ritardato o la gestione degli errori incoerenti possono spesso essere corretti manualmente. The Risk of AI-Initiated Financial Operations Il rischio delle operazioni finanziarie iniziate da AI Shooter si aspetta che gli agenti di intelligenza artificiale iniziino sempre di più i pagamenti, gestiscano la liquidità, tracciano le transazioni tra i fornitori, conciliino i saldi e interagiscano direttamente con le banche, i processori di pagamento e i sistemi in catena. Il problema non è se l’IA può fare queste cose, ma se i sistemi esistenti possono governarli in modo sicuro. L’infrastruttura finanziaria di oggi offre una limitata osservabilità in tempo reale, modelli di autorizzazione frammentari e poca capacità di spiegare o invertire le decisioni automatizzate. “I modi di fallimento cambiano una volta che il software è permesso di spostare denaro da solo”, osserva Shooter. “Le piccole lacune che gli esseri umani possono compensare diventano rischi sistemici quando le decisioni si fanno continuamente e su scala”. Closed-Loop Agentic Payment Systems Are Only Early Experiments I sistemi di pagamento agentici a ciclo chiuso sono solo esperimenti iniziali Shooter sottolinea i sistemi emergenti come X402 e altri framework di pagamento per agenti come segnali importanti su dove il settore sta andando. Questi sistemi esplorano come gli agenti autonomi possano interagire gli uni con gli altri.Tuttavia, operano in gran parte in ambienti a ciclo chiuso progettati per casi di utilizzo specifici e controparti note. Evitano gran parte della complessità coinvolta nell'interazione con le banche globali, i fornitori di pagamenti regolamentati e le ferrovie finanziarie ereditarie. "I sistemi di pagamento agenti come X402 sono esperimenti preziosi", dice Shooter. "Ma esistono in ambienti controllati.La vera sfida inizia quando i sistemi di intelligenza artificiale devono interagire con le banche, i regolatori, i PSP e l'infrastruttura legata tutto in una volta." Fino a quando i pagamenti basati sull’intelligenza artificiale non possono funzionare in modo sicuro in sistemi aperti e regolamentati, i problemi più difficili rimangono irrisolti. The Identity and Accountability Gap for AI Agents Il divario di identità e responsabilità per gli agenti AI Al di là delle infrastrutture e della governance, Shooter vede emergere un problema fondamentale di identità. I sistemi finanziari sono costruiti attorno a entità responsabili. gli esseri umani hanno identità legali. le aziende hanno identità aziendali. gli agenti di intelligenza artificiale non hanno entrambi. I quadri KYC e KYB esistenti dipendono da questa struttura. Senza un chiaro legame tra un sistema autonomo e un essere umano o un'organizzazione responsabile, questi quadri non possono funzionare come previsto. “Oggi, gli agenti di intelligenza artificiale non hanno una chiara identità e i sistemi finanziari non hanno un modo per capire chi rappresentano o chi è responsabile quando qualcosa va storto”. Shooter ritiene che questo richiederà alla fine nuovi modelli di attribuzione e delegazione che leghino esplicitamente i sistemi AI alle entità responsabili, sia attraverso quadri di autorità delegate, credenziali crittografiche o altri meccanismi verificabili. Finché questo collegamento esiste, i sistemi finanziari autonomi rimarranno vincolati dal design. Preparing Financial Infrastructure for Autonomous Actors Preparazione delle infrastrutture finanziarie per gli attori autonomi Shooter ritiene che la prossima generazione di infrastrutture finanziarie debba trattare gli agenti AI come partecipanti di prima classe piuttosto che come casi di margine. Si tratta di sistemi progettati con: Osservazione in tempo reale Gestione unificata su Web1, Web2 e Web3 Limiti di autorizzazione chiari per l'automazione Responsabilità esplicita e auditabilità Le aziende che avranno successo, sostiene, non saranno quelle che automatizzano più velocemente, ma saranno quelle che investiranno nei fondamenti necessari per garantire l’autonomia. “L’intelligenza artificiale cambierà il modo in cui funzionano i sistemi finanziari”, conclude Shooter, “ma senza l’infrastruttura giusta, esporrà le debolezze che si stanno costruendo da anni”.
