Agenci AI są coraz bardziej zdolni do analizowania rynków, opracowywania strategii handlowych i realizacji zleceń. Jednak dla instytucji finansowych wdrażanie tych systemów na dużą skalę stwarza odmienne wyzwanie: zapewnienie, że autonomiczna działalność pozostaje w ramach jasno określonych limitów operacyjnych i ryzyka.
Był to główny punkt podniesiony przez Dianę Pires, współzałożycielkę firmy zajmującej się automatyzacją finansów agentowych BYTEX, po jej udziale w dyskusjach na Ripple Swell 2026, które odbyły się w dniach 27-29 października w The Shed na Manhattanie.
Pires ma doświadczenie zarówno na rynkach tradycyjnych, jak i kryptowalutowych. Przed założeniem BYTEX zajmowała stanowiska kierownicze w OKX, B2C2 i Crypto.com, po wcześniejszych rolach w ICE, S&P Global, Fitch i Numerix.
Wydarzenie zgromadziło firmy działające w obszarach AI, tokenizacji, stablecoinów, płatności i infrastruktury finansowej.
Jedna z sesji, "Co się dzieje, gdy AI przenosi pieniądze", zgromadziła przedstawicieli Mastercard i Amazon Web Services, analizując finanse agentowe w kontekście infrastruktury kryptowalutowej i płatności.
Dla Pires dyskusja odzwierciedlała szerszą zmianę w kierunku usług finansowych działających z większą automatyzacją i mniejszą liczbą przerw.
"Każda instytucja, z którą rozmawiamy, chce oferować swoim klientom handel oparty na AI" – powiedziała Pires. "Niewiele z nich potrafi to zrobić na stosie technologicznym, który obecnie obsługują. Modele nie są wąskim gardłem. Uprawnienia, limity i mechanizmy kontroli są."
Luka infrastrukturalna w handlu automatycznym
BYTEX został zaprojektowany, aby pomóc instytucjom wprowadzić automatyczną realizację zleceń do ich istniejących produktów bez konieczności wewnętrznego opracowywania całego stosu infrastruktury.
Jego system open source łączy się z platformami już używanymi przez firmy finansowe, pozostawiając kontrolę nad funduszami, uprawnieniami, zastrzeżonymi algorytmami i strategiami handlowymi instytucji operacyjnej.
Firma nie ma dostępu do tych aktywów ani systemów. Zamiast tego instytucje definiują parametry, w ramach których agenci mogą działać, w tym ekspozycję, wielkość pozycji i limity realizacji.
Infrastruktura obsługuje również wiele autonomicznych strategii działających w tym samym środowisku.
Model biznesowy oddziela dostęp do kodu open source od komercyjnego wdrożenia. Instytucje mogą korzystać z kodu i płacić przy przejściu do produkcji, gdzie BYTEX oferuje wsparcie korporacyjne, umowy o poziomie usług i premium moduły kontroli zarządzające działalnością agentów.
Podejście to odzwierciedla rozróżnienie między opracowaniem modelu AI a wdrożeniem go w instytucjonalnym środowisku handlowym. Nawet gdy agent potrafi zidentyfikować okazję i zrealizować zlecenie, instytucja nadal potrzebuje mechanizmów do określenia, jakie działania może podjąć i na jakich warunkach.
Ciągłe rynki zwiększają popyt na wbudowane mechanizmy kontroli
Pires wskazała również na implikacje ciągłego funkcjonowania rynków finansowych. W miarę rozszerzania się tokenizacji i infrastruktury stablecoinów działalność finansowa może coraz częściej odbywać się poza tradycyjnymi godzinami rynkowymi.
W takim środowisku procesy oparte na sekwencyjnym rozliczeniu i ręcznej interwencji mogą stać się trudniejsze do utrzymania. Jeśli transakcje mogą być inicjowane przez całą dobę, instytucje będą potrzebować systemów realizacji zdolnych do automatycznego stosowania kontroli, zamiast polegać na osobie zatwierdzającej każdy krok.
"Kiedy nie ma zamknięcia, nie można umieścić osoby między każdym krokiem" – powiedziała Pires. "Kontrole muszą znajdować się wewnątrz warstwy realizacji."
Oczekuje, że liczba autonomicznych agentów przeprowadzających transakcje będzie rosła szybciej niż liczba osób nadzorujących ich. Uczyniłoby to skalowalne zarządzanie kluczowym wymogiem dla instytucji przyjmujących finanse agentowe.
Zamiast zarządzać każdym agentem indywidualnie, firmy będą potrzebować systemów, które stosują spójne uprawnienia i ograniczenia w odniesieniu do dużej liczby zautomatyzowanych strategii.
„Agenci będą sami z siebie stawać się coraz mądrzejsi” – powiedział Pires. „To, co instytucje muszą teraz ustalić, to zasady, według których działają”.
BYTEX pozycjonuje swoją infrastrukturę wokół tego wymogu. W miarę jak systemy AI przejmują coraz więcej zadań związanych z badaniem rynku i realizacją transakcji, przyjęcie przez instytucje będzie zależeć nie tylko od tego, co agenci mogą osiągnąć, ale także od tego, czy firmy finansowe potrafią zdefiniować, egzekwować i monitorować granice, w ramach których działają.
