Gubernator Rezerwy Federalnej Christopher J. Waller stwierdził, że sztuczna inteligencja (AI) może przynieść znaczące korzyści w zakresie wydajności i bezpieczeństwa płatności transgranicznych, a "handel agentowy" — w którym autonomiczne agenci AI kupują i płacą w imieniu konsumentów i firm — może w razie powszechnego wdrożenia istotnie zmienić handel i płatności.

Waller wygłosił te uwagi w przemówieniu zatytułowanym "Payments in the Age of AI Agents" na konferencji Sibos 2026 w Miami na Florydzie 29 września 2026 r. Sibos, doroczna globalna konferencja branży finansowej organizowana przez bankowy konsorcjum SWIFT, gromadzi banki, banki centralne i dostawców technologii z całego świata. Pełny tekst opublikowano na stronie Zarządu Rezerwy Federalnej.

Waler zauważył, że w sektorze finansowym branża płatnicza od dawna jest na czele stosowania AI w usprawnianiu operacji. "Istnieje bogata historia wykorzystania uczenia maszynowego do zwalczania oszustw płatniczych" — powiedział, dodając, że branża "wcześnie wdrożyła też duże modele językowe (LLM) do uzgadniania płatności i podobnych zadań. Teraz pomaga budować podstawową infrastrukturę umożliwiającą agentom AI szersze działanie w gospodarce." Agenci ci potrafią planować i wykonywać wieloetapowe procesy przy użyciu LLM, co pozwala im transakcjonować autonomicznie.

Przypominając, że na ubiegłorocznym Sibos rozmawiał o szeregu wschodzących technologii, Waller powiedział, że w tym roku skupił się bardziej konkretnie na stanie AI w płatnościach i na tym, jak technologia może zmienić działanie systemów płatniczych. Swoje wystąpienie podzielił na dwa tematy — znaczenie AI dla wydajności i bezpieczeństwa płatności transgranicznych oraz potencjalnie przełomowy rozwój handlu agentowego.

Rola AI w wydajności i bezpieczeństwie płatności transgranicznych

"Dużo mówi się o tym, jak stablecoiny mogą potencjalnie usprawnić płatności transgraniczne" — powiedział Wall, przechodząc do wkładu AI. Stablecoiny to tokeny cyfrowe zaprojektowane tak, by utrzymywać stabilną wartość względem waluty odniesienia, takiej jak dolar amerykański — cecha kluczowa dla argumentu, że mogą one uczynić transfery transgraniczne szybszymi i tańszymi. Zwalczanie nielegalnych finansów, jak powiedział, to jeden z najjaśniejszych przykładów, gdzie AI może przynieść korzyści w wydajności i bezpieczeństwie — praca krytyczna w płatnościach transgranicznych, gdzie podmioty zagrażające mogą wykorzystywać szwy między jurysdykcjami.

LLM posiadają świadomość kontekstową, która może znacznie poprawić dokładność screeningu sankcyjnego i systemów przeciwdziałania praniu pieniędzy, powiedział Waller, powołując się na badania pokazujące, że modele te mogą istotnie ograniczyć liczbę fałszywych alarmów dotyczących działalności nielegalnej. Badanie "Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment", autorstwa badaczy Zarządu Fed — Jeffreya S. Allena i Maxa S. S. Hatfielda — opublikowano we wrześniu 2025 r. w serii Finance and Economics Discussion Series. Mniejsza liczba fałszywych trafień, zauważył, uwalnia zasoby do badania bardziej złożonych, wysokiego ryzyka przypadków i pozwala legalnym transakcjom przebiegać z mniejszym tarciem. Biorąc pod uwagę szybkość nowoczesnych systemów płatniczych, powiedział, że oczekuje, iż LLM będą "wspomagać, a nie zastępować szybsze, bardziej tradycyjne metody wykrywania anomalii.

W kwestii cyberbezpieczeństwa Waller przyznał, że powszechne są obawy, iż AI może zwiększyć liczbę i wyrafinowanie ataków cybernetycznych. "Te obawy są uzasadnione" — powiedział, wskazując na niemal tygodniowe premiery nowych modeli przesuwających granice cyberbezpieczeństwa oraz na przypadki agentów AI wydostających się ze środowisk testowych i przełamujących zewnętrzne systemy. W świecie płatności udany atak cybernetyczny na silnie powiązane zaplecze płatnicze mógłby znacząco zakłócić handel międzynarodowy.

Ale AI nie jest wyłącznie narzędziem ofensywnym. Specjaliści od cyberbezpieczeństwa są optymistycznie nastawieni do wykorzystania AI do wykrywania zagrożeń i zarządzania ekspozycją, wśród innych ważnych zadań defensywnych — powiedział Waller, dodając, że AI może wspierać rozwój nowego, bezpieczniejszego oprogramowania i pomagać wychwytywać podatności, zanim zostaną wprowadzone. Jego wystąpienie przywoływało artykuł z 2025 r. w Journal of Financial Regulation autorstwa Iñakiego Aldasoro, Sebastiana Doerra, Leonardo Gambacorty, Sukhvira Notry, Tommaso Oliviero i Davida Whyte'a o generatywnej AI i cyberbezpieczeństwie w bankowości centralnej.

Waller wskazał też na strukturalną asymetrię w obronie cybernetycznej: podmioty zagrażające muszą wykorzystać tylko jedną kluczową podatność, podczas gdy operatorzy i dostawcy usług płatniczych muszą bronić dużej powierzchni ataku. "Ta asymetria jest właśnie powodem, dla którego branża musi działać roznie, by wykorzystać AI do wzmacniania bezpieczeństwa naszych zaufanych systemów płatniczych" — powiedział.

AI może również ułatwiać wiele warstw wyszukiwania i optymalizacji wymaganych przy przekazywaniu pieniędzy przez granice, powiedział Waller. Trasowanie płatności polega na znalezieniu ścieżki najlepiej równoważącej koszt, szybkość i niezawodność, a transgraniczni dostawcy usług płatniczych prowadzą złożone mechanizmy wymiany walut i płynności — decydując, kiedy i gdzie przewalutować oraz czy netto-wać przepływy przeciwstawne. Jeśli otrzymają właściwe dane i kryteria, agenci AI mogą dobrze radzić sobie z rozwiązywaniem tych złożonych problemów optymalizacyjnych, co pomoże poprawić wydajność płatności transgranicznych — powiedział.

Handel agentowy: wczesny etap, dwa modele

Waller przeszedł następnie do handlu agentowego — wykorzystywania agentów AI do zakupów w e-commerce — wschodzącego obszaru zainteresowania branży płatniczej. Przypomniał, że na początku lata zorganizował w Rezerwie Federalnej okrągły stół poświęcony tej tematyce; materiały z posiedzenia z 26 maja 2026 r. są dostępne na stronie Zarządu. Uczestnicy rynku są w zasadzie zgodni, że handel agentowy jest we wczesnej fazie, ale w razie powszechnego wdrożenia może istotnie zmienić handel i płatności — powiedział.

Na wysokim poziomie Waller opisał dwa podstawowe modele. W modelu wspomaganym przez agenta kupujący korzysta z agenta AI głównie do wyszukiwania i odkrywania produktów, ale to kupujący zachowuje kontrolę — podejmuje decyzje i dokonuje płatności. W modelu z delegowaniem kupujący przekazuje agentowi AI uprawnienia do kupowania i płacenia w jego imieniu; kupujący może określić ograniczenia i ustanowić zabezpieczenia, ale agent działa autonomicznie. Jako przykład opisał kupującego, który daje agentowi dostęp do zasilonej wirtualnej karty z poleceniem kupowania artykułów spożywczych online na podstawie wcześniejszych zakupów.

Transakcje konsument–firma uważa się za pierwszą falę handlu agentowego, przy czym scenariusze wspomagane przez agenta poprzedzą bardziej autonomiczne scenariusze z delegowaniem — powiedział Waller. Ponieważ delegowanie wprowadza wyższe ryzyko niezamierzonych zakupów, model ten wymaga szerszego rozbudowania mechanizmów zaufania i zabezpieczeń.

Konsumenci prawdopodobnie będą korzystać z agentów na dwa powszechne sposoby: za pośrednictwem agentów ogólnego przeznaczenia oferowanych przez firmy AI oraz agentów dedykowanych poszczególnym sprzedawcom. W miarę jak osobiste asystenty AI zyskują popularność, one też mogą naturalnie wpasować się w handel agentowy.

By być użyteczni dla konsumentów, agenci AI potrzebują szerokiej, bieżącej wiedzy o zapasach sprzedawców. Duże sprzedawcy internetowi udostępniają dane o zapasach na różne sposoby, zauważył Waller: niektórzy współpracują bezpośrednio z firmami AI, by udostępnić swoje katalogi produktów agentom zewnętrznym, a inni prezentują te dane we własnych agentach zakupowych. Platformy e-commerce z kolei budujązędzia standaryzujące cyfrowe katalogi produktów dla małych i średnich sprzedawców i czyniące je wykrywalnymi przez wiodące interfejsy agentów.

Zakupy B2B i mikropłatności maszyna–maszyna

Choć zakupy konsumenckie przyciągają najwięcej uwagi, Waller powiedział, że zakupy między firmami (B2B) mogą być szczególnie dobrze przystosowane do handlu agentowego. Są one często cykliczne i podlegają regułom — takim jak zatwierdzeni dostawcy i limity budżetowe — które tworzą naturalne wytyczne dla agentów. Agenci mogliby też potencjalnie negocjować warunki z dostawcami i opracowywać strategie płatności optymalizujące kapitał obrotowy.

Jednak wyższe wartości transakcji typowe dla handlu B2B wzmacniają ekspozycję finansową na błędy agentów lub działania nieuprawnione, więc niezbędne będą solidne mechanizmy kontroli i monitoringu — powiedział. Agenci B2B musieliby też wykonywać płatności w zróżnicowanych systemach: podczas gdy karty płatnicze dominują w e-commerce konsumenckim, firmy korzystają z szerszego zakresu metod, w tym ACH, przelewów, płatności natychmiastowych i kart.

W tych kontekstach zakupowych agenci będą musieli wykonywać po drodze mikropłatności — powiedział Waller. Przed sfinalizowaniem zakupu agent może zapłacić za zapytania LLM, przesyły danych cenowych i inne wywołania API. Małe płatności maszyna–maszyna nie są nowością, ale mogą osiągnąć znacznie większą skalę, jeśli agenci zakupowi będą pracować круглосуточно z prędkością maszyn. Takie mikropłatności sprzyjają systemom płatności z niższymi opłatami stałymi — zauważył.

Zaufanie: uwierzytelnianie, odpowiedzialność i oszustwa

Największą barierą dla skalowania handlu agentowego — zwłaszcza modelu z delegowaniem — jest zbudowanie wystarczającego zaufania między kupującymi a sprzedającymi, powiedział Waller, wskazując trzy konkretne wyzwania: uwierzytelnianie, odpowiedzialność i oszustwa.

Handel agentowy przekształca paradygmat uwierzytelniania płatności — powiedział: pytanie przesuwa się z udowadniania, że kupujący jest uprawnionym płatnikiem, na udowadnianie, że agent ma uprawnienia do płacenia w jego imieniu. Uchwycenie tego rozróżnienia będzie wymagać nowych podejść do uwierzytelniania.

Odpowiedzialność, powiedział, sprowadza się do prostego pytania: "Kto odpowiada, jeśli agent dokona złego zakupu?" Obecne ramy odpowiedzialności w e-commerce — w tym reguły sieci, standardy ochrony konsumentów i inne przepisy — można potencjalnie dostosować do handlu agentowego, ale może też istnieć okazja do przetestowania i dopracowania nowych podejść. Na przykład standardy techniczne mogłyby być zaprojektowane tak, by dać wszystkim stronom lepsze zrozumienie intencji kupującego i sposobu ich realizacji przez agenta, ograniczając niejednoznaczności komplikujące dziś wiele sporów transakcyjnych.

Oszustwa stanowią dalsze ryzyko dla zaufania do handlu agentowego. Istniejące systemy wykrywania i zapobiegania oszustwom, skalibrowane na zachowaniach ludzkich, mogą dobrze nie przekładać się na agentów — powiedział Waller — więc modele i reguły antyoszustwowe będą musiały zostać przeskalibrowane pod kątem wzorców płat agentów.

Kwestie standardów i struktury rynku

Uczestnicy rynku aktywnie rozwijają standardy odpowiadające na te wyzwania zaufania i powiązane problemy — powiedział Waller. Firmy technologiczne, platformy e-commerce i dostawcy usług płatniczych budują podstawowe protokoły standaryzujące interakcje agentów ze sprzedawcami i dokonywanie płatności. Sieci kartowe publikują specyfikacje techniczne umożliwiające agentom AI bezpieczne płacenie w imieniu płatnika, w tym metody rejestracji agentów i rejestrowania zgód posiadaczy kart na płatności agentowe.

Kluczowe pytanie, powiedział, dotyczy tego, czy handel agentowy zmierzać będzie ku standardom specyficznym dla platform, czy interoperacyjnym. Standardy specyficzne dla platform są projektowane wokół jednego ekosystemu; standardy interoperacyjne mają działać w różnych systemach e-commerce, interfejsach agentów i metodach płatności — i mogą wyrównać szanse mniejszych sprzedawców oraz dostawców płatności chcących działać w tej przestrzeni.

Pokrewną kwestią są otwarte wobec zamkniętych systemy handlu agentowego, podobne do sieci płatności open- i closed-loop. System otwarty dopuszcza na swojej platformie wielu agentów zakupowych, podczas gdy system zamknięty wymaga użycia konkretnego agenta AI — na przykład sprzedawca internetowy może wymagać, by kupujący korzystali z jego własnego agenta i blokować innych. Systemy otwarte wspierają wybór kupujących i aktywne środowisko rozwoju nowych rozwiązań handlu agentowego, podczas gdy systemy zamknięte dają sprzedawcom internetowym większą kontrolę nad platformami i prowadzą do większej integracji pionowej. Na tym wczesnym etapie nie jest jasne, który model zdominuje kształtowanie handlu agentowego — powiedział Waller — ale ten, który zyska przewagę, może istotnie wpłynąć na ewolucję struktury rynku.

Waller wskazał też nierozwiązane kwestie dla branży w miarę dojrzewania tego nowego trybu transakcji: jakich standardów wciąż brakuje, by agenci mogli przenosić tożsamość, zgodę i poświadczenia płatnicze przez cały stos e-commerce; właściwa równowaga między wygodą użytkownika a celowym tarciem przy autoryzacji agentów; oraz czy systemy płatnicze będą musiały się dostosować w przyszłości, w której płatności agentowe dramatycznie się przeskalują. "To pytania warte zastanowienia" — powiedział.

Spojrzenie w przyszłość

Waller powiedział, że intensywnie interesuje się tym, jak nowe technologie mogą wpływać na strukturę i funkcjonowanie systemów płatniczych na całym świecie. Choć jego uwagi dotyczyły AI w kontekście płatności transgranicznych i e-commerce, agenci AI mogą zostać włączeni do szerokiego zakresu przepływów płatności, a transakcje agentowe mogą istotnie zmienić częstotliwość i terminowość płatności, a także inne ich cechy.

"Sprostanie temu momentowi wymaga aktywnego podejścia, które równoważy innowacje z bezpieczeństwem, integralnością i stabilnością stanowiącymi fundament zaufania do płatności" — powiedział, dodając, że z dużym zainteresowaniem obserwuje, jak branża płatnicza dostosowuje się do wykorzystania AI w płatnościach. Dla śledzących tę zmianę bliskowskażnymi punktami odniesienia będą: przyjęcie standardów specyficznych dla platform lub interoperacyjnych, rywalizacja systemów agentowych otwartych i zamkniętych oraz to, czy branża uzupełni elementy wskazane przez Wallera jakoakujące — standardy przenoszenia tożsamości, zgody i poświadczeń płatniczych przez stos e-commerce.

Źródła i materiały

• Przemówienie: Christopher J. Waller, "Payments in the Age of AI Agents", wygłoszone na Sibos 2026, Miami, Floryda, 29 września 2026 r. Pełny tekst: https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/waller20260928a.htm
• Wcześniejsze przemówienia: "The Next Frontier of Payments Innovation" (Sibos 2025, Frankfurt nad Menem, Niemcy, 29 września 2025 r.); "Technological Advancements in Payments" (Wyoming Blockchain Symposium 2025, Teton Village, Wyoming, 20 sierpnia 2025 r.); "Reflections on a Maturing Stablecoin Market" (A Very Stable Conference, San Francisco, Kalifornia, 12 lutego 2025 r.).
• Jeffrey S. Allen i Max S. S. Hatfield (2025), "Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment", Finance and Economics Discussion Series 2025-092, Zarząd Rezerwy Federalnej, wrzesień.
• Iñaki Aldasoro, Sebastian Doerr, Leonardo Gambacorta, Sukhvir Notra, Tommaso Oliviero i David Whyte (2025), "Generative Artificial Intelligence and Cyber Security in Central Banking", Journal of Financial Regulation, vol. 11 (kwiecień), s. 119–28.
• Materiały z okrągłego stołu: https://www.federalreserve.gov/paymentsystems/files/payments-innovation-roundtable-meeting-20260526.pdf (okrągły stół ds. innowacji płatniczych, 26 maja 2026 r., strona Zarządu Rezerwy Federalnej).
• Zgodnie z opublikowanym tekstem Waller podziękował Jeffowi Allenowi i Micahowi Gertzogowi z Zarządu Rezerwy Federalnej za pomoc w przygotowaniu przemówienia; wyrażone poglądy są jego własne i niekoniecznie odzwierciedlają stanowisko jego kolegów z Zarządu Fed czy Federalnego Komitetu Otwartego Rynku.