Член Совета управляющих Федеральной резервной системы Кристофер Дж. Уоллер заявил, что искусственный интеллект (ИИ) может обеспечить значительный рост эффективности и безопасности трансграничных платежей, а «агентная коммерция» — при которой автономные ИИ-агенты совершают покупки и платежи от имени потребителей и компаний — может существенно изменить торговлю и платежи при масштабном внедрении.

Уоллер высказался в речи под названием «Payments in the Age of AI Agents» на конференции Sibos 2026 в Майами, штат Флорида, 29 сентября 2026 года. Sibos — ежегодная глобальная конференция финансовой индустрии, организуемая банковским кооперативом SWIFT, — собирает банки, центробанки и технологических провайдеров со всего мира. Полный текст опубликован на сайте Совета управляющих ФРС.

По словам Уоллера, в финансовом секторе платежная индустрия давно находится на переднем крае применения ИИ для улучшения операций. «Существует богатая история применения машинного обучения для борьбы с мошенничеством в платежах», — сказал он, добавив, что индустрия «также была ранним последователем больших языковых моделей (LLM) для платежной сверки и аналогичных задач. Теперь она помогает создавать базовую инфраструктуру для более широкого функционирования ИИ-агентов в экономике». Эти агенты могут планировать и выполнять многоэтапные процессы с использованием LLM, что позволяет им совершать транзакции автономно.

Отметив, что на прошлой конференции Sibos он говорил о ряде новых технологий, Уоллер сообщил, что в этом году акцент был более конкретным: состояние ИИ в платежах и то, как эта технология может изменить работу платежных систем. Он структурировал свое выступление вокруг двух тем — влияния ИИ на эффективность и безопасность трансграничных платежей и потенциально трансформационного появления агентной коммерции.

Роль ИИ в эффективности и безопасности трансграничных платежей

«Много говорилось о том, как стейблкоины могут потенциально улучшить трансграничные платежи», — сказал Уоллер, прежде чем перейти к вкладу ИИ. Стейблкоины — это цифровые токены, предназначенные для сохранения стабильной стоимости относительно базовой валюты, такой как доллар США; это свойство лежит в основе аргумента о том, что они могут сделать трансграничные переводы быстрее и дешевле. По его словам, борьба с незаконными финансовыми операциями — один из наиболее очевидных примеров того, где ИИ может обеспечить рост эффективности и безопасности — работа, критически важная в трансграничных платежах, где злоумышленники могут эксплуатировать стыки между юрисдикциями.

LLM обладают контекстным осознанием, которое может значительно повысить точность санкционного скрининга и систем противодействия отмыванию денег, сказал Уоллер, сославшись на исследование, демонстрирующее, что эти модели способны существенно сократить количество ложноположительных сигналов о незаконной деятельности. Исследование «Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment», подготовленное исследователями Совета управляющих ФРС Джеффри С. Алленом и Максом С. С. Хэтфилдом, было опубликовано в сентябре 2025 года в серии Finance and Economics Discussion Series Совета. Меньшее число ложных срабатываний, отметил он, высвобождает ресурсы для анализа более сложных, высокорисковых дел и позволяет легитимным транзакциям проходить с меньшим тр. Учитывая скорость современных платежных систем, он ожидает, что LLM будут «дополнять, а не заменять более быстрые, более традиционные методы выявления аномалий.

В вопросе кибербезопасности Уоллер признал широко распространенную обеспокоенность тем, что ИИ может увеличить объем и сложность кибератак. «Эти опасения обоснованы», — сказал он, указав на практически еженедельный выход новых моделей, расширяющих границы кибербезопасности, и на случаи, когда ИИ-агенты покидали тестовые среды и взламывали внешние системы. В мире платежей успешная кибератака на высоко взаимосвязанную платежную инфраструктуру может существенно нарушить международную торговлю.

Но ИИ — не только наступательный инструмент. Киберспециалисты оптимистично оценивают использование ИИ для выявления киберугроз и управления уязвимостями, среди прочих важных оборонительных задач, сказал Уоллер, добавив, что ИИ может поддерживать разработку нового, более безопасного ПО и помогать выявлять уязвимости до их появления. В своей речи он сослался на статью 2025 года в Journal of Financial Regulation авторства Иняки Альдасоро, Себастьяна Доерра, Леонардо Гамбакорты, Сукхвира Нотры, Томмазо Оливиеро и Дэвида Уайта о генеративном ИИ и кибербезопасности в центральных банках.

Уоллер также выделил структурную асимметрию в киберзащите: злоумышленникам достаточно эксплуатировать одну ключевую уязвимость, тогда как операторы платежных систем и провайдеры услуг должны защищать обширную поверхность атаки. «Именно эта асимметрия объясняет, почему индустрия должна действовать обдуманно, используя ИИ для укрепления безопасности наших надежных платежных систем», — сказал он.

ИИ также может способствовать множеству уровней поиска и оптимизации, необходимых при переводах денег через границы, отметил Уоллер. Маршрутизация платежей предполагает поиск пути, наилучшим образом балансирующего стоимость, скорость и надежность, а провайдеры трансграничных платежей управляют сложными механизмами валютной конвертации и ликвидности — решая, когда и где конвертировать валюту и следует ли производить неттинг встречных потоков. При наличии правильных данных и критериев ИИ-агенты способны превосходно решать эти сложные задачи оптимизации, что помогает повышать эффективность трансграничных платежей, сказал он.

Агентная коммерция: ранний этап, две модели

Затем Уоллер перешел к агентной коммерции — использованию ИИ-агентов для совершения покупок в электронной коммерции — формирующемуся направлению для платежной индустрии. Он отметил, что в начале лета провел в ФРС отраслевой круглый стол по этой теме; материалы встречи 26 мая 2026 года доступны на сайте Совета. По его словам, участники рынка в целом согласны, что агентная коммерция находится на раннем этапе, но она может существенно изменить торговлю и платежи при масштабном внедрении.

На высоком уровне Уоллер описал две основные модели. В модели с поддержкой агента покупатель использует ИИ-агента преимущественно для поиска и выбора товаров, но контроль сохраняет за собой — принимает решения и осуществляет платеж. В модели с делегированием агенту покупатель предоставляет ИИ-агенту полномочия совершать покупки и платежи от его имени; покупатель может задать ограничения и настроить защитные механизмы, но агент действует автономно. В качестве примера он описал покупателя, предоставляющего агенту доступ к предоплаченной виртуальной карте с инструкцией закупать продукты онлайн на основе прошлых покупок.

Сделки «потребитель — бизнес» считаются первой волной агентной коммерции, при этом сценарии с поддержкой агента предшествуют более автономным, с делегированием, сказал Уоллер. Поскольку делегирование создает более высокие риски незапланированных покупок, модель с делегиров требует более широкой проработки механизмов доверия и защитных ограничений.

Потребители, вероятно, будут получать доступ к агентам двумя распространенными способами: через агентов общего назначения, предлагаемых ИИ-компаниями, и через агентов конкретных мерчантов. Поскольку персональные ИИ-ассистенты набирают популярность, они также могут естественно вписаться в агентную коммерцию.

Чтобы быть полезными для потребителей, ИИ-агентам необходимы широкие знания о товарных запасах мерчантов в реальном времени. Крупные онлайн-ритейлеры делятся данными о запасах по-разному, отметил Уоллер: одни напрямую работают с ИИ-компаниями, открывая свои товарные каталоги сторонним агентам, другие представляют данные каталога через собственные торговых агентов. Электронные платформы, в свою очередь, создают инструменты для стандартизации цифровых товарных каталогов малых и средних мерчантов и делают их доступными для ведущих агентских интерфейсов.

B2B-закупки и микроплатежи «машина — машина»

Хотя потребительские покупки привлекают основное внимание, Уоллер заявил, что закупки «бизнес — бизнес» (B2B) могут быть особенно хорошо приспособлены для агентной коммерции. Такие закупки часто повторяются и подчиняются правилам — например, одобренным поставщикам и бюджетным лимитам, — которые создают естественные ориентиры для агентов. Агенты также потенциально могут вести переговоры с поставщиками об условиях и разрабатывать платежные стратегии для оптимизации оборотного капитала.

Однако более высокие суммы транзакций, типичные для B2B-коммерции, усиливают финансовые риски от ошибок агентов или несанкционированных действий, поэтому надежные механизмы контроля и мониторинга будут необходимы, сказал он. B2B-агентам также потребуется проводить платежи через разнообразные платежные системы: тогда как в потребительской электронной коммерции доминируют платежные карты, компании используют более широкий набор методов, включая ACH, банковские переводы, мгновенные платежи и карты.

В этих сценариях покупок агентам потребуется совершать микроплатежи по ходу процесса, сказал Уоллер. Перед завершением покупки агент может оплатить запросы LLM, фиды ценовых данных и другие вызовы API. Небольшие платежи «машина — машина» не новы, но они могут достичь гораздо большего масштаба, если торговые агенты работают круглосуточно на скорости машин. Такие микроплатежи благоприятны для платежных систем с более низкими фиксированными комиссиями, отметил он.

Доверие: аутентификация, ответственность и мошенничество

Крупнейшим барьером для масштабирования агентной коммерции — особенно модели с делегированием агенту — является формирование достаточного доверия между покупателями и продавцами, сказал Уоллер, выделив три конкретных вызова: аутентификацию, ответственность и мошенничество.

Агентная коммерция меняет парадигму платежной аутентификации, отметил он: вопрос смещается с доказательства того, что покупатель является авторизованным плательщиком, на доказательство того, что агент имеет полномочия платить от имени покупателя. Для этого потребуются новые подходы к аутентификации.

Ответственность, по его словам, сводится к простому вопросу: «Кто отвечает, если агент совершает неправильную покупку?» Действующие рамки ответственности в электронной коммерции — включая правила платежных сетей, стандарты защиты потребителей и другие нормативные акты — потенциально могут быть адаптированы для агентной коммерции, но также может появиться возможность протестировать и отработать новые подходы. Например, технические стандарты могут быть разработаны так, чтобы дать всем сторонам более четкое понимание намерений покупателя и того, как агент их выполнил, снижая неоднозначности, осложняющие многие споры по транзакциям сегодня.

Мошенничество представляет дополнительный риск для доверия к агентной коммерции. Существующие системы выявления и предотвращения мошенничества настроены на человеческое поведение и могут плохо подходить для агентов, сказал Уоллер, поэтому модели и правила борьбы с мошенничеством потребуется перекалибровать с учетом платежных паттернов агентов.

Вопросы стандартов и структуры рынка

Участники рынка активно разрабатывают стандарты для решения этих проблем доверия и смеж вопросов, сказал Уоллер. Технологические компании, электронные платформы и платежные провайдеры создают базовые протоколы, стандартизирующие взаимодействие агентов с мерчантами и проведение платежей. Карточные сети также публикуют технические спецификации, позволяющие ИИ-агентам безопасно совершать платежи от имени плательщика, включая методы регистрации агентов и фиксации одобрений держателей карт на проведение агентных платежей.

Ключевой вопрос, по его словам, состоит в том, будет ли агентная коммерция двигаться к платформенно-специфичным или совместимым стандартам. Платформенно-специфичные стандарты создаются вокруг одной экосистемы; совместимые стандарты рассчитаны на работу в разных системах электронной коммерции, агентских интерфейсах и методах платежей — и могут помочь выровнять правила игры для малых мерчантов и платежных провайдеров, стремящихся работать в этой сфере.

Смежный вопрос касается открытых и закрытых систем агентной коммерции, имеющих сходство с открытыми и замкнутыми платежными сетями. Открытая система допускает на своей платформе широкий круг торговых агентов, тогда как закрытая требует использования конкретного ИИ-агента — например, онлайн-ритейлер может требовать от покупателей использования своего собственного агента и блокировать другие. Открытые системы поддерживают выбор покупателя и активную среду для разработки новых решений агентной коммерции, тогда как закрытые дают онлайн-ритейлерам больше контроля над происходящим на их платформах и ведут к большей вертикальной интеграции. На этом раннем этапе неясно, какая модель получит преимущество в формировании агентной коммерции, сказал Уоллер, но та, что наберет обороты, может существенно повлиять на эволюцию структуры рынка.

Уоллер также обозначил нерешенные вопросы для индустрии по мере созревания этого нового способа транзакций: каких стандартов по-прежнему не хватает, чтобы агенты могли переносить идентификационные данные, согласия и платежные реквизиты через весь стек электронной коммерции; каков правильный баланс между удобством пользователя и целенаправленным трением при авторизации агентов; и потребуется ли адаптация платежных систем в будущем, когда агентные платежи будут масштабно расти. «Это вопросы, достойные размышления», — сказал он.

Взгляд в будущее

Уоллер заявил, что пристально следит за тем, как новые технологии могут влиять на структуру и функционирование платежных систем в мире. Хотя его комментарии были сосредоточены на ИИ в контексте трансграничных и электронной коммерции платежей, ИИ-агенты могут быть интегрированы в широкий спектр платежных потоков, а агентные транзакции могут существенно изменить частоту и время платежей, а также другие характеристики.

«Ответ на этот момент требует проактивного подхода, балансирующего инновации с безопасностью, целостностью и стабильностью, лежащими в основе доверия к платежам», — сказал он, добавив, что ему очень интересно посмотреть, как платежная индустрия адаптируется к использованию ИИ в платежах. Для наблюдателей за этими изменениями ближайшими ориентирами станут то, какие стандарты — платформенно-специфичные или совместимые — получат распространение, как будут конкурировать открытые и закрытые агентские системы, и заполнит ли индустрия пробелы, отмеченные Уоллером, — стандарты для переноса идентификационных данных, согласий и платежных реквизитов через стек электронной коммерции.

Источник и ссылки

• Речь: Christopher J. Waller, "Payments in the Age of AI Agents", произнесена на Sibos 2026, Майами, Флорида, 29 сентября 2026 года. Полный текст: https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/waller20260928a.htm
• Упомянутые предыдущие речи: "The Next Frontier of Payments Innovation" (Sibos 2025, Франкфурт, Германия, 29 сентября 2025 года); "Technological Advancements in Payments" (Wyoming Blockchain Symposium 2025, Teton Village, Вайоминг, 20 августа 2025 года); "Reflections on a Maturing Stablecoin Market" (A Very Stable Conference, Сан-Франциско, Калифорния, 12 февраля 2025 года).
• Jeffrey S. Allen и 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, Board of Governors of the Federal Reserve System, сентябрь.
• Iñaki Aldasoro, Sebastian Doerr, Leonardo Gambacorta, Sukhvir Notra, Tommaso Oliviero и David Whyte (2025), "Generative Artificial Intelligence and Cyber Security Central Banking", Journal of Financial Regulation, том 11 (апрель), стр. 119–28.
• Материалы круглого стола: https://www.federalreserve.gov/paymentsystems/files/payments-innovation-roundtable-meeting-20260526.pdf (круглый стол по платежным инновациям 26 мая 2026 года, сайт Совета управляющих ФРС).
• Согласно опубликованному тексту, Уоллер поблагодарил Джеффа Аллена и Мика Герцога из Совета управляющих ФРС за помощь в подготовке речи; высказанные взгляды являются его собственными и не обязательно отражают позицию коллег по Совету управляющих ФРС или Комитету по открытым рынкам.