Два года назад мы использовали ИИ, чтобы искать информацию, писать тексты и упрощать доступ к данным. Затем появились более продвинутые возможности — написание кода, создание сложных приложений и систем за минуты, автоматизация бизнес-процессов, генерация фото- и видеоконтента студийного качества. Теперь ИИ-системы уже совершают миллионы платежей. Регуляторы не успевают за развитием ИИ. По мере того как The post Миллионы платежей за минуты: как регуляторы собираются контролировать ИИ-агентов appeared first on BeInCrypto.
Два года назад мы использовали ИИ, чтобы искать информацию, писать тексты и упрощать доступ к данным. Затем появились более продвинутые возможности — написание кода, создание сложных приложений и систем за минуты, автоматизация бизнес-процессов, генерация фото- и видеоконтента студийного качества. Теперь ИИ-системы уже совершают миллионы платежей.
Регуляторы не успевают за развитием ИИ. По мере того как ИИ-агенты получают больший контроль над деньгами, этот разрыв становится опасным.
В штаб-квартире Организации Объединенных Наций в Нью-Йорке на саммите Future of Money BeInCrypto провел панельную дискуссию с регуляторами на эту тему. В ней приняли участие Дотти Ромо, директор по управлению рисками и контролю в Налоговом управлении США (IRS), Дино Катальдо Деллакио из Пенсионного фонда сотрудников ООН и Джулиус Мойе из Mastercard.
Исследование State of AI Agent Payments 2026 от BeInCrypto показывает, как выглядят автоматические платежи на практике.
С 23 июля по 26 августа аналитики отследили 6,4 млн платежей x402 на сумму $119 947 в сетях Base и Solana. Большинство переводов были минимальными. 90,8% транзакций оказались меньше одного цента, но ИИ-агент зафиксировал почти 200 млн операций по расчетам с момента запуска.
Платежи, совершенные ИИ-агентом x402, 23 июля – 26 августа. Источник: The State of AI Agent Payments in 2026
Суммы остаются небольшими, поскольку агенты в основном оплачивают отдельные цифровые ресурсы — например, данные, доступ к API или вычислительные задачи. Такая частота сделок подчеркивает отличие машинной торговли от традиционной.
Как предупредила директор по рискам IRS, привычные методы контроля могут не справиться с такой скоростью.
«Они принимают миллионы решений за считаные минуты», — отметила Дотти Ромо из IRS.
Она пояснила, что сейчас регуляторы в основном работают на основе периодических отчетов, чтобы выявлять мошенничество, сбои в контроле и другие риски. Автоматизированные финансы могут сделать такой подход слишком медленным.
Значит ли это, что алгоритмы придется контролировать с помощью других алгоритмов? По словам Ромо, такой автоматизированный надзор действительно потребуется.
«Мы не сможем делать это достаточно быстро», — считает Ромо.
Она выступает за постоянный мониторинг на всех рынках, но при этом считает важным сохранять участие человека в ключевых решениях.
Мойе из Mastercard напомнил о крахе Knight Capital в 2012 году и провале Terra/Luna — оба случая показали опасность автоматических систем без достаточных защитных механизмов. В его модели сначала машины обнаруживают подозрительную активность и сами устраняют угрозу. Если ситуация сложная, решение переходит к человеку.
«ИИ и машины накладывают жгут, чтобы остановить кровь — а уже хирургию выполняют люди», — объяснил Джулиус Мойе, менеджер отдела Financial Crime Solutions в Mastercard.
Автоматизация не снимает ответственности. Цепочка ответственности сводится к трем вопросам:
Кто написал код? Кто его внедрил? И кто за ним следит?
ИИ стремительно и заметно входит в финансы: машины уже совершают миллионы транзакций каждый месяц.
Регуляторам просто не под силу ликвидировать этот разрыв в скорости. Человеку не догнать такие темпы. Скоро для надзора за машинами понадобятся другие машины.
Звучит как антиутопия, но именно это уже обсуждают законодатели.
The post Миллионы платежей за минуты: как регуляторы собираются контролировать ИИ-агентов appeared first on BeInCrypto.
JOIN
