Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Для чего -то, запущенного в ноябре, протокол контекста модели (MCP) начал накопить большое количество пользователей, почти гарантируя массовое принятие, необходимое для того, чтобы сделать его отраслевым стандартом.
Но существует подмножество предприятий, которые на данный момент не присоединяются к обману: регулируемые отрасли, особенно финансовые учреждения.
Банки и другие предприятия, предлагающие доступ к кредитам и финансовым решениям, не являются незнакомцами для ИИ. Многие были пионерами в области машинного обучения и алгоритмов, даже играя важную роль в создании идеи инвестирования с использованием роботов чрезвычайно популярными. Тем не менее, это не означает, что компании, занимающиеся финансовыми услугами, хотят немедленно перейти в MCP и Agent2agent (A2A).
В то время как многие регулируемые компании, такие как банки, финансовые учреждения и больницы, начали экспериментировать с агентами искусственного интеллекта, это обычно внутренние агенты. Регулируемые компании имеют API. Тем не менее, большая часть интеграции, которые предпринимают эти компании, потребовали годы проверки, чтобы обеспечить соблюдение и безопасность.
«Это очень первые дни в быстро ускоряющемся домене, но есть некоторые фундаментальные строительные блоки, которые отсутствуют, по крайней мере, в качестве стандартов или лучших практик, связанных с совместимостью и общением», — сказал Шон Невилл, соучредитель Catena Labs. «В первые дни сети не было никакой электронной коммерции, потому что не было HTTPS, и не было никакого способа безопасно с совершением смены, поэтому вы не можете создать Amazon. Вам нужны эти основные строительные блоки, и теперь эти строительные блоки в Интернете существуют, и мы даже не думаем о них».
Все чаще предприятия и поставщики платформ AI создают серверы MCP, поскольку они разрабатывают многоагентные системы, которые взаимодействуют с агентами из внешних источников. MCP предоставляет возможность идентифицировать агента, позволяя серверу определять инструменты и данные, к которым он имеет доступ. Тем не менее, многие финансовые учреждения хотят большей уверенности в том, что они могут контролировать интеграцию и обеспечить передачу только утвержденных задач, инструментов и информации.
Джон Уолдрон, старший вице -президент Elavon, дочерней компании US Bank, заявил Venturebeat в интервью, что, хотя они изучают использование MCP, есть много вопросов по стандарту.
«Есть не так много стандартных решений, поэтому мы все еще изучаем множество способов сделать это, включая, возможно, выполнение этой связи без обмена MCP, если между ними общая технология агента, и это всего лишь два разных домена», — сказал Уолдрон. «Но какова прослеживаемость обмена данными без другого воздействия в этом сообщении? Многое из того, что происходит в рамках оценки MCP прямо сейчас, — это выяснение, является ли протокол только что обрабатывает обмен и не обеспечивает никакой дальнейшей утечки риска. Если это так, то это жизнеспособный путь, который мы рассмотрим для обработки этого обмена».
Модели и агенты разные
Финансовые учреждения и другие регулируемые предприятия не являются незнакомцами для моделей искусственного интеллекта. В конце концов, большая часть пассивных инвестиций росла, когда Roboadvisers — где алгоритмы принимали решения по финансовому планированию и инвестициям, практически без вмешательства человека — популярны. Многие банки и управляющие активами инвестировали рано в обработку естественного языка, чтобы повысить эффективность анализа документов.
Тем не менее, вице -президент и генеральный директор Salesforce по решению и стратегии банковской отрасли, Грег Якоби, заявил VentureBeat, что у некоторых из их финансовых клиентов уже есть процесс для оценки моделей, и они считают сложным интеграцией моделей ИИ и агентов с их текущими сценариями риска.
«Модели машинного обучения и прогнозирования хорошо соответствуют этой структуре риска, потому что они детерминированные и предсказуемые», — сказал Якоби. «Эти фирмы сразу же берут LLMS в свои комитеты по рискам моделя и обнаружили, что LLMS дает нетерминированный результат. Это был экзистенциальный кризис для этих фирм по финансовым услугам».
Якоби сказал, что у этих компаний есть рамки управления рисками, где, если они дают входные данные для моделей, они ожидают одного и того же результата каждый раз. Любые отклонения считаются проблемой, поэтому они требуют метода контроля качества. И в то время как регулируемые компании приняли API, со всеми задействованными там тестированием, большинство регулируемых сущностей «боятся открытости, выпускать что-то настолько публичное», что они не могут контролировать.
Уолдрон Элавона, однако, не сбрасывает на себя возможность того, что финансовые учреждения могут работать над поддержкой MCP или A2A в будущем.
«Глядя на это с точки зрения бизнеса и спроса, я думаю, что MCP — очень важная часть того, куда я думаю, что бизнес -логика идет», — сказал он.
Уолдрон сказал, что его команда остается на этапе оценки, и «мы еще не создавали сервер для пилотных целей, но мы увидим, как справиться с этим обменом сообщениями от бота-бот».
Агенты не могут KYC другого агента
Невилл из Catena Lab сказал, что он с большим интересом наблюдает за разговором о протоколах взаимодействия, таких как MCP и A2A, тем более что он считает, что в будущем агенты ИИ будут такими же клиентами для банков, как и человеческие потребители. До начала Catena Labs, Neville Coffuded Circle, компания, которая создала USDC StableCoin, поэтому он имеет опыт работы с проблемами привлечения новых технологий в регулируемый бизнес.
Поскольку MCP является открытым исходным кодом и новым, он все еще проходит постоянные обновления. Невилл сказал, что, хотя MCP предлагает идентификацию агента, что является ключевым для многих компаний, все еще отсутствуют недостающие функции, такие как Gradrails для общения и, что наиболее важно, аудиторский след. Эти проблемы могут быть либо решены через MCP, A2A, либо даже совершенно другой стандарт, такой как Loka.
Он сказал, что одна из самых больших проблем с нынешним MCP вращается вокруг аутентификации. Когда агенты становятся частью финансовой системы, даже MCP или A2A, нет никакого реального способа сделать «знание вашего клиента» на агентов. Невилл сказал, что финансовые учреждения должны знать, что их агенты имеют дело с лицензированными организациями, поэтому агент должен быть в состоянии указать на это.
«У агента должен быть способ сказать:« Это то, кем я являюсь как агент, вот моя личность, мой риск и кого я работаю от имени ». Эта проверенная идентичность таким образом, как все эти различные агентские рамки могут понять, было бы ключевым ».
Источник
