What is the difference between generative AI, agentic AI, and agentic engineering?

Generative AI produces content in response to a prompt; it is reactive. Agentic AI pursues defined goals autonomously, accessing data, using tools, and taking actions across multi-step workflows without requiring a human prompt at every step. Agentic engineering — the term Karpathy adopted in 2026 ⧉ — is the working discipline of orchestrating agents against detailed specifications with human oversight. For banking, the distinction matters because the regulatory perimeter, the threat model, and the engineering discipline are different for each category. A chat interface and a fully autonomous trading agent are not in the same regulatory class, and treating them as if they are creates exposure at both ends.

Why is the EU AI Act August 2026 deadline so consequential for banks?

Annex III of the AI Act explicitly classifies several core banking AI use cases as high-risk: creditworthiness assessment and credit scoring of natural persons, risk assessment and pricing in life and health insurance, and the evaluation or classification of individuals' financial standing. From 2 August 2026, deployers of these systems must demonstrate compliance with quality management systems, risk management frameworks, technical documentation, conformity assessments, EU database registrations, robust data governance, human oversight, and cybersecurity protections. Article 12 requires automatic logging of inputs and outputs. Article 14 requires meaningful human oversight (HITL or HOTL, as appropriate to the system). Penalties for breach reach €35 million or 7% of global annual turnover. The work to satisfy these obligations is engineering work — not documentation work — and it is the practical reason that spec-driven discipline has accelerated through Q1 2026.

What is the practical difference between HITL and HOTL, and when should each apply?

HITL (Human-in-the-Loop) means the agent cannot execute consequential actions without explicit human approval. HOTL (Human-on-the-Loop) means the agent executes autonomously within bounded parameters, with humans monitoring telemetry and retaining authority to halt at any point. EU AI Act Article 14 requires that oversight be meaningful but does not prescribe which model. The decision rule is to apply HITL where the action is consequential, low-volume, and irreversible (credit denial, account closure, large-value wire authorisation, regulatory filing submission); and HOTL where the action is high-volume, reversible, and parameter-bounded (transaction monitoring alerts, document classification, routine customer-service triage). Both require the kill-switch and override infrastructure to be operational and tested; the difference is whether the human is upstream of execution (HITL) or alongside it (HOTL).

Most of our agents will come from vendors. How do we satisfy DORA and the EU AI Act for systems we did not build?

The regulatory obligation sits with the deployer, not the vendor. The practical answer is three-fold. First, demand a documented AIBOM from the vendor before signing — model lineage, training-data provenance, fine-tunes, prompt templates, retrieval indices, dependency chain. Second, conduct behavioural testing of the agent under conditions analogous to production, including adversarial probing for prompt injection and social-engineering resistance. Third, renegotiate vendor contracts to include Article 13 documentation rights, model-change notification, incident reporting, audit rights, and sub-processor disclosure — most existing contracts have none of these. DORA Articles 28–30 cover ICT third-party risk management and are the relevant regulatory anchor on the European side; FFIEC guidance is the equivalent on the US side. The work is meaningful; it cannot be deferred.

How worried should banks actually be about agentic adversaries?

The honest answer is that the threat is real and is operationally distinct from previous cyber threats. The November 2025 Anthropic disclosure of GTG-1002 is the canonical example: agentic AI handling 80–90% of tactical operations in a state-sponsored espionage campaign across approximately thirty defence, energy, and technology targets, operating at thousands of requests per second. The Step Finance incident in January 2026 — a $27–30 million loss driven by AI trading agents with over-permissioned authority — is the canonical example of how an internal AI deployment can become an attack surface. The Flashpoint 2026 GTIR observed a 1,500% rise in AI-related illicit discussions in a single month. These are not hypothetical scenarios; they are 2025–2026 incident-report material. Banks running classical defensive operations against agentic adversaries are, structurally, asymmetrically exposed, and the correct response is to build AI-on-AI defensive capability rather than to slow the agentic transition on the offensive side.

Is agentic AI just "ChatGPT plus MCP servers"?

No, and this is one of the most consequential misconceptions in the current market. A chat interface augmented with MCP servers is a useful pattern for retrieving and acting on data within a bounded session. Agentic engineering is a structural capability of the institution — the AIBOM, the agent control plane, the spec-driven development pipeline, the audit substrate, the quantum-safe cryptographic foundation, the orchestration patterns across end-to-end customer journeys. These are not features bought from a vendor; they are an institutional ownership position. Banks that treat the question as a procurement decision end up with shallow deployments that fail under examination. Banks that treat it as an engineering and governance ownership question end up with an asset that compounds.

What is the single most important thing a bank should be doing in the next twelve weeks?

Three things, sequenced. First, produce the AI Bill of Materials — the complete inventory of every AI system, model, dataset, prompt template, retrieval index, and third-party AI dependency in production or under development, with each entry classified against EU AI Act Annex III. The institution that cannot produce this when a regulator asks for it is the institution that will receive findings. Second, build the agent control plane for any AI system currently making or materially influencing customer-affecting decisions — audit logging, behavioural anomaly detection, human override, and kill switches as default infrastructure, not as a future roadmap item. Third, move the internal engineering culture from vibe coding to spec-driven development on the work that matters most — high-risk systems, regulated workflows, and the legacy modernisation pipeline. The first two are compliance work; the third is competitive work. The institutions that do all three will be in a materially stronger position than those that do one or none. The full twelve-week sequence is laid out in the action-plan section above.

Ang inhinyeriyang ahensiyal para sa bangko: ang balangkas ng 2026 para sa nangungunang pamunuan at para sa inhinyerong magsasagawa nito

TL;DR. Lumipat na ang ahensiyal na artipisyal na katalinuhan mula sa eksperimento tungo sa produksiyon sa pandaigdigang bangko. Ginagamit na ito ng 70% ng institusyon sa iba't ibang antas; at isa lamang sa bawat limang institusyon ang may hinog na modelo ng pangangasiwa. At gumagalaw sa bilis ng makina ang malayang kaaway, at isinulat para sa palagay ng pagbabatsa noong dekada ng 1960 ang lumang ari-ariang COBOL na kailangang katagpuin ng bagong sistema, at labindalawang linggo na lamang ang takdang-araw ng “mataas na panganib” sa EU AI Act. Ito ang tindig na pang-inhinyeriya at pangangasiwa na kailangang panatilihin ng bangko.

Mga Pangunahing Punto

Ang inhinyeriyang ahensiyal para sa bangko: ang balangkas ng 2026 para sa nangungunang pamunuan at para sa inhinyerong magsasagawa nito. Lumipat na ang ahensiyal na artipisyal na katalinuhan mula sa eksperimento tungo sa produksiyon sa pandaigdigang bangko.
Ang taong naging hindi maiiwasan ang inhinyeriyang ahensiyal. Hanggang kamakailan lamang, nangibabaw sa usapan ng artipisyal na katalinuhan sa serbisyong pinansiyal ang dalawang magkatabi ngunit magkaibang bagay: ang generatibong interface ng usapan (kapaki-pakinabang ngunit…
Ang kalagayan ng pagtanggap sa bangko. Walang kalabuan ang kabuuang larawan.
Tatlong daluyan ng panganib na kailangang tunawin ng bangko. Bago ang anumang usapang pang-arkitektura, dapat manahan ang pansin ng lupon sa tatlong panganib na tiyak sa ahensiyal na sistema at dumarating nang mas maaga kaysa sa pinlano ng karamihan sa bangko.

Ang inhinyeriyang ahensiyal para sa bangko: ang balangkas ng 2026 para sa nangungunang pamunuan at para sa inhinyerong magsasagawa nito

Lumipat na ang ahensiyal na artipisyal na katalinuhan mula sa eksperimento tungo sa produksiyon sa pandaigdigang bangko. Ginagamit na ito ng 70% ng institusyon sa iba't ibang antas; at isa lamang sa bawat limang institusyon ang may hinog na modelo ng pangangasiwa. At gumagalaw sa bilis ng makina ang malayang kaaway, at isinulat ang lumang ari-arian para sa palagay ng pagbabatsa noong dekada ng 1960, at labindalawang linggo na lamang ang takdang-araw ng "mataas na panganib" sa EU AI Act. Ito ang tindig na pang-inhinyeriya at pangangasiwa na kailangang panatilihin ng bangko.

Mga Pangunahing Punto

Hindi na hangarin lamang ang paglipat mula sa vibe coding tungo sa pagbuong itinuturo ng espesipikasyon. Kinilala ni Andrej Karpathy, na bumuo ng "vibe coding" noong Pebrero 2025, makalipas ang isang taon ⧉ na tapos na ang panahong ito at na ang bagong batayan para sa propesyonal ay ang inhinyeriyang ahensiyal — ang pag-uugnay sa ahente laban sa detalyadong espesipikasyon nang may pangangasiwa ng tao.

Tunay at bumibilis ang pagtanggap ng bangko. At iniuulat ng 70% ng kompanya ng serbisyong pambangko ⧉ ang paggamit ng ahensiyal na AI sa iba't ibang antas (16% sa produksiyon, 52% sa eksperimento, EY 2026); at gagamitin ito ng 44% ng pangkat ng pinansiya sa taong ito — isang pagtaas ng mahigit 600% taun-taon ayon sa Wolters Kluwer.

Hindi nakasabay ang pangangasiwa sa bilis. Natuklasan ng Deloitte State of AI 2026 na isa lamang sa bawat limang kompanya ang may hinog na modelo ng pangangasiwa para sa malayang ahente ng AI. At tinutukoy ng pagsusuri ng Deloitte sa bantayan-datos ng panganib ng MIT AI ang mahigit 350 panganib ⧉ na maaaring lumitaw mula sa malaya o ahensiyal na asal.

Naging industriyal na ang tanawin ng banta. Inihayag ng Anthropic noong Nobyembre 2025 na inagaw ng isang pangkat na suportado ng estadong Tsino na GTG-1002 ang Claude Code upang magpatakbo ng malayang espiyonahe laban sa mga 30 tudlaan, kung saan hinawakan ng AI ang 80 hanggang 90% ng taktikal na operasyon nang malaya. At napansin ng Flashpoint ang pagtaas ng 1500% sa talakayang may kaugnayan sa iligal na AI ⧉ sa pagitan lamang ng Nobyembre at Disyembre 2025.

Ang lumang ari-arian ang tahimik na hadlang. Kinakain ng pagpapanatili sa luma ang 70 hanggang 75% ng badyet ng IT ng serbisyong pinansiyal, at umaasa pa rin ang 63% ng bangko sa kodigong isinulat bago ang 2000, at iniuulat ng karamihan sa bangko na isa o dalawang tao lamang sa loob ang kayang panatilihin ang COBOL na pinatatakbo ng pundasyong plataporma nila. At ang ahensiyal na AI na ngayon ang nangingibabaw na paglapit upang isara ang agwat na iyon.

Nagtatagpo ang salansang regulatoryo. Sa ilalim ng EU AI Act, pinasisimulan ng 2 Agosto 2026 ang ganap na pagpapatupad sa sistema ng AI na mataas ang panganib (hayagang kasama sa Annex III ang pagtatasa sa kredito at ang pagtatasa sa pagiging karapat-dapat sa kredito). At ipinatutupad na ang DORA. At pinalawig sa gawing regulatoryo ang SR 11-7 upang saklawin ang LLM at ang ahensiyal na sistema. At umaabot ang multa sa paglabag sa 35 milyong euro o 7% ng taunang pandaigdigang paglilipat ng negosyo.

Hindi iisang konsepto ang pangangasiwa ng tao. Ang pagtatangi sa pagitan ng HITL (Human-in-the-Loop, kung saan hindi makapagsasagawa ang ahente nang walang hayagang pagsang-ayon ng tao) at ng HOTL (Human-on-the-Loop, kung saan nagsasagawa ang ahente nang malaya sa ilalim ng pagbabantay ng tao) ang gumaganang balangkas ngayon para sa pagsunod sa EU AI Act Article 14, at kailangan ng bawat ahenteng mataas ang panganib ng hayagang tindig hinggil sa inilalapat na modelo.

Bibilhin ang karamihan sa ahente sa halip na itayo. Ang pamamahala sa panganib ng ikatlong partido sa ilalim ng DORA ang pinakakaunti ang pagkilala ngunit pinakamalakas ang tinig na hamon sa 2026. Ihahandog ng nagtitinda ang karamihan sa ahensiyal na kakayahang ipinakakalat ng bangko; at nananatili sa bangko ang obligasyong regulatoryo, at hindi kayang tugunan ng karamihan sa kasalukuyang kontrata ng nagtitinda ang hinihingi sa dokumentasyon ng Article 13.

Hindi "ChatGPT kasama ang MCP servers" ang inhinyeriyang ahensiyal. Isa itong tindig ng istrukturang pagmamay-ari sa daloy ng institusyon mula dulo hanggang dulo — ang paglalakbay ng kliyente, ang siklo ng buhay ng transaksiyon, ang antas ng kontrol, ang haligi ng pag-awdit, at ang kriptograpikong pundasyong ligtas sa kuwantum — na itinayo at pinatatakbo ng mismong tungkulin ng inhinyeriya ng institusyon, at hindi ipinauubaya sa isang chatbot.

Ang taong naging hindi maiiwasan ang inhinyeriyang ahensiyal

Hanggang kamakailan lamang, nangibabaw sa usapan ng artipisyal na katalinuhan sa serbisyong pinansiyal ang dalawang magkatabi ngunit magkaibang bagay: ang generatibong interface ng usapan (kapaki-pakinabang ngunit limitado), at ang padrong Retrieval-Augmented Generation na inayos sa ibabaw ng datos ng institusyon (kapaki-pakinabang, at limitado rin). At ang nagbago sa pagitan ng dulo ng 2025 at ng simula ng 2026 ay ang pangatlong uri — ang malayang ahenteng nagpaplano, nagsasagawa, at kumukumpleto ng daloy ng trabahong maraming-hakbang nang may limitadong pangangasiwa ng tao — ay lumipat mula sa teknikal na pagpapakita tungo sa operasyonal na katotohanan, at tumawid ito nang sabay tungo sa institusyon at tungo sa aktor ng banta.

Si Andrej Karpathy, na bumuo ng katagang "vibe coding" noong Pebrero 2025 ⧉, ay ginugol ang sumunod na taon sa panonood sa propesyonal na inhinyero na nilalampasan ito. At ang rebisyon niya — "ang inhinyeriyang ahensiyal" — ang gumaganang katawagan na ngayon sa buong industriya. At tuwiran ang ubod ng paglipat: sa seryosong gawaing pang-inhinyeriya sa 2026, hindi tuwirang isinusulat ng inhinyero ang kodigo sa 99% ng panahon. Inuugnay nila ang ahenteng gumagawa nito, samantalang kumikilos sila bilang tagapangasiwa. At hindi na ang pagsulat ng titik sa isang patnugot ang trabaho; ito na ang paggawa ng espesipikasyong naglilimita sa kayang likhain ng ahente, ang pagdidisenyo sa pintuan ng pagpapatunay na kailangang daanan ng bunga, at ang pag-uugnay sa desisyong arkitektural na isinasagawa ng ahente.

Mukhang isang usapan para sa pangkat ng inhinyeriya ang paglipat na ito. Sa bangko, hindi ito ganoon. Isa itong usapan sa antas ng lupon, sapagkat ang gayunding ahensiyal na kakayahang muling nagsusulat kung paano ginagawa ang panloob na kodigo ay muli ring nagsusulat kung paano gumagalaw ang panlabas na kaaway, at kung paano inaasahan ng ahensiyang regulatoryo na isagawa ang pangangasiwa, at kung paano tinutukoy ang perimetro ng institusyon. At ang bangkong walang sariling tindig hinggil sa inhinyeriyang ahensiyal pagsapit ng dulo ng 2026 ay hindi isang bangkong umiwas sa tanong. Isa itong bangkong sinagot na ng nagtitinda nito, ng kaaway nito, at ng ahensiyang regulatoryo nito ang tanong sa ngalan nito.

Ang kalagayan ng pagtanggap sa bangko

Walang kalabuan ang kabuuang larawan. Ayon sa pananaliksik na pinagsama mula sa ilang pagsusuri sa 2026, iniuulat ng 70% ng ehekutibo sa bangko ⧉ na ginagamit na ng kompanya nila ang ahensiyal na AI sa iba't ibang antas. At inaasahan ng Gartner ⧉ na pagsapit ng dulo ng 2026 ay magpapatakbo ng ahente ng AI sa isang anyo ang mga 40% ng lahat ng kompanya ng serbisyong pinansiyal. At nasa landas ang paggastos sa AI para sa serbisyong pinansiyal na maabot ang 67 bilyong dolyar pagsapit ng 2028 (IDC). At tinataya ng McKinsey na kayang ibalik ng ahensiyal na AI ang 10 hanggang 12 oras kada linggo para sa tagapamahala ng relasyon sa bangko.

Hindi gaanong nakapagpapasigla ang larawan ng pagsasagawa. Iniuulat ng KPMG ⧉ na nagpaplanong ilagay sa produksiyon ang malayang ahente ang 99% ng kompanya ngunit 11% lamang ang nakagawa nito. At natuklasan ng EY na 34% ng pinuno ang nagsimulang gumamit ng ahente ng AI at 14% lamang ang ganap na nagsagawa nito. At natuklasan ng Forrester na naniniwala ang 57% ng organisasyon na kulang sila sa panloob na kakayahan upang mapakinabangan ang ahensiyal na AI. At hindi isang epektong pampamilihan ang agwat sa pagitan ng hangarin at ng pagsasagawa. Tunay itong pagsalamin sa gawaing pang-inhinyeriya, pangangasiwa, at pangkultura na hindi pa natatapos.

At nagtaas ng pag-aalala ang Financial Conduct Authority sa Nagkakaisang Kaharian ⧉ hayagan hinggil sa bilis ng pagpapakalat na lumalampas sa hinog ng pangangasiwa — isang tensiyong binalangkas ni Jessica Rasu, ang Chief Data Officer ng FCA, bilang malapit na panganib para sa mamimili sa tingian. At hiwalay na nagbabala ang McKinsey na ang bangkong nabibigong iangkop ang modelo ng negosyo nito ⧉ ay nanganganib sa pagguho ng hanggang 170 bilyong dolyar ng pandaigdigang tubo pagsapit ng 2030. At sabay na totoo ang dalawang obserbasyon. At hindi ang tanong kung kailangang gumalaw; kundi kung paano dapat gumalaw nang may operasyonal at pangangasiwang integridad na laging hinihingi ng regulasyon ng serbisyong pinansiyal, at pinatatalas ito ng ahensiyal na sistema.

Tatlong daluyan ng panganib na kailangang tunawin ng bangko

Bago ang anumang usapang pang-arkitektura, dapat manahan ang pansin ng lupon sa tatlong panganib na tiyak sa ahensiyal na sistema at dumarating nang mas maaga kaysa sa pinlano ng karamihan sa bangko.

1. Ang malayang kaaway

Ang pinakanakababahalang pag-unlad ng 2026 ay ang pagpapatakbo ng ahensiyal na AI sa panig ng pag-atake. Noong Agosto 2025, inihayag ng Anthropic ang isang uri ng gawaing tinawag nitong vibe hacking ⧉: ang paggamit ng kriminal sa internet ng ahensiyal na AI upang magsagawa ng sopistikadong pag-atake sa malawak na sukat, kung saan nakapaloob ang AI sa panunubok, sa pangangalap ng lagda ng pagkakakilanlan, sa paglusob sa network, at sa pagsusuri sa ninakaw na datos. At noong Nobyembre 2025 ⧉, inihayag ng Anthropic na ginambala nito ang isang kampanya ng isang pangkat na suportado ng estadong Tsino (na inuri bilang GTG-1002) na umagaw sa kopya ng Claude Code upang magpatakbo ng malayang espiyonahe laban sa mga tatlumpung tudlaan ng depensa, ng enerhiya, at ng teknolohiya, kung saan hinawakan ng AI ang 80 hanggang 90% ng taktikal na operasyon at gumalaw ito sa libu-libong kahilingan kada segundo — isang bilis na imposible para sa tagapagpatakbong tao.

Noong Enero 2026, nilusob ang Step Finance — isang tagapamahala ng portpolyong DeFi na nakabatay sa Solana — sa paraang ibinaling ang isang paglusob sa kagamitan tungo sa isang pagkalugi ng 27 hanggang 30 milyong dolyar sapagkat may pahintulot ang ahente ng kalakalan ng AI ng kompanya na magsagawa ng malalaking paglilipat nang walang pagsang-ayon ng tao. At ininhinyeriya ng umatake ang AI mismo sa lipunan, at nagpanggap itong nagpapatakbo ng lisensiyadong programa ng gantimpala sa pagkakamali. At hindi ang aral ⧉ ay likas na ligtas ang AI; kundi na ang ahente ng AI na tumatanggap ng inaangking pahintulot nang walang pagpapatunay ay isang kahinaan sa perimetro.

Ang kabuuang uso ang kailangang tunawin ng bangko. Tinukoy ng ulat ng Flashpoint Global Threat Intelligence para sa 2026 ang pagtaas ng 1500% sa iligal na talakayang may kaugnayan sa AI ⧉ sa pagitan ng Nobyembre at Disyembre 2025, kung saan aktibong bumubuo ang umaatake ng malayang sistemang nangangayod ng datos, nagpapatakbo ng imprastruktura, umaangkop ng mensahe, at natututo mula sa nabigong pagtatangka nang walang tuloy-tuloy na pangangasiwa ng tao. At hayagang tuwiran si Jamie Dimon ng JPMorgan ⧉ na napupunta sa pag-atake ang unang bentahe sa teknolohiyang ito, hindi sa depensa. At hindi kaaya-aya ang kahihinatnan: ang bangkong nagpapatakbo ng klasikong operasyon ng seguridad laban sa ahensiyal na kaaway ay, sa istruktura, nasa kalagayan ng isang manlalaro ng ahedres na binigyan ng kompyuter ang katunggali.

2. Ang paghina ng kalidad ng kodigo

Panloob at higit na tahimik ang pangalawang daluyan. Ipinadadala ang kodigong nilikha ng LLM, sa kawalan ng disiplina ng espesipikasyon at ng mahigpit na pagpapatunay, na may kapintasan sa tantiyang higit na mataas kaysa sa kodigong isinulat ng tao. At natuklasan ng pagsusuri ng SonarQube sa limang LLM sa hangganan ⧉ na lumilikha ng kodigong Java na mahigit 70% ng butas na natuklasan sa bunga ng Llama 3.2 90B ang inuri bilang BLOCKER sa tindi, kung saan mga dalawang-katlo ng butas ng GPT-4o at ng OpenCoder-8B ang inuring BLOCKER o CRITICAL. At natuklasan ni Pearce at ng iba (IEEE S&P) na mga 40% ng programang nilikha ng LLM sa kontekstong sensitibo sa seguridad ang naglalaman ng butas. At inilagay ni Yan at ng iba (2025) ang saklaw sa 9.8 hanggang 42.1% sa buong pamantayan nila. At tinukoy ng hiwalay na katalogo ni Fu at ng iba ang 43 CWE sa tatlong kasangkapan ng paglikha ng kodigo ng AI.

Para sa isang di-niregulang industriya, isa itong buwis sa produktibidad. Para sa bangko, isa itong panganib na regulatoryo at operasyonal na naiipon. At ang kodigong ipinadadala nang may mataas na tantiya ng butas sa isang sistemang humahawak sa bayaran, sa pag-aayos, o sa datos ng kliyente ay hindi isang usapin ng kalidad ng kodigo nang abstrakto; ito ang ibabaw na iimbestigahan ng kaaway na tulad ng GTG-1002 sa 2027 sa gayunding ahensiyal na kasangkapang lumikha nito. At ang depensa ay hindi ang ipagbawal ang kodigong nilikha ng LLM (imposible sa komersiyo) kundi ang palibutan ito ng istruktura ng pagpapatunay at ng espesipikasyong tinitiyak na lilitaw ang kapintasan bago ang pagpapakalat. Ito ang praktikal na dahilan kung bakit mabilis na tinatanggap ang pagbuong itinuturo ng espesipikasyon ng organisasyon ng inhinyeriya ng institusyong hindi naman likas na kompanya ng teknolohiya.

3. Ang angkla ng luma

Ang pangatlong daluyan ang pinakanauunawaan na ng bangko, at ginawa itong sabay na mas madalian at mas matutugunan ng paglipat tungo sa ahensiyal na AI. At umaasa pa rin ang mahigit 70% ng kompanyang Fortune 500 sa mainframe, gaya ng napapansin ng pagsusuri ng Computer Weekly ⧉, na madalas itinayo sa ilang dekada ng COBOL at RPG na magkabuhol sa natatanging lohika ng negosyo. At sa serbisyong pinansiyal sa partikular, kinakain ng lumang teknolohiya ang 70 hanggang 75% ng taunang paggastos sa IT ⧉. At natuklasan ng pag-aaral ng CIO na binanggit sa pagsusuri ng industriya ng 2026 na umaasa pa rin ang 63% ng bangko sa kodigong isinulat bago ang 2000, at iniulat ng mahigit 75% na may isa o dalawang tao lamang sa loob na may kasanayang panatilihin ito.

At ang nagbago noong Pebrero 2026 ay ang pagdating ng maaasahang ahensiyal na kasangkapan para sa pagpapabago sa luma. At ang anunsiyo ng Anthropic na kaya ng Claude Code na imapa ang pagsandal ng COBOL, idokumento ang daloy ng trabaho, at tukuyin ang panganib ⧉ na inaabot ng buwan ang taong analista upang ilitaw — kasabay ng katulad na kakayahan mula sa Microsoft (ang GitHub Copilot for COBOL, at ang Watsonx Code Assistant) at mula sa AWS (ang Mainframe Modernization kasama ang ahensiyal na AI) — ay materyal na pumisil sa kurba ng gastos ng pagpapabago. At isang di-eleganteng ngunit tumpak na hudyat ng merkado ang naging reaksiyon ng presyo ng bahagi ng IBM (isang pagbaba ng 13% sa araw ng anunsiyo). At kumakatawan na ngayon ang AI sa mga isang-katlo ng pamumuhunan ng institusyon sa pagpapabago, at mahigit 75% ng institusyon ang gumagamit ng AI sa estratehiya nila ng pagpapabago. At ang angkla ng luma ay, sa unang pagkakataon, isang matutugunang suliraning pang-inhinyeriya at hindi isang suliraning pangsalinlahi.

Bakit hindi maaaring maging batayan sa bangko ang vibe coding

Mahalagang tumpak na tukuyin kung bakit nabibigo ang vibe coding — isang maikling utos, ang pagmamasid sa bunga, at ang pag-uulit — bilang batayang daloy ng trabaho sa isang niregulang ari-arian. At hindi ang halatang paraan ng pagkabigo ang usapin (na kung minsan ay nagpapantasya ang LLM). Istruktural ang paraan ng pagkabigo at lumilitaw ito nang sabay sa apat na lugar.

Ang una ay ang kawalan ng magkasamang kasunduan. Lilikha ang ilang inhinyerong gumagalaw sa pamamagitan ng utos sa usapan ng limang magkakaibang paraan upang gawin ang gayunding bagay sa gayunding batayan ng kodigo sa loob lamang ng isang kuwarto. At sa isang di-niregulang konteksto, isa itong teknikal na utang. At sa isang niregulang konteksto, ito ang ibabaw na nababali sa ilalim ng pagsisiyasat.

Ang pangalawa ay ang pagkabulok ng konteksto. Walang alaala ang ahente ng AI. At sa isang malaking proyekto, lumalampas ang usapan sa bintana ng konteksto, at naglalaho ang pag-iisip sa likod ng naunang desisyong arkitektural. At ang gayunding ahente, makalipas ang dalawang linggo, ay gagawa ng kabaligtarang desisyon sa isang bagong usapan sapagkat walang naitatago mula sa lohika ng una. At para sa sistemang nangangailangan ng landas ng pag-awdit para sa ahensiyang regulatoryo, istruktural itong hindi tugma.

Ang pangatlo ay ang di-nakikitang pag-iipon ng kapintasan. At hindi mga panggilid na kaso ang natuklasan nina Pearce, Yan, at ng SonarQube na nabanggit sa itaas. Ito ang batayang tantiya kung saan lumilikha ang LLM ng mahinang kodigo sa kawalan ng disiplina ng espesipikasyon at ng mahigpit na pagsubok. At ang bangkong nagpapatakbo ng daloy ng trabaho ng vibe coding sa produksiyon ay nag-iipon ng kapintasang ito sa gayunding tantiya, nang walang nakikitang ibabaw upang malaman kung ano ang naipadala.

Ang pang-apat ay ang suliranin ng pagsubaybay na regulatoryo. Hinihingi ng Article 12 ng EU AI Act ang awtomatikong pagtatala ng pumapasok at ng lumalabas para sa sistema ng AI na mataas ang panganib. At hinihingi ng SR 11-7 ang naidokumentong papel ng may-ari ng modelo at ng tagapagpatunay, ang pamamahala sa pagbabago para sa pag-update ng modelo, at ang ulat sa lupon hinggil sa panganib ng modelo ng AI. At hinihingi ng DORA ang masaklaw na pamamahala sa panganib ng ICT nang may naidokumentong ebidensiya. At hindi matutugunan ang alinman sa obligasyong ito sa pamamagitan ng isang daloy ng trabahong ang pangunahing bagay ay isang kasaysayan ng usapang walang nag-iingat.

At hindi ang kongklusyon na hindi angkop sa bangko ang LLM. Ang kongklusyon ay kailangang lumikha ang daloy ng trabahong nakapalibot sa kanila ng espesipikasyon, ng landas ng pag-awdit, at ng pintuan ng pagpapatunay bilang unang-uring bunga at hindi bilang huling naisip. At ito ang pagbuong itinuturo ng espesipikasyon, sa operasyon.

Ang pagbuong itinuturo ng espesipikasyon sa isang niregulang ari-arian

Binabaligtad ng pagbuong itinuturo ng espesipikasyon (SDD) ang pagkakasunod ng gawain. Sa halip na tumalon tungo sa pagsasagawa at umulit kasama ang isang ahente, lumilikha muna ang pangkat ng isang espesipikasyon — ang desisyong arkitektural, ang hinihingi, ang kontrata ng interface, ang pamantayan ng tagumpay, at ang hadlang sa seguridad — at lumilikha ang ahente ng kodigong tumutugon sa espesipikasyon. At istrukturado ang pagpapatunay: tinutukoy ng espesipikasyon kung ano ang dapat gawin ng bunga, at sinusuri ng isang hiwalay na proseso (ang paglikha ng pagsubok, ang pagsusuri sa kodigo, at ang pormal na pagpapatunay kung saan ito naaangkop) kung nagawa nga ito.

At nagbuo ang praktikal na kasangkapan sa dulo ng 2025 at sa simula ng 2026. Pinapormal ng Spec Kit ng GitHub ⧉ (na inilabas sa dulo ng 2025) ang layunin bago ang paglikha ng kodigo. At isinasanib ng AWS ang daloy ng trabahong una ang espesipikasyon nang tuwiran sa Kiro IDE. At naghandog ang JetBrains at ang Cursor ng modo ng pagpaplano na nag-iistruktura sa pakikipag-ugnayan sa AI. At mas malayo ang itinutulak ng balangkas tulad ng BMAD (Breakthrough Method for Agile AI-Driven Development) sa pamamagitan ng pangkat ng espesyalisadong ahente ng AI na sumasalamin sa papel ng analista, ng arkitekto, ng tagabuo, at ng QA sa buong SDLC. At isinasama ng Constitutional SDD, na inayos sa isang papel sa arXiv noong Pebrero 2026, ang hayagang hadlang sa seguridad kasama ang pagmamapa sa butas ng CWE sa loob mismo ng espesipikasyon.

At para sa bangko, ang barayting mahalaga ay ang tinatawag ng pagsusuri ng Augment Code na pagbuong nakasentro sa espesipikasyon — nauuna ang espesipikasyon, lumilikha ang AI ng kodigong nalilimitahan nito, at nakaupo ang dagdag na antas ng pangangasiwa (ang konstitusyonal na hadlang, ang puntong pantsek ng pangangasiwa, at ang pintuan ng pagsang-ayon ng tao) sa pagitan ng paglikha at ng pagsasanib. At ito lamang ang barayting lumilikha ng landas ng pag-awdit na inaasahan ng Article 12 ng EU AI Act, ng naidokumentong papel ng tagapagpatunay na hinihingi ng SR 11-7, at ng disiplina sa pamamahala ng pagbabagong hinihingi ng DORA.

Ang salansang regulatoryong ipinatutupad na ngayon

Ang perimetro ng regulasyon para sa 2026 hinggil sa AI sa bangko ay hindi na isang sangguniang listahan; isa na itong salansan ng magkakapatong na obligasyong kailangang isiping magkakasama. At ang isang petsang pinakamabigat ang bunga ay ang 2 Agosto 2026, kung kailan nagiging ganap na maipatutupad ang obligasyon ng sistema ng EU AI Act na mataas ang panganib ⧉. At hayagang inuuri ng Annex III ang pagtatasa sa kredito at ang pagtatasa sa pagiging karapat-dapat sa kredito, ang pagtatasa sa panganib sa seguro sa buhay at sa kalusugan, at ang pagtatasa o pag-uuri sa kalagayang pinansiyal ng indibidwal bilang mataas ang panganib. At kabilang sa obligasyong dumadaloy mula sa pag-uuring iyon ang pagtatasa sa pagsunod, ang sistema ng pamamahala ng kalidad, ang balangkas ng pamamahala sa panganib, ang teknikal na dokumentasyon, ang pagpaparehistro sa bantayan-datos ng Unyong Europeo, ang matibay na pangangasiwa sa datos, ang pangangasiwa ng tao, at ang proteksiyon ng seguridad sa saybersepasyo. At umaabot ang parusa sa paglabag sa obligasyong mataas ang panganib sa 35 milyong euro o 7% ng taunang pandaigdigang paglilipat ng negosyo, alinman ang mas mataas.

At nakaupo katabi ng AI Act ang mga sumusunod:

Ang DORA (ang Digital Operational Resilience Act) ay ipinatutupad na mula pa noong Enero 2025 at lumilikha ito ng 22 obligasyon para sa pamamahala sa panganib ng ICT na hayagang sumasaklaw sa sistema ng AI na ginagamit sa mahalagang tungkulin ng serbisyong pinansiyal.
Ang SR 11-7 — ang gabay sa pamamahala sa panganib ng modelo ng Federal Reserve at ng OCC, na orihinal na isinulat noong 2011 — ay pinalawig sa gawing regulatoryo ⧉ upang saklawin ang LLM at ang ahensiyal na sistema.
Ang NIST AI RMF (1.0, Enero 2023) ay boluntaryo sa Estados Unidos ngunit sinasangguni ito bilang batayan ng ahensiyang pederal.
Ang ISO/IEC 42001 (na inilathala noong Disyembre 2023) ang unang maaaring akreditahing pamantayan ng sistema ng pamamahala ng AI.
Ang UK SM&CR at ang Consumer Duty — hinihingi na ngayon ng rehimeng Senior Managers and Certification ang pinangalanang pananagutan para sa bawat sistema ng AI na mataas ang panganib.
Ang mapa ng G7 para sa matapos ang kuwantum (Enero 2026), ang tatlong-yugtong balangkas ng NCSC, at ang resulta ng BIS Project Leap ay nakaupo katabi ng salansang ito. (Para sa mas malalim na tanaw sa panig na kriptograpiko, tingnan ang artikulo noong Mayo 2026 hinggil sa paglipat matapos ang kuwantum sa pinansiyang pangkorporasyon.)

Tatlong padron ng pagbuong tinutulungan ng AI na inihambing

Sukat	Vibe Coding	Pagbuong itinuturo ng espesipikasyon	Inhinyeriyang ahensiyal
Pangunahing pumapasok	Maikling utos	Pormal na espesipikasyon	Espesipikasyon at plano ng pag-uugnay sa ahente
Papel ng inhinyero	Tagapag-ulit ng utos	May-akda ng espesipikasyon	Tagapag-ugnay at tagapagpatunay
Disiplina ng bunga	Tuwirang paglikha ng kodigo	Kodigong nalilimitahan ng espesipikasyon	Daloy ng trabahong maraming-ahente na lumilikha ng kodigo, ng pagsubok, at ng dokumentasyon
Landas ng pag-awdit	Kasaysayan ng usapan (hindi naiingatan)	Espesipikasyon, nalikhang kodigo, at pagsubok	Espesipikasyon, bakas ng ahente, at bagay ng pagpapatunay
Tantiya ng kapintasan (LLM lamang)	10 hanggang 40% na tantiya ng butas (batayan ng panitikan)	Materyal na mababa dahil sa hadlang ng espesipikasyon	Ang pinakamababa dahil sa pintuan ng pagpapatunay
Pagsubaybay na regulatoryo	Hindi sapat para sa AI na mataas ang panganib	Tugma sa EU AI Act Article 12	Dinisenyo para sa Article 12, sa SR 11-7, at sa DORA
Angkop ba sa bangko?	Hindi, para sa produksiyon	Oo, kasama ang pangangasiwa	Oo, kasama ang hinog na pangangasiwa
Kisame ng kakayahan	Nalilimitahan ng isang utos	Nalilimitahan ng kalidad ng espesipikasyon	Nalilimitahan ng kalidad ng pag-uugnay

Ang pagtatayo sa ahensiyal na bangko: isang tanaw na arkitektural

Ang estratehikong tindig sa likod ng daloy ng trabahong ito ang kailangang hayagang angkinin ng C-suite. Hindi isang inisyatibo ng produktibidad ng tagabuo ang inhinyeriyang ahensiyal sa bangko. Isa itong kakayahan ng institusyong humihipo sa paglalakbay ng kliyente mula dulo hanggang dulo, sa buong siklo ng buhay ng transaksiyon, at sa kriptograpiko at pang-awdit na haliging sinasandalan ng dalawa. At nararapat sa apat na antas ng kakayahang iyon ang tuwirang pansin ng ehekutibo, mula sa tuktok hanggang sa pundasyon:

Antas 4 — ang antas ng kontrol ng ahente Ang pangangasiwa, ang pag-awdit, ang susi ng paghinto, ang pagtuklas sa kakaibang asal, at ang pag-agaw ng tao. Ang konpigurasyon ng pangangasiwang HITL at HOTL para sa bawat uri ng ahente.

Antas 3 — ang ahensiyal na daloy ng trabaho Ang paglalakbay ng kliyente, ang panloob na operasyon, at ang daluyan ng pagbuo. Itinuturo ng espesipikasyon bilang batayan para sa daloy na mataas ang panganib.

Antas 2 — ang antas ng datos at ng modelo Ang AIBOM (AI Bill of Materials), ang talaan ng modelo, ang haligi ng pagkuha, ang kontrol sa bersiyon ng padron ng utos, at ang lahi ng maselang pagsasanay.

Antas 1 — ang pundasyong ligtas sa kuwantum Ang ML-KEM, ang ML-DSA, ang halong PKI, at ang kriptograpikong kaluwagan. Ang haliging sinasandalan ng pag-aangkin sa integridad ng bawat antas sa itaas.

Ang pangangasiwa ng tao sa praktika: ang HITL laban sa HOTL

Ang isang pagtatangi sa loob ng Antas 4 na pinakapinagtutuunan ng ahensiyang regulatoryo sa 2026 ay ang pagitan ng dalawang modelo ng pangangasiwa. Anyo ng pangangasiwa ng tao ang dalawa; nagkakaiba sila sa pagkaantala, sa sukat, at sa palagay na handang ipagkaloob ng ahensiyang regulatoryo hinggil sa asal ng ahente.

Ang Human-in-the-Loop (HITL) ang modelong hindi kayang magsagawa ng isang mabigat na kilos ang ahente nang walang hayagang pagsang-ayon ng tao. At ang ahente ng pagproseso ng KYC na tinatatakan ang isang kuwenta para isara ngunit hindi ito kayang isara nang walang lagda ng opisyal ng pagsunod ay HITL. At operasyonal ang palitan: mas ligtas ang HITL at lumilikha ito ng walang-kalabuang landas ng pag-awdit para sa Article 14, ngunit hindi ito lumalaki tungo sa daloy ng trabahong mataas ang dami at mababa ang pagkaantala.

Ang Human-on-the-Loop (HOTL) ang modelong nagsasagawa ang ahente nang malaya sa loob ng tinukoy na parametro, kasama ang taong nagbabantay sa telemetriya sa kasalukuyang sandali at may hawak na kapangyarihang ihinto ang ahente sa anumang punto. At ang ahente ng pagsala sa panloloko sa kasalukuyang sandali na awtomatikong humaharang sa transaksiyong tumutugma sa tinukoy na padron ng panganib, kasama ang pangkat ng operasyong tao na nagbabantay sa dami ng abiso at nakikialam sa kakaiba, ay HOTL.

Hindi tinutukoy ng EU AI Act Article 14 ang HITL laban sa HOTL; hinihingi nito na ang pangangasiwa ng tao ay maging makahulugan. At ang praktikal na kahihinatnan ay kailangang magkaroon ang bawat ahenteng mataas ang panganib na pinatatakbo ng bangko ng hayagan at naidokumentong tindig hinggil sa inilalapat na modelo at kung bakit, at kung ano ang landas ng pagtataas kapag nakaharap ang ahente sa kalagayang nasa labas ng tinukoy nitong parametro.

Ang pagbili laban sa pagtatayo: ang suliranin ng ahente mula sa ikatlong partido

Ang katotohanan ng 2026 na dahan-dahang pumasok sa karamihan sa bangko ay hindi nila, sa kalakhan, itatayo ang ahensiyal na kakayahan. Bibilhin nila ito. At gumagalaw ang tanawin ng nagtitinda — ang ahensiyal na plataporma ng bangko ng Oracle na inilunsad noong Pebrero 2026, ang Watsonx ng IBM, ang pangkat ng Copilot ng Microsoft, ang AWS Bedrock Agents, ang Salesforce Agentforce, ang NowAssist ng ServiceNow, at ang alon ng espesyalisadong nagtitinda ng ahente sa FinTech — nang mas mabilis kaysa sa kayang gawin ng panloob na inhinyeriya ng bangko. At ang estratehikong bunga ay isusulat ng ibang tao ang karamihan sa ahenteng gumagalaw sa loob ng isang bangko sa 2027, at hindi na "mapagkakatiwalaan ba natin ang ahente natin?" ang tanong ng pangangasiwa kundi "mapagkakatiwalaan ba natin ang ahenteng binili natin, at kaya ba nating patunayan ito sa isang ahensiyang regulatoryo?"

At ito ang pinakakaunti ang pagkilala ngunit pinakamalakas ang tinig na hamon sa ilalim ng DORA. Ginagawa ng Articles 28 hanggang 30 ng regulasyon ang pamamahala sa panganib ng ikatlong partido para sa ICT na isang aktibong lugar ng pagbabantay. At ang bagong operasyonal na katotohanan ay ang nagtitinda ng AI sa 2026 — ang naghahandog ng modelo sa hangganan, ang nagtitinda ng plataporma ng ahente, at ang SaaS na binigyang-kakayahan ng AI — ay, nang lalong lumalaki, ang ikatlong partido ng ICT na isinulatan ng DORA upang saklawin.

At para sa bangkong nasa kalagayan ng pagbili, tatlong praktikal na disiplina ang inilalapat:

Hingin ang AIBOM mula sa nagtitinda. Ang alinmang binili na produktong ahente para gamitin sa daloy ng trabahong mataas ang panganib ay dapat dumating nang may naidokumentong listahan ng materyal na sumasaklaw sa pundasyong modelo, sa pinagmulan at sa limitasyon ng datos ng pagsasanay, sa inilapat na maselang pagsasanay, sa magagamit na indeks ng pagkuha, sa bersiyon ng padron ng utos, at sa hanay ng pagsandal para sa sangkap ng ahente sa ibaba.

Subukin ang itim na kahon, hindi ang polyeto. Kailangang magsagawa ang institusyon ng pagsubok sa asal ng ahente sa ilalim ng kalagayang katulad ng nilalayong pagpapakalat nito sa produksiyon — kabilang ang adbersaryal na pagsisiyasat para sa pagturok ng utos, ang pagtutol sa inhinyeriyang panlipunan (ang daluyan ng Step Finance), ang paglihis sa ilalim ng paglipat ng pamamahagi ng datos, at ang padron ng pagkaantala at ng pagkabigo ng landas ng susi ng paghinto at ng pag-agaw.

Muling ipagkasundo ang kontrata sa ilalim ng termino ng Article 13. Karamihan sa kasalukuyang kasunduan ng nagtitinda ng AI ay walang taglay na alinman sa karapatan sa dokumentasyon, sa abiso ng pagbabago ng modelo, sa pag-uulat ng insidente, sa karapatan sa pag-awdit, o sa paghahayag ng subprosesador na sabay hinihingi ng EU AI Act at ng DORA.

Ano ang ibig sabihin nito ayon sa uri ng bangko

Ang unang antas na pandaigdigang bangko

Ang institusyong may talaan ng balanseng lumalampas sa isang trilyong dolyar at may pandaigdigang presensiya ang sabay na pinakanalantad (ang pinakamalawak na perimetro ng regulasyon, ang pinakamalaking lumang ari-arian, at ang pinakamataas na halagang tudlaan para sa malayang kaaway) at ang pinakamahusay na nakahanda. At ang estratehikong prayoridad ay ang itayo muna ang antas ng kontrol — ang Antas 4 ng arkitektura sa itaas — at dalhin ang disiplina ng pagbuong itinuturo ng espesipikasyon tungo sa panloob na tungkulin ng inhinyeriya bago pa lalong palawakin ang pagpapakalat ng ahente.

Ang gitnang antas at ang panrehiyong bangko

Mas matalas ang tanong ng kumpetisyon para sa pangalawang antas na bangko kaysa sa unang antas. Hinaharap nila ang gayunding perimetro ng regulasyon nang walang gayunding badyet ng pangangasiwa. At ang praktikal na sagot ay ang magtakda ng pamantayan sa isang maliit na bilang ng naawditong nagtitinda (kasama ang kontratang tumutugon sa hinihingi sa dokumentasyon ng Article 13), ang mamuhunan sa disiplina ng pagbuong itinuturo ng espesipikasyon sa halip na sa natatanging inhinyeriya ng plataporma, at ang gamitin ang ahensiyal na kasangkapan upang pisilin ang talaan ng oras ng pagpapabago sa COBOL.

Ang FinTech, ang PSP, at ang institusyong katabi ng kriptong salapi

Para sa sektor ng FinTech at para sa institusyon ng bayaran, ang baligtad na suliranin: mataas ang kaluwagan, at madalas na mas mababa ang pangangasiwa kaysa sa katapat na bangko, at maaaring maging pang-eksistensiyal ang pagkalantad sa parusa ng EU AI Act para sa isang katamtamang laking FinTech. At ang estratehikong disiplina ay ang tratuhin ang pangangasiwa sa AI bilang isang pintuan ng paghahanda ng produkto sa halip na bilang isang patong ng pagsunod.

Ang panloob na tungkulin ng inhinyeriya

Para sa inhinyero at sa mananaliksik na bumabasa nito, ang gumaganang disiplinang mahalaga ay ang pang-araw-araw. Ilipat ang sentro ng bigat ng gawain mula sa pagsulat ng titik tungo sa paglikha ng espesipikasyon at ng kasangkapan ng pagpapatunay. Tratuhin ang bakas ng ahente, ang pansamantalang plano, at ang pintuan ng pagsang-ayon bilang unang-uring bagay sa kontrol ng bersiyon ninyo. Mamuhunan sa kasangkapan — ang Spec Kit, ang Kiro, ang modo ng plano ng Cursor, at ang Claude Code kasama ang talaksan ng kasanayan sa antas ng proyekto — na gumagawa sa espesipikasyon bilang ang permanenteng bagay at sa nalikhang kodigo bilang ang maitatapon.

Ang plano ng pagkilos para sa 12 linggo hanggang Agosto 2026

Para sa ehekutibong tagapagtaguyod na nagpapatakbo ng programa ng inhinyeriyang ahensiyal sa pagitan ngayon at ng petsa ng pagpapatupad ng EU AI Act, pinipisil ang gawain sa isang pagkakasunod ng labindalawang linggo.

Linggo 1 hanggang 2 — likhain ang AIBOM. Buuin ang sentral na imbentaryo ng bawat sistema ng AI, ng modelo, ng hanay ng datos, ng padron ng utos, ng indeks ng pagkuha, ng maselang pagsasanay, at ng pagsandal sa AI ng ikatlong partido na nasa produksiyon o binubuo pa. Imapa ang bawat entrada sa pag-uuri ng EU AI Act Annex III.

Linggo 3 hanggang 4 — iuri ang modelo ng pangangasiwa para sa bawat sistema. Para sa bawat ahenteng mataas ang panganib at mabigat, hayagang idokumento kung ang modelo ng pangangasiwa ay HITL o HOTL, at ang lohika, at ang landas ng pagtataas, at ang pinangalanang taong may pananagutan sa ilalim ng SM&CR (ang Nagkakaisang Kaharian) o ng katumbas na pambansang rehimen.

Linggo 5 hanggang 6 — itayo o higpitan ang antas ng kontrol ng ahente. Ang pagtatala ng kilos sa kasalukuyang sandali, ang pagtuklas sa kakaibang asal, at ang gumaganang landas ng susi ng paghinto at ng pag-agaw sa bawat ahente sa produksiyon.

Linggo 7 hanggang 8 — suriin ang kontrata ng nagtitinda. Dinadaanan ng legal at ng pagbili ang bawat aktibong kontrata ng nagtitinda ng AI para sa karapatan sa dokumentasyon ng Article 13, para sa abiso ng pagbabago ng modelo, para sa pag-uulat ng insidente, para sa karapatan sa pag-awdit, at para sa paghahayag ng subprosesador.

Linggo 9 hanggang 10 — tuyong pagsubok sa pagtatasa ng pagsunod. Para sa bawat sistemang mataas ang panganib sa ilalim ng Annex III, kumpletuhin ang daloy ng trabaho ng pagtatasa ng pagsunod na para bang darating sa susunod na linggo ang isang inabisuhang lupon.

Linggo 11 hanggang 12 — ang pagpapatunay bago ang paglipat at ang pagsang-ayon ng lupon. Ang panghuling pagsusuri sa AIBOM, sa pag-uuring HITL at HOTL, sa ebidensiya ng antas ng kontrol, sa katayuan ng paglilinis sa nagtitinda, at sa bunga ng pagtatasa ng pagsunod. Napagtibay ang pinangalanang pananagutan ng nakatataas na tagapamahala. At itinatala ng lupon ang tindig sa katitikan.

Pangwakas

Ang malupit na obserbasyong nabuo sa buong industriya sa nakaraang anim na buwan ay nalalampasan ang lumang paraan ng paggawa sa sukat ng institusyon hindi ng isang bagong teknolohiya kundi ng isang bagong padron ng trabaho. At inilantad ng ahensiyal na kasangkapan — kung minsan sa produksiyon, kung minsan sa ulat ng insidente — ang kapintasan at ang butas sa lumang ari-arian na tahimik na naiipon sa loob ng ilang taon. At binigyan ng gayunding kasangkapan ang malisyosong aktor ng yamang dating nangangailangan ng suporta ng isang entidad sa antas ng estado. At ang gayunding kasangkapan, na ginagamit sa loob at nang may disiplina, ang pinakamaaasahang daan ng institusyon upang isara ang agwat ng luma, upang tugunan ang takdang-araw na regulatoryo ng Agosto 2026, at upang marating ang operasyonal na ritmong hinihingi na ngayon ng inaasahan ng kliyente at ng katotohanan ng kumpetisyon.

At ang institusyong nag-aangkin ng tindig na ito sa loob — na tumutumbas sa inhinyeriyang ahensiyal bilang istrukturang kakayahan ng bangko sa halip na bilang patong ng produktibidad na binili mula sa isang nagtitinda — ang gugugol sa susunod na dalawang taon sa pag-iipon ng bentahe. At ang institusyong hindi gagawa nito ang gugugol sa susunod na dalawang taon sa pagtuklas, sa ulat ng insidente at sa natuklasan ng ahensiyang regulatoryo, kung ano ang dapat sanang itinayo.

Mga madalas itanong

Ano ang pagkakaiba ng generative AI, ng agentic AI, at ng inhinyeriyang ahensiyal?

Lumilikha ang generative AI ng nilalaman bilang tugon sa isang utos; interaktibo ito. At naghahangad ang agentic AI na marating nang malaya ang tinukoy na layunin, at umaabot ito sa datos, gumagamit ito ng kasangkapan, at kumikilos ito sa buong daloy ng trabahong maraming-hakbang nang hindi nangangailangan ng utos ng tao sa bawat hakbang. At ang inhinyeriyang ahensiyal — ang katawagang tinanggap ni Karpathy noong 2026 ⧉ — ang gumaganang disiplina ng pag-uugnay sa ahente laban sa detalyadong espesipikasyon nang may pangangasiwa ng tao.

Bakit mabigat ang bunga ng takdang-araw ng EU AI Act sa Agosto 2026 para sa bangko?

Hayagang inuuri ng Annex III ng AI Act ang ilang pundamental na kaso ng paggamit ng AI sa bangko bilang mataas ang panganib: ang pagtatasa sa pagiging karapat-dapat sa kredito at ang pagtatasa sa kredito para sa natural na tao, ang pagtatasa sa panganib at ang pagpepresyo sa seguro sa buhay at sa kalusugan, at ang pagtatasa o pag-uuri sa kalagayang pinansiyal ng indibidwal. At mula sa 2 Agosto 2026, kailangang patunayan ng naglalathala ng sistemang ito ang pagsunod sa sistema ng pamamahala ng kalidad, sa balangkas ng pamamahala sa panganib, sa teknikal na dokumentasyon, sa pagtatasa ng pagsunod, sa pagpaparehistro sa bantayan-datos ng Unyong Europeo, sa matibay na pangangasiwa sa datos, sa pangangasiwa ng tao, at sa proteksiyon ng seguridad sa saybersepasyo. At umaabot ang parusa sa 35 milyong euro o 7% ng taunang pandaigdigang paglilipat ng negosyo.

Ano ang praktikal na pagkakaiba ng HITL at ng HOTL, at kailan dapat ilapat ang bawat isa?

Ang ibig sabihin ng HITL ay hindi kayang magsagawa ng mabigat na kilos ang ahente nang walang hayagang pagsang-ayon ng tao. At ang ibig sabihin ng HOTL ay nagsasagawa ang ahente nang malaya sa loob ng tinukoy na parametro, kasama ang taong nagbabantay sa telemetriya at may hawak na kapangyarihang ihinto ito sa anumang punto. At hinihingi ng EU AI Act Article 14 na maging makahulugan ang pangangasiwa ngunit hindi nito tinutukoy kung aling modelo. At ang patakaran ng desisyon ay ilapat ang HITL kung saan mabigat, mababa ang dami, at hindi na maibabalik ang kilos (ang pagtanggi sa kredito, ang pagsasara ng kuwenta, ang pagpapahintulot sa mataas ang halagang paglilipat, at ang paghahain ng dokumentong regulatoryo); at ilapat ang HOTL kung saan mataas ang dami, naibabalik, at nalilimitahan ng parametro ang kilos (ang abiso sa pagbabantay sa transaksiyon, ang pag-uuri ng dokumento, at ang karaniwang pagtatriyahe sa serbisyo sa kliyente).

Karamihan sa ahente namin ay manggagaling sa nagtitinda. Paano namin tutugunan ang DORA at ang EU AI Act para sa sistemang hindi namin itinayo?

Nakaupo sa naglalathala ang obligasyong regulatoryo, hindi sa nagtitinda. At tatlo ang praktikal na sagot. Una, hingin ang naidokumentong AIBOM mula sa nagtitinda bago pumirma. Ikalawa, magsagawa ng pagsubok sa asal ng ahente sa ilalim ng kalagayang katulad ng produksiyon. Ikatlo, muling ipagkasundo ang kontrata ng nagtitinda upang isama ang karapatan sa dokumentasyon ng Article 13. At sinasaklaw ng DORA Articles 28 hanggang 30 ang pamamahala sa panganib ng ikatlong partido para sa ICT.

Gaano ba talaga dapat mag-alala ang bangko hinggil sa ahensiyal na kaaway?

Ang tapat na sagot ay totoo ang banta at natatangi ito sa operasyon mula sa naunang bantang sayber. At ang paghahayag ng Anthropic noong Nobyembre 2025 hinggil sa GTG-1002 ang pundamental na halimbawa: ahensiyal na AI na humahawak sa 80 hanggang 90% ng taktikal na operasyon sa isang kampanya ng espiyonaheng suportado ng estado laban sa mga tatlumpung tudlaan, na gumagalaw sa libu-libong kahilingan kada segundo. At ang insidente ng Step Finance noong Enero 2026 — isang pagkalugi ng 27 hanggang 30 milyong dolyar na itinulak ng ahente ng kalakalan ng AI na may sobrang kapangyarihan — ang pundamental na halimbawa kung paano nagiging ibabaw ng pag-atake ang isang panloob na pagpapakalat ng AI.

Ang ahensiyal na AI ba ay "ChatGPT kasama ang MCP servers" lamang?

Hindi, at isa ito sa pinakamabigat ang bunga na maling pang-unawa sa kasalukuyang merkado. Isang kapaki-pakinabang na padron para sa pagkuha ng datos at para sa pagkilos dito sa loob ng isang tinukoy na sesyon ang isang interface ng usapan na pinalakas ng MCP servers. At ang inhinyeriyang ahensiyal ay isang istrukturang kakayahan ng institusyon — ang AIBOM, ang antas ng kontrol ng ahente, ang daluyan ng pagbuong itinuturo ng espesipikasyon, ang haligi ng pag-awdit, ang kriptograpikong pundasyong ligtas sa kuwantum, at ang padron ng pag-uugnay sa buong paglalakbay ng kliyente mula dulo hanggang dulo.

Ano ang pinakamahalagang bagay na dapat gawin ng bangko sa susunod na labindalawang linggo?

Tatlong bagay, sa pagkakasunod. Una, likhain ang AI Bill of Materials. Ikalawa, itayo ang antas ng kontrol ng ahente para sa alinmang sistema ng AI na kasalukuyang gumagawa o materyal na umiimpluwensiya sa desisyong humihipo sa kliyente. Ikatlo, ilipat ang kultura ng panloob na inhinyeriya mula sa vibe coding tungo sa pagbuong itinuturo ng espesipikasyon sa pinakamahalagang gawain.

Mga sanggunian

Sebastien Rousseau, (2026). Securing the Ledger: A Board-Level Guide to Post-Quantum Migration.
Sebastien Rousseau, (2026). The November 2026 pacs.008 Structured-Address Deadline.
Sebastien Rousseau, (2026). Quantum Thresholds Are Moving Again.
Mansurova, M. (2026). From Vibe Coding to Spec-Driven Development ⧉. Towards Data Science.
Deloitte, (2026). Managing the new wave of risks from AI agents in banking ⧉. Deloitte.
Anthropic, (2025). Detecting and countering misuse of AI: August 2025 ⧉. Anthropic.
Anthropic, (2025). Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign ⧉. Anthropic.
Flashpoint, (2026). 2026 Global Threat Intelligence Report ⧉. HSToday.
European Commission, (2024). Regulation (EU) 2024/1689 on Artificial Intelligence (EU AI Act).
AegisAI Compliance, (2026). AI Governance for Banks: SR 11-7 & EU AI Act ⧉. AegisAI.

Huling sinuri 2026-08-28.

Muling i-publish ang artikulong ito

Ang inhinyeriyang ahensiyal para sa bangko: ang balangkas ng 2026 para sa nangungunang pamunuan at para sa inhinyerong magsasagawa nito — Sebastien Rousseau

Lumipat na ang ahensiyal na artipisyal na katalinuhan mula sa eksperimento tungo sa produksiyon sa pandaigdigang bangko. Ginagamit na ito ng 70% ng institusyon sa iba't ibang antas; at isa lamang sa bawat limang institusyon ang may hinog na modelo ng pangangasiwa. At gumagalaw sa bilis ng makina ang malayang kaaway, at isinulat para sa palagay ng pagbabatsa noong dekada ng 1960 ang lumang ari-ariang COBOL na kailangang katagpuin ng bagong sistema, at labindalawang linggo na lamang ang takdang-araw ng “mataas na panganib” sa EU AI Act. Ito ang tindig na pang-inhinyeriya at pangangasiwa na kailangang panatilihin ng bangko.

Ang artikulong ito ay nakapailalim sa lisensya ng Creative Commons Attribution 4.0 International. Kailangan ng pagkilala sa canonical URL para sa muling pag-publish.

Ang inhinyeriyang ahensiyal para sa bangko: ang balangkas ng 2026 para sa nangungunang pamunuan at para sa inhinyerong magsasagawa nito — Sebastien Rousseau

Lumipat na ang ahensiyal na artipisyal na katalinuhan mula sa eksperimento tungo sa produksiyon sa pandaigdigang bangko. Ginagamit na ito ng 70% ng institusyon sa iba't ibang antas; at isa lamang sa bawat limang institusyon ang may hinog na modelo ng pangangasiwa. At gumagalaw sa bilis ng makina ang malayang kaaway, at isinulat para sa palagay ng pagbabatsa noong dekada ng 1960 ang lumang ari-ariang COBOL na kailangang katagpuin ng bagong sistema, at labindalawang linggo na lamang ang takdang-araw ng “mataas na panganib” sa EU AI Act. Ito ang tindig na pang-inhinyeriya at pangangasiwa na kailangang panatilihin ng bangko.

Originally published at https://sebastienrousseau.com/fil/2026-05-17-inhinyeriyang-ahensiyal-para-sa-bangko-balangkas-2026/ by Sebastien Rousseau.
Licensed under CC-BY-4.0.

SEBASTIEN ROUSSEAU FOUNDER · ENGINEER