Overal waar je kijkt, verkondigen financiële media en conferentiepodia dezelfde boodschap: autonome AI-agents gaan de financiën overnemen en namens ons flink geld uitgeven.
Een nieuw BeInCrypto Intelligence-rapport, uitgebracht samen met AWS, Cloudflare, Chainalysis en Zoomex, laat een opvallend verschil zien tussen de belofte van autonome financiën en wat machines daadwerkelijk doen met geld.
The State of AI Agent Payments 2026 bekijkt echte betalingen en AI-financiële tools. De uitkomsten zetten de hype op losse schroeven:
- 90,8% van de bekeken x402-betalingen was lager dan één cent. Tijdens een onderzoek van 35 dagen met 6,4 miljoen transacties, werd slechts $119.947 verhandeld. Het meeste ging om API-toegang, rekenkracht en geautomatiseerde data-aanvragen.
- Instituten zijn bij lange na niet klaar voor micropayments. Op de 100-puntsschaal van het rapport scoorden micropayments 60,7. Financiële workflows bij instituties haalden slechts 12,0.
- Mensen bepalen nog steeds de meeste financiële beslissingen. Veertien van de negentien onderzochte AI-tools werkten binnen vooraf ingestelde bestedings- of handelslimieten. AI-aangeduide interfaces waren goed voor minder dan 0,55% van Hyperliquid’s handelsvolume, terwijl Zoomex-orderworkflows menselijke goedkeuring vereisten.
Zes van de twaalf institutionele workflows konden betalingen uitvoeren of afronden binnen goedgekeurde limieten. Of bedrijven agents echt aanzienlijke bedragen gaan toevertrouwen, is nog onzeker.
BeInCrypto vroeg drie industrie-leiders wat er tussen micropayments en serieel kapitaal in staat.
Grotere betalingen vragen om veiligere opslag
Marcel Robert Harmann, oprichter en CEO van THORWallet, verwacht dat agentic trading de komende 12 maanden zal toenemen. Platforms zoals Hyperliquid bieden nu al API’s voor automatische uitvoering. De uitdaging zit hem in het beheersen van het geld.
“Microtransacties, waarbij agents betalen voor data of rekenkracht, zullen het grootste deel van de transacties blijven. Het volume neemt waarschijnlijk toe naarmate meer echte handel via agents loopt.”
Harmann ziet threshold signatures als een manier om het risico te verkleinen dat een AI-agent onbeperkte toegang krijgt tot een wallet. In plaats van één enkele sleutel kan een betaling toestemming vragen van meerdere deelnemers, waaronder een handtekening die checkt of een betaling aan de regels voldoet.
“Met threshold signatures kan de agent één sleuteldeel hebben en een onafhankelijke policy-signer een tweede. Zo kunnen we onze processen aanpassen aan de nieuwe situatie.”
Zo kunnen agents hogere bedragen overmaken, zonder dat ze het geld helemaal zelfstandig kunnen verplaatsen.
Harmann verwacht ook dat toezichthouders monitoring gaan automatiseren naarmate het aantal transacties stijgt. Mensen kunnen niet elk machine-betaling één voor één controleren, stelt hij. Controle-systemen moeten verdachte transacties daarom net zo snel kunnen signaleren, waarbij mensen uiteindelijk het laatste woord houden.
Misschien moet het financiële systeem zelf opnieuw worden opgebouwd
ZeruAI-oprichter en CEO Ashutosh Sahoo denkt dat de obstakels dieper liggen dan alleen opslag.
“Ik verwacht geen grote verandering buiten micropayments totdat we een AI-native financieel systeem gaan bouwen. De huidige banken, regelgeving en aansprakelijkheid zijn ingericht op mensen en bedrijven, niet op autonome economische deelnemers.”
AI-agents werken nu meestal binnen vaste bestedingslimieten, handelsopdrachten en noodstops. Volgens Sahoo zijn dit vormen van gecontroleerde automatisering, geen financiële zelfstandigheid.
“Het echte omslagpunt komt als we niet langer agents in bestaande menselijke financiële systemen proberen te passen, maar systemen rond hun mogelijkheden gaan bouwen.”
Zijn idee zou de manier van toezicht veranderen. In plaats van betalingen vooral achteraf te controleren, zouden systemen bestedingsrechten en risicoregels direct via hun protocollen kunnen afdwingen.
“Als code de wet is, kan veel financiële regelgeving afdwingbaar worden op protocollair niveau, in plaats van via toezicht achteraf.”
Dat roept lastige vragen op: wie bepaalt deze regels en wie mag ze veranderen? Sahoo maakt zich ook zorgen dat door machines ontworpen financiële systemen uiteindelijk zo complex worden dat mensen ze niet meer begrijpen, zelfs als achter beslissingen logica zit.
Een agent kan alle regels volgen en toch geld verliezen
HumanWrite Technologies-oprichter en CEO Tamara Frater denkt dat de groei ongelijk zal verlopen. Rekenvermogen kopen gaat makkelijk; investeringsbeslissingen hebben meer risico.
“De komende 12 maanden zullen we waarschijnlijk meer experimenten zien, maar ik denk niet dat de markt direct overstapt van microbetalingen naar grootschalige autonome financiële beslissingen.”
Frater is vooral bezorgd over fouten die ontstaan binnen de bestaande bevoegdheden van een agent. Een systeem kan binnen het bestedingsplafond blijven, maar toch verkeerde instructies opvolgen of geld naar de verkeerde partij sturen.
“De grootste zorg is dat een agent de verkeerde beslissing neemt, terwijl deze toch binnen zijn toegestane bevoegdheden opereert. Bestedingslimieten verlagen het risico, maar ze geven geen garantie dat de ontvanger, instructie of onderliggende informatie klopt.”
Het rapport beschrijft twee incidenten waarbij in totaal $281.200 naar wallets van aanvallers werd gestuurd voordat het geld werd teruggehaald. Deze gevallen laten zien waarom het beperken van hoeveel een machine mag uitgeven het probleem van vertrouwen niet oplost.
Frater verwacht dat financiële instellingen en toezichthouders AI gaan inzetten om verdachte activiteiten te vinden, zeker nu automatische transacties steeds vaker voorkomen. Maar ze vindt dat besluiten altijd herleidbaar moeten blijven tot verantwoordelijke personen.
“De uitdaging wordt om het toezicht sneller te maken, zonder dat het lastiger wordt om verantwoordelijkheid te traceren.”
De volgende test is echt kapitaal
De drie leidinggevenden denken verschillend over hoe AI-betalingen zich ontwikkelen. Harmann richt zich op de veiligheid van wallets. Sahoo wil financiële systemen bouwen rondom autonome agenten. Frater benadrukt het risico van bevoegde, maar foutieve transacties.
Wat hun meningen verbindt, is het verschil tussen het verwerken van een betaling en het krijgen van vertrouwen om financiële beslissingen te nemen.
Voor investeerders zijn het aantal transacties geen sterke graadmeter voor adoptie. De echte test is een blijvende commerciële betaalwaarde en of bedrijven agenten vertrouwen met minder menselijke controle.
Voor nu laat de eerste golf van agentic betalingen zien dat machines centen op de chain kunnen betalen. De volgende stap is laten zien of bedrijven ze ook grotere bedragen durven toevertrouwen.
