サンタンデール銀行とマスターカードが欧州初のAI実行支払いパイロットを実施
サンタンデール銀行とマスターカードが、欧州で初めてAIエージェントが人間の最終コマンドなしに銀行ネットワーク内で支払いを完了する実証実験を実施した。
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ヨーロッパにおいて、人工知能システムが初めて、人間が最終コマンドを入力することなく、ライブの銀行ネットワーク内で決済を完了しました。バンコ・サンタンデールとマスターカードは、AI エージェントによって開始され、完了された生きたエンドツーエンドの決済を実行したことを確認しました。これは、銀行自身の規制された決済インフラストラクチャ内で動作するソフトウェアシステムによるものです。
両社は、この動きを「エージェント型決済」と呼ぶ分野におけるマイルストーンであると説明しています。これは、ソフトウェアが設定された制限と管理の下で顧客に代わって行動できるという概念です。
これはシミュレーション実験ではありません。本取引は、マスターカード・エージェントペイと呼ばれるフレームワークを通じてサンタンデールの通常の決済ネットワークを走行しました。このフレームワークでは、AI エージェントを登録し、決済フローの参加者として扱うことが可能になります。パイロット運用は、厳格なセキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス規則の下で行われ、一般利用には開放されていませんでした。
AI エージェントは、銀行と顧客によって設定された事前定義された制限と権限の範囲内でその役割を果たしました。目的は、自律システムが日常の銀行業務に適用される法的および運用上のガードレールを満たしつつも、取引を開始し、承認し、完了させることができることを確認することでした。
なぜこの AI 決済パイロットが重要なのか
決済システムは、世界でも最も厳格に規制されたデジタルサービスのひとつです。取引の開始方法に変更を加える場合でも、金融規制当局が施行する認証ルール、不正防止対策、ガバナンス基準を満たす必要があります。だからこそこのパイロットプロジェクトは重要です：通常人間のみが使用するシステムに AI エージェントを組み込んだからです。
この取引はテスト環境ではなく、サンタンデール銀行の稼働中のインフラを通じて処理されました。つまり、銀行とパートナー企業は、すべてのコンプライアンスチェック、セキュリティ検証、決済ルーティングが通常の顧客購入時と同じように機能することを確実にする必要がありました。
それでもなお、これはパイロットプロジェクトです。サンタンデール銀行とマスターカードは、この仕組みがまだ顧客向けに利用可能な商用サービスではないことを明確にしています。目的は、必要な制御を維持しつつ、AI エージェントが将来的に既存の決済フローにどのように組み込まれる可能性を探ることです。
業界予測が示すもの
AI に自律的に行動させるという考えは、決済に限ったものではありません。業界アナリストたちは、人間の介入を最小限にしてタスクを完了したり意思決定を行ったりできるソフトウェアである「エージェント型 AI システム」へのより広範な移行を追跡しています。
研究および予測データによると、この傾向はビジネス環境においてさらに拡大する可能性が高いです。主要な技術調査会社であるガートナー（Gartner）は、2028 年までにエンタープライズ向けソフトウェアアプリケーションの約 33% にエージェント型 AI（agentic AI）が組み込まれると予測しています。これは現在の 1% 未満から大幅な増加です。この予測は、人間を支援するだけでなく、代わりに業務を実行できるシステムに対する企業購入層の関心を反映したものです。
他の予測もこの見解と一致しており、企業が日常業務、顧客対応、ワークフロー自動化のためにソフトウェアエージェントの導入をますます準備していることを示しています。これらのシステムは、今後数年かけて初期の実証実験からより一般的なユースケースへと移行していくことが期待されています。
マスターカード（Mastercard）ネットワーク自体が、現代のデジタルコマースの規模をすでに反映しています。独立した報道によると、マスターカードの意思決定および不正スコアリングシステムは、年間約 1600 億件の取引をネットワーク上で処理しており、これはエージェント型システムが将来的に運用される環境がいかに広大で複雑であるかを示す証拠となっています。
各企業が語っていること
プレス発表において、サンタンデール銀行は、AI 決済システムに対する責任あるアプローチを構築したいという意向を強調しました。サンタンデールのグローバル・カードおよびデジタルソリューション担当最高責任者であるマティアス・サンチェスは、「私たちの役割は、単にイノベーションを採用するだけでなく、それを責任を持って形作ることです。セキュリティ、ガバナンス、顧客保護を設計段階から組み込むことが重要です。AI エージェントが日常の商業活動の一部となるにつれ、信頼できるスケーラブルな枠組みを構築することが、その潜在能力を最大限に引き出すために不可欠になります」と述べています。
マスターカード・ヨーロッパ担当プレジデントであるケリー・ディヴァインは、このパイロットプログラムを変化ではなく継続性の文脈で説明しました。「Mastercard Agent Pay においては、何十年にもわたり当社のネットワークを定義してきた原則—セキュリティ、相互運用性、信頼—を、AI 対応型商業の新たな時代に応用しています」と述べています。
これらの発言は、両社が AI 決済をすでに広範な利用に適したものであると主張しているわけではないことを強調するものです。むしろ、そのような機能がどのように安全に管理され、スケーリングされるかをテストしているのです。
ドグマ vs. 現実
AI に関する熱狂と、今日実際に運用可能な範囲の間にはギャップが存在します。エージェント型 AI（Agentic AI）という概念は、ユーザーや企業の代わりにリアルタイムで行動できるシステムを約束するものです。しかし、多くの現在のアプリケーションはまだ初期段階にあり、一部の分析レポートでは、コスト、明確な価値の欠如、未熟な技術のために、生産化に至る前にエージェント型 AI プロジェクトの大部分が中止される可能性があると警告さえしています。
サンタンデール銀行とマスターカードが示したのは、実世界の条件下でも技術的な基盤（インフラ）が機能しうるということです。しかし、それがすぐに消費者が AI エージェントを解放して請求書の自動支払いやオンラインショッピング、サブスクリプション管理を行えるようになることを意味するわけではありません。これらの成果を実現するには、さらなるテスト、規制との整合性確保、そして安全性・プライバシー・不正防止のための堅牢なガードレールが必要です。
企業が注目すべき点
ビジネスの意思決定者にとって、このパイロット試験は3つの実用的な問いを提起します：
ガバナンスと監督：支出制限、本人確認、監査証跡が明確に保たれるよう、AI エージェントをどのように制御するか。
アイデンティティと信頼：ソフトウェアが人々や企業の代わりに行動できる場合、システムはどのような手段で承認されたアクションのみが行われるように保証するのか。
リスクと責任：自律型エージェントが誤りを犯したり指示を誤解したりした場合、誰が責任を負うのか。
これらは学術的な懸念ではありません。サプライヤーへの発注からサブスクリプション支払いまで、エンタープライズシステムがより多くの自律的タスクをサポートし始めるにつれ、組織は AI エージェントのガバナンス、監視、説明責任を定義する明確なフレームワークを必要とします。
AI -initiated ペイメントの長期的展望
サンタンデール銀行とマスターカードによるテストは、AI によって開始される取引におけるゴールポストではありません。これは、自律型システムが規制された金融システムとどのように共存しうるかを理解するための初期段階に過ぎません。
このパイロットプログラムは、AI システムが生きた決済レールに統合可能であることを示していますが、それは厳密に管理・監視された条件下に限られます。これを日常的な利用へと拡大するには、制御、セキュリティ、コンプライアンスに関するさらなる多くの作業が必要です。
それでも、規制当局の銀行とグローバル決済ネットワークがエージェント開始型取引を成功させた事実は、企業の試行錯誤が向かっている方向を示しています：パイロットプログラムから現実世界での検証へです。独自の AI 戦略を計画する企業にとって、これは注意深くかつ強力な監督のもとで行われれば、行動可能化された AI がすぐに提案や自動化の域を超え、管理された実行へと移行しうることを示唆しています。
（写真：Clay Banks）
関連記事：ゴールドマン・サックスとドイツ銀行が貿易監視にエージェント型 AI をテスト
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An artificial intelligence system has, for the first time in Europe, completed a payment inside a live banking network without a human entering the final command. Banco Santander and Mastercard confirmed that they had executed a live end-to-end payment initiated and completed by an AI agent, a software system operating within the bank’s own regulated payments infrastructure.
The move was described by both firms as a milestone in what they call “agentic payments,” where software can act on behalf of customers under set limits and controls.
This was not a simulated experiment. The transaction ran through Santander’s normal payments network using Mastercard Agent Pay, a framework that lets AI agents be registered and treated as participants in the payment flow. The pilot took place under strict security, governance, and compliance rules, and was not open to public use.
The AI agent performed its role inside predefined limits and permissions set by the bank and the customer. The goal was to confirm that an autonomous system could initiate, authorise, and complete a transaction while still meeting the legal and operational guardrails that apply to everyday banking.
Why this AI payment pilot matters
Payments systems are among the most tightly regulated digital services in the world. Any change to how transactions are initiated must still meet authentication rules, fraud protections, and governance standards that financial regulators enforce. That’s why this pilot matters: it embeds an AI actor into a system normally used only by humans.
The transaction was processed through Santander’s live infrastructure rather than a test environment. That means the bank and its partner had to ensure that all compliance checks, security validations, and payment routing worked the same way they would for a normal customer purchase.
Even so, this is still a pilot project. Santander and Mastercard have made it clear that the arrangement is not a commercial service available to customers yet. The objective is to explore how AI agents could one day fit into existing payment flows while keeping the necessary controls intact.
What industry forecasts say
The idea of allowing AI to act autonomously is not limited to payments. Industry analysts have been following the broader shift toward agentic AI systems, software that can complete tasks or make decisions with limited human intervention.
Research and forecast data suggest that this trend is likely to grow in business settings. Gartner, a major technology research firm, forecasts that around 33 % of enterprise software applications will include agentic AI by 2028, up from less than 1 % today. That projection reflects interest among corporate buyers in systems that can perform work on their behalf rather than only assist humans.
Other forecasts align with this view, showing that businesses are increasingly preparing to deploy software agents for routine operations, customer interactions, and workflow automation. These systems are expected to move from early pilots into more common use cases over the next several years.
The Mastercard network itself already reflects the scale of modern digital commerce. Independent reporting notes that Mastercard’s decision-making and fraud-scoring systems work with nearly 160 billion transactions annually across its network, evidence of how vast and complex the environment is where agentic systems might one day operate.
What companies are saying
In its press announcement, Santander highlighted its desire to build a responsible approach to AI payment systems. Matías Sánchez, global head of Cards and Digital Solutions at Santander, said: “Our role is not only to adopt innovation, but to shape it responsibly, embedding security, governance and customer protection by design. As AI agents become part of everyday commerce, building trusted, scalable frameworks will be essential to unlocking their full potential.”
Kelly Devine, President, Europe at Mastercard, described the pilot in terms of continuity rather than change: “With Mastercard Agent Pay, we are applying the same principles that have defined our network for decades — security, interoperability and trust — to a new era of AI-enabled commerce.”
Those comments underscore that neither company is portraying AI payments as already ready for broad use. Instead, they are testing how such capabilities could be governed and scaled safely.
Dogma vs. reality
There is a gap between the buzz around AI and what is operationally feasible today. Agentic AI as a concept promises systems that can act on behalf of users or businesses in real time. But many current applications remain in early stages, and some analyst reports have even warned that a large share of agentic AI projects could be cancelled before they reach production — due to costs, unclear value, or immature technology.
What Santander and Mastercard have shown is that the technical plumbing can work under real-world conditions. But that doesn’t mean consumers can yet unlock AI agents to autonomously pay bills, shop online, or manage subscriptions. Those outcomes will require further testing, regulatory alignment, and robust guardrails for safety, privacy, and fraud prevention.
What enterprise leaders should watch
For business decision-makers, this pilot raises three practical questions:
Governance and oversight: How will AI agents be controlled so that spending limits, identity checks, and audit trails remain clear?
Identity and trust: If software can act on behalf of people or companies, how will systems ensure that only authorised actions are taken?
Risk and liability: Who is responsible when an autonomous agent makes an error or misinterprets instructions?
These are not academic concerns. As enterprise systems begin to support more autonomous tasks, from supplier ordering to subscription payments, organisations will need clear frameworks that define how AI agents are governed, monitored, and held accountable.
The long view for AI-initiated payments
The Santander and Mastercard test is not the finish line for AI-initiated transactions. It is an early step toward understanding how autonomous systems might coexist with regulated financial systems.
The pilot demonstrates that AI systems can be integrated into live payments rails, but only under tightly controlled and monitored conditions. Scaling this to everyday use will require a lot of additional work on controls, security, and compliance.
Still, the fact that a regulated bank and a global payments network have run a successful agent-initiated transaction shows where enterprise experimentation is heading: from pilot programs toward real-world validation. For enterprises planning their own AI strategies, this suggests that action-capable AI may soon move beyond suggestion and automation into governed execution, if done with care and strong oversight.
(Photo by Clay Banks)
See also: Goldman Sachs and Deutsche Bank test agentic AI for trade surveillance
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