Sztuczna inteligencja (SI) szybko przekształca sektor finansów i bankowości, umożliwiając instytucjom automatyzację procesów, analizę ogromnych zbiorów danych oraz dostarczanie spersonalizowanych usług.

Na przykład Google Cloud definiuje SI w finansach jako zestaw technologii wspierających analizę danych, prognozowanie, obsługę klienta oraz inteligentne wyszukiwanie informacji, pomagając bankom i firmom finansowym lepiej rozumieć rynki i potrzeby klientów.

EY podkreśla, że nowe modele generatywnej SI (takie jak GPT) „przeprojektowują operacje, rozwój produktów i zarządzanie ryzykiem”, umożliwiając bankom oferowanie wysoce spersonalizowanych usług i innowacyjnych rozwiązań przy jednoczesnym usprawnianiu rutynowych zadań. W miarę cyfryzacji oferty banków, SI stanowi fundament innowacji od automatycznego rozpatrywania wniosków kredytowych po inteligentne algorytmy handlowe.

Podsumowując, SI w finansach i bankowości oznacza zastosowanie uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i innych technik SI do danych finansowych i operacji.

Napędza efektywność i innowacje – na przykład poprzez automatyzację monitoringu cyberbezpieczeństwa i całodobową obsługę klienta – oraz pomaga firmom dostarczać spersonalizowane doświadczenia i lepszą ocenę ryzyka. 

Poniższe sekcje omawiają kluczowe korzyści, zastosowania, ryzyka, kwestie strategiczne oraz perspektywy rozwoju SI w finansach i bankowości, oferując zoptymalizowany pod kątem SEO przegląd tego istotnego tematu.

Korzyści z SI w finansach i bankowości

SI oferuje liczne korzyści instytucjom finansowym, od redukcji kosztów po lepsze podejmowanie decyzji. Automatyzując rutynowe zadania i wykorzystując analizy oparte na danych, SI pomaga bankom działać efektywniej i precyzyjniej.

Znane firmy doradcze wskazują, że automatyzacja oparta na SI może zaoszczędzić miliony dzięki usprawnieniu procesów kredytowych, wykrywaniu oszustw i obsłudze klienta, podczas gdy uczenie maszynowe poprawia modele ryzyka i dokładność oceny zdolności kredytowej. Ogólnie rzecz biorąc, SI zwiększa produktywność i otwiera drzwi do innowacji, pozwalając firmom oferować inteligentniejsze produkty i usługi.

Automatyzacja i efektywność

Automatyzacja napędzana przez SI znacząco podnosi efektywność operacyjną. Boty i systemy SI mogą wykonywać powtarzalne zadania bankowe – takie jak przetwarzanie transakcji, wprowadzanie danych czy weryfikacja dokumentów – uwalniając pracowników do zadań o wyższej wartości.

Na przykład automatyzacja procesów rozpatrywania wniosków kredytowych i weryfikacji płatności może znacząco skrócić czas realizacji i zmniejszyć liczbę błędów manualnych. Banki raportują znaczne oszczędności kosztów, gdy SI przejmuje rutynowe kontrole zgodności i zapytania klientów.

W praktyce oznacza to szybszą obsługę (np. natychmiastowe sprawdzenie zdolności kredytowej) i bardziej efektywne operacje: jeden z raportów EY wskazuje, że czołowe instytucje potrafią „usprawnić procesy takie jak rozpatrywanie kredytów, wykrywanie oszustw i obsługa klienta”, oszczędzając miliony.

Poprawa dokładności i podejmowania decyzji

Modele SI potrafią analizować złożone dane finansowe z szybkością i precyzją przekraczającą możliwości człowieka. Ucząc się na dużych zbiorach danych, algorytmy uczenia maszynowego wykrywają subtelne wzorce i anomalie – na przykład w historii kredytowej czy przepływach transakcji – które mogłyby zostać przeoczone.

To prowadzi do dokładniejszych prognoz. Banki wykorzystujące SI do oceny ryzyka odnotowują mniej niespłaconych kredytów i skuteczniejsze wykrywanie oszustw, ponieważ SI precyzyjniej ocenia zdolność kredytową i podejrzane działania.

W efekcie wnioski oparte na SI wspierają podejmowanie decyzji: jak wskazuje jedno z badań EY, SI w zarządzaniu ryzykiem przynosi znaczne oszczędności dzięki redukcji kredytów zagrożonych i poprawie selekcji klientów. Rezultatem jest lepsza kondycja finansowa i ścisła kontrola ryzyka.

Personalizacja i zaangażowanie klienta

SI umożliwia skalowalną personalizację: analizując dane i zachowania klientów, banki mogą oferować spersonalizowane rekomendacje produktów oraz całodobowe wsparcie cyfrowe. Na przykład chatboty oparte na SI natychmiast odpowiadają na rutynowe pytania (np. o saldo czy historię transakcji), podczas gdy system uczy się potrzeb każdego klienta.

Innowacje i przewaga konkurencyjna

SI również napędza innowacje w finansach. Przetwarzając ogromne ilości danych w krótkim czasie, SI umożliwia tworzenie zupełnie nowych produktów i strategii. Na przykład firmy mogą wprowadzać na rynek robo-doradców na żądanie, dynamiczne modele cenowe czy ubezpieczenia oparte na użytkowaniu – pomysły niemożliwe do realizacji bez uczenia maszynowego.

Google Cloud zauważa, że analiza big data „może prowadzić do unikalnych i innowacyjnych ofert produktów i usług” w finansach. W praktyce banki wykorzystują SI do wydobywania nowych wniosków z danych (np. trendów konsumpcyjnych) oraz prototypowania nowatorskich usług.

Te, które potrafią wykorzystać te wnioski, zyskują przewagę konkurencyjną. Jak podkreśla raport EY, SI wprowadza sektor w „erę bezprecedensowej innowacji i efektywności”, gdzie produkty oparte na danych pomagają bankom wyróżnić się na rynku.

Zastosowania SI w finansach i bankowości

SI to nie tylko modne hasło w finansach – jest już stosowana w wielu obszarach. Banki i fintechy wykorzystują SI do zapobiegania oszustwom, handlu, personalizacji, analizy kredytowej, zgodności regulacyjnej i innych. Poniższe podsekcje przedstawiają główne zastosowania SI w finansach:

Wykrywanie i zapobieganie oszustwom

SI doskonale radzi sobie z wykrywaniem oszustw w czasie rzeczywistym. Systemy uczenia maszynowego nieustannie analizują strumienie transakcji, aby wychwycić wzorce wskazujące na oszustwo – na przykład nietypowe kwoty płatności, zmiany adresów IP czy nagłe wzrosty wydatków. W przeciwieństwie do statycznych systemów opartych na regułach, modele SI ewoluują wraz z pojawianiem się nowych metod oszustw.

Potrafią wykrywać zaawansowane ataki zanim dojdzie do strat. W praktyce wykrywanie oszustw oparte na SI „pozwala instytucjom finansowym wykrywać i zapobiegać oszustwom zanim się wydarzą”, chroniąc zarówno wyniki finansowe, jak i zaufanie klientów. Nowoczesne banki raportują, że takie proaktywne systemy SI znacząco zmniejszają straty z tytułu oszustw, natychmiast identyfikując podejrzane zachowania.

Handel algorytmiczny i analiza inwestycji

Na rynkach kapitałowych systemy handlu oparte na SI zmieniają sposób kupna i sprzedaży aktywów. Algorytmy te przetwarzają ogromne, różnorodne dane (ceny rynkowe, nagłówki wiadomości, nastroje w mediach społecznościowych, raporty ekonomiczne) i realizują transakcje z dużą prędkością. Ucząc się na danych historycznych i bieżących, traderzy SI potrafią szybko identyfikować okazje arbitrażowe i dostosowywać strategie.

To daje znaczącą przewagę konkurencyjną: firmy z zaawansowanymi zespołami handlu SI mogą szybciej wykorzystać krótkotrwałe warunki rynkowe niż traderzy ludzie. W praktyce zarządzający aktywami korzystający z modeli SI poprawiają wyniki portfela i dynamiczniej zarządzają ryzykiem niż tradycyjne metody.

Spersonalizowana bankowość i obsługa klienta

SI rewolucjonizuje usługi skierowane do klientów. Dzięki zrozumieniu indywidualnych profili banki mogą oferować spersonalizowane doświadczenia bankowe – rekomendując najlepsze karty kredytowe, produkty kredytowe czy plany oszczędnościowe dla każdego klienta. Systemy SI analizują nawyki wydatkowe i wydarzenia życiowe, aby sugerować odpowiednie usługi (np. refinansowanie kredytu hipotecznego w odpowiednim momencie).

Ponadto chatboty i wirtualni asystenci oparte na SI natychmiast obsługują rutynowe zapytania (od lokalizacji bankomatu po saldo konta), znacznie poprawiając zaangażowanie użytkowników. Takie zastosowania SI sprawiają, że bankowość staje się bardziej istotna i wygodna, co z kolei zwiększa satysfakcję i lojalność klientów.

W rzeczywistości banki wdrażające personalizację opartą na SI odnotowują wyższy wskaźnik przyjęcia rekomendowanych produktów i lepsze wyniki cross-sellingu.

Ocena zdolności kredytowej i underwriting

Tradycyjne modele kredytowe opierają się na kilku punktach danych (historia kredytowa, dochody). Ocena kredytowa oparta na SI analizuje znacznie szerszy zakres danych – takich jak historia transakcji, zachowania online czy nawet wskaźniki psychometryczne.

Daje to bardziej kompleksowy obraz wiarygodności kredytowej pożyczkobiorcy. Dzięki tym informacjom pożyczkodawcy mogą podejmować szybsze i dokładniejsze decyzje kredytowe oraz bezpiecznie udzielać kredytów klientom z ograniczoną historią kredytową.

W praktyce underwriting oparty na SI może rozszerzyć dostęp do kredytów przy jednoczesnej kontroli ryzyka. Instytucje finansowe raportują, że modele kredytowe SI skutkują mądrzejszymi decyzjami kredytowymi i szerszą bazą klientów, ponieważ SI odkrywa wiarygodne wskaźniki spłaty, które tradycyjne oceny mogą pomijać.

Zgodność regulacyjna (RegTech)

Zgodność z przepisami to kolejny kluczowy obszar zastosowania SI. Złożone i zmieniające się regulacje finansowe wymagają stałego monitoringu i raportowania. Narzędzia SI automatyzują wiele zadań związanych z zgodnością: mogą nieustannie skanować transakcje pod kątem sygnałów prania pieniędzy, automatycznie generować raporty i wskazywać anomalie do weryfikacji.

Wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie wzorców, banki zapewniają, że wszystkie zmiany regulacyjne są śledzone w dokumentach i komunikacji.

To zmniejsza ryzyko kar i błędów. Jak zauważa jeden z przewodników branżowych, SI pomaga bankom „zarządzać złożonym i ciągle zmieniającym się krajobrazem regulacyjnym poprzez automatyzację zadań związanych z zgodnością”. W praktyce oznacza to, że zespoły ds. zgodności mogą skupić się na strategii i nadzorze zamiast na przeglądaniu dokumentów.

Ryzyka i wyzwania SI w finansach i bankowości

Choć SI niesie wielkie obietnice, wprowadza też nowe ryzyka i wyzwania, które sektor finansowy musi starannie zarządzać. Kluczowe obawy to bezpieczeństwo danych, uprzedzenia modeli, luki regulacyjne oraz wpływ na zatrudnienie. Poniżej opisujemy główne ryzyka związane z wdrażaniem SI w finansach:

Prywatność danych i cyberbezpieczeństwo

Systemy SI wymagają ogromnych ilości danych – często zawierających wrażliwe informacje osobowe i finansowe. To rodzi ryzyka związane z prywatnością i bezpieczeństwem. Im więcej procesów banki automatyzują za pomocą SI, tym większa potencjalna „powierzchnia ataku” dla cyberprzestępców.

Według EY, wraz z adopcją SI, złośliwi aktorzy znajdują nowe cele w systemach opartych na SI. Na przykład model SI trenowany na danych klientów może zostać zmanipulowany, jeśli jego dane lub kod zostaną naruszone.

Dlatego banki muszą inwestować w silne zarządzanie danymi, szyfrowanie i monitoring. Zapewnienie zgodności z przepisami o ochronie prywatności (takimi jak RODO) oraz zabezpieczenie procesów SI przed naruszeniami jest kluczowe. Bez solidnego cyberbezpieczeństwa korzyści z SI mogą zostać zniwelowane przez szkody wynikające z kradzieży lub manipulacji danymi.

Uprzedzenia algorytmiczne i przejrzystość

Modele SI uczą się na danych historycznych, więc mogą nieświadomie powielać ludzkie uprzedzenia. Znanym problemem w finansach są uprzedzenia algorytmiczne w decyzjach kredytowych lub inwestycyjnych. Regulatorzy ostrzegają, że algorytmy kredytowe oparte na SI mogą zawierać uprzedzenia wobec określonych grup, prowadząc do niesprawiedliwego traktowania.

Ponadto wiele systemów SI działa jako „czarne skrzynki”, co oznacza, że ich logika decyzyjna jest nieprzejrzysta. Utrudnia to wyjaśnienie lub audyt wyników generowanych przez SI. Na przykład, jeśli SI odrzuca wniosek kredytowy, bank musi wyjaśnić tę decyzję – ale złożony model SI może nie ujawnić łatwo swojego uzasadnienia.

Rozwiązaniem jest budowanie wyjaśnialnej SI: banki muszą stosować przejrzyste modele lub narzędzia interpretujące decyzje SI. Konieczne jest też regularne testowanie modeli pod kątem sprawiedliwości. Jak zauważa EY, zarządy muszą wymagać etycznej SI – zapewniając kontrolę uprzedzeń i przejrzystość wyników.

Wyzwania regulacyjne i zarządcze

Ramowe regulacje dotyczące SI w finansach są wciąż w fazie rozwoju. Obecnie przepisy specyficzne dla SI są ograniczone lub niejasne. Nadzorcy obawiają się kwestii takich jak uprzedzenia algorytmiczne, niedokładne porady chatbotów czy prywatność danych.

W efekcie wiele banków stoi przed niepewnością co do zgodności z przyszłymi regulacjami dotyczącymi SI. Czołowe instytucje reagują, tworząc wewnętrzne ramy zarządzania i zarządzania ryzykiem z wyprzedzeniem.

Na przykład BCG zaleca, aby banki „przejęły inicjatywę w zakresie zarządzania” poprzez wczesne angażowanie regulatorów i tworzenie ścieżek audytowych dla systemów SI. Oznacza to powołanie komitetów nadzoru SI, określenie odpowiedzialności za wyniki SI oraz wdrożenie rygorystycznych procesów walidacji.

Krótko mówiąc, banki muszą dostosować inicjatywy SI do silnego zarządzania – angażując zespoły prawne, ds. zgodności i technologiczne – aby uniknąć pułapek regulacyjnych. Proaktywne zarządzanie (zamiast czekania na zewnętrzne przepisy) jest obecnie uznawane za najlepszą praktykę.

Aspekty etyczne i wpływ na zatrudnienie

Automatyzacja oparta na SI może zastąpić niektóre miejsca pracy w bankowości, zwłaszcza te związane z rutynowym przetwarzaniem danych. Na przykład stanowiska w back-office, takie jak wprowadzanie danych, kontrole zgodności i podstawowa analiza, mogą się zmniejszyć.

Światowe Forum Ekonomiczne podkreśla, że wiele tradycyjnych ról (np. pracownicy rozpatrujący wnioski kredytowe) będzie wymagało przekwalifikowania w miarę przejmowania tych zadań przez SI.

To rodzi pytania etyczne i społeczne: banki i regulatorzy muszą rozważyć, jak przekwalifikować pracowników i efektywnie wykorzystać talenty. Ponadto, nawet gdy systemy SI podejmują decyzje, podejście „człowiek w pętli” pozostaje niezbędne dla odpowiedzialności.

Eksperci podkreślają, że nadzór ludzki musi kontrolować SI, aby zapewnić odpowiedzialne wyniki. Instytucje finansowe muszą więc równoważyć korzyści efektywności z etycznym wykorzystaniem – wprowadzając przejrzystość i nadzór człowieka w procesy SI, by utrzymać zaufanie i społeczną akceptację.

Strategiczne wdrożenie SI w finansach i bankowości

Aby wykorzystać korzyści SI przy jednoczesnym zarządzaniu ryzykiem, banki muszą przyjąć strategiczne, całościowe podejście do wdrażania SI. Obejmuje to dostosowanie działań SI do celów biznesowych, inwestycje w odpowiednią infrastrukturę oraz rozwój kompetencji. Liderzy branży oferują konkretne wskazówki dotyczące strategii:

Dostosuj SI do strategii biznesowej: 

Organizacje powinny zakotwiczyć inicjatywy SI w kluczowych celach biznesowych, zamiast traktować SI jako odrębny eksperyment. BCG podkreśla, że banki „muszą osadzić strategię SI w strategii biznesowej”, koncentrując się na projektach z jasnym zwrotem, a nie tylko na technologii dla samej technologii.

Oznacza to identyfikację przypadków użycia o wysokim wpływie (np. automatyzacja kredytów, doradztwo majątkowe) oraz ustalenie mierzalnych wskaźników efektywności (wzrost przychodów, redukcja kosztów) od samego początku. Banki, które wyszły poza fazę pilotażu, to te, które definiują wizję SI powiązaną z wartością dla klienta i przewagą konkurencyjną.

Buduj solidną infrastrukturę danych i technologii: 

Skuteczna SI wymaga mocnych podstaw technicznych. Banki potrzebują zunifikowanych platform danych, chmury lub rozwiązań hybrydowych oraz warstw integracyjnych wspierających uczenie maszynowe na dużą skalę. BCG zaleca „stawianie SI w centrum technologii i danych” oraz inwestowanie w warstwy integracji i orkiestracji.

W praktyce może to oznaczać modernizację systemów dziedziczonych, wdrażanie platform SI/ML oraz zapewnienie jakości danych. Tylko z odpowiednią infrastrukturą modele SI mogą być niezawodnie wdrażane w całej organizacji.

Ustanów zarządzanie i kontrolę ryzyka: 

Jak wspomniano wcześniej, solidne zarządzanie jest niezbędne. Banki powinny tworzyć interdyscyplinarne komitety ds. ryzyka SI oraz ustalać standardy walidacji i monitoringu modeli. BCG radzi przejąć inicjatywę w zakresie zarządzania, współpracując z regulatorami i „tworząc ramy zarządzania ryzykiem ukierunkowane na audytowalność i wyjaśnialność”.

Oznacza to definiowanie polityk dotyczących wykorzystania danych, zapewnienie audytowalności modeli oraz ustanowienie wytycznych etycznych (np. dla decyzji kredytowych). Wczesne wdrożenie tych kontroli pozwala instytucjom szybciej wprowadzać innowacje, pozostając zgodnymi z przepisami.

Rozwijaj talenty i zarządzaj zmianą organizacyjną: 

Wdrażanie SI często nie powodzi się z powodu braku kompetencji lub oporu organizacyjnego. Banki powinny inwestować w szkolenia i zatrudnianie specjalistów SI (data scientistów, inżynierów ML) oraz podnosić kompetencje obecnych pracowników w zakresie analizy danych. Powinny też dostosować role i systemy motywacyjne, aby wspierać przepływy pracy oparte na SI.

Na przykład menedżerowie relacji mogą współpracować z analitykami danych, aby interpretować wnioski z SI. Co ważne, zaangażowanie najwyższego kierownictwa jest kluczowe: BCG zauważa, że banki odnoszące sukcesy z SI „wykorzystują pełnię mocy CEO” i angażują liderów na wszystkich szczeblach.

Zmiana kulturowa jest kluczowa – z liderami promującymi eksperymentowanie, skalowanie udanych pilotaży i tolerowanie wczesnych niepowodzeń w celu uczenia się i adaptacji.

Podsumowując, banki odnoszące sukcesy traktują SI jako strategię korporacyjną, a nie fragmentaryczny projekt. Koncentrują się na dostarczaniu wymiernych zwrotów z inwestycji, integrują SI z kluczowymi procesami oraz harmonizują technologie, zarządzanie ryzykiem i praktyki personalne.

Badania pokazują, że banki inwestujące strategicznie w SI (zamiast prowadzić izolowane proof of concept) przygotowują się do „przekształcenia sposobu, w jaki ich biznes tworzy wartość”.

Te, które działają teraz – modernizując strategię, technologię, zarządzanie i talenty jednocześnie – zbudują silniejsze relacje z klientami, obniżą koszty i wyprzedzą konkurencję.

Perspektywy rozwoju SI w finansach i bankowości

Przyszłość sektora finansowego będzie głęboko napędzana przez SI. Nowe technologie SI, takie jak generatywna i agentowa SI, obiecują automatyzację jeszcze bardziej zaawansowanych zadań i otwarcie nowych możliwości.

Na przykład agentowa SI – sieci autonomicznych agentów SI, które mogą współpracować – mogłaby w przyszłości samodzielnie realizować kompleksowe transakcje lub dynamicznie zarządzać portfelami przy minimalnym udziale człowieka. W ciągu najbliższych kilku lat, jak przewiduje BCG, „krajobraz bankowości będzie wyglądał zasadniczo inaczej”, gdy SI stanie się wszechobecna.

Analitycy szacują, że ta zmiana może mieć ogromny wpływ gospodarczy. Niedawna analiza ECB/McKinsey przewiduje, że sama generatywna SI może dodać 200–340 miliardów dolarów (9–15% zysków operacyjnych) rocznie do globalnego sektora bankowego dzięki wzrostowi produktywności. W praktyce oznacza to bardziej efektywne procesy (obniżające koszty) oraz nowe źródła przychodów z innowacyjnych produktów opartych na SI.

Po stronie konsumentów przyszła SI umożliwi coraz bardziej spersonalizowane i dostępne finanse. Możemy spodziewać się agentów finansowych SI, którzy będą zarządzać codziennymi finansami, udzielać dopasowanych porad inwestycyjnych lub w czasie rzeczywistym oceniać mikropożyczki.

Na przykład badania sugerują, że agentowa SI mogłaby autonomicznie oceniać wnioski kredytowe drobnych rolników na podstawie lokalnych danych lub tworzyć spersonalizowane produkty ubezpieczeniowe na bieżąco. Takie rozwiązania mogłyby znacząco zwiększyć inkluzję finansową, docierając do niedostatecznie obsługiwanych rynków przy minimalnej infrastrukturze.

Oczywiście te postępy niosą ze sobą nowe wyzwania, które ukształtują przyszłe otoczenie regulacyjne. Regulatorzy na całym świecie już przygotowują ramy prawne dla SI (np. unijny Akt o SI) i domagają się większej przejrzystości oraz odpowiedzialności.

Przyszłe banki będą musiały projektować systemy SI z wbudowaną prywatnością, wyjaśnialnością i bezpieczeństwem, aby utrzymać zaufanie. Będą też musiały nieustannie się adaptować – kolejna generacja narzędzi SI będzie szybko ewoluować, więc instytucje muszą pozostać elastyczne.

>>> Zobacz także:

Zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie i marketingu

Sztuczna inteligencja w medycynie i opiece zdrowotnej

Podsumowując, rola SI w finansach i bankowości ma ogromny potencjał wzrostu. Możemy oczekiwać coraz większego wykorzystania danych w podejmowaniu decyzji, inteligentnej automatyzacji oraz innowacji skoncentrowanych na kliencie. Jak powiedział jeden z ekspertów: „SI nie jest już eksperymentem na marginesie; to silnik bankowości nowej generacji”. Instytucje finansowe, które teraz przyjmą tę transformację – integrując strategię, technologię, zarządzanie i talenty – będą najlepiej przygotowane do rozwoju w erze SI.