Raport Specjalny | IT@BANK 2024 | Systemy centralne banków w erze AI

Artur Król

Systemy centralne banków to swoiste serce każdej instytucji finansowej – odpowiadają za prowadzenie rachunków, realizację transakcji, naliczanie odsetek czy obsługę produktów bankowych. Mimo to mało się mówi o ich modernizacji. Tymczasem to właśnie sprawność i nowoczesność systemu centralnego determinuje zdolność banku do wdrażania innowacji i konkurowania na dynamicznie zmieniającym się rynku.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują sposób, w jaki banki analizują ryzyko, wykrywają fraudy, obsługują klientów czy personalizują ofertę. Jednak pełne wykorzystanie potencjału tych technologii wymaga dostępu do danych w czasie rzeczywistym oraz możliwości szybkiego wdrażania nowych funkcjonalności. Tradycyjne systemy centralne stanowią wąskie gardło w tym procesie. Ich architektura, ograniczona skalowalność oraz przestarzałe interfejsy znacząco utrudniają integrację z nowoczesnymi rozwiązaniami opartymi na AI. Na dodatek rośnie presja konkurencyjna ze strony fintechów i neobanków, które – wykorzystując najnowsze technologie – budują swoje systemy od podstaw. Wszystko to zmusza tradycyjne banki do przemyślenia strategii dotyczącej systemów centralnych.

Nie jest to jednak proste zadanie – wymiana systemu centralnego to projekt porównywalny do operacji na otwartym sercu, wymagający precyzyjnego planowania, znaczących nakładów finansowych i akceptacji wysokiego ryzyka operacyjnego. Trzeba też znaleźć odpowiedź na pytanie: jak przeprowadzić modernizację systemu centralnego, by w pełni wykorzystać potencjał AI i ML, a jednocześnie zachować ciągłość operacyjną i akceptowalny poziom ryzyka.

Systemy centralne dzisiaj

Kluczowym problemem jest przestarzała infrastruktura, która – mimo swojej niezawodności – nie nadąża za współczesnymi wymaganiami rynku finansowego. Obecne systemy centralne charakteryzują się monolityczną architekturą, wprawdzie zapewnia ona stabilność, ale znacząco ogranicza elastyczność i możliwości rozwoju. Ich rozbudowa o nowe usługi jest czasochłonna i kosztowna. Na dodatek borykają się one z istotnymi ograniczeniami technologicznymi, szczególnie problematyczna jest kwestia integracji z nowoczesnymi technologiami. Nie zostały bowiem zaprojektowane z myślą o współpracy z rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji czy uczeniu maszynowym.

Wyzwaniem pozostaje również kwestia wydajności przetwarzania danych. Współczesne wymagania dotyczące analizy w czasie rzeczywistym i personalizacji usług często przekraczają możliwości istniejących systemów. Banki muszą stosować skomplikowane rozwiązania pomostowe, aby sprostać oczekiwaniom klientów odnośnie szybkości i dostępności usług. Choć zatem systemy centralne w obecnym kształcie wciąż jeszcze spełniają podstawowe funkcje bankowe, to przecież ich modernizacja jest już nie tyle opcją, ile koniecznością warunkującą konkurencyjność instytucji finansowych w erze cyfrowej transformacji.

Wpływ AI/ML na funkcjonowanie banków

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe radykalnie zmieniają oblicze współczesnej bankowości, szczególnie istotny ich wpływ obserwujemy w sferze analizy ryzyka, gdzie zaawansowane algorytmy AI podnoszą skuteczność oceny zdolności kredytowej klientów. Systemy uczenia maszynowego, analizując setki zmiennych jednocześnie, potrafią wykryć subtelne wzorce w zachowaniach finansowych klientów, co pozwala na precyzyjniejszą predykcję potencjalnych zagrożeń.

Co więcej, personalizacja usług bankowych – dzięki wykorzystaniu AI – przechodzi fundamentalną transformację. Systemy analizujące zachowania klientów w czasie rzeczywistym umożliwiają tworzenie spersonalizowanych ofert produktowych, dostosowanych do indywidualnych potrzeb i preferencji użytkowników. Ta technologia ułatwia bankom przewidywanie przyszłych potrzeb klientów i proaktywne przedstawianie odpowiednich rozwiązań finansowych, co znacząco zwiększa skuteczność działań sprzedażowych.

W obszarze automatyzacji procesów AI wprowadza istotną efektywność operacyjną. Inteligentne systemy przejmują rutynowe zadania, takie jak przetwarzanie dokumentów, weryfikacja tożsamości czy obsługa standardowych zapytań klientów. Chatboty i wirtualni asystenci, wykorzystujący zaawansowane algorytmy przetwarzania języka naturalnego, zapewniają całodobową obsługę ...