Snowflake Cortex AI: bezpieczna automatyzacja procesów finansowych dla sektora bankowego

Luka między potężnymi modelami fundamentalnymi (LLM) a poufnością danych własnych banku jest ogromna. Modele te, trenowane na danych publicznych, nie mają dostępu do zastrzeżonych informacji bankowych (historii transakcji, dokumentacji klientów), co uniemożliwia generowanie rzeczywistej wartości biznesowej. Pojawia się zatem krytyczna potrzeba rozwiązania, które integruje AI z wewnętrznymi danymi organizacji, przy zachowaniu najwyższych standardów zarządzania i bezpieczeństwa (governance).

Snowflake Cortex AI dla Sektora Finansowego

Snowflake Cortex AI for Financial Services to nowa, zintegrowana kolekcja narzędzi AI zbudowana, aby zasilać przepływy pracy oparte na Agentic AI. Umożliwiają one instytucjom finansowym wykorzystanie ich prywatnych, zastrzeżonych danych (własnych i stron trzecich) oraz najnowocześniejszych dużych modeli językowych (LLMs) do automatyzacji skomplikowanych, wieloetapowych zadań.

Kluczową zaletą jest to, że przenosimy możliwości AI bezpośrednio do Twoich danych, eliminując potrzebę kosztownego i ryzykownego transferu wrażliwych informacji poza bezpieczne środowisko Snowflake.

I. Przygotowanie Danych Korporacyjnych pod AI

Przedsiębiorstwa finansowe mogą teraz bez wysiłku przetwarzać i integrować wszystkie typy danych – w tym niestrukturalne i multimodalne – aby uczynić je gotowymi na AI:

• Ingestia Danych Niestrukturalnych: ­Snowflake Openflow (oparty na Apache NiFi) w połączeniu z funkcjami parsowania Cortex AISQL usprawnia pobieranie danych. Umożliwia to efektywne przenoszenie informacji z tradycyjnie zasilosowanych środowisk, w tym transkryptów rozmów contact center, dokumentów kredytowych czy raportów szkodowych.
• Transformacja w SQL: Cortex AISQL osadza funkcje AI bezpośrednio w funkcjach SQL. Analitycy mogą transkrybować (public preview) nagrania rozmów z zarządem, sumować tysiące raportów analitycznych i analizować sentyment rynkowy w czasie rzeczywistym – redukując ręczną pracę z godzin do sekund.
• Dostęp do danych zewnętrznych: Udostępnianie Widoków Semantycznych (Sharing of Semantic Views) i Cortex Knowledge Extensions ułatwia bezpieczny dostęp do gotowych na AI danych stron trzecich (m.in. CB Insights, LSEG, MSCI, Deutsche Börse) bezpośrednio przez Snowflake Marketplace.

II. Wykorzystanie Agentic AI do automatyzacji

Systemy Agentic AI są kluczowe dla bankowości – mogą autonomicznie planować i wykonywać wieloetapowe zadania z minimalną interwencją człowieka. Umożliwia to automatyzację skomplikowanych przepływów, które dotychczas były zbyt kosztowne:

• Cortex Agents (Public Preview): agenci orchestratorzy, którzy koordynują działania na źródłach strukturalnych i niestrukturalnych, aby dostarczać precyzyjne wnioski. Rozbijają złożone zapytania, pobierają relewantne dane i generują dokładniejsze odpowiedzi, wprowadzając efektywność i ład na każdym kroku.
• Data Science Agent: autonomiczny agent dla predykcyjnego ML. Używając prostego polecenia w języku naturalnym, rozbija problem modelowania (np. ryzyko kredytowe, wykrywanie oszustw) na odrębne kroki i dostarcza zwalidowany pipeline modelowania. Zespoły finansowe mogą budować modele w minuty.

III. Bezpieczeństwo, ład i wdrożenie dla biznesu

Wdrażanie AI w bankowości wymaga zarówno głębokiego zrozumienia biznesu przez technologię, jak i łatwego dostępu dla użytkowników, przy zachowaniu zaufania i bezpieczeństwa.

• Łączność i standardyzacja (MCP): Model Context Protocol (MCP) zapewnia ustandaryzowany sposób integracji LLM-ów z danymi, API i usługami. Wprowadzenie zarządzanego serwera MCP od Snowflake (public preview) umożliwia osiągnięcie połączonej i interoperacyjnej AI w skali całego przedsiębiorstwa. To upraszcza architekturę aplikacji i pozwala np. na integrację Snowflake Cortex  AI (Analityk/Search) z zewnętrznymi agentami (jak w przypadku integracji z Claude for Financial Services od Anthropic).
• Interfejs dla użytkownika biznesowego: Snowflake Intelligence (public preview) oferuje zunifikowany interfejs konwersacyjny, który pozwala użytkownikom biznesowym przechodzić od danych do wniosków bez pisania kodu.

Narzędzie to łączy w sobie:

• LLM-y od wiodących dostawców (Anthropic, OpenAI).
• Dane strukturalne i niestrukturalne z Twojego środowiska Snowflake.
• Zewnętrzne dane rynkowe (np. wiadomości od The Associated Press).
• Najlepszy w swojej klasie silnik wyszukiwania (Cortex Analyst i Cortex Search).
• Zaufanie i nadzór (Governance): zaufanie publiczne i nadzór regulacyjny są w finansach najważniejsze.

Narzędzia do obserwowalności AI (AI Observability) umożliwiają ciągłe monitorowanie dryfu modelu (model drift) i problemów z jakością danych. Pomagają one w ograniczaniu ryzyka i zapewniają niezbędne ścieżki audytu (explainability) do uzasadniania decyzji podejmowanych przy wsparciu AI.

Podsumowanie

Wyścig o AI w finansach nie zostanie wygrany samymi modelami; zostanie wygrany dzięki bezproblemowej integracji tych modeli z Twoimi danymi korporacyjnymi.

Snowflake zapewnia kompletne rozwiązanie AI, które jednoczy Twoje dane, a serwery Snowflake MCP i funkcje governance stanowią fundament dla łączności i zaufania. Instytucje finansowe mogą natychmiast rozpocząć wdrażanie kluczowych dla biznesu zastosowań, takich jak:

• Zarządca portfela generujący pomysły inwestycyjne na podstawie transkryptów z rozmów z zarządami, wiadomości i danych rynkowych.
• Bankier hipoteczny podejmujący świadome decyzje kredytowe na podstawie analizy ryzyka z dokumentów, danych finansowych i komunikacji z klientem.

Snowflake AI to miejsce, w którym Twoje dane korporacyjne spotykają się z Agentic AI, aby na nowo zdefiniować możliwości sektora finansowego.

Więcej informacji: https://www.snowflake.com/en/solutions/industries/financial-services/