Agencja nie będzie jednak premiowała samego wdrożenia nowej technologii. Ocenę banku może poprawić dopiero dojrzała strategia, przynosząca trwałe oszczędności lub dodatkowe przychody. Równie ważne będą zasady nadzoru nad algorytmami, jakość danych, kontrola błędów i przygotowanie pracowników. Instytucja, która szybko wprowadzi AI, lecz nie zapanuje nad ryzykiem, może zamiast przewagi konkurencyjnej osłabić swoją wiarygodność.

W czerwcowym badaniu S&P uczestniczyło 179 firm finansowych z całego świata. Spodziewają się one, że dzięki sztucznej inteligencji tegoroczne koszty mogą spaść nawet o 4%. Do 2028 roku możliwe oszczędności mają wzrosnąć do 6%–8%.

Około 84% ankietowanych wykorzystuje już AI w funkcjach pomocniczych i automatyzacji. Mniej niż jedna trzecia stosuje ją natomiast do tworzenia nowych produktów i usług. Banki powstrzymują przede wszystkim regulacje oraz obawy przed utratą reputacji.

Wpływ AI na biznes bankowy

Technologia może przyspieszać analizę dokumentów, wykrywanie oszustw, obsługę klientów, programowanie oraz ocenę ryzyka kredytowego. Może również ułatwiać spełnianie wymogów regulacyjnych. Każda z tych korzyści ma jednak drugą stronę.

Błędny model może dyskryminować klientów, podejmować nietrafne decyzje albo ujawnić poufne dane. Dochodzą zagrożenia cybernetyczne, zależność od zewnętrznych dostawców i trudność wyjaśnienia, dlaczego algorytm wydał określoną rekomendację.

Konsekwencje mogą być wymierne. Wyższy rating zwykle ułatwia bankowi pozyskiwanie finansowania na korzystniejszych warunkach, natomiast niższy podnosi jego koszt i ogranicza dostęp do kapitału. S&P ocenia, że różnice między liderami a maruderami staną się widoczne w ciągu kilku lat.

Na razie AI nie przesądza jeszcze o ocenach, ale zaczyna wpływać na rentowność, pozycję rynkową oraz odporność operacyjną ocenianych instytucji finansowych.

Co będzie monitorować S&P?

Dlatego S&P będzie zwracać uwagę na to, czy bank prowadzi rejestr używanych modeli, regularnie je testuje, zapewnia kontrolę człowieka i potrafi działać po awarii systemu. Znaczenie będzie miała także odpowiedzialność zarządu za decyzje podejmowane z pomocą AI.

Jak podkreśla Miriam Fernández z S&P,  którego wypowiedź przytacza Bloomberg, ostateczny efekt kredytowy zależy od przełożenia oszczędności i nowych przychodów na trwałą poprawę rentowności, bez osłabienia zarządzania ryzykiem.

Wyścigu nie wygra więc bank używający największej liczby algorytmów, lecz ten, który wykorzysta je bezpiecznie, konsekwentnie i z korzyścią dla klientów.