AI i automatyzacja w banku
Jak wybrać partnera technologicznego, który dowiezie wartość, a nie tylko PoC?
W bankowości samo potwierdzenie, że technologia działa, ma ograniczoną wartość. Kluczowe pytanie brzmi: czy rozwiązanie może działać produkcyjnie, przy rzeczywistych wolumenach, na danych banku i w ramach obowiązujących procesów oraz wymogów bezpieczeństwa?
Dlatego wybór partnera do projektu AI lub automatyzacji powinien zaczynać się nie od pytania o modele, narzędzia czy liczbę zrealizowanych PoC. Pierwszym kryterium powinien być business case. Partner musi rozumieć, jaki parametr biznesowy ma się zmienić: czas obsługi procesu, liczba manualnych operacji, koszt realizacji, poziom błędów czy przepustowość zespołu. Bez określenia punktu wyjścia i mierzalnego celu trudno później odpowiedzieć, czy inwestycja rzeczywiście przyniosła zwrot.
Drugim testem jest myślenie o produkcji już na początku projektu. Efektowne demo na przygotowanym zbiorze danych to zupełnie inne wyzwanie niż rozwiązanie wykorzystujące rzeczywiste źródła danych, uprawnienia, interfejsy i logikę systemów bankowych. Jeśli rozmowa o integracji, monitoringu, bezpieczeństwie czy utrzymaniu zostaje przesunięta na kolejny etap, powinien to być sygnał ostrzegawczy.
AI NIE DZIAŁA W PRÓŻNI
W projektach technologicznych realizowanych dla sektora bankowego Edge One Solutions wielokrotnie mierzyło się z tym samym mechanizmem. Przeniesienie procesu kredytowego do kanału cyfrowego wymagało nie tylko stworzenia aplikacji dla klienta, ale także połączenia wymagań biznesowych ze złożoną logiką systemową i integracjami. W innym projekcie wyzwaniem były rozproszone źródła danych, zmieniające się wymagania biznesowe i konieczność wykorzystania istniejących interfejsów bez generowania kolejnych opóźnień.
W przypadku AI te zależności nie znikają. Przeciwnie – często stają się jeszcze ważniejsze. Model może działać poprawnie, ale jeśli nie da się go bezpiecznie włączyć w proces, zasilić odpowiednimi danymi i utrzymać w rzeczywistym środowisku banku, jego wartość pozostanie wartością demonstracji.
Dlatego warto oceniać także zdolność partnera do zbudowania właściwego zespołu. Projekty AI wymagają nie tylko kompetencji związanych z samymi modelami, lecz także developerów, specjalistów od integracji, danych, architektury czy jakości. Dla banku kluczowe jest więc, czy partner potrafi szybko uzupełnić brakujące kompetencje i włączyć swoich specjalistów w istniejący model delivery, zamiast tworzyć obok niego kolejną technologiczną wyspę.
Ostatnim kryterium jest ekonomika całego cyklu życia rozwiązania. Koszt PoC może wyglądać atrakcyjnie, ale dopiero produkcja pokazuje rzeczywisty koszt infrastruktury, integracji, monitoringu, zmian i dalszego rozwoju. Dobry partner powinien potrafić rozmawiać o tych elementach przed wdrożeniem, a nie dopiero wtedy, gdy rachunek zaczyna rosnąć. Wybierając partnera do AI, warto więc zadać mniej pytań o samą AI, a więcej o to, jak rozwiązanie trafi na produkcję, kto będzie za nie odpowiadał i po czym bank pozna, że inwestycja rzeczywiście się zwróciła. PoC pokazuje, że technologia może działać. Produkcja pokazuje, czy partner potrafi dowieźć wartość.
Magdalena Szymoniuk
NEW BUSINESS DEVELOPMENT DIRECTOR EDGE ONE SOLUTIONS
