AI jako katalizator zmian w finansach

Strategiczne wyzwania

Banki na całym świecie mierzą się z jednoczesną presją na trzech frontach. Po pierwsze, coraz bardziej rozdrobnione przepisy. Kluczowe akty prawne, takie jak GDPR, DORA czy AI Act, zmuszają banki do kosztownych i ciągłych inwestycji w infrastrukturę, co stawia zgodność regulacyjną ponad tempem innowacji. Po drugie, hiperpersonalizacja. Klienci oczekują transparentnych i intuicyjnych usług cyfrowych. Fintechy podnoszą poprzeczkę, wymuszając na tradycyjnych bankach szybką adaptację. Po trzecie, wiele instytucji wciąż polega na przestarzałej infrastrukturze, która utrudnia szybkie skalowanie i integrację nowych technologii, a proces migracji do chmury, choć niezbędny, jest złożony. 

Praktyczne zastosowania AI w sektorze finansowym

Potencjał transformacyjny AI, a zwłaszcza GenAI, jest ogromny. Raport Światowego Forum Ekonomicznego „Artificial Intelligence in Financial Services” wskazuje, że 32-39% pracy w bankowości ma wysoki potencjał pełnej automatyzacji. Zastosowanie AI przynosi mierzalne korzyści w kilku istotnych obszarach. 

• Weźmy na początek decyzje biznesowe i operacje. Jak podaje raport NVIDIA „State of AI in Financial Services: 2025 Trends”, 70% kadry zarządzającej spodziewa się, że AI przyczyni się do wzrostu przychodów, gdyż modele błyskawicznie streszczają złożone raporty i lata danych, wspierając szybsze decyzje kredytowe i biznesowe.
• W obszarze ryzyka i bezpieczeństwa wykrywanie oszustw jest najważniejszym wyzwaniem rozwiązywanym przez AI. Modele ML wskazują nieprawidłowości w czasie rzeczywistym, redukując fałszywe alarmy, a GenAI przyspiesza analizę tekstów prawnych. To ważne, bo AI wywołuje dwutorowy efekt: jest zarówno narzędziem napastników (deepfake, automatyzacja phishingu), jak i obrońców (systemy wykrywania anomalii i monitoring transakcji).
• W zakresie obsługi klienta 60% firm wykorzystuje GenAI do poprawy doświadczenia konsumenta i doradztwa, zapewniając asystentom natychmiastowy dostęp do wiedzy i personalizowane rekomendacje produktowe.

AI w polskiej bankowości

Polski sektor finansowy, choć inwestuje w AI mniej niż kraje zachodnie, zwiększa tempo wdrożeń. Widać to w działaniach takich instytucji, jak choćby PKO BP, Bank Pekao czy mBank, oferujących inteligentnych asystentów głosowych czy predykcyjne doradztwo.

Jednak polscy konsumenci wykazują dużą ostrożność. Według raportu WIB (2025) 45% Polaków nie posiada wiedzy o AI w obsłudze klienta. Ta luka jest głęboka: 52% Polaków deklaruje, że nie doświadczyło wykorzystania AI przez instytucje, co sugeruje niski poziom świadomości, nawet jeśli z tych rozwiązań korzystają. Ponadto, połowa Polaków nie wie, jak działają rozwiązania AI ani jakie dane zbierają. Ten brak wiedzy wynika także z niezrozumiałej terminologii i faktu, że tylko 12% Polaków wykazuje ciekawość wobec nowych technologii, a chęć ich poznawania maleje z wiekiem. W efekcie, ta nieufność sprawia, że 93% respondentów woli poczekać na konsultanta niż rozmawiać z botem. Główne obawy to ryzyko oszustw i bezpieczeństwo danych. Wdrożenia AI w Polsce muszą zatem stawiać na transparentność i edukację, by budować niezbędne zaufanie.

Fuzja domeny i technologii

Klucz do sukcesu bankowości to nie tylko technologia, ale też jej strategiczne osadzenie w domenie biznesowej i regulacyjnej. W Software Mind łączymy lata doświadczeń branżowych z ekosystemem partnerów (m.in. Snowflake, Databricks, Backbase, ServiceNow), dostarczając realne rozwiązania, które pomagają bankom przekształcić dane w realny wzrost i przewagę rynkową. 

Chcesz przyspieszyć swoje strategie ­cyfrowe? Zapoznaj się z naszym e-bookiem.