Bankowość i Finanse | Loża Komentatorów | Czy i w jakim horyzoncie czasowym wdrażanie AI może wpłynąć na wyniki finansowe banków?

Łukasz Samborski
Lider Programu Centrum Kompetencji AI, pełnomocnik zarządu ds. AI, Alior Bank:

Wdrażanie sztucznej inteligencji, w szczególności modeli językowych, wprawdzie w ograniczonym stopniu, ale już oddziałuje na wyniki finansowe polskich banków. Przewiduje się, że w ciągu najbliższych dwóch–trzech lat ten wpływ będzie jeszcze bardziej widoczny. Udane projekty AI umożliwią tworzenie nowych usług i produktów, co przyniesie istotne przewagi konkurencyjne dla instytucji, które jako pierwsze je wprowadzą na rynek.

Jednak inicjatywy związane z AI niosą ze sobą również pewne ryzyko. Projekty te mogą być bardzo kosztowne, a ich niepowodzenie może prowadzić do znacznych strat dla banków. Nieudane wdrożenia AI mogą zwiększyć koszty operacyjne oraz zaszkodzić reputacji instytucji, co w konsekwencji negatywnie wpłynie na jej wyniki finansowe. Dlatego kluczowe jest, aby banki inwestowały w AI w sposób przemyślany, posiadając odpowiednią strategię oraz zasoby, które pozwolą na skuteczne wdrożenie technologii i mitygację ryzyk. Oprócz tego bardzo istotne jest skuteczne spięcie wdrożeń z biznesowymi celami strategicznymi oraz częsta, wczesna i szybka selekcja pomysłów wdrożeń. Na co bardzo zwracamy uwagę w Alior Banku. 

W dłuższej perspektywie te banki, które skutecznie zintegrują AI ze swoimi operacjami, będą miały znaczącą przewagę konkurencyjną na rynku finansowym w Polsce. Inwestycje w AI mogą nie tylko zwiększyć przychody, ale również poprawić efektywność operacyjną i zdolność do innowacji, co jest kluczowe w dynamicznie zmieniającym się środowisku bankowym.

Piotr Skopiński
dyrektor Departamentu Rozwoju Aplikacji, Bank Millennium:

Sztuczna inteligencja już dzisiaj ma wpływ na bilans zysków i strat banków, optymalizując koszty poprzez zwiększenie efektywności operacyjnej, np. dzięki automatyzacji procesów. Modele AI i ML odgrywają już kluczową rolę w zabezpieczaniu finansów naszych klientów przed wyłudzeniami i oszustwami, przynosząc istotne oszczędności dla banku.

Według mnie to kluczowe pytanie powinno więc brzmieć nie „czy…”, ale „kiedy monetyzacja rozwiązań AI zacznie mieć istotny wpływ na wyniki finansowe banków”. Uważam, że nastąpi to już za chwilę, gdy np. zaawansowane silniki decyzyjne staną się w pełni odpowiedzialne za podejmowanie decyzji sprzedażowych na rzecz wszystkich klientów banku. Dziś jedynie prognozują ich skłonności do zakupu określonych grup produktów (propensity).

W tym kontekście mam na myśli decyzje dotyczące zarówno doboru odpowiedniej oferty i ceny, personalizacji treści marketingowych, jak i komunikacji z klientem oraz dostosowywania oferowanych produktów do jego bieżących potrzeb. Dzięki temu będziemy w stanie zaoferować klientom produkty i usługi, które rzeczywiście odpowiadają ich potrzebom, w formacie, który spełnia ich oczekiwania, w optymalnym momencie, co z kolei pozwoli maksymalizować wartość zarówno dla klienta, jak i dla banku.

AI będzie odgrywać kluczową rolę w budowaniu przewagi konkurencyjnej w sprzedaży, szczególnie w kanałach cyfrowych, co bezpośrednio przełoży się na znaczący wpływ na P&L banków.

Marcin Schubert
dyrektor Departamentu Technologii Cyberbezpieczeństwa, Santander Bank Polska:

Wdrożenie sztucznej inteligencji już przynosi wpływ na wyniki finansowe banków i w nadchodzących latach ten trend będzie się jeszcze bardziej intensyfikował. Wiele dużych instytucji finansowych wykorzystuje na co dzień technologie Machine Learning do oferowania klientom produktów lepiej dopasowanych do ich potrzeb oraz do skuteczniejszego ich pozyskiwania. Modele te pomagają także w optymalizacji ryzyka i poprawie jakości obsługi klienta. To co jest rewolucją, to AI oparty na modelach generatywnych, które już niebawem radykalnie zmienią procesy pracy poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, co pozwoli pracownikom skoncentrować się na bardziej złożonych i strategicznych zadaniach.

W odniesieniu do niekorzystnych skutków istnieje możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji do przeprowadzania bardziej zaawansowanych i trudniejszych do wykrycia cyberataków. Ponadto modele AI mogą być podatne na manipulację danymi wejściowymi, co może prowadzić do niepożądanych decyzji lub kompromitacji systemów, które są na nich oparte.

Wyzwaniem może być też AI Act, który wprowadzi regulacje dotyczące stosowania sztucznej inteligencji, co może spowolnić wdrażanie niektórych innowacji. Choć legislacja ta ma na celu zwiększenie bezpieczeństwa rozwiązań AI, banki w Europie będą musiały starannie zarządzać równowagą między przestrzeganiem nowych regulacji, a wprowadzaniem innowacji, aby pozostać konkurencyjne. Istnieje również ryzyko, że kraje spoza UE, które nie są objęte tymi regulacjami, będą w stanie szybciej wprowadzać na rynek produkty oparte na AI, co może dać im przewagę.

Janusz Mieloszyk
pierwszy wiceprezes zarządu odpowiedzialny za Pion Dystrybucji i Rozwoju Biznesu (CCO), Nest Bank:

Wdrożenie AI to szansa na realny wpływ na wyniki finansowe banków. Ten wpływ zależy jednak od kilku kluczowych elementów: skali, tempa wdrażania oraz poziomu integracji AI w operacjach bankowych. AI to przełom porównywalny z wynalezieniem druku – brak udziału w tej rewolucji może przełożyć się na straty, w szczególności w relacji z klientami. Dziś idą tam, gdzie dostaną szybkie, wygodne i dopasowane do potrzeb usługi. AI daje szanse na personalizację, co staje się nową normą i zmienia sposób działania banków. To nie tylko automatyzacja procesów, ale również tworzenie wartości, którą klienci dostrzegają i którą doceniają.

Już teraz AI przynosi bezpośrednie korzyści w obszarach automatyzacji i optymalizacji procesów. Dotyka wszystkich obszarów działalności banku. Dzięki niej redukujemy koszty i ryzyko operacyjne a także zwiększamy efektywność naszych pracowników, którzy są wspierani narzędziami opartymi na AI.

W dłuższym okresie wpływ AI stanie się bardziej widoczny w obszarach związanych z personalizacją usług, poprawą jakości obsługi oraz budowaniem przewagi konkurencyjnej. Klienci zaczynają dostrzegać wartość w bardziej spersonalizowanej ofercie, co może zwiększyć ich lojalność.

Czas na AI. Inwestycje w te technologie to nie opcja, to konieczność, jeśli chcemy rozwijać się w tempie, którego wymaga rynek.

Katarzyna Tomczyk-Czykier
dyrektor Pionu Innowacji i Cyfryzacji Bankowości Detalicznej, Credit Agricole Bank Polska:

Generatywna AI z pewnością może wpłynąć na wyniki finansowe banków. Wymierne efekty działań w tym zakresie powinny być widoczne w ciągu najbliższych kilku lat, rzecz jasna o ile umożliwią to regulacje dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze finansowym. Na chwilę obecną wciąż brakuje finalnych rozwiązań prawnych, które miałyby w sposób kompleksowy uregulować wykorzystanie i rozwój tej technologii na polskim rynku.

Według matrycy Gartnera można wskazać trzy podstawowe obszary, w których możemy spodziewać się wpływu tej technologii na funkcjonowanie banku, a w logicznej konsekwencji również na osiągane przez instytucję wyniki. Jest to kontent, jego personalizacja, wreszcie baza wiedzy o ofercie i usługach banku. Na chwilę obecną możemy mówić o rozwiązaniach testowych, prototypowych, które będziemy analizować, sprawdzać ich skuteczność i efektywność. Żeby jednak określić ich realny wpływ na wyniki finansowe, potrzebne są kompleksowe wdrożenia biznesowe. Już teraz jesteśmy zdania, że warto sięgać po tę technologię. Stabilne rozwiązania AI mogą wspierać zaufanie klientów do banków.

Dr Krzysztof Spirzewski
adiunkt w Katedrze Finansów i Rachunkowości, Wydział Nauk Ekonomicznych UW:

Wdrażanie sztucznej inteligencji w instytucjach finansowych w pierwszym okresie związane będzie z realizacją inwestycji w systemy IT, czemu towarzyszyć będą spore koszty. W dalszej perspektywie możemy oczywiście liczyć na istotna optymalizację kosztową, pod tym wszakże warunkiem, że implementacja AI będzie realizowana w sposób świadomy i w odpowiednich obszarach. Przykładem może być szeroko rozumiana optymalizacja zadań powierzanych pracownikom, gdzie AI może przejąć szereg powtarzalnych czynności zarówno we front-, jak i backoffice. Samo tylko procedowanie wniosków kredytowych wiąże się wciąż ze sporym udziałem kapitału ludzkiego, a przy tak masowej ofercie (zwłaszcza jeśli chodzi o produkty dla konsumentów) można z powodzeniem wykorzystywać wsparcie ze strony AI. Powtarzam jednak, iż powinniśmy myśleć właśnie o wsparciu ostatecznej decyzji, którą w przypadku bardziej zaawansowanych produktów dalej podejmować będzie człowiek. W dalszym ciągu mamy wszak do czynienia z ryzykiem kredytowym, gdzie niekiedy trzeba podejść intuicyjnie do zawieranej umowy, by w pełni zrozumieć wszelkie uwarunkowania, jak i możliwe konsekwencje. Korzyści z tego tytułu odczuje również klient, który mogąc liczyć na szybciej przeprocedowany wniosek kredytowy lub lepszy dobór produktu oszczędnościowego pod kątem jego indywidualnych potrzeb będzie bardziej skłonny do wyboru oferty konkretnej instytucji. Myślę jednak, iż pierwsze wymierne zyski dla banków, związane z użyciem systemów bazujących na AI, pojawią się najwcześniej za trzy–pięć lat.