Bankowość i finanse | Sztuczna inteligencja – ASSECO POLAND | AI w banku: plan czy przypadek?

Umiejscowieniu AI w polityce banków i wskazaniu priorytetów z punktu widzenia implementacji inteligentnych algorytmów poświęcona była debata „Miesięcznika Finansowego BANK”, zorganizowana równolegle do tegorocznej edycji wydarzenia BankTech. Partnerem merytorycznym panelu, moderowanego przez redaktora naczelnego „Miesięcznika Finansowego BANK” i wiceprezesa Centrum Procesów Bankowych i Informacji Pawła Minkinę, była firma Asseco Poland.

AI ma duże znaczenie dla cyfrowej transformacji, niemniej to nie jedyny wymiar digitalizacji branży finansowej – przypomniał na wstępie Paweł Minkina. Zdaniem Kariny Daniel, dyrektor Departamentu Nowych Technologii i Rozwoju w Banku Pekao, AI nie stanie się dominującym elementem; technologię tę traktować należy raczej jako asystenta, wspierającego realizację codziennych obowiązków w banku. Warunkiem efektywnego wykorzystania AI w tym celu jest uporządkowanie danych – zarówno tych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Te ostatnie mogą być przetwarzane przez agentów opartych na dużych modelach językowych (LLM), co ułatwia dostęp do wiedzy i przyspiesza analizę. Także Jarosław Bryl, Chief AI Officer w Asseco Poland, zwrócił uwagę na swoisty renesans systemów klasy hurtowni danych, dokonujący się nie tylko w bankowości. Wiele instytucji zrozumiało, że jest to pierwszy i zarazem nieodzowny krok, by skutecznie trenować modele AI, a w konsekwencji zwiększać ich efektywność i wiarygodność. Dlatego do łask wracają dziś klasyczne hurtownie danych czy data lake’i. – Okazało się, że wcześniej nie traktowano tego wystarczająco poważnie – dodał reprezentant Asseco Poland. ­Angelika Kaczmarek, dyrektor Departamentu Modeli Ryzyka w Nest Banku, przypomniała, iż jeszcze całkiem niedawno pokutowało przeświadczenie, że modele AI same poradzą sobie z właściwym doborem danych, jednak okazało się to mrzonką. Jakość wyników zależy bezpośrednio od jakości danych, a zasilenie modelu nieodpowiednimi danymi prowadzi do nieoczekiwanych i często błędnych rezultatów. Jarosław Bryl przypomniał fundamentalną zasadę informatyki: garbage in, garbage out (śmieci na wejściu generują śmieci na wyjściu), dodając, iż wejście na rynek sztucznej inteligencji nie zanegowało tej reguły. Łukasz Kuc, zastępca dyrektora Departamentu Usług Cyfrowych PKO Banku Polskiego, odniósł się do częstego porównania, iż dane są ropą naftową XXI wieku, dodając, iż narzędzia bazujące na AI zmieniają niejako podejście do przetwarzania tego bogactwa. Mamy zarazem do czynienia z odwróceniem paradygmatu: dotychczas dane gromadzono i przetwarzano w silosach, na potrzeby konkretnych jednostek, departamentów czy linii biznesowych; dzięki chmurze obliczeniowej czy inteligentnym algorytmom można integrować te zasoby i analizować je całościowo. Przedstawiciel PKO Banku Polskiego wskazał istotny czynnik ryzyka: wraz z upowszechnianiem się AI rośnie presja na dostarczanie efektów. Tymczasem banki, jako podmioty regulowane, muszą podejmować wszelkie działania ostrożnie, mając świadomość potencjalnych ryzyk – również dla klientów. Dysponując zaawansowanymi narzędziami AI i kompetencjami w zakresie budowy modeli, należy odpowiedzieć na pytanie, jak z ich użyciem wygenerować największą wartość biznesową – sugerował przedstawiciel Asseco Poland. Dodał on, iż największy potencjał tkwi w praktycznym wykorzystaniu danych przez algorytmy.

Współczesny klient jest niecierpliwy

AI nierzadko brzmi dziś niczym buzzword, podobnie jak jeszcze kilka lat temu miało to miejsce w odniesieniu do takich pojęć jak cloud computing czy blockchain – i podobnie jak te hasła, za jakiś czas, gdy oswoimy się z powszechnym wykorzystaniem inteligentnych algorytmów, medialna kariera sztucznej inteligencji zostanie mocno ograniczona. Tak uważa Bartosz Sokoliński, dyrektor ds. rozwiązań AI w Departamencie Informatyki i Telekomunikacji Banku Ochrony Środowiska. Zwrócił on uwagę, iż trenowanie modeli stało się skuteczniejsze i tańsze dzięki rozwojowi sprzętu, konkretnie kart graficznych, ale i ogólnodostępnym narzędziom, jak ChatGPT. To zaś niesie za sobą konsekwencje również dla samych programistów – o ile dotychczasowe rozwiązania softwarowe były przewidywalne, to modele generatywne mogą za każdym razem odpowiadać inaczej. Dla bankowości, gdzie wszystko powinno być precyzyjne i powtarzalne, jest to bardzo poważne wyzwanie mentalne, dodał przedstawiciel BOŚ. Tymczasem presja ze strony klientów, oczekujących usług natychmiastowych, wygenerowała potrzebę przetwarzania dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. – Dawniej wiedzieliśmy, że dane są ważne, i często zastanawialiśmy się, jak je monetyzować. Teraz klienci i rynek nie czekają – chcą wartości „tu i teraz”. To wyznacza nową perspektywę: trzeba działać szybko, inteligentnie i na dużą skalę. Technologia musiała za tym nadążyć – zauważyła Katarzyna Tomczyk-Czykier, dyrektor Pionu Transformacji Cyfrowej i Innowacji w Credit Agricole Banku Polska. Troszcząc się o jak najlepsze doświadczenie klienta, nie należy pomijać kwestii bezpieczeństwa, zwłaszcza że AI generuje nowe, specyficzne ryzyka. Michał Owczarek, Expert Feature Engineer, Tribe Aplikacji Operacyjnych/AI & Data Engineering Area w ING Banku Śląskim, podkreślił, iż potencjalnym celem ataków są chociażby udostępniane publicznie kanały konwersacji z klientem: spory odsetek zapytań na tego rodzaju czatach stanowi w istocie próbę ich zhakowania. Dlatego równolegle z wprowadzaniem innowacji należy rozwijać takie obszary jak kryptografia, zabezpieczenia i kontrola dostępu.

AI to zadanie nie tylko dla informatyków

Wdrożenie AI nigdy nie powinno być traktowane jako sztuka dla sztuki, nadmieniła Angelika Kaczmarek. – Zarazem zmiana, jaką niesie sztuczna inteligencja, ma charakter tak kluczowy, że temat ten powinien dominować zarówno w debacie publicznej, jak i strategiach banków – przekonywał Piotr Łukasiński, Data Scientist, Business Intelligence w Santander Banku Polska. Obawy przed szumem informacyjnym nie powinny zniechęcać do angażowania w dyskurs na temat AI przedstawicieli innych pionów aniżeli technologiczne – prawników, marketingowców czy sprzedawców – którzy we współczesnym świecie powinni zrozumieć naturę tej technologii. – To nie jest tylko temat IT, to kwestia fundamentalna dla każdej organizacji: jak stawiamy cele systemom? Jak je mierzymy? Jak upewnić się, że AI zrozumie nas właściwie? – akcentował Piotr Łukasiński. Na potrzebę budowy świadomości pracowników w tej sferze zwróciła też uwagę Karina Daniel, przypominając, iż wdrażanie AI wiąże się z zarządzaniem zmianą mentalną w całej organizacji. Należy odrzucić chociażby paradygmat myślenia o projektach jako czymś skończonym, jako że AI – niczym żywy organizm – wymaga ustawicznego nadzoru, aktualizacji i adaptacji do nowych realiów, choćby z uwagi na zmieniające się otoczenie regulacyjne. Przedstawicielka Banku Pekao wskazywała na szczególną rolę działów HR w tym bezprecedensowym procesie. W tym kontekście Bartosz Sokoliński sugerował potrzebę wypośrodkowania pomiędzy naturalnym dla bankowości, konserwatywnym podejściem, stymulowanym choćby przez regulacje, a potrzebą implementacji kolejnych nowinek technologicznych, które diametralnie zmieniają podejście do IT. Gra jest wszak o najwyższą stawkę: Jarosław Bryl podkreślił, iż właściwe wykorzystanie AI może w przyszłości nawet zdecydować o przetrwaniu organizacji na rynku. Dlatego sztuczna inteligencja powinna znaleźć swoje miejsce w strategii całej organizacji, w tym również w polityce HR. Zdaniem reprezentanta Asseco Poland, niezbędny jest powrót do nieco zapomnianej idei kształcenia ustawicznego, by również i bardziej doświadczeni pracownicy byli w stanie nadążać za dynamicznie ewoluującą rzeczywistością.

Potrzeba elastyczności technologicznej

– Przyspieszenie tempa transformacji cyfrowej sprawia, że wiele strategii biznesowych dezaktualizuje się, zanim zostaną oficjalnie opublikowane – podkreślił Paweł Minkina. Polskie banki starają się w jak największym stopniu uwzględniać potrzebę elastyczności technologicznej, nierzadko nawet bardziej niż inne, nieregulowane segmenty rynku. Niemniej nasuwa się pytanie, jak w tak zmiennych warunkach budować strategię. – Banki były, są i będą przystosowane do tego, by adaptować zarówno przepisy, regulacje, jak i technologie – zapewniał Łukasz Kuc. Zaznaczył, że instytucje finansowe powinny koncentrować się na realizacji swojego głównego zadania, czyli pomnażaniu środków pieniężnych i dostarczaniu wartości klientom. Dlatego muszą dostosowywać się do trendów kształtowanych przez oczekiwania klientów – te bowiem w coraz większym stopniu wyznaczają kierunek rozwoju rynku. Skuteczne reagowanie na zmieniające się potrzeby klientów wymaga większej elastyczności, dlatego coraz wyraźniej widać zacieranie się granic między sferą biznesu a IT. Tylko ścisła współpraca pozwala na osiąganie optymalnych rezultatów. Zarazem sami pracownicy dostrzegają, że mają realny wpływ na funkcjonowanie organizacji, co znacząco zwiększa ich motywację. Potrzebę włączania jak najszerszego grona pracowników w proces definiowania celów strategicznych w organizacji podkreślał również Piotr Łukasiński. Wraz z implementacją systemów AI wzrośnie jej wykorzystanie do realizacji strategii. Dlatego ważne jest staranne definiowanie celów, aby AI wykonał je w zgodzie z naszymi wartościami i zasadami korporacyjnymi, a nie tylko czysto instrumentalnie, z pominięciem etyki czy regulacji.

Najbliższe lata to czas na budowę fundamentów

– Holistyczne podejście jest istotne także dlatego, że strategia IT banku powinna stanowić integralny element strategii biznesowej – przypomniała Katarzyna Tomczyk-Czykier. Dlatego jednym z celów Credit Agricole Banku Polska jest budowa stabilnej, bezpiecznej platformy, na której możliwy będzie rozwój inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, w zgodzie z potrzebami biznesu. – AI to szansa na szybsze i skuteczniejsze działanie, pod warunkiem, że zbudujemy właściwe fundamenty – zaznaczyła przedstawicielka banku. W tym kontekście Michał Owczarek wskazywał na konieczność angażowania przedstawicieli różnych zespołów już na etapie tworzenia strategii – tak, by w trakcie jej realizacji każdy wiedział, na czym powinien się koncentrować. – Wydaje mi się, że strategie banków na najbliższe dwa-trzy lata będą przede wszystkim koncentrować się na budowaniu solidnych fundamentów. Dopiero na ich bazie będziemy mogli zbudować coś, co nazwałabym trampoliną do rzeczywistego rozwoju technologicznego – także w obszarze oferty dla klientów, z wykorzystaniem najnowszych narzędzi – prognozowała Karina Daniel. Jej zdaniem, należy stopniowo odchodzić od myślenia w kategoriach „co zrobić?”, na rzecz pytania „jak to zrobić?”. AI może w tym kontekście znacząco usprawnić działanie i ograniczyć opóźnienia w realizacji projektów. Według przedstawicielki Banku Pekao kluczowe znaczenie w tym procesie będzie miało rozwijanie kompetencji ludzkich. Jak zauważył Łukasz Kuc, wdrożenie każdej nowoczesnej technologii – w tym także AI – powinno zostać poprzedzone weryfikacją zasobów banku: ludzkich, technologicznych i organizacyjnych, niezbędnych do stworzenia trwałych fundamentów pod przyjęcie danej innowacji. Umożliwi to z kolei stworzenie strategii dostosowanej do poziomu dojrzałości konkretnej organizacji – bo nie wszystkie instytucje znajdują się na tym samym etapie. Nie należy również oczekiwać szybkich i spektakularnych rezultatów wdrażania sztucznej inteligencji – efekty pojawią się dopiero w dłuższej perspektywie. Panelista przypomniał tu starą chińską zasadę: pracuj, jakbyś miał przed sobą sto lat życia.

Roztropnie korzystać z AI

Bartosz Sokoliński zwrócił uwagę na inny istotny aspekt wdrażania sztucznej inteligencji – jej ogromną energochłonność, a co za tym idzie rosnący ślad węglowy. Przypomniał, że centra danych już dziś odpowiadają za około 2% globalnego zużycia energii, a udział ten nieustannie rośnie. Dlatego korzystanie z dobrodziejstw, jakie oferują inteligentne algorytmy, powinno być dobrze przemyślane i odpowiedzialne. To kolejny argument przemawiający za koniecznością ustawicznej edukacji pracowników. Jak podkreślała Angelika Kaczmarek, działania edukacyjne nie mogą ograniczać się wyłącznie do najmłodszej grupy wiekowej – paradoksalnie to właśnie młodsze pokolenie jest dziś najbardziej świadome nowych technologii. Przekaz edukacyjny powinien trafiać również do pracowników, którzy zbliżają się do końca kariery zawodowej, by także w tej grupie rozwijać elastyczność i otwartość na zmiany. Właśnie z myślą o wsparciu wszystkich pracowników Nest Bank uruchomił centrum doradcze, w którym można uzyskać praktyczne porady dotyczące stosowania AI. Odnosząc się do tej wypowiedzi, Paweł Minkina zauważył, że role się odwróciły – dziś to świeżo przyjęty stażysta bywa osobą przekazującą wiedzę na temat nowoczesnych technologii kolegom z wieloletnim doświadczeniem. Warto jednak pamiętać, że w gronie uczących się są już nie tylko ludzie. Piotr Łukasiński zwrócił uwagę, że systemy AI są trenowane przez ludzi, a więc przyswajają nie tylko wiedzę, lecz także wartości i wzorce zachowań, które prezentują ich twórcy. Dlatego tak istotne jest, by mieć świadomość, w jaki sposób formułowane są cele i dane treningowe, bo wpływają one nie tylko na organizację, ale również na jej otoczenie. Warto do udziału w tym procesie zachęcać doświadczonych pracowników, których wiedza jest bardzo potrzebna w takim treningu.

Czy umiejętność programowania zniknie?

Zmiana zachowań ludzkich motywowana technologią z obszaru AI nie jest jedynie domeną rynku finansowego; przedstawiciel ING Banku Śląskiego przywołał tu opinię znanego pisarza i coacha biznesowego, Simona Sineka, według którego autor samodzielnie tworzący dzieła buduje swój warsztat i fachowe kompetencje w nieporównanie większym stopniu niż ten, wyręczający się na co dzień sztuczną inteligencją. – Korzystanie z AI wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale też świadomości, z czym mamy do czynienia i jakie są konsekwencje – konstatował Michał Owczarek. Do opinii tej odniosła się Katarzyna Tomczyk-Czykier, wskazując, że pewne umiejętności wygasają w sposób naturalny, jak choćby zdolność kaligrafowania czy w ogóle ręcznego pisania, zgodziła się z tą opinią Karina Daniel, wskazując jako przykład pokolenie współczesnych maturzystów, którzy w sposób krytyczny podchodzą do rezultatów wygenerowanych przez chata GPT. O ile w przypadku błędnej odpowiedzi na uczniowskie zapytanie stawką jest niezaliczony egzamin, to błędna decyzja modelu AI, który niewłaściwie zakwalifikuje nietypowe zachowanie konsumenta jako próbę oszukańczą, klient może zostać w obcym kraju bez dostępu do swych zasobów finansowych. Na ten problem zwrócił uwagę przedstawiciel Asseco, wskazując, iż takie sytuacje kładą się cieniem na reputacji instytucji finansowej. To tylko kolejny dowód na to, że AI pozostaje wciąż technologią, za którą w ostatecznym rozrachunku stoją ludzie, i jeśli zabraknie przepływu informacji tudzież zrozumienia pomiędzy pionami bezpieczeństwa i biznesu, wówczas może dochodzić do tak nieoczekiwanych rozstrzygnięć. Jego zdaniem, AI może skutecznie zastąpić modele nieuczące się, w których każda nietypowa sytuacja zawsze będzie przesłanką dla wdrożenia planu awaryjnego, jednak by modele AI uczyły się w sposób właściwy, potrzeba ich testowania przez człowieka, najlepiej takiego, który sam korzysta z projektowanych przezeń usług. Także i samo projektowanie powinno mieć charakter przemyślany i holistyczny, obejmując cały proces od początku relacji z klientem aż po jej zakończenie, rekomendowała Katarzyna Tomczyk-Czykier.

W konkluzji trwającej przeszło godzinę dyskusji nie mogło zabraknąć refleksji nad najistotniejszymi obszarami wdrażania strategii AI w instytucji finansowej. Zdaniem Jarosława Bryla, do takich należy zapewnienie załodze edukacji i dostępu do odpowiednich narzędzi, procesy wewnętrzne i wykorzystanie AI w produktach, by były one przyjaźniejsze dla użytkownika. Karina Daniel wskazała na świadomość toczącego się procesu nieustannej zmiany, co pozwala nadać sens kolejnym elementom strategii. – Zgadzam się, że najważniejsi są świadomi ludzie. To oni budują zaufanie do technologii i to oni są gwarantem, że proces adaptacji AI będzie przebiegał w sposób odpowiedzialny – podsumowała Angelika Kaczmarek. Łukasz Kuc przypomniał, iż strategia musi zostawiać przestrzeń na eksplorację. – Trzeba stworzyć filary funkcjonowania, które pozwolą ludziom eksperymentować, testować i tworzyć nowe rozwiązania – stwierdził reprezentant największego polskiego banku. Wybór celu, wobec którego optymalizujemy strategię, to najtrudniejszy moment – sugerował Piotr Łukasiński, apelując, by w tej kwestii udzielić głosu wszystkim interesariuszom w organizacji. Uchwycenie ludzkich preferencji może być kompasem dla organizacji. Michał Owczarek zauważył, iż w strategii musi się znaleźć miejsce na refleksję i korektę kursu. Bartosz Sokoliński porównał budowę strategii AI do wskakiwania do rozpędzonego pociągu, dlatego należy najpierw wiedzieć, po co podejmowane są dane działania, by na tej podstawie zdecydować, co należałoby zrobić.

Z perspektywy Asseco, era teoretycznych dyskusji o AI dobiegła końca, nadszedł czas na działanie. Najważniejszym zadaniem dla każdej instytucji powinno być przekucie ogromnego potencjału danych w mierzalną wartość biznesową. Wartością AI jest nie tyle technologia, ile jej zastosowanie do generowania zysków, optymalizacji kosztów i budowania lepszych relacji z klientem. Ci, którzy to zrozumieją, zostaną liderami jutra.

Uczestnicy debaty

Jarosław Bryl, Chief AI Officer, Asseco Poland; Karina Daniel, dyrektor Departamentu Nowych Technologii i Rozwoju, Bank Pekao SA; Angelika Kaczmarek, dyrektor Departamentu Modeli Ryzyka, Nest Bank SA; Łukasz Kuc, zastępca dyrektora Departamentu / dyrektor formacji, Departament Usług Cyfrowych, PKO Bank Polski; Piotr Łukasiński, Data Scientist, Business Intelligence, Santander Bank Polska; Michał Owczarek, Expert Feature Engineer, Tribe Aplikacji Operacyjnych / AI & Data Engineering Area, Pion CIO, ING Bank Śląski; Bartosz Sokoliński, dyrektor ds. rozwiązań AI, Departament Informatyki i Telekomunikacji, Bank Ochrony Środowiska; Katarzyna Tomczyk-Czykier, dyrektor Pionu Transformacji Cyfrowej i Innowacji, Credit Agricole Bank Polska.