Bankowość i Finanse | Technologie – ASSECO POLAND | Chmura to nie tylko technologia, ale i nowa filozofia funkcjonowania

Transformacja chmurowa powinna stanowić czynnik wyzwalający głębsze zmiany w organizacji, te zaś umożliwią pełne wykorzystanie możliwości, jakie daje cloud – podkreślił podczas debaty przygotowanej przez „Miesięcznik Finansowy BANK”, partnerem której była firma Asseco Poland, Maciej Jeruzal, dyrektor Biura Automatyzacji Procesów w Departamencie Transformacji Cyfrowej Nest Banku. Przyjęcie takiego założenia sprawia, iż migracja zasobów banku do chmury nie może być traktowana jedynie w kategoriach zmiany technologicznej, tylko, jak wskazał Tomasz Fryc, dyrektor Departamentu Infrastruktury IT i Chmury Obliczeniowej w Alior Banku, powinna się wpisywać w holistyczny proces, ukierunkowany na osiągnięcie celów typowo biznesowych, w rodzaju poprawy efektywności funkcjonowania banku. Dlatego i sam wybór rozwiązania chmurowego czy modelu funkcjonowania tej formy outsourcingu nie może przebiegać bezrefleksyjnie. Wypada zgodzić się z Krzysztofem Opalińskim, menedżerem dyscypliny Cloud Advisory w Formacji Transformacji Chmurowej PKO Banku Polskiego, iż przyjmując kurs na chmurę, bankowcy powinni uwzględnić wszelkie aspekty opłacalności tego przedsięwzięcia, a więc oprócz finansowych również i te trudniej mierzalne, jak choćby operacyjne, organizacyjne czy wreszcie technologiczne.

Maksymalnie wykorzystać możliwości, jakie daje cloud

Te ostatnie nabierają szczególnego znaczenia z uwagi na dotychczasowe zasoby IT instytucji finansowych, które siłą rzeczy generują dług technologiczny. Słusznie zauważył Maciej Jeruzal, iż nie każdy system wdrożony 12 lat temu lub jeszcze wcześniej będzie się kwalifikować do migracji, stąd też planując jej przebieg, lepiej w pierwszej kolejności budować w chmurze całkiem nowe narzędzia, przy równoczesnej optymalizacji i adaptacji dotychczasowych, o ile będą one spełniać warunki do przeniesienia. Jak bowiem przekonywał Amadeusz Paliwoda, Program Manager Programu Chmurowego Grupy Raiffeisen Bank International, część legacy software da się adaptować do funkcjonowania w cloudzie przy stosunkowo niewielkich nakładach. Z tych właśnie przyczyn rozwiązania lift & shift co do zasady nie sprawdzają się w transformacji chmurowej, stanowiąc, jak to określił Krzysztof Opaliński, jej najgorszy wariant. Za każdym razem priorytetem powinno wszak być maksymalne wykorzystanie nowych możliwości, jakie daje cloud, choćby w zakresie skalowalności czy szybkości działania.

W ślad za ową gruntowną zmianą podejścia do budowy, rozwoju i utrzymania rozwiązań IT w duchu DevOps musi następować podobna metamorfoza w obszarze organizacyjnym, eliminująca chociażby główną barierę rozwoju instytucji finansowej w postaci skostniałej, silosowej struktury. Rzecz w tym, że w niektórych obszarach, jak choćby w przypadku analityki, alternatywy dla chmury co do zasady nie ma. Zdaniem Elżbiety Żebrowskiej-Poziemskiej, dyrektor Departamentu Customer Intelligence w VeloBanku, w obszarze analityki danych możliwości działania w modelu on premise zostały praktycznie wyczerpane, zatem jeśli myślimy poważnie o spożytkowaniu uczenia maszynowego i wykorzystania sztucznej inteligencji, to przejście do cloudu staje się niejako naturalną koniecznością. Aspektem, na który warto zwrócić szczególną uwagę, jest optymalne zagospodarowanie zasobów ludzkich, co zwłaszcza w dobie triumfalnego postępu robotyzacji i upowszechniania rozwiązań bazujących na AI nabiera szczególnego znaczenia. I nie chodzi tu tylko o wychowanie kadr do obsługi procesów outsourcingowych, ale – jak zaznaczył Grzegorz Pędzisz, CIO w Volkswagen Financial Services – skłonienie do długofalowej współpracy z bankiem specjalistów z młodszych generacji, dla których aplikacje chmurowe stanowią codzienne narzędzie pracy. W ten kontekst wpisuje się też potrzeba reskillingu i upskillingu dotychczasowych kadr, co – jak sugerował przedstawiciel PKO Banku Polskiego – winno towarzyszyć technologicznej stronie migracji.

Pięć kluczowych czynników dobrej transformacji

Dyskusję o optymalnym modelu transformacji chmurowej w sektorze finansowym komplikuje fakt, iż bank bankowi nierówny. Bartosz Kublik, wiceprezes Związku Banków Polskich, który przez kilkanaście lat szefował Bankowi Spółdzielczemu w Ostrowi Mazowieckiej, jednej z największych lokalnych instytucji finansowych w Polsce, zwrócił uwagę, iż różnice dotyczą zarówno zasobów finansowych, ludzkich, jak i technologicznych, a nawet modelu funkcjonowania. Szczególnie spółdzielcy, dysponując relatywnie niewielkimi zasobami finansowymi, mogą mieć problem z zakupem najnowszych technologii, a chmura może być dla nich szansą.

Dlatego, zdaniem wiceprezesa ZBP, planując przeniesienie zasobów do cloudu, należy zwrócić uwagę na pięć istotnych czynników. Pierwszy z nich stanowi analiza ryzyka w zakresie ciągłości działania, obejmująca możliwość zapewnienia przez instytucję zasobów w tak dynamicznie zmieniającym się otoczeniu. Z kwestią tą wiąże się wydajność i skalowalność dotychczas posiadanych zasobów i koszt ich modernizacji, co nierzadko przemawia za chmurą – jak wskazywał Bartosz Kublik, sama tylko wymiana serwerowni co kilka lat może pochłonąć środki liczone w milionach złotych, co dla lokalnego banku stanowi lwią część zasobów finansowych na obszar IT. Niezwykle istotną wartością dodaną, jaką zapewnia środowisko chmurowe, jest nieporównanie większa elastyczność, w tym możliwość skuteczniejszego i szybszego testowania wdrażanych rozwiązań, co z kolei wydatnie skraca time to market.

Z punktu widzenia bankowości szczególną rolę odgrywać będą względy bezpieczeństwa, w tym również możliwość pozyskania na własną rękę wykwalifikowanych specjalistów z obszaru cybersecurity, co zwłaszcza w przypadku instytucji finansowych o zasięgu lokalnym i regionalnym stanowić może wyzwanie ponad siły, a to z uwagi na postępujący deficyt talentów IT. Do tego wszystkiego dochodzi aspekt kosztowy, a tu nie ma wątpliwości, iż własne zasoby stają się coraz droższe w porównaniu do narzędzi oferowanych w cloudzie. Podsumowanie wszystkich tych elementów wskazuje nierzadko, iż alternatywy dla chmury po prostu brak. – Chcąc w pełni wykorzystać możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, musimy mieć rozwiązania zapewniające elastyczność, skalowalność i odpowiednią moc obliczeniową – ocenił Bartosz Kublik.

Sukces niejedno ma oblicze

Jak zatem ocenić, czy i na ile migracja do środowiska chmurowego przyniosła oczekiwany efekt? Zdaniem bankowców, trudno byłoby wskazać uniwersalne mierniki powodzenia transformacji. Elżbieta Żebrowska-Poziemska wskazała, iż nawet w ramach jednej instytucji możemy mieć dziesiątki wskaźników odnoszących się do funkcjonowania poszczególnych aplikacji i systemów w nowych uwarunkowaniach. Według Amadeusza Paliwody, istotnym kryterium będą strategiczne cele przeprowadzonej migracji, takie jak skrócenie time to market, redukcja zbyt rozbudowanych zasobów IT czy optymalizacja wykorzystania kadr, a właściwe zdefiniowanie owych zadań stanowić będzie punkt odniesienia do oceny przebiegu całego procesu. Pewnym wspólnym kryterium dla wszystkich instytucji finansowych, na które zwracał uwagę Tomasz Fryc, może się okazać swoboda wyboru pomiędzy oferowanymi rozwiązaniami chmurowymi i on premise.

Oczywiście, można też postawić pytanie, czy w ogóle powinniśmy mówić o sukcesie wdrożenia cloudu w rozumieniu działania jednorazowego, bowiem, jak słusznie zasugerował Krzysztof Opaliński, mamy raczej do czynienia z procesem o charakterze ciągłym. W tym rozumieniu sukcesem jest już samo podjęcie rękawicy, fakt ten wskazuje bowiem, iż bankowcy zdają sobie sprawę z rozlicznych korzyści, jakie zapewnia ­migracja. ­Ewentualnym choć trudno mierzalnym wskaźnikiem może być też moment, w którym przejście do chmury stało się naturalnym elementem, determinującym dalsze funkcjonowanie organizacji.

Praktyczne przykłady takiego właśnie sukcesu są w stanie wskazać dostawcy usług chmurowych. Sylwia Samulczyk, dyrektor Centrum Usług Operacyjnych w firmie Asseco Poland, przywołała przykład migracji do chmury publicznej, która odbyła się w tym roku i spełniła oczekiwania klienta w dziedzinie skalowalności oraz rozwoju biznesu, w tym przypadku bazującego na udzielaniu mikropożyczek, a zatem wymagającego szybkiego podejmowania licznych decyzji. Alternatywnym przykładem wskazywanym przez przedstawicielkę Asseco Poland jest bank podlegający procesowi restrukturyzacji, tu priorytety z oczywistych względów były całkiem inne, zatem projekt dało się wdrożyć w chmurze prywatnej Asseco w kilka miesięcy. Generalnie przesłankami świadczącymi o powodzeniu migracji będą kwestie typowo biznesowe, w rodzaju lepszego customer experience czy też szybszego time to market. – Sukces mamy wówczas, jeśli cloud uzupełnia ofertę, pozwalając szybciej reagować w określonych aspektach – zauważył Grzegorz Pędzisz.

Regulacje: koniec niepewności

Punktem zwrotnym dla całej polskiej bankowości, jeśli chodzi o transformację chmurową, był wydany z początkiem roku 2020 komunikat KNF dotyczący przetwarzania informacji w cloudzie. Krzysztof Opaliński podkreślił, iż dokument ten zakończył wieloletni okres niepewności, któremu towarzyszyła potrzeba dogłębnej analizy każdego projektu migracji bez jednoznacznego punktu odniesienia. Są oczywiście obszary, w których podejście regulatora pozostało restrykcyjne, tak jest choćby w odniesieniu do rozwiązań typu SaaS, jednak, zdaniem bankowca, ma to swoje dobre strony, łatwiej wszak wprowadzić jednoznaczny i precyzyjny przepis aniżeli dopuścić do anarchii w tak istotnej sferze. Dotyczy to również sztucznej inteligencji, która – zdaniem przedstawicielki VeloBanku – daje na tyle nieograniczone możliwości użycia danych, że niezbędna jest silna ochrona konsumenta na poziomie regulacyjnym.

Mec. Michał Kulesza, partner kierujący zespołem technologii finansowych i ekspert od cloudu w Kancelarii Rymarz Zdort Maruta, wskazał jeszcze jeden pozytywny efekt przyjęcia przez polski nadzór komunikatu chmurowego, uświadomił on wszak instytucjom potrzebę wykonywania rzetelnej analizy ryzyk towarzyszących migracji. Doświadczenie to przynosi profity już obecnie, kiedy banki i inne podmioty obowiązane są do analizowania ryzyka – zarówno technologicznego, jak i organizacyjnego – przez rozporządzenie DORA, a już niebawem podobne wymogi stawiać będzie przed sektorem AI Act.

Obydwa te przepisy będą miały rangę rozporządzenia, a więc, jak podkreśla ekspert, ich stosowanie co do zasady będzie mieć charakter jednolity na całym terenie Unii Europejskiej, to zaś powinno skrócić procesy negocjacyjne w przypadku ewentualnych zakupów rozwiązań software, w tym również w sferze outsourcingu. – Łatwiej nam wspierać klientów, jeśli możemy bazować na wypracowanych wcześniej dokumentach, zamiast tworzyć wszystko od podstaw – ocenił Michał Kulesza. Jego zdaniem, unijne ustawodawstwo umożliwia przede wszystkim określenie pewnego minimalnego, acz nieuchronnego poziomu ryzyka, który należy zaakceptować, by nie zamykać się na innowacje.

Opinię tę podzielił wiceszef ZBP, jego zdaniem, na samym początku tworzenia regulacji mamy nierzadko do czynienia z rozmijaniem się podejścia regulatora i rynku, jednak ostatecznym sprawdzianem dojrzałości regulacyjnej jest wypracowanie swoistej mapy drogowej, co miało miejsce również i w tym przypadku. Nie ma zatem wątpliwości, iż dla sektora bankowego droga w chmury daje coraz większą szansę na lepszą przyszłość, od zaangażowania poszczególnych instytucji zależy, czy faktycznie będzie ona świetlana…

Sztuczna inteligencja: perspektywiczna, choć nieprzewidywalna

Rok 2023 przejdzie do historii jako początek ożywionej debaty na temat sztucznej inteligencji, jej wykorzystania we współczesnej gospodarce, a także wyzwań, jakie przed instytucjami finansowymi i nadzorcami stawia posługiwanie się inteligentnymi algorytmami. W dyskursie tym nie sposób uciec od pytania, czy i na ile sektor finansowy gotów jest na adopcję rozwiązań spod znaku AI, zarówno w ujęciu stricte technologicznym, jak też organizacyjnym, regulacyjnym czy wreszcie czysto ludzkim.

Odpowiedź na tak postawione pytanie wymaga właściwego zdefiniowania AI. Potoczne rozumienie tego pojęcia jako spektakularnych innowacji w rodzaju czata GPT zdaje się budować przekonanie, iż sztuczna inteligencja w bankowości dopiero raczkuje. Jeśli jednak spojrzymy na AI w sposób bardziej kompleksowy, a zarazem zgodny z definicją przyjętą przez twórców przygotowywanych dla tego obszaru przepisów unijnych, staje się jasne, iż sektor finansowy korzysta z dobrodziejstwa sztucznej inteligencji od lat, choćby posługując się modelami scoringowymi czy zaawansowanymi rozwiązaniami antyfraudowymi.

Algorytmy bazujące na uczeniu maszynowym pełnią w tym przypadku rolę nie tyle zastępców człowieka, ile jego bardzo wydajnych i skutecznych asystentów, pozwalających usprawnić wykonywaną pracę poprzez przejęcie najbardziej uciążliwych i pracochłonnych zadań. To z kolei oznacza, iż bankowcy nie muszą obawiać się o swoje zatrudnienie, przynajmniej w dającej się przewidzieć perspektywie. – Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi, ale człowiek potrafiący korzystać z możliwości, jakie daje AI, będzie mógł pracować bardziej efektywnie i z większą satysfakcją – stwierdził Krzysztof Opaliński.

AI stwarza nowe możliwości, także dla pracowników

Opinię tę podzielili reprezentanci dostawców technologii cyfrowych; zdaniem Sylwii Samulczyk, pracownicy firm, w tym banków, po przejściu reskilllingu i upskilllingu mają szansę odnaleźć się w innych, niekiedy bardziej ambitnych zadaniach. Upowszechnienie AI, tak jak kiedyś maszyny parowej czy komputerów, prowadzi bowiem do powstania setek nowych zawodów i specjalizacji. Dlatego już dziś warto nie tylko inwestować w rozwój samej technologii, ale równocześnie szkolić załogę z jej wykorzystania. Jak przekonywał przedstawiciel PKO Banku Polskiego, dysponując odpowiednio wykształconymi kadrami, ale i mając świadomość benefitów, jakie niesie wykorzystanie możliwości AI w praktyce, sektor bankowy będzie w stanie odnaleźć się w kolejnych fazach rozwoju tej technologii, zyskując tym samym przewagę we współczesnej gospodarce.

Jak bowiem zauważyła Sylwia Samulczyk, brak świadomości odnośnie efektywnego wykorzystania AI jest przyczyną, że w skali globalnej jedynie jeden na cztery tego typu projekt kończy się sukcesem. – Najpierw trzeba mieć wiedzę, co można zrobić przy użyciu danego algorytmu, a dopiero potem można ocenić, w jaki proces powinno się go wpasować – dodała przedstawicielka Asseco Poland. Takim punktem zwrotnym, który ma szansę odmienić rynek finansowy na miarę bankowości elektronicznej czy mobilnej, okazać się może powszechne przejście na interfejs głosowy – podkreślił Grzegorz Pędzisz.

Co siedzi wewnątrz czarnej skrzynki?

Choć inteligentny asystent już dziś stanowi istotne wsparcie dla pracowników instytucji finansowych, nie należy zapominać o ryzyku związanym z uczeniem maszynowym w praktyce. To jeden z głównych czynników limitujących użycie AI w relacjach z konsumentem, o ile bowiem w przypadku back office całość procesu monitorowana jest przez ludzi, to dopuszczenie czatbotów bazujących na dużych modelach językowych do obsługi klienta napotyka na poważną przeszkodę w postaci ich nieprzewidywalności – przestrzegał Tomasz Fryc. Owa nieprzewidywalność może być oczywiście ograniczana, choćby przez odpowiednie sprofilowanie zakresu danych dostarczanych do silnika AI, jednak według przedstawiciela Alior Banku całkowite wyeliminowanie efektu zaskoczenia raczej nie wchodzi w grę na obecnym etapie rozwoju sztucznej inteligencji.

Z owej nieprzewidywalności AI najlepiej zdają sobie sprawę informatycy, tymczasem reprezentanci pionów biznesowych w organizacji potrafią podchodzić do uczenia maszynowego hurraoptymistycznie, upatrując w nim nowych możliwości przy jednoczesnym niedostrzeganiu mankamentów, twierdzi Grzegorz Pędzisz. – Tu daje o sobie znać kwestia świadomości tego, co znajduje się wewnątrz takiego rozwiązania – przekonywała Elżbieta Żebrowska-Poziemska.

W oczekiwaniu na stosowne regulacje

Niska transparentność decyzji, podejmowanych przez samouczące się algorytmy sprawia, iż ich implementacja w praktyce bankowej napotyka na dodatkowe wyzwania, które nie występowały w przypadku wdrażania takich technologii, jak choćby cloud computing. Sylwia Samulczyk przypomniała, iż wdrożeniom AI z reguły towarzyszy przeprowadzenie analiz etycznych, podczas gdy migracje do chmury – jak i wprowadzanie innych cyfrowych nowinek w przeszłości – nie wymagały angażowania ekspertów z zakresu etyki. Tymczasem otoczenie regulacyjne wyraźnie zdaje się nie nadążać za dynamicznym rozwojem machine learningu i jego upowszechnianiem się w gospodarce. Należy zgodzić się z opinią Grzegorza Pędzisza, iż w przypadku cloud computingu to właśnie regulacje stanowiły główny czynnik mitygujący, choć w istocie technologia ta bardziej przyczyniała się do ograniczenia dotychczasowych ryzyk aniżeli do wygenerowania nowych. Tymczasem do AI sami specjaliści IT podchodzą z daleko idącą ostrożnością. W najbliższym czasie możemy się oczywiście spodziewać kompleksowego uregulowania prawnego i tego obszaru, głównie za sprawą AI Act, pojawia się jednak pytanie, czy próg wejścia w ten biznes nie będzie wówczas zbyt wysoki dla mniejszych podmiotów, pozostawiając kreowanie nowych rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego w rękach globalnych korporacji.