Jak banki wykorzystują dziś sztuczną inteligencję?
– Banki wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję głównie do optymalizacji procesów i redukcji kosztów, m.in. w obszarach KYC, AML, wykrywania nadużyć, cyberbezpieczeństwa, back-office oraz chatbotów. Są to szybkie wdrożenia typu „quick win” – mówi Anna Krajewska.
Jej zdaniem, kolejnym krokiem powinno być wykorzystanie AI jako motoru innowacji i zmiany modelu biznesowego, a nie tylko narzędzia optymalizacyjnego.
– Banki dostrzegają, że prawdziwy potencjał AI leży w strategicznym zastosowaniu: hiperpersonalizacji oferty, tworzeniu nowych produktów opartych na danych, skracaniu procesów i przejściu na model bardziej predykcyjny oraz działający w czasie rzeczywistym.
Według Anny Krajewskiej wpływ na takie „ostrożne” podejście do wykorzystania AI ma fakt, że sektor bankowy jest – w porównaniu z innymi branżami – bardziej regulowany i zarządza bardzo wrażliwymi danymi.
– Jest to zjawisko globalne, wynikające ze specyfiki całego sektora bankowego, choć oczywiście istnieją różnice między poszczególnymi instytucjami pod względem poziomu akceptacji ryzyka i oczekiwań klientów.
W Polsce bankowość cieszy się wysokim poziomem zaufania, więc ważne jest, żeby go nie stracić. To, jak działa wdrożone rozwiązanie AI, wpływa bezpośrednio na postrzeganie instytucji, która tę technologię stosuje – mówi.
To właśnie dlatego, jej zdaniem, banki w Polsce bardzo zwracają uwagę na etyczną stronę wdrożeń, np. na przejrzystość działania modeli i eliminowanie algorytmicznych uprzedzeń. Podkreśla, że banki deklarują też, że nie chcą wdrażać sztucznej inteligencji dla samej innowacji, lecz przede wszystkim po to, by rozwiązywać realne problemy.
– To podejście jest długofalowo korzystne, zwłaszcza że rok 2026 może nie będzie jeszcze szczytem wdrożeń AI na masową skalę, ale z pewnością wejdziemy w fazę projektów znacznie bardziej dojrzałych, bardziej złożonych i o większym wpływie na funkcjonowanie sektora – prognozuje Anna Krajewska.
Wzór do naśladowania czy zagrożenie
Zdaniem rozmówczyni MF BANK, dużo wdrożeń związanych z AI widać w sektorze handlu detalicznego i e-commerce. To są branże, które działają niezwykle blisko klienta i szybko adoptują rozwiązania oparte na danych, dlatego banki z uwagą je obserwują, tym bardziej że e-commerce coraz częściej oferuje klientom również usługi finansowe.
– Warto jednak patrzeć nie tylko na spektakularne sukcesy innych firm, ale również wdrożeniowe porażki – zauważa.
Czytaj także: AI zabierze 10 procent miejsc pracy w europejskiej bankowości do 2030 roku
Zwraca uwagę również na fakt, że o ile fintechy mogą być w stanie szybciej wdrażać poszczególne funkcjonalności, to pozostaje kwestia skali tych wdrożeń.
Czołowe polskie banki wyróżnia to, że obsługują milionowe rzesze klientów, więc jeden udany use case sztucznej inteligencji może szybko wygenerować ogromną korzyść, podczas gdy fintechy muszą wraz z nowymi narzędziami budować swoją bazę użytkowników i przekonywać rynek do oferowanych rozwiązań.
– Bankowość powinna uważnie podpatrywać, co się dzieje w świecie fintechów, ale nie ma powodów do paniki, że ktoś nagle przejmie rynek – mówi Anna Krajewska.
Ostrzega jednak, że w przyszłości konkurentem banków mogą stać się big techy.
– Nie bez kozery mówi się, że w przyszłości banki staną się de facto firmami technologicznymi z licencją bankową. Pytanie jak szybko to się może wydarzyć.
Żeby się na to przygotować, należy po prostu nadążać za ewolucją, która się dokonuje, proaktywnie poszukiwać rozwiązań, a także dostosowywać swój model biznesowy i procesy.
Zbyt zachowawcze podejście polegające na długim analizowaniu i odsuwaniu wdrożeń w czasie może okazać się ryzykowne. Bigtechy i fintechy cały czas przygotowują i testują nowe narzędzia.
Banki też powinny budować taką gotowość do wdrożeń, żeby nie dać się wyprzedzić – podsumowuje Anna Krajewska.
Całą rozmowę z Anną Krajewską przeczytasz tutaj
