LLM w sektorze finansowym – jak bezpiecznie wykorzystać potencjał generatywnej AI

Paweł Bura
Board Advisor w BlueSoft
https://www.linkedin.com/in/pawelbura/

Shadow AI – cichy problem w instytucjach finansowych

Nieautoryzowane korzystanie z narzędzi AI przez pracowników, określane jako shadow AI, staje się coraz powszechniejsze. Przesyłanie treści do publicznych modeli językowych może prowadzić do naruszenia tajemnicy bankowej, wycieku danych osobowych czy złamania wymogów KNF i RODO. W środowisku regulowanym kluczowe jest więc zapewnienie odpowiednich mechanizmów nadzoru i zgodności, które pozwalają korzystać z nowych technologii w sposób bezpieczny i świadomy.

Blokować czy edukować

Pierwszą reakcją działów bezpieczeństwa jest zwykle blokada dostępu do publicznych narzędzi AI. Takie rozwiązanie daje poczucie kontroli, ale nie usuwa problemu, ponieważ przenosi go poza firmowe środowisko IT. Pracownicy i tak znajdą obejścia, korzystając z prywatnych urządzeń. W efekcie ryzyko rośnie, a organizacja traci szansę na innowacje. Blokada to działanie reaktywne, a nie strategiczne. W dłuższej perspektywie potrzebne jest rozwiązanie systemowe.

Bezpieczne i kontrolowane środowisko LLM

Alternatywą dla zakazów jest wdrożenie korporacyjnych modeli LLM w bezpiecznej infrastrukturze chmurowej lub lokalnej. Dostawcy, tacy jak Microsoft, Google czy Amazon, oferują rozwiązania z gwarancją, że dane nie są używane do trenowania modeli i przetwarzane są zgodnie z wymogami RODO. Coraz więcej instytucji finansowych tworzy własne, zamknięte środowiska AI, które umożliwiają wykorzystanie modeli do analiz umów, automatyzacji raportów czy obsługi procesów KYC, bez narażania poufnych danych. Starboost for AI, autorska platforma BlueSoft, kompleksowo adresuje wszystkie opisane wyzwania — od bezpieczeństwa i zgodności, przez pełną kontrolę nad danymi, aż po szybkie i skalowalne wdrożenia modeli generatywnych w środowiskach finansowych.

Ludzie i zasady – druga połowa sukcesu

Technologia to tylko połowa rozwiązania. Równie ważne są ludzie i kultura organizacyjna. Jasno określone zasady korzystania z AI oraz edukacja pracowników pozwalają budować zaufanie i poczucie bezpieczeństwa. Skuteczna polityka w tym obszarze wymaga zaangażowania całej organizacji, a zwłaszcza liderów, którzy swoim podejściem nadają kierunek i tempo transformacji. To właśnie świadome przywództwo sprawia, że AI staje się integralną częścią strategii rozwoju, a nie tylko zbiorem rozproszonych inicjatyw.

Budowanie wartości: połączenie wiedzy i danych

Prawdziwa przewaga pojawia się wtedy, gdy LLM zyskuje dostęp do wiedzy korporacyjnej. Wyobraźmy sobie pracownika, który pyta: „Jaka jest procedura zatwierdzania kredytu hipotecznego powyżej miliona złotych?”. Odpowiedzi nie generuje ogólny model, lecz system korzystający z aktualnej dokumentacji wewnętrznej, pokazujący źródła i konkretne paragrafy. Tak wdrożony LLM nie tylko usprawnia pracę, ale też podnosi jakość decyzji.

Pierwsze kroki – bezpieczny start

Najlepszym początkiem jest projekt pilotażowy (Proof of Concept) o ograniczonym zakresie, np. asystent HR odpowiadający na pytania o benefity lub narzędzie wspierające analityków ryzyka w ocenie dokumentacji kredytowej. Klucz to podejście iteracyjne: rozpoczęcie od małego projektu, ocena rezultatów, korekta i stopniowe skalowanie. To sposób, by budować doświadczenie, zachowując pełną kontrolę nad ryzykiem.

Podsumowanie

W bankowości, gdzie bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami stanowią fundament zaufania, duże modele językowe stają się naturalnym elementem transformacji cyfrowej. Jak prognozuje Gartner, do roku 2030 ponad 80% firm wdroży branżowo-specyficznych agentów AI, a przewagę zyskają te organizacje, które zintegrują sztuczną inteligencję z procesami biznesowymi i zapewnią spójne polityki zarządzania danymi. Wdrażając AI odpowiedzialnie, instytucje finansowe mogą rozwijać się bezpiecznie, skutecznie i z pełnym zaufaniem do technologii.