Nauka i Edukacja Ekonomiczna | Sztuczna Inteligencja | Inteligencja technologii czy technologia inteligencji?
Istotnym elementem tej transformacji jest trzystopniowy model dojrzałości analitycznej organizacji, wskazujący jej ewolucję od opartej na danych (Data-Driven), przez kreującą dane (Datafication-Driven), do sterowanej przez AI (AI-Driven). Centralną rolę w tej wizji odgrywa czterowymiarowy model inteligencji biznesowej, ilustrujący sposób, w jaki banki mogą wykorzystać spektrum możliwości AI – od generatywnej komunikacji z klientami, poprzez analitykę predykcyjną i modele przyczynowe, aż po strategiczne myślenie kontrfaktyczne umożliwiające symulowanie alternatywnych scenariuszy biznesowych.
Implementacja tej wizji wymaga przewartościowania podejścia do danych – przejścia od Big Data do Smart Data, koncentracji na przyczynowości zamiast korelacji oraz budowy ekosystemów usług dodanych (VASP) wykraczających poza tradycyjną ofertę bankową. Proponowane podejście, oparte na drabinie przyczynowej Pearla i koncepcji kompetentnej sztucznej inteligencji Suleymana, oferuje bankom możliwość transformacji z instytucji finansowych w zaufanych partnerów życiowych swoich klientów, maksymalizujących Life Time Value poprzez głębokie zrozumienie i antycypowanie potrzeb.
Wprowadzenie: Paradoks cyfrowej transformacji w bankowości
Współczesny sektor bankowy przeżywa okres bezprecedensowej transformacji technologicznej, która paradoksalnie prowadzi do pogłębiającego się kryzysu relacji z klientami. Cyfrowa rewolucja przyniosła bez wątpienia niespotykaną efektywność operacyjną, szybkość procesów i wygodę korzystania z usług finansowych, jednocześnie jednak stworzyła niewidzialną, lecz realną barierę między instytucjami finansowymi a rzeczywistymi potrzebami ich klientów.
Ten paradoks objawia się w sytuacji, w której banki, dysponując imponującą ilością danych o klientach, większą niż kiedykolwiek wcześniej, paradoksalnie wiedzą o nich coraz mniej. Petabajty informacji transakcyjnych, behawioralnych i demograficznych nie przekładają się na głębsze zrozumienie motywacji, aspiracji i autentycznych potrzeb życiowych klientów. Algorytmy analizują korelacje, ale nie rozumieją przyczyn; przetwarzają Big Data, lecz nie generują Smart Insights; optymalizują procesy, ale nie budują relacji.
Współczesne wyzwania demograficzne i społeczne tworzą nowy krajobraz potrzeb finansowych, którego nie można zrozumieć wyłącznie poprzez analizę danych historycznych. Tradycyjne podejście analityczne zawodzi w obliczu fundamentalnych zmian, zmuszając sektor do poszukiwania nowych paradygmatów.
Jednocześnie rosnąca konkurencja ze strony fintechów, neobanków i gigantów technologicznych wymusza nie tylko dalszą digitalizację, ale również redefinicję samej istoty bankowości. Pytanie nie brzmi już „jak być bardziej efektywnym bankiem?”, lecz „jak pozostać znaczącym partnerem w życiu klientów?”.
W tym kontekście sztuczna inteligencja jawi się nie jako kolejne narzędzie technologiczne, ale jako potencjalny katalizator fundamentalnej transformacji relacji bank-klient. Rodzi się kluczowe pytanie strategiczne: „w jakiej roli wykorzystać AI – czy jako inteligencję technologii (narzędzie do optymalizacji istniejących procesów), czy też jako technologię inteligencji (partner w kreowaniu nowych form wartości)?”.
To pytanie dotyczy przyszłego modelu bankowości, w którym AI może stać się pomostem między technologiczną precyzją a ludzkim zrozumieniem, między efektywnością operacyjną a autentyczną empatią, między analizą danych a kreowaniem wartości. Odpowiedź na nie wymaga odwagi intelektualnej i gotowości do przeprojektowania fundamentalnych założeń dotyczących relacji między technologią a człowiekiem w sektorze finansowym.
Anatomia kryzysu: Ograniczenia tradycyjnego podejścia do analityki danych
Tradycyjna analityka bankowa koncentruje się na historycznych danych transakcyjnych i behawioralnych, implicite zakładając, że przeszłe zachowania klientów stanowią wiarygodny zwiastun przyszłych decyzji. To założenie – określane jako Stable World Principle – sprawdza się w stabilnym otoczeniu, ale dramatycznie zawodzi w obliczu fundamentalnych zmian społecznych, ekonomicznych czy technologicznych, których świadkami jesteśmy.
Pułapka korelacyjna – większość modeli analitycznych w bankowości koncentruje się na identyfikacji korelacji statystycznych bez zrozumienia fundamentalnych mechanizmów przyczynowych. Prowadzi to często do błędnych wniosków i nieskutecznych interwencji, ponieważ – jak mądrze zauważył statystyk George Box – „korelacja nie implikuje przyczynowości”. Banki mogą obserwować, że klienci kupujący określone produkty mają wyższą skłonność do zaciągania kredytów, ale bez zrozumienia przyczynowych mechanizmów tej zależności nie potrafią skutecznie na nią wpływać.
Fragmentacja obrazu klienta – klasyczne podejście segmentuje klientów według produktów, kanałów dystrybucji lub profili demograficznych, tworząc informacyjne silosy, które stanowią ułamek obrazu ich potrzeb i zachowań. Jeden klient może być jednocześnie sklasyfikowany jako „młody profesjonalista” w segmencie kredytów mieszkaniowych, „konserwatywny inwestor” w zarządzaniu aktywami i „cyfrowy tubylec” w bankowości mobilnej. Ta fragmentacja uniemożliwia zrozumienie klienta jako całości.
Reaktywność zamiast proaktywności – tradycyjne podejście analityczne charakteryzuje się fundamentalną reaktywnością: banki analizują to, co już się stało, zamiast aktywnie kształtować to, co może się stać. Sprawia to, że są skazane na permanentne pozostawanie krok w tyle za rzeczywistymi potrzebami klientów.
Pytania bez odpowiedzi – te strukturalne ograniczenia sprawiają, że tradycyjne podejście analityczne nie jest w stanie odpowiedzieć na kluczowe pytania strategiczne, takie jak: „Jak zmiany makroekonomiczne, społeczne i technologiczne wpłyną na przyszłe potrzeby finansowe klientów?”
Iluzja obiektywizmu – najbardziej podstępne jest jednak to, że tradycyjne podejście do analizy danych tworzy iluzję obiektywizmu, podczas gdy w rzeczywistości powiela i wzmacnia istniejące wzorce, nawet te, które nie służą ani klientowi, ani bankowi. Algorytmy zasilane wyłącznie przeszłością nie potrafią dostrzec słabych sygnałów przełomów, które kształtują przyszłość. Są jak kierowcy patrzący wyłącznie w lusterko wsteczne podczas jazdy po krętej górskiej drodze.
Fundamenty intelektualne nowego paradygmatu
Aby skutecznie przezwyciężyć ograniczenia tradycyjnego podejścia, konieczne jest zbudowanie nowego fundamentu teoretycznego opartego na przełomowych koncepcjach z zakresu nauki o danych, teorii przyczynowości i filozofii biznesu.
Smart Data vs Big Data – Jakość przeciwko ilości. Smart Data stanowi rewolucyjną odpowiedź na obsesję Big Data, kładąc nacisk na jakość, kontekst i przydatność danych zamiast na mechaniczne gromadzenie ich ilości. Smart Data to wyselekcjonowane, wstępnie przetworzone i wzbogacone o kontekst dane, które dostarczają wglądu w przyczynę, a nie tylko korelację. Odpowiadają one na fundamentalne pytanie „dlaczego?”, a nie tylko na powierzchowne „co?”.
To podejście przypomina różnicę między bibliotekarzem, który potrafi znaleźć dokładnie tę książkę, której potrzebujesz, a magazynierem, który może ci pokazać miliony tomów, ale nie wie, który z nich zawiera poszukiwaną informację.
Drabina przyczynowa Judea Pearla: Architektura rozumienia rzeczywistości
Drabina przyczynowa zaproponowana przez Judea Pearla definiuje trzystopniowy model wnioskowania przyczynowego, który stanowi fundament algorytmiczny nowego podejścia do analizy danych:
Szczebel 1: Obserwacja (Seeing) – Korelacyjne zrozumienie przeszłości.
Analiza danych historycznych pozwalająca na zrozumienie korelacji występujących między zmiennymi w przeszłości. To poziom, na którym operuje większość współczesnych systemów analitycznych – rozpoznawanie wzorców i trendów bez zrozumienia ich przyczyn.
Szczebel 2: Interwencja (Doing) – Eksperymentalne kształtowanie teraźniejszości.
Aktywne eksperymentowanie, wprowadzanie kontrolowanych zmian w badanym systemie, aby bezpośrednio zaobserwować wpływ tych zmian na inne zmienne. To poziom testów operatora interwencji (wykonaj działanie) i innych form eksperymentalnego uczenia się.
Szczebel 3: Wyobraźnia (Imagining) – Kontrfaktyczne projektowanie przyszłości.
Najwyższy poziom poznawczy – przewidywanie skutków działań w kontekście przyszłych zmian, bazując na wcześniejszych obserwacjach i eksperymentach. To zdolność do odpowiedzi na pytania typu „co by było, gdyby…?”
Datafikacja jako strategia ekspansji wartości
Datafikacja według pionierskich prac Viktora Mayer-Schönbergera i Kennetha Cukiera to wszechobejmujący proces przekształcania wszystkich aspektów życia – interakcji, doświadczeń, emocji – w dane, które można analizować i wykorzystywać do kreowania nowych kategorii wartości. W kontekście bankowym datafikacja oznacza wyjście poza tradycyjne transakcje finansowe i objęcie całego ekosystemu życia klienta.
Przykłady ciekawych obszarów datafikacji w sektorze bankowym:
- Centrum Migracji Wewnętrznej – kompleksowa platforma wspierająca wszystkie aspekty klientów migrujących wewnętrznie;
- Platforma Opieki Międzypokoleniowej – zdalne wsparcie w opiece nad starszymi członkami rodziny;
- Ekosystem Animal Care Platform – holistyczna opieka nad zwierzętami domowymi.
Filozofia biznesowa Petera Druckera: Kreowanie vs reagowanie
„Celem biznesu jest stworzenie klienta” – ta fundamentalna maksyma Petera Druckera nabiera inspirującego znaczenia w erze cyfrowej. Nie chodzi już tylko o responsywne reagowanie na istniejące potrzeby, ale o proaktywne kreowanie nowych możliwości i kategorii wartości. Organizacje powinny być architektami przyszłych potrzeb swoich klientów, a nie tylko ich dostawcami usług.
Kompetentna Sztuczna Inteligencja (ACI): Pomost ku przyszłości
Kompetentna Sztuczna Inteligencja (ACI) według wizjonerskiej koncepcji Mustafy Suleymana to system oparty na planowaniu hierarchicznym – zespoleniu wielu możliwości oraz celów w jednolity proces umożliwiający realizację jednego celu nadrzędnego. ACI stanowi kluczowy etap ewolucyjny między generatywną sztuczną inteligencją (Gen-AI) a ogólną sztuczną inteligencją (AGI).
Systemy ACI koncentrują się na praktycznych możliwościach, które da się zaimplementować w rzeczywistych scenariuszach biznesowych – od organizowania skomplikowanych wydarzeń po zarządzanie złożonymi operacjami wielokanałowymi. To AI, która nie tylko przetwarza informacje, ale faktycznie rozumie kontekst i potrafi działać w złożonych, wielowymiarowych środowiskach.
Analiza PESTEL: Nawigacja w turbulencjach makroekonomicznych
Analiza czynników PESTEL stanowi strategiczne narzędzie oceny środowiska makroekonomicznego, które umożliwia organizacjom proaktywne przygotowanie się na nadchodzące zmiany. Akronim PESTEL obejmuje czynniki Polityczne, Ekonomiczne, Społeczne, Technologiczne, Environmental (środowiskowe) i Legal (prawne).
W kontekście bankowości analiza PESTEL pozwala zidentyfikować już słabe sygnały fundamentalnych zmian makroekonomicznych kształtujących przyszłe potrzeby klientów – zmiany często niewidoczne w danych historycznych, ale krytyczne dla strategicznego planowania. To jak radar wykrywający sztormy na horyzoncie, zanim jeszcze pojawią się pierwsze chmury.
Architektura dojrzałości: Trzy poziomy ewolucji analitycznej organizacji
W miarę jak organizacje zyskują wyższą dojrzałość analityczną, przechodzą naturalną metamorfozę – od pasywnych obserwatorów przeszłości do aktywnych architektów przyszłości. Nie tylko lepiej rozumieją przyczyny i motywacje zachowań swoich klientów, ale również skuteczniej przewidują ich przyszłe potrzeby, często zanim sami klienci zdają sobie z nich sprawę. Model Drabiny Przyczynowej należy postrzegać jako roadmapę dla organizacji dążących do zwiększenia swojej dojrzałości analitycznej.
Poziom I – Organizacja oparta na analizie danych (Data-Driven Organization).
Podstawowy poziom dojrzałości analitycznej, koncentrujący się na analizie danych historycznych, odkrywaniu korelacji i identyfikacji trendów. Decyzje opierają się głównie na retrospektywnych analizach typu „co się stało?” i „kiedy się to stało?” Organizacja systematycznie gromadzi dane o transakcjach, interakcjach i zachowaniach klientów, wykorzystując je głównie do raportowania, podstawowych analiz retrospektywnych i prostych prognoz bazujących na ekstrapolacji trendów historycznych.
Poziom II – Organizacja oparta na interwencji i kreowaniu danych (Datafication-Driven Organization).
Na tym poziomie kluczowe staje się wskazanie źródeł przyczyn, których wpływ na kondycję organizacji jest znaczący. Analiza danych pozwala zrozumieć, które procesy działają optymalnie, a które wymagają interwencji dla osiągnięcia lepszych rezultatów biznesowych. Organizacja aktywnie kreuje nowe źródła danych poprzez tworzenie ekosystemów usług i produktów wykraczających poza jej podstawową działalność. Charakteryzuje się proaktywnym podejściem do identyfikacji i zaspokajania ukrytych potrzeb klientów poprzez systematyczne wykorzystanie analizy PESTEL do zrozumienia szerszego kontekstu decyzji biznesowych.
Poziom III – Organizacja sterowana sztuczną inteligencją (AI-Driven Organization).
Najwyższy poziom dojrzałości analitycznej, wykorzystujący zaawansowane modele AI i symulacje do przewidywania i proaktywnego kształtowania przyszłości. Decyzje podejmowane są na podstawie zaawansowanych symulacji prezentujących różnorodne scenariusze rozwoju zdarzeń. AI nie tylko wspiera procesy decyzyjne, ale aktywnie uczestniczy w kształtowaniu strategii i tworzeniu radykalnie nowych produktów. Wykorzystuje zaawansowane modele przyczynowe do symulacji kontrfaktycznych scenariuszy odpowiadających na pytanie „co by było, gdyby…?”
Architektura inteligencji: Czterowymiarowy model AI w organizacji
Wspinanie się po szczeblach drabiny przyczynowej, obiektywnie pokazuje, że podejście do AI wymaga jej rozumienia jako ekosystemu wzajemnie powiązanych, ale funkcjonalnie odrębnych obszarów. Te obszary razem tworzą holistyczny krajobraz możliwości inteligentnych systemów, gdzie każdy wymiar wnosi unikalne kompetencje, a ich synergia generuje wykładniczą wartość.
Proponowany czterowymiarowy model oferuje konstruktywne spojrzenie na architekturę AI w organizacjach, wyróżniając cztery fundamentalne filary, które łącznie definiują pełne spektrum możliwości sztucznej inteligencji w kontekście biznesowym.
Wymiar 1: Generatywna AI – Inteligentny interfejs doświadczenia użytkownika.
Pierwszy filar modelu stanowi generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), która koncentruje się na kreowaniu i przetwarzaniu treści multimedialnych – tekstu, obrazów, głosu i wideo. GenAI transformuje komunikację między użytkownikiem a organizacją, wpływając na znaczące zwiększenie satysfakcji klienta poprzez natychmiastową, precyzyjną i hiperspersonalizowaną obsługę. Jest to technologia umożliwiająca inteligentną komunikację, będąc jednocześnie najbardziej widocznym dla klienta przejawem transformacji cyfrowej banku.
Wymiar 2: Analityczna AI (sieci asocjacyjne) – Inteligencja operacyjna i odkrywanie wzorców.
Drugi filar modelu opiera się na idei asocjacyjnych sieci neuronowych, które specjalizują się w analizie masywnych zbiorów danych oraz odkrywaniu ukrytych wzorców, korelacji i anomalii w danych biznesowych. Asocjacyjne sieci neuronowe stanowią operacyjny rdzeń AI w organizacji, wykorzystując całe bogactwo technik – machine learning, deep learning i MLOps – do przekształcania surowych danych w praktyczne, możliwe do wdrożenia pomysły biznesowe. Umożliwiają automatyzację skomplikowanych procesów decyzyjnych i optymalizację wydajności w czasie rzeczywistym. To technologia umożliwiająca inteligentne przetwarzanie danych i ekstrahowanie z nich wartości operacyjnej dla organizacji, ale na znacznie głębszym poziomie niż Gen-AI.
Wymiar 3: Predykcyjna AI (sieci bayesowskie z wnioskowaniem przyczynowym) – Kreowanie innowacyjnych modeli biznesowych.
Trzeci filar modelu reprezentuje najbardziej zaawansowany poziom AI – sieci bayesowskie wzbogacone o wnioskowanie przyczynowe. Te systemy wykraczają daleko poza identyfikację korelacji i opierają się na rozumieniu fundamentalnych relacji przyczynowo-skutkowych zapisanych w danych biznesowych i wzorcach zachowań klientów. Ten obszar koncentruje się na tworzeniu nowych modeli biznesowych bazujących na zidentyfikowanych relacjach przyczynowych. Umożliwia nie tylko przewidywanie przyszłych zdarzeń, ale również aktywne kształtowanie przyczyn, które do nich prowadzą.
Wymiar 4: Strategiczna AI (AI-Driven) – Kontrfaktyczne myślenie strategiczne.
Najwyższy wymiar dojrzałości AI charakteryzuje się zdolnością do kontrfaktycznego myślenia – analizy „co by było, gdyby…?” Podczas gdy ludzki umysł ma ograniczoną zdolność do modelowania alternatywnych scenariuszy, AI może symulować tysiące różnych wariantów decyzji i testować nieintuicyjne hipotezy biznesowe. Jest to najwyższy poziom dojrzałości analitycznej organizacji, określany jako AI-Driven. Organizacje na tym poziomie, zamiast poszukiwać nowych klientów, kreują ich poprzez przewidywanie i kształtowanie przyszłych potrzeb, często zanim te potrzeby w ogóle się pojawią.
Synergia i emergencja: Moc integracji czterech wymiarów
Prawdziwa transformacyjna wartość modelu czterowymiarowego AI leży nie w indywidualnych możliwościach poszczególnych filarów, ale w ich synergicznym zespoleniu. Gen-AI dostarcza bogate dane z bezpośrednich interakcji z klientami, które są następnie analizowane przez sieci asocjacyjne w celu wykrycia subtelnych wzorców. Te wzorce są z kolei pogłębiane przez sieci bayesowskie, które identyfikują relacje przyczynowe i sugerują strategiczne kierunki rozwoju.
Ostatecznie wszystkie te wnikliwe mądrości są wykorzystywane przez AI strategiczną do symulowania kontrfaktycznych scenariuszy i projektowania optymalnych przyszłości. Ta pętla sprzężenia zwrotnego tworzy system uczący się, który z każdą iteracją staje się mądrzejszy i bardziej zgrany z rzeczywistymi potrzebami biznesu.
Kluczowym momentem i szczególnie interesującym jest jakościowy skok między obszarem trzecim i czwartym. O ile pierwsze trzy obszary można określić jako „inteligencja technologii” (technologia, która działa inteligentnie), o tyle obszar czwarty – scenariusze kontrfaktyczne – to już prawdziwa „technologia inteligencji” – system, który aktywnie uczestniczy w kreowaniu przyszłości i może być postrzegany jako partner strategiczny, nie tylko narzędzie operacyjne.
Druga część artykułu zostanie opublikowana w kolejnym numerze „Miesięcznika Finansowego BANK”
