Nie gońmy innowacji dla niej samej
Chociaż trudno wskazać moment, w którym rozwiązanie generatywnej AI zaczęło się upowszechniać w świadomości społecznej, to dziś mówią o niej chyba wszyscy, a z pewnością wszyscy informatycy. Na ile za pomocą AI można wykreować nową jakość, odczuwalną dla klienta? A może w ogóle poprawa następuje głównie w sferze back-office, bez bezpośredniego przełożenia na UX odbiorcy końcowego?
– Uważam, że momentem przełomowym dla postrzegania GenAI było uruchomienie chata GPT w wersji 3 lub 3,5. Wówczas niemal każdy mógł nawiązać kontakt ze sztuczną inteligencją, przez co ta technologia wyszła z zamkniętego kręgu informatyków i środowisk naukowych i stała się dostępna dla wszystkich. Dziś mamy do czynienia z sytuacją odwrotną: temat sztucznej inteligencji jest silnie rozdmuchany, zarówno z uwagi na duży potencjał, jaki ma jej stosowanie, jak i gigantyczne środki zainwestowane w ten segment rynku. Ostatnio czytałem analizy, z których wynika, że gdyby z amerykańskiego PKB za miniony rok wyłączyć inwestycje w data center, to dynamika byłaby zaledwie półprocentowa. Można to zresztą w pewnej mierze zweryfikować, bazując na kapitalizacji giełdowej wszystkich graczy rynku AI. Rzecz w tym, że na chwilę obecną nikt, poza NVIDIĄ, czyli producentem hardware’u, nie uzyskuje zwrotu z tak poważnych inwestycji. Zresztą NVIDIA to w ogóle ciekawy przypadek biznesowy: swą potęgę zbudowali na grach, a jak w tym segmencie zyski zaczęły spadać, to pojawiły się kryptowaluty, a w momencie wyhamowania na nie boomu przyszła w sukurs sztuczna inteligencja. To oczywiście się nie wydarzyło przypadkiem, ta spółka podejmowała szereg mądrych, przemyślanych decyzji i dysponowała dobrymi produktami, ale ten łut szczęścia polegał na tym, że dodatkowo zawsze umieli odnaleźć się we właściwym miejscu i czasie. Na AI nie zarabia na razie prawie nikt: zarówno firmy, które produkują modele, jak i te, które z nich korzystają, dokładają olbrzymie środki do interesu. Teraz wszyscy rywalizują, komu wreszcie uda się osiągnąć naprawdę coś wielkiego, co pozwoli spłacić poniesione nakłady, podczas gdy pozostali przegrają. Na ten moment nie widać szansy, żeby te nakłady zwróciły się w całości, bo spektakularnych rezultatów brakuje.
Czyli szykuje nam się powtórka z kryzysu dotcomowego?
– Być może. Osobiście mam dwa sprzeczne odczucia odnośnie do tej technologii. Z jednej strony faktycznie jestem jej entuzjastą, uważam, że korzystając z AI, jesteśmy w stanie uzyskać nie tylko efekty do tej pory niemożliwe, ale przede wszystkim dokonać przełomowych zmian, co już obserwujemy choćby w medycynie. Natomiast poziom napompowania tej bańki obecnie dalece wykracza ponad to, co rzeczywiście w tej chwili można osiągnąć z użyciem tej technologii. Dlatego mogę się określić jako sceptyk i entuzjasta jednocześnie, bo widzę oba oblicza AI i uważam, że jedno nie wyklucza drugiego. Z całą pewnością mamy do czynienia ze swego rodzaju propagandą sukcesu, z doniesień prasowych, ale i prezentacji podczas różnego rodzaju wydarzeń wynikałoby, że niemal każda inicjatywa przynosi pożądane efekty. Tymczasem badania przeprowadzone niedawno przez MIT wykazały, że 95% tego typu projektów w korporacjach kończy się porażką. To dość szokująca liczba, moim zdaniem w pełni odzwierciedlająca rozdźwięk między zawyżonymi oczekiwaniami a aktualnymi możliwościami tej technologii. Być może sukces mBanku polega na tym, że nie oczekujemy od AI tego, czego ona jeszcze nie umie. Oczekujemy, że AI zrobi to, co potrafi.
A społecznie jakie są oczekiwania względem AI?
– Problem w tym, że gdy dyskutuję z ludźmi na temat wykorzystania AI, dostrzegam sporo myślenia, które można określić jako magiczne: że AI sama rozwiąże za nich problemy. To tak nie działa. Dopiero jeśli rozumiemy, jak funkcjonuje generatywna AI i jakie są jej ograniczenia, jesteśmy w stanie najpierw prawidłowo wybrać zadanie, które jest ona w stanie zrealizować, a później wyznaczyć w jego ramach jakieś punktowe cele, gdzie można ją z sukcesem zastosować. Takie podejście, w mojej ocenie, daje duże prawdopodobieństwo sukcesu. Oczywiście powinno się policzyć, czy to się opłaca, bo te modele nie są za darmo.
Dodam, że to nie jest przypadek, że niektóre firmy startupowe usiłują sprzedawać prenumeratę za 100 czy 200 USD. Proszę mi pokazać w historii internetu inne przykłady startupów, które już w drugim roku działalności usiłowały tak bardzo desperacko przekonywać klientów do abonamentu na taką kwotę. Przypomnę, że w podstawowym abonamencie OpenAI, jeśli korzystamy z niego w celu np. programowania, limit może się skończyć nawet po kilku godzinach, po czym trzeba czekać tydzień, by mógł się odnowić. Wtedy z reguły mamy zachętę, by opłacić prenumeratę za 100 USD. To nie wynika z tego, że produkt jest aż tak wartościowy, tylko że generuje gigantyczne koszty. Dlatego tak ważne jest precyzyjne wykorzystanie tego narzędzia – nie tylko by uzyskać optymalny rezultat, ale i przy okazji nie generować absurdalnie wysokich nakładów, z których większość byłaby tą przysłowiową parą idącą w gwizdek. Może się wówczas okazać, że nawet jeśli osiągnęliśmy to, na czym nam zależało, to za cenę taką, że taniej byłoby zaangażować w tym celu sztab specjalistów.
Do tego dochodzi inny aspekt: jeśli taka instytucja jak mBank, który jest de facto dużym software housem, stworzy system, nazwijmy go tradycyjny, to korzystając z własnej infrastruktury, jedyne koszty jakie ponosimy, to energia i ewentualnie wynajem data center. To są nakłady do zaakceptowania i one są na jakimś poziomie niezależne od ruchu, który mamy. Jeśli korzystamy z AI, to po wdrożeniu, korzystamy z modelu w chmurze i płacimy za każdy zużywany token. Może się okazać, że ten licznik bije znacznie szybciej niż zakładaliśmy. Dlatego nie powinniśmy wychodzić z założenia, że AI rozwiąże wszystkie nasze problemy, raczej poznać jej możliwości tak, by posługiwać się nią w konkretnym celu i z założeniem opłacalności.
AI bywa też postrzegana w kontekście relacji z klientem. Czy asystent AI stanowi taką perspektywę dla całej bankowości, z którą będą się musiały zmierzyć wszystkie instytucje, żeby utrzymać relacje z klientami? Jeśli taki algorytm powstanie poza sektorem bankowym, to czy on sam będzie doradzał, z oferty którego banku powinien skorzystać klient?
– Przeświadczenie, że „bankowość miała perspektywy, ale banki nie”, że sparafrazuję słowa Billa Gatesa sprzed kilku dekad, pojawia się regularnie co jakiś czas, nie tylko w kontekście GenAI. Rzecz w tym, że przejęcie roli banku nie jest tak proste, jakby się wydawało, dlatego też największe firmy technologiczne nie ustawiają się w kolejce do instytucji nadzorczych po licencje bankowe. Życie pokazuje, że jeżeli jakiś podmiot z Doliny Krzemowej ma do zainwestowania 20 mld USD, to nie przeznaczy tego na udzielanie kredytów, tylko ulokuje w inny biznes. Wejście w biznes na rynku bankowym zawsze prowadzi do tego samego: prawdziwej bankowości, z pełnym otoczeniem regulacyjnym i licznymi ograniczeniami, których nie ma w wielu innych segmentach gospodarki.
Jeśli chodzi o asystentów AI, albo mówiąc szerzej bankowość konwersacyjną, to uznałbym to za swoisty zakład, nie tyle z rynkiem, ile z przyzwyczajeniami klientów. To od nich zależy, czy przyjmie się asystent AI, podobnie jak tylko od klientów bankowości zależy, czy chcą korzystać z czat- bądź voicebota. Jeśli uznają, że asystent AI byłby ich preferowaną formą kontaktu, to musimy go dostarczyć, bynajmniej nie dlatego, że się obawiamy, że ktoś inny zrobi to za nas, tylko po to, by sprostać oczekiwaniom rynku.
Jeśli chodzi o megatrendy, dziś tym megatrendem jest AI. I tak jak bankowość mobilna nie wyeliminowała komputera stacjonarnego – wręcz przeciwnie, sprzedaż komputerów wypłaszczyła się jakiś czas temu, podobnie zresztą później popyt na smartfony, ale cały czas sprzedaje się prawie 200 mln nowych laptopów rocznie, można zatem domniemywać, że AI nie zabije pozostałych kanałów. Dołoży nowy, bardzo pomocny kanał.
Podobnie było w początkach e-bankowości w Polsce. mBank był pierwszą instytucją, która stwierdziła, że klienci będą chcieli korzystać z bankowości online, czy dalej z aplikacji mobilnej. Też musieliśmy sobie odpowiedzieć na pytanie, czy i na ile się ona przyjmie w sytuacji, kiedy większość Polaków korzystała jeszcze z telefonów starego typu z możliwością korzystania z e-bankowości jedynie przez protokół WAP. Dopiero wejście na rynek iPhone’a i kolejnych marek smartfonów skłoniło konsumentów do przejścia na ten kanał. W tym czasie pracowałem w Allegro i obserwowałem, jak klienci przesiadali się na urządzenia mobilne. W bankowości adopcja była szybsza niż w Allegro, gdzie i tak kanał mobilny zdobywał popularność najszybciej na całym rynku e-commerce. Jak przeszedłem do bankowości i słyszałem głosy rozczarowania, że kanał mobilny nie przyjmuje się tak dynamicznie, jak się spodziewano, zawsze mówiłem, że w e-commerce takie wyniki byłyby powodem do zazdrości.
Wracając do asystentów, temat jest równie rozpropagowany medialnie jak sama sztuczna inteligencja, pytanie czy klienci będą chcieli w ten sposób korzystać z bankowości. Prawda jest taka, że znając swoją aplikację, często można szybciej wyklikać określoną funkcjonalność niż konwersować z botem.
Koncepcja „one click” Jeffa Bezosa nie jest chyba możliwa do zrealizowania w pełni w branży finansowej. Niektórych usług bankowych po prostu nie da się aktywować czy obsługiwać jednym kliknięciem…
– Sam Bezos też nie zawsze trafiał w pełni w oczekiwania klientów. Przypomnę, że Alexa została wypuszczona na rynek jako asystent głosowy z nadzieją, że będzie służyła często do obsługi zakupów na Amazonie. Problem polega na tym, że ludzie kupowali Alexę, bo to był całkiem ciekawy produkt, ale używali jej do odtwarzania muzyki czy pozyskiwania informacji, choćby o pogodzie. Naprawdę mało kto używał tego narzędzia w celach zakupowych. Były nawet banki, również na rynku polskim, które próbowały stworzyć plugina do Alexy, żeby klienci mogli za jej pośrednictwem dokonywać operacji na rachunku. Szanuję to podejście, aczkolwiek w dalszym ciągu mamy do czynienia ze swoistym zakładem: nie wiadomo, czy klienci to zaakceptują. W przypadku Alexy nie wypaliło.
Podobnie może być z asystentami AI: albo klienci uznają je za nowy kanał, do którego zaczną masowo migrować, albo będziemy mieli lepszego niż dotąd czata w aplikacji dla pewnej grupy ludzi, którzy chcieliby z niego korzystać. Może być i tak, że asystent AI pozwoli rozwiązywać jakieś bardziej skomplikowane problemy, których nie da się obsłużyć za pośrednictwem standardowego interfejsu. Według mnie dyskusja dotyczy tego, czy asystenci obsłużą 10-30% ruchu, czy raczej 90%.
A jak na chwilę obecną wygląda struktura tego ruchu w mBanku?
– Podstawą komunikacji jest kanał mobilny, w ramach aplikacji mamy także dostępny czat. Użytkownicy z niego korzystają: część spraw załatwiają z Markiem, naszym botem, a część, po przełączeniu, z konsultantem. Teraz wprowadzamy nowego asystenta (wersja Friends & Family już działa) i wiemy, że jest lepszy od Marka. To, co dotąd dało się zrobić z Markiem, będzie można zrobić szybciej i łatwiej, dojdą też nowe funkcjonalności. Jeśli obsługa stanie się prostsza, spodziewam się, że więcej klientów będzie próbować posługiwać się chatbotem. Dotychczas wiele osób nie wracało do tego kanału dlatego, że jego funkcjonalność nie była dla nich wystarczająca. Dopóki nie sprawdzimy empirycznie, nie wiemy, jaki będzie odsetek zainteresowanych tą formą komunikacji.
Od lat powtarzam jedno: klient aktywny to klient wielokanałowy. Najbardziej aktywni użytkownicy nie są mobilni, webowi czy oddziałowi; oni korzystają ze wszystkich kanałów, wybierając te, które są najwygodniejsze dla realizacji danej czynności. Sprawdzają saldo rachunku i zatwierdzają przelewy BLIKIEM na telefonie, rachunki opłacą w weekend na komputerze, a w sprawie hipoteki przyjdą do oddziału. Asystent AI nie wyeliminuje żadnego z tych kanałów, raczej stanie się kolejnym z nich, który częściowo zastąpi pozostałe. Pytanie, które w największym stopniu.
W nowej strategii mBanku jednym z celów jest świadczenie usług bankowości korporacyjnej w trybie 24/7. Czemu akurat takie założenie znalazło się w niej?
– Zacznijmy od tego, że bankowość korporacyjna w przeciwieństwie do detalicznej, nie funkcjonuje w trybie 24/7. Jako instytucja prowadząca działalność zarówno w segmencie detalicznym, jak i korporacyjnym zdajemy sobie jednak sprawę, że te dwa światy zaczynają się przenikać, choćby dlatego, że każdy klient bankowości korporacyjnej prywatnie korzysta również z usług dedykowanych konsumentom. Te zaś budują określone oczekiwania odnośnie do tego, jak powinna wyglądać bankowość. Takie trendy jak digitalizacja czy później mobilność początkowo upowszechniły się w segmencie detalicznym, a dopiero później zostały zaimplementowane do usług dla klienta biznesowego. Niekiedy trendy te są stymulowane przez regulatorów, jak ma to choćby miejsce w odniesieniu do rozporządzenia IPR w zakresie płatności natychmiastowych, zgodnie z którą przelewy instant na terenie całej UE powinny dostarczać klientom wszystkie banki.
My chcemy iść o krok dalej; respektując przyzwyczajenie klientów do całodobowej obsługi w życiu prywatnym, staramy się udostępnić więcej usług bankowości korporacyjnej również po godzinach, w dniu roboczym czy w weekendy. To rzecz jasna nie będzie pełna oferta, ponieważ niektóre funkcjonalności nie są dostępne w trybie całodobowym, przykładowo giełda nie pracuje w weekend. Co do zasady, możemy udostępnić składanie zleceń non stop, ale będą one wysyłane dopiero rano, po otwarciu parkietu. Należy wspomnieć o innym aspekcie: każdy bank co jakiś czas musi zrobić przerwę techniczną, np. w związku z modernizacją. Naszą aspiracją jest tymczasem pójść o krok dalej i całkowicie wyeliminować przerwy serwisowe na wdrażanie nowych komponentów IT, albo chociaż znacząco je skrócić, o ile nie dałoby się wyeliminować ich w całości.
Czy pańskim zdaniem te nieliczne w końcu przerwy w ciągłości funkcjonowania systemów są faktycznie kłopotliwe dla klientów, a co za tym idzie, rezygnacja z nich przyniesie odczuwalną poprawę doświadczenia użytkownika?
– Niedostępność usług bankowych w dzisiejszym świecie co do zasady jest problematyczna, niezależnie od pory dnia czy nocy. mBank z reguły dokonuje wdrożeń w nocy z soboty na niedzielę, podczas najmniejszej aktywności klientów. W ostatnich latach przy okazji replatformingów stworzyliśmy własny system do autoryzacji kartowych, niezależny od systemu centralnego. Dzięki temu obsługa kart jest nadal dostępna również przy modernizacji systemu centralnego. To ważna zmiana, zwłaszcza jeśli weźmiemy pod uwagę, że w nocy z soboty na niedzielę w godzinach 24-6 ludzie korzystają głównie z kart. Ewentualne niedogodności w praktyce dotykają już dziś bardzo wąskiego grona klientów, którzy np. chcą się zalogować i zlecić przelewy, będąc w innej strefie czasowej.
Zmiana lub modernizacja systemów centralnych w wielu instytucjach to wieloletni proces, niejednokrotnie realizowany z udziałem właściciela. Jak trudno było podjąć decyzję, by wymienić dotychczasowy system, żeby otworzyć się na nowe możliwości?
– Po pierwsze: my nie wymieniliśmy systemów core’owych. Mamy dwa: dla bankowości korporacyjnej i detalicznej, i oba rozwijamy sami. Kupiliśmy je z prawami do modyfikacji kodu źródłowego, nasz software house utrzymuje i rozwija oba systemy. Dlatego nie mamy typowego problemu wielu banków, które działają na core’ach dostawców zewnętrznych. Tam core jest w stanie zaoferować tyle, ile producent przewidział. W takim modelu dobrze, jeśli produkt jest aktywnie rozwijany, gorzej, gdy producent koncentruje się na kolejnej generacji systemu.
W bankowości tak naprawdę gotowe oprogramowanie z pudełka nie działa niemal nigdzie. Wdrożenia są głęboko spersonalizowane pod specyfikę danej instytucji. Gdy pojawia się nowa wersja albo następna generacja oprogramowania okazuje się, że nie ma prostej ścieżki upgrade’u. Migracja do nowej wersji bywa de facto nowym wdrożeniem, jak przy wyborze systemu od zupełnie innego dostawcy. Dla takich banków to duża przygoda: wszystko wokół bywa ściśle powiązane z core’em. Jego model danych staje się często modelem danych całej organizacji, a integracje są rozległe. Są tu dwa podejścia. Pierwsze: wstawić warstwę emulacji, by nowy core udawał stary – technicznie możliwe, ale długoterminowo, moim zdaniem, nieoptymalne. Drugie: wymienić core i ponieść koszt dostosowania wszystkiego wokół – a to zależy od stopnia skomplikowania środowiska. My jesteśmy w sytuacji uprzywilejowanej, bo mamy źródła i sami rozwijamy bankowość centralną. Na poziomie funkcjonalnym jesteśmy zadowoleni z naszych core systemów.
W bankowości tak naprawdę gotowe oprogramowanie z pudełka nie działa niemal nigdzie. Wdrożenia są głęboko spersonalizowane pod specyfikę danej instytucji. Gdy pojawia się nowa wersja albo następna generacja oprogramowania okazuje się, że nie ma prostej ścieżki upgrade’u. Migracja do nowej wersji bywa de facto nowym wdrożeniem, jak przy wyborze systemu od zupełnie innego dostawcy. Dla banków to duża przygoda.
Jak długo funkcjonują te systemy?
– Core detaliczny działa u nas od ok. 26 lat, ale przez ten czas podlegał stałemu rozwojowi i modernizacji. System centralny dla bankowości korporacyjnej pracuje krócej; był wdrożony w roku 2004. Funkcjonalnie jesteśmy z obu rozwiązań zadowoleni: robią dokładnie to, czego od nich wymagamy. A jeśli jakiejś funkcjonalności brakuje, jesteśmy w stanie uzupełnić ją samodzielnie; mamy prawa do kodu i własny zespół, rozwijający systemy. Dlatego nie mieliśmy typowego problemu ucieczki z martwej platformy z powodu ograniczeń funkcjonalnych. Nasze wyzwania były inne. Po pierwsze, część komponentów była napisana w archaicznych albo niszowych językach programowania. Po drugie, w obszarze bankowości korporacyjnej pojawiły się wąskie gardła wydajnościowe. W technologii, w której ten core działał, nie widzieliśmy już perspektyw, żeby rozwijać go adekwatnie do wzrostu biznesu.
W ostatniej pięciolatce segment korporacyjny rozwijał się bardzo dynamicznie, co przełożyło się na wykładniczy wzrost obciążenia systemów core’owych. Skalowanie metodą „kupmy większy serwer” przestało wystarczać: dokładnie policzyliśmy, kiedy dojdziemy do ściany. Z kolei w bankowości detalicznej problemem były koszty. Platforma sprzętowa typu mainframe była bardzo droga: ponosiliśmy zarówno wysoki CAPEX (najdroższe serwery w banku), jak i znaczący OPEX, wynikający z samej natury platformy. To z kolei blokowało nam OPEX na inne inicjatywy, bo budżet operacyjny pochłaniało utrzymanie core’u.
Czy po niedawnej modernizacji problem wydajnościowy został na długo rozwiązany?
– Po przejściu na nową platformę system korporacyjny już na starcie działa ok. dwa razy szybciej niż wcześniej. Dalsze zwiększanie wydajności możemy osiągać software’owo, bo zniknęły ograniczenia, które mieliśmy dotąd. Dodatkowo część rozwiązania daje się dziś łatwo skalować, więc ten wątek uważamy za rozwiązany. W detalu zeszliśmy z drogiej platformy mainframe’owej, uwalniając OPEX, który możemy teraz kierować na chmurę czy AI bez negatywnego wpływu na wynik finansowy. W obu przypadkach wydobyliśmy systemy centralne ze świata zamkniętych, niekompatybilnych technologii i otworzyliśmy drogę do pełnego zestawu współczesnych narzędzi programistycznych. Ważne, że cały proces udało się przeprowadzić tak, by dla reszty organizacji i systemów zewnętrznych był to wciąż ten sam system: API pozostaje takie samo, modele danych są te same. Nie musieliśmy przebudowywać całego banku wokół tylko po to, by unowocześnić core. Także po stronie klientów detalicznych migracja była nieodczuwalna: przez ostatnie półtora roku przenosiliśmy ich stopniowo, bez potrzeby informowania, bo nie zmieniał się sposób korzystania z usług.
Czy możemy w tym przypadku mówić o tuningu, czy może zakres zmian był znacznie szerszy?
– Sam tuning dałby zbyt skąpe efekty, pochłaniając zarazem zbyt dużo roboczogodzin. Nasz cel był prosty: trwale rozwiązać zidentyfikowane problemy, przyjmując dwa kluczowe założenia. Po pierwsze: nie zatrzymujemy rozwoju biznesu. W poprzednich dużych migracjach (np. przenosiny starej bankowości korporacyjnej na obecny system czy zamknięcie Multibanku) rozwój funkcjonalności faktycznie zamrażano na 1,5 roku do nawet trzech lat. Wówczas cała fabryka pracowała pod migrację, a dopiero po jej zakończeniu wracano do rozwoju. Tym razem zrobiliśmy odwrotnie: mniej więcej 80% zespołów rozwijało nowe funkcje, a jedynie 20% w szczycie koncentrowało się na replatformingu. To oznaczało gonienie uciekającego celu: kodu i funkcjonalności na koniec projektu było ok. dwa razy więcej niż na początku, a zespół migracyjny musiał to stale doganiać.
Czyli ten pościg musiał nadążać za zmianami…
– Dokładnie tak. Dzięki temu spełniliśmy oba założenia, pierwsze, że nie zatrzymaliśmy rozwoju ani w segmencie korporacyjnym, ani detalicznym, i drugie, nie mniej istotne, by klient nie zauważył procesu migracji. Co więcej, zrealizowaliśmy dwie migracje równolegle. Z takich wyników naprawdę możemy być dumni.
Często słyszę od wielu autorytetów polskiej bankowości, że wyhamowała ona z innowacjami, nie ma już tego impetu sprzed 10-15 lat, kiedy byliśmy trendsetterami. Z drugiej strony raporty Deloitte czy chociażby przyznana panu w październiku nagroda Forrestera pokazują nas w światowej czołówce. W jakim punkcie jesteśmy?
– Najpierw pytanie zwrotne: z jakimi konkretnie wyzwaniami mamy do czynienia, których nie jest w stanie adresować polski sektor bankowy? Bo to jest istota problemu. Z perspektywy technologii wielkie rewolucje, jak internet czy bankowość mobilna, nie zdarzają się co chwilę, nie rozpoczynają się też w branży finansowej. To megatrendy, z których bankowość może skorzystać albo je zignorować. Sensownie jest więc zrobić listę realnych, nierozwiązanych problemów klientów, a nie gonić innowację dla samej innowacji. Przykładowo, BLIK świetnie rozwiązał płatności w e-commerce w Polsce; w tym obszarze dziś nie ma wielkiego bólu, który wymuszałby nową rewolucję. Za to cyfrowa hipoteka to obszar, nad którym intensywnie pracujemy, bo klient nie prosi o innowację, tylko mówi: „chcę załatwić cały proces kredytowy, nie wychodząc z domu”.
Jeśli chodzi o megatrendy, dziś tym megatrendem jest AI. I tak jak bankowość mobilna nie wyeliminowała komputera stacjonarnego – wręcz przeciwnie, sprzedaż komputerów wypłaszczyła się jakiś czas temu, podobnie zresztą później popyt na smartfony, ale cały czas sprzedaje się prawie 200 mln nowych laptopów rocznie, można zatem domniemywać, że AI nie zabije pozostałych kanałów. Dołoży nowy, bardzo pomocny kanał, który przejmie część ruchu.
Dlaczego Europa wciąż wskazuje na Polskę? Bo wiele problemów, które my rozwiązaliśmy, w innych krajach nadal jest nierozwiązanych. Kto założy konto w jakimś kraju Europy Zachodniej, szybko zauważy różnice, i często powie: „gdyby to działało jak w przeciętnym banku w Polsce, byłoby super”.
A może uciekła nam reszta świata, w szczególności Azja: Japonia, Chiny?
– Byłem w Japonii w te wakacje. Jest tam sporo ciekawych rozwiązań, ale obraz nie jest jednostronnie różowy. Akceptacja kart dla Europejczyka bywa trudna: realnie działają dwie większe sieci bankomatów, akceptujące europejskie karty. Kupowanie biletów w metrze? Mnogość automatów i standardów, do tego większość biletomatów przyjmuje jedynie bilon. Płatności? Obok kart funkcjonuje wiele rozwiązań lokalnych (np. Suica) i sporo równoległych standardów, to potrafi być chaotyczne. Piękny kraj, imponująca kultura, ale w płatnościach nie zobaczyłem niczego, czego nie mielibyśmy w Polsce, za to mógłbym wskazać liczne niedogodności z perspektywy europejskiego użytkownika.
Chiny to inna historia. Tam nie zbudowano gęstej sieci terminali kartowych, więc naturalnie rozwinęły się płatności oparte na QR, jak te zapewniane przez WeChat. W rok-dwa wszyscy zaczęli przyjmować płatności telefonem, jednak problem został rozwiązany inaczej niż u nas. Dlatego ich model nie podbije Europy (bo u nas problem jest już dobrze rozwiązany), a nasz nie podbije ich rynku (bo ich rozwiązanie jest dla nich wystarczające). Kluczowe pytanie brzmi: czy klient ma problem? Jeśli nie –nie domaga się innowacji, tylko korzysta z już dostępnych narzędzi. Dlatego rozwiązujmy konkretne problemy klientów, nie gońmy innowacji dla niej samej.
mBank nagrodzony w konkursie Forrester Technology Strategy Impact Award 2025
mBank z sukcesem zakończył jeden z najambitniejszych programów modernizacji technologicznej w europejskim sektorze bankowym. Został za to doceniony główną nagrodą w konkursie Forrester Technology Strategy Impact Award 2025 dla regionu Europy, Bliskiego Wschodu i Afryki. Wyróżnienie przyznano za efektywną realizację kompleksowej strategii transformacji obszaru IT, która całkowicie odmieniła technologiczną infrastrukturę banku. mBank jako pierwsza instytucja z branży w Polsce zmodernizował w całości swoje systemy centralne – przenosząc je na nowoczesne platformy technologiczne (wykonując tzw. replatforming). Dzięki modernizacji bank przyspieszył rozwój, obniżył koszty utrzymania najważniejszych systemów oraz zbudował przewagę konkurencyjną i stał się jeszcze bardziej otwarty i elastyczny w reagowaniu na bieżącą sytuację zewnętrzną.
