Raport Specjalny | Audyt i doradztwo w instytucji finansowej | IBM | Banki muszą mieć długofalową wizję funkcjonowania w dobie rewolucji technologicznej, inaczej ich los będzie niepewny
Konsekwencje przemian technologicznych są niezwykle trudne do przewidzenia w dalszej perspektywie. Gdyby jednak pokusić się o takowe spojrzenie, to jak będzie wyglądał rynek bankowy w roku 2031, i jakie technologie będą determinować jego funkcjonowanie?
– Obok próby prognozowania, w jakim kierunku zmienią się uwarunkowania technologiczne w bankowości w przeciągu kolejnej dekady, należy odpowiedzieć na pytanie, jak wykorzystać technologie informatyczne do tego, żeby nadążać za tą wizją dziesięcioletnią, by w pewnym momencie nie okazało się, że świeżo wdrażane rozwiązania są już przestarzałe. Zacznijmy od tej wizji długoterminowej. Swego czasu usłyszałem bardzo ciekawą opinię, z którą osobiście się zgadzam, że te banki, które planują swoją przyszłość w horyzoncie roku lub maksymalnie dwóch lat, za lat pięć popadną w duże problemy lub nawet w ogóle ich nie będzie. Z kolei instytucje potrafiące zbudować wizję przyszłości w perspektywie dekady będą w stanie zdefiniować miejsca, w których chcą się znaleźć zarówno za rok, jak i za pięć lat. Ta wizja dziesięcioletnia niekoniecznie musi się opierać wyłącznie na naszej dzisiejszej wiedzy, to może być także chęć stworzenia całkowicie nowego środowiska i nowych usług, niemniej myślenie długoterminowe pozwoli wyróżniać się na tle konkurencji i wskazywać nowe drogi.
Rodzi się pytanie, jaka jest w tym wszystkim rola technologii informatycznych, bo w wielu przypadkach planowanie technologii na dziesięć lat do przodu ogranicza się do wiedzy, jakie będą procesory. Rola technologii będzie rosła, chociażby dlatego, że pozwala ona przetwarzać coraz większe ilości danych i podejmować decyzje w oparciu o dane i fakty, a nie o przewidywania czy też statystykę. W szczególnym stopniu będzie zwiększać się rola sztucznej inteligencji, po to, żeby sprawnie poruszać się po olbrzymich zasobach danych. AI będzie pozwalała na optymalne wykorzystanie tych danych, niekoniecznie po to, żeby w prosty sposób przełożyć je na poprawę wyników, ale również poprawić user experience. Poprzez współdziałanie z klientem będziemy w naturalny sposób wytwarzali potrzebę tego, żeby klient coraz silniej wiązał się z bankiem, a także wykorzystywał usługi w sytuacjach dziś nieoczywistych. Przykładem z ostatnich lat może być wykorzystanie bankowych systemów i danych o klientach, gromadzonych w procesie zakładania konta i podczas jego obsługi, do zdalnego potwierdzania tożsamości za pomocą profilu zaufanego. Dlatego twierdzę, iż znaczenie sztucznej inteligencji będzie znacząco rosło w wielu obszarach, przykładem może być chociażby interakcja z klientami i profilowanie ofert.
Kolejny istotny obszar to bezpieczeństwo danych o klientach, ich gromadzenie i przetwarzanie. To będzie kolejne wyzwanie dla banków, jak pogodzić rosnące oczekiwania klientów i coraz szersze możliwości technologiczne z wymaganiami regulacyjnymi. Na podobnej zasadzie znaczenie będzie zyskiwać bezpieczeństwo transakcji bankowych, aby uniknąć sytuacji, w której tracimy kontrolę nad tym, co się dzieje z naszymi finansami. Tutaj na pierwszy plan wybija się technologia blockchain, która pozwoli zabezpieczać transakcje wszelkiego typu, poczynając od prostych transferów, aż po skomplikowane operacje na instrumentach finansowych, gdzie kluczowe znaczenie odgrywać będzie tokenizacja transakcji.
Rola technologii będzie rosła, chociażby dlatego, że pozwala ona przetwarzać coraz większe ilości danych i podejmować decyzje
w oparciu o dane i fakty, a nie o przewidywania czy też statystykę. W szczególnym stopniu będzie zwiększać się rola sztucznej inteligencji, po to, żeby sprawnie poruszać się po olbrzymich zasobach danych.
Wspominałem już o sztucznej inteligencji w kwestii user experience, myślę, że olbrzymią rolę odegra rozwój nowych interfejsów użytkownika, pozwalających w coraz prostszy sposób wykonywać coraz bardziej skomplikowane operacje, i technologii, które pozwolą – poprzez przyjazny interfejs – zarządzać bardzo złożonymi transakcjami, nie tylko dotyczącymi prostej bankowości, ale także inwestowania czy zarządzania własnym majątkiem z poziomu pojedynczej aplikacji bankowej. Miałem już przyjemność oglądać takie rozwiązanie, zbudowane w całości w Polsce, pozwalające na swobodne inwestowanie na dowolnych rynkach kapitałowych. Myślę, że kiedy pojawi się ono na rynku, bardzo szybko zainteresują się tym banki, dzięki czemu stanie się możliwe inwestowanie środków na całym świecie z jednego miejsca.
Ostatnie lata są czasem dynamicznego przyrostu obciążeń regulacyjnych dla sektora finansowego, w niektórych bankach procesy back office angażują niemal 70% zasobów ludzkich. Na ile sztuczna inteligencja może usprawnić czynności audytorsko-doradcze i samo raportowanie, by uwolnić te zasoby i przekierować do działań stricte biznesowych?
– Wszystkie regulacje, które zgodnie z zapowiedziami regulatorów mają na celu zabezpieczyć interesy klientów, uderzają w banki, a myślę, że pośrednio także właśnie w klientów, chociażby przez to, że wiele usług bankowych jest niedostępnych ze względu na nieproporcjonalnie duże obciążenia. Jedynym remedium wydaje się automatyzacja procesów backoffice’owych na bardzo wysokim poziomie, żeby doprowadzić do sytuacji, w której będą one pochłaniać 30% nakładów pracy po stronie banku, podczas gdy 70% przypadnie na pracę z klientem.
Jak to zrobić? Po pierwsze – należy doprowadzić do standaryzacji w relacjach z regulatorami. Dziś dostawca rozwiązań IT dla banków działających w kliku krajach musi dostarczyć kilka rozwiązań, gdyż lokalna sprawozdawczość jest często bardzo zróżnicowana. Mamy kilka standardów europejskich, one być może powinny być wzorcem, który można docinać na lokalne potrzeby. Na przykład Finrep i Corep – dwa podstawowe typy raportowania i sprawozdawczości, w oparciu o które, przy zastosowaniu odpowiednich narzędzi, można by prezentować dane w jednolitym formacie, na potrzeby dowolnego sprawozdawania.
Ponadto powinna się pojawić automatyzacja wykrywania błędów i nieprawidłowości. Za tym, oczywiście, musiałyby nadążać umiejętności ekspertów bankowych, pozwalające na przełożenie języka regulacyjnego na język technik informacyjnych, by poszczególne regulacje dało się odpowiednio oprogramować i wpisać do wzorców, a następnie kontrolować ich spełnienie. Wiele czasu zabierają bankowcom procesy utrzymywania zgodności. Sama tylko ręczna kontrola tego, co zostało zrobione automatycznie, to jest wielki nakład pracy, w związku z tym wiele banków podjęło działania, by wprowadzić pełną automatyzację procesów compliance. Mamy narzędzia, które pozwalają na monitorowanie optymalności procesów we wszystkich warstwach, poczynając od górnej warstwy procesów i ich kontroli, poprzez warstwę aplikacji danych aż do infrastruktury. Wydaje się, że właśnie w tym obszarze otwiera się olbrzymia szansa dla wszystkich tych firm, które potrafią doradzić bankom w zakresie compliance, dostosowania, sprawozdawczości i wypełniania regulacji. Te banki, które będą próbowały utrzymać tradycyjny model, z narzędziami back office i pracą opartą na wiedzy ludzi staną się nieefektywne, pomimo dobrych produktów niezmieniona część back office będzie ciągnąć wyniki w dół.
Kwestie bezpieczeństwa w bankowym biznesie obejmują nie tylko czynniki stricte ekonomiczne, ale także właściwe podejście do takich wyzwań, jak ESG czy ryzyka reputacyjne. Jaką rolę może odegrać AI w mitygowaniu tych zagrożeń?
– Jeśli chodzi o bezpieczeństwo we wszystkich warstwach działalności banków, to można porównać tę kwestię do modnego w ostatnim czasie tematu szczepień. Można postawić pytanie, czy powinno się najpierw podejmować prace nad szczepionką, mającą zapobiec niesprecyzowanemu zagrożeniu, jakie mogłoby pojawić się w przyszłości, czy też trzeba owo zagrożenie zidentyfikować, by przygotowywać szczepienie. Odpowiedź jest oczywista, bez rozpoznania zagrożenia nie sposób mówić o profilaktyce. Także i w bankowości jest tak wiele obszarów, gdzie bezpieczeństwo jest istotne, że nie da się stworzyć złotego środka w dziedzinie zarządzania ryzykiem, a zanim ono się zmaterializuje, potrafimy działać tylko i wyłącznie w oparciu o historię. Dotyczy to zarówno bezpieczeństwa finansowego, stabilności bankowej, wpływu regulacji czy wreszcie oczekiwań klientów.
Narzędziem, pozwalającym lepiej zarządzać ryzykiem w wielu obszarach, są rozwiązania sztucznej inteligencji, które pozwalają prześledzić dane historyczne i zachowania w poszczególnych obszarach i przełożyć je na jakąś kwantyfikowalną wartość, która pozwala bankowi lepiej tym ryzykiem zarządzać. Podobnie jest w przypadku zmian środowiskowych, analiza oddziaływania takich czynników stanowi nowość nie tylko dla banków. Pracując z wieloma podmiotami, ocieramy się o dyskusję, w jaki sposób zewnętrzne czynniki wpływają na ryzyko prowadzenia biznesu. Przykładowo, jeśli okazałoby się, że banki muszą ograniczyć o 80% pobór energii lub taką jej wartość zamienić na energię zieloną, natychmiast pojawi się problem, skąd miałyby ją wziąć, tudzież jak wygenerować.
Poprzez współdziałanie z klientem będziemy w naturalny sposób wytwarzali potrzebę tego, żeby klient coraz silniej wiązał się z bankiem,
a także wykorzystywał usługi w sytuacjach dziś nieoczywistych. Przykładem z ostatnich lat może być wykorzystanie bankowych systemów i danych o klientach do zdalnego potwierdzania tożsamości.
Bankom często trudno przewidzieć, jakie koszty będą związane ze spełnieniem wymagań środowiskowych, stąd niezbędna jest wiedza szersza niż tylko bankowa. Zyskają na tym firmy doradcze i informatyczne, które potrafią skonsolidować informacje na temat czynników środowiskowych, nie tylko tych specyficznych dla danego biznesu, gdyż będą one w stanie pomóc skwantyfikować to ryzyko i oszacować potencjalne koszty wdrożenia regulacji środowiskowych. To nie może się zamykać do obszaru IT, bo o ile IT zapewnia pozyskiwanie, przetwarzanie danych i ich analizę, to wskazanie właściwych danych i miejsc ich pozyskiwania to już nie jest wiedza stricte informatyczna. Być może firmy technologiczne będą więcej współpracować z firmami środowiskowymi. Jako przykład podam decyzję IBM sprzed paru lat o zakupie The Weather Company. Doszliśmy do wniosku, że nie ma na świecie biznesu, który nie zależałby od pogody. Różne jej parametry są istotne w różnych obszarach biznesu, niemniej fakt posiadania firmy, która ma najlepsze algorytmy prognozowania pogody, w oparciu o największy zasób danych historycznych, stał się naszą przewagą. Być może znajdą się banki, które będą chciały z nami współpracować także i w tej sferze.
