Raport Specjalny – IT@BANK 2023 | AI – Red Hat | Sztuczna inteligencja wesprze banki w walce o wydajność operacyjną i finansową

Witold Żukowski
Country Manager w firmie Red Hat

Banki oczywiście nadal pozostaną ważnym dostawcą usług finansowych. Będą jednak musiały zdecydować, w jaki sposób zareagować na rynkowe zmiany: czy same będą tworzyły usługi przyszłości, będą tylko podążały za konkurencją, czy też przyjmą postawę defensywną. Wyzwanie jest o tyle duże, że pierwsze – często wyłącznie cyfrowe – startupy z dużym impetem weszły na rynek. Od razu zaczęły wyróżniać się innowacyjnymi usługami, a także nowymi standardami interaktywnej obsługi klientów. Dzięki zastosowaniu nowatorskich rozwiązań IT nie miały też problemów z ograniczonymi budżetami czy dotykającymi tradycyjne banki wyzwaniami związanymi z już posiadanymi, kosztownymi w obsłudze, systemami IT.

Aby dotrzymać kroku nowym podmiotom w branży, banki także muszą wdrażać innowacyjne rozwiązania techniczne i implementować nowe kanały dostaw produktów, upraszczać mechanizmy zarządzania finansami i inwestowania, a także intensyfikować i pogłębiać relacje z klientami. Jednak budżety działów IT nie rosną tak szybko, jak wymagałyby tego nowe możliwości rozwoju tworzone przez rynek.

Konieczne staje się więc zrewidowanie strategii banków oraz dostosowanie jej do nowych realiów. Kluczowa jest potrzeba zaspokojenia nowych oczekiwań klientów indywidualnych i biznesowych, ale także możliwość świadczenia dotychczasowych usług w nowym ekosystemie IT. Banki powinny skoncentrować się na szybszych i tańszych płatnościach, płynnej integracji oraz większej widoczności w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja na fali

Jednym z najgłośniejszych obecnie trendów w bankach jest możliwość zastosowania w nich mechanizmów sztucznej inteligencji. Dotyczy to nie tylko analizy trendów danych finansowych, ale także aspektów etycznych. Możliwość zbierania ogromnej ilości różnego typu informacji związanych z transakcjami stwarza pokusę korelowania ich za pomocą AI tak, aby wyciągać wnioski dotyczące np. stanu zdrowia klientów, ich majątku czy różnego typu preferencji, które w wielu przypadkach będą miały charakter wrażliwy.

Eksperci podkreślają, że obecnie sztuczna inteligencja jest na podobnym etapie rozwoju, na jakim był internet dwie dekady temu. Znane już były wówczas techniczne mechanizmy jego działania, było też jasne, że wraz ze wzrostem jego popularności zwiększy się skala inwestycji w infrastrukturę, a to przełoży się na wzrost prędkości. Trudne jednak było oszacowanie jak dużym wyzwaniem będzie zapewnienie bezpieczeństwa danych, a prawie niemożliwe określenie długoterminowego wpływu na społeczeństwo (np. nikt nie spodziewał się tak gwałtownego wzrostu popularności mediów społecznościowych).

Wiadomo już, że w branży finansowej sztuczna inteligencja będzie się świetnie sprawdzała przy obsłudze mechanizmów ograniczania ryzyka. Ma to szczególne znaczenie przy masowym procederze prania brudnych pieniędzy, szacowanym na 2 do 5% światowego PKB (ponad 2 biliony dolarów). Mechanizmy te umożliwiają redukcję liczby fałszywych alarmów o kilkadziesiąt procent, znacznie zmniejszają też potrzebę ręcznego analizowania danych transakcyjnych do wykrywania podejrzanych incydentów.

Jednak korzystanie z pomocy AI przy wykrywaniu przestępstw jest dość wąskim jej zastosowaniem. Na horyzoncie widać możliwość poszerzenia tego zakresu o usprawnianie procesów, identyfikowanie obszarów, w których można zwiększyć wydajność, obniżanie kosztów lub poprawę obsługi klienta. Wyzwaniem będzie jednak obiektywne ocenianie jaką wartość wniesie sztuczna inteligencja. Konieczne będzie opracowanie wskaźników, które umożliwią jej wyliczanie, takich jak pomiar przejrzystości lub wiarygodności AI.

Otwarte oprogramowanie w instytucjach finansowych

Organizacja Fintech Open Source Foundation, we współpracy m.in. z firmą Red Hat, przygotowała raport poświęcony wykorzystaniu oprogramowania bazującego na otwartym źródle w branży usług finansowych – State of Open Source in Financial Services. Opublikowane w dwóch edycjach (2021 i 2022 r.) wyniki badań wskazują, że na przestrzeni roku liczba repozytoriów kodu przeznaczonego dla placówek z branży finansowej wzrosła o 43%. Najczęściej są to ramy do tworzenia środowisk testowych, narzędzia programistyczne przeznaczone do budowania interfejsów użytkownika, a także kod infrastruktury.

Wyniki raportu wskazują na pozytywne nastawienie do otwartego oprogramowania. 56% respondentów stwierdziło, że wartość, jaką ich przedsiębiorstwo czerpie z wykorzystania rozwiązań open source, wzrosła w ciągu ostatniego roku. 48% badanych osób pracuje w firmach, których strategia zachęca do korzystania z otwartego oprogramowania – to wzrost o 21 pkt. proc. w porównaniu z wcześniejszymi wynikami.

Raport wskazuje też, że zarządy podmiotów finansowych (zarówno biznesowe, jak i techniczne) są coraz bardziej świadome korzyści płynących z korzystania z otwartego oprogramowania. Ponad połowa (54%) respondentów przyznała, że zaangażowanie w tym obszarze wpłynęło na poprawę jakości oprogramowania, z którego obecnie korzystają, zapewniło większe bezpieczeństwo danych i stanowi kluczowy czynnik w rekrutacji oraz zatrzymywaniu utalentowanych ekspertów IT.

Co ciekawe, w ocenianym przez analityków zbiorze nieco ponad połowa kodu umożliwiającego świadczenie usług w placówkach finansowych została napisana w języku Java (w całym repozytorium GitHub to ok. 11%). Trend wykorzystywania języka Java przez firmy świadczące usługi finansowe jest widoczny od dziesięcioleci i uznawany de facto za standard.

Korzystanie z otwartego oprogramowania nie jest jednak pozbawione wyzwań, wśród których jest oczywiście bezpieczeństwo. Trudność stanowi również podejmowanie decyzji, których komponentów używać, kiedy je aktualizować, jak zarządzać zobowiązaniami licencyjnymi, weryfikować zgodność z regulacjami prawnymi itd. Aby była skuteczna, przyjęta polityka korzystania z otwartego oprogramowania powinna uwzględniać też dodatkowe kwestie, np. związane z edukacją zespołów IT oraz użytkowników.

Jak skutecznie wprowadzić automatyzację procesów?

Aż 79% firm z branży finansowej w Polsce korzysta z narzędzi do automatyzacji procesów. Celem jest redukowanie kosztów, stymulowanie wzrostu biznesu oraz utrzymanie stabilności w niepewnej sytuacji gospodarczej i rynkowej. Automatyzacja jest często wykorzystywana, gdyż dla zespołów IT wyzwanie stanowi utrzymywanie i zarządzanie systemami, które często są złożone, bazują na przestarzałej infrastrukturze oraz łączą usługi chmurowe z innymi rozwiązaniami. Koordynowanie ich wymaga dużego nakładu czasu i zasobów, także finansowych.

Podczas wdrażania mechanizmów automatyzacyjnych firmy powinny brać pod uwagę nie tylko czynniki techniczne, ale i związane z kulturą biznesową. Aby mechanizmy automatyzacyjne pomogły odciążyć zespoły IT, firmy powinny kierować się kilkoma zasadami:

1. Człowiek na pierwszym miejscu. Pracownicy powinni zostać jak najwcześniej zaangażowani w procesy związane z automatyzacją w firmie. Dzięki temu wprowadzane zmiany będą dla nich komfortowe.
2. Ustalenie osób odpowiedzialnych za zarządzanie automatyzacją. W każdym dziale  IT należy z wyprzedzeniem wskazać liderów procesów i upewnić się, że będą mieli ze sobą stały kontakt.
3. Wybór jednego rozwiązania dla całej firmy. Wdrożenie jednej skalowalnej platformy do zarządzania automatyzacją w różnych działach pozwoli zaoszczędzić czas i zasoby IT.
4. Wykorzystanie czasu na kreatywność. Elementem działań związanych z wdrażaniem automatyzacji powinno być stworzenie planu, jak wykorzystać zaoszczędzony dzięki temu czas.
5. Połączenie automatyzacji ze sztuczną inteligencją. Dzięki automatyzacji środowisk IT instytucje finansowe mogą monitorować modele AI pod kątem stronniczości i sprawdzać, czy wymagają one dodatkowego treningu. To istotne szczególnie w kontekście procedowanej europejskiej ustawy EU Artificial Intelligence Act.

Ansible zautomatyzuje zarządzanie infrastrukturą IT

W automatyzacji zarządzania infrastrukturą IT (w tym serwerami, bazami danych, urządzeniami sieciowymi i innym sprzętem) pomóc może rozwiązanie Red Hat bazujące na otwartym źródle – oprogramowanie Ansible. Narzędzie umożliwia skrócenie czasu wdrażania nowych usług i zasobów oraz zapewnia spójność konfiguracji. Pozwala też na szybkie i powtarzalne wdrażanie aplikacji oraz skalowanie ich zasobów w zależności od potrzeb. Z kolei automatyzacja procesów związanych z monitorowaniem, aktualizacjami i konfiguracją systemów pomaga w utrzymaniu wysokich standardów bezpieczeństwa oraz zgodności z regulacjami wewnętrznymi oraz prawnymi.