Raport Specjalny | IT@BANK 2024 – PwC Polska | AI jest albo niedługo będzie wdrażana w polskich bankach
Czy sztuczna inteligencja osiągnęła już status must have w sektorze bankowym, a może w dalszym ciągu mamy do czynienia jedynie z elementem przewagi konkurencyjnej, którego wdrożenie co do zasady nie jest niezbędne?
Marek Młyniec: Na ten moment trudno sobie wyobrazić, żeby plany transformacji technologicznej w sektorze finansowym nie uwzględniały szerszego wykorzystania AI, zarówno w rozumieniu machine learning, jak i GenAI. Zarówno w Polsce, jak i na świecie banki aktywnie realizują tego typu projekty. Prezesi największych banków na świecie mają w swojej agendzie wdrożenia AI, jednym z nich jest David Solomon, CEO Goldman Sachs, który jest przekonany, że „sztuczna inteligencja to nie bańka. Jesteśmy dopiero na wczesnym etapie sprawdzania, jak wpłynie na produktywność biznesową”. Opinię tę podziela zdecydowana większość uczestników najnowszej edycji badania PwC Global CEO Survey1. Aż 84% prezesów firm, które zaczęły wdrażać rozwiązania bazujące na AI, kierowało się przekonaniem, że zwiększą w ten sposób efektywność pracowników. Technologie nie tylko sprawdzą się w szybszym wykonywaniu powtarzalnych zadań, ale też umożliwią znajdowanie nowych sposobów na tworzenie wartości.
Na ile polska bankowość odstaje od sytuacji w najsilniej rozwiniętych krajach świata, jeżeli chodzi o decyzje dotyczące wdrożenia AI, jak i same procesy wdrożeniowe?
Adam J. Kępa: Polski biznes cechuje pewien konserwatyzm. W skali globalnej 70% liderów firm uważa, że generatywna AI zaostrzy walkę konkurencyjną w branżach, znacząco zmieni budowę i dostarczanie wartości dla klientów, tymczasem w polskiej rzeczywistości odsetek ten wynosi zaledwie 30%. Podobnie w perspektywie najbliższych trzech lat jedynie 39% polskich prezesów twierdzi, że skok technologiczny będzie miał najistotniejszy wpływ na ich firmy, przy wyniku globalnym na poziomie 56%.
Marek Młyniec: Ponadto prezesi firm przewidują, że AI przyniesie znaczne korzyści zarówno w przychodach, jak i zyskach, zdaniem 46% respondentów zwiększy ona rentowność, a 41% uważa, że poprawi przychody organizacji. Potwierdza to, iż podążanie w kierunku AI ma charakter globalny.
Uwzględniając swoisty konserwatyzm pewnej grupy polskich menedżerów nasuwa się pytanie, czy polskie banki aktualnie wykorzystują AI?
Marek Młyniec: Ciekawych wniosków dostarcza tu najnowszy raport PwC, zatytułowany „Gotowi na sztuczną inteligencję”2. Wszystkie organizacje funkcjonujące na rynku polskim, wykazujące przychody wyższe niż 200 mln zł, opracowują albo już posiadają strategię AI. A jak na tym tle prezentuje się sektor finansowy? Na pytanie, czy bank ma zdefiniowaną strategię wykorzystania AI i zaawansowanej analityki danych, na okres najbliższych 3–5 lat, ponad 50% bankowców odpowiedziało twierdząco, kolejnych 30% zadeklarowało prowadzenie prac nad taką strategią, które zakończą się w ciągu 12 miesięcy, a tylko 20% nie planuje takich działań na przestrzeni nadchodzącego roku. Wynika z tego, że AI faktycznie jest albo niedługo będzie wdrażana w polskich bankach.
Adam J. Kępa: Badanie udokumentowało też, jakie kwoty inwestycji w AI planują polskie instytucje finansowe. 10% z nich chce przeznaczyć na ten cel więcej niż 3 mln zł, 30% od 1 do 3 mln zł. Pozostali znacznie mniej, jednak przypomnę, że co piąty bank w ogóle nie zamierza prowadzić prac w tym kierunku, a w konsekwencji również inwestować w AI.
Marek Młyniec: Obydwa cytowane raporty wykazały, że polska gospodarka inwestuje w AI znacznie mniej niż inne kraje.
W podejmowaniu decyzji odnośnie inwestowania w AI największym wyzwaniem pozostaje zapewne wykazanie realnych zwrotów i zysków. W jakim stopniu wdrażanie rozwiązań bazujących na AI czy uczeniu maszynowym wpłynie na transformację polskich banków? Czy zmienią się produkty, zarządzanie procesami lub ryzykiem kredytowym, a może największych zmian możemy spodziewać się w obszarze cyberbezpieczeństwa?
Marek Młyniec: Realizowane projekty AI są dosyć świeżymi inicjatywami i aktualnie obserwujemy pierwsze rezultaty. Zapytaliśmy natomiast o oczekiwania sektora finansowego w tym zakresie. 90% ankietowanych polskich banków wskazało obniżenie kosztów operacyjnych jako główny powód wdrożenia. Drugie miejsce zajęło ex aequo zwiększenie innowacyjności procesów i wzrost zadowolenia klientów, tutaj było 40% wskazań. 30% respondentów oczekiwało generowania nowych strumieni przychodów, szybszej identyfikacji zagrożeń i reakcji na nie, wreszcie uwzględnienia dodatkowych atrybutów i danych w ramach procesów decyzyjnych.
Adam J. Kępa: Raport PwC „Gotowi na sztuczną inteligencję” potwierdza, że korzyści ze stosowania AI są najbardziej zauważalne w obszarze operacji, przynosząc średnio od 20% do 30% oszczędności. Oprócz obszaru czysto biznesowego, należy pamiętać także o IT i o poprawie efektywności pisania kodu. Opublikowane niedawno wyniki badań MIT, Princeton University i University of Pennsylvania wykazały rzeczywisty wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na produktywność programistów – wykorzystanie GitHub Copilota przyniosło oszczędności na poziomie 26%, przy czym najwięcej zyskują na efektywności junior i senior programiści. W badaniu wzięło udział blisko 5 tys. programistów, reprezentujących firmy z listy Fortune 100 i wykorzystano w nim starszy i mniej wydajny GitHub Copilot, oparty na chat GPT 3.5. Wydaje się, że dalszy rozwój silników GenAI powinien dodatkowo poprawiać efektywność.
Wyniki te są spójne z rezultatami uzyskiwanymi w sektorze bankowym, gdzie rozwiązania AI skracają pisanie kodów, dzięki czemu programiści mogą się skupić na działalności kreatywnej. Ale sztuczna inteligencja, jak każda technologia, jest wykorzystana również przez przestępców. W jakim stopniu bankowość radzi sobie z nowej generacji fraudami, i na ile nowe technologie, jak generatywna AI czy rozwiązania kwantowe, są w stanie realnie zagrozić stabilności banków?
Marek Młyniec: Na ten moment obie strony korzystają ze sztucznej inteligencji. Z naszych obserwacji i analiz wynika, że zagrożenia stale rosną, równocześnie AI wspiera firmy w obszarze bezpieczeństwa. Według badania PwC „Global Digital Trust”3, 47% firm używa GenAI do wykrywania i ograniczenia ryzyka cyfrowego, ponad 2/3 ankietowanych w najbliższych 12 miesiącach wykorzysta tę technologię do cyberobrony, a 1/5 dostrzega korzyści płynące z programów cybersecurity wspieranych przez GenAI. I dane te dotyczą narzędzi cybersecurity ocenianych zaledwie kilka miesięcy po ich debiucie.
Adam J. Kępa: Dla ludzi odpowiedzialnych za IT w bankach zapewnienie cyberbezpieczeństwa i ochrona przed ewentualnymi podatnościami związanymi z wdrażaniem nowych technologii jest absolutnym priorytetem. Wiedząc o tym, dostawcy rozwiązań IT wbudowują w nie coraz liczniejsze narzędzia poprawiające jakość analiz fraudów czy potencjalnych naruszeń zabezpieczeń w bankach. Rozwiązania te są wdrażane w różnych sektorach zaledwie w kilka miesięcy po ich debiucie, gdyż w tej sferze liczy się czas.
Przejdźmy do struktury samej bankowości, która bardzo dynamicznie się zmieniła. W 2012 r. banki zatrudniały ok. 185 tys. pracowników, obecnie jest ich blisko 130 tys. Sam spadek nie jest aż tak interesujący, jak zmiana struktury zatrudnienia. Centrale bardzo się wzmocniły, natomiast oddziały banków zostały przeorganizowane. Jak wdrażanie inteligentnych algorytmów wpłynie na strukturę i sytuację bankowców?
Marek Młyniec: Aby sprawdzić, jak AI wpływa na rynek pracy, PwC przeanalizowało ponad pół miliarda ogłoszeń o pracę w 15 krajach, w ramach badania „Global AI Jobs Barometer”4. Analizy wykazały, że AI już teraz znacząco zwiększyła produktywność pracowników. Sektory, w których sztuczna inteligencja znajduje szerokie zastosowanie, takie jak bankowość, doświadczają prawie pięciokrotnie wyższego wzrostu produktywności niż branże w mniejszym stopniu posługujące się AI: transport, produkcja czy budownictwo.
Adam J. Kępa: Dlatego tak istotne jest rozwijanie kompetencji w zakresie AI, niekoniecznie sprowadzających się do obsługi konkretnej technologii. Na stanowiskach, które wymagają specjalistycznych umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji dostępnych jest siedem razy więcej ofert pracy niż w 2012 r. Ofert tych przybywa 3,5 razy szybciej niż na wszystkie stanowiska ogólne. Wszędzie tam, gdzie się pracuje z danymi, z systemami, opracowuje dokumenty, będą preferowani ci kandydaci, którzy umieją z tych narzędzi korzystać, na takich pracowników będzie największe zapotrzebowanie. W bankowości dochodzi do tego potrzeba spełnienia wymogów regulacyjnych i zapewnienia standardów w zakresie bezpieczeństwa. Z tego powodu te wdrożenia są oczywiście trudniejsze, ale pomimo tego oczekuje się, że pracownicy będą wykonywać swoje zadania z użyciem wsparcia AI, i że będą umieli to robić.
Jak zatem banki powinny efektywnie podejść do wdrażania sztucznej inteligencji? Domyślam się, że wielu managerów ma świadomość, że to jest must have, równocześnie zdając sobie sprawę, iż to są kosztowne inwestycje i bardzo trudno pokazać zwroty z inwestycji na bardzo wczesnym etapie tej technologii…
Marek Młyniec: Z naszego punktu widzenia najważniejsze jest osiągnięcie w krótkim czasie namacalnych wyników biznesowych. Rekomendujemy podejście oparte na pilotażach na niewielką skalę, które pozwalają ocenić wartość i przygotować firmę do pełnych wdrożeń AI. Podejście „proof of concept” jest na pewno wskazane. Aby to było możliwe, bardzo istotne jest zapewnienie właściwych danych, sprawdzonych i dobrej jakości. Ponadto bardzo ważnym elementem jest zaangażowanie pracowników, żeby nie obawiali się sztucznej inteligencji, tylko potrafili z niej korzystać. Podsumowując: odpowiedni poziom kompetencji oraz wskazanie celu i korzyści płynących z wdrożenia.
Adam J. Kępa: Na końcu kwestia najważniejsza: tak jak przy każdej transformacji technologicznej, również AI powinna mieć jasny biznesplan z mierzalnym ROI, który pokazuje, na ile jej wdrożenie poprawia efektywność i czy przebiega zgodnie z planem. W PwC realizujemy tego typu projekty dla sektora bankowego, w ramach których liczymy korzyści i wspieramy klientów w przygotowaniu biznes case’ów.
Czynnikiem determinującym transformację technologiczną w bankowości jest otoczenie regulacyjne. Pozostało nam kilka miesięcy do wdrożenia DORA, równocześnie powstaje AI Act. Czy tak liczne regulacje w obszarze cyberodporności wyhamują potencjał AI, a może wpłyną na bardziej odpowiedzialne jej wdrażanie?
Adam J. Kępa: Na obecną chwilę wdrożenie chmury publicznej w polskich bankach dokonywane jest w oparciu o tzw. komunikat chmurowy KNF ze stycznia 2020 r. DORA, która jest dokumentem obecnie wdrażanym we wszystkich krajach UE (stosowanie rozpocznie się od 17 stycznia 2025 r.), powtarza wymagania, które należy spełnić, żeby korzystać z usług chmury publicznej. Niezbędne zatem wydaje się ujednolicenie tych regulacji w Polsce. AI Act jeszcze przed nami, trwają konsultacje, jak ma być implementowany, mamy też dwie skrajne opinie dotyczące tego projektu. Niektórzy twierdzą, że to dobrze, że Unia Europejska wyprzedza resztę świata w uregulowaniu tego obszaru, inni narzekają, że to utrudnia konkurencję. Z drugiej strony widać, że Amerykanie naśladują Europejczyków, czy to w przypadku regulacji opartych na GDPR, czy dotyczących sztucznej inteligencji – 24 października 2024 r. prezydent Joe Biden5 podpisał „National Security Memorandum (NSM) on Artificial Intelligence (AI)”. Powinniśmy pamiętać, że jeżeli rynek ma być stabilny, to powinien być uregulowany, tak jak np. lotnictwo, energetyka, produkcja żywności czy leków. Bankowość także zalicza się do usług krytycznych. Na tym generalnie polega dojrzałość tej części świata.
1 https://www.pwc.pl/pl/publikacje/badanie-ceo-survey.html
2 https://www.pwc.pl/pl/publikacje/gotowi-na-sztuczna-inteligencje-raport.html
4 https://www.pwc.pl/pl/publikacje/raport-global-ai-jobs-barometer.html
