Raport Specjalny | Technologie Bankowe – Dell Technologies | Cyberbezpieczeństwo i sztuczna inteligencja w bankowości | Rewolucja, która zmienia zasady gry
Według raportu Dell Technologies z 2025 r.1, aż 89% menedżerów w sektorze finansowym uważa bezpieczeństwo za kluczowy element strategii, natomiast 75% wskazuje AI jako fundament przyszłych innowacji. Nowoczesna bankowość opiera się na zaawansowanych systemach analitycznych, inteligentnej automatyzacji procesów oraz rozwiązaniach, które pozwalają na precyzyjne przewidywanie zagrożeń i minimalizowanie ryzyka cyberataków. W tym kontekście kluczowe pytania brzmią: w jaki sposób polskie banki radzą sobie z nowymi wyzwaniami? Jakie konkretne korzyści przynoszą wdrożenia AI? Czy instytucje finansowe są w stanie konkurować z globalnymi graczami technologicznymi?
Banki mogą wykorzystywać zarówno predykcyjną, jak i generatywną sztuczną inteligencję do usprawnienia obsługi klienta, zarządzania ryzykiem i wsparcia biznesowego. Przykłady obejmują analizę transkrypcji rozmów, chatboty IT, automatyzację procesów onboardingu czy wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym. Co istotne, rozwiązania te są „cloud agnostic”, co oznacza, że banki mogą je wdrażać w dowolnej chmurze lub środowisku hybrydowym, zachowując elastyczność i bezpieczeństwo danych.
Polska na celowniku cyberprzestępców
– Polska jest szczególnie narażona na zaawansowane ataki hybrydowe, łączące techniczne exploit-y z socjotechniką. Banki muszą dziś budować wielowarstwową ochronę – od zabezpieczeń sprzętowych (np. samooczyszczające się serwery Dell PowerEdge) po systemy wykrywania anomalii oparte na AI. Kluczowe jest też skrócenie czasu reakcji – np. poprzez automatyzację odpowiedzi na incydenty – komentuje Bartosz Charliński, Enterprise Architect Dell Technologies.
Chociaż według Cyber Defense Index 2022/23 Polska zajmuje wysokie, szóste miejsce pod względem skuteczności ochrony cyfrowej, to banki muszą mierzyć się z coraz bardziej wyrafinowanymi formami ataków.
Cyberprzestępczość ewoluowała – nie są to już tylko ataki phishingowe i ransomware, ale również złożone operacje wykorzystujące sztuczną inteligencję do tworzenia głębokich fałszerstw (deepfake). Banki muszą nieustannie inwestować w nowoczesne systemy bezpieczeństwa, by przeciwdziałać takim zagrożeniom, jak ataki DDoS, infiltracja systemów za pomocą skradzionych danych uwierzytelniających czy próby oszustw finansowych na masową skalę.
Jednocześnie serwery dla obciążeń AI (np. Dell PowerEdge) muszą zapewniać te same standardy bezpieczeństwa co tradycyjna infrastruktura. Dla instytucji finansowych kluczowe są mechanizmy ochrony dostępu, takie jak dynamicznie kontrolowane porty USB, szyfrowanie danych czy zaawansowane systemy zarządzania i monitorowania (iDRAC, OpenManage Enterprise, APEX AIOPs). Dzięki nim banki mogą nie tylko zabezpieczać wrażliwe informacje klientów, ale także skutecznie spełniać wymogi regulacyjne i minimalizować ryzyko cyberzagrożeń.
Nowoczesne strategie obronne banków
Bezpieczeństwo nie jest jednorazową inwestycją, ale procesem ciągłego doskonalenia. Model Zero Trust oparty na zasadzie „nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj” oraz koncepcja Cyfrowego Bunkra to dziś konieczność dla banków przetwarzających wrażliwe dane.
Cyfrowy Bunkier to strategia polegająca na opracowaniu procesów skoncentrowanych na utrzymaniu ciągłości działania oraz stworzeniu izolowanych środowisk IT, które minimalizują skutki cyberataków i umożliwiają szybkie przywrócenie funkcjonalności systemów po awarii. W razie kryzysu bank ma możliwość uruchomienia backupowych systemów, co skraca czas przestoju i zmniejsza straty. Z kolei Zero Trust oznacza, że każda próba dostępu do systemu – zarówno wewnętrznego, jak i zewnętrznego – jest traktowana jako potencjalnie niebezpieczna i wymaga wielopoziomowej autoryzacji.
Secure by Design
Nowoczesne systemy bankowe muszą być budowane z myślą o bezpieczeństwie od podstaw. Wdrożenie serwerów z funkcjami natychmiastowego wymazywania danych to jednak za mało – prawdziwie bezpieczna infrastruktura wymaga połączenia zaawansowanych technologii ze strategiczną współpracą sektorową.
Kluczowe znaczenie ma tu ścisła koordynacja między instytucjami bankowymi, otwarty dialog z partnerami technologicznymi oraz wdrażanie sektorowych planów ciągłości działania (BCP). Tylko takie kompleksowe podejście, łączące innowacyjne rozwiązania z instytucjonalną współpracą, może wyróżnić polską bankowość na arenie międzynarodowej.
– Szansą dla Polski jest skok technologiczny – podczas gdy w kraju wciąż dominuje etap prototypowania małych środowisk on-premise, zachodnie instytucje już wdrażają pełne rozwiązania produkcyjne. Polskim firmom możemy zaproponować gotowe i sprawdzone oraz bezpieczne architektury dla rozwiązań AI, takie jak Dell AI Factory – kompleksowe stosy integrujące sprzęt, oprogramowanie (w tym NVIDIA AI Enterprise) i wydajne systemy pamięci masowej (Dell PowerScale) – mówi Rafał Szczypiorski, Business Development Manager GSS Dell Technologies.
Generatywna AI – klucz do oszczędności i innowacji
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki banki zarządzają swoimi operacjami i komunikują się z klientami. Inteligentne chatboty, automatyzacja procesów oraz algorytmy analizujące ogromne ilości danych sprawiają, że bankowość staje się bardziej efektywna i dostępna.
Wiele banków z powodzeniem już dziś korzysta z AI:
VeloBank, który wprowadził asystentkę AI „Vela” – rozwiązanie to pozwoliło zaoszczędzić od 80 do 90 mln zł rocznie i dziesięciokrotnie zwiększyć efektywność procesów.
ING Bank Śląski korzysta z platformy SAIO, łączącej robotyzację procesów biznesowych (RPA) z algorytmami sztucznej inteligencji, co pozwala na automatyzację zadań w ciągu 2-3 tygodni.
Bank Pekao zdobył nagrodę „Bank of the Year 2024” za aplikację „EmpatIA”, analizującą w czasie rzeczywistym opinie klientów i dostosowującą ofertę do ich potrzeb.
Zastosowanie AI w bankowości wykracza poza chatboty
Nowoczesne algorytmy sztucznej inteligencji znajdują zastosowanie w wielu obszarach bankowości:
Analiza ryzyka kredytowego – zaawansowane algorytmy AI wspierają analityków w ocenie zdolności kredytowej klientów, znacząco skracając czas przygotowania rekomendacji. Finalna decyzja zawsze pozostaje w gestii doświadczonych ekspertów, podczas gdy system dostarcza usprawnioną, opartą na danych analizę.
Wykrywanie oszustw finansowych – inteligentne systemy wspomagają zespoły bezpieczeństwa, analizując wzorce w milionach transakcji i wskazując potencjalne anomalie. Dzięki temu specjaliści mogą skupić się na weryfikacji najbardziej obiecujących przypadków, zwiększając skuteczność wykrywania nieprawidłowości.
Personalizacja usług – narzędzia AI pomagają doradcom w identyfikacji najbardziej odpowiednich produktów finansowych dla klientów, bazując na analizie ich zachowań i potrzeb. Proces decyzyjny pozostaje jednak w rękach wykwalifikowanych pracowników, którzy uwzględniają także czynniki jakościowe.
To jednak nie wszystko, bo w tym miejscu możemy wyróżnić jeszcze np. inteligentne routowanie płatności i naprawy błędów, modelowanie wartości klienta, automatyzację dokumentów czy wykrywanie ryzyka kredytowego. Co ciekawe, aż 32% banków planuje wykorzystywać otwarte modele AI działające on-premise, co pokazuje rosnące znaczenie kontroli nad danymi i zgodności z regulacjami.
Co czeka bankowość w najbliższych latach?
Najbliższe lata przyniosą dynamiczny rozwój AI, wzmożone inwestycje w cyberbezpieczeństwo oraz zaostrzającą się konkurencję między tradycyjnymi bankami a technologicznymi gigantami. W tym środowisku przewagę zdobędą instytucje, które połączą innowacyjność z bezpieczeństwem i głęboką współpracą – zarówno z partnerami technologicznymi, jak i w ramach sektora bankowego.
Kluczowe będzie tworzenie wspólnych standardów, platform wymiany wiedzy o zagrożeniach oraz sektorowych rozwiązań wzmacniających cyberodporność. Tylko poprzez koordynację działań i dzielenie się najlepszymi praktykami polskie banki będą mogły skutecznie konkurować z globalnymi graczami, jednocześnie podnosząc bezpieczeństwo całego systemu finansowego.
Polskie banki stoją przed szansą skoku technologicznego, ale muszą działać strategicznie tj.:
- wdrażać modele zero trust i rozwiązania „secure by design”,
- stawiać na elastyczne platformy AI (jak Cell AI lub Dell AI Factory), które integrują się z istniejącymi systemami,
- inwestować w wydajną pamięć masową i sieć, aby uniknąć wąskich gardeł,
- wykorzystywać lokalne modele AI on-premise, aby zachować kontrolę nad danymi.
Niezwykle istotna będzie też kwestia integracji infrastruktury IT i zarządzania danymi. W środowiskach wykorzystujących GenAI dane często są rozproszone w silosach, co utrudnia ich efektywne przetwarzanie i analizę. Samo wdrożenie szybkiej sieci (np. 100 Gbps+) nie rozwiąże problemu – kluczowe jest zastosowanie inteligentnych systemów zarządzania danymi, które umożliwiają ich efektywne gromadzenie, organizowanie i udostępnianie. Skalowalne rozwiązania pamięci masowej oraz automatyzacja przepływu danych pozwalają instytucjom finansowym na lepszą kontrolę, zgodność z regulacjami i optymalne wykorzystanie zasobów AI.
Źródła:
• Dell Technologies Survey 2025
• Forum Bankowe 2025, Wyzwania technologiczne banków
