Sztuczna inteligencja zmienia reguły gry w sektorze finansowym

W praktyce oznacza to, że w ciągu ostatniego roku co dwie minuty kolejna polska firma wdrażała rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Ta dynamika jest szczególnie widoczna w sektorze finansowym, gdzie presja na innowacje i rosnące oczekiwania klientów wymuszają szybką adaptację nowych technologii.

Od automatyzacji do inteligentnego wsparcia decyzji

Pierwsze wdrożenia AI w sektorze finansowo-ubezpieczeniowym koncentrowały się głównie na automatyzacji prostych, powtarzalnych procesów – szczególnie w obsłudze klienta. Dziś obserwujemy wyraźne przejście w kierunku zaawansowanych zastosowań wspierających złożone procesy decyzyjne.

Przykładem dojrzałego wykorzystania AI jest projekt Life Claims Assistant w Allianz Polska. Firma wykorzystała Amazon Bedrock i dostępne tam modele językowe do inteligentnej analizy dokumentacji medycznej w procesie obsługi roszczeń. Rezultaty pokazują rzeczywistą wartość biznesową: 70% redukcji kosztów konsultacji medycznych i skrócenie czasu obsługi z 10 dni do 1 dnia. To nie tylko oszczędności operacyjne, ale przede wszystkim znacząca poprawa doświadczenia klienta, przekładająca się na wzrost NPS o 9,5%.

Podobną ścieżką podąża Nest Bank, który jako pierwszy w Polsce przeniósł swoje contact center do chmury AWS. System obsługuje miesięcznie ponad 135 000 połączeń przychodzących i 10 000 wychodzących, wykorzystując zaawansowane algorytmy do optymalizacji obsługi klienta. Model pay-per-use pozwala na elastyczne skalowanie zasobów w zależności od aktualnych potrzeb, co przekłada się na znaczące oszczędności operacyjne.

Modernizacja infrastruktury krytycznej

Sektor finansowy przechodzi fundamentalną zmianę w podejściu do infrastruktury IT. Bank Pocztowy jako jeden z pierwszych w Polsce zdecydował się na migrację bankowości internetowej do chmury AWS. To strategiczna decyzja, która wykracza poza prostą optymalizację kosztów – jej głównym celem jest zwiększenie zdolności do szybkiego wdrażania innowacji i nowych usług dla klientów.

Podobną drogą podąża Raiffeisen Bank International, realizując ambitny program migracji 50% aplikacji do chmury w ośmiu krajach Europy Środkowo-Wschodniej. To pokazuje, że transformacja cyfrowa w sektorze finansowym ma charakter regionalny, a nie tylko lokalny. Instytucje finansowe coraz częściej postrzegają modernizację technologiczną jako kluczowy element budowania przewagi konkurencyjnej.

Lekcje z innych sektorów

Warto zwrócić uwagę na doświadczenia innych regulowanych sektorów. Przykładem jest Radpoint, który zrewolucjonizował podejście do radiologii w Polsce. System obsługuje obecnie ponad dwa petabajty danych medycznych, co przekłada się na ponad 2 mld obrazów dotyczących ponad 5 mln pacjentów. To pokazuje, że nawet w silnie regulowanych branżach możliwa jest głęboka transformacja cyfrowa przy zachowaniu najwyższych standardów bezpieczeństwa.

Bezpieczeństwo i odporność operacyjna w czasach kryzysu

Wydarzenia w Ukrainie dramatycznie pokazały znaczenie chmury dla ciągłości biznesowej sektora finansowego. PrivatBank, największy bank w Ukrainie obsługujący 18 mln klientów, w obliczu wojny przeprowadził bezprecedensową operację migracji do chmury AWS. W ciągu zaledwie 45 dni przeniesiono 270 aplikacji i cztery petabajty danych klienckich, co Mariusz Kaczmarek, COO banku nazwał „absolutnym rekordem świata”.

Ta operacja pokazuje, jak technologia chmurowa może zapewnić ciągłość krytycznych usług finansowych nawet w ekstremalnych warunkach. To szczególnie istotne w kontekście rosnących zagrożeń cybernetycznych i geopolitycznych, z którymi musi mierzyć się sektor finansowy.

Wyzwania na drodze do dojrzałości cyfrowej

Mimo imponującej dynamiki wdrożeń, przed sektorem finansowym stoją istotne wyzwania. Kluczowe bariery to luka kompetencyjna (45% firm wskazuje brak odpowiednich umiejętności jako główną przeszkodę), niepewność regulacyjna (67% firm nie rozumie w pełni swoich obowiązków wynikających z AI Act) oraz wysokie koszty zapewnienia zgodności z regulacjami, pochłaniające średnio 38% budżetów IT. Instytucje finansowe muszą też znaleźć równowagę między innowacyjnością a bezpieczeństwem, zapewniając transparentność i wytłumaczalność decyzji podejmowanych przez systemy AI.

Dwie prędkości cyfrowej transformacji

Szczególnie widoczny jest podział na dwie prędkości adopcji AI. Startupy fintech szybko integrują AI w swoich podstawowych procesach – 35% z nich już wprowadziło produkty oparte na sztucznej inteligencji. Tymczasem większe instytucje często pozostają na etapie eksperymentów – zaledwie 9% dużych firm może pochwalić się produktami wykorzystującymi AI. To zróżnicowanie tworzy przestrzeń do współpracy między dojrzałymi organizacjami a innowacyjnymi startupami.

Agentic AI – nowy rozdział w transformacji sektora finansowego

Kolejnym znaczącym trendem w sektorze finansowym jest rozwój tzw. Agentic AI. To rozwiązania, które wykraczają poza tradycyjną automatyzację, umożliwiając tworzenie inteligentnych agentów zdolnych do realizacji złożonych procesów biznesowych. W przeciwieństwie do pojedynczych modeli AI, agenci potrafią koordynować wiele zadań, łączyć różne źródła danych i podejmować autonomiczne decyzje w ramach zdefiniowanych reguł biznesowych.

Kluczowe obszary zastosowań Agentic AI w sektorze finansowym obejmują:

• Automatyzację złożonych procesów decyzyjnych – od analizy wniosków kredytowych po zarządzanie ryzykiem.
• Inteligentną obsługę klienta wykorzystującą wieloźródłową analizę danych.
• Automatyzację procesów compliance i raportowania regulacyjnego.
• Personalizację usług finansowych w czasie rzeczywistym.

Inteligentna automatyzacja w praktyce

Goldman Sachs, jeden z wiodących globalnych banków inwestycyjnych, pokazuje, jak zaawansowana analityka i uczenie maszynowe mogą transformować usługi finansowe. Bank wykorzystuje chmurę AWS do uruchamiania złożonych modeli finansowych i analizy ryzyka, co pozwala na bardziej precyzyjną wycenę instrumentów finansowych i lepsze zarządzanie ryzykiem. Technologie te są również wykorzystywane do personalizacji usług dla klientów detalicznych.

W kierunku systemowej transformacji

Analiza udanych wdrożeń pokazuje, że największą wartość przynoszą projekty łączące jasno zdefiniowany problem biznesowy, dojrzałą infrastrukturę chmurową i kompleksowe podejście do zarządzania zmianą. Polski sektor finansowy ma potencjał, by stać się regionalnym liderem w wykorzystaniu AI, jednak kluczowe będzie przejście od pojedynczych eksperymentów do systemowego podejścia.

Jak pokazują przykłady Allianz czy Nest Banku, takie podejście może przynieść wymierne korzyści – 87% polskich firm wykorzystujących AI raportuje wzrost przychodów, średnio o 35%. Przyszłość sektora finansowego będzie należeć do organizacji, które potrafią skutecznie łączyć potencjał AI z głębokim zrozumieniem potrzeb klientów i wymogów regulacyjnych, budując przy tym odpowiednie kompetencje cyfrowe i kulturę innowacji.

Partnerzy technologiczni

Sukces wdrożeń AI w sektorze finansowym to efekt nie tylko zaawansowanej technologii, ale przede wszystkim trafnych decyzji i współpracy z doświadczonymi partnerami. Firmy takie jak Tameshi wspierają instytucje finansowe w budowie odpowiedniej architektury, doborze modeli oraz zapewnieniu pełnej zgodności z regulacjami.

Ważnym elementem jest też wykorzystanie chmury, która umożliwia skalowalne i bezpieczne wdrożenia AI. Partnerstwo z AWS daje dostęp do rozwiązań chmurowych spełniających wymogi europejskie, z regionami danych w UE oraz rozbudowanymi usługami ML, jak Amazon Bedrock czy SageMaker.

Dzięki temu banki zyskują narzędzia, które łączą bezpieczeństwo i zgodność z elastycznością oraz szybkością wdrożeń – co jest dziś kluczowe w transformacji cyfrowej sektora finansowego.

Raport „Odblokowanie potencjału AI w Polsce” zrealizowany przez Strand Partners na zlecenie Amazon Web Services (AWS).