Najnowsze wydanie miesięcznika BANK 
Każdego roku produkujemy coraz więcej informacji. Mówi się, że 90% wszystkich rekordów na świecie zostało wytworzonych w przeciągu ostatnich dwóch lat. Przed inżynierami danych oraz data scientistami stoi więc wyzwanie, aby taki wolumen przetworzyć oraz wyciągnąć z niego wartość dla firmy.
Jaką wiedzę i kompetencje powinna mieć sztuczna inteligencja w sektorze finansowym? Pytanie jest oczywiście w pewien sposób podchwytliwe, bo czy sztuczna inteligencja może mieć wiedzę? I jeżeli tak, to jak ją oceniać i w jakich kategoriach?
Jednym z najbardziej istotnych obszarów, które zostały poruszone w Białej Księdze w sprawie sztucznej inteligencji jest problematyka spełnienia i opracowania obowiązkowych wymogów prawnych przy tworzeniu i wykorzystywaniu rozwiązań opartych o AI.
19 lutego 2020 r. Komisja (UE) opublikowała dokument niezwykle istotny dla dalszego rozwoju fintechów, w tym banków, który zaowocuje – miejmy nadzieję – konkretnymi rozwiązaniami legislacyjnymi w najbliższym czasie. Tym dokumentem jest „European strategy for data”, który zawiera konkretne (no prawie…) propozycje co do kierunku zmian legislacyjnych w takich obszarach jak Digital ID czy biometria.
Wejście na rynek fintechów to wyzwanie nie tylko w kontekście konkurencji, ale również regulacji ostrożnościowej i wpływu działalności tych podmiotów na stabilność finansową i ochronę klientów. Jest to temat często pomijany, a jednak bardzo istotny wobec pojawiających się nowych modeli biznesowych i produktów oraz usług, które nie zawsze są dobrze rozpoznane.
24 stycznia 2020 r. Komisja Nadzoru Finansowego opublikowała komunikat w sprawie wykorzystania chmury obliczeniowej w sektorze finansowym. Dzisiaj, zaczynamy bardziej szczegółową analizę komunikatu. A na pierwszy ogień weźmiemy umowę z dostawcą w kontekście właściwego prawa i ochrony RODO.
Budowa domu to złożone i wymagające przedsięwzięcie. Jego realizacja jest wieloetapowa i obejmuje opracowanie projektu, uzyskanie zezwoleń, wybór odpowiedniej firmy budowlanej, koordynowanie pracy różnych fachowców oraz kontrolowanie budżetu, który ostatecznie powinien pokryć wszystkie koszty. Wyobraźmy sobie sytuację, w której odwiedza nas przedstawiciel handlowy konkurencyjnej firmy budowlanej i składa deklarację: „Ja zbuduję ten dom za 50% budżetu i skrócę czas budowy o dwie trzecie”. Jaka byłaby nasza reakcja?
Możliwość przewidywania pewnych zdarzeń to w dzisiejszych bardzo dynamicznych czasach niezwykle cenna umiejętność. Dostęp do znacznych zbiorów danych (Big Data) ułatwia zrozumienie różnych zjawisk czy tworzenie efektywnych rekomendacji. Wykorzystanie uczenia maszynowego połączonego z Big Data jest szczególnie istotne w działalności sektora finansowego, który uczy się jak przetwarzać dane o klientach i lepiej zarządzać ryzykiem, czy też bardziej skutecznie doradzać przy wyborze produktów finansowych.
Jonathan Curtis z Franklin Equity Group tłumaczy, dlaczego wszystkie przedsiębiorstwa będą w najbliższych latach zmuszone do znacznie większych inwestycji w technologie cyfrowe, które pozwolą im lepiej rozumieć i obsługiwać swoich klientów oraz obniżać koszty.
Początek nowej dekady będzie dla branży pożyczkowej pełen wyzwań. Te 4 obszary w 2020 roku będą wyznaczały kierunki zmian na rodzimym rynku.
Jak wykorzystać dane z kart płatniczych, aby zaprojektować funkcjonalne rozwiązanie dla klienta detalicznego? Nad takim zagadnieniem w ostatni weekend pracowało dziewięć zespołów studentów w wielkim finale serii hackathonów Banku Pekao #PekaoCoders. Wygrała drużyna, która zaprezentowała pomysł na aplikację wykorzystującą dane z paragonów do analizy wydatków klienta.
Zgromadzone w bankowych serwerowniach dane na temat klientów stanowią we współczesnym świecie aktywa równie cenne jak środki pieniężne czy papiery wartościowe.
Tylko 12% małych i średnich firm w Europie korzystało z Big Data w 2018 roku (w porównaniu z 33% dużych). W Polsce duże zbiory danych analizowało jedynie 8% przedsiębiorców – wyprzedziliśmy Węgry, Austrię, Bułgarię czy Włochy, jednak sporo brakuje nam do Malty (24%) lub Holandii (22%).
Amerykańska firma IT Entrata przeprowadziła badanie, co zwykli ludzie wiedzą o sztucznej inteligencji. Choć wielu pytanych zna definicję tego terminu, to większość nie pojmuje jej realnego wpływu na naszą rzeczywistość.
6 maja 2017 roku magazyn The Economist ogłosił na swojej okładce „koniec gospodarki opartej o ropę i energię”. Nowym paliwem dla gospodarki są dane.
PKB Polski może zwiększyć się nawet o 275 mld złotych w ciągu najbliższych sześciu lat, jeśli w pełni wykorzystamy potencjał cyfryzacji. Samo rozwijanie i wdrażanie rozwiązań chmurowych, sztucznej inteligencji, big data czy Internetu rzeczy nie wystarczy jednak firmom do osiągania przewagi konkurencyjnej. Potrzebne jest zrozumienie pracowników, którym te rozwiązania mają służyć i umieszczenie ich w centrum strategii biznesowych.
Robotyzacja, sztuczna inteligencja i big data to od lat jedne z najgorętszych haseł w obszarze finansów. Banki rozpoczęły eksperymenty od prostych robotów, automatyzujących najbardziej podstawowe procesy wewnętrzne, dziś udostępniają zaawansowane systemy oparte na chatbotach, a ostatnio coraz częściej voicebotach.
Smartfon, laptop czy czujniki z smart urządzeń – oddane w dłonie konsumentów, rejestrują niemal każdą aktywność ludzi i w ten sposób generują imponującą ilość danych. Paradoksalnie jednak ich rosnąca ilość wcale nie oznacza, że firmy mają więcej informacji. Czy wobec tego nasze babcie miały rację, powtarzając: co za dużo to niezdrowo? Najnowsze wyniki badania przeprowadzonego przez Duke University jasno pokazują, że biznes ma poważny problem zarówno z pomiarem efektywności analityki, jak i z integracją danych z różnych źródeł.
Szybka decyzja o przyznaniu kredytu, pomoc w planowaniu wydatków, indywidualne promocje i zniżki oferowane w czasie wizyty w galerii handlowej czy kinie – taką mikropersonalizację oferty produktowej dla klientów banków zapewnia analityka behawioralna, wykorzystująca big data i sztuczną inteligencję.
Sztuczna inteligencja, robotyzacja i big data są często omawiane w odniesieniu do futurystycznych wizji dystopijnych, ale ich faktyczną przydatność można wyraźnie zauważyć w sektorze finansowym. Banki i firmy pożyczkowe już teraz korzystają z tych uzupełniających się i pokrywających się technologii. Jakie będą tego skutki w najbliższych latach?
Cyfrowa przestrzeń robocza zmieni sposób, w jaki pracujemy. Przede wszystkim znacznie go uelastyczni. Jednym z głównych czynników, od których zależy długoterminowy sukces przedsiębiorstwa, jest sprawna współpraca między pracownikami, która ułatwia pozyskiwanie dobrych pomysłów oraz zwiększenie efektywności procesów.
Braintri i iCompass, rozpoczęły proces połączenia i przygotowania wspólnej oferty dla szeroko pojętej branży finansowej. Połączenie umożliwi Braintri dalszą ekspansję produktową i wyjście na rynki zagraniczne. Do czasu pełnego połączenia, na poziomie operacyjnym, oba zespoły będą działać pod dotychczasowymi markami. W planie jest zmiana nazwy.
Personalizacja, customer experience, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe oraz analiza big data to główne czynniki, które w nadchodzącym czasie będą w największym stopniu decydować o kierunku rozwoju e-commerce. Do jej rozwoju przyczyni się również wprowadzony w marcu zakaz handlu w wybrane niedziele oraz rosnący udział kanału mobilnego, z którego na koniec tego roku może już pochodzić 70 proc. ruchu w sprzedaży internetowej.
Lublin znalazł się na 4. miejscu w Polsce pod względem liczebności startupów, na równi z Poznaniem i Trójmiastem. Lubelskie startupy przodują w branżach Big data i analityki – podano w najnowszym raporcie „Polskie Startupy 2018” Fundacji Startup Poland.
Postęp technologii to dla instytucji bankowych nowe ekscytujące możliwości, ale i ździebko niepokoju. Coraz trudniej zapanować nad wszystkimi zmianami oraz przewidzieć i zaplanować rozwój. W opracowaniu krótko- i długoterminowych strategii mogą pomóc wyspecjalizowane firmy konsultingowe, dysponujące wiedzą, specjalistami z różnych dziedzin i doświadczeniem.
Jak wynika z badania „Mikro, małe i średnie firmy o usługach finansowych”, zrealizowanego w drugim kwartale br. przez CBM INDICATOR we współpracy ze Związkiem Banków Polskich i Warszawskim Instytutem Bankowości, kredyt w banku jest wymieniany jako najważniejsze zewnętrzne źródło finansowania działalności małych i średnich przedsiębiorstw.
Przestrzegając prawa, banki muszą otwierać się na podmioty trzecie, które oferują swoje usługi na rynku finansowym i nie tylko finansowym. W ten sposób banki mogą skuteczniej i bardziej efektywnie wychodzić naprzeciw oczekiwaniom klientów, pełniąc bardzo ważą funkcję „przewodnika” po ścieżkach ich konsumenckich doświadczeń. Z Michelem van Woudenbergiem, wiceprezesem Oracle do spraw Customer Experience for Banking na EMEA i APAC, rozmawia Janusz Grobicki.
O priorytetowych technologiach rozwijanych w sektorze finansowym i oczekiwaniach wobec nich formułowanych mówi Bartłomiej Nocoń, Dyrektor Bankowości Elektronicznej w Banku Pekao S.A.
Mottem VII Forum Bezpieczeństwa Banków 2018 były słowa Kevina Mitnicka – najsłynniejszego na świecie hakera – „możesz wydać fortunę na zakup technologii i usług, a twoja infrastruktura sieciowa może nadal być podatna na staroświeckie manipulacje”.
Jesteśmy świadkami transformacji cyfrowego świata napędzanej przez dane, powszechny dostęp do zaawansowanych narzędzi analitycznych oraz dynamiczny rozwój takich dziedzin, jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Analityka stała się główną siłą napędową rozwoju technologii i gospodarki cyfrowej, a co za tym idzie sposobu funkcjonowania współczesnych społeczeństw. Analityczna transformacja będzie tematem 24. edycji SAS Forum, które odbędzie się 21 maja w hotelu Hilton, w Warszawie.