Najnowsze wydanie miesięcznika BANK 
Doświadczenia kwarantanny, izolacji i ograniczeń w przemieszczaniu, zaowocują upowszechnieniem w wielu branżach modeli minimalizujących, ze względów bezpieczeństwa, bezpośrednie kontakty międzyludzkie ‒ powiedziała Ewa Małyszko, prezes PFR TFI w trakcie debaty zorganizowanej przez fundację World Business Bridge.
Ekonomiści wskazują, że aby utrzymać płynność finansową po kryzysie związanym z koronawirusem, banki będą musiały przeprowadzić zmiany w kluczowych obszarach. Przyspieszyć ma proces cyfryzacji i rozwój technologiczny, szczególnie w kwestii wykorzystania architektury mikroserwisów, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Zmianie ma ulec podejście do zarządzania aktywami, inwestycjami oraz polityki kredytowej. Banki mają też zwiększać konkurencyjność względem coraz bardziej innowacyjnych fintechów, challenger i neo banków ‒ wylicza Michał Mazur, ekspert z wrocławskiej spółki INCAT.
Wkrótce biznes będzie potrzebować wykwalifikowanych menedżerów i specjalistów przygotowanych do opracowywania strategii, znających podstawy uczenia maszynowego i biegle orientujących w praktycznych aspektach wdrożeń AI. Szkoła Biznesu Politechniki Warszawskiej właśnie uruchomiła zapisy na pierwszy w Polsce interaktywny kurs online, poświęcony zastosowaniu sztucznej inteligencji w biznesie.
Trochę pod wpływem ostatnich odpowiedzi Europejskiego Urzędu Nadzoru Bankowego do Digital Finance Strategy, a trochę za namową @Łukasz Piechowiak, zacząłem zastanawiać się nad tym, dlaczego tak słabo rozwijają się rozwiązania RegTech, czyli innowacje technologiczne pozwalające uporać się z obowiązkami prawnymi i regulacyjnymi, w tym raportowymi. Z oczywistych względów odniosę się tutaj do rynku finansowego, ale nie zapominajmy, że RegTech może wspomóc regulacyjne compliance w innych sektorach regulowanych ‒ podkreśla Michał Nowakowski, Counsel w Citi Handlowy, założyciel www.finregtech.pl.
Pod koniec roku 2019 Europejski Urząd Nadzoru Bankowego opublikował bardzo ważne wytyczne dotyczące całego procesu kredytowania, w tym oceny zdolności kredytowej, ale i monitorowania. Sam dokument jest dość „opasły”, a czas na dostosowanie się do jego wymagań jeszcze jest, bo został wyznaczony na 30 czerwca 2021 r.
Akcelerator Accelpoint wraz z Partnerami: Santander Bank Polska, Santander Consumer Bank, Santander Leasing, RITS‒Relyon IT Services i AXA Partners zapraszają do składania aplikacji do programu akceleracyjnego AccelUp.
O tym, dlaczego start-upy z sektora fintech mają coraz większe powodzenie u inwestorów pisze Bartosz Tomczyk – przewodniczący rady nadzorczej w Provema sp. z o.o.
Narodowy Bank Polski opublikował raport „Innowacje w sektorze banków komercyjnych w Polsce. Raport z badania 2019 r.”. Choć dane nie uwzględniają 2020 r., to pokazują pewną dysproporcję pomiędzy bankami dużymi i mniejszymi (średnimi oraz małymi) ‒ zarówno co do wielkości inwestycji, jak i kierunków rozwoju.
Brytyjski regulator (FCA) wezwał rynek do wyrażenia swojego zdania na temat wdrożenia nowej koncepcji, która mogłaby zastąpić Open Banking. Mowa tutaj oczywiście o Open Finance, czyli umożliwieniu klientom zarządzania swoimi danymi tworzonymi i pozyskiwanymi na potrzeby usług finansowych.
Tradycyjny scoring kredytowy (pożyczkowy) opiera się na danych ustrukturyzowanych ‒ dochody versus zobowiązania i często uproszczonej projekcji płynności w danym okresie kredytowania. Dane te pochodzą nie tylko od innych instytucji kredytowych, lecz także od takich podmiotów jak Biuro Informacji Kredytowej, ale rzadko z innych źródeł.
Cyfryzacja naszego świata powoduje, że z coraz większą śmiałością podchodzimy do nowych technologii, które na dobre wchodzą do naszego życia. Coraz więcej miast staje się „smart”, a inteligentne domy czy samochody nie budzą już takich emocji, jak w ostatniej dekadzie.
Jakiś czas temu mieliśmy okazję poznać pierwsze założenia, dość konkretne dla strategii sztucznej inteligencji (Biała Księga) oraz strategii w zakresie danych dla Unii Europejskiej. W końcu przyszedł czas na podobne „ćwiczenie” dla sektora finansowego. Komisja Europejska ogłosiła publiczne konsultacje ws. nowej strategii finansów cyfrowych.
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?
Bank Rozliczeń Międzynarodowych (BIS) jest ostatnio bardzo aktywny, jeżeli chodzi o publikacje dotyczące szeroko rozumianych innowacji finansowych. Kolejny na liście jest raport „Policy responses to fintech: a cross-country overview”. Dokument o tyle ciekawy, że pokazuje „jak to robią w innych krajach” i może stanowić dobrą inspirację dla krajowych regulatorów oraz prawodawcy.
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.