Najnowsze wydanie miesięcznika BANK dostępne w sklepach i online Sprawdź szczegóły i zapisz się na prenumeratę roczną -20% 
Jak wynika z najnowszego badania SAS, ponad połowa instytucji finansowych wykorzystuje sztuczną inteligencję w projektach z zakresu przeciwdziałania praniu pieniędzy lub planuje to zrobić w niedalekiej przyszłości.
Rozwój uczenia maszynowego i pokrewnych dziedzin, w tym przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing – NLP) daje niewątpliwie wiele możliwości w zakresie automatyzacji, upraszczania i przyśpieszania wielu procesów w praktycznie każdej dziedzinie, w której do czynienia mamy z jakimiś informacjami czy danymi, podkreśla Michał Nowakowski.
Przed konferencją Sztuczna Inteligencja w finansach, która odbędzie się 7 września, rozmawiamy z dr. Konradem Majem, Kierownikiem Human Tech (Centrum Innowacji Społecznych i Technologicznych), Uniwersytet SWPS.
Jak mówił Klaus Schwab, założyciel słynnych spotkań w Davos – „Żyjemy w czasach, kiedy szybcy jedzą wolnych”. Przez lata to określenie nawiązywało głównie do wizji rozwoju gospodarki w ramach idei „Przemysł 4.0”. Dzisiaj z powodzeniem możemy przyjąć, że również sektor finansowy musi zręcznie i szybko reagować na potrzeby klientów sprawnie wykorzystując nowe technologie, pisze dla aleBank.pl Paweł Łaskarzewski, Banking Solutions Expert, e-point.
Centrum Testowania Technologii Przemysłu 4.0 online i offline w Gliwicach jest dostępne bezpłatnie dla wszystkich zainteresowanych, mówi Artur Pollak, prezes APA Group.
Niedawno przedstawiłem listę praktyk, które w projekcie Rozporządzenia (UE) w sprawie sztucznej inteligencji zostały określone jako zakazane. Dzisiaj przedstawię jedno z najważniejszych zagadnień przewidzianych w dokumencie, czyli systemy AI wysokiego ryzyka, co do których pojawić się mają szczególne obowiązki po stronie uczestników cyklu życia tych rozwiązań. Właściwe zrozumienie tej klasyfikacji i dokonanie mapowania własnych rozwiązań ma kluczowe znaczenie dla określenia zakresu naszej odpowiedzialności, a także wyznaczenia kolejnych kroków związanych z „marketowaniem” systemu wykorzystującego sztuczną inteligencję ‒ pisze w komentarzu Michał Nowakowski, Finregtech.
Niższe zwroty z inwestycji, mniej przychodów z odsetek, chwiejne modele biznesowe, to tylko część współczesnych problemów w sektorze finansowym. Banki muszą zredefiniować lub wypracować całkiem nowe, skuteczne modele. Z pomocą przychodzi im sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) i nowoczesne technologie ‒ podkreśla Marzena Andrzejczak, Dyrektor Działu Badań i Rozwoju, Comarch.
14 kwietnia 2021 roku na profilu Krzysztofa Izdebskiego znalazł się nieoficjalny tekst dotyczący projektu „Regulation on a European Approach for Artificial Intelligence”, który ma pojawić się w następnym tygodniu (nie wiem więc, na ile będzie to ostateczny projekt). Jest to oczywiście robocza wersja, ale warto się jej przyjrzeć, tym bardziej, że zakres projektowanej regulacji jest szeroki i dotyczy m.in. w ogóle wykorzystywania systemów AI na poziomie UE, przejrzystości tych systemów, które wchodzą w interakcje z człowiekiem czy systemów, jak to określono, „generate or manipulate image, audio or video content”. Zobaczmy, co proponuje nam Komisja. Dzisiaj w dużym skrócie, bo rozporządzenie jest dość rozbudowane ‒ pisze Michał Nowakowski, Finregtech.Pl.
‒ Planowanie finansowe, działania antyfraudowe, automatyzacja decyzji kredytowych i wiele innych procesów w zakresie usług finansowych to idealne obszary do automatyzacji, gdzie zainwestowane zasoby przekładają się nie tylko na zysk, ale i na zadowolenie klientów końcowych – podkreśla Rafał Plutecki, Head of Banking & Insurance w CRIF Poland.
Czy zastanawiałeś się kiedyś jak dokonywana jest ocena Twojej zdolności kredytowej? Pewnie nie Ty jeden. I nie piszę tutaj o procedurach wewnętrznych banków, które są znane pracownikom odpowiadającym za podejmowanie decyzji o tym czy przyznać kredyt, czy też nie. Chodzi o automatyzację. O algorytmy uczenia maszynowego (zaliczane do sztucznej inteligencji sensu largo), które niektóre banki stosują, aby szybciej i bardziej efektywnie zarządzać portfelem kredytów, w tym kredytów konsumenckich. Przepisy prawa bankowego taką możliwość dopuszczają, a regulatorzy nawet zachęcaj do stosowania automatyzacji w tym zakresie (przy zachowaniu pewnych gwarancji i standardów). To rozwiązanie niewątpliwie bardziej przyszłościowe niż „białkowe” procesy, bo przecież można więcej i szybciej. Ale czy na pewno? ‒ pisze Michał Nowakowski, FinregtechPL.
Rośnie wykorzystanie przez banki nowoczesnych rozwiązań chmurowych. Luminor Bank i firma IBM poinformowały 26 stycznia 2021 r. o zawartej w grudniu 2020 r. nowej 5-letniej umowie dotyczącej przyspieszenia cyfryzacji i migracji infrastruktury IT banku do chmury IBM Cloud for Financial Services.
Ostatni rok w gospodarce wpłynął na zmianę wielu zachowań wśród konsumentów. Jeszcze rok lub dwa lata temu firmy bały się utraty pracowników – dziś obawiają się utraty klientów. Ta sytuacja dotyczy również sektorów bankowego i finansowego, które zaczęły mierzyć się ze wzmożoną liczbą odejść usługobiorców. Można to jednak przewidzieć, wykorzystując sztuczną inteligencję. Jak sprawić, aby wskazywała nam, który klient będzie chciał zrezygnować z naszych usług? Należy odpowiedzieć na kilka poniższych pytań, które pozwolą przejść przez proces przygotowania modeli prognozujących odejścia klientów ‒ pisze Barbara Sobkowiak, Data Science Manager, Britenet.
Rok 2021 może być bardzo ciekawy. Wiele z rozwiązań technologicznych dotąd niewykorzystywanych szerzej w usługach finansowych ma szansę na stałe zagościć w „piwnicach” bankowych i niebankowych fintechów. Zmiany będziemy dostrzegać także w obszarze kultury „korporacyjnej”, choć tutaj jestem ostrożny co do przewidywanego tempa zmian. Jest to związane nie tyle (tylko?) z chęcią, ale raczej koniecznością coraz bardziej dostosowywania się do dynamicznie zmieniających się oczekiwań i „charakteru” klientów sektora finansowego, którzy „chcąc, nie chcąc” musieli poddać się transformacji, a często przebudować swoje modele biznesowe. Sektor finansowy musi przynajmniej znaleźć się w peletonie, bo nie chodzi tylko o utratę klientów, ale przede wszystkim wspieranie transformacji całej gospodarki ‒ ocenia Michał Nowakowski.
Żyjemy w czasach, kiedy komputery przestały być głównie źródłem rozrywki. Maszyny wspierają nas, ludzi w pracy, dbają o bezpieczeństwo, a nawet leczą. Co więcej, programy potrafią często same się korygować, aktualizować oraz dostrzegać zmiany w trendach. ‒ A wszystko za sprawą uczenia maszynowego (ang. machine learning) ‒ podkreśla Lucjan Rosłanowski szef działu Data Science w Kontomatik.
Do grona finansowych partnerów platformy ComperiaRaty dołączył Bank BNP Paribas. Dzięki tej współpracy użytkownicy platformy uzyskują dostęp do jeszcze bardziej dopasowanych, „szytych na miarę” usług finansowych ‒ poinformowała Spółka.
Po epoce bankowości elektronicznej, kart bezstykowych i aplikacji mobilnej kolejną fazę transformacji cyfrowej sektora bankowego wyznacza wykorzystanie sztucznej inteligencji. Jakie obszary bankowego biznesu ulegną największej przemianie wskutek zastosowania rozwiązań z zakresu data science? Czy sztuczna inteligencja jest rozwiązaniem bezpiecznym, i jak roboty mogą stawić czoło zakusom przestępczego świata? Kwestie te będą tematem wiodącym kolejnego już webinarium, prezentującego efekty badań przeprowadzonych w ramach Programu Analityczno-Badawczego Warszawskiego Instytutu Bankowości.
Nikt nie mógł przewidzieć zmian, jakich wprowadzenie we własnym środowisku IT okazało się konieczne w 2020 roku. Dotyczą one nie tylko architektury sieci, ale także zmieniającej się strategii cyberataków, co wpłynęło na to, że charakter zagrożeń stał się bardziej dynamiczny i złożony niż kiedykolwiek wcześniej ‒ oceniają eksperci Fortinet.
„Przed wyruszeniem w drogę należy zebrać drużynę” – te słowa wypowiadane przez Piotra Fronczewskiego są kultowe dla fanów gier komputerowych końcówki lat 90. poprzedniego wieku. Padały one w słynnej grze „Baldur’s Gate”, której polska lokalizacja była jednym z pierwszych sukcesów nikomu wtedy nieznanej firmy CD Project., pisze Łukasz Nienartowicz, Head of Business Intelligence, Britenet Sp. z o.o.
Jak ważne podczas pandemii COVID-19 jest uczenie maszynowe wykorzystywane w ocenie kredytowej? Komentarz Ingmara Stuppa, CPO i Dyrektora Zarządzającego w Finiata Group.
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.
