W bankowości rola sztucznej inteligencji ewoluuje szybko – z narzędzia do testowania rozwiązań operacyjnych staje się fundamentem tworzenia organizacji bardziej zintegrowanych, przewidujących i budujących zaufanie. Coraz częściej to nie wsparcie procesów jest głównym celem wdrożeń AI, lecz ich strategiczne wykorzystanie jako siły napędowej transformacji całego biznesu. Zmienia się sposób wykorzystania technologii – od automatyzacji działań wewnętrznych w kierunku rozwoju produktów, lepszej obsługi klienta i trafniejszych decyzji kredytowych. Raport KPMG pokazuje, że droga do dojrzałości AI w bankowości nie jest łatwa – barierą pozostają m.in. dane, infrastruktura i kultura organizacyjna. Jednocześnie rośnie świadomość, że kluczem do sukcesu jest odpowiednie zaufanie do algorytmów, zgodność z regulacjami i przejrzystość modeli. Zachęcamy do zapoznania się z pełną wersją raportu, która prezentuje globalne spojrzenie na to, jak banki wchodzą w erę „inteligentnych organizacji”.
Najważniejsze wnioski z raportu
Sztuczna inteligencja staje się podstawą transformacji banków. Ponad połowa liderów banków biorących udział w badaniu KPMG twierdzi, że AI fundamentalnie zmienia sposób działania ich organizacji – to już nie eksperyment, ale element strategii biznesowej.
Wysokie oczekiwania wobec AI idą w parze z rosnącą presją na zwrot z inwestycji. 62% decydentów oczekuje wyraźnego zwrotu z inwestycji w AI, a 70% zmaga się z silną presją ze strony akcjonariuszy, aby wykazać efekty finansowe tych działań.
Wydatki na sztuczną inteligencję będą dynamicznie rosły. Aż 70% światowych instytucji bankowych planuje zwiększyć udział AI w swoim globalnym budżecie, z czego 38% przewiduje wzrost nakładów na ten cel o ponad 20%.
Najczęściej wskazywanym celem AI jest redukcja kosztów. 68% organizacji traktuje obniżenie kosztów jako główny cel wdrożeń AI, podczas gdy 42% koncentruje się na poprawie doświadczenia klienta.
Efekty są widoczne, choć nierównomiernie rozłożone. 66% badanych osiągnęło już oszczędności kosztowe dzięki AI, ale tylko 26% odnotowało wzrost przychodów, a 20% – znaczący wpływ AI na wyniki finansowe.
Przewagę konkurencyjną zyskają ci, którzy wdrożą AI szybciej i skuteczniej. 80% liderów rynku jest przekonanych, że instytucje, które postawią na AI, uzyskają wyraźną przewagę nad tymi, które zwlekają z transformacją.
Inteligentna bankowość w praktyce
Wiele instytucji finansowych przeszło już etap testowania rozwiązań AI w odizolowanych obszarach – dziś coraz częściej dążą do tego, aby sztuczna inteligencja była w pełni zintegrowana z ich strategią, danymi i codziennym działaniem. Ten nowy etap rozwoju to właśnie inteligentna bankowość – podejście oparte na zaufaniu do algorytmów, przewidywalności procesów oraz połączeniu technologii z rzeczywistymi celami biznesowymi. Charakteryzuje je:
Integracja z kluczowymi procesami biznesowymi
AI wspiera konkretne decyzje, np. kredytowe czy operacyjne, zamiast działać równolegle do nich.
Zgodność i przejrzystość
Szczególny nacisk kładziony jest na wyjaśnialność modeli, zgodność z regulacjami i możliwość audytu działania AI.
Skalowalność rozwiązań
Technologie rozwijane są w sposób umożliwiający ich wdrażanie w różnych jednostkach organizacyjnych bez potrzeby tworzenia wielu lokalnych wariantów.
Współdziałanie ludzi i AI
Pracownicy nie są zastępowani, lecz wspierani – rośnie rola człowieka w procesie podejmowania decyzji.
Wykorzystanie danych w czasie rzeczywistym
Podejście to zakłada wykorzystanie danych aktualnych, spójnych i zintegrowanych między systemami.
Orientacja na klienta i przyszłość
AI służy nie tylko usprawnieniu działań wewnętrznych, ale też poprawie doświadczenia klienta i przewidywaniu jego potrzeb.
Banki, które realizują ten model w praktyce, charakteryzują się większą dojrzałością operacyjną, lepszą zdolnością do skalowania rozwiązań AI i większym zaufaniem w całej organizacji – zarówno ze strony klientów, jak i organów nadzorczych.
Banki coraz częściej traktują AI jako narzędzie wspierające nie tylko wydajność, ale i konkurencyjność - szczególnie tam, gdzie liczy się szybkość decyzji, personalizacja usług i przewidywanie potrzeb klienta. Widoczna jest również zmiana w nastawieniu - świadome wdrażanie zastępuje fazę eksperymentowania. Aby jednak osiągnąć kolejny poziom dojrzałości, instytucje finansowe muszą lepiej poradzić sobie z wyzwaniami strukturalnymi takimi jak niespójne dane czy konieczność modernizacji systemów. Liderzy branży rozumieją te ograniczenia i widzą w AI szansę na trwałą przewagę. Zaufanie do sztucznej inteligencji, spełnianie wymogów prawnych i zrozumiałe działanie algorytmów są dziś tak samo ważne, jak tempo reakcji na zmiany czy redukcja kosztów. Przyszłość bankowości to AI, która wspiera ludzi, jest częścią strategii całej firmy, a nie tylko narzędziem działu IT.
Co hamuje rozwój AI w sektorze bankowym?
Mimo rosnącego zainteresowania sztuczną inteligencją, wiele instytucji finansowych nadal napotyka istotne przeszkody w jej wdrażaniu na większą skalę. Najczęściej wskazywanym ograniczeniem pozostają dane – ich niespójność, rozproszenie i niska jakość utrudniają wykorzystanie algorytmów na poziomie strategicznym. Tylko niewielka część banków ocenia swoje zbiory jako w pełni gotowe do zastosowań AI.
Równolegle pojawia się wyzwanie związane z kompetencjami. Banki coraz częściej potrzebują specjalistów, którzy rozumieją zarówno możliwości sztucznej inteligencji, jak i złożoność regulacji czy logikę procesów finansowych. Brak takich profili utrudnia przełożenie eksperymentalnych projektów na skalowalne rozwiązania biznesowe.
Wiele instytucji mierzy się również z ograniczeniami technologicznymi. Przestarzałe systemy IT, złożona architektura i brak elastyczności w środowiskach testowych hamują tempo wdrożeń, a tym samym ograniczają potencjalne korzyści z AI.
Istotną barierą pozostaje także ograniczona przejrzystość modeli – szczególnie tych opartych na głębokim uczeniu. Trudność w wyjaśnieniu działania algorytmu budzi niepewność zarówno wśród decydentów, jak i regulatorów. W tym kontekście wyzwaniem staje się także brak jasnych, jednolitych standardów prawnych i etycznych. Część instytucji deklaruje, że wstrzymuje rozwój projektów do czasu opracowania konkretnych wytycznych.
Dopiero zbudowanie solidnych fundamentów w zakresie danych, kompetencji, infrastruktury i zaufania do modeli otwiera drogę do pełnego wykorzystania AI jako narzędzia transformacji bankowości.
Nawet największe organizacje z sektora bakowego mierzą się z ograniczeniami technologicznymi i kompetencyjnymi. Zauważalna jest zmiana akcentów - zastosowanie AI przesuwa się z obszarów związanych wyłącznie z redukcją kosztów w stronę działań nastawionych na wzrost przychodów i budowanie trwałych relacji z klientami. W tym kontekście polski sektor bankowy wypada relatywnie dobrze - wysoka cyfryzacja usług ułatwia implementację nowych rozwiązań, ale wyzwaniem pozostaje skalowanie ich poza działy IT czy innowacji. Jeśli AI ma realnie wspierać rozwój instytucji, potrzebne jest nie tylko jej lepsze osadzenie w strukturach operacyjnych, lecz także dostosowanie procesów decyzyjnych, modeli współpracy i kompetencji zespołów do pracy z technologią, która działa inaczej niż tradycyjne narzędzia analityczne.
Efektywne wykorzystanie AI w bankowości
Gdzie AI wnosi największą wartość?
Sztuczna inteligencja ma dziś znaczenie tam, gdzie liczy się szybkość, trafność i skalowalność decyzji. Banki najczęściej wykorzystują ją w procesach kredytowych – do oceny zdolności kredytowej, analizy ryzyka i wykrywania potencjalnych oszustw. Zaawansowane algorytmy wspierają też personalizację ofert i komunikacji z klientem, analizując dane behawioralne i finansowe w czasie rzeczywistym. AI znajduje zastosowanie także w przeciwdziałaniu nadużyciom finansowym, gdzie potrafi błyskawicznie identyfikować nieprawidłowości i anomalie. Coraz częściej wspiera też automatyzację obsługi klienta – np. w postaci inteligentnych chatbotów czy systemów rekomendacji – zwiększając jakość kontaktu przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych.
Jakie działania podejmują liderzy rynku?
Liderzy rynku wyróżniają się nie tylko zaawansowanymi technologiami, ale przede wszystkim kompleksowym podejściem do wdrażania AI, które pozwala im przekuwać potencjał sztucznej inteligencji na wymierne korzyści biznesowe. Ich przewaga wynika z dobrze przemyślanych praktyk organizacyjnych i inwestycji, które obejmują między innymi:
Budowę centralnych zespołów ds. AI, które koordynują rozwój i wdrożenia w całej organizacji.
Integrację AI z kluczowymi procesami biznesowymi i strategicznymi celami banku.
Tworzenie interdyscyplinarnych środowisk pracy, łączących ekspertów IT, analityków danych i menedżerów biznesowych.
Inwestycje w nowoczesne platformy AI as a service, umożliwiające skalowanie i elastyczne zarządzanie modelami.
Rozwój kultury opartej na danych, która wspiera podejmowanie decyzji w oparciu o analizy i modele AI.
Wdrażanie mechanizmów nadzoru nad algorytmami (AI governance), zapewniających zgodność z regulacjami i budujących zaufanie do systemów AI.
O badaniu
Seria raportów „Intelligent Industries” obejmuje osiem kluczowych raportów sektorowych, których wnioski opierają się na pogłębionym badaniu z wykorzystaniem zróżnicowanych metod badawczych:
- Wywiady z ośmioma ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji, obejmujące obszary technologii AI, regulacji rządowych oraz zastosowań przemysłowych, uzupełnione konsultacjami z ekspertami sektorowymi KPMG.
- Po dziesięć wywiadów dla każdego z ośmiu sektorów z profesjonalistami specjalizującymi się w wykorzystaniu AI w danej branży.
- Ilościowe badanie ankietowe przeprowadzone wśród 1 390 decydentów, w tym 183 liderów wyższego szczebla z sektora bankowego. Respondenci pochodzą z ośmiu globalnych rynków: Australii, Chin, Niemiec, Wielkiej Brytanii, Kanady, Francji, Japonii oraz Stanów Zjednoczonych.
Inteligentne rozwiązania w sektorze bankowym
Pobierz raport ⤓
Skontaktuj się z nami
Jak możemy pomóc?
Wyślij zapytanie ofertowe
Dowiedz się więcej, o tym w jaki sposób wiedza i technologia KPMG mogą pomóc Tobie i Twojej firmie.
Kliknij, aby rozpocząć
