Inteligentne rozwiązania w sektorze bankowym

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”.

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:

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.

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.

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.