Transformacja cyfrowa w sektorze finansowym
Sektor finansowy doświadcza bezprecedensowej transformacji technologicznej. Jak zauważa raport Deloitte z sierpnia 2024 roku, "AI znajduje się u progu zmiany paradygmatu. Czołowi innowatorzy przestają traktować sztuczną inteligencję jako tylko instrument strategii. Zamiast tego starają się widzieć w niej determinantę tej strategii". To fundamentalna zmiana w postrzeganiu roli AI w biznesie.
Choć instytucje finansowe od dawna realizowały transformację cyfrową, sztuczna inteligencja doprowadziła do ogromnego przyspieszenia tego procesu. Warto zauważyć, że transformacja ta wykracza znacznie poza prostą automatyzację - zmierza w kierunku inteligentnej współpracy, gdzie maszyna i człowiek wzajemnie wzmacniają swoje możliwości.
Według raportu KPMG Global AI in Finance z 2024 roku, aż 24% badanych organizacji znajduje się w grupie liderów, którzy stosują AI w większości procesów finansowych. Co więcej, zdecydowana większość firm planuje w ciągu najbliższych trzech lat wykorzystać AI w raportowaniu finansowym, co pokazuje, że technologia ta staje się kluczowym elementem funkcji finansowych.
Obecny stan wdrożeń AI w instytucjach finansowych
Mimo szybkiego rozwoju technologii AI, wiele instytucji finansowych wciąż znajduje się na początku drogi. Raport dotyczący bankowości detalicznej wskazuje, że tylko 6% banków jest w pełni przygotowanych na transformację opartą na sztucznej inteligencji. Wciąż brakuje jasnej polityki, jakie narzędzia stosować i jak przeprowadzać transformacje.
Zgodnie z obserwacjami ekspertów, obecnie AI to domena firm, które nastawione są na budowę przewagi konkurencyjnej i innowacje technologiczne jak rankingi finansowe, podczas gdy wiele organizacji ogranicza się do obserwacji rynku i nie tworzy konkretnych planów na najbliższe lata.
Kluczowe obszary współpracy człowieka z AI w finansach
Kolaboracyjna AI w sektorze finansowym nie zastępuje człowieka, ale wzmacnia jego możliwości. Poniżej przedstawiamy najważniejsze obszary, w których ta współpraca przynosi wymierne korzyści:
Personalizacja usług finansowych
AI analizuje preferencje i profil ryzyka klienta, oferując mu spersonalizowane produkty inwestycyjne i kredyty, działając jak osobisty doradca finansowy dostępny 24/7. Eksperci finansowi, współpracując z takimi algorytmami, mogą oferować klientom znacznie lepiej dopasowane usługi przy jednoczesnej optymalizacji czasu pracy.
Boty stają się coraz bardziej wyrafinowane i analizują wzorce wydatków, poznając profil, zwyczaje i potrzeby klientów. Tego typu rozwiązania będą nam coraz bliższe, co sprawi, że zaczniemy im ufać i częściej kupować pod wpływem ich rekomendacji.
Analiza danych i prognozowanie
Sztuczna inteligencja w finansach nie ogranicza się jedynie do automatyzacji prostych zadań. To przede wszystkim zmiana sposobu, w jaki radzimy sobie ze skomplikowanymi procesami, które tradycyjnie wymagały godzin pracy wykwalifikowanych ekspertów finansowych.
Jedną z najważniejszych funkcji AI w zakresie zarządzania finansami jest jej zdolność do przeprowadzania analiz predykcyjnych. Analizując dane finansowe z przeszłości, AI potrafi dostrzec trendy, które na pierwszy rzut oka mogą być niewidoczne. Dzięki temu eksperci finansowi zyskują lepszy wgląd w to, co może wydarzyć się w przyszłości i mogą podejmować decyzje oparte na solidnych danych.
Zarządzanie ryzykiem i wykrywanie oszustw
AI wspiera zarządzanie ryzykiem poprzez prognozowanie potencjalnych ryzyk finansowych, takich jak ryzyko kredytowe czy rynkowe. Algorytmy AI skutecznie wykrywają nietypowe transakcje, co pozwala na szybką reakcję na próby oszustwa i zwiększa bezpieczeństwo finansowe klientów.
Sztuczna inteligencja zwiększa ochronę cybernetyczną i wykrywanie oszustw zwłaszcza dla instytucji finansowych, poprzez usprawnienie środków bezpieczeństwa. Umożliwia monitorowanie aktywności finansowej oraz identyfikowanie nietypowych operacji, dzięki czemu banki mogą szybko reagować i zwiększać bezpieczeństwo klientów.
Modele współpracy człowieka z AI w procesach finansowych
Istnieje kilka dominujących modeli współdziałania człowieka z AI w obszarze finansów, które odpowiadają na różne potrzeby biznesowe:
| Model współpracy | Opis | Zastosowania w finansach | Korzyści |
|---|---|---|---|
| AI jako asystent | AI wykonuje rutynowe zadania, a człowiek podejmuje kluczowe decyzje | Automatyzacja księgowania, weryfikacja dokumentów, raportowanie i analizy | Odciążenie pracowników, przyspieszenie obsługi, redukcja błędów |
| AI jako doradca | AI dostarcza rekomendacje i analizy, a człowiek weryfikuje i wdraża | Analiza zdolności kredytowej, rekomendacje inwestycyjne, zarządzanie ryzykiem | Szybsza i dokładniejsza ocena, lepiej dopasowane oferty, obiektywne analizy |
| Human+AI collaboration | Zintegrowany model, gdzie człowiek i AI wspólnie rozwiązują problemy | Kompleksowa obsługa klienta, zarządzanie portfelem, analiza trendów rynkowych | Wykorzystanie najlepszych cech ludzi (kreatywność, empatia) i AI (szybkość, przetwarzanie dużych zbiorów danych) |
| AI pod nadzorem | AI działa autonomicznie w określonych ramach, a człowiek monitoruje i interweniuje | Systemy wykrywania oszustw, algorytmy inwestycyjne, automatyczne płatności | Szybka reakcja na zagrożenia, ciągłe działanie (24/7), konsekwentne przestrzeganie procedur |
Platforma CampusAI, która promuje współpracę człowieka z AI (tzw. Human+AI collaboration), jest przykładem narzędzia wspierającego efektywną kooperację między ludźmi a sztuczną inteligencją.
Praktyczne przykłady wdrożeń kolaboracyjnej AI w finansach
JP Morgan Contract Intelligence (COiN)
JP Morgan Chase & Co od wielu lat inwestuje w AI. Dzięki platformie Contract Intelligence (COiN), opartej o uczenie maszynowe, bank zautomatyzował proces przeglądu dokumentów w określonym modelu biznesowym. COiN wykorzystuje niewspomaganą sztuczną inteligencję, minimalizując zaangażowanie człowieka, ale nie eliminując go całkowicie.
W początkowej fazie wdrożenia COiN wyodrębnił około 150 istotnych atrybutów z rocznych umów kredytowych w ciągu kilku sekund, eliminując potrzebę 360 000 godzin ręcznego przeglądu. Algorytm identyfikuje wzorce na podstawie warunków lub lokalizacji w umowach, co skutkuje znaczną oszczędnością czasu i kosztów przy jednoczesnej poprawie wydajności i redukcji błędów.
Wells Fargo i chatboty
Holding Wells Fargo promuje chatbota opartego na modelu Google, który rocznie przeprowadza miliony transakcji, a prognozy mówią, że osiągnie ich ok. 100 mln. Jest to przykład stopniowego odchodzenia od bezpośrednich interakcji z ludźmi na rzecz wspomaganych przez AI systemów, które jednak wciąż wymagają ludzkiego nadzoru i doskonalenia.
Korzyści płynące ze współpracy człowieka z AI w finansach
Implementacja kolaboracyjnej AI w procesach finansowych przynosi szereg wymiernych korzyści:
- Wzrost efektywności i redukcja kosztów: automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może wspierać proces udzielania kredytów, ochronę przed oszustwami oraz ogólną obsługę klienta, co przekłada się na znaczące korzyści finansowe.
- Efektywniejsza analiza danych: algorytmy AI są zdolne do analizowania ogromnych zasobów danych, co umożliwia dokładną ocenę ścieżek kredytowych i wiarygodności kredytowej. Umożliwi to nie tylko uzyskanie oszczędności, lecz również poprawi skuteczność wykrywania oszustw.
- Personalizacja usług i produktów finansowych: sztuczna inteligencja umożliwia dostosowanie ofert finansowych do indywidualnych potrzeb klientów, co zwiększy satysfakcję z obsługi.
- Zmniejszenie nakładu pracy manualnej: dzięki wykorzystaniu AI w sektorze finansów obserwujemy znaczne zmniejszenie nakładu pracy manualnej – to z kolei przekłada się na mniejszą liczbę błędów i większą dokładność w raportach finansowych.
- Lepsza jakość decyzji: dzięki analizom predykcyjnym AI eksperci finansowi zyskują lepszy wgląd w to, co może wydarzyć się w przyszłości i mogą podejmować decyzje oparte na solidnych danych.
Wyzwania związane z kolaboracyjnym modelem AI w finansach
Mimo licznych korzyści, współpraca człowieka z AI w sektorze finansowym wiąże się z pewnymi wyzwaniami:
Etyczne aspekty wykorzystania AI
AI stwarza ryzyko powielania ludzkich uprzedzeń i błędów, choćby tych dotyczących mniejszości etnicznych czy narodowych. W efekcie istnieje ryzyko, że proces przyznawania kredytów będzie niesprawiedliwy, dyskryminujący niektóre grupy. Implementacja AI wymaga zatem eliminacji stronniczości.
Kwestie prywatności i bezpieczeństwa
Istnieje również ryzyko tego, że zgromadzone i przetworzone przez AI dane zostaną przejęte przez nieuprawnione podmioty. Sztuczna inteligencja w finansach w połączeniu z takimi rozwiązaniami, jak CBDC (cyfrowy pieniądz banku centralnego), może się stać narzędziem daleko idącej inwigilacji obywateli, jeśli nie będzie właściwie regulowana i nadzorowana.
Potrzeba odpowiedniego zarządzania wdrożeniami AI
Wdrożenie sztucznej inteligencji w bankowości wiąże się także z problematyką związaną z zarządzaniem. Zarządy poszczególnych instytucji finansowych muszą obrać skuteczny model wdrażania nowych rozwiązań. Raport McKinsey "Scaling gen AI in banking: Choosing the best operating model" z marca 2024 r. wskazuje, że wśród różnych modeli zarządzania AI w przypadku finansów najlepsze jest zarządzanie scentralizowane.
Przyszłość współpracy człowieka z AI w sektorze finansowym
Przyszłość sektora finansowego będzie opierać się na coraz ściślejszej współpracy między ludźmi a sztuczną inteligencją. Aby przygotować się na nadchodzące zmiany, banki i inne instytucje finansowe muszą podjąć następujące działania:
- Definiowanie metody zarządzania AI (AI governance) oraz profilu ryzyka banku
- Ustalenie priorytetów dla konkretnych sposobów użycia AI
- Wybór zaufanej platformy AI
- Wybór hybrydowej architektury chmurowej
- Przejście od fazy testów do zastosowania na dużą skalę
Eksperci przewidują, że w nadchodzących latach zobaczymy:
- Wzrost znaczenia modelu Human+AI collaboration, gdzie człowiek i maszyna współpracują w zintegrowany sposób
- Rozwój nowych kompetencji wśród pracowników sektora finansowego, koncentrujących się na współpracy z AI
- Ewolucję regulacji prawnych dotyczących sztucznej inteligencji w finansach
- Bardziej spersonalizowane i dostępne usługi finansowe dla klientów indywidualnych
Podsumowanie
Współpraca człowieka z AI w sektorze finansowym to nie odległa przyszłość, ale teraźniejszość, która dynamicznie się rozwija. Kolaboracyjny model, w którym sztuczna inteligencja wspomaga ludzi, a nie ich zastępuje, przynosi wymierne korzyści zarówno dla instytucji finansowych, jak i ich klientów.
Organizacje, które chcą odnieść sukces w erze AI, powinny koncentrować się nie tylko na wdrażaniu nowych technologii, ale przede wszystkim na budowaniu efektywnych modeli współpracy między ludźmi a sztuczną inteligencją. To właśnie ta synergia między ludzkimi kompetencjami takimi jak kreatywność, empatia czy etyczne osądy, a możliwościami AI w zakresie analizy danych i automatyzacji procesów, będzie kluczem do sukcesu w nadchodzących latach. To, czy wkroczenie sztucznej inteligencji do świata finansów przyniesie wzrost efektywności i jakości obsługi klienta, czy też przyczyni się do manipulacji i stworzenia systemu nierównych szans, zależy tylko od nas. A konkretnie od regulacji prawnych, poziomu edukacji, a także świadomości etycznej związanej z zastosowaniem AI w służbie człowiekowi.
