Każdy wielki bank twierdzi, że wprowadza sztuczną inteligencję. Ogłaszają chatboty do obsługi klienta, systemy wykrywania oszustw i algorytmiczne stanowiska handlowe. Jednak większość z tych realizacji to tylko stopniowa automatyzacja nałożona na wieloletnią infrastrukturę, a nie fundamentalna transformacja.
Prawdziwe pytanie, przed którym staje branża finansowa w 2025 roku, to nie, czy banki będą używać AI, ale czy AI fundamentalnie przekształci samą bankowość - przekształcając instytucje finansowe w naprawdę inteligentne systemy, w których każdy proces, decyzja i interakcja z klientem przepływa przez sztuczną inteligencję.
JPMorgan Chase, największy bank na świecie pod względem kapitalizacji rynkowej, dąży do tego, co nazywa "w pełni połączoną AI firmą," zapewniając każdemu pracownikowi agentów AI, automatyzując wszystkie procesy za kulisami i kształtując każde doświadczenie klienta z AI. Ta wizja wykracza daleko poza powierzchowną automatyzację, która charakteryzuje większość inicjatyw technologicznych w bankowości. Reprezentuje próbę fundamentalnej reimaginacji tego, czym jest bank i jak działa. Zrozumienie tej transformacji wymaga rozróżnienia między marketingowym szumem a systemową zmianą, badania zarówno zdolności technologicznych, które pojawiają się dzisiaj, jak i głębokich wniosków organizacyjnych, ekonomicznych i regulacyjnych, które niosą.
Stawka jest ogromna. Firma doradcza McKinsey szacuje, że generatywna AI może stworzyć między 200 miliardami a 340 miliardami dolarów dodatkowej wartości rocznie w sektorze bankowym, jeśli instytucje maksymalnie wykorzystają jej zastosowanie w zakresie zgodności z przepisami, obsługi klienta, rozwoju oprogramowania i zarządzania ryzykiem. Ale osiągnięcie tego potencjału wymaga czegoś więcej niż wdrożenia nowych narzędzi. Wymaga odbudowy bankowości od jej podstaw, zmierzenia się z zakorzenionymi systemami o długiej historii, nawigacji w niepewnych ramach regulacyjnych i zarządzania zakłóceniami w sile roboczej, które mogą przekształcić zatrudnienie w całej branży.
Artykuł ten bada, co tak naprawdę oznacza budowanie banku zasilanego AI. Analizuje pionierskie wdrożenie ... Below is the translated content from English to Polish, with markdown links skipped as requested:
Content: i satysfakcja klienta. Rozwiązuje to trwałe wyzwanie w bankowości konsumenckiej: przedstawiciele obsługi klienta muszą poruszać się po ogromnych zbiorach informacji o produktach, wymaganiach regulacyjnych i wytycznych proceduralnych. Sztuczna inteligencja, która potrafi natychmiast wydobyć istotne informacje, przekształca ich efektywność.
Dla zespołów technologicznych JPMorgan wprowadził asystenta kodowania, który odgrywa znaczącą rolę w poprawie efektywności rozwoju oprogramowania, a bank odnotowuje wzrost produktywności o 10 do 20 procent. Ponieważ Goldman Sachs wyposażony w 12 000 deweloperów w generatywną sztuczną inteligencję zauważa znaczące wzrosty produktywności, to zastosowanie stanowi szeroki trend w branży. Rozwój oprogramowania stanowi wyjątkowo silny przypadek użycia sztucznej inteligencji, ponieważ kodowanie polega na tłumaczeniu wymagań na logiczne sekwencje instrukcji – dokładnie takiego rodzaju zadanie dopasowywania wzorców i generowania, w którym modele językowe się wyróżniają.
Najbardziej ambitnym elementem inicjatywy JPMorgan jest przejście od generatywnej AI, która tworzy treści, do agentowej AI, która realizuje procesy. Zgodnie z wewnętrzną mapą drogową, JPMorgan jest obecnie na wczesnym etapie kolejnej fazy swojego planu AI, rozpocząwszy wdrażanie agentowej AI do obsługi złożonych zadań wieloetapowych dla pracowników, przy czym te agenty stają się coraz bardziej potężne w swoich możliwościach i łączności w całej instytucji. To przejście oznacza fundamentalne wzmocnienie roli AI, przechodząc od wspomagania ludzi do autonomicznego wykonywania zadań.
Wizja rozciąga się na pełną integrację organizacyjną. Szeroka wizja JPMorgan zakłada przyszłość, w której bank będzie w pełni połączonym z AI przedsiębiorstwem, z każdym pracownikiem wyposażonym w agenty AI, każdym procesem zakulisowym zautomatyzowanym i każdym doświadczeniem klienta kreowanym przez koniery AI. Zrealizowanie tej wizji napotyka jednak na znaczne przeszkody. Nawet przy rocznym budżecie technologicznym wynoszącym 18 miliardów dolarów, zajmie lata, aby JPMorgan zrealizował potencjał sztucznej inteligencji, łącząc poznawczą moc modeli AI z danymi i programami własnościowymi banku, przy czym tysiące różnych aplikacji wymagają znacznego wysiłku, aby połączyć się w ekosystem AI.
Finansowy wpływ inwestycji JPMorgan w AI zaczyna się materializować. Wyniki banku za pierwszy kwartał 2025 roku odzwierciedlają strategiczne znaczenie tych innowacji, raportując dochód netto w wysokości 14,6 miliarda dolarów, wzrost o 9 procent rok do roku, z inwestycjami w AI i technologię uznanymi za głównych przyczyniających się do tej wydajności. To potwierdza uzasadnienie biznesowe dla transformacji AI, pokazując, że technologia przynosi wymierne korzyści, a nie tylko konsumuje zasoby w dążeniu do spekulacyjnych korzyści.
Podejście JPMorgan oferuje ważne lekcje dotyczące transformacji AI na dużą skalę. Po pierwsze, bank priorytetowo traktował wewnętrzne, skierowane do pracowników aplikacje, zanim uruchomił produkty AI dla klientów. Ta strategia pozwala instytucjom na uchwycenie natychmiastowych zysków z efektywności, jednocześnie testując technologię w kontrolowanych środowiskach o niższym ryzyku. Po drugie, architektura portalu, która wykorzystuje wiele zewnętrznych modeli, a jednocześnie chroni dane własnościowe, stanowi wzór dla innych instytucji regulowanych, które nawigują po podobnych wymaganiach dotyczących bezpieczeństwa i zgodności. Po trzecie, nacisk na kompleksową integrację, a nie na odosobnione projekty pilotażowe, odzwierciedla uznanie, że największa wartość AI wynika z wdrożenia na poziomie systemowym, a nie z punktowych rozwiązań.
Transformacja w różnych dziedzinach bankowości
Zrozumienie, jak AI przekształca bankowość, wymaga zbadania konkretnych dziedzin, w których skutki technologii przejawiają się najbardziej dramatycznie. Każda część operacji bankowych przedstawia różne wyzwania i możliwości dla transformacji AI.
Bankowość inwestycyjna: od armii analityków do wsparcia AI
Bankowość inwestycyjna tradycyjnie działała poprzez hierarchiczny model, w którym młodsi analitycy wykonywali żmudną pracę - budowali modele finansowe, tworzyli prezentacje, przeprowadzali badania - podczas gdy starsi bankierzy koncentrowali się na relacjach z klientami i strukturyzacji transakcji. AI zasadniczo zaburza ten model, automatyzując dużą część analitycznej pracy, jednocześnie wspomagając strategiczne podejmowanie decyzji.
Demonstracja JPMorgan tworzenia prezentacji do bankowości inwestycyjnej w 30 sekund ilustruje tę transformację. Konsekwencje sięgają poza proste oszczędności czasu. Banki inwestycyjne od dawna były krytykowane za brutalne warunki pracy młodszych analityków, przy tygodniach pracy trwających 80 do 100 godzin typowych dla pracowników na poziomie podstawowym. Jeśli AI może obsłużyć zadania, które wcześniej pochłaniały tysiące godzin analityków, banki stają przed decyzjami dotyczącymi wielkości siły roboczej i tradycyjnego modelu nauki, w którym młodsi analitycy uczą się, wykonując rozległą pracę analityczną.
Zdolności AI w tej dziedzinie nadal rosną. Systemy mogą teraz analizować raporty zysku, syntezować badania rynkowe, budować analizy porównawcze firm, a także generować początkowe wersje materiałów prezentacyjnych. Potrafią skanować źródła informacyjne w poszukiwaniu istotnych informacji o klientach i potencjalnych klientach, monitorować zgłoszenia regulacyjne pod kątem istotnych zmian oraz wskazywać potencjalne audycje na podstawie rozpoznawania wzorców w ogromnych zbiorach danych.
Strategiczne konsekwencje sięgają poza efektywność. Banki inwestycyjne konkurują głównie na głębokości swojej wiedzy branżowej, no poziomie swojej analizy i szybkości, z jaką mogą odpowiedzieć na potrzeby klientów. AI, która szybko syntezuje informacje z wielu źródeł i generuje zaawansowane analizy może skrócić czas realizacji procesów transakcyjnych, zwiększyć jakość analizy i umożliwić mniejszym zespołom konkurowanie z większymi instytucjami, które tradycyjnie miały przewagę dzięki dużym zespołom analityków.
Jednak bankowość inwestycyjna ilustruje również obecne ograniczenia AI. Tworzenie transakcji zasadniczo obejmuje oceny oparte na wartości, czasie, dynamice konkurencyjnej i relacjach z klientami. Chociaż AI może informować o tych decyzjach, analizując istotne dane i generując opcje, ostateczne wybory wymagają ludzkiego osądu kształtowanego przez doświadczenie, intuicję i zrozumienie interpersonalne, których obecne systemy AI nie posiadają. Najbardziej udane firmy prawdopodobnie będą tymi, które najskuteczniej łączą analityczne zdolności AI z ludzkim strategicznym wglądem.
Bankowość detaliczna i konsumencka: personalizacja na dużą skalę
Bankowość detaliczna stoi przed innymi wyzwaniami niż bankowość inwestycyjna. Zamiast obsługiwać małe liczby transakcji o wysokiej wartości, bankowość konsumencka obsługuje miliony stosunkowo standardowych interakcji. Zdolność AI do dostarczania spersonalizowanych doświadczeń na masową skalę sprawia, że jest niezwykle pobłażliwa w tej dziedzinie.
Wykrywanie oszustw to jedno z najbardziej dojrzałych zastosowań AI w bankowości konsumenckiej. Tradycyjne systemy oparte na zasadach oznaczania transakcji, które pasują do wcześniej określonych podejrzanych wzorców - dużych wypłat gotówki, zakupów międzynarodowych, szybkich sekwencji transakcji. Te systemy generowały wiele fałszywych wyników pozytywnych, jednocześnie pomijając zaawansowane schematy oszustw. Nowoczesne systemy AI analizują ogromną liczbę zmiennych jednocześnie, rozpoznają subtelne wzorce wskazujące na oszustwo i ciągle uczą się nowych technik oszustw. JPMorgan wykorzystuje AI do ograniczania oszustw, a takie systemy działają teraz w całej branży.
Obsługa klienta to kolejna główna dziedzina zastosowania. Banki takie jak HSBC wykorzystują generatywną AI do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktowych na podstawie indywidualnych nawyków wydatków. Zamiast oferować tę samą kartę kredytową lub konto oszczędnościowe wszystkim klientom, AI analizuje indywidualne historie transakcji, identyfikuje wzorce i sugeruje produkty zgodne z konkretnymi zachowaniami finansowymi i potrzebami. Ta personalizacja obejmuje również identyfikację optymalnych momentów - AI może określić optymalne momenty do prezentacji ofert, w których klienci najprawdopodobniej się zaangażują.
Procesy zarządzania kontami, które tradycyjnie wymagały rozległego zaangażowania ludzkiego, coraz częściej są obsługiwane przez systemy oparte na AI. Otwieranie kont, weryfikacja tożsamości, ocena zdolności kredytowej i rozwiązywanie rutynowych problemów mogą być obsługiwane przez systemy zasilane AI, z interwencją ludzką zarezerwowaną dla skrajnych przypadków i skomplikowanych sytuacji. To dramatycznie redukuje koszty operacyjne, jednocześnie potencjalnie poprawiając doświadczenia klientów dzięki szybszemu przetwarzaniu i 24/7 dostępności.
Wizja rozciąga się na doradców finansowych zasilanych AI, którzy zapewniają spersonalizowane porady dla całej bazy klientów. Banki wykorzystują dane zasilane AI, aby lepiej zrozumieć zachowania klientów, z algorytmami analizującymi wzorce wydatków i zachowania finansowe, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje, oraz zaawansowane modele uczenia maszynowego oceniające tolerancję na ryzyko zarówno poprzez tradycyjne kwestionariusze, jak i dane behawioralne. To demokratyzuje możliwości planowania finansowego, które wcześniej wymagały dostępu do doradców finansowych dostępnych jedynie dla zamożnych klientów.
Transformacja bankowości konsumenckiej jednak podnosi ważne pytania o inkluzję finansową i uprzedzenia algorytmiczne. Systemy AI szkolone na danych historycznych mogą utrwalać lub wzmacniać istniejące nierówności w dostępie do kredytów, wycenie ubezpieczenia i dostępności usług finansowych. Banki wdrażające AI w aplikacjach skierowanych do konsumentów muszą zmagać się z zapewnieniem, że ich systemy traktują wszystkich klientów sprawiedliwie, a jednocześnie pozostają rentownymi przedsiębiorstwami.
Zarządzanie ryzykiem i zgodność: inteligentne monitorowanie
Bankowość zasadniczo polega na zarządzaniu ryzykiem - ryzykiem kredytowym, ryzykiem rynkowym, ryzykiem operacyjnym, ryzykiem płynności i ryzykiem zgodności. AI przekształca zarządzanie ryzykiem, umożliwiając ciągłe, kompleksowe monitorowanie na skalę niemożliwą do osiągnięcia przez analityków ludzkich.
Procesy Know Your Customer i Anti-Money Laundering to przykłady wpływu AI na operacje związane ze zgodnością. Podejście zasilane AI przez HSBC umożliwia bankowi poruszanie się w współczesnych złożonościach przestępstw finansowych poprzez identyfikację nietypowych wzorców i potencjalnie nielegalnych działań, okazując się znacznie bardziej skuteczne w odróżnianiu normalnych i podejrzanych zachowań od tradycyjnych metod.Sure, here is the translation while maintaining the format requested:
Pomijanie tłumaczenia dla markdown linków.
Treść: generowała ogromne liczby alertów wymagających manualnej oceny. Większość z nich okazała się fałszywymi alarmami, pochłaniając czas personelu ds. zgodności, jednocześnie stwarzając ryzyko, że prawdziwa podejrzana aktywność może zostać zagubiona w hałasie. Systemy AI stosują bardziej zaawansowane rozpoznawanie wzorców, uczą się na podstawie informacji zwrotnej, które alerty są znaczące, i dramatycznie poprawiają stosunek sygnału do szumu.
Ocena ryzyka kredytowego ilustruje, jak AI umożliwia bardziej zniuansowaną ocenę. Ocena ryzyka kredytowego ewoluowała od analizy 8 do 10 zmiennych do zaawansowanego systemu zdolnego do jednoczesnego przetwarzania ponad 100 różnych czynników. Dzięki temu banki mogą rozszerzać kredyt dla klientów, którzy mogliby zostać odrzuceni przez tradycyjne modele scoringowe, jednocześnie bardziej precyzyjnie identyfikując wysoko ryzykownych pożyczkobiorców. Konsekwencje dla włączenia finansowego są znaczące - wiele osób i małych firm, które historycznie odmawiano kredytu, może uzyskać do niego dostęp dzięki systemom AI zdolnym do rozpoznawania zdolności kredytowej poprzez alternatywne dane i bardziej zaawansowaną analizę.
Zarządzanie ryzykiem rynkowym korzysta z zdolności AI do przetwarzania ogromnych ilości danych rynkowych, wiadomości i sentymentu w mediach społecznościowych w czasie rzeczywistym, identyfikując korelacje i przewidując wzorce zmienności, które informują o pozycjach handlowych i strategiach zabezpieczających. Narzędzia analizy AI przetwarzają dane rynkowe szybciej i bardziej precyzyjnie niż ludzie, dostrzegając trendy i przewidując zachowania z lepszą dokładnością.
Zgodność regulacyjna coraz bardziej polega na AI w nawigacji po kompleksowości regulacji finansowych. Inwestycje, takie jak udział BBVA w Parcha, która buduje AI agentów klasy korporacyjnej automatyzujących zadania zgodności i operacje, w tym przeglądanie dokumentów, wyodrębnianie danych i podejmowanie decyzji dotyczących wdrażania, zgodności i zarządzania ryzykiem, ilustrują, że banki uznają AI jako niezbędny do zarządzania ciężarami regulacyjnymi. Ilość wymagań regulacyjnych, częstotliwość aktualizacji i potrzeba stosowania zasad konsekwentnie w tysiącach transakcji czynią zgodność naturalnym miejscem dla AI.
Operacje skarbowe i handel: Szybkość i precyzja
Handel stanowi jedno z najwcześniejszych i najbardziej rozległych zastosowań AI w bankowości. Algorytmiczny handel dominował na rynkach kapitałowych przez lata, z systemami napędzanymi AI wykonującymi transakcje w mikrosekundowych prędkościach, zarządzając skomplikowanymi portfelami i identyfikując możliwości arbitrażu szybciej, niż jakikolwiek ludzki handlowiec mógłby zrozumieć.
Obecna fala AI wykracza poza tradycyjny handel algorytmiczny do bardziej zaawansowanych zastosowań. Systemy AI teraz włączają przetwarzanie języka naturalnego, aby analizować transkrypcje rozmów o zarobkach, artykuły prasowe i media społecznościowe pod kątem sygnałów sentymentu, które mogą poruszyć rynki. Stosują uczenie maszynowe do rozpoznawania wzorców w przepływie zamówień wskazujących na pozycjonowanie instytucji. Optymalizują strategie wykonywania transakcji oparte na analizie mikrostruktury rynku, która uwzględnia płynność, zmienność i koszty transakcji w wielu miejscach.
Operacje skarbowe korzystają z możliwości AI w optymalizacji zarządzania płynnością, prognozując przepływy środków w całej instytucji, określając optymalne rozmieszczenie kapitału i efektywnie zarządzając wymaganiami zabezpieczenia. Te funkcje zaplecza, które nie mają blasku przedniej linii handlu, reprezentują ogromną złożoność operacyjną i istotne możliwości optymalizacji.
Dynamika konkurencyjna w handlu napędzanym AI tworzy technologiczny wyścig zbrojeń. Instytucje, które wdrażają bardziej zaawansowane AI, mają dostęp do lepszych danych lub osiągają szybsze prędkości wykonania, zdobywają przewagi, które bezpośrednio przekładają się na zyski. To napędza ciągłe inwestycje w możliwości i infrastrukturę AI, z prognozami wydatków na inicjatywy AI w bankach wzrośnie z 6 miliardów dolarów w 2024 roku do 9 miliardów w 2025 roku, a potencjalnie do 85 miliardów dolarów do 2030 roku.
Operacje: Niewidzialna transformacja
Operacje bankowe - funkcje zakulisowe, które rozliczają transakcje, rejestrują konta, przetwarzają płatności i utrzymują systemy - reprezentują największą pojedynczą możliwość zwiększenia efektywności napędzaną AI. Te funkcje zatrudniają ogromne liczby osób wykonujących powtarzalną, opartą na zasadach pracę, którą AI coraz bardziej jest w stanie obsłużyć.
Automatyzacja napędzana AI obniżyła koszty rutynowych operacji bankowych o 25 do 30 procent w instytucjach takich jak Wells Fargo, które wykorzystuje AI do automatyzacji przetwarzania hipotek, oszczędzając miliony na kosztach operacyjnych każdego roku, podczas gdy Citibank raportuje, że AI skróciła czas przetwarzania dokumentów o 60 procent, przyczyniając się do znacznych oszczędności kosztów. Te zyski efektywności objawiają się nie tylko w obniżonych kosztach, ale także w szybszym przetwarzaniu, mniejszej liczbie błędów i poprawie doświadczeń klientów.
Implikacje dla zatrudnienia w bankowych operacjach są głębokie. Te role reprezentują dokładnie ten rodzaj pracy, który systemy AI doskonale automatyzują - prace o dużym wolumenie, oparte na zasadach, powtarzalne zadania wymagające dokładności, ale nie kreatywnego rozwiązywania problemów czy złożonego osądu. Banki stoją przed trudnymi pytaniami dotyczącymi zarządzania przejściami siły roboczej w miarę jak automatyzacja eliminuje zadania, które obecnie zapewniają zatrudnienie setkom tysięcy osób.
Agentic AI: Decydująca zmiana technologiczna
Zrozumienie, co sprawia, że obecna transformacja AI zasadniczo różni się od poprzednich fal automatyzacji bankowej, wymaga zbadania agentic AI - systemów zdolnych do autonomicznego wieloetapowego rozumowania i działania przy minimalnym nadzorze ludzi. To stanowi jakościowy skok ponad wcześniejsze aplikacje AI.
Tradycyjna automatyzacja bankowa działała na podstawie ustalonych zasad. System mógł automatycznie oznaczyć transakcję, która przekroczyła określone progi, ale człowiek decydował, jak odpowiadać. Mógł kierować zapytania klientów do odpowiednich działów, ale ludzie obsługiwali rzeczywiste interakcje. Mógł generować standardowe raporty, ale ludzie je interpretowali i podejmowali decyzje. Te systemy wykonywały scenariusze, a odejście od tych scenariuszy wymagało ludzkiej interwencji.
Agentic AI działa inaczej. Te systemy mogą realizować cele przez sekwencje działań, które same określają. Rozumują na temat kroków koniecznych do osiągnięcia celów, podejmują decyzje na każdym etapie i dostosowują swoje podejście w oparciu o wyniki. Działają bardziej jak ludzcy pracownicy, którzy otrzymują ogólnesseinstrukcje i sami wymyślają, jak je zrealizować, niż jak tradycyjne oprogramowanie, które podąża za explicit instrukcjami.
Zdolności techniczne umożliwiające agentic AI wyłoniły się z postępów w dużych modelach językowych. Te modele demonstrują coś zbliżonego do ogólnych zdolności rozumowania - potrafią rozumieć złożone instrukcje, dzielić problemy na komponenty, generować plany i oceniać opcje. Kiedy połączone z umiejętnością korzystania z narzędzi i dostępu do danych, stają się zdolne do wyrafinowanego autonomicznego działania.
Rozważ konkretny przykład z bankowości inwestycyjnej. Tradycyjny system automatyzacji mógłby generować standardową analizę finansową na podstawie szablonu i z góry określonych źródeł danych. System agentic AI, przeciwnie, mógłby otrzymać wysokopoziomową instrukcję, taką jak "przygotuj materiały na spotkanie z potencjalnym celem przejęcia" i wtedy autonomicznie określić, jakie informacje zebrać, które analizy są najbardziej istotne, jakie porównania byłyby użyteczne i jak ustrukturyzować prezentację. Na każdym kroku system rozważa opcje i podejmuje decyzje bez wyraźnych ludzkich wskazówek.
Capital One jest właścicielem jednego z niewielu publicznych przypadków użycia agentic w Chat Concierge i planuje wykorzystać tę samą ramę agentic do budowy innych narzędzi wokół banku. System demonstruje, jak agentic AI może obsługiwać złożone interakcje z klientami autonomicznie, rozumiejąc intencje w wielu zwrotach rozmowy, zbierając potrzebne informacje i podejmując działania w celu rozwiązywania problemów bez interwencji ludzkiej.
Implikacje rozległego wdrożenia agentic AI wykraczają daleko poza efektywność. Te systemy zasadniczo zmieniają naturę pracy, przesuwając ludzi z wykonania zadań do nadzoru i ustalania celów. Analityk bankowości inwestycyjnej spędza mniej czasu na budowaniu modeli, a więcej czasu na formułowaniu pytań i ocenie analiz generowanych przez AI. Urzędnik ds. zgodności spędza mniej czasu na przeglądaniu poszczególnych transakcji, a więcej czasu na ustalaniu parametrów dla systemów monitorowania AI i badaniu oznaczonych przypadków. Handlowiec spędza mniej czasu na zlecaniu zamówień i więcej czasu na opracowywaniu strategii, które agenci handlowi AI realizują.
Ta transformacja stwarza zarówno szanse, jak i wyzwania. Z jednej strony potencjalnie uwalnia ludzi od żmudnych zadań i pozwala im skupić się na działaniach o większej wartości wymagających kreatywności, osądu i umiejętności interpersonalnych. Z drugiej strony grozi wypchnięciem pracowników, których role składały się głównie z zadań, które teraz może obsłużyć agentic AI. Okres przejściowy - w którym niektóre instytucje wdrożyły agentic AI, podczas gdy inne nie - tworzy znaczące przewagi konkurencyjne dla wczesnych użytkowników.
Technologia ta stawia także ważne pytania dotyczące kontroli i odpowiedzialności. Gdy system agentic AI podejmuje sekwencję decyzji prowadzących do złego wyniku, kto ponosi odpowiedzialność? Pracownik, który określił cele systemu? Instytucja, która wdrożyła tę technologię? Programiści AI, którzy stworzyli podkładowe modele? Tradycyjne koncepcje odpowiedzialności zakładają decydentów ludzkich, których osąd można ocenić i którzy ponoszą odpowiedzialność za wyniki. Agentic AI komplikuje te założenia, rozdzielając podejmowanie decyzji w sposób, który zaciemnia indywidualną odpowiedzialność.
W miarę jak agenci stają się coraz bardziej wyrafinowani w swoich zdolnościach AI i coraz bardziej zintegrowani z JPMorgan, mogą przyjmować coraz więcej obowiązków, ale ta zmiana również przynosi wyzwania związane z zapewnieniem niezawodności, bezpieczeństwa i nieprzejrzystości jako najważniejszych priorytetów.investment in technology provides a significant advantage in AI adoption over smaller competitors. Large-scale banks can afford to experiment with and deploy cutting-edge AI applications, creating efficiencies and enhancing client services. Additionally, the capacity to scale AI solutions rapidly across their global operations grants these banks a further competitive edge.
Second, data access and quality are critical. Banks with extensive and high-quality datasets can train AI models more effectively, achieving better predictive accuracy and automation outcomes. The ability to leverage vast amounts of transaction, client, and market data offers strategic insights that smaller banks with less comprehensive data might miss.
Third, adaptation speed influences competitive positioning. Banks that swiftly integrate AI across their operations, transforming processes and offerings, will benefit more than those taking a piecemeal approach. The agility to innovate, iterate, and evolve AI strategies determines success in harnessing AI's full potential.
Finally, regulatory navigation is essential. As AI transforms banking, ensuring compliance with evolving regulations becomes a strategic differentiator. Banks that proactively engage regulators, develop compliant AI frameworks, and allocate resources to regulatory technology stand to avoid legal challenges and reputational risks.
In conclusion, AI is revolutionizing banking, reshaping workforce dynamics and competitive landscapes. The extent to which banks can innovate, retrain their workforces, comply with regulations, and leverage their scale and data resources will determine their success in this new era. AI can enhance capabilities, create new roles, and offer strategic advantages if deployed thoughtfully, but it also poses challenges in workforce disruption and ethical governance that institutions must navigate carefully.to balance short-term financial performance with the long-term strategic importance of AI investments. Careful prioritization of projects based on potential value, complexity, and alignment with business objectives becomes essential.
Content (Translated to Polish): Budżet technologiczny umożliwia inwestycje, których mniejsze instytucje nie mogą dorównać. Budowanie zaawansowanych systemów AI, gromadzenie specjalistycznych talentów i integracja AI w rozległej infrastrukturze operacyjnej wymagają zasobów, które faworyzują największe banki. Może to przyspieszyć konsolidację branży, ponieważ mniejsze banki zmagają się z utrzymaniem tempa z konkurentami wspieranymi przez AI.
Po drugie, przewaga danych tworzy zwroty skumulowane. Systemy AI poprawiają się dzięki ekspozycji na więcej danych, a większe banki przetwarzają więcej transakcji, obsługują więcej klientów i działają na większej liczbie rynków niż mniejsze instytucje. Ta bogactwo danych pozwala na tworzenie bardziej wyrafinowanych systemów AI, które oferują lepsze doświadczenia dla klientów, przyciągają więcej klientów i generują więcej danych – cykl wzmacniający, który faworyzuje już ustalone bazy klientów w stosunku do nowych uczestników rynku.
Po trzecie, infrastruktura dziedziczna zarówno ogranicza, jak i kształtuje wdrożenia AI. Banki działają na stosach technologicznych gromadzonych przez dekady, z krytycznymi systemami działającymi na mainframe'ach obok nowoczesnych aplikacji chmurowych. Istnieje luka wartości między tym, na co pozwala technologia, a możliwością pełnego jej wykorzystania w przedsiębiorstwie, przy czym firmy pracują w tysiącach różnych aplikacji wymagających znacznego nakładu pracy na połączenie tych aplikacji w ekosystem AI i uczynienie ich dostępnymi dla użytkowników. Instytucje z bardziej nowoczesną infrastrukturą mogą wdrażać AI szybciej i bardziej wszechstronnie niż te zmagające się z złożonymi systemami dziedzicznymi.
Po czwarte, zdolności zgodności z regulacjami stają się coraz ważniejsze. Banki działają w środowiskach o wysokim poziomie regulacji, gdzie wdrożenie nowej technologii wymaga wykazania, że spełnia ona wymogi regulacyjne dotyczące przejrzystości, uczciwości, bezpieczeństwa i niezawodności. Instytucje z zaawansowanymi ramami zgodności i silnymi relacjami z regulatorem mogą skuteczniej poruszać się po wyzwaniach związanych z wdrażaniem AI niż te z słabszymi zdolnościami zgodności.
Struktura branży wpływa na to, jak manifestują się przewagi związane z AI. W wysoko skomercjalizowanych usługach bankowych – przetwarzaniu płatności, podstawowych kontach depozytowych, prostych pożyczkach – przewagi efektywności AI przekładają się głównie na redukcje kosztów, które albo poprawiają marże, albo umożliwiają konkurencję cenową. W różnicujących się usługach – zarządzaniu majątkiem, bankowości inwestycyjnej, zaawansowanej bankowości korporacyjnej – AI może umożliwiać ulepszenia usług, które wspierają ceny premiowe i zyski rynkowe.
Citigroup wyposażył 30,000 programistów w generatywne narzędzia do kodowania AI i wprowadził parę platform do zwiększania produktywności zasilanych przez generatywne AI do szerszej załogi, podczas gdy Goldman Sachs udostępnił około 10,000 pracowników asystenta AI i oczekuje się, że zakończy wdrożenie na firmie do końca roku. Wdrożenia przez głównych konkurentów JP Morgan wskazują, że transformacja AI stała się koniecznością w branży. Żaden duży bank nie może sobie pozwolić na ignorowanie AI, a dynamiczna konkurencja zapewnia, że inwestycje w AI będą nadal przyspieszać.
Geograficzny wymiar konkurencji dodaje złożoności. Bank of America wydaje $4 miliardy na inicjatywy związane z AI i nową technologią w 2025 roku, co stanowi niemal jedną trzecią jej kosztów na technologie w wysokości $13 miliardów. Amerykańskie banki stają w obliczu konkurencji nie tylko między sobą, ale także z instytucjami europejskimi, azjatyckimi bankami i potencjalnie firmami Big Tech, które mogą rozszerzać się na usługi finansowe. Chińskie banki szeroko stosują AI w płatnościach mobilnych i pożyczkach, europejskie banki stają w obliczu presji regulacyjnych, które zarówno ograniczają, jak i kształtują wdrożenia AI, a azjatyckie instytucje takie jak DBS i HSBC realizują agresywne strategie cyfryzacji.
Big Tech reprezentuje szczególnie interesującą dynamiczną konkurencję. Firmy takie jak Google, Amazon i Microsoft posiadają światowej klasy zdolności w zakresie AI, ogromne zasoby obliczeniowe i ogromne bazy użytkowników. Chociaż ograniczenia regulacyjne historycznie ograniczały ich rozszerzanie się na rdzenne usługi bankowe, coraz częściej oferują one usługi finansowe na marginesie – płatności, pożyczki, planowanie finansowe. Jeśli organy regulacyjne zezwolą na głębszą uczestność firm technologicznych w bankowości, platformy zasilane przez AI, obsługiwane przez gigantów technologicznych, mogłyby zasadniczo zakłócać tradycyjne modele biznesowe w bankowości.
Ostateczny wynik konkurencyjny pozostaje niepewny. AI może wzmacniać przewagi posiadane przez największe, najwszechstronniejsze instytucje, prowadząc do konsolidacji branży. Alternatywnie, AI może obniżać bariery wejścia, umożliwiając mniejszym instytucjom świadczenie wyrafinowanych usług bez masywnych zasobów ludzkich, wspierając konkurencję. Najprawdopodobniej branża się podzieli, z małą liczbą ogromnych, uniwersalnych banków zasilanych przez AI konkurujących z wyspecjalizowanymi instytucjami, które wykorzystują AI do osiągania sukcesów w określonych niszach.
Rzeczywistość wdrożeń: Wyzwanie luki wartości
Istnieje luka wartości między tym, co technologia jest w stanie osiągnąć, a zdolnością do pełnego jej uchwycenia w przedsiębiorstwie, z firmami pracującymi w tysiącach różnych aplikacji, wymagającymi znacznego nakładu pracy na połączenie tych aplikacji w ekosystem AI i uczynienie ich dostępnymi dla użytkowników. To spostrzeżenie dyrektora ds. analityki w JP Morgan oddaje centralne wyzwanie w transformacji bankowości przy użyciu AI: potencjał technologii znacznie przewyższa to, co instytucje mogą obecnie wdrożyć.
Kilka czynników tworzy tę lukę wartości. Po pierwsze, infrastruktura dziedziczna stwarza ogromne wyzwania związane z integracją. Banki działają na krytycznych systemach datowanych na lata 60. i 70., napisanych w języku COBOL i działających na mainframe'ach. Te systemy obsługują takie funkcje jak zarządzanie kontami, przetwarzanie transakcji i rozliczanie płatności, gdzie każda awaria może mieć katastrofalne skutki. Połączenie ich z systemami AI wymaga rozbudowy interfejsów, rygorystycznych testów i starannego zarządzania ryzykiem.
Złożoność multiplikuje się, ponieważ banki nie działają na zintegrowanych platformach, lecz raczej na zbiorze setek lub tysięcy odrębnych aplikacji zebranych w wyniku dekad organicznego rozwoju, fuzji i przejęć oraz ewolucji technologicznej. Każda aplikacja ma swoje własne formaty danych, logikę biznesową i interfejsy. Tworzenie warstwy AI, która może wchodzić w interakcję ze wszystkimi tymi systemami w sposób spójny, stanowi ogromne wyzwanie inżynieryjne.
Po drugie, problemy z jakością i dostępnością danych ograniczają skuteczność AI. Systemy AI wymagają czystych, strukturalnych, spójnych danych do poprawnego działania. Dane banków znajdują się w niezliczonych systemach, w niekompatybilnych formatach, z niespójnymi definicjami, niepełnymi zapisami i problemami z jakością, które narastały przez dziesięciolecia. Zanim AI będzie mogło w pełni wykorzystać swój potencjał, instytucje muszą podjąć ogromne wysiłki na rzecz naprawy danych – standardyzacja formatów, rozwiązywanie niespójności, tworzenie zasad zarządzania danymi i budowanie kanałów, które uczynią dane dostępnymi dla systemów AI.
Po trzecie, opór organizacyjny spowalnia wdrożenie. Transformacja AI wymaga zmiany sposobu pracy ludzi, przepływu procesów biznesowych i tego, kto posiada prawo do podejmowania decyzji. Te zmiany zagrażają istniejącym strukturą władzy, wymagają nabycia nowych umiejętności i powodują niepewność co do bezpieczeństwa pracy. Nawet gdy kierownictwo jest zdeterminowane do przeprowadzenia transformacji AI, opór średniego szczebla zarządzania, niepokój pracowników i zwykła inercja mogą znacząco spowolnić wdrożenie.
Po czwarte, niedobór talentów ogranicza tempo wdrożenia. JP Morgan zatrudnia więcej badaczy AI niż kolejne siedem największych banków razem wziętych, ale nawet JP Morgan boryka się z problemem braków talentów. Liczba osób, które rozumieją zarówno zaawansowane AI, jak i operacje bankowe, jest ograniczona w porównaniu do potrzeb rynku. Ten niedobór talentów zwiększa koszty wynagrodzeń i ogranicza tempo, w jakim instytucje mogą rozwijać zdolności AI.
Po piąte, niepewność regulacyjna komplikuje planowanie. Banki muszą przekonać regulatorów, że ich systemy AI działają bezpiecznie, uczciwie i przejrzyście. Jednakże, ramy regulacyjne dla AI w bankowości są nadal w fazie rozwoju, co powoduje niepewność co do tego, jakie wymagania muszą spełnić instytucje. Ta niepewność sprawia, że banki ostrożnie podchodzą do wdrażania AI w sposób, który później mógłby zostać uznany za niezgodny z przepisami, co spowalnia adopcję.
JPMorgan Chase buduje swoją podstawę AI na AWS, rozwijając platformę uczenia maszynowego SageMaker i platformę generatywną Bedrock AI poza eksperymentami do aplikacji produkcyjnych, z 5,000 pracowników firmy używających SageMaker i ponad 200,000 używających LLM Suite. Podejście oparte na partnerstwie – wykorzystujące infrastrukturę chmurową i platformy AI od dostawców technologii zamiast budowania wszystkiego wewnętrznie – pomaga rozwiązywać część problemów związanych z wdrażaniem, zapewniając skalowalną infrastrukturę i zmniejszając obciążenie związane z utrzymaniem
platform rozwojowych AI.
Organizacyjny wymiar wdrożenia stanowi być może największe wyzwanie. Chase stosuje podejście "uczenia przez działanie" dla generatywnego AI, chcąc umieścić narzędzia w rękach pracowników z przekonaniem, że najlepszym sposobem na naukę jest rzeczywiste ich używanie, a bank został zgłoszony, że ma w toku 450 dowodów koncepcji, liczba ta ma wzrosnąć do 1,000. To oddolne podejście uznaje, że skuteczna transformacja AI wymaga zmiany kulturowej, a nie tylko wdrożenia technologii. Pracownicy muszą zrozumieć zdolności AI, identyfikować możliwości zastosowania i integrować AI w codzienne przepływy pracy. Podejście polegające na uczeniu się przez działanie zajmuje czas, ale buduje trwałe zdolności.
Finansowy wymiar komplikuje wdrożenie. Przewiduje się, że wydatki banków na inicjatywy związane z AI wzrosną z $6 miliardów w 2024 roku do $9 miliardów w 2025 roku, a potencjalnie nawet do $85 miliardów w 2030 roku. Te inwestycje muszą być uzasadnione za pomocą przejrzystych przypadków zwrotu z inwestycji, ale korzyści AI często ujawniają się przez lata przez skumulowane zyski z efektywności, udoskonalone podejmowanie decyzji i ulepszone doświadczenia klientów, które trudno dokładnie zmierzyć. Instytucje stoją przed presją zbalansowania krótkoterminowych wyników finansowych z długoterminowym strategicznym znaczeniem inwestycji w AI. Staranna priorytetyzacja projektów oparta na potencjalnej wartości, złożoności i zgodności z celami biznesowymi staje się niezbędna.Content:
aby wykazać wyniki, realizując transformacje, które wymagają stałych inwestycji, zanim pojawią się pełne korzyści.
Wyzwania testowania i walidacji systemów AI przewyższają te w przypadku tradycyjnego oprogramowania. Tradycyjne oprogramowanie działa według logiki deterministycznej - przy tych samych danych wejściowych produkuje te same dane wyjściowe, co upraszcza testowanie. Systemy AI, szczególnie te wykorzystujące zaawansowane uczenie maszynowe, działają probabilistycznie i mogą produkować różne dane wyjściowe dla takich samych danych wejściowych. Testy muszą oceniać nie tylko, czy system działa poprawnie dla znanych przypadków, ale także czy generalizuje odpowiednio do nowych sytuacji, radzi sobie z przypadkami granicznymi bezpiecznie oraz jak zachowuje się w sytuacjach spoza swojego rozkładu treningowego.
Te wyzwania wdrożeniowe tłumaczą, dlaczego transformacja bankowa oparta na AI postępuje stopniowo, pomimo ogromnego potencjału. Instytucje muszą balansować pomiędzy szybkim działaniem, aby zdobyć przewagi konkurencyjne, a ostrożnym podejściem, aby zarządzać ryzykiem i zapewnić niezawodne operacje. Napięcie między szybkością a ostrożnością kształtuje strategie wdrażania, przy czym większość banków stosuje podejścia równoległe, które integrują możliwości AI z istniejącymi systemami, zamiast próbować przebudować kod bankowej infrastruktury od podstaw.
Ryzyka, Etyka i Luki Regulacyjne
Transformacja bankowa oparta na AI stawia nas przed głębokimi pytaniami dotyczącymi bezpieczeństwa, uczciwości, odpowiedzialności i wpływu społecznego, które muszą być adresowane przez regulatorów, banki i społeczeństwo. Te kwestie obejmują wymiary techniczne, etyczne, prawne i polityczne.
Uprzedzenia Algorytmiczne i Uczciwość
Systemy AI w bankowości, szczególnie te używane do podejmowania decyzji kredytowych, mogą przypadkowo dyskryminować chronione grupy, z modelami AI, które korzystają z alternatywnych danych jak wykształcenie czy lokalizacja, potencjalnie bazując na zastępnikach cech chronionych, co prowadzi do dysproporcji w wpływie lub traktowaniu. To wyzwanie pojawia się, ponieważ systemy AI uczą się wzorców z danych historycznych, które mogą odzwierciedlać wcześniejszą dyskryminację. Jeżeli historyczne dane kredytowe pokazują, że wnioskodawcy z pewnych dzielnic lub z pewnymi cechami byli odmawiani kredytu, systemy AI mogą nauczyć się powielać te wzorce, nawet gdy podstawowe czynniki nie odzwierciedlają prawdziwych wskaźników ryzyka kredytowego.
Problem wykracza poza proste powielanie historycznych uprzedzeń. AI może wzmocnić uprzedzenia przez pętlę zwrotną, gdzie decyzje algorytmiczne wpływają na przyszłe dane w sposób wzmacniający początkowe wzorce. Na przykład, jeśli system AI odmawia kredytu członkom pewnej grupy, osoby te nie mogą budować historii kredytowej, która mogłaby później świadczyć o zdolności kredytowej, co utrwala cykl.
Rozwiązanie uprzedzeń algorytmicznych wymaga rozwiązań technicznych, ram politycznych i instytucjonalnych zobowiązań. Instytucje finansowe muszą ciągle monitorować i audytować modele AI, aby zapewnić, że nie generują one uprzedzonych wyników, z transparentnością w procesach decyzyjnych kluczową dla unikania dysproporcji w oddziaływaniu. To monitorowanie musi obejmować nie tylko analizę wyników, ale także zbadanie czynników, z których systemy AI korzystają przy podejmowaniu decyzji i upewnienie się, że nie bazują one na zastępnikach cech chronionych.
Wyzwanie wzrasta, gdy systemy AI stają się coraz bardziej zaawansowane. Proste modele używające ograniczonej liczby zmiennych mogą być audytowane w sposób bezpośredni - analitycy mogą badać każdy czynnik i oceniać, czy reprezentuje on uzasadnione uwzględnienia biznesowe, czy problematyczne zastępniki cech chronionych. Złożone sieci neuronowe przetwarzające setki zmiennych przez wiele ukrytych warstw opierają się takiej bezpośredniej analizie. Mogą one osiągnąć lepszą dokładność predykcji, ale kosztem zmniejszonej przejrzystości.
Prywatność Danych i Bezpieczeństwo
Banki przechowują ogromne ilości wrażliwych danych osobowych - transakcji finansowych, sald kont, pozycji inwestycyjnych, osobowych identyfikatorów, wzorców zachowań. Systemy AI wymagają dostępu do tych danych, aby działać skutecznie, stwarzając napięcie między potrzebą danych AI a imperatywami prywatności. Wzrost ilości danych i użycie nietradycyjnych źródeł jak profile w mediach społecznościowych do podejmowania decyzji kredytowych podnosi istotne zarzuty dotyczące tego, jak wrażliwe informacje są przechowywane, dostępne i chronione przed naruszeniami, przy czym konsumenci nie zawsze są świadomi lub powiadomieni o możliwości użycia ich danych.
Wyzwanie dotyczące prywatności wykracza poza tradycyjne bezpieczeństwo danych do pytań o ich użycie. Klienci mogą zgodzić się, aby banki używały ich danych transakcyjnych do wykrywania oszustw, ale nie oczekiwać, że te same dane informują algorytmy marketingowe lub będą udostępniane stronom trzecim. W miarę jak systemy AI stają się coraz bardziej zaawansowane w wyciąganiu wniosków z danych, granica między użyciami, jakie klienci oczekują i aprobują a tymi, które uznają za intruzywne, staje się coraz ważniejsza.
Techniczne wyzwanie dotyczące zachowania prywatności w AI pozostaje w dużej mierze nierozwiązane. Techniki jak uczenie federacyjne - gdzie AI uczy się na rozproszonych danych bez ich centralizowania - i prywatność różnicowa - gdzie do danych dodawany jest szum, aby chronić prywatność indywidualną przy zachowaniu wzorców zbiorczych - wykazują potencjał, ale nie są jeszcze dojrzałe do powszechnego wdrożenia w bankowości. Większość systemów AI wciąż wymaga dostępu do szczegółowych danych indywidualnych, aby osiągnąć optymalną wydajność.
Nieprzejrzystość Modelu i Możliwość Wyjaśniania (Explainability)
Niemiecki regulator BaFin stwierdził, że stopień, w jakim czarna skrzynka może być akceptowalna pod względem nadzorczym, zależy od tego, jak model jest traktowany w zarządzaniu ryzykiem banku, z oczekiwaniem, że dostawcy usług finansowych mogą wyjaśnić wyniki modeli oraz zidentyfikować i zarządzać zmianami w wydajności i zachowaniach modeli AI. Ta perspektywa regulacyjna oddaje fundamentalne napięcie w bankowości opartej na AI: najpotężniejsze systemy AI są często najmniej przejrzyste.
Tradycyjne modele scoringu kredytowego używały regresji liniowej z garścią zmiennych, co sprawiało, że łatwo było wyjaśnić, dlaczego dany kandydat otrzymał określoną punktację. Nowoczesne systemy AI mogą używać metod zespołowych łączących wiele modeli, sieci neuronowych z ukrytymi warstwami, lub innych podejść, które opierają się prostym wyjaśnieniom. Bank może być w stanie wykazać statystycznie, że taki system działa lepiej niż prostsze alternatywy, ale trudniej jest wyjaśnić, dlaczego podjął konkretą decyzję.
Ta nieprzejrzystość tworzy problemy dla konsumentów, którzy chcą zrozumieć, dlaczego odmówiono im kredytu lub obciążono wyższą stopą procentową. Stwarza problemy dla regulatorów próbujących ocenić, czy modele są uczciwe i odpowiednie. Stwarza problemy dla banków starających się zarządzać ryzykiem modeli i zapewnić, że ich systemy działają odpowiednio. Brak wyjaśnialności staje się szczególnie problematyczny, gdy systemy AI podejmują decyzje, które mają wpływ na życie finansowe ludzi.
Podejścia regulacyjne do wyjaśnialności różnią się. SEC wdraża Zasady Dostępu do Rynku nakazujące ścisłe kontrole ryzyka przed transakcjami, aby zapobiegać manipulacji rynkowej i błędnym transakcjom, a wspólne wytyczne OCC, Rezerwy Federalnej, CFPB i FTC podkreślają wymogi dotyczące wyjaśnialności, łagodzenia uprzedzeń i przejrzystości konsumenta. Te ramy ustanawiają zasady dotyczące przejrzystości AI, ale często brakuje im prostych wymagań technicznych, pozostawiając bankom decyzję, jak spełnić oczekiwania regulatorów, że ich systemy są odpowiednie.
Ryzyko systemowe i stabilność
Wpływ AI na stabilność finansową budzi wątpliwości, które wykraczają poza poszczególne instytucje. Jeśli wiele banków wdroży podobne systemy AI szkolone na podobnych danych, ich zachowanie może stać się skorelowane w sposób, który wzmacnia zmienność rynku lub tworzy systemowe zagrożenia. W trakcie stresu rynkowego, systemy handlu AI mogą jednocześnie próbować sprzedać te same aktywa lub zabezpieczyć te same ryzyka, pogłębiając ruchy cenowe i potencjalnie wywołując kaskadowe efekty na rynkach finansowych.
Złożoność systemów AI również stwarza ryzyka operacyjne. Banki stają się zależne od AI do funkcji krytycznych, a awarie lub błędy mogą zakłócać operacje w sposób, który wpływa na klientów, kontrahentów i rynki. Interkoneksja instytucji finansowych oznacza, że awarie AI w jednym banku mogą rozprzestrzeniać się przez system finansowy.
Citi przewiduje, że 10 procent światowej rotacji rynkowej będzie realizowane poprzez aktywa tokenizowane do 2030 roku, z monetami stabilnymi wydanymi przez banki jako głównym enablerem, a 86 procent ankietowanych firm pilotażowych generacji AI do wprowadzenia klienta i po transakcji. Konwergencja AI i tokenizacji stwarza nowe rozważania dotyczące ryzyka systemowego, gdy aktywa finansowe migrują do infrastruktury opartej na blockchain, gdzie AI może wykonywać transakcje autonomicznie.
Odpowiedzialność i odpowiedzialność prawna
Gdy systemy AI podejmują decyzje, które skutkują szkodą - dyskryminacyjne pożyczki, błędne transakcje, naruszenia prywatności - pytania dotyczące odpowiedzialności stają się skomplikowane. Tradycyjne ramy odpowiedzialności zakładają ludzkich decydentów, którzy mogą być pociągnięci do odpowiedzialności za wybory. AI rozkłada podejmowanie decyzji na systemy ludzkie-maszynowe w sposób, który zaciemnia odpowiedzialność.
Jeśli system kredytowy napędzany AI systematycznie dyskryminuje przeciwko chronionej klasie, kto ponosi odpowiedzialność? Naukowcy danych, którzy zbudowali model? Menedżerowie biznesowi, którzy go wdrożyli? Kierownicy, którzy zatwierdzili strategię AI? Bank jako instytucja? Te pytania nie mają jasnych odpowiedzi według obecnych ram prawnych, tworząc niepewność zarówno dla banków, jak i konsumentów.
Krajobraz regulacyjny
Akt o AI w UE, który wejdzie w życie do połowy 2025 roku, klasyfikuje systemy AI pod względem ryzyka, gdzie zastosowania wysokiego ryzyka w finansach, takie jak oceny kredytowe i wyceny ubezpieczeniowe, wymagające transparentności, nadzoru ludzkiego i łagodzenia uprzedzeń, z wymaganiem, aby firmy finansowe dokumentowały i uzasadniały decyzje AI, ustanawiając globalny standard dla odpowiedzialnego AI. Europejskie podejście ustanawia kompleksowe ramy regulacyjne, które specyficznie adresują ryzyka AI.
Amerykańska regulacja, kontrastuje, pozostaje fragmentaryczna. Prezydent Trump podpisał rozporządzenie wykonawcze 14179 w dniu 23 stycznia 2025 roku, uchylając kompleksową strategię AI Prezydenta Bidena...I'm glad to help you with the translation of the text from English to Polish while maintaining original markdown links. Let's proceed:
Content: Executive Order, with the Trump administration moving to deregulate AI use. This created regulatory uncertainty as federal frameworks were rolled back, leaving state regulators stepping in, passing legislation focused on bias, transparency, and compliance in AI-driven decision-making for lending and employment, with several states clarifying that discriminatory AI behavior would be assessed under their Unfair or Deceptive Acts or Practices laws, creating a patchwork of oversight.
Zarządzenie wykonawcze, podejmowane przez administrację Trumpa w celu deregulacji wykorzystania sztucznej inteligencji. To stworzyło niepewność regulacyjną, ponieważ federalne ramy zostały wycofane, pozostawiając stanowych regulatorów do działania, którzy uchwalili przepisy skupiające się na uprzedzeniach, przejrzystości i zgodności z decyzjami opartymi na AI w zakresie pożyczek i zatrudnienia. Kilka stanów wyjaśniło, że dyskryminacyjne zachowania sztucznej inteligencji będą oceniane w świetle ich przepisów dotyczących nieuczciwych lub zwodniczych działań lub praktyk, co stworzyło mozaikę nadzoru.
The National Credit Union Administration lacks model risk management guidance with sufficient detail on how credit unions should manage model risks, including AI models, and the authority to examine technology service providers despite credit unions' increasing reliance on them for AI-driven services. This regulatory gap illustrates the challenge that AI outpaces regulatory capacity, with institutions deploying sophisticated systems faster than oversight frameworks can adapt.
National Credit Union Administration (Narodowa Administracja Unii Kredytowych) nie posiada wytycznych dotyczących zarządzania ryzykiem modelowym z wystarczającymi szczegółami dotyczącymi tego, jak unie kredytowe powinny zarządzać ryzykiem modeli, w tym modeli AI, oraz uprawnieniami do badania dostawców usług technologicznych, mimo że unie kredytowe coraz bardziej polegają na nich w zakresie usług opartych na AI. Ta luka regulacyjna ilustruje wyzwanie, jakie stanowi AI, wyprzedzająca zdolność regulacyjną, z instytucjami wdrażającymi zaawansowane systemy szybciej, niż mogą się dostosować ramy nadzorcze.
Regulatory agencies should require banks to indicate whether they use AI to comply with Community Reinvestment Act regulations, require those systems to be explainable, require third-party AI audits for all institutions, and require banks to periodically review their Bank Secrecy Act systems to ensure accuracy and explainability. These proposals reflect growing recognition that AI in banking requires new forms of oversight, but translating principles into enforceable requirements remains a work in progress.
Agencje regulacyjne powinny wymagać od banków wskazywania, czy korzystają ze sztucznej inteligencji, aby spełniać wymagania Community Reinvestment Act (Ustawy o reinwestycji w społeczności), wymagać, aby te systemy były wytłumaczalne, wymagać audytów AI przeprowadzanych przez strony trzecie dla wszystkich instytucji oraz wymagać, aby banki okresowo przeglądały swoje systemy w ramach Bank Secrecy Act (Ustawy o tajemnicy bankowej), aby zapewnić ich dokładność i wytłumaczalność. Te propozycje odzwierciedlają rosnące uznanie, że AI w bankowości wymaga nowych form nadzoru, ale przekładanie zasad na wymagalne wymagania wciąż jest w toku.
The global dimension complicates regulatory development. Banks operate across multiple jurisdictions with different regulatory approaches to AI. Institutions must navigate the EU AI Act, various national frameworks in Asia, state-level requirements in the United States, and emerging standards from international bodies like the Bank for International Settlements. This regulatory fragmentation creates compliance complexity and may slow AI deployment in cross-border banking operations.
Wymiar globalny komplikuje rozwój regulacyjny. Banki działają w wielu jurysdykcjach z różnymi podejściami regulacyjnymi do AI. Instytucje muszą poruszać się w ramach EU AI Act, różnych ramach krajowych w Azji, wymogach na poziomie stanowym w Stanach Zjednoczonych oraz pojawiających się standardach z międzynarodowych organizacji, takich jak Bank for International Settlements. Ta fragmentacja regulacyjna tworzy złożoność zgodności i może spowolnić wdrażanie AI w operacjach bankowych z przekraczaniem granic.
AI Banking Versus Autonomous Finance: The DeFi Comparison
Please continue with more sections and sentences, and I'll assist with further translations as needed.### Universalne wsparcie AI
W prawdziwym AI banku każdy pracownik działa z osobistym asystentem AI, głęboko zintegrowanym z wszystkimi procesami pracy. Bankierzy inwestycyjni instruują swoje AI, aby przygotowywało materiały na spotkania z klientami, analizowało potencjalne cele przejęć lub przygotowywało arkusze warunków. Traderzy zlecają agentom AI monitorowanie rynków, realizację strategii i optymalizację portfeli. Pracownicy ds. zgodności powierzają AI monitorowanie transakcji pod kątem podejrzanych wzorców, generowanie raportów regulacyjnych i badanie zmian regulacyjnych. Zespoły technologiczne wykorzystują AI do rozwoju oprogramowania, zarządzania infrastrukturą i optymalizacji systemów.
Autonomiczne procesy operacyjne
Operacje bankowe - otwieranie kont, przetwarzanie płatności, rozliczanie transakcji, uzgadnianie, raportowanie regulacyjne - przebiegają przez systemy AI z minimalną interwencją człowieka. Systemy te nie działają według sztywnych skryptów, lecz dostosowują swoje zachowanie do kontekstu. Wykrywają anomalie i decydują, czy oznaczyć je do przeglądu przez człowieka, czy rozwiązać je samodzielnie. Dynamika alokacji zasobów nie opiera się na stałych zasadach. Identyfikują ulepszenia procesów i wprowadzają zmiany po uzyskaniu odpowiedniej aprobaty.
AI-Curatowane doświadczenia klienta
Każda interakcja klienta - czy to za pośrednictwem aplikacji mobilnych, stron internetowych, rozmów telefonicznych czy osobistych wizyt w oddziałach - przebiega przez AI, które personalizuje doświadczenie na podstawie kompleksowego zrozumienia sytuacji finansowej klienta, preferencji, celów i wzorców zachowań. AI nie oferuje produktów ogólnych, lecz projektuje rozwiązania dostosowane do indywidualnych okoliczności.
Inteligentne zarządzanie ryzykiem
Zarządzanie ryzykiem staje się ciągłe, kompleksowe i adaptacyjne, a nie okresowe i oparte na regułach. Systemy AI monitorują w czasie rzeczywistym każdą transakcję, każdą pozycję, każde narażenie na ryzyko kontrahenta. Wykrywają subtelne wzorce wskazujące na pojawiające się ryzyka, zanim się one zmaterializują jako straty.
Agenticzne zarządzanie handlem i skarbowością
Handel ewoluuje od sytuacji, w której ludzie podejmują decyzje z pomocą AI, do sytuacji, w której agenci AI realizują strategie pod nadzorem ludzi. Agenci ci nie tylko wykonują instrukcje, lecz dostosowują taktyki dynamicznie, biorąc pod uwagę warunki rynkowe. Identyfikują możliwości, oceniają ryzyko i realizują transakcje na wielu rynkach i w różnych klasach aktywów jednocześnie.
Spójne operacje międzynarodowe
AI bank działa globalnie jako jednolita instytucja, a nie jako zbiór operacji regionalnych. Systemy AI obsługują transakcje międzynarodowe, poruszają się po różnych reżimach regulacyjnych, zarządzają wieloma walutami i optymalizują globalne operacje.
Predyktywne i proaktywne bankowanie
Zamiast reagować na prośby klientów, AI bank przewiduje potrzeby. Identyfikuje, kiedy klient prawdopodobnie będzie potrzebował kredytu i oferuje go proaktywnie. Wykrywa, kiedy klient korporacyjny może napotkać problemy z przepływem środków pieniężnych i sugeruje rozwiązania zanim pojawią się kryzysy.
Struktura organizacyjna
Struktura organizacyjna prawdziwego AI banku różni się radykalnie od tradycyjnych banków. Ogromne struktury hierarchiczne tradycyjnego bankowości - warstwy zarządzania nadzorujące armie pracowników wykonujących wyspecjalizowane funkcje - ustępują miejsca płaskim organizacjom, w których mniejsze zespoły wyspecjalizowanych ekspertów nadzorują systemy AI wykonujące pracę.
Pytanie o kategorię
To rodzi głębokie pytanie: Czy taka instytucja wciąż jest "bankiem", czy może reprezentuje coś zupełnie nowego - inteligentny system finansowy, który przypadkiem zorganizowany jest jako korporacja?
Ostateczne przemyślenia
Transformacja bankowości przez sztuczną inteligencję przeszła od spekulacyjnych możliwości do operacyjnej rzeczywistości. JPMorgan Chase jest "fundamentalnie rewiring" na erę AI, planując dostarczyć każdemu pracownikowi agentów AI, zautomatyzować każdy proces zakulisowy i dopasować każde doświadczenie klienta za pomocą AI. Ta wizja, choć ambitna, wydaje się coraz bardziej osiągalna niż fantastyczna.
Przebudowa bankowości przez AI nie oznacza jedynie zmiany technologicznej, ale ewolucję instytucjonalną, która kwestionuje podstawowe założenia dotyczące organizowania i zarządzania usługami finansowymi.O algorytmicznej sprawiedliwości, odpowiedzialności i roli ludzkiego osądu w podejmowaniu decyzji finansowych.
Wyzwanie regulacyjne okazuje się zniechęcające. Akt o AI UE ustanawia globalne standardy, klasyfikując systemy AI według ryzyka i wymagając przejrzystości, nadzoru ludzkiego oraz eliminacji uprzedzeń dla aplikacji finansowych o wysokim ryzyku. Jednak kompleksowe ramy są nadal opracowywane w większości jurysdykcji, a tempo zmian technologicznych przewyższa adaptację regulacyjną. Powoduje to niepewność dla instytucji inwestujących miliardy w możliwości AI bez jasnego zrozumienia przyszłych wymagań.
Konwergencja bankowości opartej na AI z finansami opartymi na blockchainie dodaje kolejny wymiar tej transformacji. Tokenizacja ma przynieść do 16 bilionów dolarów rzeczywistych aktywów na blockchain do 2030 roku, a główne banki już testują tokenizowane obligacje i depozyty. Połączenie AI, tradycyjnej bankowości i zdecentralizowanych protokołów może stworzyć hybrydowe architektury, które łączą wydajność automatyzacji, przejrzystość blockchainu i stabilność regulowanych instytucji.
Czy bank napędzany AI jest nieunikniony, zależy od tego, jak definiujemy "napędzany AI". Wydaje się pewne, że każdy major bank wdroży znaczące możliwości AI - presja konkurencyjna to zapewnia. Że banki staną się w pełni połączonymi przedsiębiorstwami AI, jak to przewiduje JPMorgan, jest mniej pewne i będzie zależało od pomyślnego pokonania wyzwań technicznych, ewolucji regulacyjnej i zarządzania zmianami organizacyjnymi.
Co wydaje się najbardziej oczywiste, to że bankowość w 2030 roku będzie się znacznie różnić od tej dzisiejszej. Instytucje, które wyłonią się z tej transformacji, mogą przypominać swoich poprzedników jedynie powierzchownie, zasadniczo przekształcając się wokół sztucznej inteligencji. Czy nazwiemy te podmioty "bankami AI", "inteligentnymi instytucjami finansowymi" czy po prostu "bankami" jest mniej ważne niż uznanie, że stoimy w punkcie zwrotnym, gdzie technologia fundamentalnie redefiniuje, co oznacza bankowość i jak działają usługi finansowe.
Transformacja przynosi ryzyko obok szans. Może zakorzenić przewagę dla największych instytucji, zwiększyć wykluczenie finansowe, jeśli systemy AI utrwalą uprzedzenia, stworzyć nowe formy ryzyka systemowego i zlikwidować setki tysięcy miejsc pracy. Zarządzanie tymi ryzykami przy jednoczesnym uchwyceniu korzyści z AI to centralne wyzwanie dla przemysłu, regulatorów i polityków.
Ostatecznym pytaniem może być, czy banki napędzane AI lepiej służą klientom i społeczeństwu niż tradycyjne instytucje. Jeśli AI umożliwia bardziej dostępne usługi finansowe, sprawiedliwsze decyzje kredytowe, lepsze zarządzanie ryzykiem i bardziej efektywne operacje, które przekładają się na niższe koszty i lepsze doświadczenia klienta, transformacja zasługuje na wsparcie pomimo zakłóceń. Jeśli AI skupia władzę, wzmacnia uprzedzenia, zmniejsza odpowiedzialność i głównie służy akcjonariuszom kosztem szerszych interesariuszy, to potrzebna jest ostrożność.
Odpowiedź wyłoni się nie z samej technologii, ale z wyborów, jakie instytucje i regulatorzy dokonują na temat sposobu wdrażania i zarządzania AI w bankowości. Technologia umożliwia transformację, ale to ludzie decydują, czy ta transformacja służy szerokiemu społecznemu dobru czy wąskim prywatnym interesom. Jak nawigujemy w tym punkcie zwrotnym, te wybory będą kształtować finanse na dekady.
Prawdziwie napędzany AI bank nadchodzi. Pytanie brzmi, jakim rodzajem instytucji będzie i czyje interesy będzie reprezentować. Rozważne odpowiedzenie na to pytanie zdecyduje, czy ta transformacja oznacza postęp czy tylko zmianę.