W ciągu ostatnich kilku lat sztuczna inteligencja wywarła ogromny wpływ na sektor finansowy, a w szczególności bankowość. Banki w Polsce, dzięki otwartości i sprawnej implementacji AI, stanowią obecnie dla innych sektorów punkt odniesienia pod względem dojrzałości technologicznej i innowacyjności. Branża nie zwalnia tempa w tym zakresie. Wraz rosnącym znaczeniem gromadzenia, przetwarzania i segmentacji danych, na popularności zyskują również technologie bazujące na inteligentnym przetwarzaniu dokumentów i zaawansowanych modelach uczenia maszynowego.
Rozwiązania na miarę sukcesu
Choć branża finansowa nie należy do tych, w których wdrażanie innowacji przebiega najłatwiej, polski sektor bankowy wciąż wiedzie w tym obszarze prym. Główne wyzwanie stanowi szybki przepływ dużego wolumenu danych, których odpowiednie zabezpieczenie stanowi nadrzędny priorytet. Chronione muszą być nie tylko wrażliwe dane klientów, ale także tzw. dark data.
Sztuczna inteligencja odgrywa dziś kluczową rolę w strukturyzacji, kategoryzacji i udostępnianiu tych danych do analizy, badania zgodności, a także oceny ryzyka. Innowacyjne rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym, połączona z technologią IDP (ang. Intelligent Document Processing) i zintegrowane z innymi aplikacjami finansowymi, m.in. ERP, CRM, BI i SCM, za pomocą interfejsów API REST są obecnie niezbędne do oceny dokładności dokumentów, workflow, algorytmów i wzmocnienia tak istotnego czynnika, jakim jest bezpieczeństwo. Co więcej, optymalizacja czasochłonnych procesów, takich jak analiza danych klientów, ocena zdolności kredytowej lub kwalifikacji do udzielenia pożyczki, są jednymi z gwarantów sukcesu tego rodzaju biznesu.
Jednak bezpieczeństwo dotyczy nie tylko działań w czasie rzeczywistym, ale także procesów tworzenia kopii zapasowych, które muszą być wdrożone w celu odpowiedniego zabezpieczenia danych, uniknięcia strat finansowych i zminimalizowania potencjalnych przestojów operacyjnych. Jedynie znajomość konkretnych przepisów i współpraca z wyspecjalizowanymi podmiotami gwarantują odpowiednie przygotowanie do takich wyzwań. Z tego względu, dzięki świadomym praktykom i szybkiemu wdrażaniu odpowiednich kroków, polski sektor bankowy stał się punktem odniesienia dla innych instytucji, w tym zagranicznych, w kwestii wykorzystania technologii, a także mapowania jej potencjału i zastosowania w przyszłości.
Wieloletnia współpraca Iron Mountain z bankami w Polsce podkreśla połączenie innowacji technologicznych wraz z umiejętnością przewidywania. Wdrażając zaawansowane technologie, takie jak InSight Content Manager – wspierające zarządzanie metadanymi i workflow dzięki sztucznej inteligencji – oraz dostosowując swoje strategie do sprawności operacyjnej, banki torują sobie drogę do tzw. odporności biznesowej w szybko zmieniającym się krajobrazie finansowym. Otwartość na innowacyjne rozwiązania sprawia, że sektor bankowy w Polsce pozostaje elastyczny, odporny i strategicznie przygotowany na przyszłość – mówi Aaron Kalvani, Global AI Specialist & Business Transformation Leader.
Transformacja cyfrowa jako podejście zorientowane na przyszłość
Jak wynika z publikacji pt. „2023 Banking Trends: A Perspective From Iron Mountain”, zeszłoroczne okoliczności gospodarcze nie były w pełni sprzyjające wdrażaniu innowacji. Nadmierna ostrożność stwarzała ryzyko pozostania w tyle, wobec czego banki nie rezygnowały z przemyślanego rozwoju. Poziom cyfryzacji polskiego sektora bankowego nadal przekracza średnią światową, a aż 6 polskich banków znajduje się obecnie wśród globalnych cyfrowych liderów. Cyfryzacja pozwala im zmniejszyć zależność od dokumentów papierowych, co oczywiście prowadzi do większej przejrzystości, ale także do znacznych oszczędności kosztów i zwiększonej wydajności.
Według badania przeprowadzonego przez PMR, 81% ankietowanych instytucji finansowych korzysta z rozwiązań chmurowych, a 46% zasobów firmy jest stale przechowywanych w chmurze. Oparta na niej technologia IDP zapewnia zautomatyzowany workflow i wyodrębnia cenne informacje z niestandardowych dokumentów przy użyciu uczenia maszynowego i dużych modeli językowych (LLM). Zmniejsza to nakład pracy ręcznej i ułatwia podejmowanie świadomych decyzji poprzez wydobywanie cennych informacji nawet z obszernych zbiorów danych bez konieczności udziału człowieka. W połączeniu z generatywną sztuczną inteligencją uzupełnia metadane o odpowiedni kontekst. Należy przy tym pamiętać, że wszelkie działania muszą być bezpieczne i spójne ze strategicznym zaangażowaniem banków w bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami, czyli tzw. compliance.
