Mimo gwałtownego wzrostu wydatków na AI niewiele banków ustanowiło niezbędne mechanizmy nadzoru i zabezpieczenia – a niemal połowa błędnie ocenia własną gotowość do wdrażania AI.
Mimo że banki przyspieszają inwestycje w sztuczną inteligencję szybciej niż inne sektory, większość z nich wdraża AI bez odpowiedniego nadzoru i infrastruktury potrzebnych do budowania zaufania. Ujawniają to najnowsze wnioski dla sektora bankowego z raportu Data and AI Impact Report: The Trust Imperative firmy IDC, opracowanego pod patronatem firmy SAS.
Spośród czterech sektorów objętych badaniem bankowość wyprzedza administrację publiczną, ubezpieczenia oraz sektor life sciences zarówno pod względem wydatków na AI, jak i wdrażania praktyk zaufanej sztucznej inteligencji. Około jedna czwarta banków (23%) funkcjonuje na najwyższym poziomie w ramach Indeksu Zaufanej AI IDC (IDC Trustworthy AI Index). Jednak nawet przy tych przewagach większość instytucji bankowych jest daleka od „stanu idealnego” zdefiniowanego w raporcie jako połączenie wysokiego poziomu zaufania z wysoką wiarygodnością systemów AI. Zgodnie z raportem:
- tylko 11% banków osiągnęło jednocześnie wysoki poziom wewnętrznego zaufania do AI oraz systemy AI, których wiarygodność została jednoznacznie potwierdzona;
- niemal połowa (47%) znajduje się w tzw. „dylemacie zaufania” według IDC – albo nie wykorzystuje w pełni sprawdzonej AI z powodu braku wystarczającego zaufania, albo nadmiernie polega na systemach, które nie zostały odpowiednio zweryfikowane.
– W obszarze AI bankowość przewodzi wszystkim sektorom objętym badaniem, a mimo to fundamentalna gotowość większości banków wciąż jest daleka od wymaganego poziomu – mówi Stu Bradley, Senior Vice President of Risk, Fraud and Compliance Solutions w SAS. – Około dziewięć na dziesięć banków nie zdołało jeszcze w pełni udowodnić swojego zaufania do AI, a około jeden na pięć nadal działa w oparciu o silosowe dane. Zmniejszenie luki między ambicjami w zakresie AI a rzeczywistą gotowością powinno być priorytetem strategicznym dla wszystkich banków.
Inwestycje rosną, ale fundamenty pozostają kruche
Raport, oparty na globalnym, międzysektorowym badaniu 2 375 liderów IT i biznesu, wskazuje na niepokojący trend: inwestycjom w rozwój AI nie towarzyszą adekwatne nakłady na filary odpowiedzialnej innowacji, które czynią AI rozwiązaniem wiarygodnym i bezpiecznym. W branży, w której pojedyncza awaria modelu może skutkować sankcjami regulacyjnymi lub natychmiastowym spadkiem zaufania klientów, jest to szczególnie niebezpieczna rozbieżność.
Problemem nie jest brak inwestycji. Dynamika wydatków banków na AI przewyższa wszystkie pozostałe sektory objęte badaniem – większość banków (60%) spodziewa się wzrostu nakładów na poziomie od 4% do 20%, a 12% prognozuje jeszcze wyższe wzrosty. Mimo tego impetu badanie wykazało istotne słabości strukturalne, w tym:
- silosy danych – niemal co piąty bank (19%) nadal funkcjonuje w oparciu o silosową infrastrukturę danych – to najwyższy odsetek spośród analizowanych branż;
- niewystarczające fundamenty danych – znacząca część banków nie posiada skutecznego nadzoru nad danymi (45%) oraz/lub scentralizowanej bądź zoptymalizowanej infrastruktury danych (41%);
- luki kompetencyjne – wiele banków (42%) zmaga się z niedoborem wyspecjalizowanych kompetencji w obszarze AI.
W odpowiedzi na te wyzwania ponad połowa banków (52%) planuje rozbudowę architektury AI, a 43% zamierza utworzyć lub powiększyć dedykowane zespoły AI. Jednak mniej niż jedna trzecia (31%) planuje skoncentrować się na rozwijaniu i dostrajaniu samych modeli AI. Wniosek jest jednoznaczny: bariery te nie mają charakteru abstrakcyjnego ani teoretycznego – są strukturalne.
– Sektor bankowy wyraźnie dostrzega potencjał AI, ale zrozumienie i skuteczna realizacja to dwie różne kwestie – powiedziała Kathy Lange, Research Director of the AI and Automation Practice w IDC. – Bez silnej architektury danych, ram zarządzania i strategii rozwoju talentów banki ryzykują inwestowanie środków w inicjatywy AI, które nie przyniosą zwrotu z inwestycji, a co gorsza, mogą podważyć zaufanie, na którym opiera się ich działalność.
Odpowiedzialna innowacja, a nie oszczędności kosztowe
Raport podważa również założenie, że główną wartością AI w bankowości jest redukcja kosztów. Przeciwnie, bankowość jako jedyny sektor wskazuje innowacje produktowe i usługowe jako główne źródło wartości generowanej przez AI, wyprzedzając efektywność procesową.
Dane międzysektorowe dotyczące ROI potwierdzają tę tezę. Organizacje wykorzystujące AI do poprawy doświadczeń klientów osiągały najwyższy zwrot – 1,83 dolara na każdy zainwestowany dolar – a tuż za nimi znalazły się podmioty koncentrujące się na zwiększaniu udziału w rynku (1,74 dolara). Najniższy zwrot odnotowały organizacje skupione na redukcji kosztów, 1,54 dolara na każdy dolar inwestycji. Co więcej, organizacje priorytetowo traktujące zaufaną AI były o 60% bardziej skłonne do raportowania podwojenia całkowitego zwrotu z inicjatyw AI. To wyraźny dowód, że odpowiedzialna innowacja jest akceleratorem wzrostu, który przynosi wymierne korzyści finansowe.
Banki zdecydowanie szybciej niż inne sektory zmierzają również w kierunku tzw. agentic AI – niemal jedna trzecia planuje zwiększyć inwestycje w zaufaną AI, aby wspierać bardziej autonomiczne systemy. Wraz ze wzrostem zakresu decyzyjności systemów AI rośnie jednak znaczenie skutecznego nadzoru i ładu korporacyjnego.
– Regulatorzy obserwują. Klienci obserwują. A obecnie niemal połowa banków korzysta z niesprawdzonej AI lub waha się przed wykorzystaniem tej, którą już zweryfikowano – dodał Alex Kwiatkowski, Director of Global Financial Services w SAS. – Żaden bank nie chce zostać w tyle w tym wysoce konkurencyjnym wyścigu, a same oszczędności kosztowe nie wystarczą, by utrzymać się w grze.
Więcej informacji oraz pełna wersja raportu Data and AI Impact Report dostępne są na stronie https://www.sas.com/en_us/gc/data-and-ai-impact-report.html
Wojciech Boczoń
