Sztuczna inteligencja w banku - co o nas wie na podstawie naszych płatności? Za kilka lat będzie wykorzystywana na szerszą skalę

Gdy podpisujemy umowę z bankiem na prowadzenie rachunku oszczędnościowo-rozliczeniowego - musimy mu podać nasze dane osobowe. To nasza data urodzenia, czyli nasz wiek, numer dowodu osobistego oraz informacje, gdzie mieszkamy. Są to informacje, które jednoznacznie pozwalają nas zidentyfikować. Podajemy je w wielu przypadkach, gdy zawieramy z kimś umowę.

Gdy jednak zdecydujemy się wziąć kredyt - bank nie tylko sprawdzi naszą tożsamość, ale również dochody naszej firmy, w której pracujemy. Wszystko po to, aby ustalić, jakie ma ryzyko bankructwa oraz tego, że pozostaniemy bez pracy nie spłacając kredytu. Policzy nasz przewidywany czas życia i to, czy zdążymy spłacić zobowiązanie. Jeśli zabezpieczenie stanowić będzie hipoteka - policzy jej wartość. To standardowa procedura.

Bank ma dostęp także do historii naszych płatności. Jeśli płaciliśmy kartą lub BLIK-iem wie, gdzie pojechaliśmy na wakacje, a także gdzie najczęściej robimy zakupy. Wie o wszystkim, za co płacimy z konta. Może to być np. dodatkowy kierunek studiów, które robimy zaocznie, nie przyznając się do tego pracodawcy.

Bank wie także, gdzie pracujemy. Widać to choćby po przelewach od pracodawcy. W Polsce istnieje tajemnica bankowa, co oznacza, że bank nie może udostępniać tych danych nigdzie na zewnątrz. Wyjątkiem moga być tylko organy skarbowe, które posiadają uprawnienie do pozyskania danych z prywatnych rachunków bankowych bez postawienia zarzutów.

Wszystkie te dane mogą być jednak bezużyteczne, jeśli nie będzie ich analizować ktoś, kto potrafi wyciągać wnioski. Może to być pracownik banku lub… sztuczna inteligencja, która znajduje co raz więcej zastosowań w bankowości.

Według indeksu gospodarki cyfrowej i społeczeństwa cyfrowego (DESI) w 2022 roku Polska pod względem digitalizacji zajęła 24. miejsce wśród 27 państw członkowskich UE.

- Sektor bankowy jest jednak w naszym kraju liderem we wprowadzaniu nowoczesnych cyfrowych rozwiązań. Digitalizacja branży jest napędzana przez konkurencję ze strony fintechów. Kluczową rolę w tym „wyścigu” może odegrać sztuczna inteligencja. Tradycyjne banki mogą zyskać olbrzymią przewagę dzięki danym o zachowaniach klientów, którymi dysponują - tłumaczy Witold Żukowski, Country Manager w firmie Red Hat.

Jak dodaje, w porównaniu do innych branż, polski sektor bankowy szybko zdał sobie sprawę z kluczowej roli, jaką odgrywają nowoczesne rozwiązania IT. Według Digital Banking Maturity 2022 Deloitte, Polska bankowość plasuje się w światowej czołówce najbardziej zaawansowanych technologicznie instytucji finansowych.

- Warto zwrócić uwagę chociażby na zintegrowanie usług publicznych w aplikacjach bankowych: można się z ich pomocą zalogować m.in. do profilu zaufanego czy Portalu Pacjenta. Sektor stara się szybko reagować na zmiany rynkowe, więc możemy się spodziewać, że szerokie wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji będzie kolejnym etapem w budowaniu przewagi konkurencyjnej w tej branży - mówi Witold Żukowski.

Witold Żukowski zaznacza, że przyszłość SI nie leży w dużych modelach językowych ani w ogólnych rozwiązaniach tworzonych dla wielu użytkowników. Firmy potrzebują narzędzi specyficznych dla branży.

- Modele powinny więc być trenowane na wewnętrznych danych i dostosowywane do standardów oraz praktyk danego przedsiębiorstwa. Dzięki wykorzystaniu modeli SI, łatwiej będzie dostosowywać ofertę do indywidualnego odbiorcy. Algorytmy mogą dużo szybciej osiągnąć podobny poziom personalizacji i detalu, jaki jest oferowany klientom korporacyjnym. Robią to przy tym dużo szybciej niż gdyby tę pracę wykonywał człowiek. Umiejętność wykorzystania danych dotyczących zachowań klientów w budowaniu własnych modeli sztucznej inteligencji może w najbliższych latach stać się główną przewagą konkurencyjną w sektorze bankowym - mówi Witold Żukowski.

Zmiany pozwolą z pewnością na podniesienie konkurencyjności w całym sektorze bankowym.

Klienci oczekują produktów „skrojonych na miarę”, a ich potrzeby zmieniają się bardzo szybko. Ogromnym ułatwieniem dla branży jest w tym przypadku automatyzacja. Według „Monitora Transformacji Cyfrowej Biznesu 2023” od KPMG korzysta z niej nawet 79% firm z sektora finansowego w Polsce. Automatyzacja środowisk IT pomaga również w przygotowywaniu raportów finansowych.

Z tego powodu możemy się spodziewać, że sztuczna inteligencja w bankach będzie starała się dopasowywać oferty jeszcze bardziej pod konkretne potrzeby klienta. Będzie to personalizacja usług oraz podążanie za zmianami i klientami na rynku.