Sektor bankowy znajduje się obecnie w punkcie zwrotnym. O ile ostatnia dekada stała pod znakiem cyfryzacji danych, o tyle o obliczu najbliższych lat decydować będzie umiejętność interpretacji i zarządzania złożonymi, nieustrukturyzowanymi treściami.
W ekosystemie, w którym zgodność z przepisami (compliance) oraz szybkość podejmowania decyzji stanowią filary konkurencyjności, generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) staje się kluczowym czynnikiem umożliwiającym głęboką transformację procesów wewnętrznych.
GenAI jako motor syntezy i analizy
Generatywna AI stanowi zmianę paradygmatu w porównaniu do tradycyjnego modelowania predykcyjnego. Podczas gdy to drugie doskonale radzi sobie z identyfikacją wzorców statystycznych, GenAI wprowadza możliwość interakcji z językiem naturalnym oraz heterogenicznymi (zróżnicowanymi) bazami wiedzy.
Dla instytucji finansowych oznacza to wreszcie możliwość usprawnienia procesów określanych jako „human-intensive” – czyli działań wymagających dotychczas czasochłonnej i szczegółowej analizy różnorodnych dokumentów, takich jak sprawozdania finansowe, operaty szacunkowe, informacje dodatkowe czy umowy.
Wdrożenie modeli językowych (LLM) pozwala na automatyzację tzw. dokumentowego łańcucha wartości (Document Value Chain), przekształcając statyczne dokumenty w dynamiczne i gotowe do wykorzystania źródła informacji. Efektywność ta wynika nie tylko z samej szybkości działania, ale przede wszystkim ze zdolności systemu do rozumienia powiązań przyczynowo-skutkowych i generowania precyzyjnych podsumowań.
To drastycznie zmniejsza nakład pracy ręcznej i ryzyko błędu ludzkiego, pozostawiając pracownikowi fundamentalną rolę nadzorcy i ostatecznego weryfikatora.
Przykłady zastosowania GenAI w bankowości
Adopcja GenAI wkracza w procesy bankowe w sposób radykalny, przechodząc od fazy teoretycznych założeń do skonsolidowanej rzeczywistości. Największe globalne instytucje finansowe zintegrowały już tę technologię w swoich kluczowych operacjach, osiągając wymierne przewagi konkurencyjne. Oto przykłady.
JPMorgan Chase
Bank wdrożył pakiet narzędzi oparty na generatywnej sztucznej inteligencji, z którego korzysta ponad 230 000 pracowników. System służy do analizy zapisów rozmów, weryfikacji dokumentów spółek klienckich, porównywania złożonych pism finansowych oraz syntezy ogromnych ilości danych. Rozwiązanie to pozwala analitykom zaoszczędzić od 3 do 6 godzin pracy tygodniowo, drastycznie przyspieszając fazę badań i analiz.
Morgan Stanley
Instytucja stworzyła asystenta opartego na GenAI, wspierającego doradców finansowych w szybkim dostępie do bazy ponad 100 000 raportów analitycznych. Skuteczność i szybkość wyszukiwania dokumentów wzrosła z 20% do 80%, co pozwoliło doradcom poświęcić znacznie więcej czasu na bezpośrednie relacje z klientami.
HSBC
Wykorzystuje GenAI do wsparcia analizy kredytowej i sporządzania raportów, co przyspiesza wydawanie decyzji kredytowych. Ponadto bank wprowadził narzędzia wspierające pisanie kodu dla 20 000 programistów, uzyskując 15-procentowy wzrost wydajności w tworzeniu oprogramowania i zapewnianiu bezpieczeństwa.
Goldman Sachs
Uruchomił asystenta „GS AI Assistant” w celu automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak streszczanie skomplikowanych dokumentów. Inżynierowie banku używają AI do automatycznego pisania i testowania kodu, co znacznie skraca czas wprowadzania na rynek nowych funkcji cyfrowych (time-to-market).
Mapowanie procesów o wysokiej wartości dodanej
Zgodnie z analizami przeprowadzonymi przez CRIF, efektywność GenAI nie powinna być rozpraszana na generyczne aplikacje. Należy skoncentrować ją na obszarach krytycznych, w których wolumen dokumentów i złożoność regulacyjna tworzą największe wąskie gardła.
Wśród procesów przynoszących największe korzyści CRIF wyróżnia:
1.Proces kredytowy (Credit Origination/Underwriting)- automatyzacja zbierania danych i analizy na potrzeby wydawania decyzji kredytowych.
2.Zgodność z przepisami (Compliance) i przeciwdziałanie oszustwom- skanowanie reputacyjne oraz weryfikacja dokumentów pod kątem przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML).
3.Monitoring ryzyka- ciągła analiza tzw. słabych sygnałów (weak signals) obecnych w dokumentacji korporacyjnej.
4.Kontrola drugiego poziomu- systematyczny przegląd jakości portfela i zgodności z procedurami wewnętrznymi.
Analiza przypadków użycia operacyjnego
Poniżej przedstawiono wybrane przypadki użycia, które CRIF miał okazję przetestować bezpośrednio w praktyce w ramach strategicznej współpracy z różnymi klientami bankowymi. Stanowią one konkretny dowód skuteczności tych rozwiązań w rzeczywistych kontekstach operacyjnych.
- Automatyzacja kontroli AML i antyfrydowej
Jednym z największych obciążeń dla działów compliance są manualne dochodzenia mające na celu rozróżnienie zbieżności nazwisk (homonimów) lub weryfikację alertów reputacyjnych (PEP, listy sankcyjne). Rozwiązanie proponowane przez CRIF pozwala skrócić czas analizy przy zachowaniu wysokiej dokładności i zapewnieniu pełnej identyfikowalności (traceability) raportów.
- Optymalizacja dokumentowego łańcucha wartości
Zarządzanie zróżnicowanymi dokumentami (paski wypłat, akty notarialne) często spowalnia proces procesowania kredytu. Dzięki inteligentnym przepływom pracy (workflows) możliwe jest przekształcenie plików PDF w ustrukturyzowane informacje. Większość dostarczanych dokumentów może być przetwarzana bez interwencji człowieka, przy zachowaniu najwyższej precyzji.
- Zaawansowana ocena finansowa
Wykorzystanie GenAI umożliwia odtworzenie powiązań przyczynowo-skutkowych w wynikach finansowych przedsiębiorstw poprzez automatyczną analizę bilansów i informacji dodatkowych, co znacznie skraca czas procesowania wniosków.
- Kontrole drugiego poziomu i autonomiczny analityk („Agentic Analyst”)
Tradycyjnie zespoły kontrolne są w stanie zweryfikować zaledwie około 0,5% spraw. Wykorzystanie agentów AI pozwala na rozszerzenie kontroli na 100% dokumentacji, automatycznie oflagowując anomalie niezgodne z polityką banku. Przekłada się to na ogromną oszczędność czasu i wyższy wskaźnik wykrywania ryzyk.
- Spersonalizowane strategie windykacyjne
Poprzez integrację modeli predykcyjnych i GenAI systemy mogą definiować spersonalizowane plany spłaty (harmonogramy ratalne, ugody) oraz dobierać najlepszy kanał kontaktu z klientem. Korzyści obejmują m.in. istotną redukcję kosztów operacyjnych.
Konieczność strategicznej selekcji
Podsumowując, generatywna sztuczna Iinteligencja (GenAI )okazuje się potężnym sojusznikiem w usprawnianiu procesów bankowych, zdolnym do drastycznego obniżenia kosztów operacyjnych i skrócenia czasu reakcji. Jednak aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji (ROI) w te pionierskie projekty, bezkrytyczne wdrażanie technologii nie wystarczy.
Wymagana jest rzetelna analiza w celu zidentyfikowania procesów, które najlepiej nadają się do inteligentnej automatyzacji, z jednoczesnym wyważeniem technicznej złożoności i realnego wpływu na biznes.
Tylko poprzez strategiczną selekcję i odpowiedzialny ład technologiczny (governance) banki będą w stanie przekształcić potencjał GenAI w trwałą i stabilną przewagę konkurencyjną.
