Sztuczna inteligencja w finansach: kluczowa rola danych
W miarę jak sztuczna inteligencja dynamicznie rozwija się w różnych sektorach, firmy z branży finansowej stoją przed ważnym wyborem. Chociaż chętnie korzystają z możliwości AI, rosnąca presja regulacyjna sprawia, że wdrożenie nowych technologii okazuje się bardziej skomplikowane, niż się wydawało. W mediach często mówi się o zagrożeniach, takich jak halucynacje AI, tendencyjność modeli czy brak przejrzystości w podejmowaniu decyzji – kwestiach, na które regulatorzy zwracają coraz większą uwagę.
Jednak poza szumem wokół generatywnej AI i obawami dotyczącymi zgodności z przepisami kryje się realna szansa. Sukces w wykorzystaniu AI nie zależy od tworzenia coraz większych modeli, ale od dostarczania im odpowiednich, specjalistycznych danych. Instytucje finansowe dysponują ogromnymi ilościami nieuporządkowanych informacji ukrytych w umowach, wyciągach, dokumentach, e-mailach i przestarzałych systemach. Dopóki te dane nie zostaną uwolnione i przetworzone, AI nie spełni swojej obietnicy w sektorze finansowym.
Ukryty problem: biliony danych uwięzione w nieustrukturyzowanych zasobach
Instytucje finansowe codziennie generują i zarządzają ogromnymi wolumenami danych. Jednak szacuje się, że 80-90% tych informacji jest nieuporządkowanych – ukrytych w umowach, wiadomościach e-mail, dokumentach czy raportach. W przeciwieństwie do uporządkowanych baz danych, te zasoby są chaotyczne, zróżnicowane i trudne do przetworzenia tradycyjnymi metodami.
To poważne wyzwanie. Systemy AI działają tylko tak dobrze, jak dane, które otrzymują. Bez dostępu do czystych, kontekstowych i wiarygodnych informacji nawet najbardziej zaawansowane modele mogą generować błędne wyniki. To szczególnie problematyczne w finansach, gdzie precyzja, przejrzystość i zgodność z przepisami są absolutnie kluczowe.
Firmy, które chcą wdrażać AI, coraz częściej zdają sobie sprawę, że ich najcenniejsze dane wciąż tkwią w przestarzałych systemach i odizolowanych repozytoriach. Uwolnienie tych zasobów to już nie kwestia drugorzędna – to warunek konieczny do osiągnięcia sukcesu z AI.
Presja regulacyjna i ryzyko pośpiechu w AI
Regulatorzy na całym świecie coraz baczniej przyglądają się wykorzystaniu AI w finansach. Rosną obawy dotyczące halucynacji AI i braku przejrzystości – sytuacji, w których modele generują przekonujące, ale błędne informacje bez możliwości śledzenia ich źródła. Tendencyjność modeli i brak możliwości wyjaśnienia ich decyzji dodatkowo utrudniają adopcję, zwłaszcza w obszarach takich jak udzielanie kredytów, ocena ryzyka czy compliance, gdzie niejasne decyzje mogą prowadzić do problemów prawnych i wizerunkowych.
Badania wskazują, że ponad 80% instytucji finansowych uważa wiarygodność danych i możliwość wyjaśnienia decyzji AI za główne czynniki spowalniające ich projekty. Obawa przed nieprzewidzianymi konsekwencjami oraz zaostrzający się nadzór tworzą atmosferę ostrożności. Firmy chcą innowacji, ale boją się naruszenia przepisów lub wdrożenia systemów, którym nie można w pełni ufać.
W takich warunkach inwestowanie w ogólne rozwiązania AI lub eksperymentowanie z gotowymi modelami językowymi często kończy się porażką, stratą środków lub – co gorsza – systemami, które zwiększają ryzyko, zamiast je redukować.
Ku specjalistycznemu, zorientowanemu na dane AI
Przełom, którego potrzebuje branża, to nie kolejny model, ale zmiana podejścia – z budowania modeli na mistrzostwo w zarządzaniu danymi. Przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych specyficznych dla sektora finansowego oferuje bardziej praktyczne podejście do AI. Zamiast polegać na ogólnych modelach trenowanych na publicznych danych, ta metoda skupia się na wydobywaniu, porządkowaniu i kontekstualizacji unikalnych danych, które instytucje finansowe już posiadają.
Wykorzystując AI zaprojektowaną do rozumienia niuansów języka finansowego, dokumentów i procesów, firmy mogą przekształcić niedostępne dotąd dane w użyteczne informacje. To pozwala na automatyzację, wnioskowanie i wsparcie decyzyjne oparte na własnych, wiarygodnych zasobach, a nie na zewnętrznych zbiorach danych, które mogą być nieprecyzyjne lub nieistotne.
Takie podejście przynosi szybki zwrot z inwestycji, poprawiając efektywność i redukując ryzyko, jednocześnie spełniając oczekiwania regulatorów. Budowa systemów z przejrzystymi i śledzonymi przepływami danych daje organizacjom przejrzystość i możliwość wyjaśnienia decyzji – kluczowe czynniki w obecnych wyzwaniach związanych z adopcją AI.
AI już dziś przynosi realne efekty w finansach
Podczas gdy wiele dyskusji o AI skupia się na spektakularnych innowacjach, przetwarzanie specjalistycznych, nieustrukturyzowanych danych już zmienia codzienne operacje w największych bankach i instytucjach finansowych. Te organizacje wykorzystują AI nie po to, by zastąpić ludzką wiedzę, ale by ją uzupełnić – automatyzując wydobywanie kluczowych zapisów z umów, wykrywając ryzyka compliance ukryte w dokumentach czy usprawniając analizę korespondencji z klientami.
Na przykład analiza fundamentalna sprawozdań finansowych to podstawowe zadanie w sektorze, ale analitycy często tracą godziny na porównywanie różnych wersji dokumentów i interpretację uwag audytorów. Firmy korzystające z rozwiązań AI skróciły ten proces o 60%, pozwalając zespołom skupić się na strategicznych decyzjach, a nie ręcznym przeglądzie.
Efekty są wymierne. Manualne procesy, które kiedyś zajmowały dni lub tygodnie, dziś kończą się w minutach. Zespoły zarządzające ryzykiem szybciej wykrywają potencjalne problemy. Działy compliance sprawniej reagują podczas audytów lub kontroli regulacyjnych. Te wdrożenia AI nie wymagają ryzykowania na nieprzetestowanych modelach – bazują na istniejących zasobach danych, usprawniając to, co firmy już mają.
Taka praktyczna aplikacja AI kontrastuje z metodą prób i błędów, powszechną w projektach generatywnej AI. Zamiast ścigać się w adoptowaniu najnowszych trendów, skupia się na rozwiązywaniu realnych problemów biznesowych z precyzją i celem.
Redukcja ryzyka AI: co przeoczyli CTO i regulatorzy
W pogoni za adopcją AI wielu liderów sektora finansowego – a nawet regulatorów – skupia się zbyt mocno na warstwie modeli, a za mało na danych. Urok zaawansowanych algorytmów często przesłania podstawową prawdę: wyniki AI zależą od jakości, trafności i struktury danych.
Priorytetyzując przetwarzanie specjalistycznych danych, instytucje mogą redukować ryzyko projektów AI już na starcie. Oznacza to inwestycje w technologie i frameworki, które potrafią inteligentnie przetwarzać nieustrukturyzowane dane w kontekście finansów, zapewniając nie tylko dokładność wyników, ale też ich wyjaśnialność i możliwość audytu.
To podejście ułatwia też skalowanie AI. Gdy nieustrukturyzowane dane zostaną przekształcone w użyteczne formaty, stają się fundamentem dla wielu zastosowań AI – czy to w raportowaniu regulacyjnym, automatyzacji obsługi klienta, wykrywaniu oszustw czy analizie inwestycji. Zamiast traktować każdy projekt AI jako odrębne przedsięwzięcie, opanowanie nieustrukturyzowanych danych tworzy wielokrotnego użytku zasób, przyspieszając przyszłe innowacje przy zachowaniu kontroli i zgodności.
Poza cyklem hype'u: praktyczne podejście do AI
Branża finansowa stoi w przełomowym momencie. AI oferuje ogromny potencjał, ale jego realizacja wymaga dyscypliny i nastawienia na dane. Obecna uwaga skupiona na ryzykach halucynacji i tendencyjności modeli, choć uzasadniona, może odwracać uwagę od ważniejszego problemu: bez uwolnienia i uporządkowania ogromnych zasobów nieustrukturyzowanych danych, projekty AI będą nadal rozczarowywać.
Przetwarzanie specjalistycznych, nieustrukturyzowanych danych to przełom, który nie generuje nagłówków, ale przynosi wymierne, trwałe efekty. To przypomnienie, że w silnie regulowanych, bogatych w dane sektorach, takich jak finanse, praktyczne AI nie polega na gonieniu za kolejną rewolucyjną technologią, ale na lepszym wykorzystaniu tego, co już istnieje.
Gdy regulatorzy zaostrzają nadzór, a firmy szukają równowagi między innowacją a zarządzaniem ryzykiem, ci, którzy skupią się na mistrzostwie w danych, będą najlepiej przygotowani do przewodzenia. Przyszłość AI w finansach nie będzie definiowana przez to, kto ma najnowocześniejszy model, ale przez to, kto potrafi uwolnić swoje dane, wdrażać AI odpowiedzialnie i dostarczać stałą wartość w złożonym, regulowanym świecie.