Sztuczna inteligencja w bankowości: równowaga między innowacją a zaufaniem klientów
Sztuczna inteligencja w bankowości: między oczekiwaniami klientów a rzeczywistością
Wraz z dynamicznym rozwojem technologii AI, banki w Polsce intensywnie wdrażają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, starając się sprostać zmieniającym się oczekiwaniom klientów. Najnowsze badania wskazują jednak na pewien paradoks – klienci oczekują innowacyjnych usług, ale jednocześnie nie do końca ufają całkowicie zautomatyzowanym systemom.
Rewolucja AI w sektorze bankowym
Sztuczna inteligencja, a szczególnie GenAI (generatywna sztuczna inteligencja), istotnie zmienia sposób budowania i prowadzenia relacji z klientami banków[1]. Wiodące instytucje finansowe już teraz implementują rozwiązania oparte na AI w całym cyklu życia klienta – począwszy od procesu onboardingu, poprzez doradztwo, aż po bieżącą obsługę[2].
PKO Bank Polski wysuwa się na pozycję lidera w wykorzystaniu AI w polskim sektorze bankowym. Bank skutecznie wdrożył sztuczną inteligencję do analizy różnych produktów kredytowych, w tym kredytów hipotecznych, kredytów dla małych przedsiębiorstw, pożyczek konsumenckich i kredytów inwestycyjnych. Wartość portfela kredytowego analizowanego przez AI w tym banku osiągnęła już imponującą kwotę 8,6 miliarda złotych[4].
Korzyści wdrożenia AI w bankowości
- Zwiększenie poziomu akceptacji wniosków kredytowych o 2 punkty procentowe
- Przyśpieszenie procesu podejmowania decyzji kredytowych
- Poprawa dokładności oceny ryzyka
- Lepsze dopasowanie warunków kredytów do indywidualnych potrzeb klientów[4]
Automatyzacja procesów kredytowych i pożyczkowych stanowi znaczący postęp w sektorze. Dzięki rozwiązaniom opartym na AI, kredyty hipoteczne i gotówkowe mogą być przyznawane w rekordowo krótkim czasie, co jest korzystne zarówno dla instytucji finansowych, jak i dla ich klientów[4].
Klienci między innowacją a tradycją
Mimo postępującej cyfryzacji i automatyzacji, raport przygotowany przez firmę Kearney wskazuje na interesujący trend – klienci banków nadal wykazują pewną rezerwę wobec rozwiązań opartych wyłącznie na sztucznej inteligencji[5].
Rozwiązania AI powinny w najbliższych latach wspierać, a nie zastępować doradców w bankach, dostarczając im kontekstowych danych i rekomendacji
– podkreśla Karolina Leśkiewicz, dyrektor w warszawskim biurze Kearney i współautorka raportu[5].
Model hybrydowy przyszłością bankowości
Badania przeprowadzone na potrzeby raportu sugerują, że optymalnym rozwiązaniem na najbliższe lata będzie model hybrydowy, łączący zaawansowane narzędzia AI z tradycyjnym doradztwem bankowym[5]. Taki model pozwala na:
- Zapewnienie w pełni automatycznej obsługi dla rutynowych spraw
- Łatwe „przełączanie się” między obsługą automatyczną a kontaktem z doradcą
- Wykorzystanie AI do dostarczania doradcom przydatnych informacji i wskazówek dotyczących klienta
Wyzwania związane z wdrażaniem AI
Mimo niewątpliwych korzyści, wdrażanie systemów opartych na sztucznej inteligencji wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Jednym z nich jest ryzyko, że w pełni zautomatyzowane systemy mogą nie uwzględniać indywidualnych sytuacji klientów[4].
Przykładem mogą być osoby prowadzące działalność gospodarczą, których zmienne dochody mogą być nieprawidłowo interpretowane przez algorytmy, co może prowadzić do negatywnej oceny ich zdolności kredytowej[4].
Budowanie zaufania do technologii
Banki stoją przed koniecznością wykonania ogromnej pracy, aby zmienić percepcję klientów odnośnie rozwiązań AI i zachęcić ich do korzystania z tego typu narzędzi[5]. Kluczowe będzie:
- Edukowanie klientów w zakresie korzyści płynących z wykorzystania AI
- Zapewnienie transparentności w działaniu algorytmów
- Stopniowe wprowadzanie rozwiązań AI z możliwością powrotu do tradycyjnych kanałów obsługi
Perspektywy na przyszłość
Sektor bankowy w Polsce znajduje się w fazie intensywnej transformacji cyfrowej. Sztuczna inteligencja odgrywa w tym procesie kluczową rolę, wpływając na wszystkie aspekty działalności banków – od oceny ryzyka, przez obsługę klienta, po personalizację oferty.
W najbliższych latach należy spodziewać się dalszego rozwoju rozwiązań AI w sektorze bankowym, jednak kluczem do sukcesu będzie znalezienie odpowiedniej równowagi między innowacją a ludzkimi aspektami relacji bank-klient.
Jak podsumowuje raport Kearney, przyszłość bankowości to nie całkowite zastąpienie ludzi przez maszyny, ale raczej inteligentna współpraca, w której AI wzmacnia i uzupełnia kompetencje doradców bankowych[5].
