Skala inwestycji w technologie bankowe
Polska – miliardy złotych rocznie, ale ograniczona skala
Polski sektor bankowy inwestuje rocznie około 10 miliardów złotych w nowe technologie. Choć kwota wydaje się znacząca, wciąż pozostaje niewielka w porównaniu z globalnymi liderami. Ważne jest jednak, że banki w Polsce nie mogą pozwolić sobie na brak takich nakładów, ponieważ bez inwestycji w technologie bankowe trudno utrzymać konkurencyjność. Dlatego każda złotówka musi być alokowana mądrze, aby przynosiła realną wartość klientom i instytucjom. W ten sposób sektor finansowy w Polsce stara się nadążać za światowymi trendami.
USA i globalni giganci – setki miliardów dolarów na innowacje
Tymczasem w Stanach Zjednoczonych skala inwestycji jest nieporównywalna. Bank of America przeznacza na innowacje około 13 miliardów dolarów rocznie, natomiast JP Morgan nawet 17–18 miliardów. W praktyce oznacza to, że pojedyncza instytucja inwestuje w technologie tyle, ile cały polski sektor bankowy generuje w zysku. Ta ogromna przewaga finansowa pozwala amerykańskim gigantom rozwijać własne rozwiązania AI, tworzyć centra innowacji oraz podejmować ryzykowne projekty badawcze. Dzięki temu zyskują oni przewagę, która pogłębia dystans między nimi a resztą świata.
Europa między regulacjami a innowacjami
Europa plasuje się pomiędzy tymi dwoma biegunami. Z jednej strony banki europejskie inwestują znacznie więcej niż polskie, z drugiej zaś są ograniczane przez rozbudowane regulacje. Często mówi się, że Stany wprowadzają innowacje, Chiny je kopiują, a Europa je reguluje. Regulacje zwiększają bezpieczeństwo klientów, ale równocześnie spowalniają tempo wdrażania nowoczesnych technologii. Dlatego europejskie instytucje finansowe szukają równowagi pomiędzy wymogami prawa a potrzebą rozwoju. Ten balans decyduje o ich pozycji w globalnym wyścigu technologicznym.
Generatywna AI jako przełom w bankowości
Jak sztuczna inteligencja zmienia sektor finansowy
Generatywna sztuczna inteligencja staje się jednym z najważniejszych narzędzi transformacji w sektorze bankowym. Pozwala automatyzować procesy, usprawnia obsługę klienta i wspiera analizę ogromnych zbiorów danych. Dzięki niej banki mogą szybciej reagować na potrzeby rynku, tworzyć nowe produkty i oferować bardziej spersonalizowane usługi. W praktyce oznacza to, że klienci otrzymują szybszą obsługę i bardziej dopasowane rozwiązania finansowe. Co więcej, generatywna AI zmienia także sposób działania wewnętrznych struktur banków, ułatwiając codzienną pracę pracownikom.
Brak specjalistów i potrzeba przebranżowienia pracowników
Jednym z największych wyzwań stojących przed polską bankowością jest niedobór specjalistów od sztucznej inteligencji. Ekspertów w dziedzinie dużych modeli językowych jest bardzo niewielu, a ich kompetencje są wyjątkowo cenne. Dlatego banki nie mogą polegać jedynie na zewnętrznych rekrutacjach. Konieczne staje się inwestowanie w istniejących pracowników i tworzenie programów przebranżowienia. Szkolenia i podnoszenie kwalifikacji stają się fundamentem przyszłego rozwoju. W przeciwnym razie nawet najlepsze technologie mogą pozostać niewykorzystane z braku odpowiednich kompetencji.
Przykłady wdrożeń w Polsce – asystenci klientów i pracowników
Polskie banki już dziś pokazują, jak generatywna AI może wspierać sektor finansowy. VeloBank wprowadził osobistą asystentkę finansową Vela, która pomaga klientom w codziennych sprawach związanych z finansami. Jej rola ma się rozszerzać o funkcje lifestyle’owe, takie jak planowanie wyjazdów czy zakup biletów. Równocześnie bank wdraża asystentów AI dla pracowników, którzy wspierają w sprzedaży produktów i udzielaniu informacji o ofertach. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na budowaniu relacji, zamiast tracić czas na żmudne wyszukiwanie danych. To pokazuje, że generatywna AI w Polsce przestaje być jedynie wizją przyszłości i staje się realnym wsparciem codziennej bankowości.
Bariery w inwestycjach w technologie bankowe
Regulacje europejskie – bezpieczeństwo czy blokada innowacji?
Jednym z największych ograniczeń dla inwestycji w nowe technologie w bankowości są regulacje europejskie. Z jednej strony chronią one klientów i zwiększają bezpieczeństwo całego sektora. Z drugiej jednak często utrudniają wdrażanie innowacji, które w Stanach Zjednoczonych mogą być testowane szybciej i odważniej. Wymóg pełnej transparentności działania modeli AI, znany jako explainability, sprawia, że banki muszą udowadniać każdą decyzję podejmowaną przez systemy. To ogranicza możliwość korzystania z najbardziej zaawansowanych technologii, które z natury działają jak tak zwane „black box”.
Wyzwania technologiczne – chipy, energia, moc obliczeniowa
Kolejną barierą są kwestie czysto technologiczne. Generatywna AI wymaga ogromnej mocy obliczeniowej i dostępu do specjalistycznych chipów. Polska znalazła się w tak zwanym „drugim sorcie”, z ograniczonym importem chipów Nvidia do pięćdziesięciu tysięcy sztuk. To wzbudziło obawy, czy banki i instytucje będą mogły rozwijać swoje projekty. Równie istotna jest energia. ChatGPT-4 zużywa dziennie około jednej gigawatogodziny energii, co odpowiada zapotrzebowaniu małego miasta. Dla polskiego sektora bankowego oznacza to konieczność poszukiwania wydajnych i jednocześnie zrównoważonych źródeł mocy obliczeniowej.
Dostęp do rozwiązań chmurowych – Polska w cieniu globalnych centrów
Ostatnim wyzwaniem jest dostęp do nowoczesnych rozwiązań chmurowych. Banki w Polsce muszą korzystać z regionów europejskich, ponieważ w naszym kraju nie ma jeszcze pełnej oferty usług generatywnej AI. Przykładem jest VeloBank, który musiał wybierać pomiędzy regionem niemieckim a szwedzkim, aby móc wdrożyć narzędzia Microsoftu i OpenAI. To pokazuje, że Polska wciąż pozostaje w cieniu globalnych centrów technologicznych. Choć rozwiązania są dostępne, brak lokalnej infrastruktury zmniejsza komfort i spowalnia tempo wdrożeń w polskich instytucjach finansowych.
Rola fintechów i współpracy rynkowej
Startupy jako źródło innowacji dla banków
Fintechy odgrywają coraz większą rolę w rozwoju bankowości, dostarczając innowacyjne rozwiązania i technologie. Dzięki swojej elastyczności oraz mniejszej biurokracji potrafią szybko testować nowe pomysły i wdrażać produkty, które później mogą być przejmowane lub integrowane przez duże instytucje finansowe. Dla banków współpraca z fintechami oznacza dostęp do świeżych koncepcji oraz szansę na zwiększenie atrakcyjności oferty. Z kolei dla startupów partnerstwo z bankami daje stabilne źródło finansowania i większą wiarygodność rynkową.
Kapitał i koniunktura – kiedy inwestycje przyspieszają, a kiedy znikają
Poziom inwestycji w fintechy silnie zależy od sytuacji gospodarczej. W okresach nadpłynności w sektorze finansowym kapitał płynie szerokim strumieniem, a banki chętniej inwestują w nowe rozwiązania. Wówczas startupy mają większe szanse na rozwój i szybkie pozyskanie środków. Natomiast w czasie stagnacji gospodarczej inwestorzy stają się ostrożniejsi, a dostęp do kapitału wyraźnie się kurczy. Wtedy wiele młodych firm boryka się z trudnościami w utrzymaniu płynności i realizacji projektów. Dlatego współpraca banków i fintechów wymaga nie tylko wizji, lecz także odporności na cykle koniunkturalne.
Przyszłość inwestycji w technologie bankowe
Czy Polska nadrobi dystans do USA?
Polska bankowość dynamicznie się rozwija, lecz wciąż pozostaje daleko za amerykańskimi gigantami. Nasze instytucje nie są w stanie konkurować skalą inwestycji, ale mogą szukać przewagi w szybkości wdrożeń i elastycznym podejściu do klienta. Choć przepaść finansowa jest ogromna, mądre wykorzystanie dostępnych narzędzi technologicznych daje szansę na zmniejszenie dystansu. Polska bankowość jest już liderem cyfrowym w Europie i może dalej umacniać tę pozycję.
Jak znaleźć złoty środek między regulacją a innowacją
Regulacje są potrzebne, aby chronić klientów i stabilność sektora, jednak zbyt restrykcyjne zasady spowalniają rozwój. Wyzwaniem dla polskich banków będzie znalezienie równowagi pomiędzy przestrzeganiem prawa a otwartością na nowoczesne technologie. Z jednej strony sektor nie może pozwolić sobie na ryzykowne eksperymenty, z drugiej – bez wdrażania innowacji trudno będzie utrzymać konkurencyjność. Właśnie dlatego tak istotne jest wypracowanie modelu, w którym regulacje nie staną się barierą nie do pokonania.
Kierunki rozwoju: AI, chmura, usługi „beyond banking”
Najważniejszym kierunkiem rozwoju pozostaje generatywna sztuczna inteligencja. To ona może przynieść bankom przewagę konkurencyjną, zarówno w obsłudze klientów, jak i w efektywności pracy. Równocześnie coraz większego znaczenia nabiera rozwój infrastruktury chmurowej, która umożliwi skalowanie nowoczesnych usług. Istotnym trendem jest także koncept „beyond banking”, czyli oferowanie klientom usług wykraczających poza tradycyjne finanse. Dzięki AI banki mogą stać się cyfrowymi partnerami życia codziennego, wspierającymi klientów nie tylko w transakcjach, lecz także w organizacji ich codziennych potrzeb.
