Zastosowanie AI w finansach. Szansa czy zagrożenie

Interesuje Cię ten temat? Posłuchaj podcastu na temat sztucznej inteligencji w sektorze finansowym na Spotify lub Youtube.

Komentarz autora:

Sztuczna inteligencja towarzyszy nam coraz częściej zarówno w życiu prywatnym jak i w biznesie. Jak wynika z raportu Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości z lipca 2025 roku pt. „Sztuczna inteligencja w Polsce. Krajobraz pełen paradoksów” (lipiec 2025), aż 69% respondentów w Polsce regularnie korzysta z AI, przy czym niecałe 30% przeszło jakiekolwiek szkolenie w tym zakresie. To wynik wyższy od globalnej średniej (66%) i deklaracji badanych w USA oraz Niemczech. AI jest więc coraz bardziej obecna w naszej codzienności. Czy jednak wykorzystanie sztucznej inteligencji w tak newralgicznej dziedzinie jak bankowość i finanse, to przede wszystkim szansa, czy zagrożenie?

Przy tworzeniu tego opracowania, moim celem było dokładne zbadanie zastosowań AI w sektorze finansowym, zwłaszcza znaczenia rozwiązań opartych na AI dla instytucji i firm, metod ich wdrażania oraz sposobów wykorzystania. Opisałem też zauważalne i przewidywane trendy oraz potencjalne szanse i ryzyka związane z dalszą implementacją AI, odwołując się zarówno do rynków zagranicznych, jak i polskiego, na podstawie rzetelnych źródeł, które zostały wymienione na końcu tego artykułu.

Kilka słów wstępu – co należy wiedzieć o AI? 

Zacznijmy od zdefiniowania, co dokładnie rozumieć należy przez pojęcie “sztuczna inteligencja”. W ostatnich latach jest ono wykorzystywane tak często i w tak bardzo różniących się od siebie zakresach, że bywa to zwyczajnie mylące. 

Określenie „sztuczna inteligencja” jest polskim tłumaczeniem anglojęzycznego „Artificial Intelligence”. To właśnie skrótem od tej drugiej nazwy jest powszechne „AI”. Wszystkie trzy pojęcia mogą być wobec tego używane zamiennie. Co jednak znaczą? 

Temat jest dość złożony. Na potrzeby tego artykułu przyjmijmy natomiast – zgodnie z definicją wykorzystywaną w raporcie “AI w Finansach” opublikowaną przez Rzecznika Finansowego w październiku 2025 r. – że AI to: 

• […] szeroka dziedzina technologii, której celem jest stworzenie programów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które do tej pory uważano, że wymagają ludzkiego intelektu. 

W zależności od podejścia i specjalisty wyróżniane są rozmaite rodzaje czy typy sztucznej inteligencji. W kontekście AI w sektorze finansowym przydatny będzie jeden z najmniej skomplikowanych podziałów, zakładający dwie „metody działania” AI: 

• dyskryminacyjne (ang. Discriminative Methods) – na bazie przyjętej klasyfikacji danych generuje reguły przydziału obiektów do klas (np. sztuczne sieci neuronowe); 
• generatywne (ang. Generative Methods) – na bazie analizowanych danych identyfikuje wzorce, które następnie wykorzystywane są do tworzenia informacji wyjściowych (np. metody prognozowania wielkości ekonomicznych, jak choćby ceny walut). 

Bazując na tej wiedzy, możemy przejść do analizy obecności i znaczenia AI w sektorze finansowym.

Obecność AI w usługach finansowych w 2025 roku

Raporty branżowe jednoznacznie wskazują na obecność i aktywne korzystanie z technologii AI w sektorze finansowym. Jak nietrudno natomiast się domyślić, sztuczna inteligencja bywa wykorzystywana w rozmaitych dziedzinach i miewa najróżniejsze zastosowania. Respondenci przywoływanego już raportu „State of AI in Financial Services: 2025 Trends” wskazują, że technologia ta wpłynęła (i poprawiła) ich działalność z zakresu m.in.: 

• zwiększania wydajności operacyjnej, 
• tworzenia przewagi konkurencyjnej, 
• poprawy jakości obsługi, 
• wzrostu wydajności pracowników. 

Na tym jednak nie koniec. Najnowsze raporty, badania i analizy zaczynają bowiem wskazywać na konkretne zadania, usługi i produkty, w przypadku których AI jest najczęściej wykorzystywana. 

Zastosowanie AI w działaniu usług i produktów finansowych

Twórcy raportu „Artificial Intelligence in Financial Services” z początku 2025 roku stwierdzili, że AI jest w stanie „zmienić procesy i praktykę działania [firm z sektora finansowego – przyp. red.] od operacji back-office, aż po obsługę klienta”. Następnie pokusili się o przeanalizowanie konkretnych obszarów, w których ta technologia potencjalnie jest w stanie przynieść realne zmiany. 

Wśród najbardziej obiecujących (i aktualnie wykorzystywanych) przykładów zastosowań generatywnej AI w kontekście sektora finansowego wymienione zostały m.in.: 

• w branży bankowości:
  • sprzedaż i obsługa – dostarczanie agentom obsługi klienta kompleksowych informacji z różnych źródeł; 
• na rynkach kapitałowych:
  • obsługa klienta oraz zarządzanie inwestycjami – wykorzystywanie modeli AI do tworzenia portfeli inwestycyjnych, oferowania pomocy finansowej i dostarczania klientom rekomendacji handlowych oraz informacji w czasie rzeczywistym; 
• przy płatnościach:
  • wykrywanie oszustw – działania prewencyjne pozwalające identyfikować podejrzane zachowania; 
• w ubezpieczeniach:
  • obsługa roszczeń – automatyzacja zgłoszeń i odczytywania dokumentów przysyłanych przez klientów. 

Temat ten został poddany analizie również w ramach raportu NVIDII „State of AI in Financial Services: 2025 Trends”. Respondenci w tym przypadku wskazali natomiast sektory działania swoich firm oraz zadania, w których sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe mają szczególne znaczenie: 

• analiza danych (56 proc. w 2023 roku i 57 proc. rok później), 
• generatywna AI (40 proc. w 2023 roku i 52 proc. rok później),
• analiza predykcyjna AI (brak danych w 2023 roku i 47 proc. rok później), 
• duże modele językowe (41 proc. w 2023 roku i 39 proc. rok później), 
• sztuczna inteligencja konwersacyjna (34 proc. w 2023 roku i 32 proc. rok później). 

Co ważne, w tym samym badaniu aż 41 proc. respondentów ze stanowisk kierowniczych określa AI i generatywną AI za „siły transformacyjne” w swoich organizacjach. Mowa tu o jej realnym wpływie i roli generatora prowadzącego do wdrażania zauważalnych zmian zachodzących w organizacjach. 

Rosnąca rola sztucznej inteligencji w systemie finansowym

Jak wynika z wniosków raportu “Artificial Intelligencein Financial Services” World Economic Forum, sięganie po AI w amerykańskich firmach z branży finansowej, bazujących w swej działalności na aktywnej komunikacji z odbiorcami, ma ogromny potencjał. Zgodnie z opublikowanymi danymi, w 2025 roku aż 32-39 proc. pracy wykonywanej na rynkach kapitałowych oraz w sektorze ubezpieczeń i bankowości ma szansę nawet na pełną automatyzację. Niewiele mniej, bo do 34-37 proc. zadań może być wykorzystywana generatywna AI – głównie do optymalizacji i zwiększania wydajności. 

Takie wnioski przekładają się na realne działania podejmowane przez firmy działające w tym sektorze. Przywołany raport informuje, że już w latach 2023-2024 instytucje finansowe były jednymi z przeznaczających największe kwoty na badania, inwestycje oraz wdrażanie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji (więcej wydają jedynie reprezentanci sektora „Media, rozrywka i sport”). Tylko w 2023 roku amerykańskie przedsiębiorstwa przeznaczyły na to ponad 35 mld dolarów, a szacunkowo kwota ta do 2027 roku sięgnąć może nawet 97 mld USD.  

Podobne wnioski płyną z raportu firmy NVIDIA pt. „State of AI in Financial Services: 2025 Trends”. Badanie przeprowadzone na 600 specjalistach z sektora usług finansowych z całego świata ujawniło dynamiczny wzrost liczby respondentów korzystających z generatywnej AI. Ich liczba zwiększyła się z 40 proc. w 2023 roku do 52 proc. zaledwie rok później. Ponadto twórcy odnotowali zmianę podejścia do sztucznej intelifencji – od eksploracji jej możliwości, do skupienia na skutecznym wdrażaniu najkorzystniejszych rozwiązań oraz sposobów użycia. 

Korzyści z AI w systemie finansowym

Tak częste i powszechne wdrażanie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji nierozerwalnie związane jest z dostrzeganiem w nich potencjalnych korzyści. Ponad jedna trzecia respondentów biorących udział w badaniu „State of AI in Financial Services: 2025 Trends” wskazała, że głównymi zaletami wynikającymi z wykorzystywania AI są: 

• wydajność operacyjna, 
• przewaga konkurencyjna, 
• nowe możliwości biznesowe. 

Na tym jednak lista ta się nie kończy, bo wszystko zależy od sposobu wykorzystywania sztucznej inteligencji przez konkretne firmy. W raporcie WEF „Artificial Intelligence in Financial Services” zastosowano podział potencjalnych korzyści wynikających z AI dla klientów systemu finansowego na dwie kategorie: 

• lepsze doświadczenie klientów – AI może prowadzić do poprawy efektywności interakcji użytkowników z bankami. Odbywać się to może poprzez skuteczniejszą syntezę znacznych ilości danych oraz kluczowych informacji o odbiorcach. Konsekwencją tego jest bardziej satysfakcjonująca obsługa, możliwość skuteczniejszego planowani emerytury i optymalizacja procesu zarządzania środkami; 
• lepszą obsługę klientów – nacisk na skuteczne wykorzystanie AI botów do obsługi klientów w formie czatów, wideo czy audio. Szansa na szybszą realizację zgłoszeń oraz niestandardowych żądań, bez potrzeby angażowania „żywych” pracowników. 

Kwestia korzyści wynikających z korzystania z AI w branży finansowej jest zresztą omawiana nie tylko w zagranicznych dokumentach. Poruszono ją również w raporcie opracowanym na zlecenie Programu Analityczno-Badawczego Fundacji Warszawski Instytut Bankowości pt. „AI w finansach i bankowości oczami polskiego konsumenta”. Respondenci w tym przypadku skupili się na trzech głównych aspektach: 

• efektywności i wygodzie – przyśpieszenie procesu obsługi klientów, zwiększenie dostępności usług finansowych i automatyzacja powtarzalnych czynności dzięki AI; 
• bezpieczeństwie – wykrywatnie oszustw i ochrona danych klientów poprzez analizę danych przez AI w czasie rzeczywistym; 
• personalizacji usług – lepsze dopasowanie ofert i efektywniejsze doradztwo w zakresie inwestycji czy oszczędności.  

Zyski z AI w kontekście ogólnym (niezwiązanym z sektorem finansowym) porusza także przywoływany już raport KPMG „Rozwój sztucznej inteligencji w Polsce”. Skupia się on na prywatnym wykorzystaniu sztucznej inteligencji przez Polaków. W tym kontekście „aż 66 proc. respondentów z Polski osobiście doświadczyło korzyści z wykorzystywania AI, a 87% przewiduje, że pozytywny wpływ będzie odczuwany w przyszłości (vs. 73% i 83% w ujęciu światowym)”.

Wpływ sztucznej inteligencji na przychody firm z branży finansowej

Omawiając korzyści wynikające z wykorzystywania AI w firmach z sektora finansowego, nie sposób pominąć kluczowego wątku, czyli zysków. Autorzy raportu „State of AI in Financial Services: 2025 Trends” otwarcie zapytali respondentów o tę kwestię. Jak się okazało, ponad 80 proc. z nich – zajmujących stanowiska kierownicze – przewiduje dwukrotny lub większy zwrot z inwestycji w AI. 

Badacze postanowili przyjrzeć się także realnej wysokości wzrostu przychodów wynikających z wykorzystania AI w firmie w 2024 roku. Jak pokazały wyniki, jej poziom był dość zróżnicowany: 

• 29 proc. respondentów zadeklarowało wzrost przychodów o 5-10 proc., 
• 16 proc. respondentów zadeklarowało wzrost przychodów o 10-20 proc., 
• 23 proc. respondentów zadeklarowało wzrost przychodów o ponad 20 proc. 

Łącznie pozytywna zmiana dotyczyła aż 68 proc. ankietowanych. 

Dalsze inwestycje w sztuczną inteligencję i jej zastosowanie

Zgodnie z wynikami wspominanego już raportu NVIDII, 40 proc. badanych firm zadeklarowało wzrost wydatków na inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją. Ponadto aż 98 proc. kadry zarządzającej stwierdziło, że w 2025 roku zamierza jeszcze intensywniej inwestować w tym kierunku. 

Ankietowani wskazali główne sektory, w których zamierzają lokować swoje pieniądze: 

• wydatki na infrastrukturę (34 proc.), 
• angażowanie partnerów zewnętrznych, przyśpieszających wdrażanie sztucznej inteligencji (32 proc.), 
• identyfikowanie dodatkowych zastosowań AI (32 proc.), 
• zatrudnienie większej liczby specjalistów AI (27 proc.), 
• optymalizacja procesów AI (26 proc.), 
• szkolenia z AI dla pracowników (25 proc.). 

Ponadto badani wybrali obszary działania i zastosowania AI, w których dostrzegają największy potencjał oraz te, w które mogliby (ewentualnie) inwestować w przyszłości: 

• doświadczenie i zaangażowanie klientów (38 proc.), 
• cyberbezpieczeństwo (36 proc.), 
• przetwarzanie dokumentów (33 proc.), 
• handel algorytmiczny (31 proc.), 
• zarządzanie ryzykiem (31 proc.). 

Kwestia zastosowania AI w przyszłości poruszona została również w raporcie „Financial Stability in Focus: Artificial intelligence in the financial system” Komitetu Polityki Finansowej Banku Anglii (FPC). Z oczywistych względów bazuje on na rynku angielskim i skupia się na kwestii realizacji celu Banku Anglii w zakresie stabilności finansowej. Mimo to można znaleźć w nim kilka interesujących wątków. 

Jednym z nich są dane pochodzące z badania „AI Survey 2024”, wskazujące na potencjalnie najważniejsze zastosowania sztucznej inteligencji w ciągu najbliższych trzech lat. Zgodnie z cytowanymi wynikami badaczy, mają to być kolejno: 

• optymalizacja procesów wewnętrznych, 
• poprawa obsługi klienta, 
• zwalczanie przestępstw finansowych. 

Jednocześnie twórcy raportu podkreślają, że „choć istnieje znaczna niepewność odnośnie długoterminowego wpływu sztucznej inteligencji na gospodarkę, niektóre analizy sugerują, że może on być znaczący”. Co więcej, przywołują dane sugerujące, że w ciągu kolejnych 15 lat generatywna AI może przynieść wzrost wydajności w sektorze bankowym, ubezpieczeniowym oraz w firmach działających na rynkach kapitałowych sięgający nawet 30 proc. (na podstawie OECD 2020, „The Impact of Big Data and Artificial Intelligence (AI) in the Insurance Sector”).  

Główne trendy i wyzwania związane z AI w sektorze finansowym

Nic nie wskazuje na to, by obecność AI w branży finansowej miała w najbliższym czasie osłabnąć. Jest wprost przeciwnie – aż 60 proc. respondentów przywoływanego już badania INVIDII, stanowiących kierownictwo wyższego szczebla, uznaje wartość sztucznej inteligencji w osiąganiu sukcesu biznesowego. Jednym z najwyraźniejszych trendów jest „skupienie na otwieraniu nowych możliwości finansowych i zwiększaniu przychodów”. 

Obranie takiego celu za główny (związany z AI) jeszcze w 2023 roku deklarowało 17 proc. respondentów. Zaledwie rok później liczba ta wynosiła już 24 proc. Imponujący wzrost odnotowano także w deklaracji dotyczącej realizacji inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją w zakresie ESG i zrównoważonego finansowania – z 13 proc. (2023 r.) do 32 proc. (2024 r.). 

Interesującym trendem na międzynarodowym rynku finansowym jest ponadto spadek ilości wyzwań, które respondenci dostrzegają w kontekście korzystania z AI. W porównaniu głosów badanych w 2023 i 2024 roku za mniej wymagające uważane są m.in.: 

• kwestie dotyczące danych i prywatności (z 49 proc. do 33 proc.), 
• niewystarczająca ilość danych do szkolenia modeli (z 49 proc. do 31 proc.), 
• trudności w rekrutacji i utrzymywaniu ekspertów ds. sztucznej inteligencji oraz naukowców zajmujących się danymi (z 35 proc. do 23 proc.),
• brak budżetu na sztuczną inteligencję (z 31 proc. na 15 proc.). 

Twórcy wspomnianego raportu określają to jako przejście z „fazy ocen i testowania” do „fazy pomyślnego wdrożenia”. 

Wyzwania związane z korzystaniem z AI w finansach

Wprowadzenie rozwiązań AI do codziennego funkcjonowania wielu firm sprawiło, że są one wykorzystywane w coraz szerszym zakresie. Przywoływane wcześniej dane wskazują zresztą, że trend ten prawdopodobnie będzie w najbliższych latach się utrzymywał. Jednocześnie warto zdawać sobie sprawę z faktu, że jego popularyzacja niesie za sobą również liczne trudności o zróżnicowanym charakterze. 

Wyżej przywoływane dane wskazywały na zmniejszenie liczby wyzwań wynikających bezpośrednio z wykorzystania AI. Choć nie wszystkie zostały już całkowicie pokonane, to już pojawiają się jednak nowe – będące skutkiem podejmowania właśnie takich działań. W odpowiedzi na pytanie dotyczące głównych trudności z obszaru energooszczędnego przetwarzania danych zadanego w ramach raportu „State of AI in Financial Services: 2025 Trends” respondenci wskazali: 

• zarządzanie kosztami przejścia na energooszczędne rozwiązania (33 proc.), 
• pomiar i śledzenie zużycia energii w oparciu o obciążenie pracą (29 proc.), 
• wdrażanie najnowszego, energooszczędnego oprogramowania i szkolenie nowych użytkowników (29 proc.), 
• bycie na bieżąco z najnowszymi integracjami oprogramowania energooszczędnego (28 proc.). 

To wskazuje na istotę wyzwań energetycznych w kontekście podejmowania działań opartych na sztucznej inteligencji. Na tym jednak nie koniec, bo Sarah Breeden, na której słowa powołuje się FPC Banku Anglii, wskazuje na zupełnie inną kategorię „problemów do rozwiązania”, związanych m.in. z: 

• przewidywalnością, wyjaśnialnością i przejrzystością wyników modeli AI, 
• zapewnieniem integralności generowanych danych, 
• potencjałem koncentracji rynku usług związanych z AI (w tym modeli dostarczanych przez dostawców). 

Oprócz wymienionych wyzwań pamiętać trzeba ponadto o tych związanych z kwestiami bezpieczeństwa oraz różnego rodzaju „nowymi” zagrożeniami. W treści raportu „Artificial Intelligence in Financial Services“ w tym kontekście przywoływane są takie tematy, jak m.in.: 

• imponujące tempo innowacji, będące wyzwaniem nie tylko dla przedsiębiorców, ale i organów regulacyjnych, 
• rozprzestrzenianie się modeli AI i rozbudowa ich możliwości, co utrudnia ich nadzorowanie oraz wdrażanie uniwersalnych rozwiązań regulacyjnych, 
• ustalenie organów regulacyjnych (branżowego, stanowego, federalnego, regionalnego, międzynarodowego oraz globalnego). 

Ryzyko i potencjalne zagrożenia, jakie niesie ze sobą AI

W kontekście potencjalnego ryzyka związanego z sięganiem po AI w pierwszej kolejności na myśl przychodzą m.in. kwestie bezpieczeństwa danych, dezinformacji czy deepfake’ów. Mogą prowadzić do rozmaitych zagrożeń – zarówno dotyczących interesów klientów, jak i działalności samych firm czy nawet stabilności rynku finansowego. 

Twórcy raportu „Artificial Intelligence in Financial Services” zapytali ponad 1500 ekspertów o globalne zagrożenia w perspektywie krótko- i długoterminowej. Jak się okazało, część odpowiedzi jest ściśle powiązana z rozwojem sztucznej inteligencji. W kategorii „zagrożeń do 2 lat” wymieniono m.in. dezinformację (miejsce 1.) oraz cyberbezpieczeństwo (miejsce 4.). Przy „zagrożeniach w ciągu najbliższych 10 lat” na miejscu 6. pojawiły się „niekorzystne skutki technologii AI”, a cyberbezpieczeństwo zajęło miejsce 8. 

Ten sam raport mówi o ryzyku związanym ze zdolnością genAI do tworzenia treści sfabrykowanych oraz deepfake. Twórcy wskazują, że tylko w 1. kwartale 2024 roku odnotowano wzrost handlu narzędziami związanymi z tego rodzaju działalnością na forach dark web aż o 223 proc. Wymieniane w tym kontekście są zarówno fałszywe materiały graficzne, jak i audio czy wideo. 

Regulacje dotyczące sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz istotniejszą rolę w systemach finansowych USA i Anglii, ale też Polski oraz licznych państw na całym świecie. W związku z tym konieczne jest wprowadzanie odpowiednich regulacji, ściśle określających zasady korzystania z niej, pozwalające na minimalizowanie ryzyka oraz eliminację niepożądanych działań. Kwestia ta pozostaje jednak skomplikowana na wielu płaszczyznach. 

FPC w swoim raporcie podkreśla, że to właśnie „środowisko regulacyjne będzie miało wpływ na tempo i charakter wdrażania AI w branży finansowej”. Jednocześnie deklaruje, że do monitorowania wpływu sztucznej inteligencji na stabilność finansową i zmiany związane z tą technologią wykorzystuje wiele źródeł informacji ilościowych oraz jakościowych. Takie działania dotyczą zarówno danych pochodzących z Banku Anglii, jak też PRA (Brytyjskiego Urząd ds. Regulacji Ostrożnościowej) czy FCA (odpowiednik Komisji Nadzoru Finansowego). Ponadto wykorzystywane są także: 

• badania dotyczące AI w brytyjskich usługach finansowych, 
• dane z The AI Consortium, 
• informacje rynkowe (na podstawie kontaktów z aktywnymi uczestnikami rynku), 
• informacje przekazywane przez organy nadzorcze, 
• dane regulacyjne i handlowe. 

Autorzy badania „Artificial Intelligence in Financial Services” zapytali 49 członków OECD (Organizacja Współpracy Gospodarczej i Rozwoju) i państw niezwiązanych z tą organizacją o przykłady przepisów oraz regulacji, które mogą mieć zastosowanie przy korzystaniu z usług finansowych bazujących na AI. Najczęściej powtarzające się odpowiedzi dotyczyły: 

• zarządzania ryzykiem, 
• ochrony danych i prywatności, 
• zarządzania ryzykiem modelowym, 
• ochrony inwestorów i konsumentów, 
• ujawniania informacji, 
• ryzyka cybernetycznego, 
• ładu korporacyjnego, 
• etyki praw człowieka (w tym przeciwdziałania dyskryminacji). 

Warto podkreślić, że w Unii Europejskiej weszły w życie przepisy dotyczące działania sztucznej inteligencji. Mowa tu o Artificial Intelligence Act, powszechnie znanym jako AI Act. Jest to rozporządzenie z 2 sierpnia 2024 roku, którego przepisy wprowadzane są stopniowo – część obowiązuje od 2 lutego 2025 roku (I i II rozdział), a całość ma wejść w życie 2 sierpnia 2026 roku. 

AI Act

Głównym zadaniem europejskiego AI Act jest zagwarantowanie bezpiecznego i etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji. Nie są to zatem przepisy skierowane ściśle do sektora finansowego, choć jego oczywiście również dotyczą. Zgodnie z nimi, systemy bazujące na AI nie mogą m.in. stanowić istotnego naruszenia praw i wolności obywateli oraz interesów konsumentów poprzez np.: 

• stosowanie technik podprogowych, manipulacyjnych i wprowadzających w błąd, 
• wykorzystywanie słabości odbiorcy (ze względu na wiek, sytuację społeczną, ekonomiczną itd.), 
• stosowanie klasyfikacji odbiorców (tzw. scoring społeczny), 
• korzystanie z systemów zdalnej identyfikacji biometrycznej w czasie rzeczywistym. 

Rozwiązania bazujące na AI muszą oczywiście pozostawać zgodne z aktualnymi przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych (RODO), prawa ubezpieczeniowego czy bankowego. AI Act wprowadza ponadto podział systemów sztucznej inteligencji, bazujący na związanym z nimi ryzyku dla zdrowia, bezpieczeństwa oraz podstawowych praw człowieka. Mowa tu o:

• systemach objętych zakazem korzystania, 
• systemach wysokiego ryzyka, 
• systemach z podwyższonym poziomem przejrzystości. 

Stosowanie systemów wysokiego ryzyka będzie wymagało spełnienia określonych w przepisach wymagań. 

AI w finansach. Podsumowanie

Sztuczna inteligencja dynamicznie się rozwija, a na przestrzeni ostatnich kilku lat jej obecność jest coraz wyraźniej odczuwalna również na rynku finansowym. Nic nie wskazuje aktualnie na to, by trend ten w najbliższym czasie miał się zmienić. Bardzo prawdopodobne natomiast, że wręcz się pogłębi – wraz z rozwojem kolejnych rozwiązań, zastosowań oraz możliwości związanych z wykorzystaniem AI. 

Bez wątpienia technologia ta daje firmom z szeroko pojętego sektora finansowego ogromną szansę rozwoju. Mowa tu nie tylko o wizji generowania większych zysków, ale też poprawie jakości usług, zwiększeniu efektywności, wdrażanych automatyzacjach czy lepszym dostosowaniu ofert do potrzeb potencjalnych klientów. Ponadto stały rozwój AI daje nadzieję na powstawanie jej nowych zastosowań oraz wzmaga chęć wykorzystania bezsprzecznie tkwiącego w niej potencjału. 

Wraz z chęcią „wejścia na czas do tego pociągu” firmy z branży finansowej (choć nie tylko) muszą jednak pamiętać, że coraz śmielsze korzystanie ze sztucznej inteligencji niesie ze sobą liczne ryzyka, zagrożenia oraz wyzwania. Mowa tu nie tylko o potrzebie inwestowania i świadomego podejścia do zarządzania AI. Kluczowe jest również odpowiedzialne korzystanie z tej technologii, sprostanie wyzwaniom energetycznym z nią związanym czy odpowiedzialnego podejścia w kontekście bezpieczeństwa klientów.

źródła:

• raport “State of AI in Financial Services: 2025 Trends” NVIDIA, 
• raport “Financial Stability in Focus: Artificial intelligence in the financial system” Financial Policy Committee, Bank of England, 
• raport “Artificial Intelligence in Financial Services”, AI Governance Alliance, World Economic Forum, 
• raport “Sztuczna inteligencja w Polsce. Krajobraz pełen paradoksów”, KPMG, 
• raport “AI w Finansach. Zastosowanie i ryzyko dla konsumentów oraz uprawnienia wobec instytucji finansowych”, Rzecznik Finansowy; 
• raport “AI w finansach i bankowości oczami polskiego konsumenta” opracowany na zlecenie Programu Analityczno-Badawczego Fundacji Warszawski Instytut Bankowości, 
• raport “The Impact of Big Data and Artificial Intelligence (AI) in the Insurance Sector” OECD, 
• rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady UE z dnia 13 czerwca 2024 r.