Czy sektor finansowy naprawdę jest gotowy na AI?

Katgoria: BEZPIECZEŃSTWO IT / Utworzono: 26 czerwiec 2025

RED HAT

Czy sektor finansowy naprawdę jest gotowy na AI?

Choć rozwiązania AI są coraz szerzej stosowane przez instytucje finansowe, tylko 15% z nich posiada w pełni opracowaną strategię wykorzystania sztucznej inteligencji, obejmującą zrozumienie i stosowanie narzędzi open source – wynika z badania przeprowadzonego na zlecenie Red Hat. Na przeszkodzie ich szybszej adaptacji stoją przede wszystkim wymogi regulacyjne, kwestie etyczne oraz niedobór wykwalifikowanych specjalistów. Droga do wdrażania technologii w branży finansów jest wyboista, ale może doprowadzić do większego poziomu zadowolenia klientów i wzmocnienia przewagi konkurencyjnej.

REKLAMA

Dla firm finansowych zgodność z prawem to nie tylko kwestia formalna, lecz kluczowy warunek wdrażania rozwiązań wspieranych przez sztuczną inteligencję. Działając w branży obostrzonej rygorystycznymi regulacjami prawnymi, jak NIS2, DORA czy AI Act, przedsiębiorstwa chcą mieć pewność, że narzędzia bazujące na AI są dostosowane do obowiązujących przepisów. Dlatego nie dziwi, że 65% firm przebadanych przez Red Hat wskazuje zachowanie zgodności z regulacjami prawnymi jako strategiczny priorytet. Prawie dwie na pięć (39%) wyrażają obawy, czy stosowane przez nie rozwiązania faktycznie spełniają te wymogi. W rozwiewaniu tych wątpliwości nie pomaga luka kompetencyjna. Co trzecia (33%) firma mierzy się z brakiem umiejętności pozwalających pracownikom na bezpieczne rozwijanie projektów AI.

Równie istotne co regulacje prawne, dla 33% instytucji finansowych są kwestie etyczne, w tym obawa o to, że algorytmy mogą podejmować nieobiektywne decyzje. Dla 28% firm kluczowym wyzwaniem pozostaje bezpieczeństwo i prywatność danych przetwarzanych przez AI. Należy przy tym zauważyć, że wiele z tych ograniczeń może wynikać z nieufności pracowników wobec innowacji. Przezwyciężenie tych barier jest niezbędne dla szerokiej i skutecznej adopcji tej technologii w branży finansowej.

Do czego branża finansowa wykorzystuje AI?

Niemal dwie na trzy (63%) firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji procesów i handlu algorytmicznego. Modele AI wykonują transakcje na rynkach finansowych na podstawie konkretnych instrukcji, analizując aktualne trendy czy różnice cenowe tego samego aktywa na różnych rynkach. Równie powszechne są zastosowania w obszarze cyberbezpieczeństwa (60%) oraz wdrożenia generatywnej AI i dużych modeli językowych (LLM), które wspierają obsługę klienta i tworzenie treści. Sztuczna inteligencja coraz częściej wspomaga także podejmowanie decyzji kredytowych i ocenę ryzyka – z takich rozwiązań korzysta już 59% instytucji.

Na tym tle zaskakuje, że jedynie 41% firm wykorzystuje AI do identyfikowania nieprawidłowości i oszustw finansowych, mimo że to obszar ściśle powiązany z kluczowymi dla branży regulacjami, takimi jak KYC (Know Your Customer) czy AML (Anti-Money Laundering). Stanowią one fundament aktywności związanych z przeciwdziałaniem praniu pieniędzy i ochroną systemu finansowego przed naruszeniami. Wynik ten pokazuje, że w tym zakresie nadal drzemie duży potencjał – zarówno pod względem wdrażania odpowiednich narzędzi AI, jak i rozwijania kompetencji niezbędnych do ich efektywnego wykorzystania.

Etyczny wymiar wykorzystania AI

W odpowiedzi na wyzwanie dotyczące odpowiedzialnego użycia narzędzi AI, coraz więcej instytucji finansowych podejmuje realne działania, by się z nim zmierzyć. Ponad połowa (58%) firm powołała specjalne zespoły nadzorujące etyczne wdrażanie sztucznej inteligencji. W strategiach AI coraz częściej pojawia się również temat zrównoważonego rozwoju, choć bardziej jako szczytna idea niż konkretne zobowiązanie. Raport Red Hat wskazuje, że 46% podmiotów dopiero bada potencjalne zastosowania AI w obszarze sustainability, a 45% w ogóle nie traktuje tej kwestii jako priorytetu. Sygnałem pozytywnym jest fakt, że co druga instytucja deklaruje inwestycje w rozwój kompetencji pracowników w obszarze AI. Może to ułatwić przełożenie deklaracji na rzeczywiste działania.

Branża chce zachować kontrolę nad technologią

Choć wiele instytucji finansowych z powodzeniem wdraża rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, to w obszarze AI bazującej na otwartym oprogramowaniu wiele z nich dopiero stawia pierwsze kroki. Co piąta firma (21%) ma strategię AI, ale nie wie, jaką rolę odgrywa w niej open source. Kolejne 4% dopiero planuje stworzenie strategii, która być może obejmie otwartą sztuczną inteligencję, a dalsze 4% na razie w ogóle nie planuje opracowania takiego dokumentu. Co więcej, 19% respondentów przyznało, że nie rozróżnia pojęć „otwarta AI” i „AI bazująca na otwartym oprogramowaniu” w kontekście strategicznym swojej organizacji.

To dowodzi, jak ważne jest budowanie świadomości i wiedzy na temat niuansów związanych z wykorzystaniem open source w sztucznej inteligencji. Podejście to oferuje szereg korzyści: od przejrzystości, przez efektywność kosztową i elastyczność, po możliwość dostosowania rozwiązań do konkretnych potrzeb firmy.

Warto też zwrócić uwagę na model wdrażania technologii: połowa instytucji finansowych rozwija narzędzia AI wewnętrznie, a 27% w ogóle nie korzysta z dostawców zewnętrznych. Może to świadczyć o potrzebie zachowania pełnej kontroli nad technologią lub ograniczonym zaufaniu do partnerów zewnętrznych.

Odpowiedzialna AI źródłem przewagi

Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, instytucje finansowe muszą nie tylko zadbać o zgodność z regulacjami i bezpieczeństwo, lecz także konsekwentnie rozwijać kompetencje i zrozumienie dla samej natury tej technologii, zwłaszcza w kontekście otwartości, przejrzystości i etyki algorytmów AI. Sztuczna inteligencja może stać się realnym wsparciem dla innowacyjności i konkurencyjności sektora, pod warunkiem, że będzie wdrażana strategicznie, świadomie, z odpowiedzialnością i jasno określonymi celami.

Źródło: Red Hat

Najnowsze wiadomości

Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo

Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.

Czytaj całość

PSI prezentuje nową identyfikację wizualną

W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.

Czytaj całość

PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems

PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.

Czytaj całość

F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise

F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy

Czytaj całość

Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu

Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki

Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?

Czytaj całość

Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania

W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.

Czytaj całość

Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?

Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.

Czytaj całość

Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka

Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.

Czytaj całość

MES - holistyczne zarządzanie produkcją

Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.

Czytaj całość