Snowflake Cortex AI: Rewolucja AI w Usługach Finansowych

Katgoria: IT Solutions / Utworzono: 09 październik 2025

Snowflake prezentuje Snowflake Cortex AI for Financial Services – rozbudowany zestaw narzędzi AI, który pomaga instytucjom finansowym zintegrować ich środowisko danych oraz bezpiecznie wdrażać modele językowe, aplikacje i agentów AI, przy jednoczesnym zapewnieniu najwyższego poziomu bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami obowiązującymi w branży.

REKLAMA

Snowflake wprowadził także Model Context Protocol (MCP) Server (obecnie w publicznie dostępnej wersji testowej). Rozwiązanie to umożliwia organizacjom łatwe i bezpieczne wykorzystanie własnych danych oraz danych pochodzących od zewnętrznych partnerów w środowisku Snowflake, w tym takich firm jak FactSet, MSCI, Nasdaq eVestment® i The Associated Press. Dzięki temu klienci mogą za pośrednictwem zarządzanego serwera MCP łączyć swoje dane z aplikacjami i platformami agentowymi, takimi jak Anthropic, CrewAI, Cursor, Devin by Cognition, Agentforce od Salesforce oraz Windsurf. Umożliwia to tworzenie agentów i aplikacji AI wzbogaconych o pełny kontekst danych. Te innowacje pozwalają klientom z sektora finansowego, a także z innych branż szybko wdrażać AI, dopasować ją do ich indywidualnych potrzeb, przy jednoczesnym zapewnieniu płynnej i bezpiecznej integracji między danymi a ekosystemami AI.

Sektor finansowy od lat przoduje we wdrażaniu nowoczesnych technologii, a sztuczna inteligencja nie jest tu wyjątkiem. Jednak branża ta zmaga się z takimi wyzwaniami jak rozproszone dane, surowe regulacje oraz potrzebą zapewnienia najwyższego poziomu bezpieczeństwa – wyjaśnia Baris Gultekin, wiceprezes ds. AI w Snowflake. Snowflake pozwala tworzyć i wdrażać rozwiązania AI bezpośrednio przy danych, zapewniając jednocześnie bezpieczną współpracę z zewnętrznymi agentami. Dzięki temu organizacje z sektorów regulowanych, jak finanse, mogą efektywnie realizować kluczowe inicjatywy biznesowe w zintegrowanym ekosystemie danych, AI i aplikacji” – dodaje.

Cortex AI dla usług finansowych

Cortex AI dla sektora finansowego umożliwia tworzenie agentów AI gotowych do użycia na poziomie korporacyjnym, przyspieszających realizację skomplikowanych zadań finansowych, takich jak analiza rynku, badania ilościowe, wykrywanie nadużyć, obsługa klienta czy zarządzanie roszczeniami. Dzięki temu firmy mogą zaoszczędzić czas, obniżyć koszty operacyjne i szybciej uzyskiwać kluczowe informacje. Serwer MCP firmy Snowflake dodatkowo rozszerza te możliwości, zapewniając bezpieczną interoperacyjność w całej branży, łącząc dane przechowywane w Snowflake oraz integrując się z danymi i aplikacjami firm zewnętrznych.

Cortex AI dla sektora finansowego daje dostęp do wysokiej jakości, wiarygodnych danych od wiodących dostawców, które firmy mogą płynnie integrować ze swoimi agentami i aplikacjami AI. Wśród nich znajdują się dostawcy danych strukturalnych, tacy jak CB Insights, Cotality™, Deutsche Börse, MSCI oraz Nasdaq eVestment®, dostępni za pośrednictwem funkcji Semantic Views (wkrótce ogólnodostępna), a dostawców danych niestrukturalnych, tacy jak CB Insights, FactSet, Investopedia, The Associated Press i The Washington Post, udostępniający dane przez Cortex Knowledge Extensions (już dostępne). Łącząc dane branżowe – takie jak analizy rynkowe, raporty ekspertów, treści biznesowe czy wiadomości – z własnymi, firmowymi danymi przechowywanymi w Snowflake, instytucje finansowe mogą uzyskiwać bardziej trafne analizy, dokładniejsze wyniki i lepsze efekty z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

W ramach pakietu Cortex AI for Financial Services poniższe funkcje produktu wspierają specjalistów finansowych w przyspieszaniu realizacji kluczowych procesów biznesowych, takich jak:

Złożone procesy uczenia maszynowego: Firmy z sektora usług finansowych polegają na pracy specjalistów ds. danych w obszarach takich jak modelowanie ryzyka, prognozowanie, analizy tradingowe czy zapewnienie zgodności z regulacjami. Jednak znaczna część ich czasu poświęcana jest na przygotowanie danych i powtarzalne kodowanie. Snowflake Data Science Agent działa jako agent AI wspierający kodowanie, automatyzując procesy czyszczenia danych, inżynierii cech, tworzenia prototypów modeli oraz ich walidacji, dzięki czemu zespoły mogą szybciej przejść od surowych danych do modeli gotowych na wdrożenie. Oznacza to automatyzację i usprawnienie modeli stanowiących podstawę badań ilościowych, wykrywania nadużyć, analizy klienta 360° oraz procesów oceny ryzyka kredytowego.

Analiza danych nieustrukturyzowanych: Instytucje finansowe dysponują ogromnymi zasobami danych nieustrukturyzowanych, takich jak raporty rynkowe, transkrypcje rozmów wynikowych czy szczegóły transakcji, które przed analizą wymagają ręcznego przeglądu lub złożonych procesów ETL. Dzięki Snowflake Cortex AISQL, który wprowadza funkcje takie jak ekstrakcja i transkrypcja wspierane przez AI, użytkownicy mogą efektywnie przetwarzać oraz pozyskiwać informacje z dokumentów, nagrań audio i obrazów na dużą skalę, usprawniając kompleksowe procesy, takie jak obsługa klienta, analizy inwestycyjne, zarządzanie roszczeniami czy rekomendowanie kolejnych działań (next-best action).

Łatwy dostęp do elastycznych analiz: Podczas gdy Data Science Agent i Cortex AISQL przyspieszają przepływy pracy zespołów technicznych i badawczych, Snowflake Intelligence (obecnie w publicznej wersji testowej) oferuje użytkownikom biznesowym intuicyjny, konwersacyjny interfejs umożliwiający pozyskiwanie informacji w języku naturalnym zarówno z danych przechowywanych w Snowflake, jak i z danych, aplikacji oraz agentów firm trzecich. Dzięki temu użytkownicy mogą szybko formułować wartościowe wnioski zarówno z danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych dokumentów. Rozwiązanie to demokratyzuje dostęp do danych i analiz w całej instytucji finansowej, eliminując bariery techniczne, które spowalniają proces podejmowania decyzji biznesowych.

Serwer Snowflake MCP rozszerza możliwości na wszystkie branże

Agenci AI rozszerzają możliwości dużych modeli językowych (LLM), umożliwiając im interakcję z zewnętrznymi narzędziami, realizację złożonych procesów oraz zrozumienie szerszego kontekstu działania organizacji. Jednak połączenie tych agentów AI z istniejącymi systemami korporacyjnymi stanowiło dotychczas wyzwanie — często wymagało tworzenia niestandardowych rozwiązań dla każdej integracji, co spowalniało wdrażanie sztucznej inteligencji.

W ostatnich miesiącach MCP (Model Context Protocol) pojawił się jako odpowiedź na to wyzwanie. Oferuje ustandaryzowany sposób integracji LLM-ów z danymi, interfejsami API i usługami. Dzięki wprowadzeniu Snowflake MCP Server organizacje mają zapewnione:

Połączenie z narzędziami opartymi na Snowflake: Serwer Snowflake MCP łączy Cortex Analyst i Cortex Search z zewnętrznymi agentami AI za pomocą standardowego interfejsu MCP, integrując pobieranie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Dzięki temu uproszczona zostaje architektura aplikacji w przedsiębiorstwach, a potrzeba tworzenia niestandardowych integracji zostaje wyeliminowana, co przyspiesza dostarczanie aplikacji i agentów AI bogatych.

Dostęp do danych udostępnionych w Snowflake przy użyciu narzędzi zewnętrznych: Za pomocą Snowflake MCP Server zdalni agenci mogą teraz uzyskiwać dostęp do danych przechowywanych w Snowflake, a także do danych udostępnianych przez podmioty zewnętrzne w Snowflake Marketplace poprzez Cortex Knowledge Extensions, co pozwala na współdziałanie z szerokim ekosystemem AI.

Udostępnianie danych pochodzących od podmiotów zewnętrznych jest teraz możliwe wraz z narzędziami, aplikacjami i źródłami danych, z których przedsiębiorstwa już korzystają, bez kompromisów w zakresie bezpieczeństwa czy zarządzania. Serwer Snowflake MCP może być wykorzystywany do integracji z różnorodnymi aplikacjami i platformami agentowymi, takimi jak Anthropic, Augment Code, Amazon Bedrock AgentCore, CrewAI, Cursor, Devin by Cognition, Glean, Kumo, Mistral, Agentforce firmy Salesforce, UiPath, Windsurf, Workday oraz WRITER.

Źródło: Snowflake

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