Spis treści:
Globalne trendy adopcji AI w finansach
Skala penetracji technologii
Sztuczna inteligencja zyskuje coraz większe znaczenie w sektorze finansowym, stając się integralnym elementem nowoczesnych procesów biznesowych. Według raportu KPMG International, obecnie 71% firm korzysta z rozwiązań AI przynajmniej w ograniczonym zakresie, a 41% organizacji wdrożyło technologie na poziomie umiarkowanym lub zaawansowanym. Przewiduje się, że do 2028 roku odsetek ten wzrośnie do 83%, co świadczy o rosnącej skali adopcji tych narzędzi.
W praktyce AI znajduje zastosowanie w automatyzacji raportowania finansowego, gdzie algorytmy skracają czas przygotowania sprawozdań z tygodni do godzin. Modele predykcyjne z kolei umożliwiają prognozowanie przepływów pieniężnych z dokładnością sięgającą 92% na horyzoncie półrocznym. Ponadto systemy uczące się wykrywają anomalie i potencjalne nadużycia z efektywnością o 73% wyższą niż tradycyjne metody, co istotnie podnosi bezpieczeństwo operacji finansowych.
W Polsce obserwujemy podobne tendencje – około 75% średnich i dużych przedsiębiorstw deklaruje aktywne wykorzystanie AI do optymalizacji kosztów operacyjnych, co stanowi istotny krok w transformacji cyfrowej sektora finansowego w regionie.
Geografia innowacji
Tempo wdrażania sztucznej inteligencji różni się znacznie w zależności od regionu. Najbardziej zaawansowane są rynki Ameryki Północnej oraz Azji, gdzie 68% czołowych firm technologicznych zwiększyło budżety przeznaczone na AI o ponad 40% w ostatnim roku. W tych obszarach inwestycje koncentrują się na rozwoju generatywnych modeli oraz zaawansowanych algorytmów predykcyjnych.
Europa, a szczególnie Europa Wschodnia wraz z Polską, systematycznie nadrabia dystans. Według danych Ministerstwa Cyfryzacji, implementacja AI może przyczynić się do wzrostu polskiego PKB nawet o 8% do roku 2030, co zachęca przedsiębiorstwa do intensyfikacji działań na rzecz cyfrowej transformacji.
Kulturowe uwarunkowania oraz lokalne regulacje również wpływają na tempo i zakres adopcji AI. Firmy działające na rynkach o bardziej restrykcyjnych przepisach kładą większy nacisk na etyczne aspekty i zgodność z regulacjami, co wpływa na strategię wdrożeniową i wybór technologii.
Ewolucja wskaźników ROI
Od produktywności do przychodów
W ostatnich latach obserwujemy istotną zmianę podejścia firm do mierzenia zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję. Podczas gdy jeszcze w 2024 roku większość organizacji oceniała ROI głównie przez pryzmat wzrostu produktywności i redukcji kosztów, obecnie ponad połowa firm koncentruje się na generowaniu nowych źródeł przychodów dzięki AI.
Przykłady skutecznego zastosowania obejmują dynamiczne modele cenowe wykorzystywane przez detalistów, które analizując ponad sto czynników rynkowych w czasie rzeczywistym, podniosły marże o niemal 6 punktów procentowych. Banki natomiast stosujące generatywną AI odnotowały wzrost sprzedaży produktów krzyżowych o ponad 30%, dzięki precyzyjnym rekomendacjom dopasowanym do indywidualnych potrzeb klientów.
Ta ewolucja metryk ROI podkreśla coraz większe znaczenie sztucznej inteligencji jako narzędzia nie tylko usprawniającego procesy wewnętrzne, ale także bezpośrednio wpływającego na wzrost rentowności i konkurencyjność rynkową.
Dyferencjacja między liderami a początkującymi
Analiza przeprowadzona przez KPMG wykazuje wyraźną różnicę w osiąganych korzyściach pomiędzy firmami zaawansowanymi w implementacji AI a tymi dopiero rozpoczynającymi tę ścieżkę. Liderzy dysponują średnio siedmioma wymiernymi korzyściami wynikającymi z wdrożeń, natomiast początkujące przedsiębiorstwa – jedynie dwoma lub trzema.
Kluczowym elementem sukcesu liderów jest inwestycja w infrastrukturę danych – aż 23% budżetu IT przeznaczają oni na systemy zarządzania jakością danych. Ponadto prawie wszyscy liderzy (95%) wdrożyli kompleksowe programy szkoleniowe dla zespołów finansowych, co zapewnia odpowiednie kompetencje do wykorzystania potencjału AI.
Dla początkujących kluczowe jest zrozumienie konieczności budowy solidnych fundamentów technologicznych i edukacyjnych, które umożliwią efektywne skalowanie rozwiązań sztucznej inteligencji i maksymalizację zwrotu z inwestycji.
Wyzwania i ryzyka
Pułapki technologiczne
Mimo rosnącej popularności sztucznej inteligencji i pozytywnych prognoz dotyczących wzrostu ROI dzięki AI, firmy napotykają na liczne trudności techniczne. Największym problemem pozostaje jakość danych – aż 85% organizacji wskazuje ją jako główną przeszkodę we wdrażaniu skutecznych rozwiązań AI.
Fragmentacja systemów to kolejny istotny problem. Przeciętna firma korzysta dziś z prawie pięciu różnych platform danych, które często nie są ze sobą zintegralizowane, co utrudnia płynną analizę i automatyzację procesów. Dodatkowo ponad 40% kodu odpowiedzialnego za implementację algorytmów wymaga pilnej refaktoryzacji ze względu na techniczny dług zgromadzony podczas szybkich wdrożeń.
Zarządzanie tymi wyzwaniami wymaga strategicznego podejścia do architektury IT oraz systematycznej pracy nad poprawą jakości danych i standaryzacją procesów.
Aspekty regulacyjne i etyczne
Z rosnącym zastosowaniem AI pojawiają się również kwestie związane z regulacjami prawnymi oraz etycznym wykorzystaniem technologii. Aż 73% liderów opracowało formalne wytyczne dotyczące odpowiedzialnego stosowania sztucznej inteligencji.
W praktyce oznacza to wdrażanie mechanizmów audytu algorytmicznego (stosowanych przez 61% firm), protokołów zapewniających wyjaśnialność decyzji podejmowanych przez modele (54%) oraz systematyczne monitorowanie ryzyka biasu czy dyskryminacji w wynikach działania AI (49%).
Dbałość o transparentność i zgodność z regulacjami jest niezbędna nie tylko dla spełnienia wymogów prawnych, ale także dla budowania zaufania klientów i interesariuszy wobec nowych technologii.
Perspektywy na 2025-2026
Priorytety inwestycyjne
Analitycy KPMG przewidują dynamiczny wzrost wydatków na technologie generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze finansowym – prognoza wskazuje na wzrost nakładów o ponad 140% już w bieżącym roku. Inwestycje koncentrują się przede wszystkim na rozwijaniu symulacji scenariuszowych zdolnych uwzględnić nawet kilkaset zmiennych makroekonomicznych oraz interaktywnych raportów generowanych automatycznie przy użyciu przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Tego typu narzędzia pozwalają instytucjom finansowym szybciej reagować na zmiany rynkowe oraz dostosowywać strategie zarządzania ryzykiem i alokacją kapitału do zmieniających się warunków.
Transformacja ról w finansach
Wraz z rozwojem AI zmienia się także struktura kompetencji i stanowisk w działach finansowych. Obecnie aż 78% dyrektorów finansowych deklaruje plany utworzenia nowych funkcji takich jak Chief AI Officer do końca 2026 roku, które będą odpowiedzialne za integrację i nadzór nad rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji.
Równocześnie ponad 60% analityków finansowych przewiduje konieczność zdobycia nowych umiejętności związanych z interpretacją wyników generowanych przez algorytmy oraz współpracą z zespołami technicznymi. Ten trend wymusza intensyfikację szkoleń oraz rozwój interdyscyplinarnych kompetencji pozwalających efektywnie wykorzystywać potencjał AI w codziennej pracy.
Wnioski i rekomendacje
Sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem wspomagającym operacje finansowe – staje się nowym paradygmatem zarządzania przedsiębiorstwem. Raport KPMG jednoznacznie wskazuje, że aż 70% firm spodziewa się wzrostu ROI dzięki AI już w najbliższym roku, co potwierdza rosnącą wartość tej technologii dla biznesu.
Aby skutecznie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, przedsiębiorstwa powinny skoncentrować się na budowie elastycznych architektur danych umożliwiających integrację rozwiązań w czasie rzeczywistym oraz rozwijać programy edukacyjne obejmujące zarówno kompetencje techniczne, jak i aspekty etyczne związane z zarządzaniem algorytmami.
Dodatkowo ważne jest poszukiwanie partnerstw technologicznych pozwalających mniejszym firmom obniżyć bariery wejścia oraz przyspieszyć adaptację innowacyjnych narzędzi. Sukces wymaga jednak przejścia od pojedynczych eksperymentów do systemowego wdrażania AI przy jednoczesnym zachowaniu równowagi pomiędzy innowacyjnością a kontrolą ryzyk.
Sztuczna inteligencja ma potencjał nie tylko zwiększyć rentowność inwestycji finansowych, ale również fundamentalnie przekształcić sposób funkcjonowania całego sektora – firmy gotowe na tę transformację zdobędą przewagę konkurencyjną nie tylko dziś, ale również w nadchodzących latach.
