W czasach, gdy technologia AI ewoluuje szybciej niż kiedykolwiek, świat stoi przed wyzwaniem stworzenia ram regulacyjnych, które nadążą za jej tempem. Czy AI Act jest odpowiedzią na to wyzwanie? W 2025 roku sektor bankowy w Polsce stoi u progu istotnych zmian związanych z implementacją AI Act – unijnego rozporządzenia mającego na celu regulację stosowania sztucznej inteligencji. Podczas Kongresu Forum Technologii Bankowych (FTB) eksperci i przedstawiciele branży finansowej dyskutowali o wpływie tych regulacji na bankowość, omawiając zarówno możliwości, jak i wyzwania, jakie niesie ze sobą AI Act. Ten artykuł zapewnia kompleksowy przegląd kluczowych aspektów prawnych i praktycznych, realnych przypadków zastosowań oraz prognoz dotyczących przyszłości AI w sektorze bankowym.
| To musisz wiedzieć | |
|---|---|
| Czym jest AI Act i dlaczego ma znaczenie dla bankowości? | AI Act to unijne rozporządzenie klasyfikujące systemy AI według ryzyka, nakładające wymagania dotyczące transparentności i ochrony danych, co szczególnie wpływa na banki. |
| Jakie wyzwania wiążą się z wdrożeniem AI Act w bankach? | Banki muszą sprostać podwójnemu nadzorowi, zapewnić wyjaśnialność algorytmów oraz radzić sobie z rosnącym ryzykiem cyberataków wykorzystujących AI. |
| Jakie są przykłady wykorzystania Explainable AI przez polskie banki? | PKO BP stosuje modele Explainable AI do oceny ryzyka kredytowego, umożliwiając klientom zrozumienie decyzji kredytowych zgodnie z wymogami AI Act. |
Spis treści:
Kontekst Regulacyjny i Branżowy AI Act
AI Act to pierwsza w skali europejskiej regulacja mająca na celu uporządkowanie stosowania sztucznej inteligencji w różnych sektorach gospodarki. W kontekście bankowości kluczowe jest klasyfikowanie systemów AI według poziomu ryzyka – wiele rozwiązań wykorzystywanych przez instytucje finansowe zalicza się do kategorii wysokiego ryzyka. Przykładowo, algorytmy służące do oceny zdolności kredytowej czy wykrywania nadużyć muszą spełniać surowe wymogi dotyczące transparentności oraz ochrony danych osobowych.
Transparentność algorytmów: wymóg czy wyzwanie?
Transparentność algorytmów oznacza konieczność zapewnienia „wyjaśnialności” decyzji podejmowanych przez systemy AI (Explainable AI). Banki muszą dostarczać klientom jasne informacje o tym, jak działają ich modele decyzyjne. Jednakże osiągnięcie pełnej transparentności jest trudne ze względu na złożoność algorytmów oraz ochronę własności intelektualnej. Przykładem są rozwiązania PKO BP, które opracowały mechanizmy raportowania wyników modeli kredytowych w sposób zrozumiały dla klientów, co stanowi przełom w przestrzeganiu wymogów regulacyjnych.
Ochrona danych w dobie AI: Jak banki mogą sprostać wymogom?
Wymogi dotyczące ochrony danych osobowych w kontekście GDPR zostały rozszerzone o specyficzne zasady wynikające z AI Act. Banki muszą prowadzić audyty compliance oraz monitorować potencjalne skutki społeczne swoich systemów. Zapewnienie odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa informacji staje się priorytetem przy jednoczesnym zachowaniu efektywności procesów opartych na sztucznej inteligencji.
Statystyki wskazują dynamiczny wzrost adopcji technologii AI w sektorze finansowym. W Polsce PKO BP zarządza portfelem kredytowym wartym ponad 8 miliardów złotych przy wsparciu modeli sztucznej inteligencji. Jednakże tylko niewielka część banków wdrożyła generatywną AI w sposób systemowy. To pokazuje zarówno potencjał, jak i stopień przygotowania branży do nowych regulacji.
Wyzwania Związane z Implementacją AI Act
Implementacja wymogów AI Act w bankowości wiąże się z licznymi wyzwaniami organizacyjnymi i technicznymi. Jednym z najważniejszych problemów jest ryzyko podwójnego nadzoru – instytucje finansowe mogą podlegać jednocześnie kontroli Komisji Nadzoru Finansowego (KNF) oraz nowo powołanej Komisji Nadzoru nad Sztuczną Inteligencją. Brak jasnej koordynacji między tymi organami może prowadzić do nieefektywności i opóźnień we wdrażaniu innowacji.
Podwójny nadzór: finansowy i technologiczny
Podwójny nadzór oznacza konieczność spełniania odrębnych wymagań – zarówno tych tradycyjnych związanych z sektorem finansowym, jak i nowych dotyczących bezpieczeństwa i etyki sztucznej inteligencji. To powoduje zwiększenie kosztów compliance oraz wymaga od banków budowania interdyscyplinarnych zespołów specjalistów zdolnych do zarządzania tymi obszarami równocześnie.
Innowacja vs Regulacja: Znalezienie równowagi
Banki stoją przed paradoksem – muszą inwestować w nowoczesne technologie oparte na sztucznej inteligencji, które pozwalają zdobywać przewagę konkurencyjną, a jednocześnie spełniać restrykcyjne wymogi prawne ograniczające swobodę działania. Szczególnie problematyczne są wymogi dotyczące udostępniania danych treningowych algorytmów, które kolidują z ochroną własności intelektualnej oraz poufnością informacji biznesowych.
Case Study: Wdrożenie AI Act w Praktyce
Polski rynek finansowy dostarcza konkretnych przykładów adaptacji nowych regulacji do praktyki operacyjnej. PKO BP jest liderem we wdrażaniu systemów Explainable AI umożliwiających skrócenie czasu decyzji kredytowej z dwóch dni do kilku godzin przy zachowaniu pełnej transparentności procesów wobec klientów.
Explainable AI w PKO BP: Przełom czy wyzwanie?
Dzięki mechanizmom XAI klienci PKO BP otrzymują raporty zawierające uzasadnienie decyzji kredytowej opartej na modelach sztucznej inteligencji. To rozwiązanie wpisuje się bezpośrednio w wymogi transparentności określone przez AI Act. Niemniej jednak eksperci podkreślają ograniczenia takich systemów wobec niestandardowych sytuacji życiowych klientów, co wskazuje na potrzebę dalszego rozwoju technologii oraz wsparcia ludzkiego czynnika decyzyjnego.
Cyberprzestępczość a nowe oblicze bezpieczeństwa
Zgodnie z danymi Ministerstwa Cyfryzacji liczba ataków cybernetycznych wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję wzrosła o 40% w ostatnim roku. Banki muszą inwestować w zaawansowane narzędzia wykrywające m.in. deepfake’i i inne formy oszustw cyfrowych. Wdrożenie takich rozwiązań jest jednym z obowiązków wynikających z nowych przepisów bezpieczeństwa zawartych w AI Act oraz powiązanych regulacjach jak NIS2 czy DORA.
Prognozy Ekspertów na Najbliższe Lata
Eksperci uczestniczący w Kongresie FTB oraz analitycy rynku finansowego wskazują na dynamiczny rozwój adopcji sztucznej inteligencji w bankowości do 2026 roku. Przewiduje się wzrost liczby instytucji wykorzystujących rozwiązania compliance oparte na SI oraz większe inwestycje w generatywną AI przy jednoczesnym wzroście świadomości ryzyk prawnych.
Adopcja AI do 2026: Optymistyczne prognozy
Zgodnie ze stanowiskiem Lucilli Sioli z Komisji Europejskiej około 60% europejskich banków będzie stosowało rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wspierające procesy zgodności (compliance), co pozwoli obniżyć koszty audytowe nawet o jedną czwartą. Polska scena finansowa dynamicznie podąża za tym trendem, zwłaszcza dzięki przykładom wdrożeń takich jak PKO BP.
Generatywna AI a ryzyko prawne: Jak banki przygotowują się do przyszłości?
Mimo rosnących inwestycji (45% instytucji finansowych już angażuje środki w generatywną sztuczną inteligencję), tylko niewielka część ma opracowane strategie zarządzania ryzykiem prawnym związanym z tymi technologiami. Oznacza to konieczność dalszej edukacji pracowników oraz współpracy regulatorów z rynkiem celem stworzenia elastycznych ram prawnych pozwalających na bezpieczny rozwój innowacji.
Sektor bankowy stoi obecnie przed istotnym maratonem dostosowawczym wynikającym ze zmian regulacyjnych związanych z implementacją AI Act. Kluczem do sukcesu będzie umiejętne połączenie innowacyjności technologicznej ze skutecznym zarządzaniem ryzykiem i transparentnością działań wobec klientów i regulatorów. Śledzenie zmian legislacyjnych oraz inwestowanie w kompetencje zespołów IT i compliance to fundamenty przyszłościowej strategii dla polskich instytucji finansowych.
