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

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.

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

SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF

SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.

Czytaj całość

Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Czytaj całość

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP

Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.

Czytaj całość

SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP

Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.

Czytaj całość

Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)

Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.

Czytaj całość

Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników

Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.

Czytaj całość

Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej

Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Czytaj całość