| 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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
