Przejdź do głównej treści

Bankowość w erze AI – kluczowe wnioski z globalnego raportu IBM na 2025 rok

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 06 marzec 2025
Bankowość w erze AI – kluczowe wnioski z globalnego raportu IBM na 2025 rok
Globalny sektor bankowy stoi u progu największej zmiany od czasu kryzysu finansowego z 2008 roku. Jak wynika z najnowszego raportu IBM „2025 Global Outlook for Banking and Financial Markets”, kluczowym czynnikiem transformacyjnym w nadchodzących latach nie będą już wyłącznie zmiany regulacyjne, rosnąca konkurencja ze strony fintechów czy presja na obniżanie kosztów. Największym game changerem stanie się sztuczna inteligencja, która z narzędzia eksperymentalnego przeobraża się w fundament nowoczesnej bankowości.


REKLAMA
ERP-VIEW.PL- STREAMSOFT

W obliczu niestabilności gospodarczej, napięć geopolitycznych, zmian w polityce stóp procentowych i rosnących oczekiwań klientów, banki muszą działać wielotorowo. To nie tylko kwestia digitalizacji usług, ale kompleksowego przeprojektowania modeli biznesowych, procesów operacyjnych i sposobu zarządzania ryzykiem. W tym kontekście sztuczna inteligencja nie jest już opcją – staje się warunkiem przetrwania.

Koniec konwergencji – początek technologicznej segmentacji

Przez ostatnie lata sektor bankowy podążał w stronę konwergencji – usługi stawały się coraz bardziej zbliżone, a konkurencja sprowadzała się głównie do polityki cenowej i optymalizacji kosztów. Ten model jest dziś nieaktualny. IBM wskazuje, że obecnie obserwujemy coraz większe rozwarstwienie:
  • Banki, które zainwestowały w nowoczesne technologie, chmurę hybrydową i sztuczną inteligencję, zyskują przewagę konkurencyjną.
  • Instytucje opóźnione technologicznie tracą rynek, klientów i zaufanie inwestorów.
Kluczowe znaczenie ma nie tylko samo wdrożenie AI, ale zdolność do skalowania tych rozwiązań na poziomie całej organizacji – od front-office, przez compliance, po zarządzanie ryzykiem i operacjami. AI nie może być wyspą innowacji – musi stać się krwioobiegiem organizacji.
 
Sztuczna inteligencja – fundament nowych modeli biznesowych

Raport IBM jednoznacznie wskazuje, że rola AI w bankowości ulega radykalnej zmianie. Nie jest to już wyłącznie automatyzacja prostych zadań, lecz narzędzie fundamentalnej transformacji. Kluczowe obszary, w których AI wyznacza nowe standardy, to:
 
  1. Zaawansowane zarządzanie ryzykiem

    AI pozwala na bieżąco analizować dane transakcyjne, behawioralne i kontekstowe, budując bardziej precyzyjne modele oceny ryzyka kredytowego i operacyjnego. Banki mogą szybciej identyfikować sygnały ostrzegawcze i odpowiednio reagować.

  2. Personalizacja w czasie rzeczywistym

    Sztuczna inteligencja umożliwia bankom przejście od segmentacji klientów do hiperpersonalizacji – tworzenia indywidualnych ścieżek produktów, dostosowanych do aktualnych potrzeb i sytuacji finansowej użytkownika.

  3. Inteligentna automatyzacja compliance

    Zamiast ręcznego monitoringu transakcji pod kątem AML czy analizy regulacyjnej ex post, AI może działać proaktywnie – przewidywać ryzyka, automatycznie interpretować nowe regulacje i symulować ich wpływ na modele biznesowe.
Generatywna AI – od eksperymentów do skalowania

Co istotne, IBM zwraca uwagę, że w 2024 roku jedynie 8% banków miało strategiczne podejście do wdrażania generatywnej AI (GenAI), podczas gdy 78% działało w sposób doraźny. Rok 2025 ma być przełomem – GenAI stanie się kluczowym narzędziem pracy w każdej funkcji biznesowej.


Obserwujemy istotną zmianę w podejściu do wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze bankowym. Instytucje finansowe odchodzą od szeroko zakrojonych eksperymentów na rzecz strategicznych inicjatyw na poziomie całego przedsiębiorstwa, koncentrując się na precyzyjnych i ukierunkowanych zastosowaniach tej przełomowej technologii” – podkreśla Shanker Ramamurthy, Global Managing Director Banking & Financial Markets w IBM Consulting.


Przypadek neobanków – technologiczne laboratoria przyszłości

Jednym z najbardziej wymownych przykładów efektywnej transformacji są neobanki, które dzięki nowoczesnym architekturom IT osiągnęły rentowność szybciej niż przewidywano. Co więcej, zmieniają one układ sił na rynku. Klienci coraz częściej są gotowi powierzyć swoje finanse bankom bez fizycznych placówek, oczekując jednocześnie:
  • Dostępu do zaawansowanych narzędzi analitycznych (np. prognozowania cash flow w czasie rzeczywistym).
  • Proaktywnego doradztwa opartego na AI, a nie jedynie reaktorskiej obsługi.
  • Możliwości korzystania z usług finansowych bezpośrednio w aplikacjach e-commerce czy narzędziach ERP – czyli w modelu embedded finance.

Różnice regionalne – nie ma jednego wzorca sukcesu

Analizując globalny rynek, IBM dostrzega istotne różnice między regionami:
  • USA: Duże banki inwestycyjne czerpią korzyści z wyższych stóp procentowych, mniejsze banki regionalne walczą o przetrwanie.
  • Europa: Po latach ujemnych stóp banki odbudowują marże, ale przyszłość zależy od umiejętności dostosowania do regulacji takich jak DORA.
  • Chiny: Banki zmagają się z pogarszającą się jakością portfela kredytowego i presją fintechów.
  • Indie: Dynamiczna cyfryzacja otwiera ogromny potencjał, szczególnie w obszarze usług dla MŚP.

Pięć kluczowych działań na 2025 rok

Podsumowując wnioski z raportu, IBM rekomenduje pięć działań, które zadecydują o sukcesie banków w erze AI:
  1. Przebudowa modelu biznesowego: Banki muszą przekształcić się w platformy usług finansowych, osadzone w szerszych ekosystemach.
  2. AI jako dźwignia efektywności: Automatyzacja nie może być celem samym w sobie – powinna zwiększać wartość dla klienta.
  3. Nowa kultura zarządzania ryzykiem: Każdy pracownik powinien być świadomy ryzyk związanych z AI.
  4. Edukacja i reskilling: Banki muszą budować nowe kompetencje cyfrowe w całej organizacji.
  5. Strategia „AI-first”: AI nie może być dodatkiem – musi być fundamentem strategii.
W miarę jak banki i inne instytucje finansowe na całym świecie wkraczają w kluczowy okres inwestycji w transformację, nowoczesne technologie oraz rozwój talentów, spodziewamy się, że ich wysiłki będą skupiać się na inicjatywach wykorzystujących generatywną AI do poprawy jakości obsługi klienta, zwiększania efektywności operacyjnej, ograniczania ryzyka oraz modernizacji infrastruktury IT” – dodaje Ramamurthy.


Rok 2025 to czas redefinicji bankowości. Banki, które skutecznie połączą AI, chmurę, otwarte API i dane w czasie rzeczywistym, zbudują nową jakość relacji z klientami. To ogromna szansa dla dostawców IT – od chmury, przez AI, po zaawansowaną analitykę. Przyszłość należy do tych, którzy postawią na AI jako fundament biznesu.

Źródło: IBM

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
BPSCEuropejski 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".

Przeczytaj Również

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

W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej

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

Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej

Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem

Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej

Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?

Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej

Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI

Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej

Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?

Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej