Nasilające się nadużycia finansowe przyspieszą inwestycje w AI w obszarze ryzyka
Sztuczna inteligencja coraz mocniej wpływa na sposób, w jaki banki zarządzają ryzykiem, efektywnością i relacjami z klientami. Jak wynika z najnowszego raportu firmy doradczej Deloitte „2026 Banking & Capital Markets Outlook”, sektor bankowy wejdzie w 2026 r. w relatywnie dobrej kondycji, ale przy rosnącej presji transformacyjnej. Instytucje finansowe coraz częściej będą wdrażać rozwiązania oparte na AI w skali całej organizacji, a równolegle inwestować w bardziej zaawansowane systemy przeciwdziałania przestępczości finansowej, której skala i złożoność stale rośnie. Nadchodzący rok będzie więc czasem decyzji, a nie kolejnych prób – przewagę zyskają te instytucje, które przejdą od eksperymentów do pełnoskalowych wdrożeń.
Między optymizmem a ostrożnością
Jednocześnie eksperci wskazują, że sektor bankowy z naszego regionu może spodziewać się ożywienia akcji kredytowej w związku ze spadkiem stóp procentowych oraz stałego wsparcia ze strony dochodów pozaodsetkowych. Chociaż możliwe jest lekkie pogorszenie z powodu ceł handlowych, sytuacja pozostanie w dużej mierze pod kontrolą. Po latach stagnacji, podmioty ze Starego Kontynentu mogą w nadchodzących latach liczyć na poprawę wzrostu gospodarczego, zarówno organicznie, jak i poprzez konsolidację.
Na horyzoncie widać też zmiany wynikające z rosnącej roli cyfrowych form pieniądza. W Stanach Zjednoczonych dyskusję napędza rozwój stablecoinów i ich możliwy wpływ na modele płatnicze – szczególnie po uchwaleniu ustawy GENIUS, która otworzyła tradycyjnym instytucjom drogę do zaangażowania się w tokenizowane aktywa cyfrowe. W Europie kierunek wyznaczać będzie wdrażanie regulacji MiCA, wprowadzającej jednolite zasady emisji i obrotu aktywami cyfrowymi oraz zwiększającej transparentność działania podmiotów świadczących usługi w tym obszarze.
Banki z Europy, w tym Polski, nauczyły się działać w warunkach długotrwałej niepewności – dziś ich największym atutem jest stabilność, a najistotniejszym wyzwaniem tempo zmian. Spadek stóp procentowych tworzy przestrzeń do odbudowy akcji kredytowej, ale równocześnie zwiększa presję, by inwestycje w technologię przynosiły wymierne rezultaty. W tle rośnie też skala zagrożeń operacyjnych, w tym cyberataków wspieranych narzędziami AI, co dodatkowo podnosi poprzeczkę w zakresie bezpieczeństwa i modernizacji infrastruktury. Po latach budowania odporności finansowej sektor wchodzi więc w etap, w którym o przewadze zadecyduje nie deklarowana ambicja, lecz jakość wdrożeń – w tym zdolność do wykorzystania sztucznej inteligencji w sposób skalowalny. Widać coraz więcej projektów wychodzących poza fazę testów, choć tempo i dojrzałość tych rozwiązań nadal znacząco się różnią. To przesunięcie – z fazy ostrożności do rozwoju – będzie definiować europejską bankowość w najbliższych latach
- mówi Przemysław Szczygielski, partner, lider usług dla sektora finansowego w Polsce, państwach bałtyckich i w Ukrainie, lider zespołu Financial Institutions Risk and Regulatory, Deloitte.
Rosnące inwestycje, opóźniony zwrot z inwestycji
Instytucje finansowe coraz częściej dostrzegają potencjał AI, jednak największym wyzwaniem jest przekucie tej świadomości w rozwiązania funkcjonujące w skali całej organizacji. W wielu przypadkach ograniczeniem pozostają słabe fundamenty danych, rozproszone systemy i brak jasno zdefiniowanego modelu zarządzania, co prowadzi do powielania inicjatyw i utrudnia ocenę efektów. Z naszych analiz wynika też, że zwrot z inwestycji następuje stopniowo – pełny efekt AI zwykle wymaga uporządkowania danych, procesów i sposobu pracy zespołów. Dlatego wdrożenia, które przynoszą trwałą wartość, potrzebują połączenia strategii, ładu korporacyjnego i dyscypliny inwestycyjnej – dopiero wtedy sztuczna inteligencja przestaje być serią projektów pilotażowych, a staje się ważnym narzędziem transformacji
– podkreśla Tomasz Tarasiuk, partner oraz lider sektora bankowego w dziale Consultingu, Deloitte.
Rosnąca złożoność ryzyka
Widzimy wyraźne przesunięcie w stronę wykorzystania narzędzi opartych na uczeniu maszynowym w analizie transakcji, które są zdolne do rozpoznawania subtelnych zmian w zachowaniach klientów czy przepływach transakcyjnych, a także identyfikowaniu schematów podejrzanych działań. Coraz częściej wykorzystywane jest również GenAI, które wspiera analizę skomplikowanych dokumentów i pozwala przyspieszyć wiele procesów, aby w sposób bardziej efektywny wykorzystać istniejące zasoby ludzkie. To wymaga nie tylko inwestycji w technologię, ale także w rozwój kompetencji zespołu i zmianę procesów
– podkreśla Paweł Spławski, partner w zespole Risk, Regulatory and Forensic, Deloitte.
Subskrypcja:
Otrzymuj powiadomienia o kolejnych informacjach prasowych Deloitte na stronie: www.deloitte.com/pl/subskrypcje
Nazwa Deloitte odnosi się do jednej lub kilku jednostek Deloitte Touche Tohmatsu Limited, prywatnego podmiotu prawa brytyjskiego z ograniczoną odpowiedzialnością i jego firm członkowskich, które stanowią oddzielne i niezależne podmioty prawne. Dokładny opis struktury prawnej Deloitte Touche Tohmatsu Limited oraz jego firm członkowskich można znaleźć na stronie www.deloitte.com/pl/onas.
Deloitte świadczy usługi audytorskie, konsultingowe, doradztwa podatkowego, prawnego i finansowego klientom z sektora publicznego oraz prywatnego, działającym w różnych branżach. Dzięki globalnej sieci firm członkowskich obejmującej 150 krajów oferujemy najwyższej klasy umiejętności, doświadczenie i wiedzę w połączeniu ze znajomością lokalnego rynku. Pomagamy klientom odnieść sukces niezależnie od miejsca i branży, w jakiej działają. Ponad 244 000 pracowników Deloitte na świecie realizuje misję firmy: wywierać pozytywny wpływ na środowisko i otoczenie, w którym żyją i pracują.
Member of Deloitte Touche Tohmatsu Limited