Korzyści i wyzwania na drodze wdrożenia sztucznej inteligencji w polskim sektorze finansowym

12/08/2020

Połowa firm polskiego sektora finansowego wdraża technologie sztucznej inteligencji, a za największe potencjalne wyzwania uznawane są niejednoznaczne regulacje – wynika z badań ZPF przeprowadzonych w ramach konsultacji  Strategii Cyfrowych Finansów Komisji Europejskiej.

Komisja  Europejska prowadzi konsultacje, związane z wdrożeniem Strategii  Cyfrowych Finansów (Digital Finance Strategy), która jest elementem implementacji zasad Jednolitego Rynku Cyfrowego (Single Digital Market). Celem konsultacji jest po pierwsze –  wypracowanie takich zasad regulacji, które będą sprzyjały innowacjom stając się neutralne względem stosowanych technologii, po drugie chodzi o zapobieżenie fragmentacji rynku cyfrowych usług finansowych, która podważyłaby efekty skali i zwiększyła koszty ich świadczenia. Po trzecie wreszcie, przekazane opinie służyć mają najlepszej promocji tych usług i dostosowania ich do istniejących już regulacji (np. RODO). Eurofinans, federacja zrzeszająca europejskie związki przedsiębiorstw finansowych z 17 krajów jest podmiotem biorącym aktywny udział w tych konsultacjach. W jej ramach przeprowadzane są w poszczególnych krajach badania związane z zastosowaniem sztucznej inteligencji (AI) w usługach finansowych oraz ryzyk i wyzwań z tym związanych.

Szeroki zakres zastosowań

W Polsce w badaniach przeprowadzonych przez ZPF wzięło udział 36 firm ze 102 członków należących do organizacji.[1] Połowa badanych respondentów deklaruje wdrażanie zastosowań sztucznej inteligencji w swoich biznesach, choć ma to różny poziom zaawansowania – od testów do wdrożenia na środowisku produkcyjnym. Podmioty zarządzające wierzytelnościami i pożyczkowe deklarują nieco większe niż przeciętne zaangażowanie w proces wdrażania sztucznej inteligencji. Można wyróżnić kilka wyraźnych obszarów zastosowania i rozwoju AI. Należą do nich:  chatboty lub voice boty (29 proc. firm); modele scoringowe i zapobieganie wyłudzeniom (29 proc.); ekstrakcja danych z dokumentów papierowych i ich  digitalizacja;  weryfikacja tożsamości klienta także z zastosowaniem techniki video (skanowanie twarzy); optymalizacja procesów windykacyjnych oraz kampanii marketingowych (12 proc.) Do pozostałych należą miedzy innymi: profilowanie klientów, podpis elektroniczny, cyberbezpieczeństwo, analityka danych i zarządzanie ryzykiem.

Korzyści i ryzyka AI dla klientów

Firmy deklarujące zastosowanie sztucznej inteligencji w swoich procesach biznesowych wskazują na wiele korzyści z tego płynących w obszarach onboardingu i obsługi klienta a także procesów operacyjnych. Korzyści te nie dotyczą tylko firm w postaci sprawniejszych procesów, lepszego targetowania klientów, niższego wskaźnika wyłudzeń, szybszego procesu podejmowania decyzji co składa się końcowo na lepsze rezultaty finansowe. Część respondentów badania wskazywała też na korzyści po stronie klienta, dla którego procesy z użyciem AJ mogą być szybsze i przyjaźniejsze oraz generowań niższe koszty. Wskazywano także na lepsze dopasowanie produktów do sytuacji i potrzeb klienta, w więc niższe ryzyko misselingu.

Sztuczna inteligencja może także kreować ryzyka i obawy klientów, inwestorów firm z rynku finansowego. Wynikać one mogą z braku świadomości w jaki sposób działają algorytmy albo w jaki sposób generują one konkretny wynik (np. weryfikacja zdolności kredytowej) – te elementy uzyskały najwyższą ocenę ryzyka (3,8-4/5). Jak udowodniono w wielu przypadkach na świecie algorytmy w sposób świadomy lub nieświadomy mogą mieć ukryte lub zaprogramowane uprzedzenia do niektórych typów lub cech klienta co może prowadzić do wykluczenia finansowego na rynku. Wskazywano też na zagrożenie związane z utratą prywatności (3,5/5).

Regulacje i regulator nie ułatwiają wdrożeń AI

Badane przez ZPF firmy dostrzegą ryzyko regulacyjne, które utrudnia lub zniechęca do podejmowania wdrożeń AI. Dotyczy ono obszaru rozwiązań biometrycznych, różnic w prawodawstwie wielu krajów, ograniczeń w profilowaniu klientów i rozwiązań chmurowych a także braku transparentności w podejściu krajowych regulatorów rynku. Firmy będące w początkowym etapie wdrażania zastosowań sztucznej inteligencji mają tendencję do słabszej percepcji barier regulacyjnych – 30 procent badanych nie dostrzega ich w ogóle – może to jednak być także konsekwencją wybranego obszaru wdrożenia AI. Jednak w ratingu ryzyk i wyzwań stojących przed wdrożeniami AI najwyżej wyceniono w skali 1-5:

  • brak zrozumienia istoty zastosowań sztucznej inteligencji przez regulatorów (4,2);
  • niejasność przepisów sektorowych i prawa Unii Europejskiej (3,9);
  • brak kompetencji do wdrażania zastosowań AI w samych firmach sektora finansowego.

Zauważyć warto, że najwyższą percepcję ryzyk prezentowały firmy z obszaru zarządzania wierzytelnościami, najliczniej reprezentowane w badaniu, ale jednocześnie deklarujące głębsze zaawansowanie wdrażania technologii AI.

Sztuczna inteligencja to także wyzwanie dla samych instytucji nadzorczych. Respondenci wskazali trzy główne obszary ryzyk w tym zakresie. Ich główną obawą jest brak kompetencji technologicznych po stronie reprezentantów organów nadzorczych niezbędnych do zrozumienia złożonych modeli funkcjonowania AI – rating 4,5/5. Obawiają się oni także braku transparentności i jednoznaczności wymogów regulacyjnych odnośnie modeli opartych na AI, co powodować może podważenie lub odrzucenie procesów biznesowych je wykorzystujących. Wyzwaniem dla regulatorów może być także koordynacja działań i przepisów w ramach tego samego porządku prawnego.

Wystąpienie tych ryzyk – twierdzi dr Mirosław Ciesielski, przedstawiciel ZPF w Grupie Roboczej Eurofinans ds. Sztucznej Inteligencji – opóźnić może lub zniechęcić do sięgania po rozwiązania AI przez podmioty rynkowe, co z kolei przełożyć się mogłoby na ich zdolności konkurencyjne.

Prawo musi podążyć za rozwojem rynku

Remedium na te ryzyka respondenci reprezentujący sektor usług finansowych w Polsce widzą w ustanowieniu odpowiedniego prawodawstwa, dotyczącego zastosowań sztucznej inteligencji na poziomie unijnym, w szczególności odnoszącym się do sektora finansowego. Istotnym wydaje się także postulat umożliwiający eksperymenty w zakresie zastosowań AI pod nadzorem regulatorów (najwyżej oceniana kwestia) oraz ustanowienie wytycznych dla audytów systemów AI i ich certyfikacja. Zabiegi te powinny zmniejszyć obawy dotyczące braku transparentności działań organów regulacyjnych.

Plany dotyczące rozwoju zastosowań sztucznej inteligencji na rynku finansowym w Europie i w Polsce są ambitne – komentuje wyniki badania Eurofinans Marek Czystołowski, członek zarządu Ultimo S.A. i również przedstawiciel ZPF w Eurofinans. Polscy respondenci, podobnie jak uczestnicy konsultacji europejskich wskazują na dominujące znaczenie ryzyk, związanych zarówno    z transparentnością metod opartych na AI jak i regulacji ich dotyczących – dodaje.

 

[1] W Polsce w badaniach przeprowadzonych przez ZPF wzięło udział 36 firm ze 102 członków należących do organizacji. To grupa średniej wielkości przedsiębiorstw zatrudniających do 250 osób.  Najliczniej reprezentowane były przedsiębiorstwa zarządzające wierzytelnościami (12) i instytucje pożyczkowe (9) oraz podmioty wspierające sektor kredytowy (5). W badaniu nie wzięły m.in. udziału firmy leasingowe i faktoringowe. To grupa średniej wielkości przedsiębiorstw zatrudniających do 250 osób.