Dirbtinio intelekto pritaikymas finansinėse paslaugose iš tikrųjų tapo visuotinis, o institucijos, kurios vis dar laiko tai eksperimentu, dabar yra nuošalesnės. Remiantis „Finastra“ finansinių paslaugų valstybės 2026 m. ataskaita, kurioje buvo apklausti 1509 vyresnieji vadovai 11-oje rinkų, tik 2 % finansų įstaigų visame pasaulyje praneša, kad dirbtinio intelekto nenaudoja.
Diskusijos baigtos. Dabar kyla klausimas, kas bus toliau. Informacinių technologijų vadovams ir technologijų lyderiams išvados sudaro vaizdą, kuris yra lygiavertis galimybėms ir spaudimui. Šešios iš dešimties institucijų per praėjusius metus patobulino savo dirbtinio intelekto galimybes, o 43 % nurodė, kad dirbtinis intelektas yra svarbiausias inovacijų svertas.
Nuo sukčiavimo aptikimo ir dokumentų žvalgybos iki atitikties automatizavimo ir klientų įtraukimo, AI tyliai įsiliejo į visą finansinės vertės grandinę. Tačiau beveik visuotinis pritaikymas taip pat reiškia, kad vien diegimas nebėra skirtumas.
Nuo pilotų iki spaudimo
Ataskaitoje aiškiai matyti, kaip institucijos galvoja apie dirbtinį intelektą. Ankstyvas pokalbis – ar priimti, kokius atvejus išbandyti, kiek investuoti – užleido vietą kažkam sudėtingesniam. Institucijos dabar siekia atsakingai keisti dirbtinio intelekto mastelį, efektyviai jį valdyti ir užtikrinti, kad jis veiktų patikimai visose įmonėse, o ne atskirose kišenėse.
Keturi pagrindiniai naudojimo atvejai, kai institucijos vykdo programas arba bando dirbtinį intelektą, atspindi tą brandą: rizikos valdymas ir sukčiavimo nustatymas (71 %), duomenų analizė ir ataskaitų teikimas (71 %), klientų aptarnavimo ir palaikymo asistentai (69 %) ir dokumentų žvalgybos valdymas (69 %).
Tai nėra periferinės funkcijos. Jie yra finansų įstaigų veiklos ir konkurencijos pagrindas. Žvelgiant į ateitį, kitame etape dominuoja trys prioritetai: AI pagrįstas personalizavimas, agentinis AI, skirtas darbo eigos automatizavimui, ir AI modelio valdymas bei paaiškinamumas.
Pastarasis nusipelno dėmesio. DI sprendimams tampant vis svarbesne ir labiau tikrinama, gebėjimas paaiškinti, tikrinti ir atsistoti už tuos sprendimus greitai tampa reguliavimo ir reputacijos būtinu, o ne tik techniniu dalyku.
Infrastruktūros problema
Didelis pritaikymo skaičius gali užgožti nepatogią tiesą: AI gali tik tiek, kiek gali būti po juo esančios sistemos. „Finastra“ duomenys daro šią nuorodą aiškią. Beveik devynios iš dešimties institucijų (87 %) planuoja investuoti į modernizavimą per ateinančius 12 mėnesių, nes tai lemia būtinybė efektyviai išplėsti DI. Debesų pritaikymas, duomenų platformos modernizavimas ir pagrindiniai bankininkystės atnaujinimai vis spartėja – ne kaip atskiros iniciatyvos, o kaip pagrindinis sluoksnis, lemiantis, kiek toli ir kaip greitai AI iš tikrųjų gali nueiti.
Tačiau kliūtys išlieka atkakliai žmogiškos. 43 % institucijų įvardija talentų trūkumą kaip pagrindinę kliūtį pažangai, o iššūkis ypač aktualus Singapūre (54 %), JAE (51 %), Japonijoje ir JAV (abejuose 50 %).
Biudžeto apribojimai atidžiai seka. Institucijos, kurios žengia į priekį, vis dažniau kreipiasi į fintech partnerystes – dabar 54 proc. respondentų tai yra numatytoji modernizavimo strategija – siekdamos užpildyti šias spragas nepatirdamos visų pastato viduje išlaidų.
Regioninis vaizdas
Visoje Azijos ir Ramiojo vandenyno šalyse duomenys atspindi skirtingus prioritetus. Vietnamas pirmauja pagal aktyvų AI diegimą 74 proc., kurį lėmė skubi finansinė įtrauktis ir greitesnio mokėjimų bei paskolų apdorojimo poreikis. Singapūras agresyviai didina investicijas į debesis ir personalizavimą, o planuojamos išlaidos per metus padidės daugiau nei 50 %.
Tuo tarpu Japonija tebėra atsargiausia tirta rinka – tik 39 % respondentų praneša apie aktyvų dirbtinio intelekto diegimą – tai atspindi senus suvaržymus ir kultūrinį pirmenybę laipsniškiems pokyčiams, o ne greitiems pokyčiams.
Valdymas yra kita siena
Kadangi 63 % institucijų jau vykdo arba bando agentines AI programas, technologijos trajektorija yra aiški. Tačiau taip pat ir iššūkis, kurį jis atneša. Agentinės dirbtinio intelekto sistemos, galinčios savarankiškai priimti sprendimus ir atlikti daugiapakopį užduočių vykdymą, labai padidina atskaitomybės, skaidrumo ir kontrolės klausimus.
Įmonių vadovams ateinantys metai bus ne tokie svarbūs, kaip investuoti į dirbtinį intelektą, o daugiau apie tai, kaip tai padaryti taip, kad reguliavimo institucijos, klientai ir valdybos galėtų pasitikėti. Kaip teigė „Finastra“ generalinis direktorius Chrisas Waltersas: tikimasi, kad institucijos veiks greitai, bet ir atsakingai, nes didėja reguliavimo kontrolė, o klientai reikalauja finansinių paslaugų, kurios kiekvieną kartą veiktų patikimai, saugiai ir asmeniškai.
Lūžio taškas buvo peržengtas. Tai, ką institucijos darys su tuo impulsu ir kaip kruopščiai jos valdys, nulems konkurencinę aplinką likusiam dešimtmečiui.
„Finastra“ finansinių paslaugų 2026 m. ataskaitoje buvo apklausti 1 509 bankų ir finansų įstaigų vadovai ir vadovai iš Prancūzijos, Vokietijos, Honkongo, Japonijos, Meksikos, Saudo Arabijos, Singapūro, JAE, JK, JAV ir Vietnamo. Tyrimą „Savanta“ atliko 2025 m. lapkritį.
(Nuotrauka PR Newswire)
Taip pat žiūrėkite: Kaip finansų institucijos įtraukia AI sprendimų priėmimą
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security & Cloud Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonės technologijų renginius ir internetinius seminarus. AI pritaikymas finansinėse paslaugose
