Według badania McKinsey The State of AI, aż 55% organizacji na świecie korzysta już z rozwiązań sztucznej inteligencji w codziennych procesach biznesowych, a kolejne 40% deklaruje plany wdrożeń w najbliższych latach. Dane te pokazują, że AI nie jest już jedynie tematem raportów i konferencji, lecz staje się elementem infrastruktury organizacyjnej, podobnie jak niegdyś komputery czy Internet. Szczególnie wyraźnie widać to w sektorach, w których dostęp do danych i skala decyzji przesądzają o konkurencyjności – w tym w consumer finance.
W usługach finansowych dojrzewanie sztucznej inteligencji przybiera charakter ewolucji, a nie spektakularnych rewolucji. Modele analityczne oparte na AI są coraz częściej wykorzystywane w ocenie zdolności kredytowej, przewidywaniu ryzyka czy projektowaniu ścieżki klienta. Algorytmy pozwalają zauważać niuanse niedostrzegalne w tradycyjnych analizach – nieoczywiste korelacje, anomalie czy mikrotrendy, które mogą decydować o jakości decyzji biznesowych. AI staje się więc cichym partnerem, który wspiera procesy tam, gdzie ludzka analiza napotyka swoje ograniczenia.
Kluczowe nie jest jednak samo usprawnianie obliczeń czy skracanie czasu reakcji. W finansach każda decyzja, także ta wsparta przez algorytm, wiąże się z odpowiedzialnością wobec klienta i regulatorów. Dlatego pojawia się konieczność łączenia skuteczności modeli z ich transparentnością. Sama technologia, choć zaawansowana, nie wystarczy. Równorzędne znaczenie mają pytania o to, jakie dane trafiają do systemu, jakie założenia przyjmuje algorytm oraz czy proces podejmowania decyzji jest możliwy do wyjaśnienia i zakwestionowania – mówi Marta Fila, członek zarządu AIQLabs, właściciela marki SuperGrosz.
Więcej na ten temat:
