Materiał partnera: BCG

Jak wygląda polska bankowość na tle świata w kontekście wdrażania AI?

W pierwszej kolejności trzeba podkreślić bardzo wysoki poziom cyfryzacji polskiej bankowości. Widać to w dwóch wymiarach. Pierwszy to zaawansowanie rozwiązań cyfrowych – aplikacji mobilnych czy serwisów internetowych. Rankingi prowadzone przez BCG i inne organizacje pokazują, że Polska ustępuje dziś właściwie tylko takim liderom, jak Holandia czy Hiszpania, zostawiając daleko w tyle wielu sąsiadów, a nawet część krajów Ameryki Północnej.

Drugi aspekt to poziom wykorzystania tych rozwiązań przez klientów. W większości polskich banków adopcja kanałów cyfrowych sięga 60–70 proc. bazy klientów, a niektóre instytucje raportują jeszcze wyższe wskaźniki. Tymczasem w części krajów europejskich poziom ten wynosi zaledwie 20–30 proc., co oznacza, że klienci nadal częściej korzystają z oddziałów niż z bankowości mobilnej czy internetowej. To w dużej mierze efekt „renty opóźnienia”. Polska bankowość transformowała się później niż sektor zachodni, dzięki czemu nie musiała wdrażać rozwiązań, które szybko się zestarzały. Nie mamy więc tak dużego obciążenia dziedzictwa technologicznego jak wiele banków zachodnich.

Natomiast w przypadku AI ta przewaga szybko się kurczy. Jeszcze niedawno dawała nam ona nawet dekadę przewagi konkurencyjnej, dziś mówimy raczej o dwóch–czterech latach. Banki, które nie wdrożą AI odpowiednio szybko, tracą ogromne zasoby danych i możliwości uczenia modeli, a tym samym zdolność do dalszego przyspieszania procesów. Nie możemy więc przespać tej transformacji, bo przewaga, którą dziś mamy, nie jest już tak trwała, jak mogło się wydawać jeszcze kilka lat temu.

W przypadku banków jesteśmy więc wciąż z przodu, ale sektor przedsiębiorstw, szczególnie MŚP, wygląda gorzej.

To rzeczywiście widać w danych. Według najnowszych danych Eurostatu za 2025 r. z AI korzysta dziś tylko ok. 9 proc. polskich przedsiębiorstw. Średnia unijna wynosi ok. 20 proc., a wśród liderów, takich jak Finlandia czy Dania, jest to odpowiednio 37 i 42 proc. Ryzyko pozostania w tyle jest więc realne i banki też powinny bardzo uważnie obserwować to, co dzieje się szerzej w gospodarce.

Wspomniał pan jednak, że poziom wdrożeń AI w poszczególnych bankach jest różny. To może być problem?

Globalnie widzimy dziś, że praktycznie każda organizacja eksperymentuje z AI. Nikt nie może już powiedzieć: „nie robimy nic”. Jednak 86 proc. firm koncentruje się głównie na warstwie technologicznej – budowie fundamentów, podłączaniu modeli czy tworzeniu własnych rozwiązań.

Tymczasem prawdziwy efekt biznesowy pojawia się dopiero wtedy, gdy AI zostaje zaadaptowana w procesach i codziennej pracy ludzi – doradców, analityków czy pracowników central. Wymaga to zmiany modelu operacyjnego i przemyślenia procesów od początku. Tylko ok. 14 proc. organizacji potrafi dziś osiągać realne efekty biznesowe widoczne w wynikach finansowych czy na poziomie EBIT. Wśród liderów są przede wszystkim banki z USA i Wielkiej Brytanii. W Polsce są instytucje bardziej zaawansowane niż inne, ale nadal nie widzimy jeszcze tak wyraźnych efektów biznesowych wdrożeń AI jak na najbardziej rozwiniętych rynkach.

Co w praktyce robi dziś sztuczna inteligencja w polskiej bankowości?

Z naszych analiz wynika, że bankowość będzie jedną z branż najmocniej transformowanych przez AI – obok handlu detalicznego, sektora high-tech i branży software’owej.

Pierwszy etap wdrożeń to narzędzia zwiększające produktywność pracowników – podsumowywanie maili, tworzenie notatek ze spotkań czy wewnętrzne bazy wiedzy oparte na modelach językowych. W praktyce oznacza to przenoszenie do organizacji rozwiązań, z których konsumenci korzystają już prywatnie.

Drugim obszarem jest obsługa klienta – chatboty i asystenci głosowi w aplikacjach bankowych. Część banków w Polsce już takie rozwiązania wdraża. Na razie odpowiadają one głównie na proste pytania, ale coraz częściej klient może prowadzić naturalną rozmowę głosową z systemem.

Trzecim obszarem są procesy wewnętrzne, np. analiza wniosków kredytowych. Dziś wiele takich procesów nadal odbywa się ręcznie. AI potrafi wskazać brakujące dokumenty, wykryć niespójności danych, a nawet przygotować projekt wiadomości do klienta z prośbą o uzupełnienie informacji. To radykalnie skraca czas analizy. Co istotne, dokładność takich rozwiązań często okazuje się wyższa niż w przypadku człowieka. W projektach, które wspieramy, modele AI osiągają około 95 proc. dokładności, podczas gdy w przypadku pracy ludzkiej poziom ten wynosi zwykle 75–85 proc. Podobne zastosowania pojawiają się w compliance czy wykrywaniu fraudów.

Czwarty obszar to rozwój oprogramowania. Banki wydają setki milionów złotych na rozwój kanałów cyfrowych i systemów back-end. AI nie zastępuje tu całego procesu programowania, bo ten musi pozostać deterministyczny i weryfikowalny, ale na poszczególnych etapach – od projektowania architektury po generowanie fragmentów kodu – wdrożenie agentów AI może zwiększyć produktywność nawet trzykrotnie. Polskie banki bardzo intensywnie analizują dziś ten kierunek.

Jakie scenariusze rozwoju widzi pan zatem dla polskiej bankowości w kontekście AI?

Polska ma mocny punkt wyjścia: wysoki poziom cyfryzacji i bardzo silne kompetencje technologiczne. Widać to choćby po obecności Polaków w światowych strukturach firm rozwijających AI.

Widzę scenariusz, w którym wykorzystamy tę przewagę i staniemy się regionalnym liderem wdrożeń AI w bankowości. Nawet jeśli same modele powstają głównie w firmach zachodnich, możemy bardzo skutecznie budować wokół nich przewagi biznesowe.

Jest też jednak scenariusz bardziej zachowawczy – banki poprawiają efektywność pojedynczych procesów, ale nie przeprowadzają pełnej transformacji modelu operacyjnego. Wtedy poprawimy produktywność, ale nie zbudujemy trwałej przewagi konkurencyjnej.

Najbardziej pesymistyczny scenariusz zakłada pozostanie na etapie eksperymentów. Organizacje wdrażają AI punktowo, bez realnej adopcji i bez całościowej zmiany procesów. W efekcie nie osiągają pełnej skali korzyści i tracą szansę na radykalny wzrost produktywności.

—rozmawiał Artur Osiecki

Materiał partnera: BCG