Sektor finansowy ostrożnie wdraża AI. Aż 73% firm stawia na suwerenność danych

Sektor finansowy w Europie przyspiesza wdrażanie sztucznej inteligencji, ale robi to z dużą ostrożnością. Najnowsze dane pokazują, że kluczową rolę odgrywa kontrola nad danymi oraz zgodność z regulacjami. W efekcie tempo transformacji jest wolniejsze, lecz bardziej świadome.

Z badania Red Hat i FStech wynika, że 47% instytucji finansowych znajduje się już na etapie pilotażu lub wdrożeń agentowej sztucznej inteligencji, natomiast 36% nie planuje jej wprowadzenia w najbliższym czasie. Ten podział nie oznacza braku zainteresowania technologią, lecz raczej ostrożne podejście do jej implementacji.

Najczęstsze zastosowania AI koncentrują się w obszarach wymagających ścisłej kontroli. Wykrywanie nadużyć wskazało 71% respondentów, monitorowanie zgodności regulacyjnej 66%, a procesy KYC 61%. Rozwiązania skierowane bezpośrednio do klientów pozostają na dalszym planie, co pokazuje, że branża rozwija AI przede wszystkim tam, gdzie tolerancja na ryzyko jest najniższa.

Jednocześnie instytucje finansowe wyraźnie wskazują na bariery. 72% obawia się niezgodności z lokalnymi przepisami, 55% wycieków danych, a 51% konfliktów regulacyjnych między jurysdykcjami. W praktyce oznacza to, że rozwój AI jest ściśle uzależniony od możliwości zapewnienia pełnej kontroli nad danymi.

Suwerenność danych jako fundament strategii AI

Najważniejszym wnioskiem raportu jest rosnące znaczenie suwerenności danych. Aż 73% badanych uznaje ją za element kluczowy lub istotny dla strategii AI. Co istotne, nie chodzi już wyłącznie o miejsce przechowywania informacji, lecz także o to, gdzie i jak są przetwarzane.

W tym kontekście 59% instytucji chce ograniczyć zależność od globalnych dostawców chmury, a taki sam odsetek dąży do większej kontroli nad architekturą IT. Równolegle rośnie znaczenie przejrzystości i ochrony danych klientów, które wskazuje odpowiednio 50% i 47% respondentów.

Mimo tej świadomości wiele organizacji dopiero rozpoczyna transformację. Ponad 60% firm nie posiada formalnej strategii suwerenności danych, a głównymi barierami pozostają koszty 64% oraz brak kompetencji 58%.

Nowy model zarządzania AI

Rozwój agentowej AI oznacza także zmianę podejścia do zarządzania technologią. Systemy coraz częściej działają autonomicznie, podejmując decyzje w czasie rzeczywistym. To zwiększa ryzyko błędów i ich potencjalnych konsekwencji.

Tymczasem 62% firm nadal opiera się na manualnej analizie incydentów bezpieczeństwa, a 26% nie posiada dedykowanego monitoringu AI. Tylko 43% wdrożyło zautomatyzowane procedury reagowania i w praktyce oznacza to, że wiele organizacji nie jest jeszcze gotowych na skalowanie autonomicznych systemów.

Coraz większą rolę odgrywa także otwarta architektura, bo połowa badanych już wykorzystuje lub testuje rozwiązania open source w obszarze AI, a kolejne 21% widzi ich potencjał. Tego typu podejście ma zwiększać kontrolę nad danymi i ograniczać zależność od zewnętrznych dostawców.