Mentionsy

I dostrzegamy też takie ryzyko, że troszkę te duże big techy nas uzależniły od siebie, od swojego AI, od swoich modeli.

Wydaje mi się, że ten obszar fraudów i antifraudów to jest taki, który jest najbardziej wyeksponowany na AI pod kątem bankowości, zarówno ze strony potencjalnych ataków, jak i już aktualnych use case'ów.

Wydaje mi się, że dziś właśnie tutaj w tym obszarze jest najwięcej takich faktycznie realnych wdrożeń, zwrotów z inwestycji i uzysku na AI u bankowości.

I te nowoczesne systemy AI-owe bardzo dobrze radzą sobie z tym, jak ktoś próbuje je oszukać, używając do tego AI-a.

Czyli AI zwalczamy AI-em.

Gdybym miał pewnie śledzić nowe modele i wszystkie release'y, feature'ów, Anthropica, Gemini'a, OpenAI i tak dalej, to bym pewnie lwią część tygodnia musiał na to poświęcać.

Tego AI nie można używać do wielu takich aplikacji, do których my byśmy go użyli

wszędzie tam, gdzie ten AI ciągle jest takim black boxem i nie wiadomo, dlaczego maszyna zrobiła tak, a nie inaczej, no to to w ogóle możemy wyłączyć poza nawias bankowości.

Na przykład, jeżeli chodzi o trochę z boku AI taki wątek adopcji chmury, no to banki mogą wejść do chmury dopiero, kiedy regulator na to wyraził zgodę, od relatywnie niedawna w porównaniu z innymi, jakby z branżami.

Jeżeli chodzi o AI,

To reguluje bardzo dużo różnych aktów prawnych, KNF ma swoje jakby dyrektywy, jest cały AI Act, który mówi o tym, że tego AI nie może używać na przykład do credit scoringu, do podejmowania decyzji bez człowieka, jakby tego human in the loop aspektu.

Takie dobre podsumowanie też takiej drogi, którą bankowość przechodzi, jeżeli chodzi o AI, od takiej generatywnej sztucznej inteligencji, czy zwiększania jej produktywności po stronie zespołów delivery, poprzez chat-boty, voice-boty, które

takiego AI, który w jakimś zakresie zamkniętym i pod nadzorem, is human in the loop, już wykonuje jakieś działania.

Ok. Poruszyłeś wątek AI Actu.

Jeżeli chodzi o AI Act i regulacje dotyczące AIA,

Może w ramach sektoru w ogóle AI uważam, że tu szybki rozwój i innowacja jest cenna, ale jeżeli chodzi o potem aplikowanie tej technologii na sektor bankowy, to

Tak, no wiadomo, że zawsze znajdzie się ktoś, kto będzie ten system próbował eksploatować, ale ja osobiście, kiedy powierzam komuś swoje dane z uwagi na to, że jestem w kraju narodowym, czuję się trochę bezpieczniej, niż że ktoś będzie na przykład trenował modele na moich danych, albo że decyzję o tym, czy dostanę kredyt, czy nie podejmę AI w Unii Europejskiej, coś takiego mi nie grozi.

Czy ten model AI robi to, do czego ja chcę, żeby on robił?

To do tego wszystkiego potrzebna jest nam ta regulacja i ona pozwala wdrażać ten AI w bezpieczny sposób.

A gdybyś miał wskazać taki jeden trend albo jeden obszar, w którym tradycyjne banki powinny się zainspirować działalnością neobanków, to co by to było?

Grobank ciągle do dziś stoi na mainframe'owych systemach IBM'owych, na Kobolu.

Natomiast żaden bank nie jest w stanie zrobić takiego big bang i powiedzieć, dobra zmieniamy na przykład teraz system core'owy i z mainframe'u przechodzimy na jakiś nowoczesny system, bo to jest zbyt ryzykowne.

I tutaj znowu świetnie nadaje się do tego AI, no bo kiedy mamy stary 30-letni system bez dokumentacji, który rozumie trzech deweloperów, z których dwóch już jest na emeryturze, to jest duże ryzyko.

Natomiast AI dzisiaj jest w stanie zrozumieć, co tam się dzieje.

W jakimś stopniu, oczywiście z każdym miesiącem coraz lepszym, są duzi providerzy, którzy mają do tego dedykowane modele, które są w stanie przeanalizować działanie danego systemu mainframe'owego, COBOL'owego i stworzyć np. do niego dokumentację i próbować jakoś go modernizować.