Jeszcze niedawno cyfryzacja bankowości oznaczała głównie wygodniejsze aplikacje i szybszy dostęp do usług.
Dziś punkt ciężkości przesuwa się znacznie głębiej. Sztuczna inteligencja przestaje być warstwą interfejsu, a zaczyna wpływać na to, jak działają same instytucje finansowe, jak analizują dane, zarządzają ryzykiem i wspierają podejmowanie decyzji.
Kluczowe fakty:
- Polskie banki jak PKO Bank Polski, ING Bank Śląski i BNP Paribas Bank Polska już wdrażają sztuczną inteligencję w procesach kredytowych, analizie danych i obsłudze klientów jako elementy realnych systemów operacyjnych.
- Na początku 2026 roku Erste Group przejęła kontrolny pakiet udziałów w Santander Bank Polska, co może oznaczać przeniesienie doświadczeń w zakresie rozwiązań opartych na danych i automatyzacji na polski rynek.
- Sektor finansowy przygotowuje się na komputery kwantowe, testując ich potencjał w optymalizacji portfeli i jednocześnie pracując nad kryptografią postkwantową w celu zabezpieczenia przed przyszłymi zagrożeniami dla obecnych standardów szyfrowania.
Zmiana jest mniej widoczna niż nowe funkcje w aplikacji, ale ma znacznie większe konsekwencje.
Koniec modelu tradycyjnego
W tradycyjnym modelu bankowość opierała się na zestawie procedur i danych historycznych. Ocena ryzyka kredytowego, wykrywanie nadużyć czy analiza portfela inwestycyjnego były procesami rozciągniętymi w czasie i w dużej mierze zależnymi od pracy zespołów analitycznych. Sztuczna inteligencja nie eliminuje tych procesów, ale znacząco zmienia ich skalę i tempo. Systemy są dziś w stanie analizować ogromne zbiory danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, uwzględniając znacznie więcej zmiennych niż tradycyjne modele.
Najbardziej widoczne jest to w zarządzaniu ryzykiem. Modele oparte na AI pozwalają szybciej identyfikować anomalie w transakcjach, wspierać wykrywanie nadużyć i lepiej oceniać zdolność kredytową klientów. W praktyce oznacza to bardziej dynamiczne podejście do ryzyka — nie oparte wyłącznie na historii, ale na bieżącej analizie danych.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
AI w polskich i europejskich bankach
W Polsce ten proces jest już wyraźnie widoczny. PKO Bank Polski wykorzystuje rozwiązania oparte na AI i machine learningu w procesach kredytowych oraz analizie danych, co przekłada się na skalę decyzji finansowych podejmowanych przy wsparciu technologii. ING Bank Śląski rozwija asystentów opartych na generatywnej AI w bankowości biznesowej, a BNP Paribas Bank Polska pracuje nad wdrożeniami AI w aplikacjach mobilnych i obsłudze klientów. To nie są już eksperymenty, ale elementy realnych systemów operacyjnych.
Podobny kierunek widać w całej Europie. HSBC wykorzystuje sztuczną inteligencję w obszarach związanych z przeciwdziałaniem praniu pieniędzy i analizą danych klientów, a UniCredit rozwija rozwiązania wspierające analizę inwestycyjną i identyfikację transakcji. W obu przypadkach AI działa tam, gdzie decyzje mają bezpośredni wpływ na bezpieczeństwo i wyniki finansowe instytucji.
Szczególnym momentem dla rynku w Polsce jest wejście Erste Group, które na początku 2026 roku przejęło kontrolny pakiet udziałów w Santander Bank Polska wraz z jego segmentem asset management. To wydarzenie ma znaczenie wykraczające poza zmianę właścicielską. Erste od kilku lat rozwija rozwiązania oparte na danych i automatyzacji — od cyfrowych platform bankowych, przez usprawnianie procesów operacyjnych, po rozwój narzędzi wspierających zarządzanie finansami klientów. Włączenie polskiego rynku w ten ekosystem może oznaczać stopniowe przenoszenie tych doświadczeń na jeden z najbardziej zdigitalizowanych sektorów bankowych w regionie.
AI w inwestycjach i zarządzaniu aktywami
Równolegle zmienia się sposób funkcjonowania inwestycji. Fundusze i instytucje zarządzające aktywami coraz częściej wykorzystują AI do analizy danych rynkowych, identyfikacji trendów i wsparcia decyzji inwestycyjnych. W Europie BNP Paribas Asset Management wykorzystuje algorytmy do analizy rynku obligacji, a Man Group rozwija strategie inwestycyjne oparte na modelach uczenia maszynowego. Na poziomie globalnym BlackRock wskazuje AI jako jeden z kluczowych czynników wpływających na długoterminowe decyzje inwestycyjne i alokację kapitału.
Polska znajduje się w fazie intensywnej adopcji tych rozwiązań. W wielu przypadkach sztuczna inteligencja wspiera analityków i zarządzających, pomagając w przetwarzaniu danych i przygotowywaniu rekomendacji. To jeszcze nie etap pełnej automatyzacji inwestycji, ale kierunek zmian jest wyraźny i spójny z tym, co dzieje się na rynkach rozwiniętych.
Cyberbezpieczeństwo jako fundament zaufania
Wraz z rosnącą rolą danych i automatyzacji rośnie jednak znaczenie cyberbezpieczeństwa. Im więcej procesów finansowych opiera się na systemach cyfrowych, tym większe znaczenie ma ich odporność na nadużycia i ataki. Cyberbezpieczeństwo przestaje być funkcją wspierającą IT, a staje się jednym z fundamentów zaufania do całego systemu finansowego.
To zaufanie ma dziś charakter systemowy. Nie dotyczy tylko pojedynczych instytucji, ale całej infrastruktury finansowej — banków, funduszy, ubezpieczycieli i platform technologicznych. W świecie, w którym dane przepływają między organizacjami, a decyzje podejmowane są w oparciu o złożone modele, bezpieczeństwo przestaje być wyłącznie kwestią technologii. Staje się kwestią współpracy.
Na horyzoncie: komputery kwantowe
Równolegle do rozwoju sztucznej inteligencji sektor finansowy zaczyna przygotowywać się na kolejną falę technologii — czyli komputery kwantowe. Na dziś ich zastosowanie ma głównie charakter badawczy i pilotażowy, ale już teraz instytucje finansowe testują ich potencjał w obszarach takich jak optymalizacja portfeli czy wykrywanie nadużyć. Jednocześnie największe znaczenie ma kwestia bezpieczeństwa. Rozwój quantum computing może w przyszłości zagrozić obecnym standardom szyfrowania, na których opiera się infrastruktura finansowa, co skłania banki i regulatorów do prac nad tzw. kryptografią postkwantową. W praktyce oznacza to, że sektor finansowy musi jednocześnie eksperymentować z nowymi możliwościami tej technologii i przygotowywać się na jej potencjalny wpływ na fundamenty bezpieczeństwa całego systemu.
„Dlatego coraz większego znaczenia nabiera budowanie sieci relacji i wymiany wiedzy pomiędzy instytucjami finansowymi, regulatorami i firmami technologicznymi. Nie tylko po to, by szybciej wdrażać innowacje, ale przede wszystkim po to, by lepiej rozumieć ryzyka i wspólnie na nie reagować.” — organizatorzy AI Future CEE Forum, Poznań, wrzesień 2025
Podsumowanie
Finanse od zawsze były jednym z fundamentów gospodarki. Dziś, w erze sztucznej inteligencji i automatyzacji, ich rola się nie zmniejsza — wręcz przeciwnie. Stają się jeszcze bardziej zależne od jakości danych, technologii i zdolności do współpracy.
Sztuczna inteligencja nie jest tu celem samym w sobie. Jest narzędziem, które zmienia sposób działania instytucji finansowych — przyspiesza procesy, zwiększa skalę analizy i pozwala podejmować decyzje w oparciu o szerszy kontekst. Ale wraz z tą zmianą rośnie odpowiedzialność za bezpieczeństwo, za stabilność i za zaufanie, które pozostaje podstawą całego systemu.
Autor: Borys Jagielski, AI Future CEE
