Gdy banki w krajach Zatoki testują nowe narzędzia AI, coraz ważniejsze staje się nie to, co potrafią, lecz jak używać ich w sposób odpowiedzialny.
Banki w krajach Zatoki Perskiej chętnie sięgają po sztuczną inteligencję, wciąż jednak zadają sobie podstawowe pytanie: jak korzystać z tej technologii, nie narażając wrażliwych danych klientów?
REKLAMA
REKLAMA
Ten dylemat nabiera znaczenia, gdy banki w całym regionie testują nowe narzędzia AI, które mogą przyspieszać rutynowe zadania, analizować dokumenty i podnosić wydajność.
Dla Najli Ibrahim Al‑Mutawy, wiceprezes ds. strategii i rozwoju biznesu w QNB, dyskusja nie sprowadza się tylko do kwestii wydajności.
„Dla banków nie chodzi tylko o to, czy generatywna AI poprawi efektywność lub doświadczenie klientów. Kluczowe jest, czy da się ją wdrożyć tak, aby nie naruszyć zaufania, chronić dane i spełniać wymagania nadzoru.”
To wyzwanie otworzyło też możliwości dla firm, które starają się ułatwić bankom bezpieczne korzystanie z AI.
Sami Mian, prezes Blade Labs, podkreśla, że wiele banków nie ma zastrzeżeń do samych systemów AI, ale wciąż obawia się, jakie informacje te systemy mogą pobierać.
„Narzędzie AI może być zatwierdzone. Chmura może być zatwierdzona. Bank musi jednak kontrolować, do jakich danych sztuczna inteligencja ma dostęp.”
Blade Labs opracowało platformę ZeroH Disclosure. Jej celem jest automatyczne ograniczanie informacji przekazywanych systemom AI oraz rejestrowanie, jakie dane ujawniono i z jakiego powodu.
Dla wielu banków największym problemem jest nie sama technologia, lecz sposób jej kontrolowania.
Instytucje finansowe muszą mieć pewność, że nazwiska klientów, numery rachunków i inne wrażliwe dane są zabezpieczone, zanim zostaną udostępnione narzędziom AI.
Alina Timofeeva, doradczyni ds. AI i transformacji cyfrowej oraz partner zarządzająca w Tamayouz Business Solutions, mówi, że generatywna AI zmusza instytucje finansowe do gruntownej rewizji sposobu zarządzania danymi.
„W bankowości produktem jest zaufanie” – mówi. „Pytanie przestaje brzmieć: gdzie są przechowywane dane, a zaczyna dotyczyć tego, kto ma do nich dostęp, jak są wykorzystywane i kto ponosi odpowiedzialność, gdy coś pójdzie nie tak.”
To szczególnie ważne w krajach Zatoki Perskiej, gdzie nadzorcy forsują cyfrową transformację, a jednocześnie zaostrzają przepisy dotyczące ochrony danych, cyberbezpieczeństwa i nadzoru nad wykorzystaniem AI.
Al‑Mutawa dodaje, że banki coraz ostrożniej podchodzą do zastosowań AI. Niskoryzykowne eksperymenty traktują inaczej niż projekty obejmujące dane klientów i inne wrażliwe informacje.
„Dane klientów, poufne informacje wewnętrzne, systemy przeciwdziałania przestępczości finansowej, modele ryzyka i zastrzeżone informacje biznesowe wymagają znacznie silniejszej ochrony” – podkreśla.
Zdaniem Miana kluczowe jest zapewnienie instytucjom większej kontroli nad tym, jakie informacje w ogóle mogą być udostępniane systemom AI.
Firma przekonuje, że zamiast polegać na pracownikach ręcznie usuwających wrażliwe szczegóły z dokumentów, można wbudować odpowiednie zabezpieczenia w sam proces. Dzięki temu ujawniane są wyłącznie uprawnione informacje, a jednocześnie powstaje pełny rejestr tego, co zostało udostępnione.
To samo podejście pojawia się w finansach islamskich, gdzie zatwierdzanie produktów zwykle angażuje wielu uczestników procesu: zespoły prawne, działy zgodności, audytorów i uczonych zajmujących się szariatem.
Blade Labs pracuje też nad asystentem AI Ask Ali, skoncentrowanym na finansach islamskich. Platforma ma pomagać specjalistom w wyszukiwaniu standardów, analizie dokumentów i poruszaniu się po kwestiach dotyczących prawa szariatu, przy zachowaniu nadzoru człowieka nad całym procesem.
Wszyscy rozmówcy są zgodni, że o tempie wdrażania AI przez banki przesądzi zaufanie.
„Instytucje, które jako pierwsze rozwiążą ten problem, będą mogły swobodniej korzystać z AI” – ocenia Mian. „Te, które nie wykażą się odpowiednim poziomem kontroli, utkną na etapie projektów pilotażowych, ograniczeń i żmudnych wewnętrznych zgód.”