Sztuczna inteligencja w luksemburskim sektorze finansowym: Przyjęcie, wyzwania i dalsze działania
W ostatnich latach luksemburskisektor finansowy wykazał rosnące zainteresowanie sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML). Wspólny przegląd tematyczny przeprowadzony przez CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) i BCL (Banque centrale du Luxembourg) ujawnia, że chociaż adopcja jest wciąż na wczesnym etapie, inwestycje i wdrażanie technologii AI stale rosną.
Sektor rozgrzewający się do AI
Ankieta, przeprowadzona między październikiem 2021 r. a styczniem 2022 r., była skierowana do 148 nadzorowanych instytucji i osiągnęła wskaźnik odpowiedzi na poziomie 93%. Oceniono trzy kluczowe obszary: strategię cyfrową, przyjęcie AI/ML i rzeczywiste przypadki użycia. Wyniki dają obraz branży, która ostrożnie, ale stopniowo wdraża sztuczną inteligencję.
W 2021 r. tylko 32% respondentów zgłosiło inwestycje w sztuczną inteligencję – za API (56%) i cyfrowym onboardingiem (34%). Jednak do 2023 r. uczenie maszynowe stało się głównym obszarem oczekiwanego wzrostu inwestycji, a 39% instytucji planuje zwiększyć swoje budżety ML. Oznacza to przejście od zainteresowania eksploracyjnego do strategicznego przyjęcia.
Aktualne poziomy przyjęcia
Pomimo szumu wokół AI, tylko 30% instytucji aktywnie korzystało z AI w czasie badania, a 25% wdrożyło rozwiązania ML. Wśród nich ML jest wyraźnie dominującą technologią, używaną przez 83% osób wdrażających AI. Przypadki użycia zgłaszane przez respondentów obejmują przede wszystkim wykrywanie oszustw, automatyzację procesów, marketing, wiedzę o klientach i cyberbezpieczeństwo.
Co ciekawe, banki – mimo że stanowią większość respondentów – pozostają w tyle za instytucjami płatniczymi i pieniądza elektronicznego pod względem wdrażania sztucznej inteligencji, prawdopodobnie ze względu na ich bardziej złożone systemy.
Korzyści i wyzwania
Instytucje zidentyfikowały trzy główne korzyści płynące ze stosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego:
-
Zwiększona wydajność wewnętrzna
-
Redukcja ryzyka
-
Ulepszone produkty i usługi
Z drugiej strony, największe wyzwania obejmują jakość danych, niedobór talentów AI/ML oraz kwestie związane z dryfem i monitorowaniem modeli. Brak jasnych ram regulacyjnych również przyczynia się do ostrożności w szerszym wdrażaniu.
Struktury organizacyjne i luki w umiejętnościach
Większość instytucji korzystających ze sztucznej inteligencji (86%) posiada dedykowane zespoły data science – często zlokalizowane na poziomie grupy. Jednak wielkość zespołów w Luksemburgu pozostaje niewielka, zwykle mniej niż 10 osób. Najczęściej wymaganymi umiejętnościami są analiza danych, statystyka i programowanie IT.
Pomimo rosnącego zainteresowania sztuczną inteligencją, 30% respondentów nie zapewniło jeszcze pracownikom żadnego szkolenia związanego z AI, co podkreśla lukę w wewnętrznej gotowości.
Zarządzanie i zaufanie
Raport przedstawia mieszany obraz zarządzania sztuczną inteligencją. Podczas gdy większość instytucji angażuje tradycyjne funkcje nadzorcze – takie jak ochrona danych i bezpieczeństwo informacji – w projekty AI, tylko 22% ma politykę etyczną specyficzną dla AI, a zaledwie 7% powołało komisje etyczne. W miarę dojrzewania sztucznej inteligencji, ład etyczny będzie miał kluczowe znaczenie dla zapewnienia zaufania i zgodności z przepisami.
Bezpieczeństwo pozostaje krytycznym obszarem. Tylko 56% przeprowadza niezależne przeglądy bezpieczeństwa swoich systemów sztucznej inteligencji, a zaledwie 27% testuje je specjalnie pod kątem zagrożeń, takich jak ataki przeciwników lub zatruwanie danych. Podobnie, zapobieganie stronniczości i wyjaśnialność pozostają słabo rozwinięte w wielu przypadkach użycia.
Przypadki użycia w produkcji
Łącznie zgłoszono 158 przypadków użycia związanych ze sztuczną inteligencją, z czego 59% jest już w produkcji. AML i wykrywanie oszustw przewodzą stawce (18%), a następnie automatyzacja procesów (15%) i przypadki użycia skierowane do klientów, takie jak rekomendacje produktów i spostrzeżenia (po 8%). Większość systemów nadal opiera się na tradycyjnych danych wewnętrznych i jest budowana wewnętrznie lub przy ograniczonym wsparciu zewnętrznym.
Patrząc w przyszłość
Luksemburski sektor finansowy jest na ostrożnej, ale zdeterminowanej ścieżce w kierunku integracji AI. Wzrost inwestycji związanych ze sztuczną inteligencją i rosnąca świadomość zarówno korzyści, jak i zagrożeń sygnalizują dojrzewanie ekosystemu. Przed nami jednak wyraźna praca: zwiększenie talentów, usprawnienie zarządzania i zapewnienie, że systemy AI są godne zaufania, bezpieczne i wytłumaczalne.
W miarę jak Europa zbliża się do uchwalenia ustawy o sztucznej inteligencji, luksemburskie instytucje finansowe mają okazję dawać przykład, łącząc innowacje z odpowiedzialnością.