Singapur pionierem we wdrażaniu AI w finansach: od eksperymentów do operacyjnego wykorzystania
Sztuczna inteligencja definitywnie opuściła laboratoria badawcze i stała się integralnym elementem operacyjnym w globalnym sektorze finansowym. Aktualne dane wskazują, że zaledwie 2% instytucji finansowych na świecie nie korzysta jeszcze z AI, co podkreśla intensywność i skalę transformacji. Raport Finastry, bazujący na badaniu 1509 liderów z 11 rynków, ujawnia, że Singapur jest regionalnym liderem w tym procesie, z blisko dwiema trzecimi tamtejszych instytucji wdrażających AI bezpośrednio w środowiskach produkcyjnych, a nie tylko w ramach pilotażowych projektów.
Przez ostatnie 12 miesięcy 73% singapurskich instytucji finansowych zastosowało lub udoskonaliło rozwiązania AI w technologiach płatniczych, co stanowi prawie dwukrotność globalnej średniej (38%). Chris Walters, CEO Finastry, podkreśla, że w Singapurze wdrożenia AI to nie jedynie izolowane projekty, lecz integrowanie tej technologii z kluczowymi operacjami, wsparte nowoczesną infrastrukturą, solidnymi podstawami danych i zdyscyplinowanym zarządzaniem.
Globalna panorama wdrożeń AI
Na poziomie globalnym, 31% instytucji finansowych osiągnęło skalowane wdrożenie AI w wielu funkcjach, a 30% z nich jest w etapie ograniczonego wdrożenia produkcyjnego. Kolejne 27% testuje lub pilotuje rozwiązania AI w wybranych obszarach, natomiast 8% pozostaje w fazie eksploracji. To przesunięcie sygnalizuje dojrzałość w podejściu do AI, która przestaje być innowacyjnym dodatkiem, a staje się kluczowym elementem infrastruktury bankowej. W Singapurze dodatkowe 35% instytucji pilotuje lub bada zastosowania AI poza obecnymi wdrożeniami produkcyjnymi, co świadczy o dynamicznym rozwoju i potencjale innowacyjnym.
Motywacje do wdrażania AI różnią się w zależności od rynku. W Singapurze i USA 43% instytucji wykorzystuje AI do usprawnienia procesów zgodności i regulacyjnych, co podkreśla zdolność technologii do zarządzania złożonymi wymogami nadzorczymi i utrzymania odporności operacyjnej. Globalnie główne cele obejmują poprawę dokładności i redukcję błędów (40%), zwiększenie produktywności pracowników (37%) oraz wzmocnienie zarządzania ryzykiem (34%). W Wietnamie priorytetem jest szybkość (49%), a w Meksyku doświadczenia klientów i personalizacja (43%).
Chmura jako fundament skalowalnego AI
Sukces Singapuru w wdrażaniu AI wynika z zaawansowanej adopcji chmury. Badania pokazują, że 55% instytucji w Singapurze utrzymuje całość lub większość swojej infrastruktury w chmurze, a kolejne 30% korzysta z rozwiązań hybrydowych. Łącznie 85% tych instytucji przewyższa wielu globalnych rywali. To podejście, w którym chmura jest pierwszym wyborem, zapewnia skalowalną i odporną infrastrukturę niezbędną do korporacyjnego wdrażania AI. Bez nowoczesnych architektur danych i elastycznych zasobów obliczeniowych AI pozostaje ograniczone do eksperymentów, które nie przynoszą wartości w skali przedsiębiorstwa.
Związek między modernizacją a wdrażaniem AI jest oczywisty. Prawie dziewięć na dziesięć instytucji (87%) globalnie planuje zwiększyć inwestycje w modernizację w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Singapur przoduje również w planowanych wzrostach wydatków powyżej 50%. W Singapurze 71% respondentów ocenia swoją podstawową infrastrukturę, bezpieczeństwo i niezawodność jako lepsze niż u konkurencji, co jest najwyższym wynikiem na świecie.
Wzrost wydatków na bezpieczeństwo w obliczu nowych zagrożeń AI
Wraz z przyspieszeniem wdrażania AI, rośnie również liczba zagrożeń bezpieczeństwa wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Badania przewidują 40% wzrost wydatków na bezpieczeństwo globalnie do 2026 roku. Instytucje reagują na ryzyka, które 43% z nich określa jako „ciągle ewoluujące”. Singapur jest liderem we wdrażaniu zaawansowanych systemów wykrywania oszustw i monitorowania transakcji, gdzie 62% instytucji wdrożyło lub unowocześniło te systemy w ciągu ostatniego roku. To znacznie więcej niż globalna średnia wynosząca 48%, co podkreśla świadomość, że oszustwa napędzane AI wymagają obrony napędzanej AI.
W singapurskich instytucjach 60% z nich zmodernizowało swoje systemy SIEM (Security Information and Event Management) oraz SOAR (Security Orchestration, Automation and Response), co również stanowi najwyższy wynik globalnie. Umożliwia to monitorowanie zagrożeń w czasie rzeczywistym i zautomatyzowane reakcje na dużą skalę. Wdrożenie uwierzytelniania wieloskładnikowego i biometrii osiągnęło 54% w Singapurze, ponieważ instytucje wzmacniają weryfikację tożsamości wobec coraz bardziej zaawansowanych wektorów ataków, które wykorzystują generatywne AI i technologie deepfake. Bezpieczeństwo API i wzmocnienie bram sieciowych stają się kluczowym priorytetem, wskazanym przez 34% instytucji globalnie jako obszar zainteresowania na najbliższe 12 miesięcy, co odzwierciedla rosnące uznanie, że w rozwijających się ekosystemach i systemach AI komunikujących się między różnymi organizacjami, zabezpieczenie punktów dostępu jest najwyższym priorytetem.
Niedobór talentów jako główna bariera
Mimo postępów, bariery we wdrażaniu AI nadal istnieją. Niedobór talentów jest globalnie największym wyzwaniem (43%), jednak w Singapurze wskaźnik ten osiąga 54%, co jest najwyższym wynikiem ze wszystkich badanych rynków, na równi z ZEA. Ta intensywna konkurencja o specjalistów w dziedzinie AI, chmury i bezpieczeństwa odzwierciedla lukę między ambicjami instytucji a dostępnym kapitałem ludzkim. Popyt na profesjonalistów, którzy potrafią projektować systemy AI, zarządzać modelami i integrować AI z istniejącymi przepływami pracy, znacznie przewyższa podaż.
Ograniczenia budżetowe także stanowią istotny problem, zgłaszany przez 52% singapurskich instytucji — ponownie, jest to najwyższy wskaźnik globalnie. Nawet dobrze finansowane organizacje stoją przed trudnymi decyzjami priorytetyzacyjnymi, równoważąc wdrażanie AI, inwestycje w bezpieczeństwo, modernizację i inicjatywy związane z doświadczeniem klienta. W odpowiedzi 54% instytucji globalnie współpracuje z dostawcami technologii finansowych, co jest domyślnym podejściem do dostępu do możliwości AI bez ponoszenia pełnego ciężaru związanego z pozyskiwaniem talentów lub rozwojem systemów. Partnerstwa te pozwalają organizacjom przyspieszać wdrażanie AI, zachowując jednocześnie kontrolę nad krytycznymi danymi i wymogami zgodności.
Badanie Finastry ujawnia sektor, który zdecydowanie przekroczył próg adopcji AI, ale stoi teraz przed bardziej złożonym wyzwaniem odpowiedzialnego skalowania. Sukces, jak zauważył Walters, będzie definiowany nie przez szerokość eksperymentów AI, ale przez zdolność do wbudowania inteligencji w operacje, jednocześnie wzmacniając, a nie naruszając zaufanie. Badaniu poddano menedżerów i dyrektorów z instytucji we Francji, Niemczech, Hongkongu, Japonii, Meksyku, Arabii Saudyjskiej, Singapurze, ZEA, Wielkiej Brytanii, USA i Wietnamie, reprezentujące organizacje zarządzające łącznie ponad 100 bilionów dolarów aktywów.
