W mediach i na konferencjach branżowych sztuczna inteligencja odmienia sektor finansowy przez wszystkie przypadki. Jednak gdy zajrzymy za kulisy, obraz nie jest tak krystaliczny. Nowy raport Cloudera i Finextra Research działa jak zimny prysznic: niemal połowa instytucji finansowych utknęła w martwym punkcie między innowacyjnym eksperymentem a realną wartością biznesową. Co blokuje gigantów finansjery przed wciśnięciem przycisku „na produkcję”?

Jeszcze do niedawna w branży panowało przekonanie, że główną barierą w adopcji AI jest brak odpowiednich talentów lub niewystarczająca moc obliczeniowa. Dziś wiemy, że problem leży gdzie indziej. To nie algorytmy są wąskim gardłem, ale archaiczna architektura danych, na której próbuje się je budować.

Według najnowszych badań przeprowadzonych wśród ponad 150 liderów biznesu na całym świecie, sektor finansowy podzielił się na dwie prędkości. Mamy liderów i mamy tych, którzy wciąż tkwią w – jak określa się to w kuluarach IT – „piekle PoC” (Proof of Concept).

Pułapka 48%, czyli AI w poczekalni

Statystyki są bezlitosne. Aż 48% organizacji finansowych przyznaje, że choć przeszło fazę eksperymentów, to wciąż nie zintegrowało technologii AI ze swoją główną działalnością operacyjną. To niepokojący sygnał. Oznacza to, że niemal połowa rynku inwestuje czas i budżety w rozwiązania, które działają w warunkach laboratoryjnych, ale nie przynoszą zwrotu w skali całego przedsiębiorstwa.

Dla porównania, tylko 26% firm osiągnęło pełną adopcję AI w całej organizacji. Ta dysproporcja tworzy niebezpieczną lukę. Firmy z pierwszej grupy traktują AI jako ciekawostkę R&D, podczas gdy te z drugiej budują na niej realną przewagę konkurencyjną – od hiperpersonalizacji ofert po zaawansowaną detekcję fraudów w czasie rzeczywistym.

Dlaczego tak trudno przejść z fazy pilotażowej do wdrożenia? Odpowiedź brzmi: silosy.

Silosy danych – cichy zabójca innowacji

Sztuczna inteligencja, a w szczególności modele uczenia maszynowego (ML), są tak dobre, jak dane, którymi je karmimy. Tymczasem raport wskazuje na miażdżącą statystykę: 97% organizacji finansowych twierdzi, że silosy danych utrudniają im opracowywanie i wdrażanie skutecznych modeli AI.

W praktyce wygląda to tak: dane transakcyjne leżą w systemie Core Banking na mainframe, dane o zachowaniach klientów w chmurze CRM, a historia ryzyka w jeszcze innej bazie on-premise. Bez swobodnego przepływu informacji między tymi “wyspami”, modele AI są niedożywione – widzą tylko wycinek rzeczywistości, co drastycznie obniża ich skuteczność i wiarygodność.

To właśnie brak spójnej strategii zarządzania danymi sprawia, że ambitne projekty AI kończą jako slajdy w prezentacjach, zamiast jako działające funkcjonalności w aplikacjach bankowych.

Hybrydowa rzeczywistość: Koniec wojny chmury z “on-premem”

Badanie przynosi też ważny wniosek dla architektów systemów: dyskusja “chmura publiczna czy własne centrum danych” jest już nieaktualna. Wygrał pragmatyzm. 62% organizacji finansowych korzysta z modelu hybrydowego, hostując dane zarówno w chmurze, jak i w lokalnych centrach. Co więcej, aż 91% ocenia to podejście bardzo pozytywnie.

Dlaczego hybryda stała się standardem?

• Wymogi legacy: Banki nie mogą z dnia na dzień przenieść systemów transakcyjnych do chmury.
• Skalowalność: Do trenowania modeli AI potrzebna jest elastyczna moc obliczeniowa chmury publicznej.
• Regulacje: Wrażliwe dane często muszą pozostać pod ścisłą, fizyczną kontrolą.
• Model hybrydowy, choć niezbędny, wprowadza jednak nowy poziom komplikacji w zarządzaniu bezpieczeństwem. I tu dochodzimy do sedna problemu wdrożeniowego.

Bezpieczeństwo i Governance: Hamulec czy kierownica?

Dla 25% firm bezpieczeństwo jest absolutnym priorytetem przy ocenie platform AI. Jednak w środowisku hybrydowym, gdzie dane krążą między chmurą a serwerownią, tradycyjne metody zabezpieczeń zawodzą. Obawa przed wyciekiem danych lub naruszeniem regulacji (compliance) sprawia, że działy bezpieczeństwa często zaciągają hamulec ręczny na projektach AI.

Eksperci wskazują, że rozwiązaniem tego impasu nie jest rezygnacja z innowacji, ale zmiana podejścia do zarządzania. Kluczem do sukcesu jest Unified Data Governance – ujednolicone zarządzanie danymi.

Instytucje finansowe potrzebują platformy, która narzuca te same polityki bezpieczeństwa, jakości i dostępu niezależnie od tego, czy dane znajdują się na AWS, Azure, czy na lokalnym serwerze. Tylko taka warstwa abstrakcji pozwala bezpiecznie udostępniać dane modelom AI, nie martwiąc się o to, gdzie fizycznie te bity się znajdują.

Czas posprzątać w piwnicy

Raport Cloudera i Finextra to ważny sygnał dla rynku. Innowacje w AI mogą odnieść sukces tylko wtedy, gdy są oparte na fundamencie solidnego, ujednoliconego zarządzania danymi. Potwierdza to 84% badanych organizacji, które uznają ujednolicone ramy governance za krytyczne dla dalszego rozwoju.