Nowe technologie w bankowości: Jak przyspieszyć innowacje i zwiększyć bezpieczeństwo

W dzisiejszym odcinku podcastu „Business Tech Talks powered by BlueSoft” omawiamy kluczowe wnioski z rozmowy na temat wpływu nowoczesnych technologii na sektor bankowy oraz ewolucji usług od tradycyjnych placówek do zaawansowanych aplikacji mobilnych. Skupiamy się na zacierających się granicach między fintechami a tradycyjnymi bankami, roli IT jako strategicznego fundamentu nowoczesnych organizacji oraz praktycznym zastosowaniu sztucznej inteligencji w hiperpersonalizacji usług i walce z cyberprzestępczością. Razem ze Stefanem Boguckim z Revolut oraz Maćkiem Krzemińskim z BlueSoft analizujemy wyzwania związane z systemami legacy, adopcją chmury oraz rosnącym trendem finansowych super-aplikacji. Poniżej skrót transkrypcji odcinka.

Ewolucja polskiej bankowości: od okienek do smartfona 

Historia transformacji cyfrowej w Polsce zaczęła się około 23 lat temu wraz z powstaniem mBanku i Inteligo. Był to przełomowy moment, w którym tradycyjne „marmury”, czyli fizyczne placówki, zastąpiono dostępem przez przeglądarkę internetową. Eksperci zauważają, że obecnie następuje kolejna zmiana – kanał mobilny przejmuje palmę pierwszeństwa nad rozwiązaniami webowymi. Dla współczesnego konsumenta smartfon staje się ważniejszy niż portfel, ponieważ skupia w sobie płatności, tożsamość cyfrową (mObywatel) oraz wszelkie usługi bankowe.

Zmiany społeczne i wyzwania pokoleniowe

Transformacja cyfrowa odbywa się organicznie, podążając za trendami wyznaczanymi przez młodsze pokolenia. Wyzwaniem dla sektora pozostają jednak seniorzy, dla których adaptacja do nowoczesnego świata jest trudniejsza. Choć liczba fizycznych oddziałów w Europie systematycznie maleje, banki muszą wciąż utrzymywać „usługi dwóch prędkości”, by obsłużyć osoby przyzwyczajone do tradycyjnych wizyt w banku i sprawdzania salda w okienku.

Fintechy a banki: zacierające się granice

Fintechy, takie jak Revolut (działający od 10 lat), od początku powstawały w chmurze, bez obciążeń systemami legacy i bez fizycznych oddziałów. Obecnie różnice między fintechami a tradycyjnymi bankami zacierają się, gdyż oba podmioty opierają się na technologii i kodzie. Kluczowym wyróżnikiem pozostają jednak regulacje i licencje bankowe. Posiadanie licencji przez Revolut w Europie zmienia postrzeganie firmy z „nowoczesnego startupu” na zaufaną instytucję chroniącą depozyty, co jest niezbędne, by klienci chcieli tam np. przelewać swoje pensje.

Przyszłość Revolut: hiperpersonalizacja i nowe branże 

Revolut planuje intensywny rozwój w oparciu o machine learning i AI, dążąc do tzw. hiperpersonalizacji. Aplikacja ma dynamicznie dostosowywać się do stylu życia użytkownika, np. sugerując rabaty na sprzęt narciarski czy hotele w okresie ferii zimowych. Ponadto firma wykracza poza finanse, wchodząc w sektor turystyczny oraz telekomunikacyjny (oferowanie kart eSIM), dążąc do uporządkowania ponad 100 dostępnych produktów na małym ekranie telefonu.

Rola IT jako „enablera” biznesu

W nowoczesnej bankowości IT przestało być osobnym silosem, a stało się fundamentem strategii biznesowej. Obecnie ponad 60% wydatków inwestycyjnych (CAPEX) w bankach trafia na technologię, a osoby zarządzające IT (C-level) zasiadają w zarządach i współtworzą kierunki rozwoju. Kluczowa jest współpraca w zespołach cross-funkcjonalnych (Scrum, Agile), gdzie technologia ma za zadanie umożliwić wzrost biznesu, a nie być celem samym w sobie.

Kluczowe trendy technologiczne i walka z systemami „legacy” 

Oprócz AI, najważniejszymi trendami są:

• Odchodzenie od systemów legacy: Stopniowe zastępowanie starych, sztywnych systemów, które ograniczają szybkość wdrażania zmian (np. cykle wydawnicze raz na kwartał).
• Adopcja chmury: Mimo restrykcji regulatorów (KNF), banki coraz śmielej korzystają z rozwiązań chmurowych dla usług niekrytycznych.

Cyberbezpieczeństwo: Stały wyścig zbrojeń z przestępcami. Banki i fintechy wykorzystują AI do monitorowania milionów transakcji w czasie rzeczywistym, by wykrywać phishing, fraudy i kampanie socjotechniczne.

Zastosowania Sztucznej Inteligencji (AI i GenAI)

REksperci dzielą zastosowania AI na kilka obszarów:

• Predykcyjne AI: Wykorzystywane od lat do analizy danych i wykrywania podejrzanych transakcji (np. blokowanie wypłaty w Nowym Jorku 10 minut po transakcji w Warszawie).
• Generatywne AI (LLM): Rewolucja w obsłudze klienta (zaawansowane chatboty jak „Mila” w Revolut), optymalizacja tworzenia oprogramowania oraz automatyzacja procesów reklamacyjnych.

Edukacja klienta: Proste komunikaty (tzw. „potykacze”), które zmuszają użytkownika do zastanowienia się, czy na pewno chce przelać pieniądze do nowego odbiorcy.

Koncepcja Super-aplikacji i konkurencja z Big Tech

Na rynku obserwujemy trend tworzenia super-aplikacji, które integrują usługi finansowe z codziennymi potrzebami (bilety, parkingi, rezerwacje hoteli). Choć giganci tacy jak Elon Musk (X) czy Meta mogą próbować wejść w ten obszar, polscy eksperci uważają, że użytkownicy pozostaną przy aplikacjach bankowych. Decydujące jest tu zbudowane zaufanie, bezpieczeństwo oraz wysoka jakość user experience (UX), które w polskiej bankowości są na światowym poziomie.