Sektor fintech przez ostatnie lata przeszedł ogromną metamorfozę. Kiedyś innowacja oznaczała aplikację mobilną do przelewów lub prosty system pożyczek online. Dziś kluczową rolę odgrywa sztuczna inteligencja (AI).
Według raportu Google Cloud „New research shows how AI agents are driving value for financial services”, aż 77% firm finansowych deklaruje, że ich inwestycje w AI przyniosły wymierne korzyści w ciągu pierwszego roku wdrożenia.
Przyjrzyjmy się więc, gdzie i jak fintech korzysta z AI.
Główne obszary zastosowania AI w fintechu
1. Inteligentna obsługa klienta
Chatboty, voiceboty i agenci AI są dziś pierwszą linią kontaktu klienta z bankiem lub aplikacją finansową. Odpowiadają na pytania, prowadzą przez proces pożyczki, pomagają rozwiązać problem z kartą czy logowaniem.
W raporcie Google Cloud 57% firm z sektora finansowego wskazało obsługę klienta jako kluczowy obszar wdrażania agentów AI.
Przykład:
→ Chatbot w aplikacji Revolut potrafi nie tylko odpowiadać na pytania, ale też samodzielnie wykonać akcję — np. zablokować kartę lub zasugerować inwestycję dopasowaną do profilu użytkownika.
Korzyść: natychmiastowa obsługa, dostępna 24/7, redukcja kosztów operacyjnych i poprawa doświadczenia klienta.
2. Wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem
Fintechy muszą reagować na tysiące transakcji na sekundę, z których część może być próbą wyłudzenia. Tutaj z pomocą przychodzi AI analizująca wzorce zachowań.
Systemy oparte na uczeniu maszynowym potrafią zauważyć niezgodności:
– transakcje wykonywane z nietypowych lokalizacji,
– nagłe zmiany w sposobie płatności,
– próby logowania z podejrzanych adresów IP.
Raport wskazuje, że 46% firm używa AI w bezpieczeństwie i 43% do wykrywania oszustw.
Efekt: szybkie reagowanie, mniejsza liczba strat finansowych i ochrona reputacji.
To również ważny element zgodności z regulacjami AML (Anti-Money Laundering) i KYC (Know Your Customer).
3. Personalizacja ofert i marketing predykcyjny
Dzięki analizie danych klientów, sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie ofert „szytych na miarę”.
Algorytmy analizują historię transakcji, styl życia, wydatki, a nawet dane kontekstowe (np. lokalizację czy porę dnia).
Fintech może dzięki temu:
- wysłać spersonalizowaną ofertę kredytu lub karty,
- zaproponować ubezpieczenie na podstawie wzorców zakupowych,
- przewidzieć moment, gdy klient może chcieć skorzystać z produktu inwestycyjnego.
Według danych Google Cloud 48% firm wykorzystuje AI w działaniach marketingowych.
Jak podkreśla raport, „agentowe AI przekształca sposób, w jaki firmy rozumieją klientów — od reaktywnego wsparcia do proaktywnego doradztwa finansowego”.
4. Automatyzacja procesów finansowych
AI w fintechu to nie tylko front-end. W tle dzieje się jeszcze więcej: od automatycznego przetwarzania dokumentów, przez rozliczenia, po prognozowanie wyników.
Zastosowania obejmują m.in.:
- analizę ryzyka kredytowego,
- ocenę zdolności klienta w oparciu o dane alternatywne (np. rachunki, historię zakupów),
- automatyczne raporty finansowe,
- prognozowanie przychodów i płynności.
W raporcie Google aż 46% organizacji wskazało, że AI wykorzystują w finansach i księgowości.
Tabela: kluczowe zastosowania AI w fintechu
| Obszar działania | Procent firm wykorzystujących AI* | Przykładowe korzyści |
|---|---|---|
| Obsługa klienta | 57% | Automatyzacja rozmów, mniejsze koszty |
| Marketing i personalizacja | 48% | Lepsze dopasowanie ofert, wyższa konwersja |
| Bezpieczeństwo i wykrywanie oszustw | 46–43% | Mniej fraudów, szybsze reakcje |
| Finanse i księgowość | 46% | Automatyzacja raportów i analiz |
| IT i infrastruktura | 74% | Większa produktywność zespołów |
*Źródło: Google Cloud, 2025
Korzyści biznesowe i efekty wdrożenia
Z raportu wynika, że firmy wdrażające AI osiągają realne efekty:
- 74% zauważyło wzrost produktywności w IT,
- 62% w pozostałych procesach biznesowych,
- 67% poprawiło doświadczenie klienta,
- 63% firm odnotowało wzrost działalności,
- wśród nich 70% przyznało, że przychody wzrosły dzięki AI.
AI przestaje być narzędziem eksperymentalnym – staje się źródłem przewagi konkurencyjnej.
Wyzwania, z którymi fintechy muszą się zmierzyć
AI nie rozwiązuje wszystkich problemów. Wdrożenia w sektorze finansowym wymagają szczególnej ostrożności.
Najczęstsze wyzwania:
- Prywatność i zgodność z regulacjami – 43% organizacji wskazuje, że to ich kluczowy priorytet przy wyborze dostawcy AI.
- Integracja z istniejącymi systemami – 29% firm uznaje ją za najtrudniejszy etap wdrożenia.
- Bezpieczeństwo modeli – fintechy muszą mieć pełną kontrolę nad danymi uczącymi i wynikami.
- Kompetencje pracowników – nawet najlepsze modele nie pomogą, jeśli zespół nie potrafi ich efektywnie wykorzystać.
„AI w finansach nie polega na zastąpieniu ludzi, lecz na odciążeniu ich od zadań powtarzalnych, by mogli podejmować lepsze decyzje” – podsumowuje raport Google Cloud.
Perspektywy dla fintechów w Polsce
Polski rynek fintech dynamicznie rośnie, a zainteresowanie AI jest coraz większe. Z raportu KNF wynika, że krajowe startupy finansowe coraz częściej testują modele językowe i automatyzację procesów AML.
Dla polskich firm oznacza to kilka rekomendacji:
- Postaw na bezpieczeństwo i zgodność – AI musi działać zgodnie z RODO i regulacjami KNF.
- Zacznij od małych projektów – szybkie pilotaże (np. chatbot w obsłudze klienta) pokazują wartość AI w praktyce.
- Zadbaj o jakość danych – lepsze dane to dokładniejsze modele.
- Buduj kulturę zaufania do AI – transparentność i edukacja to podstawa adopcji.
