Współczesne finanse funkcjonują pomiędzy twardymi wymogami regulacji a zmieniającymi się oczekiwaniami „cyfrowych” klientów. Z jednej strony banki muszą gwarantować bezpieczeństwo oraz zgodność i ciągłość działania, a z drugiej skutecznie reagować na presję rynku, który domaga się nowoczesnych usług finansowych wbudowanych w platformy i ekosystemy (embedded finance, BaaS, platformizacja). Dynamiczny rozwój zaawansowanych technologii IT sprawia, że branża finansowa musi jednocześnie modernizować infrastrukturę, chronić rentowność oraz projektować usługi, które będą atrakcyjne dla klientów także w przyszłych modelach finansów.
Na temat cyfrowej rewolucji, przełomowych innowacji oraz przyszłościowych modeli biznesowych będą rozmawiać kluczowi przedstawiciele branży fintech podczas 19. Fintech Digital Congress, który odbędzie się 14 kwietnia b.r. w The Westin Warsaw Hotel w Warszawie. Szczegółowa agenda kongresu oraz zapisy: https://fintechdigitalcongress.pl/
W niniejszym artykule przedstawiamy kilka istotnych zagadnień, które staną się przedmiotem dyskusji prelegentów podczas kwietniowego wydarzenia, na które już dziś serdecznie Państwa zapraszamy!
Nowy „system operacyjny” finansów: od infrastruktury do doświadczenia użytkownika.
Współczesna architektura finansowa ewoluuje ku modelowi „systemu operacyjnego”, w którym fundament przesuwa się z pojedynczych instytucji bankowych na rozproszoną strukturę składająca się z chmury (zapewniającej elastyczność i skalę), standaryzowanych API (definiujących kontrakty integracyjne), blockchaina (pełniącego rolę współdzielonego rejestru w wybranych zastosowaniach) oraz platform cyfrowych, które spajają te komponenty w czasie rzeczywistym. Ta wielowarstwowa architektura eliminuje konieczność ręcznej interwencji i wieloetapowych procesów weryfikacji, dzięki czemu decyzje i rozliczenia mogą być podejmowane w trybie real-time, zamiast czekać na opóźnione cykle rozliczeniowe.
Dla instytucji projektujących nowe usługi finansowe kluczowe jest jednak rozróżnienie między technologiami o potwierdzonej dojrzałości produkcyjnej, takimi jak płatności natychmiastowe (RTP), infrastruktura open banking czy standardy ISO 20022, a projektami napędzanymi narracją marketingową, które nie dowożą mierzalnych korzyści biznesowych. To rozróżnienie bezpośrednio przekłada się na embedded finance. Sprawdzone elementy infrastruktury, w połączeniu z chmurą i stabilnymi API, dają solidne oparcie dla bezpiecznej integracji rachunków, płatności, kredytów i ubezpieczeń w niefinansowe aplikacje, takie jak na przykład Uber czy Shopify. Z perspektywy użytkownika oznacza to, że operacje finansowe przestają być osobnym procesem obsługiwanym przez bank, a stają się częścią procesu zakupu czy rezerwacji, który odbywa się w ramach jednego interfejsu. Instytucje finansowe, które potrafią tworzyć tego typu elastyczne rozwiązania oparte na API oraz dostosowywać je do kontekstu e‑commerce, aplikacji mobilnych czy wertykalnych systemów SaaS, zyskują przewagę konkurencyjną nad podmiotami, które nadal oferują usługi wyłącznie w sztywnych, odseparowanych kanałach.
AI jako dysruptor: automatyzacja vs. przewaga strategiczna.
Sztuczna inteligencja w sektorze finansowym wykracza daleko poza automatyzację back-office. Stanowi dziś bowiem warstwę strategiczną całego ekosystemu, od zarządzania ryzykiem, przez prognozowanie przepływów pieniężnych, po personalizację produktów i dynamiczne doradztwo. Instytucje wyciągające realną wartość z AI używają jej do różnicowania oferty (personalizacja produktów), zwiększania przychodów (lepszy scoring kredytowy) i poprawy satysfakcji klientów (szybsze decyzje). W praktyce oznacza to przejście od tradycyjnego rytmu pracy (miesięczne zamknięcia, kwartalne prognozy) do decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym na podstawie ciągłego strumienia danych i wielowarstwowych modeli analitycznych.
Taka zmiana sposobu podejmowania decyzji otwiera nową przestrzeń dla konkurencji, rodząc pytanie: czy tradycyjne banki zdążą wykorzystać AI do obrony swojej pozycji, a może fintech’y i big‑tech’y użyją tej samej technologii do obejścia banków w kluczowych obszarach, takich jak kredytowanie i doradztwo? Raporty branżowe wskazują na narastające zagrożenie. Fintech’y bez legacy systemów wdrażają AI szybciej i skuteczniej, wykorzystując machine learning do oceny ryzyka na podstawie danych behawioralnych i transakcyjnych, co daje im przewagę w szybkości decyzji kredytowych. Z kolei, big-tech’y mogą wykorzystać dane z platform e-commerce, aplikacji mobilnych czy ekosystemów płatniczych do budowy alternatywnych modeli scoringowych bez potrzeby dostępu do tradycyjnych biur kredytowych. Dlatego analitycy ostrzegają, że jeśli banki pozostaną na poziomie pilotażowych projektów takich jak chatboty obsługi klienta czy automatyzacja back-office, zamiast przekształcić całą organizację wokół AI, mogą stracić przewagę w kredytowaniu i doradztwie na rzecz podmiotów oferujących bardziej spójne doświadczenia klientów.
Mapowanie realnych inwestycji: krótkoterminowy cash flow vs. długoterminowa transformacja.
Alokacja kapitału w sektorze finansowym odzwierciedla rozbieżność między pilnymi potrzebami operacyjnymi a strategicznymi inwestycjami w przyszłość. W wielu przypadkach ponad 60% budżetu IT banków i instytucji finansowych przeznacza się na bieżącą redukcję ryzyk operacyjnych i regulacyjnych, czyli inwestycje w cyberbezpieczeństwo i odporność operacyjną, w automatyzację compliance oraz migrację do chmury i modernizację core’u. Zdecydowanie mniej pieniędzy przeznacza się na inicjatywy stricte transformacyjne takie jak quantum computing, tokenizacja, kryptografia post‑kwantowa czy agentic AI. Wiele instytucji finansowych decyduje się rozwijać środowiska i rozwiązania AI wewnętrznie, aby zachować pełną kontrolę nad danymi, modelami i infrastrukturą, co jednak często wydłuża czas wdrożeń i podnosi koszty. Taki sposób działania dodatkowo pogłębia wspomniany już problem nadmiernego obciążenia budżetów IT kosztami „run‑the‑bank”. Dlatego eksperci rekomendują uproszczenie architektury biznesowej i technologicznej oraz stopniowe przekierowywanie coraz większej części budżetu IT na projekty, które zmieniają modele operacyjne i generują nowe źródła przychodów, zamiast wyłącznie finansować bieżące utrzymanie.
Branże pionierskie: kto pierwszy skorzysta na przełomowych technologiach IT?
Tokenizacja, agentic AI, quantum computing oraz at‑scale automation to cztery technologie, które coraz wyraźniej wyznaczają nowych liderów transformacji cyfrowej w finansach. Ich wspólnym mianownikiem jest przesunięcie ciężaru z pojedynczych produktów na zautomatyzowane, silnie zdigitalizowane modele działania, w których decyzje inwestycyjne, wycena ryzyka czy obsługa operacyjna są w coraz większym stopniu delegowane na wyspecjalizowane systemy oparte na danych, modelach AI i zaawansowanym zarządzaniu procesami. Pionierami są dziś przede wszystkim podmioty dysponujące rozwiniętą infrastrukturą technologiczną oraz mocnymi zespołami danych: platformy blockchainowe, cyfrowe domy maklerskie, globalne banki inwestycyjne oraz fundusze hedgingowe eksperymentujące z quantum computing. Do grona liderów należą również firmy ubezpieczeniowe i instytucje wealth management wdrażające agentów AI, a także duże banki komercyjne skalujące automatyzację procesów w oparciu o RPA i hyper‑automation.
Mimo rosnącej liczby wdrożeń tempo adopcji tych technologii pozostaje jednak nierównomierne, a ścieżka do skali napotyka podobne bariery niezależnie od segmentu rynku. Należą do nich złożone i często niejednoznaczne regulacje (od prawa papierów wartościowych i wymogów dotyczących tokenizacji aktywów, przez MiFID II i wytyczne dotyczące stosowania AI w usługach inwestycyjnych, aż po standardy nadzorcze w obszarze modeli algorytmicznych), brak ujednoliconych standardów technicznych i branżowych, a także wyzwania związane z integracją nowych rozwiązań z rozbudowanymi systemami legacy. Dodatkowo, instytucje finansowe muszą mierzyć się z wysokimi kosztami pilotaży, ograniczoną dostępnością specjalistów łączących kompetencje technologiczne, regulacyjne i biznesowe, a także koniecznością zapewnienia transparentności i skutecznego nadzoru nad działaniem autonomicznych systemów. Każda z tych barier spowalnia przejście z pilotażowych wdrożeń do pełnego wykorzystania tych technologii w codziennych operacjach instytucji finansowych.
Źródła:
https://blogs.law.ox.ac.uk/business-law-blog/blog/2020/03/financial-operating-systems
https://www.itmagination.com/blog/embedded-finance-architecture-and-integration-in-depth-guide
https://api7.ai/blog/embedded-finance-via-api-banking-platforms
https://itwiz.pl/czy-banki-zdaza-wdrozyc-ai-na-skale-przemyslowa-w-2026-roku/
https://itwiz.pl/globalne-inwestycje-w-it-rosna-priorytetem-ai-chmura-i-cyberbezpieczenstwo/
https://www.cognizant.com/us/en/insights/insights-blog/reinventing-cybersecurity-in-banking
https://kpmg.com/us/en/articles/2025/agentic-ai-changing-wealth-mgmt.html
https://www.hyperexponential.com/blog/agentic-ai-insurance-underwriting
https://www.uipath.com/newsroom/uipath-enables-leading-polish-banks-to-scale-automation
https://josephbyrum.com/2025/06/05/quantum-computing-in-finance-2025-industry-analysis/
