Patríte medzi lídrov alebo zaostávate v oblasti umelej inteligencie?
Je to zložitá otázka a v bankovníctve a finančných službách začína odpoveď určovať skutočnú konkurenčnú výhodu.
V našom najnovšom globálnom výskume NTT DATA, 2026 Global AI Report: A Playbook for Banking and Financial Services, skúmame priepasť medzi lídrami a ostatnými, aby sme zistili, čo ich odlišuje.
Zistenia ukazujú, že úspech už nie je otázkou spúšťania pilotných projektov umelej inteligencie ani testovania nápadov. Tá éra je za nami. Dnes je rozhodujúce, do akej miery je umelá inteligencia zakotvená v základných operáciách a či zlepšuje spôsob, akým banky a poskytovatelia finančných služieb generujú príjmy, riadia riziká a obsluhujú svojich zákazníkov.
Čísla hovoria jasne: Zosúladenie prináša výsledky
Dáta to potvrdzujú: organizácie, ktoré zosúladili svoje AI stratégie s obchodnými prioritami, majú oveľa vyššiu pravdepodobnosť, že zaznamenajú merateľné finančné zisky. V našom výskume 84 % z nich uvádza nárast zisku z umelej inteligencie o najmenej 5 %. U ostatných je pokrok pomalší a menej konzistentný.
Má to len málo spoločného so samotnou technológiou — skôr s tým, ako sa aplikuje. Lídri v oblasti umelej inteligencie, ako sú definovaní v našom prehľade, netrávia roky experimentovaním ani neaplikujú technológiu povrchne na viaceré nesúvisiace iniciatívy. Neukladajú ani umelú inteligenciu na vrchol existujúcich procesov. Namiesto toho prenavrhujú pracovné postupy od začiatku do konca s jasne definovaným zámerom, pričom priamo prepájajú svoje AI ambície s výsledkami, ktoré chcú dosiahnuť.
Pre tieto organizácie sa táto úroveň zosúladenia prejavuje v spôsobe prijímania rozhodnutí. K AI iniciatívam pristupujú ako ku každej inej strategickej investícii — s jasným vlastníctvom, definovanými výsledkami a zodpovednosťou viazanou na obchodný výkon. Namiesto merania úspechu počtom nasadených prípadov použitia sa sústreďujú na dopad — či už ide o rast príjmov, zníženie rizika alebo prevádzkovú efektívnosť. Táto disciplína im umožňuje rýchlo napredovať v oblastiach, ktoré prinášajú výsledky, škálovať to, čo funguje, a rýchlo sa posunúť od toho, čo nefunguje.
Dôležité nie je len to, ako sa umelá inteligencia používa, ale aj kde sa nasadzuje
Bankovníctvo a finančné služby sa od iných odvetví odlišujú tým, že miesto nasadenia umelej inteligencie je rovnako dôležité ako spôsob jej nasadenia. Rozhodnutia prijímané v oblasti zapojenia klientov, úverov, odhaľovania podvodov a súladu s predpismi priamo ovplyvňujú príjmy, rizikovú expozíciu a regulačné postavenie. To ponecháva len malý priestor pre experimenty s nízkym dopadom.
Popredné organizácie sústreďujú svoje úsilie tam, kde sú stávky — a výnosy — najvyššie. Namiesto toho, aby začínali výhradne s efektívnosťou back-office, uprednostňujú aj prípadmi použitia zamerané na front-office a generovanie príjmov, ako sú marketing a zapojenie klientov a partnerov. Práve tu je dopad okamžitý a merateľný. V skutočnosti sa na tieto oblasti sústreďuje 75 % lídrov v oblasti umelej inteligencie v bankovníctve a finančných službách, v porovnaní so 40 % zaostávajúcich. Táto priepasť odráža zásadný rozdiel v strategickom zámeroch.
Rýchlosť a kontrola: Dva hybné sily úspechu
V bankovníctve a finančných službách je rýchlosť kľúčovým diferenciátorom. V tak prísne regulovanom prostredí však rýchle konanie bez kontroly vytvára iba riziká. Organizácie musia vedieť, kedy môžu zrýchliť a kedy nie.
Lídri v oblasti umelej inteligencie sa však riziku nevyhýbajú — práve naopak, aktívne sa s ním vyrovnávajú. Pohybujú sa rýchlejšie, ale vždy v rámci zavedených hraníc. Správa, dohľad a zodpovednosť sú zahrnuté od samého začiatku a ovplyvňujú spôsob nasadenia umelej inteligencie a jej škálovania.
Naše dáta odrážajú túto rovnováhu. Niečo viac ako polovica lídrov v oblasti umelej inteligencie (53 %) uvádza, že sa usilujú „konať rýchlo a viesť trh", v porovnaní s iba 51 % zaostávajúcich. Ich ochota konať v spojení s disciplínou zodpovedného prístupu im umožňuje škálovať umelú inteligenciu nad rámec jednorazových prípadov použitia a zavádzať ju v celom podniku. Rozhodne konajú v oblastiach podporujúcich rast príjmov a zachovávajú prísnú kontrolu v tých, ktoré sú prísnejšie regulované.
Akonáhle je umelá inteligencia zabudovaná do základných procesov, stáva sa súčasťou prevádzkového modelu. A keď začne meniť spôsob výkonu práce — zefektívňovať pracovné postupy, ovplyvňovať rozhodnutia a zlepšovať každodenný výkon podniku — dopad je merateľný.
Nástroje verzus implementácia: Kľúčový diferenciátor
Čo je v bankovníctve a finančných službách pozoruhodné, je to, ako rýchlo sa diskusia o umelej inteligencii presunula od prístupu k technológii k otázke, ako dobre sa využíva.
Väčšina organizácií používa rovnaké AI nástroje. Lídri ich však aplikujú inak, pretože ich AI stratégie sú priamo prepojené s obchodnými cieľmi.
Realizácia tu presahuje rámec samotného dodania — vyžaduje si zameranie. Kľúčom je vedieť, kde umelú inteligenciu aplikovať, ako ju zabudovať do základných operácií a ako prekonať pilotné projekty bez straty kontroly.
Adopcia umelej inteligencie už nie je voliteľná — konkurenčný trh si ju vyžaduje. Spôsob, akým ju organizácie prijímajú, a oblasti, kde ju aplikujú, však budú určovať priepasť medzi lídrami a zaostávajúcimi v oblasti umelej inteligencie.
ČO UROBIŤ ĎALEJ
Ak chcete zistiť, ako popredné organizácie premieňajú umelú inteligenciu na merateľný obchodný dopad, preskúmajte náš výskum 2026 Global AI Report: A Playbook for Banking and Financial Services a prejdite od experimentovania k zabudovaniu umelej inteligencie do vašich základných operácií.