Projekty umělé inteligence stagnují všude v bankovním sektoru
Představenstva schválila rozpočty, pilotní projekty běží, existuje plán plný případů použití a modely fungují… ale reálných změn je málo.
Když přijde čas na zapojení AI do plateb, úvěrových rozhodnutí a zákaznických cest, výkon vázne, jakmile se integrace zkomplikují a compliance vznáší námitky.
Ambice existuje, ale realita je taková, že chybí základy potřebné k jejímu naplnění.
Výzkum z našeho globálního reportu Cloud-led innovation in the era of AI: The new rules for driving value with cloud ukazuje, že ačkoli celých 98 % bankovních a investičních organizací uvádí, že nástup AI zvýšil jejich potřebu investic do cloudu, pouze 14 % se považuje za organizace s nejvyšší úrovní cloudové vyspělosti.
Úzkým hrdlem není AI, ale cloud, který ji pohání
Existuje tendence považovat samotnou AI za nejtěžší část. Přestože implementace a správa modelů a algoritmů může být složitá, zřídka je to to, co brzdí pokrok. Problémem je, že AI je efektivní pouze natolik, nakolik je efektivní prostředí, ve kterém funguje.
Například model detekce podvodů může označit podezřelou transakci v milisekundách, ale načtení správných dat může trvat minuty. A pokud systém nemůže spustit akci v reálném čase nebo nemůže jednat bez manuálního zásahu, hodnota se ztrácí. Poznatek existuje, ale platforma na něj nedokáže reagovat.
Aby se organizace těmto úzkým hrdlům vyhnuly, stal se cloud realizační vrstvou AI — místem, kde se přijímají rozhodnutí, spouštějí pracovní postupy a systémy škálují pod tlakem.
Po letech migrace do cloudu však mnoho bank stále považuje cloud za místo pro hostování aplikací, nikoli za platformu pro řízení byznysu a zvládání zátěže AI.
PŘEČTĚTE SI TAKÉ: V roce 2026 strategie AI selžou, pokud za nimi budou cloudové strategie zaostávat
Zastaralá infrastruktura není jediným viníkem
Je snadné obviňovat zastaralé systémy — a ano, jsou součástí problému. Ale migrace do cloudu moc nepomůže, pokud jsou data stále rozptýlena mezi systémy a aplikace zůstávají těsně propojeny s křehkými integracemi. Když do toho vstoupí AI, narazí na stejné překážky.Proto tolik programů AI působí, jako by uvízly na místě. Byly nasazeny, ale ne plně začleněny — a data to potvrzují. Polovina organizací dotazovaných pro náš report uvádí, že nutnost modernizovat aplikace a datové platformy brzdí cloudové inovace.AI tedy neselhává proto, že selžou modely, ale proto, že systémy kolem nich nemohou podpořit jejich závislost na datech v reálném čase, rozhodnutích řízených událostmi a neustálých změnách.
Co znamená „moderní cloud” v éře AI
O modernizaci se často diskutuje nesprávným způsobem. Nejde jen o přesun pracovních zátěží z jednoho místa na druhé, ale o změnu chování celých systémů.
Když zákazníci otevřou svou bankovní aplikaci, zkontrolují zůstatek a obdrží personalizovanou nabídku v reálném čase na základě tržních podmínek, rizikových signálů a historie transakcí, musí se okamžitě stát několik věcí:
- Data musí být dostupná a aktuální.
- Systémy spolu musí komunikovat bez přerušení.
- Rozhodnutí musí automaticky spouštět akce.
- Vše musí být řízeno a auditovatelné.
Jinými slovy, v éře AI musí cloud fungovat zároveň jako tři věci: páteř dat v reálném čase, platforma, kde inteligentní pracovní postupy běží end-to-end, a kontrolované prostředí, kde se rozhodnutí mohou bezpečně škálovat.
Toho lze dosáhnout pouze prostřednictvím cloud-native designu — modulárních systémů řízených událostmi a postavených na rozhraních API, které se mohou vyvíjet, aniž by narušovaly své okolí.
Architektura je nyní regulatorním rozhodnutím
Bankovní sektor je vysoce regulovaný. Jak se AI stává součástí klíčových pracovních postupů, regulátoři zkoumají jak modely, tak prostředí, ve kterých operují. Banky musí dodržovat předpisy, jako je nařízení Evropské unie o digitální provozní odolnosti (DORA) a indický zákon o ochraně digitálních osobních údajů.
Zpráva NTT DATA o lídrech v oblasti AI v bankovnictví a finančních službách ukazuje, že 62,5 % těchto organizací označuje ochranu osobních údajů napříč geografickými oblastmi a suverenitu jako hlavní obavy v oblasti správy.
Proto celkově 99 % organizací v našem cloudovém výzkumu očekává růst využívání privátního cloudu v důsledku požadavků na bezpečnost, suverenitu a soulad s předpisy, přičemž využívání suverénního cloudu by mělo v příštích dvou letech vzrůst o 50 %.
Pokud architektury bank nejsou navrženy pro kontrolu na úrovni regulatorních požadavků, jejich strategie AI se nebudou škálovat bez ohledu na to, jak silné jsou jejich modely.
Proč musí strategie cloudu a AI konvergovat
Často vidíme, že AI a cloud jsou vnímány jako oddělená témata. AI je odpovědností inovačních týmů, zatímco infrastrukturní týmy spravují cloud. Když se ale strategie AI a cloudu vyvíjejí izolovaně, dochází k několika věcem:
- Ambice AI předčí to, co platforma dokáže zvládnout.
- Cloudové investice postrádají jasný obchodní účel.
- Škálování se stává pomalejším, nákladnějším a obtížněji kontrolovatelným.
Náš výzkum ukazuje, že vedoucí organizace začínají od případu použití a budují architekturu s ohledem na pracovní zátěže AI od prvního dne. Data, platformy i správa jsou sladěny předem.
To přináší velmi odlišný výsledek: AI, která nepotřebuje bojovat se svým prostředím, aby se škálovala, ale je jím naopak podporována.
Jak lídři postupují vpřed (a proč jejich přístup funguje)
Jak se bankovnictví stává chytřejším, agentní systémy AI se stále více rozšiřují. Například v úvěrování lze nyní dokumenty shromažďovat, ověřovat, hodnotit a schvalovat s minimálním lidským zásahem, protože systém AI orchestruje celý pracovní postup a přijímá rozhodnutí — nepřetržitě a ve velkém měřítku.
Tyto agentní systémy již spouštějí vyšetřování podvodů, když se objeví anomálie, orchestrují složité pracovní postupy pro úvěrování a onboarding a personalizují interakce se zákazníky v reálném čase.
Každý z těchto pracovních postupů AI může nyní zahrnovat půl tuctu aplikací, více datových zdrojů a stále častěji i autonomní agenty, kteří průběžně přijímají rozhodnutí. Spravovat to vše ručně nebo přes nepropojené systémy se rychle stává obtížné.
Některé banky již modernizují po vrstvách, aby opravily to, na čem nejvíce záleží, tam, kde to nejvíce záleží. Náš globální výzkum AI ukazuje, že 62,5 % lídrů AI v bankovnictví a finančních službách používá hybridní modely nasazení — kombinující plug-and-play řešení se selektivní co-inovací — ve srovnání s pouhými 29,2 % zaostávajících v sektoru.
To obvykle vede k mixu hybridního cloudu a cílených změn aplikací, s pevným platformovým základem pro spojení všeho na jednom místě:
- Jasný, ucelený přehled o tom, co se děje v každém systému
- Správa zabudovaná do způsobu, jakým jsou rozhodnutí přijímána a prováděna
- Průběžná viditelnost nákladů při škálování pracovních zátěží AI
- Automatizace, která udržuje věci v pohybu bez neustálého zásahu
Opravte základy nebo omezte svou budoucnost s AI
Většina bank nepracuje na úrovni, kde je cloud realizační vrstvou AI.
K dosažení tohoto cíle musí bankovní lídři začít přemýšlet o cloudu jinak. Měli by vnímat svou infrastrukturu jako základ pro fungování a růst banky, což vede k rychlejším inovacím a lepším maržím.
Jedině tak si udrží svou konkurenční výhodu v éře AI.
PŘEČTĚTE SI TAKÉ: Bankovnictví míří za hranice pilotních projektů a proměňuje AI v obchodní přínos
Spoluautorem tohoto článku je Kane Stavens, Managing Director: Asia Pacific ve společnosti NTT DATA.
CO DĚLAT DÁLE
Přečtěte si zprávu NTT DATA, Cloud-led innovation in the era of AI: The new rules for driving value with cloud, a zjistěte, jak na tom je cloudová vyspělost vaší organizace.