PKO Bank Polski – lider polskiego sektora bankowego – dokonuje przełomu w zarządzaniu ryzykiem kredytowym. Wykorzystując zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, bank automatyzuje już ponad 80% decyzji kredytowych, co stanowi imponujący krok w kierunku cyfrowej transformacji sektora finansowego. Ta innowacyjna strategia nie tylko usprawnia procesy decyzyjne, ale także znacząco podnosi jakość oferowanych usług finansowych.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w ocenie ryzyka kredytowego obejmuje szeroki wachlarz produktów bankowych. AI wspiera analizę większości kredytów konsumenckich i dla sektora MŚP, a także 30% kredytów hipotecznych. Co więcej, technologia ta znajduje zastosowanie w precyzyjnej analizie kredytów korporacyjnych, demonstrując wszechstronność i efektywność tego rozwiązania w różnych segmentach rynku.
Precyzja i efektywność dzięki zaawansowanej analityce danych
Marek Łach, Dyrektor Pionu Ryzyka Kredytowego Klienta Rynku Detalicznego w PKO Banku Polskim, podkreśla rolę nowoczesnych technologii w utrzymaniu stabilności banku. Wdrożenie narzędzia do oceny ryzyka w chmurze znacząco zwiększyło moc przetwarzania danych, umożliwiając tworzenie coraz bardziej zaawansowanych modeli predykcyjnych. Te modele, bazujące na ogromnej ilości danych z różnorodnych źródeł, pozwalają na dokładniejsze prognozowanie zachowań klientów i zjawisk rynkowych.
Efekty wdrożenia AI są imponujące. Bank notuje najniższe w sektorze koszty ryzyka, jednocześnie zwiększając liczbę udzielanych kredytów. To dowód na to, że sztuczna inteligencja nie tylko optymalizuje procesy, ale także przyczynia się do wzrostu biznesowego przy zachowaniu wysokiego poziomu bezpieczeństwa finansowego.
Innowacyjne podejście do oceny zdolności kredytowej
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w PKO Banku Polskim wykracza daleko poza tradycyjne metody oceny zdolności kredytowej. Algorytmy AI analizują setki zmiennych, w tym dane z zewnętrznych źródeł oraz informacje o zachowaniu klientów w bankowości mobilnej i internetowej. Ta kompleksowa analiza pozwala na stworzenie bardziej precyzyjnego profilu ryzyka klienta, co przekłada się na wzrost akceptowalności wniosków kredytowych o 2 punkty procentowe.
Warto zauważyć, że korzyści z zastosowania AI nie ograniczają się tylko do oceny ryzyka. Technologia ta przyspiesza i upraszcza cały proces przyznawania kredytów. Dla klientów z pozytywną historią kredytową, decyzje mogą być podejmowane automatycznie, praktycznie bez dodatkowych formalności. To znaczące ułatwienie, które poprawia doświadczenia klientów i zwiększa efektywność operacyjną banku.
Platforma ML Ops – serce innowacji w PKO Banku Polskim
Kluczowym elementem strategii AI w PKO Banku Polskim jest Platforma Zaawansowanej Analityki Danych ML Ops, wdrożona w 2022 roku. To innowacyjne rozwiązanie oparte na technologii chmurowej stanowi prawdziwą „fabrykę modeli”, umożliwiając analitykom banku tworzenie i wdrażanie zaawansowanych modeli oceny ryzyka na niespotykaną dotąd skalę. Bogumił Brela, Dyrektor Departamentu Rozwoju Platform Inżynierii i Analityki Danych, podkreśla, że jest to najbardziej zaawansowane rozwiązanie tego typu w polskim sektorze bankowym.
Platforma ML Ops nie tylko zwiększa efektywność pracy zespołów Data Science, ale także minimalizuje udział działu IT w procesie tworzenia modeli. To przekłada się na szybsze wdrażanie innowacji i elastyczne reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe. Bank nieustannie rozwija to narzędzie, pracując nad zwiększeniem dostępnego zakresu danych i poprawą jakości modeli uczonych z wykorzystaniem kart graficznych.
Przyszłość bankowości w erze sztucznej inteligencji
PKO Bank Polski wyznacza ambitny cel: automatyzację 90% procesów oceny ryzyka przy wsparciu AI. Ta strategia jasno pokazuje, że przyszłość bankowości leży w inteligentnym wykorzystaniu danych i zaawansowanych technologii. Dzięki temu bank nie tylko optymalizuje swoje procesy wewnętrzne, ale przede wszystkim oferuje klientom bardziej spersonalizowane i dostępne usługi finansowe.
Wdrożenie AI w zarządzaniu ryzykiem kredytowym to nie tylko kwestia efektywności operacyjnej. To fundamentalna zmiana w podejściu do analizy finansowej, która pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb i możliwości klientów. W rezultacie, bank może oferować produkty lepiej dopasowane do indywidualnych profili ryzyka, co przekłada się na większą satysfakcję klientów i stabilność finansową instytucji.
