Przegląd dziesięciu kluczowych trendów, kształtujących krajobraz FinTech w 2024 r.
W 2024 r. krajobraz technologii finansowych gruntownie się zmieni. Świadczą o tym przełomowe innowacje i kluczowe trendy, które zwiastują znaczącą zmianę w finansach. Zjawiska takie jak: generatywna sztuczna inteligencja i rozwój zdecentralizowanych systemów kształtują tę zmianę, a usługi finansowe stają się coraz bardziej spersonalizowane, wydajne i bezpieczne. Być może dlatego oczekuje się, że rynek FinTech osiągnie oszałamiającą wartość 882 miliardów USD przy rocznej stopie wzrostu wynoszącej 17 procent.
Jednak patrząc na dziesięć najważniejszych trendów wpływających na FinTech w 2024 r., widać, że branża stoi zarówno przed ogromnymi możliwościami, jak i znaczącymi wyzwaniami, w tym zgodnością z przepisami i potrzebą zrównoważenia działalności. Sukces będzie należał do instytucji finansowych, które potrafią umiejętnie zarządzać tymi złożonościami.
Mając to na uwadze, poznajmy te trendy bardziej szczegółowo, żeby zrozumieć, w jaki sposób wpłyną one na dobrze rokującą przyszłość finansów.
Generatywna sztuczna inteligencja w finansach stanowi transformacyjną zmianę w sposobie działania usług finansowych. Zapewnia zindywidualizowane doświadczenia klientów i optymalizuje wydajność operacyjną. Technologia ta nadal rewolucjonizuje sektor, umożliwiając pełny wgląd we wzorce wydatków. Personalizuje również porady finansowe i usprawnia procesy.
Rynek sztucznej inteligencji w sektorze finansowym będzie rósł, a co ważniejsze, będzie nadal pomagał w oszczędzaniu pieniędzy. Według raportu Insider Intelligence w 2023 r. banki zdołały zaoszczędzić 447 miliardów USD dzięki sztucznej inteligencji. Coraz więcej instytucji dostrzega oszczędności i zwiększone możliwości oferowane przez sztuczną inteligencję. Dlatego inwestycje w tę technologię będą rosły, napędzając kolejne innowacje i wdrożenia.
Obecnie rynek generatywnej sztucznej inteligencji osiąga rekordowy poziom 17 miliardów USD. Oczekuje się, że do 2032 r. osiągnie 118 miliardów USD (patrz rys. 1). Generatywna sztuczna inteligencja umożliwi bankom i instytucjom finansowym analizowanie ogromnych ilości danych, ujawniając indywidualne preferencje i zachowania klientów. Lepsze zrozumienie pozwoli na tworzenie spersonalizowanych produktów i usług finansowych. Sztuczna inteligencja może np. sugerować unikatowe strategie inwestycyjne, zoptymalizowane plany oszczędzania, a nawet przewidywać przyszłe wydatki, aby zapobiec opłatom za debet. Każda z tych funkcji znacząco poprawia jakość obsługi klienta.
Rysunek 1. Wielkość rynku generatywnej sztucznej inteligencji w latach 2023-2032 w mld USD
Automatyzując rutynowe zadania i procesy decyzyjne, generatywna sztuczna inteligencja może znacznie obniżyć koszty operacyjne. W raporcie Bank of England oszacowano, że uczenie maszynowe (ML) może obniżyć wydatki kapitałowe banków nawet o 70%. Można to osiągnąć dzięki dokładniejszej ocenie ryzyka, usprawnieniu procedury KYC (Know Your Customer) i zautomatyzowanym interakcjom z obsługą klienta, co w przeciwnym razie wymagałoby znacznych zasobów ludzkich.
Pomimo swojego potencjału wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w finansach może nie być łatwe ze względu na ograniczenia regulacyjne i techniczne. Instytucje finansowe działają na podstawie rygorystycznych przepisów, mających na celu ochronę danych konsumentów i zapewnienie stabilności systemu finansowego.
Włączenie sztucznej inteligencji musi odbywać się w sposób zgodny z tymi przepisami, co może spowalniać ich wdrażanie. Ponadto obecny stan technologii AI, mimo że jest zaawansowany, to wciąż wymaga znacznego dopracowania, aby niezawodnie radzić sobie ze złożonymi potrzebami sektora finansowego. Kwestie takie jak tendencyjność danych, interpretowalność modeli i odporność na błędne dane wejściowe muszą zostać rozwiązane, aby uzyskać pełne zaufanie instytucji i organów regulacyjnych.
Chociaż generatywna sztuczna inteligencja stwarza obiecującą przyszłość dla sektora finansowego, jej pomyślne wdrożenie będzie zależeć od przezwyciężenia trudności regulacyjnych i ograniczeń technicznych. W miarę dojrzewania technologii i dostosowywania przepisów możemy spodziewać się bardziej spersonalizowanego, korzystnego i innowacyjnego środowiska finansowego.
Zgodnie z najnowszymi przewidywaniami, wielkość rynku otwartej bankowości wkrótce gwałtownie wzrośnie. Istnieją raporty sugerujące, że rynek ten osiągnie wartość 164 miliardów USD do 2032 r. (patrz rys. 2). Rozwinięta otwarta bankowość oznacza zmianę fundamentalnego podejścia stosowanego w branży usług finansowych. Technologia ta zrewolucjonizuje udostępnianie i wykorzystywanie danych finansowych. Można nawet powiedzieć, że za pośrednictwem usług finansowych opartych na API, prowadzi do oferowania doświadczeń płatniczych, których nie da się porównać z niczym dotychczasowym. Jej rozwój jest napędzany przez zapotrzebowanie na szybsze, bezpieczniejsze i zorientowane na klienta rozwiązania finansowe.
Rysunek 2. Wielkość globalnego rynku otwartej bankowości
Otwarta bankowość opiera się na interfejsach API (Interfejs Programowania Aplikacji) po to, by bezpiecznie udostępniać dane finansowe pomiędzy bankami i zewnętrznymi dostawcami. Technologia ta jest podstawą otwartego ekosystemu bankowego, umożliwiając tworzenie innowacyjnych usług i produktów finansowych. Według McKinsey bankowe interfejsy API mogą poprawić doświadczenia klientów, stworzyć nowe źródła przychodów i na nowo zdefiniować konkurencyjność branży.
W miarę jak otwarta bankowość zyskuje na popularności, ramy regulacyjne na całym świecie ewoluują, aby dostosować się i promować tę zmianę, zapewniając jednocześnie ochronę konsumentów i bezpieczeństwo danych. Unijna dyrektywa PSD2 (Payment Services Directive 2) i brytyjski standard otwartej bankowości są tego pionierskimi przykładami. Deloitte zauważa, że przepisy te nie tylko nakazują udostępnianie danych, ale zapewniają, że odbywa się to w sposób bezpieczny i za zgodą klienta, ustanawiając tym samym wzorzec do naśladowania przez inne regiony.
Wraz ze wzrostem udostępniania danych coraz większy nacisk kładzie się na zapewnienie ochrony konsumentów i bezpieczeństwa danych. Forbes podkreśla, że przyszłość otwartej bankowości zależy w dużej mierze od budowania i utrzymywania zaufania konsumentów. Wymaga to skutecznych metod szyfrowania, bezpiecznych rozwiązań w zakresie przechowywania danych i przejrzystych polityk prywatności. Oznacza to również zapewnienie zgodności z przepisami takimi jak RODO w celu ochrony danych osobowych.
Oczekiwania klientów zachęcają do wprowadzania innowacji w otwartej bankowości. Konsumenci poszukują szybszych, wygodniejszych i spersonalizowanych doświadczeń bankowych. Według raportu PwC oczekuje się, że 71% małych i średnich przedsiębiorstw przyjmie otwartą bankowość do 2024 r. w celu poprawy swoich usług. Może się to przejawiać na różne sposoby, od płatności w czasie rzeczywistym i ulepszonych narzędzi zarządzania finansami po bardziej konkurencyjne oprocentowanie kredytów i produkty ubezpieczeniowe na zamówienie.
Rozwijająca się otwarta bankowość obiecuje, że na nowo zdefiniuje środowisko usług finansowych. Jej sukces będzie zależał od zapewnienia solidnych ram regulacyjnych oraz od nieustannego dążenia do zagwarantowania bezpieczeństwa i ochrony konsumentów. Ponadto kluczowa będzie zdolność branży do wprowadzania innowacji i spełniania wymagań klientów.
Zdecentralizowane finanse (DeFi) i technologia rozproszonego rejestru (DLT) znajdują się w czołówce rewolucji finansowej, dążąc do decentralizacji i przekształcenia globalnych rynków finansowych. Obecnie dowody wskazują, że DeFi notuje bezprecedensową średnią roczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 42,6%, czyli znacznie wyższą niż jakakolwiek inna branża (patrz rys. 3). Z kolei według Statista rynek DLT również wykazuje znaczne tempo wzrostu i oczekuje się, że do 2030 r. osiągnie wartość 140 mld USD. 
Rysunek 3. Wielkość globalnego rynku zdecentralizowanych finansów
DeFi wykorzystuje DLT, takie jak blockchain, do obsługi aplikacji i usług finansowych bez scentralizowanych pośredników. Proces ten rozwinie się poprzez oferowanie różnych usług finansowych, od udzielania kredytów i pożyczek po handel aktywami i zarządzanie ryzykiem w zdecentralizowanej sieci. Według raportu Deloitte DeFi ma potencjał do stworzenia bardziej otwartych, inkluzywnych i uczciwych rynków finansowych, które są dostępne dla każdego, kto ma połączenie z Internetem.
Rozwój DeFi i DLT w coraz większym stopniu na całym świecie przyciąga uwagę organów regulacyjnych. Inicjatywy takie jak DLT Pilot Regime Unii Europejskiej mają na celu ustanowienie bezpiecznego środowiska do prowadzenia handlu i rozliczania transakcji na instrumentach finansowych przy pomocy DLT. Zapewniając stabilność prawną i przejrzystość regulacyjną, takie ramy przyczyniają się do szerszego wykorzystania i rozwoju DeFi i DLT. Podobnie brytyjski Digital Securities Sandbox pozwala firmom na eksperymentowanie i wprowadzanie innowacji w zakresie cyfrowego obrotu papierami wartościowymi w kontrolowanym środowisku, przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności i ochrony konsumentów.
Wraz z rozwojem ekosystemu DeFi rośnie potrzeba interoperacyjności między różnymi blockchainami i platformami DLT. Ta interoperacyjność ma kluczowe znaczenie dla stworzenia płynnego i wydajnego ekosystemu DeFi, w którym aktywa i dane mogą szybko przenosić się między różnymi platformami. Według raportu Binance Research rozwiązania interoperacyjne mają kluczowe znaczenie dla uwolnienia pełnego potencjału DeFi, a tym samym stworzenia bardziej połączonego i dostępnego systemu finansowego.
Chociaż DeFi i DLT są ogromnie obiecujące, to wiążą się z nimi obawy i zagrożenia. Kwestie takie jak skalowalność, bezpieczeństwo i zgodność z przepisami muszą zostać rozwiązane, aby DeFi mogło znaleźć się w głównym nurcie. Ponadto, jak zauważono na Światowym Forum Ekonomicznym, anonimowy i transgraniczny charakter DeFi może stanowić wyzwanie w zapewnieniu zgodności z międzynarodowymi przepisami finansowymi.
Integracja DeFi i DLT znacząco wpłynie na globalne rynki finansowe, ponieważ zaoferują one bardziej zdecentralizowany, przejrzysty i zoptymalizowany system. Niezbędny jest ciągły rozwój technologii, regulacji i interoperacyjności. Wszystko to pomoże w pełni wykorzystać potencjał DeFi i DLT.
Wraz ze wzrostem cyberzagrożeń uwierzytelnianie biometryczne będzie stawać się coraz bardziej powszechne w branży fintech, by służyć zabezpieczeniu dostępu do aplikacji i poufnych informacji. Według najnowszych badań prawie każda firma działająca w sektorze finansowym doświadczyła strat finansowych z powodu cyberzagrożeń (patrz rys. 4). Trend biometryczny obejmuje stosowanie odcisków palców, rozpoznawania twarzy i innych unikalnych identyfikatorów do weryfikacji użytkowników.
Rysunek 4. Straty finansowe firm w Stanach Zjednoczonych w wyniku cyberataków
Behawioralne uwierzytelnianie biometryczne szybko nabiera kluczowego znaczenia w arsenale obronnym branży finansowej przed cyberzagrożeniami. Fintech nadal rozwija się w tym obszarze, a wykorzystanie technologii biometrycznych stale rośnie. Technologie te są stosowane, żeby zabezpieczyć dostęp do aplikacji i wrażliwych informacji. Potrzeba bardziej niezawodnych środków bezpieczeństwa napędza ten trend, zwłaszcza że cyberataki stają się coraz bardziej wyrafinowane.
Najpopularniejsze formy uwierzytelniania biometrycznego obejmują skanowanie odcisków palców, rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie głosu, skanowanie tęczówki oka i biometrię behawioralną. Każda z metod oferuje unikalny sposób weryfikacji tożsamości danej osoby poprzez wykorzystanie jej cech fizycznych lub behawioralnych. Według raportu Grand View Research wielkość globalnego rynku technologii biometrycznych ma osiągnąć 59,31 miliarda USD do 2025 r., co wskazuje na szybko rosnące wykorzystanie i zaufanie do tych technologii.
Skanowanie odcisków palców jest jedną z najczęściej stosowanych metod biometrycznych ze względu na łatwość użycia i wysoką dokładność. Technologia rozpoznawania twarzy również odnotowała znaczny postęp i jest coraz częściej wykorzystywana w aplikacjach bankowości mobilnej w celu zapewnienia szybkiego i bezpiecznego dostępu do usług finansowych. Według badania przeprowadzonego przez Juniper Research sprzęt do rozpoznawania twarzy ma zostać zainstalowany w ponad 800 milionach urządzeń mobilnych do 2024 r., co świadczy o jego rosnącej popularności.
Oprócz biometrii fizycznej biometria behawioralna staje się kluczowym narzędziem do ciągłego uwierzytelniania. Analizuje ona wzorce zachowań użytkownika, takie jak rytm pisania, ruchy myszką i interakcje z urządzeniem, aby stworzyć ciągły proces uwierzytelniania, przy pomocy którego można wykrywać anomalie wskazujące na próbę oszustwa. Raport Mastercard potwierdza, że integracja biometrii behawioralnej z biometrią fizyczną znacznie zwiększa bezpieczeństwo.
Chociaż uwierzytelnianie biometryczne zapewnia większe bezpieczeństwo, budzi ono również obawy dotyczące prywatności. Przechowywanie i obsługa danych biometrycznych to newralgiczne kwestie, którymi należy się zająć. Przepisy takie jak RODO Unii Europejskiej ustanowiły standardy ochrony danych biometrycznych, zapewniając poszanowanie i zabezpieczenie praw do prywatności osób fizycznych.
W miarę pojawiania się cyberzagrożeń rośnie zapotrzebowanie na bardziej zaawansowane środki bezpieczeństwa. Uwierzytelnianie biometryczne znajduje się w czołówce tych przemian. Oferuje ono bezpieczniejszy, wygodniejszy i bardziej spersonalizowany sposób ochrony poufnych informacji finansowych.
Oczekuje się, że informatyka kwantowa zapewni finansom i innym branżom bezprecedensową moc obliczeniową. Mimo że nisza ta dopiero zaczyna powstawać, to już znalazła ogromne możliwości inwestycyjne i oczekuje się, że będzie się szybko rozwijać (patrz rys. 5). Ta wschodząca technologia może przetwarzać ogromne ilości danych. Może wykonywać złożone obliczenia z prędkością znacznie przekraczającą tradycyjne obliczenia, co jest szczególnie ważne w przypadku modelowania ryzyka i wykrywania oszustw.
Rysunek 5. Europejski rynek informatyki kwantowej
W finansach modelowanie ryzyka ma kluczowe znaczenie dla strategii inwestycyjnych, zarządzania portfelem i procesów decyzyjnych. Informatyka kwantowa pozwala na analizę rozległych i złożonych systemów finansowych w czasie rzeczywistym. Według raportu McKinsey informatyka kwantowa może zapewnić dokładniejsze i bardziej szczegółowe modele rynków finansowych, przyczyniając się do lepszej oceny ryzyka i podejmowania lepszych decyzji inwestycyjnych. Może symulować scenariusze rynkowe o złożoności i szybkości nieosiągalnej dla klasycznych komputerów.
Branża finansowa jest coraz częściej celem wyrafinowanych cyberataków i szwindli. Zdolność informatyki kwantowej do szybkiej analizy wzorców i anomalii w dużych zbiorach danych czyni ją idealnym narzędziem do wykrywania oszustw. Badanie przeprowadzone przez Deloitte sugeruje, że obliczenia kwantowe mogą znacznie zwiększyć zdolność do identyfikowania nieuczciwych działań i nietypowych wzorców transakcji, zmniejszając w ten sposób straty spowodowane oszustwami.
Informatyka kwantowa może przetwarzać i analizować duże zbiory danych niemal natychmiastowo, co może być przełomem w handlu algorytmicznym. Pozwala to instytucjom finansowym szybko reagować na zmiany rynkowe i podejmować bardziej świadome decyzje handlowe. Ta zdolność do szybkiego przetwarzania danych może doprowadzić do rozwoju bardziej zaawansowanych algorytmów handlowych, co potencjalnie może zwiększyć rentowność.
Oczekuje się, że integracja obliczeń kwantowych z finansami będzie miała szeroki wpływ na gospodarkę. Dzięki umożliwieniu bardziej wydajnego modelowania ryzyka, poprawie wykrywania oszustw i usprawnieniu handlu algorytmicznego, informatyka kwantowa może potencjalnie wnieść znaczną wartość dodaną do branży finansowej i szerszej gospodarki. Badanie przeprowadzone przez Boston Consulting Group szacuje, że zastosowanie informatyki kwantowej w finansach może wygenerować miliardową wartość w nadchodzących dziesięcioleciach.
Informatyka kwantowa stanowi transformacyjną szansę dla sektora finansowego. Technologia ta ewoluuje i staje się coraz bardziej dostępna. Jej integracja z różnymi aplikacjami finansowymi prawdopodobnie doprowadzi do znacznych postępów i innowacji w całej branży.
Ponieważ kwestie środowiskowe na całym świecie znajdują się w centrum uwagi, zrównoważony rozwój staje się kluczowym czynnikiem napędzającym innowacje w branży fintech. Na całym świecie rośnie liczba firm inwestujących coraz więcej w zielone technologie finansowe (patrz rys. 6). Trend ten charakteryzuje się wysiłkami na rzecz zmniejszenia śladu węglowego, zwiększenia efektywności energetycznej i promowania odpowiedzialnej konsumpcji, dostosowując się tym samym do rosnącego nacisku na inicjatywy środowiskowe, społeczne i zarządcze (ESG).
Rysunek 6. Regionalna liczba FinTechów, których celem jest dekarbonizacja
Fintechy koncentrują się na opracowywaniu rozwiązań, które pomagają instytucjom finansowym i ich klientom śledzić i redukować ślad węglowy. Według raportu PwC zielone rozwiązania fintechowe umożliwiają konsumentom i firmom monitorowanie ich wpływu na środowisko i zarządzanie nim poprzez zapewnienie wglądu w działania powodujące emisję dwutlenku węgla i sugerowanie bardziej zrównoważonych alternatyw. Obejmuje to inwestycje w zielone obligacje, programy kompensacji emisji dwutlenku węgla i finansowanie projektów związanych z energią odnawialną.
Istnieje rosnący trend w kierunku optymalizacji zużycia energii w ramach operacji finansowych. Deloitte podkreśla, że firmy fintech wykorzystują chmurę obliczeniową, sztuczną inteligencję i inne technologie w celu zwiększenia efektywności energetycznej swoich działań operacyjnych i usług. W ten sposób nie tylko zmniejszają swój wpływ na środowisko, ale także poprawiają wydajność operacyjną i obniżają koszty.
Zielony fintech ma również kluczowe znaczenie dla promowania odpowiedzialnych wzorców konsumpcji. Produkty i usługi finansowe są projektowane tak, aby zachęcać konsumentów do zrównoważonych zachowań. Nagrody za ekologiczne wydatki, zrównoważone portfele inwestycyjne i zielone pożyczki to tylko niektóre z innowacyjnych produktów, które zachęcają konsumentów do podejmowania decyzji bardziej świadomych ekologicznie.
Rozwój zrównoważonych technologii w branży fintech jest zgodny z ogólną koncentracją przedsiębiorstw i konsumentów na inicjatywach ESG. Badanie Global Sustainable Investment Alliance (GSIA) pokazuje, że zrównoważone inwestycje rosną, a inwestorzy coraz częściej biorą pod uwagę czynniki ESG przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Fintechy odpowiadają na to zapotrzebowanie, integrując kryteria ESG ze swoimi platformami, umożliwiając inwestorom monitorowanie inwestycji w oparciu o czynniki środowiskowe i społeczne.
Zrównoważona technologia i zielony fintech stanowią transformacyjną zmianę w branży finansowej. Świat w coraz większym stopniu stawia na zrównoważony rozwój. Technologie te mogą znacząco przyczynić się do tego, że ekosystem finansowy będzie bardziej zrównoważony i przyjazny dla środowiska.
Personalizacja poprzez analizę danych staje się głównym tematem w branży finansowej. Banki i instytucje coraz częściej wykorzystują zaawansowaną analitykę danych i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w celu zwiększenia zaangażowania klientów.
Trend ten wiąże się z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów i technik uczenia maszynowego (ML), które analizują ogromne ilości danych klientów, co przekłada się na lepsze dostosowanie usług bankowych do ich potrzeb. Być może to właśnie fakt, że usługi są połączeniem różnych rodzajów technologii, sprawia, że rynek analityki danych tak dobrze prosperuje (patrz rys. 7).
Rysunek 7. Wielkość rynku analityki danych, 2022-2032 w mld USD
Instytucje finansowe wykorzystują analitykę danych do tworzenia szczegółowych profili klientów. Profile te uwzględniają różne aspekty zachowań, preferencji i historii finansowej klientów. Według raportu McKinsey pozwala to bankom oferować wysoce spersonalizowane usługi, takie jak precyzyjnie dopasowane porady inwestycyjne, oferty kredytowe i zindywidualizowana obsługa bankowa, co znacząco zwiększa satysfakcję i lojalność klientów.
Jednym z najważniejszych zastosowań analityki danych w finansach jest ocena ryzyka kredytowego. Instytucje finansowe mogą uzyskać znacznie bardziej precyzyjne zrozumienie ryzyka kredytowego poprzez analizę historii transakcji klientów, wzorców wydatków, a nawet aktywności w mediach społecznościowych. Deloitte zauważa, że poprawia to dokładność ocen kredytowych i umożliwia opracowanie bardziej wyrafinowanych modeli ryzyka, które mogą zidentyfikować potencjalne zagrożenia i możliwości.
Sztuczna inteligencja i narzędzia uczenia maszynowego są wykorzystywane do analizy zachowań użytkowników w celu wykrywania anomalii, które mogą wskazywać na oszustwo, oceniać zadowolenie klientów i przewidywać przyszłe potrzeby finansowe. Sztuczna inteligencja może na przykład dostrzec nietypowe wzorce transakcji, które mogą sugerować nieuczciwą działalność, zwiększając bezpieczeństwo i zaufanie.
Podczas gdy korzyści płynące z personalizacji poprzez analizę danych są oczywiste, rodzi to pewne problemy, w szczególności dotyczące prywatności danych i etycznego wykorzystania informacji o klientach. Przepisy, takie jak RODO w Europie, ustanowiły standardy ochrony danych i prywatności, wymagając od instytucji finansowych odpowiedzialnego traktowania danych klientów.
Personalizacja poprzez analizę danych przekształca branżę bankowości i usług finansowych, ponieważ pozwala na obsługę lepiej dostosowaną do potrzeb klientów. Poprawia również zarządzanie ryzykiem i strategie marketingowe. Wraz z postępem technologicznym możemy spodziewać się jeszcze bardziej zaawansowanych aplikacji do analizy danych w sektorze finansowym.
Rozwój neobanków i bankowości cyfrowej oznacza znaczącą zmianę w krajobrazie finansowym, stanowiąc wyzwanie dla tradycyjnych modeli bankowych ze względu na innowacyjne rozwiązania cyfrowe. Tego typu banki cyfrowe cieszą się coraz większą popularnością, zwłaszcza wśród młodszych pokoleń obeznanych z technologią, oferując im bardziej dostępne, przyjazne dla użytkownika i opłacalne usługi bankowe. Liczby stojące za rosnącym rynkiem neobankowości mówią same za siebie (patrz rys. 8).
Rysunek 8. Rynek neobankowości w Stanach Zjednoczonych
Neobanki szybko zdobywają udział w rynku ze względu na ich skuteczność w oferowaniu usprawnionych usług, zorientowanych na klienta. Według raportu Accenture liczba klientów neobanków ma gwałtownie wzrosnąć. Oczekuje się, że do 2024 r. banki cyfrowe będą miały ponad 145 milionów klientów. Wzrost ten jest napędzany przez ich niższe koszty operacyjne, brak fizycznych oddziałów i zdolność do szybkiego dostosowywania się do potrzeb klientów.
Neobanki wykorzystują najnowocześniejsze technologie, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe (ML) i duże zbiory danych, do oferowania zindywidualizowanych usług bankowych. Funkcje takie jak analiza wydatków w czasie rzeczywistym, zautomatyzowane narzędzia oszczędnościowe i natychmiastowe powiadomienia to standardowe oferty, które przemawiają do grupy demograficznej, preferującej zarządzanie finansami za pośrednictwem urządzeń mobilnych.
Banki cyfrowe są najwyżej oceniane wśród millenialsów i konsumentów z pokolenia Z, którzy generalnie czują się bardziej komfortowo z usługami cyfrowymi oraz cenią sobie wygodę i dostępność, jaką zapewniają neobanki. Badania McKinsey wskazują, że te młodsze grupy demograficzne są bardziej skłonne do przejścia na banki cyfrowe ze względu na ich nastawienie na interakcje online i szybką, wydajną obsługę.
Jedną z najważniejszych zalet neobanków jest ich efektywność kosztowa. Działając całkowicie online i unikając kosztów ogólnych związanych z tradycyjnymi bankami stacjonarnymi, neobanki mogą oferować niższe opłaty i lepsze stawki. Dlatego są one szczególnie atrakcyjne dla konsumentów zwracających uwagę na koszty i małych firm poszukujących niedrogich rozwiązań bankowych.
Rozwój neobanków i bankowości cyfrowej zmienia branżę usług finansowych. Neobanki mają modele skoncentrowane na kliencie, innowacyjnie wykorzystują technologię i przemawiają do młodszych konsumentów. Są one dobrze przygotowane do dalszego szybkiego rozwoju i wywierania znaczącego wpływu na tradycyjną bankowość.
Stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych sprawia, że rozwój cyberbezpieczeństwa i cyberodporności nabiera kluczowego znaczenia. Zagrożenia cybernetyczne stają się coraz bardziej wyrafinowane, a w odpowiedzi na nie sektor finansowy rozwija swoje strategie obronne. Wszystkie te tendencje znajdują odzwierciedlenie w rosnącym rynku cyberbezpieczeństwa (patrz rys. 9).
Coraz większy nacisk kładzie się na rozwój zautomatyzowanych mechanizmów obronnych, integrację rozbudowanych modeli cyberbezpieczeństwa i tworzenie kompleksowych planów kryzysowych. Wdrożenie sztucznej inteligencji jest kluczowym elementem tego rozwoju, choć wprowadza też pewne przeszkody.
Rysunek 9. Amerykański rynek cyberbezpieczeństwa
Automatyzacja w cyberbezpieczeństwie staje się niezbędna do szybkiego wykrywania zagrożeń i reagowania na nie. Algorytmy AI i ML mogą analizować ogromne zbiory danych w celu identyfikacji potencjalnych zagrożeń, czasami nawet przed ich zaistnieniem.
Według raportu McKinsey zautomatyzowane systemy mogą wykrywać znane rodzaje cyberataków i identyfikować nowe wzorce, które mogą sygnalizować nadchodzące zagrożenia. Takie proaktywne podejście do cyberbezpieczeństwa ma ogromne znaczenie w obszarze, w którym zagrożenia szybko się zmieniają.
Instytucje finansowe zmierzają w kierunku bardziej zintegrowanych modeli cyberbezpieczeństwa. W ich ramach narzędzia i procesy bezpieczeństwa konsolidowane są w spójny system, który oferuje kompleksową strategię obrony. Deloitte podkreśla znaczenie takiej integracji zauważając, że umożliwia ona organizacjom skuteczniejsze zarządzanie ryzykiem cyberbezpieczeństwa i bardziej metodyczne reagowanie na incydenty.
Plany kryzysowe są niezbędne do zminimalizowania wpływu incydentów cybernetycznych. Obejmują one regularne oceny cyberbezpieczeństwa, programy szkoleniowe dla pracowników i jasne procedury reagowania na naruszenia. Rada Stabilności Finansowej (FSB) podkreśla znaczenie przygotowania w utrzymaniu odporności systemu finansowego. Sugeruje, że instytucje finansowe powinny mieć szczegółowe plany odzyskiwania danych i regularne ćwiczenia w celu przetestowania ich skuteczności.
Sztuczna inteligencja odgrywa istotną rolę w zwiększaniu cyberbezpieczeństwa, ale niesie też ze sobą dodatkowe przeszkody. Chociaż sztuczna inteligencja może znacznie poprawić wykrywanie zagrożeń i skrócić czas reakcji, tworzy również nowe luki w zabezpieczeniach. Atakujący mogą też atakować systemy AI, aby zakłócić ich działanie, a nawet nauczyć się, jak uniknąć wykrycia.
Ponadto, jak zauważono w badaniu Agencji Unii Europejskiej ds. Cyberbezpieczeństwa (ENISA), zapewnienie bezpieczeństwa samej sztucznej inteligencji jest coraz większym problemem, zwłaszcza że rozwiązanie to coraz częściej jest nieodłączną częścią strategii cyberbezpieczeństwa finansowego.
Krajobraz cyberbezpieczeństwa stale się poszerza, a nowe zagrożenia pojawiają się regularnie. Instytucje finansowe muszą zatem zachować czujność i odpowiednio dostosowywać swoje strategie. Wiąże się to z koniecznością bycia na bieżąco z najnowszymi cyberzagrożeniami i postępem technologicznym oraz okresową aktualizacją środków cyberbezpieczeństwa.
Ponieważ cyberzagrożenia wciąż się rozwijają, strategie ich zwalczania również muszą się zmieniać. Skupienie uwagi sektora finansowego na zautomatyzowanych mechanizmach obronnych, zintegrowanych modelach i planach kryzysowych ma tu kluczowe znaczenie. Ponieważ sektor ten musi utrzymywać wysoki poziom cyberbezpieczeństwa i odporności, niezbędne jest również ostrożne wdrażanie sztucznej inteligencji.
Postępy w dziedzinie RegTech mają odegrać kluczową rolę w przekształcaniu sposobu, w jaki firmy finansowe zarządzają zgodnością z przepisami i ryzykiem. Technologie te oferują innowacyjne rozwiązania, umożliwiające dynamiczne i efektywne kosztowo sposoby na sprostanie tym wyzwaniom. Regulacje prawne stają się coraz bardziej złożone, dlatego też RegTech znajduje zastosowanie w coraz większej liczbie obszarów (patrz rys. 10).
Rysunek 10. Wielkość rynku RegTech według aplikacji
RegTech wykorzystuje zaawansowane technologie, takie jak: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, analizę Big Data i blockchain, aby ułatwić zachowanie zgodności z przepisami. Według raportu Deloitte RegTech może zautomatyzować zadania, takie jak monitorowanie transakcji pod kątem podejrzanych działań, zapewniając w ten sposób szybszą i dokładniejszą zgodność z przepisami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i stosowanie procedury KYC (Know Your Customer). Automatyzacja ta znacznie skraca czas i zasoby tradycyjnie wymagane do zapewnienia zgodności z przepisami.
Narzędzia RegTech są coraz częściej wykorzystywane do zarządzania ryzykiem. Mogą one identyfikować potencjalne zagrożenia poprzez analizę dużych zbiorów danych i dostarczanie spostrzeżeń, które pomagają instytucjom finansowym podejmować bardziej świadome decyzje.
Badanie przeprowadzone przez PwC podkreśla, w jaki sposób RegTech może odegrać kluczową rolę w modelowaniu ryzyka kredytowego, analizie ryzyka rynkowego i zarządzaniu ryzykiem operacyjnym, dając możliwość bardziej szczegółowego podejścia do identyfikacji i ograniczania ryzyka.
Instytucje finansowe działają w środowisku szybko zmieniających się przepisów. Rozwiązania RegTech pozwalają tym instytucjom nadążać za zmianami regulacyjnymi i zapewniać ich przestrzeganie. Na przykład w badaniu przeprowadzonym przez McKinsey & Company zauważono, że technologie takie jak blockchain mogą zapewnić przejrzysty i niezmienny zapis transakcji, pomagając w sprawozdawczości regulacyjnej i przeprowadzaniu audytów.
Jedną z najważniejszych korzyści płynących ze stosowania technologii RegTech jest możliwość obniżenia kosztów związanych z zapewnieniem zgodności z przepisami i zarządzaniem ryzykiem. Automatyzując rutynowe zadania i zapewniając dokładniejsze oceny ryzyka, RegTech może obniżyć koszty operacyjne związane z utrzymaniem zgodności z przepisami. Rada Stabilności Finansowej (FSB) zauważa, że przyjęcie rozwiązań RegTech może prowadzić do korzystniejszej alokacji zasobów w firmach finansowych.
DORA zmienia wiele przepisów finansowych. Podkreśla potrzebę odporności operacyjnej w erze cyfrowej. Rozwiązania RegTech są niezbędne do zapewnienia zgodności z DORA i są napędzane przez technologie takie jak AI i blockchain. Rozwiązania te pomagają w monitorowaniu systemów, identyfikacji słabych punktów i szybkiej reakcji na zagrożenia cyberbezpieczeństwa. Ułatwiają również prowadzenie pełnej dokumentacji operacyjnej.
Chociaż RegTech oferuje liczne korzyści, stoi również w obliczu wielu dylematów, szczególnie w odniesieniu do integracji istniejących systemów i bezpieczeństwa danych. Ponadto w miarę rozwoju RegTech, instytucje finansowe muszą zapewnić, że ich pracownicy są odpowiednio przeszkoleni, aby skutecznie korzystać z tych nowych technologii.
Pomimo tych wyzwań, przyszłość RegTech wygląda obiecująco. Regulacje finansowe stale się zmieniają i stają się coraz bardziej złożone, więc oczekuje się, że zapotrzebowanie na oparte na technologii, kompleksowe rozwiązania w zakresie zgodności z przepisami też będzie rosło.
RegTech staje się niezbędnym narzędziem dla firm finansowych, ponieważ umożliwia bardziej wydajne procesy zachowania zgodności z przepisami, lepsze zarządzanie ryzykiem i przestrzeganie złożonych ram regulacyjnych, a wszystko to przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych.
Już po pierwszym miesiącu 2024 r. widać, że branża FinTech gwałtownie się rozwija. Kluczowe trendy, takie jak sztuczna inteligencja, neobanki i zielony fintech, przekształcają finanse. Transformacja ta nie tylko rewolucjonizuje świadczenie usług, ale także oczekiwania konsumentów. Instytucje finansowe stoją w obliczu wyzwań związanych z koniecznością zrównoważenia innowacji z obowiązkami w zakresie etyki sztucznej inteligencji, prywatności danych i cyberbezpieczeństwa. Dotyczy to wielu postępów technologicznych, które zalewają dziś branżę.
Odniesienie sukcesu w tym dynamicznym środowisku zależy od zwinnej adaptacji i umiejętności wykorzystania technologii. Przekłada się to na innowacje i zrównoważony wzrost. Przyszłość finansów jest cyfrowa, a każda firma ma szansę stać się częścią tej zmiany.
Wszystkich gotowych na przyjęcie tych trendów Avenga może zabrać w podróż po innowacjach FinTech. Skontaktuj się z nami i zrób krok w kierunku cyfrowej przyszłości finansów.
Dowiedz się, jak AI może działać zarówno na korzyść, jak i na szkodę branży finansowej — jako zarówno środek zapobiegawczy, jak i narzędzie zbrodni.
Poznaj możliwości i korzyści zastosowania technologii mobilnych w opiece zdrowotnej i branży biotechnologicznej.
Czym jest otwarta bankowość i w jaki sposób PSD2 wpłynie na autoryzację płatności? Na ile bezpieczne jest udostępnianie API w ramach otwartej bankowości? Czy sektor finansowy jest gotowy na zmianę?
* USA i Kanada, obowiązują wyjątki
Rozpocznij rozmowę
Chętnie odpowiemy na Twoje pytania. Skorzystaj z poniższego formularza, aby skontaktować się z nami. Odezwiemy się do Ciebie wkrótce.
