City Union Bank buduje centrum AI. Banki przestają kupować gotowce

W skrócie:

City Union Bank w Indiach uruchamia własne centrum AI do testowania rozwiązań na rzeczywistych problemach bankowych

Zamiast kupować gotowe narzędzia, banki zaczynają budować wewnętrzne laboratoria AI

Centrum powstało w ramach czterostronnego porozumienia z partnerami technologicznymi

To część szerszego trendu: banki przechodzą od kupowania oprogramowania do samodzielnego rozwijania AI

Przez lata banki kupowały gotowe narzędzia analityczne i oprogramowanie do automatyzacji. Płaciły dostawcom, wdrażały systemy, szkoliły ludzi. Teraz część z nich robi coś innego: buduje własne przestrzenie, gdzie AI testuje się bezpośrednio na prawdziwych problemach bankowych.

City Union Bank w Indiach właśnie wszedł na tę ścieżkę. Bank podpisał czterostronną umowę na utworzenie centrum AI. Nie chodzi o kolejny zakup licencji. Chodzi o własne laboratorium, gdzie bank będzie eksperymentował z technologią na swoich warunkach.

Koniec z gotowymi rozwiązaniami z pudełka

City Union Bank nie jest pierwszym bankiem, który buduje wewnętrzne centrum AI. To część szerszego trendu w sektorze finansowym. Banki przez lata kupowały gotowe systemy analityczne, CRM-y z wbudowaną "inteligencją", narzędzia do wykrywania oszustw. Problemy? Systemy nie rozmawiały ze sobą. Dostosowanie do specyfiki banku kosztowało fortunę. A każda zmiana wymagała zgody dostawcy.

Teraz część banków mówi: "Zbudujemy to sami". Modele AI stały się na tyle dostępne, że nie trzeba być Google'em, żeby je wdrożyć. Potrzebujesz zespołu, infrastruktury i konkretnych problemów do rozwiązania. Tyle.

Centrum AI w banku to nie science fiction. To konkretna przestrzeń, gdzie testuje się rozwiązania na prawdziwych danych

Czterostronny układ: bank, technologia, wiedza, infrastruktura

City Union Bank nie buduje centrum w pojedynkę. Podpisał umowę z trzema partnerami. Szczegóły porozumienia nie są publicznie dostępne, ale schemat jest znany: jeden partner dostarcza infrastrukturę chmurową, drugi wiedzę o modelach AI, trzeci integrację z systemami bankowymi.

Takie partnerstwa mają sens. Bank zna swoje problemy operacyjne, ale nie ma zespołu specjalistów od uczenia maszynowego. Partner technologiczny ma modele, ale nie rozumie specyfiki bankowości. Infrastruktura musi spełniać wymogi regulacyjne (a w bankowości są brutalne). Połączenie tych trzech elementów daje szansę na coś użytecznego.

Co bank będzie testował? Najprawdopodobniej: wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym, automatyzację obsługi klienta, analizę ryzyka kredytowego, personalizację ofert. To problemy, które każdy bank ma. Tylko każdy ma je trochę inaczej. Gotowe rozwiązanie z pudełka nigdy nie będzie idealne.

regulacje nie znikają, nawet w laboratorium

Centrum AI w banku to nie startup w garażu. Każdy model, który trafi do produkcji, musi przejść przez zgodność z regulacjami. W Indiach (jak w całej Azji) nadzór finansowy patrzy na AI z rosnącym zainteresowaniem. Reserve Bank of India wydał już wytyczne dotyczące używania AI w bankowości. Centrum musi działać w tych ramach.

To oznacza: audyt danych treningowych, dokumentację decyzji modelu, możliwość wyjaśnienia, dlaczego AI odmówił kredytu. Nie możesz po prostu wrzucić modelu językowego do systemu bankowego i liczyć, że zadziała. Wdrożenie AI w regulowanej branży to maraton, nie sprint.

Każdy model AI w banku musi przejść przez zgodność z regulacjami. To nie opcja, to wymóg

Trend czy przypadek? Inne banki robią to samo

City Union Bank nie jest osamotniony. W ostatnich miesiącach kilka banków ogłosiło podobne inicjatywy. HDFC Bank w Indiach uruchomił własne laboratorium AI w 2025 roku. ICICI Bank testuje agentów AI do automatyzacji procesów wewnętrznych. DBS Bank w Singapurze ma dedykowany zespół AI od 2024 roku.

Wspólny mianownik? Banki przestają być tylko klientami firm technologicznych. Zaczynają budować własne kompetencje. To kosztuje, ale daje kontrolę. Nie jesteś uzależniony od roadmapy dostawcy. Nie czekasz, aż vendor doda funkcję, której potrzebujesz. Budujesz to, co rozwiązuje Twój konkretny problem.

Czy to oznacza koniec dla dostawców oprogramowania bankowego? Nie. Większość banków nie ma zasobów, żeby budować wszystko od zera. Małe i średnie banki nadal będą kupować gotowe rozwiązania. Duzi gracze? Oni mają kapitał i motywację, żeby iść własną drogą.

Co to zmienia dla rynku AI w finansach

Jeśli więcej banków pójdzie tą ścieżką, rynek się zmieni. Dostawcy oprogramowania bankowego będą musieli przestawić się z licencjonowania gotowych produktów na dostarczanie komponentów i konsultingu. Zamiast sprzedawać "system do wykrywania oszustw", będą sprzedawać moduły, które bank zintegruje z własnym centrum AI.

To już dzieje się w innych branżach. Fundusze inwestycyjne budują własne silniki AI. Firmy technologiczne mają wewnętrzne zespoły AI od lat. Banki są spóźnione, ale nadrabiają szybko.

Banki przestają być tylko klientami firm AI. Zaczynają budować własne kompetencje

Własne centrum czy gotowe narzędzie?

City Union Bank postawił na własne centrum AI. To sygnał, że część branży bankowej zmienia podejście do technologii. Zamiast kupować gotowe rozwiązania, banki budują wewnętrzne laboratoria, gdzie testują AI na rzeczywistych problemach.

Czy to ma sens dla każdego banku? Nie. Małe banki nie mają zasobów na takie inwestycje. Średnie będą się zastanawiać, czy opłaca się budować, czy kupić. Duże? One już to robią. Za rok zobaczymy, czy te centra AI rzeczywiście dostarczają wartość, czy to tylko kolejna inicjatywa, która wygląda dobrze w prezentacji dla zarządu.

Jedno jest pewne: banki, które nauczą się używać AI na swoich warunkach, będą miały przewagę. Te, które zostają przy gotowych rozwiązaniach, będą konkurować ceną i marżą. Który model wygra w dłuższej perspektywie? Sprawdzam.

Źródła

AI News - City Union Bank launches AI centre to support banking operations