7 Minute
Introducere: AI în bankingul românesc — între oportunitate și precauție
Pandemia a accelerat transformarea digitală în sistemul bancar din România, forțând instituțiile financiare să redeseneze procesele interne și să ofere servicii la distanță. Dar adevărata schimbare structurată vine odată cu adoptarea inteligenţei artificiale (AI): de la chatbot-uri și asistenţi virtuali până la automatizări pentru procesarea documentelor și modele de credit scoring. Într-un podcast organizat de CSALB, Daniel Nicolaescu (director juridic şi de guvernanţă corporativă, Raiffeisen Bank) și Dan Cristea (Lead AI Innovation, BCR), într-un dialog moderat de Cornel Dinu, au discutat pe larg despre cum se implementează AI în bănci, ce avantaje aduce, dar și ce riscuri trebuie gestionate.
Context și tendinţe: de ce AI nu mai e doar un trend
Inteligența artificială a trecut rapid din stadiul de experiment în zona operațională, iar lansarea unor instrumente accesibile publicului larg (de exemplu ChatGPT) a democratizat accesul la soluții AI. Pentru bănci, AI oferă avantaje competitive clare: creșterea eficienței operaționale, reducerea timpilor de procesare, îmbunătățirea experienței clienților și posibilitatea de personalizare a produselor financiare la scară largă. Cu toate acestea, adopția în România rămâne mai timidă comparativ cu media europeană — din motive de reglementare, etică, securitate și reticență culturală.
Unde se folosește AI în prezent în băncile din România
Automatizarea proceselor interne (RPA + ML)
Băncile implementează machine learning și robotic process automation (RPA) pentru a automatiza activităţi repetitive: extragerea datelor din documente scanate, reconcilierea internă, verificările KYC automate și rutarea documentelor. Aceste soluții reduc timpul de procesare de la zile la minute și scad costurile operaționale.
Asistenţi virtuali și chatbot-uri
Chatbot-urile sunt folosite pentru gestionarea întrebărilor frecvente, programări și asistență inițială în call-center. În România, abordarea a fost conservatoare: roboții funcționează sub supraveghere umană, iar escaladarea către un operator real este setată ca regulă în caz de incertitudine.
Credit scoring și decizii suport
Modelele predictive optimizează analiza riscului de credit și pot accelera aprobarea solicitărilor. Totuși, deciziile finale rămân sub control uman pentru a evita decizii eronate generate de date insuficiente sau biasuri în datele de antrenament.
Caracteristici produselor AI în banking
Funcţii cheie
- Procesare automată documente (OCR + NLP)
- Analiză predictivă și scorare de risc
- Chatbot-uri multilingve și integrare omnichannel
- Detecție anomalii și prevenție fraude (machine learning pentru pattern detection)
- Automatizări workflow pentru reconciliere și raportare
Caracteristici de securitate
Soluțiile moderne includ logare multi-factor, monitorizare comportamentală, onboarding biometric și criptare end-to-end. Implementarea AI trebuie însoțită de audit, testare adversarială și politici clare de guvernanță pentru a proteja datele clienților.
Avantaje comparate: AI vs abordarea tradițională
Comparativ cu procesele manuale, AI oferă:
- Viteză: extracția și analiza datelor se fac în minute, nu zile;
- Scalabilitate: procesele pot fi replicate la scară fără costuri liniare similare;
- Consistență: reducerea erorilor umane în sarcini repetitive;
- Personalizare: produse financiare adaptate profilului clientului pe baza comportamentului și datelor;
- Eficiență cost: costuri operaționale reduse pe termen mediu și lung.
Limitările: riscul de bias în algoritmi, necesitatea supravegherii umane, costuri inițiale de implementare și probleme de conformitate cu reglementările europene și locale.
Use cases relevante pentru consumatori și business
Pentru clienți retail
- Onboarding digital complet (verificare identitate, semnătură electronică)
- Aplicații de bugetare și oferte personalizate de economisire/investiții
- Asistență în timp real prin chatbot pentru operațiuni curente
Pentru companii
- Procesarea automată a facturilor și reconcilierea plăților
- Modele predictive pentru cash-flow și creditare corporate
- Detectarea fraudelor pe tranzacții complexe
Abordarea românească: conservatorism cu pași mari
Băncile din România folosesc, în principal, AI pentru optimizarea proceselor interne și nu pentru a delega decizii critice complet algoritmilor. Practic, implementările urmăresc două reguli: mai întâi automatizare pentru sarcini repetitive; apoi, menținerea oamenilor în bucla decizională în etapele cheie. Această abordare echilibrată vizează creșterea eficienței fără a compromite responsabilitatea, transparența deciziilor și încrederea clientului.
Securitate cibernetică, fraude și deepfakes — riscurile majore
Pe măsură ce operațiunile bancare devin tot mai digitale, amenințările cibernetice evoluează: infractorii folosesc AI pentru a genera deepfakes vocale sau text, pentru a realiza atacuri de phishing personalizate și pentru a construi call-centere frauduloase. De asemenea, datele sensibile stocate în diverse platforme terțe pot fi compromise, amplificând riscul la scară largă.
Prevenția implică educarea utilizatorilor, controale tehnice avansate (deteție comportamentală, analiză anomalii în timp real), colaborare între bănci și autorități și dezvoltarea unor mecanisme centrale de alertare și blocare la nivel de stat.
Reglementare și responsabilitate: cine răspunde când AI greșește?
Legislația europeană și inițiativele locale încearcă să definească responsabilități clare. În discuțiile actuale se vorbește despre prezumția de responsabilitate a creatorului sau operatorului unui sistem AI în cazul unui incident cauzat de un instrument defect. Totuși, reglementările trebuie să găsească un echilibru între protecția consumatorilor și stimularea inovării.
Comparativ: AI în România vs Europa
Adopția AI în bănci este în medie mai redusă în România comparativ cu piețele vest-europene mai mature. Motivele includ resursele limitate pentru R&D, reticența managerială, prioritățile de conformitate și necesitatea de a investi în securitate cibernetică. Cu toate acestea, avantajele competitive locale apar pe măsură ce băncile mici și mari încep să scaleze proiectele pilot care au demonstrat rezultate palpabile.
Pașii practici pentru implementare responsabilă a AI în bănci
- Audit inițial al datelor — identificarea biasurilor și a calității datelor;
- Pilotare și validare — rularea modelelor în paralel cu procesele umane pentru validare;
- Guvernanță și transparență — definirea clară a responsabilităților și auditelor externe;
- Protecție a datelor și securitate — criptare, MFA, monitorizare AI-driven;
- Educație clienți — campanii de awareness pentru identificarea fraudelor;
- Colaborare public-privat — mecanisme centrale de sharing threat intelligence.
Market relevance: ce înseamnă AI pentru competitivitatea băncilor
Instituțiile care adoptă AI eficient pot reduce costurile operaționale cu procente semnificative, pot îmbunătăți timpul de răspuns și satisfacția clienților, și pot lansa produse mai personalizate. Pe termen mediu, lipsa adopției AI va afecta competitivitatea, iar angajatorii vor căuta talente capabile să combine cunoștințele bancare cu competențe în data science și machine learning.
Studii de caz și exemple aplicate
Exemple practice includ: extragerea automată de date din dosare de credit pentru decizii rapide, sisteme de monitorizare a tranzacțiilor cu detecție de anomalii care reduc fraudele, și instrumente interne care generează drafturi de contracte sau răspunsuri către autorități, economisind ore de muncă.
Concluzii: echilibrul dintre inovație și responsabilitate
Inteligența artificială transformă fundamental modul în care băncile operează și interacționează cu clienții. În România, trecerea este reală, dar precaută: instituțiile prioritizează automatizările interne și păstrează control uman asupra deciziilor critice. Pentru ca AI să aducă beneficii reale și sustenabile trebuie asigurate guvernanță, protecție a datelor și colaborare între bănci, stat și furnizori de tehnologie. Doar astfel putem valorifica potențialul AI — eficiență, personalizare, viteză — fără a compromite securitatea și încrederea consumatorilor.
Termeni cheie integrați: inteligenţă artificială, AI, machine learning, digitalizare bancară, securitate cibernetică, fraude online, credit scoring, chatbot, automatizare procese bancare, transformare digitală, inovaţie financiară.
Sursa: bursa
Comentarii