Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji zmienia sposób funkcjonowania sektora bankowego. Zarządzanie modelami AI w bankowości jest kluczowe, ponieważ umożliwiają one automatyzację procesów, analizę danych na niespotykaną dotąd skalę oraz poprawę jakości obsługi klienta. Ich potencjał jest ogromny, ale jednocześnie wprowadza nowe wyzwania związane z AI Governance.
AI Governance opiera się na synergii trzech kluczowych elementów, które wzajemnie się uzupełniają:
zarządzaniu cyklem życia modeli AI,
ocenie ryzyka
oraz zgodności z wymogami regulacyjnymi (compliance).
Aby spełniać normy zgodności, konieczne jest wdrożenie odpowiednich procesów w cyklu życia AI oraz regularna analiza ryzyka. Zarządzanie cyklem życia AI to „miejsce działania”, czyli procesy związane z tworzeniem, wdrażaniem i monitorowaniem modeli. Ocena ryzyka stanowi „perspektywę kontroli”, dzięki której identyfikujemy potencjalne zagrożenia związane z używaniem AI. Compliance to z kolei „cel do spełnienia” – zapewnia, że wszystkie działania są zgodne z obowiązującymi regulacjami i etyką.
AI Governance wymaga również interdyscyplinarnej współpracy. Nie jest to tylko domena IT czy compliance, ale raczej wspólny obszar dla różnych działów w organizacji. Współpraca biznesu, działów technicznych, działów ryzyka, prawnych oraz compliance jest kluczowa, ponieważ każdy z tych zespołów wnosi unikalną perspektywę. Zarządzanie cyklem życia modeli AI powinno odbywać się jak zarządzanie produktem – z odpowiednią uwagą na etapie tworzenia, ale również z bieżącym monitoringiem i adaptacją. Tradycyjne podejście, w którym modele AI traktowane były jako jednorazowe projekty, w których po wdrożeniu zapominało się o monitorowaniu, jest ju niewystarczające.
AI Governance proponuje traktowanie modeli jak produkt, który wymaga ciągłej troski i ewolucji. Ważnym aspektem jest również rola compliance – jeśli ich praca będzie postrzegana jako jedynie „hamulec”, może to prowadzić do prób obchodzenia przepisów. Zamiast tego, dział compliance powinien współtworzyć ramy dla AI, pomagając zespołom technicznym i biznesowym w zrozumieniu regulacji oraz etyki. Krzysztof Goworek CEO, TUATARA
Czym są duże modele AI?
Duże modele, określane jako modele foundation (foundation models, LxM – large X models) lub duże modele językowe (LLMs – Large Language Models), to potężne systemy sztucznej inteligencji trenowane na ogromnych zbiorach danych. Popularne przykłady to GPT-4, BERT, PaLM 2, LLaMA 2 czy Mistral. W przeciwieństwie do klasycznych modeli AI, które są projektowane do realizacji jednego konkretnego zadania (np. predykcji ryzyka kredytowego), modele foundation mają szerokie zastosowanie i mogą wykonywać różnorodne funkcje – od przetwarzania języka naturalnego, przez analizę dokumentów, po tłumaczenia i generowanie tekstu.
Kluczowe cechy dużych modeli to:
Wielozadaniowość – Mogą być stosowane do wielu różnych celów, np. chatboty bankowe, generowanie raportów, analiza sentymentu klientów czy automatyczne przetwarzanie wniosków kredytowych.
Często pochodzą od zewnętrznych dostawców – Banki rzadko trenują własne duże modele od podstaw ze względu na gigantyczne koszty i wymagania infrastrukturalne. Zamiast tego korzystają z modeli dostarczonych przez OpenAI, Google czy IBM watsonx.
Kontekstowe zarządzanie – Nie ocenia się ich efektywności jako całości, lecz w kontekście konkretnego zastosowania (np. ocena jakości odpowiedzi w chatbotach).
Nowe metody ewaluacji – Klasyczne metryki AI (accuracy, precision) są niewystarczające. Potrzebne są nowe wskaźniki, jak np. ocena poprawności generowanych odpowiedzi przez ludzi (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback).
Złożoność i „czarna skrzynka” – Modele te często działają jak „czarna skrzynka” (np. GPT-4), co utrudnia ich pełną interpretowalność. Wymaga to nowych metod wyjaśnialności, takich jak analiza wpływu promptów czy śledzenie generowanych treści (prompt tracing).
AI Governance w bankowości – jak zarządzać dużymi modelami?
Wdrażanie dużych modeli w sektorze bankowym wymaga nowego podejścia do AI Governance, czyli zarządzania sztuczną inteligencją w sposób zgodny z regulacjami, etyką i bezpieczeństwem danych. W klasycznym modelu cykl życia AI obejmuje proces od definiowania potrzeby biznesowej, przez budowę i testowanie modelu, aż po wdrożenie i monitorowanie. W przypadku modeli foundation ten cykl wygląda inaczej:
Wybór modelu foundation – Zamiast budować model od zera, bank wybiera odpowiedni istniejący model .
Zatwierdzenie zgodności – Sprawdzenie modelu pod kątem zgodności z regulacjami (AI Act, RODO) i ocenienie dostawcy (czy spełnia standardy bezpieczeństwa).
Dostosowanie modelu – Fine-tuning (dostrajanie modelu na bankowych danych) lub inżynieria promptów (tworzenie odpowiednich instrukcji do modelu).
Zatwierdzenie i wdrożenie – Przegląd poprawności działania modelu, testy jakościowe i finalne wdrożenie.
Monitorowanie jakości – Ocena działania modelu w czasie rzeczywistym, analiza jego odpowiedzi i wykrywanie ewentualnych halucynacji AI.
Modyfikacje i wycofanie – Wprowadzanie poprawek w przypadku zmian w modelu lub jego niespełniania wymagań.
Banki muszą również zadbać o bezpieczeństwo danych – korzystanie z publicznych modeli, np. poprzez API OpenAI, może stanowić zagrożenie w kontekście ochrony danych klientów. Rozwiązaniem są modele hostowane w bezpiecznym środowisku banku lub zewnętrzni dostawcy oferujący odpowiednie zabezpieczenia (np. IBM watsonx).
Przykłady zastosowania w bankowości
Chatboty i obsługa klienta – AI oparte na LLM może odpowiadać na pytania klientów, ale wymaga mechanizmów kontrolujących poprawność generowanych odpowiedzi (np. scoring jakości wypowiedzi).
Analiza dokumentów – Modele foundation pomagają w automatycznej ekstrakcji danych z umów i wniosków kredytowych, przyspieszając procesy biznesowe.
Monitorowanie ryzyka i fraud detection – AI może analizować duże ilości transakcji i wykrywać anomalie sugerujące oszustwa.
Wsparcie dla analityków i doradców finansowych – LLM mogą pomagać w generowaniu podsumowań raportów czy analizowaniu trendów rynkowych.
Zarządzanie dużymi modelami w bankowości to wyzwanie, które wymaga ścisłego połączenia strategii AI Governance, monitorowania jakości oraz dbałości o bezpieczeństwo danych. Modele foundation otwierają nowe możliwości, ale jednocześnie wymagają nowych metod kontroli i dostosowania cyklu życia AI do ich specyfiki.
Trzy wymiary AI Governance w praktyce
AI Governance nie jest jedynie koncepcją teoretyczną – wymaga konkretnych narzędzi i procesów, które zapewniają pełną kontrolę nad modelem AI w całym jego cyklu życia. W praktyce można wyróżnić trzy kluczowe obszary, na których opiera się skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją w organizacji:
Inwentaryzacja i śledzenie cyklu życia modeli – czyli zapewnienie pełnej widoczności i kontroli nad wszystkimi modelami AI w organizacji.
Zarządzanie ryzykiem modeli – identyfikacja i monitorowanie potencjalnych zagrożeń związanych z wykorzystaniem AI.
Ocena i monitoring modeli – bieżące śledzenie jakości działania modeli oraz ich zgodności z założonymi celami i regulacjami.
Każdy z tych obszarów odgrywa kluczową rolę w AI Governance i pozwala na świadome oraz bezpieczne wdrażanie AI w organizacji.
Inwentaryzacja i śledzenie cyklu życia modeli
Efektywne zarządzanie cyklem życia modeli AI zaczyna się od ich pełnej inwentaryzacji. Organizacje wdrażające AI powinny dysponować rejestrem wszystkich modeli, ich wersji, statusów oraz historii aktualizacji. W praktyce powinno to oznaczać:
Automatyczną rejestrację modeli – systemy AI Governance gromadzą kluczowe informacje o każdym modelu: nazwę, wersję, autora, datę wdrożenia oraz historię modyfikacji.
Przestrzeń do zatwierdzania modeli – dedykowane narzędzia umożliwiają zespołom modelowym i działom ryzyka przegląd oraz formalną akceptację modeli przed ich wdrożeniem.
Monitorowanie cyklu życia modeli – modele AI nie są statycznymi bytami – zmieniają się wraz z danymi, na których operują. Dlatego systemy AI Governance powinny automatycznie identyfikować modele, które wymagają przeglądu, ponownego szkolenia lub wycofania z użytku.
Zarządzanie ryzykiem modeli
Ocena ryzyka modeli AI stanowi jeden z kluczowych filarów AI Governance, pozwalając organizacji na identyfikację i minimalizację potencjalnych zagrożeń. W praktyce zarządzanie ryzykiem obejmuje:
Kategoryzację modeli pod względem ryzyka – modele mogą różnić się poziomem wpływu na działalność organizacji, klientów i regulacje. Dlatego powinny być klasyfikowane na podstawie złożoności, wpływu na decyzje biznesowe oraz zgodności z regulacjami (np. AI Act).
Śledzenie incydentów związanych z AI – każda sytuacja, w której model działa niezgodnie z oczekiwaniami (np. błędne decyzje kredytowe, dyskryminujące predykcje), powinna być rejestrowana i analizowana w celu uniknięcia podobnych problemów w przyszłości.
Integrację z systemami zarządzania ryzykiem korporacyjnym – platformy AI Governance często współpracują z narzędziami GRC (Governance, Risk & Compliance), takimi jak IBM OpenPages, umożliwiając spójne podejście do zarządzania ryzykiem w organizacji.
Ocena i monitoring modeli
Ostatnim kluczowym obszarem AI Governance jest ciągłe monitorowanie i ocena skuteczności modeli AI. Modele uczą się na podstawie danych, które ewoluują w czasie, co oznacza, że ich skuteczność również się zmienia. Wdrożenie odpowiednich mechanizmów oceny pozwala na bieżące dostosowywanie modeli do rzeczywistości.
W praktyce oznacza to:
Monitorowanie jakości modeli w czasie rzeczywistym – systemy AI Governance analizują kluczowe metryki, takie jak dokładność predykcji, poziom dryfu danych oraz skuteczność na różnych grupach klientów.
Wykrywanie i eliminowanie stronniczości (bias) – modele AI mogą faworyzować jedne grupy klientów kosztem innych. Automatyczne testy pozwalają identyfikować uprzedzenia i rekomendować sposoby ich eliminacji.
Alerty i automatyczne powiadomienia – jeśli model zaczyna działać poniżej określonych progów skuteczności (np. AUC spada poniżej 85%), system automatycznie wysyła alert do odpowiednich osób, sugerując ponowne przeszkolenie modelu lub jego modyfikację.
Śledzenie i wyjaśnianie predykcji – organizacje powinny dysponować narzędziami pozwalającymi na analizę i wyjaśnianie decyzji modelu, np. dlaczego dany wniosek kredytowy został odrzucony.
AI Governance w bankowości
Zarządzanie modelami AI w bankowości jest kluczowym elementem bezpiecznego i efektywnego wdrażania sztucznej inteligencji w organizacjach. W praktyce oznacza to połączenie monitorowania cyklu życia modeli, zarządzania ryzykiem oraz bieżącej oceny skuteczności modeli AI.
Dzięki odpowiednim narzędziom, takim jak watsonx.governance, organizacje mogą zautomatyzować i usprawnić te procesy, zapewniając zgodność z regulacjami, redukcję ryzyka oraz optymalizację działania modeli AI. W efekcie AI staje się bardziej transparentne, etyczne i przewidywalne, co jest kluczowe dla budowania zaufania klientów i regulatorów.
Jeśli szukasz doświadczonego partnera, aby dostosować swoją organizację do wymogów związanych z AI Governance – skontaktuj się z nami!
