Wpływ sztucznej inteligencji na rynek finansowy w procesie podejmowania decyzji ekonomicznych – szanse, wyzwania i rekomendacje

• Authors: Elwira Ziółkowska

Title variants

EN

The influence of artificial intelligence (AI) used in taking economic decisions on the financial market: opportunities, challenges, and recommendations

Abstracts

EN

The aim of the article is to analyse selected issues related to artificial intelligence (AI), its impact on the financial market, taking into account opportunities and challenges, and to present recommendations in the areas of stability, security, and transparency of its application. The research tool used included the analysis of secondary data sources such as the relevant literature (both domestic and international), a systemic analysis of legal acts, and a review of available reports on the use of AI in the financial market. The continuous development of AI in financial markets is influenced by many factors, and it can be both an opportunity and a challenge. The adopted methodology allowed for the identification and specification of the areas where barriers to the use of AI exist. Based on examples, solutions have been presented as recommendations in this regard.

PL

Celem artykułu jest analiza wybranych zagadnień dotyczących sztucznej inteligencji – jej wpływu na rynek finansowy z uwzględnieniem istniejących szans i wyzwań – oraz przedstawienie rekomendacji w zakresie stabilności, bezpieczeństwa i przejrzystości jej zastosowania. Posłużono się w tym celu analizą danych wtórnych, takich jak literatura przedmiotu (krajowa i zagraniczna), analizą systemową aktów prawnych, a także przeglądem dostępnych raportów. Za nieustanny rozwój sztucznej inteligencji na rynkach finansowych odpowiada wiele różnorodnych czynników, co sprawia, że można go postrzegać zarówno jako szansę, jak i wyzwanie. Przyjęta w artykule metodologia pozwoliła na wyłonienie i sprecyzowanie obszarów, w których występują bariery utrudniające zastosowanie sztucznej inteligencji. Na podstawie wybranych przykładów przedstawiono rozwiązania będące rekomendacją w tym zakresie.

Keywords

EN

new technologies; recommendations; financial sector; AI; machine learning

PL

nowe technologie; rekomendacje; sektor finansów; sztuczna inteligencja; uczenie maszynowe

• Publisher: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Zarządzania i Finansów
• Journal: Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów
• Year: 2023
• Issue: 192
• Pages: 89-108

Dates

published

2023

Contributors

author

Elwira Ziółkowska

• Akademia Nauk Stosowanych Mazovia

• https://orcid.org/0000000193415667

References

• Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Banku Centralnego, Europejskiego Komitetu Ekonomiczno-Społecznego i Komitetu Regionów w sprawie strategii dla UE w zakresie finansów cyfrowych (COM/2020/591).
• Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Banku Centralnego, Europejskiego Komitetu Ekonomiczno-Społecznego i Komitetu Regionów, Plan działania w zakresie technologii finansowej: w kierunku bardziej konkurencyjnego i innowacyjnego europejskiego sektora finansowego (COM/2018/0109).
• Rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2022/2552 z dnia 14 grudnia 2022 r. w sprawie operacyjnej odporności cyfrowej sektora finansowego i zmieniające rozporządzenia (WE) nr 1060/2009, (UE) nr 648/2012, (UE) nr 600/2014, (UE) nr 909/2014 oraz (UE) 2016/1011 (tekst mający znaczenie dla EOG).
• Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych).
• Uchwała nr 196 Rady Ministrów z dnia 28 grudnia 2020 r. w sprawie ustanowienia „Polityki dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020” (M. P. 2021 poz. 23).
• Ustawa z dnia 29 sierpnia 1997 r. – Prawo bankowe (Dz.U. 2022 poz. 2324).
• Brynjolfsson, E., Mcafee, A. (2015). Drugi wiek maszyn. Praca, postęp i dobrobyt w czasach genialnych technologii. Warszawa: MT Biznes.
• Gadre-Patwardhan, S., Katdare, V. V., Joshi, M. R. (2016). A Review of Artificially Intelligent Applications in the Financial Domain. W: Artificial Inteligencie in Financial Markets. New Developments in Quantitative Trading and Investment, C. Dunis, P. Middleton, A. Karathanasopolous, K. Theofilatos (Eds.). London: Palgrave Macmillan.
• Minsky, M. (1967). Computation: Finite and Infinite Machines. Prentice-Hall: Englewood Cliffs.
• Płoszajski, P. (2016). Czy nadszedł zmierzch monopolu człowieka na inteligencję? O maszynach myślących jak ludzie i ludziach myślących jak maszyny. Warszawa: Oficyna Wydawnicza SGH.
• Płoszajski, P. (red.) (2016). Społeczna odpowiedzialność technologii. Warszawa: Oficyna Wydawnicza SGH.
• Simon, H. (1965). The Shape of Automation for Man and Management, Machines Will Be Capable, within Twenty Years, of Doing Any Work That a Man Can Do. New York: Harper and Row.
• Turing, A. M. (2009). Computing Machinery and Intelligence. W: Parsing the Turing Test. Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, R. Epstein, G. Roberts, G. Beber (Eds.). Dordrecht: Springer.
• Balicki, J. (2015). Wybrane paradygmaty sztucznej inteligencji w informatycznych systemach finansowych, Współczesna Gospodarka, 4.
• Łańcucki, J. (2019). Wpływ innowacyjnych technologii na funkcjonowanie rynku ubezpieczeniowego, Prawo Asekuracyjne, 2 (99).
• Rojszczak, M. (2020). Sztuczna inteligencja w innowacjach finansowych – aspekty prawne i regulacyjne, Internetowy Kwartalnik Antymonopolowy i Regulacyjny, 2 (9).
• Stylec-Szromek, P. (2018). Sztuczna inteligencja – prawo, odpowiedzialność, etyka, Organizacja i Zarządzanie, 123.
• Anderson, J., Bholat, D., Gharbawi, M., Thew, O. (2021). Wpływ pandemii na wykorzystanie sztucznej inteligencji w bankowości, https://www.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/rynkifinansowe/ban-kowosc/wplyw-pandemii-na-wykorzystanie-sztucznej-inteligencji-w-bankowosci/ (dostęp: 24.02.2023).
• Biallas, M., O’Neill, F. (2020). Artificial Intelligence Innovation in Financial Services, https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/34305/Artificial-Intelligence-Innovation-in-Financial-Services.pdf?sequence=1&isAllowed=y (dostęp: 16.02.2023).
• Buchanan, B. (2019). Artificial Intelligence in Finance, http://doi.org/10.5281/zenodo.2612537 (dostęp: 16.02.2023).
• Chatterjee, S. (2020). Algorithm Usage Rises in Choppy Currency Markets, https://www.reuters.com/article/us-health-coronavirus-currencies-survey-idUSKBN22H1ST (dostęp: 1.03.2023).
• Ciesielski, M. (2021). Sztuczna inteligencja w bankach powinna być szybciej wdrażana, https://www.obserwatorfinansowy.pl/bez-kategorii/rotator/sztuczna-inteligencja-w-bankach-powinna-byc szybciej-wdrazana/ (dostęp: 20.02.2023).
• Columbus, L. (2020). The State of AI Adoption in Financial Services, https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2020/10/31/the-state-of-ai-adoption-in-financial-services/?sh=3833dbfd2aac (dostęp: 3.03.2023).
• Domański, T. (2017). Założyciel Alibaby nie pozostawia złudzeń: jeśli pracujesz w banku, zacznij szukać nowej pracy, https://www.spidersweb.pl/2017/07/sztuczna-inteligencja-automatyzacja-bankow.html (dostęp: 15.02.2023).
• EBA (2021). Discussion Paper on Machine Learning for IRB Models, https://www.eba.europa. eu/sites/default/documents/files/document_library/Publications/Discussions/2022/Discussion% 20on%20machine%20learning%20for%20IRB%20models/1023883/Discussion% 20paper%20on%20machine%20learning%20for%20IRB%20models.pdf (dostęp: 6.04.2023).
• Finextra Research (2018). AI in Financial Services: Next Steps to Realising the Potential, https://www.opentext.com/file_source/OpenText/en_US/PDF/wp-ai-financial-services-next-steps-to-realising-the-potential-en.pdf (dostęp: 20.02.2023).
• IBM (2023). Enterprise Security Solutions, https://www.ibm.com/analytics/fraud-prediction (dostęp: 17.02.2023).
• Kabza, M. (2019). Sztuczna inteligencja zmienia system finansowy, https://www.obserwatorfinansowy. pl/forma/analizy-debata/analizy/sztuczna-inteligencja-zmienia-systemfinansowy/ (dostęp: 24.02.2023).
• Kochaniak, M. (2016). Sztuczna inteligencja w służbie bankowości spółdzielczej, https://bs.net.pl/artykuly-nietylko-dla-informatykow/sztuczna-inteligencja-w-sluzbie-bankowosci-spoldzielczej (dostęp: 15.02.2023).
• Maskey, S. (2018). How Artificial Intelligence Is Helping Financial Institutions, https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/12/05/how-artificial-intelligence-is-helping-financial-institutions/?sh=33152857460a (dostęp: 20.02.2023).
• Microsoft Ignite (2023). Uczenie głębokie a uczenie maszynowe w usłudze Azure Machine Learning, https://learn.microsoft.com/pl-pl/azure/machine-learning/concept-deep-learningvs-machine-learning?view=azureml-api-2 (dostęp: 12.02.2023).
• Temida (2023). Bezpieczne finanse, https://temida.io/ (dostęp: 1.03.2023).
• Wiaterek, J. (2017). Sztuczna inteligencja – analiza SWOT z perspektywy bankowości, http://alterum.pl/uploaded/Sztuczna%20inteligencja.pdf (dostęp: 20.02.2023).
• Wojewnik, P., Grzybek, S., Biecek, P., Ogonowski, D., Chlebus, M. (2021). Sztuczna inteligencja wkracza do ryzyka kredytowego, https://www.bikhub.pl/pl/aktualnosci/sztuczna-inteligencja-wkracza-do-ryzkredytowego.html (dostęp: 16.02.2023).

Identifiers

Biblioteka Nauki

20679214