zatem sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych? Nie w czysty, science fictionowy sposób, jaki ludzie sobie wyobrażają. Ale zastąpi część pracy, zmniejszy liczbę zespołów, skróci pracę młodszych pracowników i zmieni to, jak „dobrze” wygląda na każdym poziomie.
W zaskakującym przypadku może to również sprawić, że niektórzy bankierzy staną się bardziej wartościowi.
Tak, wiem – brzmi to tak, jakbym próbowała mieć jedno i drugie. Trochę tak jest. Bo rzeczywistość jest taka skomplikowana.
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Czy sztuczna inteligencja zastąpi radiologów w niedalekiej przyszłości?
Jak badania obrazowe mogą się zmienić dzięki diagnostyce wspomaganej sztuczną inteligencją.
🔗 Czy sztuczna inteligencja zastąpi księgowych czy zmieni ich rolę?
Co może obsłużyć automatyzacja i gdzie nadal liczy się człowiek.
🔗 Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków danych: prawda?
Praktyczne spojrzenie na zadania, które sztuczna inteligencja może i nie może zastąpić.
🔗 Czy sztuczna inteligencja zastąpi prawników? Pytanie trudniejsze, niż się wydaje
Dlaczego praca prawnika opiera się pełnej automatyzacji, mimo szybkiego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Krótka odpowiedź na pytanie „Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych” 📌
Mało prawdopodobne, aby sztuczna inteligencja całkowicie zastąpiła bankierów inwestycyjnych, ponieważ bankowość nie polega tylko na wytwarzaniu wyników, ale także na zdobywaniu zaufania, radzeniu sobie z niejednoznacznościami i finalizowaniu transakcji, gdy każdy kieruje się innymi motywacjami i ma wybiórczą pamięć.
Ale sztuczna inteligencja na pewno:
-
Zautomatyzuj dużą część analiz, tworzenia projektów i prac procesowych
-
Skróć harmonogramy prezentacji i realizacji
-
Zmniejsz liczbę ludzi potrzebnych do wykonania niektórych warstw pracy
-
Przesunięcie wartości w kierunku siły relacji + osądu + dystrybucji
-
Zmusić banki do ponownego przemyślenia modelu „uczniostwa” analityka-współpracownika
Jeśli więc pytasz „Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych”, jakbyś chciał odpowiedzieć tylko jednym „tak” lub „nie”, to prosta odpowiedź brzmi: sztuczna inteligencja zastępuje zadania, a nie cały gatunek 🧠🤖
Szybka kontrola rzeczywistości: to nie jest „kiedyś” – to już jest w matematyce rynku pracy 🔢
Można to ująć w prosty sposób: kadra zarządzająca nie zastanawia się nad tym, czy sztuczna inteligencja ma znaczenie – po prostu ustalają budżet wokół niej.
-
Z badania pracodawców przeprowadzonego przez Światowe Forum Ekonomiczne wynika, że 86% z nich spodziewa się, że do 2030 r. sztuczna inteligencja i technologia przetwarzania informacji przekształcą ich działalność, a te same badania podkreślają masową rotację pracowników (tworzenie i zastępowanie) spowodowaną transformacją strukturalną. [1]
-
Tymczasem główne badania nad produktywnością dowodzą, że sztuczna inteligencja generatywna może znacząco zmienić wydajność godzinową, jeśli organizacje skutecznie przearanżują czas i przeprogramują przepływy pracy (wielkie „jeśli”, ale o to właśnie chodzi). [2]
Tłumaczenie: nawet jeśli „bankierzy” nie znikną, model operacyjny nie pozostanie taki sam.
Co robią bankierzy inwestycyjni (część, o której ludzie zapominają) 🧾📈
Gdyby bankowość inwestycyjna polegała tylko na arkuszach kalkulacyjnych i prezentacjach, ta rozmowa już by się skończyła. Ale praca ta przypomina raczej pięć zadań ułożonych w płaszczu przeciwdeszczowym:
-
Początki (znajdowanie i zdobywanie zleceń)
Budowanie relacji, pozycjonowanie, wyczucie czasu, polityka. Trochę terapii, trochę strategii, trochę szachów ♟️ -
Realizacja (doprowadzenie do zawarcia umowy)
Koordynacja działań prawników, księgowych, wewnętrznych komisji, kierownictwa klienta, kontrahentów… plus ciągłe „drobne” kryzysy. -
Wycena i narracja.
Nie tylko liczby – historia, która przetrwa krytykę. Dlaczego ta umowa, dlaczego teraz, dlaczego taka cena. -
Zarządzanie procesami.
Harmonogramy, pokoje danych, wnioski o due diligence, gromadzenie interesariuszy. To w zasadzie profesjonalne zarządzanie kotami 🐈 -
Zarządzanie ryzykiem i ocena reputacji.
To, czego nie robić, jest równie ważne, jak to, co robić. Czasami nawet ważniejsze.
Sztuczna inteligencja może pomóc we wszystkich pięciu. Zastąpienie wszystkich pięciu jest trudniejsze.
Co sprawia, że sztuczna inteligencja w bankowości inwestycyjnej jest dobra?
„Dobra wersja” sztucznej inteligencji w bankowości to nie ta, która generuje najładniejszy akapit. To taka, która zachowuje się jak niezawodny młodszy członek zespołu, który:
-
Nie ma halucynacji (lub przynajmniej wyraźnie sygnalizuje niepewność)
-
Wyjaśnia swoje założenia , nie wchodząc w wykład filozoficzny
-
Działa w ramach ograniczeń zgodności, nie narzekając na to
-
Używa spójnych szablonów i kontroli wersji (bankowość jest uczulona na losowość)
-
Rozumie kontekst – dynamikę sektora, normy struktury transakcji, wrażliwość klienta
-
Zachowuje ślad audytu, dzięki czemu ktoś może później bronić wyników 😬
Ponadto: sektor finansowy już wdraża sztuczną inteligencję (w tym GenAI) w obszarach takich jak przetwarzanie zaplecza i zgodność, jednocześnie wyraźnie wskazując na takie ryzyka, jak nieprzejrzystość, prywatność, cyberbezpieczeństwo i stronniczość. To napięcie jest istotą całej gry. [3]
Ukrytym wymogiem jest zaufanie. Model może być inteligentny, ale jeśli nie można mu zaufać pod presją, staje się obciążeniem. Jak samochód sportowy z zawodnymi hamulcami – zabawa, dopóki nie przestanie działać.
Gdzie sztuczna inteligencja uderza jako pierwsza: „przemysłowe” aspekty bankowości 🏭🧠
Najwcześniejsze przemieszczenie występuje w pracy, która jest:
-
Duża głośność
-
Oparte na szablonach
-
Podatne na błędy ze strony ludzi
-
Łatwe do sprawdzenia mechanicznego
Tak więc wiele klasycznych problemów analityków znajduje się w strefie eksplozji.
Zadania, które prawdopodobnie zostaną zautomatyzowane (lub mocno skompresowane)
-
Przygotowywanie tekstów ofertowych i przeglądów rynku ✍️
-
Tworzenie tabel comps ze strukturalnych danych wejściowych
-
Podsumowanie zgłoszeń, transkrypcji, notatek badawczych
-
Formatowanie slajdów i egzekwowanie zasad marki (żegnajcie wojny o wyrównanie o 2 w nocy) 🎯
-
Tworzenie projektów sekcji CIM na podstawie dostarczonych notatek due diligence
-
Szybkie generowanie wielu scenariuszy wyceny
-
Tworzenie wiadomości e-mail, aktualizacji statusu, harmonogramów spotkań (te wszystkie efektowne rzeczy...)
Skręt
Nawet gdy zadanie wykonuje sztuczna inteligencja, ludzie nadal:
-
Sprawdź to
-
Popraw to
-
Bronić tego wewnętrznie
-
Zaprezentuj to na zewnątrz
Więc praca przenosi się z tworzenia na przegląd, nadzór i osąd . Co brzmi łatwiej… dopóki to Ty nie podpiszesz tego 😵💫
Typowa winietka: jest godzina 23:17, klient chce „bardziej precyzyjnej historii kapitałowej” do rana, a ktoś potrzebuje trzech wersji dla trzech wewnętrznych grup odbiorców. Solidna konfiguracja sztucznej inteligencji pozwala na stworzenie wstępnego języka i szkieletu slajdów w kilka minut – a następnie współpracownik/wiceprezes wykonuje prawdziwą pracę: poprawia to, co technicznie poprawne , ale komercyjnie błędne .
Gdzie sztuczna inteligencja ma problemy: ludzki klej, który zamyka transakcje 🧩💬
Oto niezręczna prawda: duża część wartości bankowości inwestycyjnej ma charakter społeczny i sytuacyjny. Nie fałszywie społeczny, ale kontekstowo-społeczny.
Sztuczna inteligencja ma większe problemy z:
-
Psychologia klienta: strach, ego, polityka wewnętrzna, dynamika zarządu
-
Niuanse negocjacji: co się mówi, a co ma się na myśli
-
Instynkt czasowy: kiedy naciskać, kiedy zrobić przerwę
-
Zaufanie oparte na reputacji: „Widziałem już ten film, nie rób tego”
-
Kreatywne strukturyzowanie w warunkach ograniczeń (podatkowych, zarządzania, tarcia regulacyjnego)
-
Odpowiedzialność: klienci chcą człowieka, który jest właścicielem porady
Model może zasugerować strukturę. Nie może usiąść naprzeciwko prezesa, który jest na wpół zły, na wpół przerażony, i spokojnie skierować rozmowę z powrotem na racjonalne wybory. To bardzo ludzka umiejętność. Nie magiczna – ludzka.
Tabela porównawcza: najlepsze konfiguracje „sztucznej inteligencji + bankowości” (i komu pomagają) 📊✨
Oto praktyczne spojrzenie – nie tekst sprzedażowy w stylu „najlepsze narzędzie AI”, a raczej „najlepszy wzorzec wykorzystania”.
| Narzędzie / Konfiguracja | Publiczność | Cena | Dlaczego to działa |
|---|---|---|---|
| Analityk-drugi pilot do projektów i projektów | Analitycy, współpracownicy | $-$$ | Przyspiesza pierwsze wersje robocze i zmniejsza liczbę głupich błędów. Nadal wymaga sprawdzenia (zawsze). |
| Generator prezentacji z zabezpieczeniami marki | Zespoły ds. pokrycia | $$ | Szybko zamienia szkice w użyteczne strony… choć czasami formatowanie jest dziwne |
| Podsumowanie staranności + bot pytań i odpowiedzi | Zespoły transakcyjne | $$-$$$ | Znacząco skraca czas odczytu, ale tylko wtedy, gdy dostęp do danych jest czysty i ma odpowiednie uprawnienia |
| Wewnętrzne wyszukiwanie wiedzy (zasady, precedensy) | Wszyscy | $$ | Znajduje odpowiedź na pytanie „jak to zrobiliśmy ostatnim razem?” – ogromna oszczędność czasu 📚 |
| Inteligencja relacji (sygnały, mapowanie kont) | Seniorzy, pochodzenie | $$-$$$ | Pomaga określić czas i kąty, ale nie zastępuje faktycznej relacji |
| Przepływ pracy zatwierdzania + sprawdzanie zgodności | Ryzyko, prawo, bankierzy | $$$ | Zapobiega błędom, które trafiają na pierwsze strony gazet. I spowalnia bieg wydarzeń… ironicznie 😬 |
Tak, ceny są niejasne. To celowe. Zakupy bankowe to osobny, równoległy wszechświat.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych: to zależy od stażu pracy 👔🧑💻
Tutaj rozmowa robi się pikantna.
Analitycy i juniorzy 😵💫
Dużo pracy juniorskiej polega na:
-
Redakcja
-
Formatowanie
-
Aktualizacja
-
Odbudowa tego samego modelu z niewielkimi poprawkami
Sztuczna inteligencja kompresuje to mocno. Co oznacza:
-
Do osiągnięcia tego samego wyniku może być potrzebnych mniej młodszych pracowników
-
Od młodszych zawodników, którzy pozostaną w drużynie, będzie się oczekiwać szybszej gry na wyższym poziomie
-
Model „nauki poprzez ból” zostaje zakłócony
Istnieje realne ryzyko: jeśli sztuczna inteligencja wyeliminuje żmudną pracę, nowi pracownicy mogą również stracić powtarzalność, która buduje intuicję. To trochę jak nauka gotowania poprzez zamawianie jedzenia – przetrwasz, ale nie zostaniesz szefem kuchni.
Współpracownicy i wiceprezesi 🧠
Role te mogą stać się bardziej wartościowe, ponieważ:
-
Przetłumacz potrzeby klienta na produkty finalne
-
Wykryj problem przed wysyłką
-
Zarządzaj interesariuszami i harmonogramami
-
Interpretuj niejednoznaczności i podejmuj decyzje
Dzięki sztucznej inteligencji są one szybsze, ale nie przestarzałe.
Lekarze i zaklinacze deszczu ☔
Jeśli naprawdę generujesz dochód dzięki relacjom i zaufaniu, sztuczna inteligencja cię nie zastąpi. Może nawet pogłębić przepaść między:
-
Bankierzy, którzy mogą inicjować i doradzać
-
Bankierzy, którzy głównie nadzorują proces
Ostre, ale… tak.
Nowy zestaw umiejętności bankiera (czyli jak nie dać się zepchnąć na boczny tor) 🧰🚀
Jeśli sztuczna inteligencja przejmie od Ciebie powtarzalną produkcję, pozostanie to, za co ludzie zapłacą.
Umiejętności, które stają się bardziej wartościowe
-
Budowanie narracji klienta: przekształcanie złożoności w przekonanie 🎤
-
Ocena biznesowa: co ma znaczenie, co nie, co jest ryzykowne
-
Rozpoznawanie wzorców sektorowych: poznanie „dlaczego” za liczbami
-
Negocjacje i wpływ: wewnętrzny i zewnętrzny
-
Przywództwo procesowe: utrzymanie płynności transakcji pomimo złożoności
-
Nadzór nad sztuczną inteligencją: podpowiadanie, weryfikowanie, testowanie wyników
I tak, bycie „dobrym w AI” staje się realne – i to nie w żenujący sposób. Raczej: czy potrafisz używać jej odpowiedzialnie, szybko i bez zawstydzania zespołu.
Niewygodne rzeczy: ryzyko, zgodność i odpowiedzialność ⚠️🏛️
Bankowość to nie piaskownica. To maszyna do rozliczania.
Na szybkość adopcji wpływają dwie mało atrakcyjne rzeczywistości:
-
Zarządzanie ryzykiem modeli nie jest opcjonalne.
Organy regulacyjne banków od dawna mają oczekiwania dotyczące zarządzania ryzykiem modeli: walidacji, dokumentacji i zarządzania. (Generatywna sztuczna inteligencja nie otrzymuje magicznej przepustki – wręcz przeciwnie, podnosi poprzeczkę kontroli). [4] -
Komunikacja i przechowywanie dokumentacji szybko stają się drażliwe.
Brokerzy-dealerzy mają wyraźny obowiązek przechowywania komunikacji biznesowej (w tym komunikacji elektronicznej) zgodnie z przepisami SEC/FINRA dotyczącymi przechowywania dokumentacji. Ma to znaczenie, gdy ludzie zaczynają wklejać kontekst transakcji do narzędzi, generować wersje robocze lub „rozmawiać” z wewnętrznymi botami. [5]
Dlatego adopcja często wygląda tak: „Sztuczna inteligencja wszędzie… ale dopiero po jej ogrodzeniu”
Jak wygląda przyszłość: mniej warstw, szybsze cykle, większa specjalizacja 🔄💼
Realistycznym rezultatem nie jest wyginięcie bankierów. To ich reorganizacja:
-
Zespoły zajmujące się szczupłymi transakcjami wspierane przez systemy AI
-
Więcej „grup” talentów sektorowych + produktowych + wykonawczych
-
Szybsza iteracja prezentacji i modeli
-
Większy nacisk na dystrybucję (kto może umieścić, kto może przyprowadzić nabywców, kto może przenieść kapitał)
-
Podział pomiędzy:
-
Praca doradcza o wysokim poziomie zaufania (obciążająca ludzi)
-
Prace produkcyjne o dużej objętości (obciążające sztuczną inteligencję)
-
Spodziewaj się też, że więcej butików będzie przebijać się ponad swoją wagę. Jeśli sztuczna inteligencja zapewni mniejszym zespołom moce produkcyjne na miarę dużych firm, czynnikiem różnicującym staną się relacje, osąd i specjalistyczna wiedza w niszach 🥊
Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych: wersja kompaktowa 🧾✅
Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych? Nie całkowicie. Ale zastąpi znaczną część czasu, jaki bankierzy poświęcają pracy, zwłaszcza młodszym pracownikom produkcyjnym.
Co się przykleja:
-
Relacje
-
Osąd
-
Negocjacja
-
Odpowiedzialność
-
Poruszanie się w systemach ludzkich (plansze, ego, polityka… tak)
Co się zmienia:
-
Wielkość zespołu
-
Ścieżki szkoleniowe
-
Oczekiwania dotyczące prędkości
-
Definicja „dodawania wartości”
Bankier, który wygrywa, to ten, który staje się świetnym redaktorem rzeczywistości – wykorzystując sztuczną inteligencję do zwiększenia mocy obliczeniowej, jednocześnie obsesyjnie ponosząc odpowiedzialność za podejmowane decyzje. Trochę poetyckie, ale prawdziwe. Jak korzystanie z elektronarzędzia: czyni cię szybszym, a nie mądrzejszym.
Odniesienia
[1] Światowe Forum Ekonomiczne –
Raport o przyszłości miejsc pracy 2025 (streszczenie) [2] McKinsey Global Institute –
Potencjał ekonomiczny generatywnej sztucznej inteligencji: Następna granica produktywności [3] Bank Rozrachunków Międzynarodowych –
Inteligentny system finansowy: w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia finanse (dokumenty robocze BIS nr 1194, PDF) [4] Rezerwa Federalna –
Wytyczne nadzorcze dotyczące zarządzania ryzykiem modeli (SR 11-7), PDF [5] FINRA – Księgi i rejestry (w tym retencja komunikacji elektronicznej zgodnie z zasadą 17a-4 ustawy SEC o giełdzie)
Często zadawane pytania
Czy sztuczna inteligencja całkowicie zastąpi bankierów inwestycyjnych?
Nie w uporządkowany, kompleksowy sposób. Bankowość inwestycyjna to nie tylko wyniki – to zaufanie, osąd, polityka i nakłonienie prawdziwych ludzi do powiedzenia „tak” pod presją. Sztuczna inteligencja zastąpi fragmenty pracy, skróci harmonogramy i zmniejszy niektóre warstwy, szczególnie w produkcji dla młodszych pracowników. Ale klienci nadal chcą osoby, która będzie odpowiedzialna za rady (i konsekwencje). 🤝
Które zadania w bankowości inwestycyjnej najprawdopodobniej zostaną zautomatyzowane w pierwszej kolejności?
Najpierw atakowana jest praca „przemysłowa”: duża objętość, szablonowość i łatwość mechanicznego sprawdzenia. Pomyśl o tekście oferty wstępnej, omówieniu rynku, tabelach porównawczych, podsumowaniach dokumentów/transkryptów, formatowaniu slajdów, szkicach sekcji CIM, scenariuszach i niekończących się aktualizacjach statusu. Problem w tym, że nie przestajesz pracować – przechodzisz od tworzenia do przeglądania, poprawiania i obrony wyników, gdy są one komercyjnie błędne.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych na stanowisku analityka?
Sztuczna inteligencja mocno kompresuje klasyczny trud analityka: tworzenie szkiców, formatowanie, aktualizowanie i przebudowywanie tego samego modelu za pomocą drobnych poprawek. To może oznaczać mniejszą liczbę pracowników potrzebnych do osiągnięcia tych samych wyników i wyższe oczekiwania wobec tych, którzy zostają. Ryzyko tkwi w szkoleniu: jeśli zniknie żmudna praca, zniknie również powtarzalność, która kształtuje instynkty. Nie można stać się bystrym, jedynie „zlecając” pracę. 😅
Co się stanie ze współpracownikami, wiceprezesami i dyrektorami zarządzającymi w miarę rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji?
Współpracownicy i wiceprezesi mogą stać się bardziej wartościowi, ponieważ przekładają złożone potrzeby klientów na produkty finalne i wykrywają problemy, zanim cokolwiek zostanie dostarczone. Zarządzają również harmonogramami, interesariuszami i niejasnościami – obszarami, z którymi sztuczna inteligencja wciąż ma problemy. W przypadku dyrektorów zarządzających, relacje i zaufanie nie znikają. Pogłębia się przepaść między osobami odpowiedzialnymi za pozyskiwanie klientów a osobami, które głównie nadzorują procesy. ☔
Dlaczego sztuczna inteligencja ma problemy z tymi częściami bankowości, które odpowiadają za finalizowanie transakcji?
Ponieważ najtrudniejsze są kwestie sytuacyjne i ludzkie. Sztuczna inteligencja może sugerować struktury, ale psychologia klienta, polityka zarządu, niuanse negocjacyjne i instynkt czasowy to nie są czyste zbiory danych. Zaufanie oparte na reputacji również jest trudne: „Widziałem ten film już wcześniej” to po części doświadczenie, po części odpowiedzialność. Kiedy prezes jest w połowie zły, a w połowie przerażony, ktoś musi pokierować grupą – a nie tylko generować tekst.
W jaki sposób banki mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję w bankowości inwestycyjnej, nie narażając się na straty?
„Dobra” konfiguracja zachowuje się jak niezawodny młodszy członek zespołu: sygnalizuje niepewność, wyjaśnia założenia, działa w ramach ograniczeń zgodności i dba o spójność szablonów. Co równie ważne, potrzebuje ścieżki audytu, aby ktoś mógł później bronić wyników. Wdrożenie często wygląda jak „sztuczna inteligencja wszędzie… ale w zamkniętym kręgu”, ponieważ ryzyko związane z prywatnością, cyberbezpieczeństwem, nieprzejrzystością i stronniczością nie znika w dniu transakcji. ⚠️
Jakie są największe zagrożenia dla zgodności i prowadzenia dokumentacji w kontekście GenAI w bankowości?
Dwie rzeczywistości spowalniają wszystko. Po pierwsze, zarządzanie ryzykiem modeli nie jest opcjonalne – organy regulacyjne oczekują walidacji, dokumentacji i kontroli, a GenAI może podnieść poprzeczkę, a nie ją obniżyć. Po drugie, komunikacja i przechowywanie danych mają znaczenie: wklejanie kontekstu transakcji do narzędzi lub generowanie wersji roboczych na czacie może powodować problemy z retencją i nadzorem w ramach systemów brokersko-dealerskich.
Jak zachować wartość, skoro sztuczna inteligencja zmienia bankowość inwestycyjną?
Pomyśl o „sile koni mechanicznych, nie o mądrości”. Wykorzystaj sztuczną inteligencję do szybszego tworzenia, strukturyzowania i iterowania – a następnie poświęć swój ludzki czas na narrację, ocenę biznesową, rozpoznawanie wzorców w sektorze, negocjacje i zarządzanie procesami. Bycie „dobrym w sztucznej inteligencji” oznacza odpowiedzialne nadzorowanie jej: odpowiednie podpowiadanie, testowanie wyników pod kątem warunków skrajnych i wychwytywanie tego, co technicznie poprawne, ale komercyjnie błędne. Zwycięzcy stają się świetnymi redaktorami rzeczywistości. 🧠🤖
Często zadawane pytania
Czy sztuczna inteligencja całkowicie zastąpi bankierów inwestycyjnych?
Nie w uporządkowany, kompleksowy sposób. Bankowość inwestycyjna to nie tylko wyniki – to zaufanie, osąd, polityka i nakłonienie prawdziwych ludzi do powiedzenia „tak” pod presją. Sztuczna inteligencja zastąpi fragmenty pracy, skróci harmonogramy i zmniejszy niektóre warstwy, szczególnie w produkcji dla młodszych pracowników. Ale klienci nadal chcą osoby, która będzie odpowiedzialna za rady (i konsekwencje). 🤝
Które zadania w bankowości inwestycyjnej najprawdopodobniej zostaną zautomatyzowane w pierwszej kolejności?
Najpierw atakowana jest praca „przemysłowa”: duża objętość, szablonowość i łatwość mechanicznego sprawdzenia. Pomyśl o tekście oferty wstępnej, omówieniu rynku, tabelach porównawczych, podsumowaniach dokumentów/transkryptów, formatowaniu slajdów, szkicach sekcji CIM, scenariuszach i niekończących się aktualizacjach statusu. Problem w tym, że nie przestajesz pracować – przechodzisz od tworzenia do przeglądania, poprawiania i obrony wyników, gdy są one komercyjnie błędne.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych na stanowisku analityka?
Sztuczna inteligencja mocno kompresuje klasyczny trud analityka: tworzenie szkiców, formatowanie, aktualizowanie i przebudowywanie tego samego modelu za pomocą drobnych poprawek. To może oznaczać mniejszą liczbę pracowników potrzebnych do osiągnięcia tych samych wyników i wyższe oczekiwania wobec tych, którzy zostają. Ryzyko tkwi w szkoleniu: jeśli zniknie żmudna praca, zniknie również powtarzalność, która kształtuje instynkty. Nie można stać się bystrym, jedynie „zlecając” pracę. 😅
Co się stanie ze współpracownikami, wiceprezesami i dyrektorami zarządzającymi w miarę rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji?
Współpracownicy i wiceprezesi mogą stać się bardziej wartościowi, ponieważ przekładają złożone potrzeby klientów na produkty finalne i wykrywają problemy, zanim cokolwiek zostanie dostarczone. Zarządzają również harmonogramami, interesariuszami i niejasnościami – obszarami, z którymi sztuczna inteligencja wciąż ma problemy. W przypadku dyrektorów zarządzających, relacje i zaufanie nie znikają. Pogłębia się przepaść między osobami odpowiedzialnymi za pozyskiwanie klientów a osobami, które głównie nadzorują procesy. ☔
Dlaczego sztuczna inteligencja ma problemy z tymi częściami bankowości, które odpowiadają za finalizowanie transakcji?
Ponieważ najtrudniejsze są kwestie sytuacyjne i ludzkie. Sztuczna inteligencja może sugerować struktury, ale psychologia klienta, polityka zarządu, niuanse negocjacyjne i instynkt czasowy to nie są czyste zbiory danych. Zaufanie oparte na reputacji również jest trudne: „Widziałem ten film już wcześniej” to po części doświadczenie, po części odpowiedzialność. Kiedy prezes jest w połowie zły, a w połowie przerażony, ktoś musi pokierować grupą – a nie tylko generować tekst.
W jaki sposób banki mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję w bankowości inwestycyjnej, nie narażając się na straty?
„Dobra” konfiguracja zachowuje się jak niezawodny młodszy członek zespołu: sygnalizuje niepewność, wyjaśnia założenia, działa w ramach ograniczeń zgodności i dba o spójność szablonów. Co równie ważne, potrzebuje ścieżki audytu, aby ktoś mógł później bronić wyników. Wdrożenie często wygląda jak „sztuczna inteligencja wszędzie… ale w zamkniętym kręgu”, ponieważ ryzyko związane z prywatnością, cyberbezpieczeństwem, nieprzejrzystością i stronniczością nie znika w dniu transakcji. ⚠️
Jakie są największe zagrożenia dla zgodności i prowadzenia dokumentacji w kontekście GenAI w bankowości?
Dwie rzeczywistości spowalniają wszystko. Po pierwsze, zarządzanie ryzykiem modeli nie jest opcjonalne – organy regulacyjne oczekują walidacji, dokumentacji i kontroli, a GenAI może podnieść poprzeczkę, a nie ją obniżyć. Po drugie, komunikacja i przechowywanie danych mają znaczenie: wklejanie kontekstu transakcji do narzędzi lub generowanie wersji roboczych na czacie może powodować problemy z retencją i nadzorem w ramach systemów brokersko-dealerskich.
Jak zachować wartość, skoro sztuczna inteligencja zmienia bankowość inwestycyjną?
Pomyśl o „sile koni mechanicznych, nie o mądrości”. Wykorzystaj sztuczną inteligencję do szybszego tworzenia, strukturyzowania i iterowania – a następnie poświęć swój ludzki czas na narrację, ocenę biznesową, rozpoznawanie wzorców w sektorze, negocjacje i zarządzanie procesami. Bycie „dobrym w sztucznej inteligencji” oznacza odpowiedzialne nadzorowanie jej: odpowiednie podpowiadanie, testowanie wyników pod kątem warunków skrajnych i wychwytywanie tego, co technicznie poprawne, ale komercyjnie błędne. Zwycięzcy stają się świetnymi redaktorami rzeczywistości. 🧠🤖
Często zadawane pytania
Czy sztuczna inteligencja całkowicie zastąpi bankierów inwestycyjnych?
Nie w uporządkowany, kompleksowy sposób. Bankowość inwestycyjna to nie tylko wyniki – to zaufanie, osąd, polityka i nakłonienie prawdziwych ludzi do powiedzenia „tak” pod presją. Sztuczna inteligencja zastąpi fragmenty pracy, skróci harmonogramy i zmniejszy niektóre warstwy, szczególnie w produkcji dla młodszych pracowników. Ale klienci nadal chcą osoby, która będzie odpowiedzialna za rady (i konsekwencje). 🤝
Które zadania w bankowości inwestycyjnej najprawdopodobniej zostaną zautomatyzowane w pierwszej kolejności?
Najpierw atakowana jest praca „przemysłowa”: duża objętość, szablonowość i łatwość mechanicznego sprawdzenia. Pomyśl o tekście oferty wstępnej, omówieniu rynku, tabelach porównawczych, podsumowaniach dokumentów/transkryptów, formatowaniu slajdów, szkicach sekcji CIM, scenariuszach i niekończących się aktualizacjach statusu. Problem w tym, że nie przestajesz pracować – przechodzisz od tworzenia do przeglądania, poprawiania i obrony wyników, gdy są one komercyjnie błędne.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi bankierów inwestycyjnych na stanowisku analityka?
Sztuczna inteligencja mocno kompresuje klasyczny trud analityka: tworzenie szkiców, formatowanie, aktualizowanie i przebudowywanie tego samego modelu za pomocą drobnych poprawek. To może oznaczać mniejszą liczbę pracowników potrzebnych do osiągnięcia tych samych wyników i wyższe oczekiwania wobec tych, którzy zostają. Ryzyko tkwi w szkoleniu: jeśli zniknie żmudna praca, zniknie również powtarzalność, która kształtuje instynkty. Nie można stać się bystrym, jedynie „zlecając” pracę. 😅
Co się stanie ze współpracownikami, wiceprezesami i dyrektorami zarządzającymi w miarę rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji?
Współpracownicy i wiceprezesi mogą stać się bardziej wartościowi, ponieważ przekładają złożone potrzeby klientów na produkty finalne i wykrywają problemy, zanim cokolwiek zostanie dostarczone. Zarządzają również harmonogramami, interesariuszami i niejasnościami – obszarami, z którymi sztuczna inteligencja wciąż ma problemy. W przypadku dyrektorów zarządzających, relacje i zaufanie nie znikają. Pogłębia się przepaść między osobami odpowiedzialnymi za pozyskiwanie klientów a osobami, które głównie nadzorują procesy. ☔
Dlaczego sztuczna inteligencja ma problemy z tymi częściami bankowości, które odpowiadają za finalizowanie transakcji?
Ponieważ najtrudniejsze są kwestie sytuacyjne i ludzkie. Sztuczna inteligencja może sugerować struktury, ale psychologia klienta, polityka zarządu, niuanse negocjacyjne i instynkt czasowy to nie są czyste zbiory danych. Zaufanie oparte na reputacji również jest trudne: „Widziałem ten film już wcześniej” to po części doświadczenie, po części odpowiedzialność. Kiedy prezes jest w połowie zły, a w połowie przerażony, ktoś musi pokierować grupą – a nie tylko generować tekst.
W jaki sposób banki mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję w bankowości inwestycyjnej, nie narażając się na straty?
„Dobra” konfiguracja zachowuje się jak niezawodny młodszy członek zespołu: sygnalizuje niepewność, wyjaśnia założenia, działa w ramach ograniczeń zgodności i dba o spójność szablonów. Co równie ważne, potrzebuje ścieżki audytu, aby ktoś mógł później bronić wyników. Wdrożenie często wygląda jak „sztuczna inteligencja wszędzie… ale w zamkniętym kręgu”, ponieważ ryzyko związane z prywatnością, cyberbezpieczeństwem, nieprzejrzystością i stronniczością nie znika w dniu transakcji. ⚠️
Jakie są największe zagrożenia dla zgodności i prowadzenia dokumentacji w kontekście GenAI w bankowości?
Dwie rzeczywistości spowalniają wszystko. Po pierwsze, zarządzanie ryzykiem modeli nie jest opcjonalne – organy regulacyjne oczekują walidacji, dokumentacji i kontroli, a GenAI może podnieść poprzeczkę, a nie ją obniżyć. Po drugie, komunikacja i przechowywanie danych mają znaczenie: wklejanie kontekstu transakcji do narzędzi lub generowanie wersji roboczych na czacie może powodować problemy z retencją i nadzorem w ramach systemów brokersko-dealerskich.
Jak zachować wartość, skoro sztuczna inteligencja zmienia bankowość inwestycyjną?
Pomyśl o „sile koni mechanicznych, nie o mądrości”. Wykorzystaj sztuczną inteligencję do szybszego tworzenia, strukturyzowania i iterowania – a następnie poświęć swój ludzki czas na narrację, ocenę biznesową, rozpoznawanie wzorców w sektorze, negocjacje i zarządzanie procesami. Bycie „dobrym w sztucznej inteligencji” oznacza odpowiedzialne nadzorowanie jej: odpowiednie podpowiadanie, testowanie wyników pod kątem warunków skrajnych i wychwytywanie tego, co technicznie poprawne, ale komercyjnie błędne. Zwycięzcy stają się świetnymi redaktorami rzeczywistości.