Brytyjska Komisja Skarbu wstrzymuje AI w finansach – czas na nowe zasady

Czy naprawdę chcemy, by finansowy krwiobieg kraju działał na autopilocie, którego nikt do końca nie rozumie? Brytyjscy posłowie patrzą na to, jak AI wjeżdża w bankowość i ubezpieczenia na pełnym gazie – i naciskają hamulec ręczny.

Brytyjska Komisja Skarbu ostrzega, że tempo wdrażania sztucznej inteligencji w finansach wyprzedziło zdolność nadzoru do ogarniania ryzyk. Regulatorzy – od FCA po Bank Anglii i skarb państwa – zbyt ufnie polegają na dawnych regułach, a to może skończyć się realną szkodą dla konsumentów i stabilności systemu. Komitet chce do końca 2026 roku klarownych wytycznych: jak chronić klientów, kto w zarządach odpowiada za szkody spowodowane przez AI i jak to rozliczać.

To ważne, bo AI nie jest już dodatkiem „na przyszłość”, tylko mechaniką napędową codziennych decyzji: od skoringu kredytowego po wykrywanie fraudów. A gdy decyzje podejmują modele, które są czarne jak pudełko, stare podręczniki – w tym FCA Handbook pisany pod FSMA 2000 – zaczynają trzeszczeć. Brytania chce „turboładować” gospodarkę AI, ale bez sensownego nadzoru to zaproszenie do kłopotów.

Co posłowie naprawdę zarzucają regulatorom

Komisja skarży się na „podejście poczekajmy-zobaczymy”. Diagnoza: AI działa już w krytycznych procesach banków, ubezpieczycieli i fintechów, a oczekiwania wobec rynku pozostają mgliste. Firmy nie mają pewności, jak stosować zasady ochrony konsumenta do modeli decyzyjnych oraz jak rozumieć odpowiedzialność menedżerów, gdy algorytm szkodzi klientowi.

Adresaci? Przede wszystkim Financial Conduct Authority, Bank Anglii i HM Treasury. Zadanie domowe? Do końca 2026 r. opublikować konkretne wytyczne dla branży i doprecyzować mapę odpowiedzialności w zarządach pod obecnymi regułami accountability. Samo odwołanie do ogólnych ram nie wystarcza.

Kontekst: fintech się udał, ale AI to inna liga

Z tym, że Wielka Brytania potrafiła wyprzedzać świat, trudno dyskutować. Piaskownica regulacyjna FCA z 2015 r. była pierwsza i skopiowało ją wiele jurysdykcji. „To działało, bo regulatorzy widzieli, co firmy robią, i mogli interweniować, kiedy trzeba” – powiedział Decrypt Dermot McGrath z ZenGen Labs. „Sztuczna inteligencja kompletnie psuje ten model.” Modele budują dostawcy technologii, modyfikują je integratorzy, a używają banki. Menedżer ma odpowiadać za decyzje, których nie potrafi w pełni wyjaśnić – to realny problem.

Do tego dochodzi presja polityczna: rząd chce napędzić gospodarkę AI. Sygnał z Izby Gmin brzmi więc nie jak blokada innowacji, tylko jak prośba o pasy bezpieczeństwa. Niepewność regulacyjna i tak nie sprzyja „odpowiedzialnym wdrożeniom” – jak zauważa McGrath, potrafi zabić zapał ostrożnych, dając przewagę bardziej beztroskim.

Fakty, dane, stres testy

Skala? Według posłów i ekspertów sztuczna inteligencja działa już w ponad 75% brytyjskich instytucji finansowych, także w funkcjach centralnych. To nie tylko chatboty – to automatyzacja wniosków, ocena ryzyka, prognozy i transakcje. A jeśli kilka modeli potknie się równocześnie w warunkach stresu, ryzyko efektu domina rośnie.

Stąd pomysł na nowy instrument: testy warunków skrajnych dla AI. Jonathan Hall z Komitetu Polityki Finansowej Banku Anglii tłumaczył posłom, że szyte na miarę scenariusze pozwoliłyby wcześniej wychwycić systemowe słabości modeli, zanim uderzą one w odporność rynku. To odpowiednik crash testów: lepiej zgnieść model w kontrolowanym środowisku niż oglądać skutki na żywym organizmie rynku.

Regulatorzy odpowiadają pośrednio: istnieje już sporo zasad, od ochrony konsumenta po zarządzanie ryzykiem, a FCA Handbook to solidny fundament. Komisja przyznaje – fundamenty są potrzebne – ale bez jasnego zastosowania do AI i bez praktycznych wskazówek co do odpowiedzialności zarządów te reguły tworzą mgłę, nie mapę.

Gdzie leży prawdziwy problem

Paradoks jest oczywisty. Brak jasnych zasad nie zatrzyma wdrożeń AI – zatrzyma tych, którzy chcą je zrobić dobrze. Reszta zinterpretuje ciszę jako przyzwolenie. Ryzyko vendor lock-in i łańcuchowej odpowiedzialności rośnie, a przejrzystość maleje. „Wait-and-see” działał w erze fintechu, bo procesy były widoczne, a eksperymenty ograniczone. W erze modeli samouczących się, które potrafią zachowywać się nieprzewidywalnie w skrajnych warunkach, to za mało.

Czy wytyczne do końca 2026 r. wystarczą? To rozsądny deadline polityczny, ale technologicznie ambitny. Branża nie będzie czekać. Co zrobić dziś: komunikować oczekiwania (choćby w listach nadzorczych i dobrych praktykach) i zacząć pilotaże testów skrajnych dla AI z największymi graczami. Do tego jasny przekaz o odpowiedzialności menedżerów – jeśli nie umiesz wytłumaczyć, jak działa model, nie delegujesz odpowiedzialności na API.

Podsumowanie

Nikt nie kwestionuje, że AI może poprawić finanse – szybciej, taniej, może nawet sprawiedliwiej. Ale system finansowy nie jest miejscem, gdzie uczymy się na błędach w boju. Brytyjski parlament nie domaga się zakazów, tylko dojrzałego nadzoru: konkretnych wytycznych, realnych testów i jasnej odpowiedzialności. To nie jest wybór między innowacją a bezpieczeństwem, lecz między innowacją na stabilnym gruncie a ryzykiem niekontrolowanego przyspieszenia. Pytanie do Ciebie brzmi: czy zaakceptowałbyś decyzję kredytową modelu, którego nikt nie potrafi sensownie wytłumaczyć – i czy chcesz, by państwo też akceptowało takie ryzyko?

FAQ

Czy FCA opublikuje wytyczne dotyczące AI do końca 2026 roku?

Tak, do tego terminu wzywa FCA Komisja Skarbu, żądając jasnych zasad ochrony konsumenta i odpowiedzialności zarządów. Na dziś to postulat posłów, nie oficjalny harmonogram FCA.

Czy w Wielkiej Brytanii będą testy warunków skrajnych dla AI w finansach?

Na razie nie ma decyzji, ale posłowie mocno do nich nawołują. Eksperci z otoczenia Banku Anglii sugerują, że takie testy mogą ujawnić ryzyka, zanim przerodzą się w problemy systemowe.

Kto odpowiada za szkody spowodowane przez decyzje AI w instytucji finansowej?

Obecnie odpowiedzialność spoczywa na kadrze zarządzającej według istniejących zasad accountability. Posłowie chcą, by regulatorzy precyzyjnie opisali, jak stosować te zasady do modeli AI.

Czy obecne przepisy FCA wystarczą, by kontrolować ryzyka AI?

Nie w pełni – Komisja Skarbu wskazuje, że organy zbyt mocno polegają na „starych” regułach bez praktycznych wytycznych dla AI. Potrzebna jest interpretacja i doprecyzowanie, nie tylko odsyłanie do ogólnych zasad.

Jak powszechne jest dziś użycie AI w brytyjskich finansach?

Według posłów i cytowanych analiz ponad 75% instytucji używa AI w kluczowych funkcjach. To zwiększa presję na szybkie, sensowne doprecyzowanie nadzoru.

Źródła

• [1] https://decrypt.co/355102/uk-parliamentary-panel-flags-ai-oversight-gaps-could-expose-financial-system-to-harm
• [2] https://ft.com/content/d6a7c795-1cb2-4bca-98c2-6894bdf01029
• [3] https://cryptopolitan.com/uk-lawmakers-push-for-ai-stress-tests/