Izvješće o tržištu 2025: Objašnjiva AI u upravljanju financijskim rizicima—Rast, trendovi i strateški uvidi za sljedećih 5 godina. Otkrijte kako transparentnost i usklađenost oblikuju budućnost procjene financijskih rizika.

• Izvršni sažetak i pregled tržišta
• Ključni tehnološki trendovi objašnjive AI za upravljanje financijskim rizicima
• Natjecateljski pejzaž i vodeći dobavljači rješenja
• Predviđanja rasta tržišta i analiza CAGR (2025–2030)
• Regionalna analiza tržišta: Sjeverna Amerika, Europa, APAC i dalje
• Budući izgledi: Regulativni pokretači i putanje inovacija
• Izazovi, rizici i nove prilike
• Izvori i reference

Izvršni sažetak i pregled tržišta

Objašnjiva umjetna inteligencija (XAI) brzo transformira upravljanje financijskim rizicima poboljšavajući transparentnost, povjerenje i usklađenost s propisima u procesima donošenja odluka vođenim AI-jem. Kako financijske institucije sve više primjenjuju modele strojnog učenja za procjenu kreditne sposobnosti, otkrivanje prijevara i upravljanje portfeljem, potražnja za objašnjivosti je naglo porasla zbog regulatornih pritisaka i potrebe za povjerenjem dionika. XAI se odnosi na metode i tehnike koje omogućuju ljudima razumijevanje izlaza i unutarnjeg rada AI modela, omogućavajući financijskim stručnjacima da tumače, validiraju i osporavaju automatizirane odluke.

Globalno tržište objašnjive AI u upravljanju financijskim rizicima predviđa se da će do 2025. godine doživjeti snažan rast, potaknut razvojem regulatornih okvira poput Zakona o AI Europske unije i smjernica američke Federalne rezerve o upravljanju rizikom modela. Ove regulative naglašavaju nužnost transparentnosti i odgovornosti u AI sustavima, prisiljavajući financijske institucije da usvoje XAI rješenja kako bi osigurale usklađenost i ublažile operativne rizike. Prema Gartneru, do 2025. godine 70% organizacija očekuje da će identificirati XAI kao kritični zahtjev za svoje AI inicijative, u odnosu na manje od 10% u 2021.

Ključni pokretači tržišta uključuju proliferaciju složenih AI modela u procjeni rizika, povećanu istragu od strane regulatora i rastuća očekivanja klijenata i investitora za pravednim i pristranim donošenjem odluka. Financijske institucije ulažu u XAI platforme i alate koji pružaju interpretabilnost modela, revizijske tragove i otkrivanje pristranosti. Vodeći dobavljači tehnologije kao što su IBM, SAS i FICO pokrenuli su posebna XAI rješenja prilagođena financijskom sektoru, omogućavajući bankama i osiguravateljima da objasne predikcije modela u područjima kao što su odobrenja kredita, sprječavanje pranja novca i analiza tržišnog rizika.

Natjecateljski pejzaž karakterizira partnerstva između financijskih institucija i AI dobavljača, kao i pojava specijaliziranih XAI startupova. Sjeverna Amerika i Europa su na čelu usvajanja, potaknute strogim regulatornim okruženjima i naprednom digitalnom infrastrukturom. Međutim, Azijsko-pacifička regija očekuje najbrži rast, potaknut brzim fintech inovacijama i povećanom usklađenošću s propisima.

Ukratko, objašnjiva AI postaje neophodna u upravljanju financijskim rizicima, ne samo da bi se zadovoljile regulatorne obveze već i da bi se potaknulo povjerenje i otpornost u sve više automatiziranim financijskim sustavima. Izgledi za tržište 2025. godine obilježeni su bržim usvajanjem, tehnološkim inovacijama i jasnim pomakom prema transparentnim, odgovornim praksama upravljanja rizicima vođenim AI-jem.

Ključni tehnološki trendovi objašnjive AI za upravljanje financijskim rizicima

Objašnjiva AI (XAI) brzo transformira upravljanje financijskim rizicima čineći složene modele strojnog učenja transparentnijima, interpretabilnijima i pouzdanijima. Kako financijske institucije sve više ovise o sustavima vođenim AI-em za procjenu kreditne sposobnosti, otkrivanje prijevara i upravljanje portfeljem, regulatorna tijela i dionici zahtijevaju veću jasnoću o tome kako ti modeli dolaze do svojih odluka. U 2025. godini nekoliko ključnih tehnoloških trendova oblikuje usvajanje i evoluciju XAI u ovom sektoru.

• Tehnike model-agnostičkog objašnjavanja: Alati poput LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) i SHAP (SHapley Additive exPlanations) široko se usvajaju za pružanje post-hoc interpretabilnosti za black-box modele. Ove tehnike omogućuju upraviteljima rizika da razumiju važnost značajki i utjecaj pojedinačnih varijabli na predikcije modela, bez obzira na temeljni algoritam. Ovo je ključno za usklađenost s propisima poput EU-ovog Zakona o AI i američkog Zakona o jednakim prilikama za kredit, koji zahtijevaju transparentnost u automatiziranom donošenju odluka (Europski parlament).
• Integracija XAI u upravljanje modelima: Financijske institucije ugrađuju XAI okvire u svoje procese upravljanja rizikom modela. To uključuje automatsku dokumentaciju logike modela, otkrivanje pristranosti i kontinuirano praćenje za pomak modela. Ova integracija podržava unutarnju revizibilnost i vanjsko regulatorno izvještavanje, kako je istaknuto u nedavnim smjernicama Banke za međunarodne nagodbe.
• Objašnjenja na prirodnom jeziku: Napretci u generiranju prirodnog jezika omogućuju AI sustavima da pružaju objašnjenja razumljiva čovjeku za procjene rizika i odluke. Ovaj trend poboljšava komunikaciju s ne-tehničkim dionicima, uključujući kupce i regulatore, a vodeće banke i fintechovi ga testiraju (IBM Research).
• Kontrafaktorna i scenarijska objašnjenja: XAI alati sada nude analizu scenarija, prikazujući kako promjene u ulaznim varijablama mogu promijeniti ishode rizika. Ova sposobnost je osobito vrijedna za stres testiranje i analize “šta-ako”, podržavajući proaktivne strategije ublažavanja rizika (McKinsey & Company).
• Open-source i cloud-based XAI platforme: Proliferacija open-source biblioteka i cloud-native XAI rješenja ubrzava usvajanje smanjenjem tehničkih barijera i omogućavanjem skalabilne, poduzetničke implementacije (Google Cloud).

Ovi trendovi kolektivno pokreću pomak prema transparentnijem, odgovornijem i robusnijem upravljanju rizicima vođenom AI-jem u financijskom sektoru, pozicionirajući XAI kao kritičnog omogućitelja inovacija i regulatorne usklađenosti 2025. godine.

Natjecateljski pejzaž i vodeći dobavljači rješenja

Natjecateljski pejzaž za objašnjivu AI (XAI) u upravljanju financijskim rizicima brzo se razvija, potaknut regulatornim zahtjevima, povećanom složenošću modela i potrebom za transparentnim donošenjem odluka. Kako financijske institucije integriraju AI u procjenu kreditne sposobnosti, otkrivanje prijevara i upravljanje portfeljem, sposobnost tumačenja i opravdavanja izlaza modela postala je ključni diferencijator. Tržište se karakterizira mješavinom etabliranih dobavljača tehnologije, specijaliziranih AI startupova i glavnih pružatelja cloud usluga, svaki s različitim pristupima XAI.

Vodeći dobavljači rješenja uključuju IBM, čija platforma Watson OpenScale nudi značajke praćenja modela i objašnjivosti prilagođene za financijske usluge. SAS nudi Model Manager s ugrađenim XAI mogućnostima, omogućujući bankama reviziju i interpretaciju modela strojnog učenja u skladu s regulatornim standardima poput EU-ovog Zakona o AI i smjernica SR 11-7 američke Federalne rezerve. FICO je integrirao objašnjivost u svoj Decision Management Suite, fokusirajući se na kreditni rizik i aplikacije za kreditiranje.

Cloud hiperskaleri također oblikuju tržište. Google Cloud pruža alate za objašnjivu AI unutar svoje Vertex AI platforme, omogućujući financijskim institucijama vizualizaciju atributa značajki i ublažavanje pristranosti u stvarnom vremenu. Microsoft Azure i Amazon Web Services (AWS) ugradili su XAI alate u svoje usluge strojnog učenja, podržavajući regulatornu usklađenost i upravljanje modelima za financijske klijente.

Specijalizirani startupovi stječu na značaju fokusirajući se isključivo na XAI za financije. H2O.ai nudi Driverless AI s naprednim modulima interpretabilnosti, dok Zest AI pruža objašnjiva rješenja za kreditnu podjelu koja koriste kreditne unije i banke. DataRobot nudi end-to-end objašnjivost modela, uključujući dokumentaciju o usklađenosti i otkrivanje pristranosti, što sve više cijene timovi za upravljanje rizicima.

• Strateška partnerstva između banaka i XAI dobavljača se ubrzavaju, što se vidi u suradnji između JPMorgan Chase i IBM, i između Goldman Sachs i SAS.
• Regulatorna kontrola se pojačava, što potiče dobavljače rješenja da prioritetiziraju objašnjivost, revizijske tragove i ublažavanje pristranosti u svojim ponudama.
• Open-source okviri poput Elyra i InterpretML dobivaju na važnosti među financijskim institucijama koje traže prilagodljiva XAI rješenja.

Dok tržište sazrijeva, diferencijacija će ovisiti o dubini objašnjivosti, integraciji s postojećim sustavima rizika i sposobnosti rješavanja promjenjivih regulatornih zahtjeva. Pružatelji koji mogu isporučiti robusna, skalabilna i regulatorno spremna XAI rješenja su spremni preuzeti vodstvo u 2025. i kasnije.

Predviđanja rasta tržišta i analiza CAGR (2025–2030)

Tržište objašnjive AI (XAI) u upravljanju financijskim rizicima spremno je za snažan rast između 2025. i 2030. godine, potaknuto sve većom regulatornom kontrolom, potrebom za transparentnim donošenjem odluka i brzom usvajanjem alata za procjenu rizika vođenih AI-jem. Prema projekcijama Gartnera, globalno tržište softvera za AI očekuje se da će doseći 297 milijardi dolara do 2027. godine, pri čemu će financijske usluge predstavljati značajan dio zbog njihovog rane primjene napredne analitike i strojnog učenja. U ovom kontekstu, segment XAI-a predviđa se da će nadmašiti opće stope usvajanja AI-a, budući da financijske institucije prioritetiziraju objašnjivost kako bi se uskladile s razvojem propisa poput EU-ovog Zakona o AI i smjernica za upravljanje rizikom modela američke Federalne rezerve.

Istraživanje tržišta od MarketsandMarkets procjenjuje da će globalno tržište XAI rasti po godišnjoj stopi rasta (CAGR) od otprilike 23% od 2025. do 2030. godine, pri čemu će financijski sektor činiti značajan dio ove ekspanzije. Ovaj rast podržan je sve većom integracijom XAI rješenja u procjenu kreditne sposobnosti, otkrivanje prijevara, sprječavanje pranja novca (AML) i sustave upravljanja portfeljem. Financijske institucije ulažu u XAI kako bi poboljšale transparentnost modela, olakšale regulatorno izvještavanje i izgradile povjerenje kupaca pružajući jasna objašnjenja za automatizirane odluke.

Regionalno, Sjeverna Amerika i Europa očekuju se da će predvoditi usvajanje XAI u upravljanju financijskim rizicima, potaknuti strogim zahtjevima usklađenosti i zrelom fintech ekosustavu. Azijsko-pacifička regija također će vjerojatno doživjeti ubrzan rast, potaknut širenjem digitalnog bankarstva i modernizacijom propisa. Prema IDC, financijske usluge u Azijsko-pacifičkoj regiji sve više koriste XAI kako bi se prilagodile lokalnim regulatornim zahtjevima i poboljšale točnost procjena rizika.

Do 2030. godine, tržište XAI u upravljanju financijskim rizicima predviđa se da će doseći višemilijardske procjene, uz vodeće dobavljače poput IBM, SAS i FICO koji šire svoje ponude XAI kako bi zadovoljili potrebe specifične za sektor. Održavanjem CAGR-a odražava se ne samo poticaj iz propisa već i konkurentna potreba financijskih institucija za implementacijom AI modela koji su istovremeno moćni i interpretabilni.

Regionalna analiza tržišta: Sjeverna Amerika, Europa, APAC i dalje

Usvajanje objašnjive AI (XAI) u upravljanju financijskim rizicima ubrzava se globalno, s različitim regionalnim dinamikama koje oblikuju njezinu putanju. U Sjevernoj Americi, posebice u Sjedinjenim Američkim Državama, regulatorna kontrola i zreo fintech ekosustav potiču rano i snažno usvajanje. Financijske institucije koriste XAI za povećanje transparentnosti u procjeni kreditne sposobnosti, otkrivanju prijevara i algoritamskom trgovanju, usklađujući se s regulatornim očekivanjima tijela poput američke Komisije za vrijednosne papire i Federalne rezerve. Fokus regije na interpretabilnost modela dodatno se potkrepljuje rastućim utjecajem Nacionalnog instituta za standarde i tehnologiju (NIST) u okviru upravljanja rizicima AI, koji potiče objašnjivost kao središnje načelo.

Europa također svjedoči sličnom porastu, potaknutom strogim propisima o zaštiti podataka i upravljanju AI. Predloženi Zakon o AI Europske unije i Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR) nalažu transparentnost i “pravo na objašnjenje” za automatizirane odluke, prisiljavajući banke i osiguravajuće kuće da integriraju XAI u svoje modele rizika. Vodeće europske financijske institucije surađuju s dobavljačima tehnologije u implementaciji objašnjivog strojnog učenja u područjima poput sprječavanja pranja novca (AML) i procjene kreditnog rizika, kako je istaknuto u nedavnim inicijativama Europske bankovne agencije i Europske središnje banke.

• Sjeverna Amerika: Rano usvajanje, regulativom potaknuto, fokus na rizik od kredita i prijevara, snažan ekosustav dobavljača.
• Europa: Upravna usklađenost, naglasak na potrošačkim pravima, brza integracija u AML i kreditni rizik, napori u usklađivanju transnacionalnog prava.

U Azijsko-pacifičkoj (APAC) regiji, pejzaž je heterogeniji. Napredne ekonomije poput Japana, Singapura i Australije su na čelu, integrirajući XAI kako bi zadovoljile sve složenije regulatorne standarde i potaknule povjerenje u digitalno bankarstvo. Monetarna vlast Singapura i Agencija za financijske usluge Japana izdale su smjernice koje potiču odgovornu primjenu AI, uključujući objašnjivost. Međutim, u tržištima APAC-a koja su u razvoju, usvajanje je tek u začetku, ograničeno slabim regulatornim pritiscima i nižom digitalnom zrelošću.

Izvan ovih regija, usvajanje u Latinskoj Americi, Bliskom Istoku i Africi još je u ranim fazama, s pilot projektima i regulatornim sandboxovima koji istražuju potencijal XAI u upravljanju rizicima. Kako globalna regulatorna konvergencija raste i financijske institucije traže ravnotežu između inovacija i odgovornosti, potražnja za objašnjivom AI u upravljanju rizicima očekuje se da će rasti diljem svih regija do 2025. godine i kasnije.

Budući izgledi: Regulativni pokretači i putanje inovacija

Gledajući unaprijed prema 2025. godini, budućnost objašnjive AI (XAI) u upravljanju financijskim rizicima oblikuju konvergencija regulatornih imperativa i brza tehnološka inovacija. Regulatorna tijela širom svijeta pojačavaju svoj fokus na transparentnost, pravednost i odgovornost u donošenju odluka vođenim AI-jem, posebno u područjima kao što su procjena kreditne sposobnosti, sprječavanje pranja novca (AML) i otkrivanje prijevara. Zakon o umjetnoj inteligenciji Europske unije, za koji se očekuje da će stupiti na snagu 2025., zahtijevat će od financijskih institucija da pruže jasna objašnjenja za automatizirane odluke, posebno one koje utječu na pristup pojedinaca financijskim uslugama. Ova regulatorna dinamika ponavlja se kod Federalne rezerve i Ureda kontrolora valute u Sjedinjenim Američkim Državama, koji su izdale smjernice koje naglašavaju upravljanje rizikom modela i potrebu za objašnjivosti u AI modelima.

Ovi regulatorni pokretači prisiljavaju financijske institucije da ulažu u XAI rješenja koja mogu razjasniti složene modele strojnog učenja bez žrtvovanja prediktivne moći. Tržište bilježi porast usvajanja model-agnostičkih alata za objašnjavanje, kao što su SHAP i LIME, kao i razvoj inherentno interpretabilnih modela prilagođenih za procjenu rizika. Prema izvještaju Gartnera iz 2024., više od 60% globalnih banaka testira ili implementira XAI okvire kako bi zadovoljilo zahtjeve usklađenosti i izgradilo povjerenje dionika.

Putanje inovacija također se pojavljuju kroz partnerstva između financijskih institucija, fintech startupova i akademskih istraživačkih centara. Ove suradnje potiču napredak u tehnikama objašnjivosti, poput kontrafaktornog objašnjavanja, uzročnog zaključivanja i vizualizacijskih alata koji čine odluke AI više dostupnima ne-tehničkim korisnicima. Na primjer, JPMorgan Chase i IBM zajednički su istražili XAI platforme koje se besprijekorno integriraju s postojećim sustavima upravljanja rizikom, omogućujući praćenje u stvarnom vremenu i revizibilnost.

• Regulatorni sandboxovi, poput onih koje vodi Upravni odbor za financijska tržišta Ujedinjenog Kraljevstva, potiču eksperimentiranje s XAI u kontroliranom okruženju, ubrzavajući put od istraživanja do implementacije.
• Industrijske konvencije, uključujući Odbor za financijsku stabilnost, razvijaju najbolje prakse i tehničke standarde za objašnjivu AI u upravljanju rizicima.

Ukratko, budući izgledi za objašnjivu AI u upravljanju financijskim rizicima definirani su dvostrukim smjerom: regulatorni zahtjevi postavljaju osnovicu za transparentnost, dok inovacije proširuju alat za interpretabilan, pouzdan AI. Do 2025. godine, očekuje se da će XAI biti ključna komponenta strategija upravljanja rizicima, omogućujući financijskim institucijama da se snađu u promjenjivim regulatornim krajolicima i održavaju konkurentsku prednost.

Izazovi, rizici i nove prilike

Objašnjiva AI (XAI) brzo transformira upravljanje financijskim rizicima čineći složene modele strojnog učenja transparentnijima i interpretabilnijima. Međutim, integracija XAI u financijske tokove rada predstavlja jedinstvenu skupinu izazova, rizika i novih prilika dok sektor ulazi u 2025. godinu.

Jedan od glavnih izazova je usklađivanje složenosti modela s interpretabilnošću. Financijske institucije često se oslanjaju na vrlo sofisticirane alate za procjenu kreditne sposobnosti, otkrivanje prijevara i upravljanje portfeljem. Ovi modeli, poput dubokih neuronskih mreža, mogu ostvariti superiornu prediktivnu točnost, ali se često smatraju “crnim kutijama”. Regulatori i dionici sve više zahtijevaju jasna objašnjenja za automatizirane odluke, posebno pod okvirima kao što su EU-ov Zakon o AI i smjernice za upravljanje rizikom modela Federalne rezerve (Federal Reserve). Ispunjenje tih zahtjeva bez žrtvovanja performansi ostaje značajna prepreka.

Još jedan rizik je mogućnost “pristranosti objašnjenja”, gdje pojednostavljeni izlazi modela mogu zavarati korisnike ili prikriti temeljne probleme s podacima. Prekomjerna ovisnost o alatima za post-hoc objašnjenje može stvoriti lažni osjećaj sigurnosti, posebno ako objašnjenja ne vjerno predstavljaju stvarni proces donošenja odluka modela (Banka za međunarodne nagodbe). Također, nedostatak standardiziranih metrika za procjenu objašnjivosti komplicira benchmarkiranje i regulatornu usklađenost.

Privatnost i sigurnost podataka također predstavljaju kritične rizike. XAI metode često zahtijevaju pristup osjetljivim podacima kako bi generirale značajna objašnjenja, podižući zabrinutosti o curenju podataka i usklađenosti s propisima o privatnosti poput GDPR-a (Europska komisija). Financijske institucije moraju pažljivo upravljati tim kompromisima kako bi izbjegle regulatorne kazne i reputacijsko oštećenje.

Usprkos tim izazovima, pojavljuju se značajne prilike. XAI može povećati povjerenje u AI modele rizika, olakšavajući širu primjenu u kreditiranju, osiguranju i trgovanju. Transparentni modeli mogu poboljšati angažman kupaca pružajući jasne razloge za odluke o kreditima ili odobravanju odluka o potraživanjima, potencijalno smanjujući sporove i regulatorne intervencije (McKinsey & Company). Nadalje, napretci u XAI istraživanju—poput kontrafaktornog objašnjavanja i inherentno interpretabilnih modela—čine sve izvedivijim implementaciju visokoučinkovitih, transparentnih AI sustava u proizvodnim okruženjima.

Ukratko, iako objašnjiva AI donosi nove složenosti i rizike u upravljanje financijskim rizicima, također otvara prilike za veću transparentnost, regulatornu usklađenost i povjerenje kupaca dok se industrija razvija 2025. godine.

Izvori i reference

• IBM
• SAS
• FICO
• Europski parlament
• Banka za međunarodne nagodbe
• McKinsey & Company
• Google Cloud
• Amazon Web Services (AWS)
• H2O.ai
• Zest AI
• DataRobot
• JPMorgan Chase
• Goldman Sachs
• Elyra
• InterpretML
• MarketsandMarkets
• IDC
• Nacionalni institut za standarde i tehnologiju
• Europska bankovna agencija
• Europska središnja banka
• Monetarna vlast Singapura
• Agencija za financijske usluge Japana
• Ured kontrolora valute
• Upravni odbor za financijska tržišta Ujedinjenog Kraljevstva
• Odbor za financijsku stabilnost
• Europska komisija