Koszty AI Governance w bankowości: Metaanaliza

Premiera 2 grudnia

Europejskie banki ponoszą coraz większe wydatki związane z nadzorem nad AI modelami wysokiego ryzyka w świetle nowych regulacji. Opracowujemy metaanalizę, która połączy wnioski z badań, raportów i analiz branżowych, aby pokazać, ile faktycznie kosztuje zapewnienie zgodności i skąd biorą się koszty AI Governance.

Chcę otrzymać metaanalizę
  • Tymoteusz Olszewski Head of AI

    Opracowujemy ten raport, by wnieść większą przejrzystość dot. kosztów AI Governance. Dla banków w UE nadzorowanie AI to roczny koszt operacyjny sięgający setek tysięcy euro na każdy model wysokiego ryzyka – cena zaufania, bezpieczeństwa i zgody regulatorów na skalowanie. Teraz nadzór nad AI trzeba traktować jako stały koszt, a nie dodatek.

Co znajdzie się w raporcie? 

    • Roczny koszt utrzymania jednego modelu wysokiego ryzyka

      €116–€137 tys. za model rocznie (w stanie ustabilizowanym) – obejmuje koszty personelu i nadzoru, dokumentacji, testowania i walidacji, monitorowania i utrzymania, danych/infrastruktury oraz audytu i certyfikacji.

    • Wskazówka do planowania portfela

      Dla 10 modeli wysokiego ryzyka roczny koszt ładu AI (OPEX) wynosi ok. €1,16-€1,37 mln, a dla 20 modeli – ok. €2,32–€2,74 mln (należy pomnożyć wartości niską/wysoką przez liczbę modeli).

    • Warianty oceny zgodności

      Zewnętrzny audyt strony trzeciej zwykle kosztuje €16,8–€23 tys. za model (dla każdej głównej wersji). Wewnętrzny system jakości (QMS): €193–€330 tys. koszt wdrożenia + €71,4 tys. rocznie za utrzymanie (koszt możliwy do rozłożenia na cały portfel modeli).

    • Struktura kosztów (gdzie trafiają pieniądze)

      Największe udziały mają zwykle: personel i nadzór, a także testowanie i walidacja. Znaczącym czynnikiem zmienności pozostaje też monitorowanie po wdrożeniu.

    Dla kogo jest ta edycja

    • Dyrektorzy finansowi (CFO) i operacyjni (COO) – planujący budżety dla portfeli AI i rozkładający stałe koszty ładu na wiele modeli.
    • Liderzy ryzyka, zgodności i Model Risk Management – dostosowujący trzy linie obrony do wymogów AI Act, ISO 42001 i branżowych standardów.
    • Szefowie AI/ML i danych – odpowiedzialni za skalowalne procesy walidacji, monitorowania i dokumentacji, proporcjonalne do liczby modeli.

      Podając swój adres e-mail wyrażasz zgodę na otrzymywanie komunikatów marketingowych i akceptujesznaszą politykę prywatności..

      Poczytaj więcej o AI w nowoczesnej bankowości