Potrivit unui raport publicat de Fast Company, banca folosește AI pentru a analiza conversațiile din centrele de contact, a redacta rapoarte, a genera cod, a identifica nevoile clienților și a semnala riscuri din portofoliu. Mai mult, M&T explorează și aplicații de tip agentic AI în domeniul securității cibernetice și al detectării fraudelor. Această abordare arată că banca nu se limitează la utilizarea AI-ului pentru sarcini simple, ci încearcă să integreze tehnologia în zone critice, unde poate aduce beneficii concrete în ceea ce privește eficiența și securitatea.
Un aspect interesant este modul în care M&T a gestionat accesul angajaților la instrumentele AI. Inițial, banca a restricționat accesul la modelele de limbaj public, deoarece exista riscul ca angajații să introducă informații sensibile ale companiei în servicii publice. Andrew Foster, chief data officer al băncii, a explicat pentru American Banker că această decizie a fost luată pentru a proteja datele confidențiale. Ulterior, M&T a evaluat furnizorii enterprise și a ales Microsoft Copilot, începând cu un proiect pilot care a implicat aproximativ 800 de angajați, înainte de a extinde accesul la întreaga organizație.
Foster a dezvăluit că utilizarea AI-ului generativ pentru rezumarea conversațiilor din call-center economisește aproximativ șase minute per apel. Această eficientizare poate părea modestă la prima vedere, dar la scară largă, cu mii de apeluri zilnice, impactul este semnificativ. În plus, dezvoltatorii de software din bancă folosesc instrumente GitLab pentru generarea de cod, dar angajații rămân responsabili pentru revizuirea muncii generate de AI. Această cerință de revizuire umană este reflectată și în Codul de Conduită și Etică în Afaceri al băncii pentru 2026, care impune angajaților să utilizeze doar instrumente AI aprobate și interzice introducerea de informații confidențiale, proprietare, ale clienților, angajaților sau reglementate în sisteme neaprobate.
Transformarea tehnologică a M&T Bank a început în 2018, când mai mult de jumătate dintre specialiștii tehnici ai băncii erau lucrători externi. Astăzi, 80% din forța de muncă tehnologică este internă. Banca are acum aproximativ 2.000 de tehnologi care lucrează în peste 300 de echipe agile și a angajat peste 1.000 de specialiști tehnici în cadrul programului. De asemenea, au fost înlocuite zeci de platforme mai vechi. Rezultatele sunt impresionante: întreruperile tehnologice au scăzut cu peste 80% din 2018, iar numărul de upgrade-uri de sistem finalizate anual a crescut cu 300%. Cheltuielile tehnologice au depășit 1,2 miliarde de dolari în 2025, aproape de trei ori mai mult decât în 2017.
Michael Wisler, care a devenit chief information officer în 2018 și apoi senior executive vice-president pentru tehnologie și operațiuni în 2025, a declarat pentru Forbes că numărul de lansări tehnologice anuale a crescut de la aproximativ 15.000 în 2018 la 65.000 în 2025. Wisler are acum responsabilități atât asupra tehnologiei, cât și asupra funcțiilor operaționale ale băncii. Această extindere a rolului său reflectă importanța tot mai mare a tehnologiei în toate aspectele activității bancare.
Programul de date al M&T s-a dezvoltat în paralel cu transformarea tehnologică. Andrew Foster, care s-a alăturat băncii în 2023, a început să construiască un program de linie de date (data lineage) pentru a urmări originea informațiilor, modul în care sunt utilizate și cum se deplasează între sisteme. Foster a subliniat că această muncă nu a fost creată ca răspuns la AI-ul generativ, ci ca o capacitate de bază pentru înțelegerea întregului ecosistem de date al M&T. Banca a înființat, de asemenea, o Academie de Date axată pe guvernanța datelor și competențe în domeniul datelor, la care participă aproximativ 2.000 de angajați.
Un element cheie al strategiei este repository-ul intern numit Edison, care conține documente autorizate și informații despre politicile băncii. M&T folosește, de asemenea, software de linie de date de la Solidatus și Monte Carlo pentru a urmări informațiile pe măsură ce trec prin baze de date, aplicații și sisteme de business intelligence. Această vizibilitate oferă băncii o înțelegere clară a sursei, semnificației, calității și guvernanței fiecărui element de date, potrivit lui Foster. O aplicație a acestor date guvernate este utilizarea Copilot, iar banca folosește și generare augmentată cu recuperare (RAG) cu date interne guvernate.
Wisler a explicat pentru Forbes că M&T abordează AI-ul generativ prin trei căi: utilizarea generală de către angajați, capacități AI încorporate în aplicațiile existente și sisteme proprietare construite în jurul datelor și proceselor proprii. Banca operează peste 1.800 de aplicații, multe furnizate de terți. Wisler a menționat că una dintre căile AI este identificarea capacităților utile deja încorporate în aceste aplicații. A treia cale implică dezvoltarea AI proprietară în jurul datelor și proceselor băncii. Aplicațiile timpurii includ muncă operațională repetitivă, dezvoltare software, prevenirea fraudelor și apărare cibernetică.
Raportul Fast Company din septembrie a menționat că M&T continuă să evalueze atât sisteme AI dezvoltate intern, cât și instrumente externe, inclusiv software enterprise general și tehnologie special concepută pentru bănci. Utilizările inițiale s-au concentrat pe redactare, rezumare, activitate în call-center și dezvoltare software. Aplicațiile mai noi includ identificarea nevoilor clienților și semnalarea riscurilor de portofoliu. Această evoluție arată o maturizare a utilizării AI, de la sarcini simple la analize mai complexe și predictive.
Comparativ cu alte bănci, JPMorganChase a lansat platforma sa internă LLM Suite pentru peste 200.000 de angajați în 2024. Până în 2025, peste 65.000 de angajați din divizia sa de Corporate and Investment Bank utilizau activ platforma, iar peste 90% dintre aceștia o foloseau în mod regulat. M&T Bank, deși mai mică, demonstrează că și băncile regionale pot adopta AI la scară largă, cu o strategie atent construită, bazată pe guvernanța datelor și pe o infrastructură tehnologică solidă.
De ce este important:
Această extindere a AI-ului enterprise la M&T Bank este relevantă nu doar pentru sectorul bancar, ci pentru toate industriile care se confruntă cu transformarea digitală. Ea arată că adoptarea cu succes a AI-ului nu depinde doar de tehnologie, ci de o fundație solidă de date, de o cultură a responsabilității umane și de o strategie pe termen lung. M&T demonstrează că băncile regionale pot concura cu giganții financiari prin investiții inteligente în tehnologie și prin integrarea AI-ului în procesele de bază, de la serviciul clienți până la gestionarea riscurilor. Mai mult, abordarea prudentă a băncii, care a început cu restricții și a evoluat treptat, oferă un model de bune practici pentru alte organizații care doresc să implementeze AI fără a compromite securitatea datelor sau conformitatea. Într-o eră în care AI-ul devine omniprezent, M&T Bank arată că succesul vine din echilibrul între inovație și guvernanță, un exemplu care poate inspira și alte companii din întreaga lume.
