Praktyczny warsztat dla zespołów odpowiedzialnych za wdrożenia AI i decyzje technologiczne w bankach i fintechach.
Pobierz checklistę AI dla banku (PDF) →Liczby pochodzą z projektów wdrożeniowych w instytucjach finansowych. Rzeczywiste wyniki zależą od skali i kontekstu organizacji.
Skrócenie czasu analizy dokumentacji kredytowej i regulacyjnej dzięki wdrożeniu Retrieval-Augmented Generation.
Redukcja false positives w modelach scoringowych poprzez wdrożenie ML i automatyczne feature engineering.
Wzrost wykrywalności podejrzanych transakcji przy jednoczesnym ograniczeniu fałszywych alarmów dla analityków.
Redukcja pracy manualnej w procesach back-office, weryfikacji tożsamości i obsługi reklamacji klientów.
* Wyniki orientacyjne na podstawie doświadczeń projektowych. Rzeczywiste efekty zależą od dojrzałości danych, architektury systemu i skali wdrożenia.
Warsztat kończy się konkretnymi artefaktami: gotową architekturą, planem działania i uzasadnieniem biznesowym — nie slajdami do szuflady.
Wybierzesz use case AI, który ma realny impact biznesowy i możliwy do zmierzenia ROI — zamiast eksperymentować na oślep.
Poznasz sprawdzone wzorce architektoniczne dla środowiska bankowego — od LLM, przez RAG, po integracje z systemami core.
Otrzymasz konkretny roadmap z priorytetami, kamieniami milowymi i kolejnymi krokami — gotowy do prezentacji dla zarządu.
Dowiesz się, jak mierzyć efekty i skutecznie uzasadniać inwestycje w AI wobec zarządu i komitetu ryzyka.
Unikniesz najczęstszych błędów, które blokują projekty AI na etapie POC: danych, regulacji (AI Act, DORA) i architektury.
Ponad 70% inicjatyw AI kończy się na etapie proof-of-concept. Ten warsztat adresuje każdą z poniższych przyczyn wprost.
Zaczynamy od technologii, zamiast od problemu biznesowego. AI bez mierzalnego efektu to koszt, nie inwestycja.
Projekty nie są projektowane pod skalę i integrację z systemami produkcyjnymi od pierwszego dnia.
Brak spójnej architektury, różne narzędzia, rosnące koszty i trudności w utrzymaniu przez wewnętrzne zespoły.
Dane są rozproszone, nieuporządkowane i niskiej jakości — bez dobrego data governance model AI nie pomoże.
Brak metryk sukcesu i uzasadnienia biznesowego — brak zielonego światła od zarządu i komitetu ryzyka.
Checklista AI dla banku — PDF
Kompletna lista kontrolna wdrożenia AI: use case'y, architektura, dane, compliance.
Dwa intensywne dni obejmujące strategię, architekturę, dane, regulacje i pracę na realnym case z Twojego środowiska.
Warsztat łączy strategię, technologię i biznes — aby AI w Twoim banku zaczęło realnie działać.
Dopasowany do potrzeb i kontekstu Twojej organizacji
Dla osób indywidualnych i małych zespołów — kameralna grupa, maks. 10 osób
Wybierz wariant warsztatu i zostaw dane kontaktowe. Potwierdzenie dostępności miejsca oraz szczegóły organizacyjne wyślemy mailem.
Po przesłaniu formularza skontaktujemy się w celu potwierdzenia miejsca i przekazania szczegółów płatności.
Warsztat prowadzi Solution Architect z ponad 10-letnim doświadczeniem w projektowaniu i wdrażaniu systemów IT dla sektora finansowego.
Doświadczenie obejmuje projekty AI i data dla największych instytucji finansowych w Polsce oraz rozwiązania dla globalnych organizacji płatniczych.
Specjalizuje się w wdrożeniach AI end-to-end — od strategii i wyboru use case, przez projektowanie architektury (LLM, RAG, systemy decyzyjne), po wdrożenia produkcyjne w środowiskach enterprise.
Doktorat w obszarze Computer Science i AI (The University of Tokyo).
* Kategorie odzwierciedlają typy instytucji finansowych, z którymi prowadzący realizował projekty technologiczne. Nazwy klientów nie są ujawniane bez stosownej zgody.
AI dla banków to zestaw technologii — modeli uczenia maszynowego, dużych modeli językowych (LLM) i systemów decyzyjnych — które automatyzują procesy, poprawiają trafność decyzji kredytowych i redukują ryzyko operacyjne.
Wdrożenie sztucznej inteligencji w banku to nie jednorazowy projekt — to transformacja architektury danych, procesów i kompetencji. Kluczem jest przejście od proof-of-concept do systemu działającego na produkcji i generującego mierzalne ROI.
AI w instytucjach finansowych podlega wymogom EU AI Act, DORA i wytycznym KNF. Skuteczne wdrożenie musi łączyć możliwości technologiczne z zarządzaniem ryzykiem modeli i audytowalnością decyzji.
Sztuczna inteligencja dla banków obejmuje szerokie spektrum zastosowań — od automatyzacji operacyjnej po zaawansowane systemy decyzyjne. Najczęściej wdrażane obszary to:
Dowiedz się więcej o wdrożeniu AI w bankuSkuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji w instytucji finansowej wymaga ustrukturyzowanego podejścia łączącego strategię biznesową z architekturą techniczną. Nasze szkolenia AI dla banków przeprowadzą Twój zespół przez każdy etap.
Identyfikacja obszarów o najwyższym ROI: fraud detection, scoring, RAG, automatyzacja. Priorytetyzacja pod kątem dojrzałości danych i regulacji.
Projekt architektury LLM/ML, data governance, integracje z systemami core i platformami (Azure, Databricks). Bezpieczeństwo i izolacja środowisk.
Proof-of-concept na realnych danych, ewaluacja modeli, testy A/B, walidacja zgodności z EU AI Act i wytycznymi KNF. Model risk management.
Wdrożenie na produkcji, monitoring modeli, automatyczna retraining pipeline, observability i ciągła optymalizacja pod kątem ROI i SLA.
Jeśli chcesz zobaczyć pełny proces od POC do produkcji, sprawdź stronę: wdrożenie AI w banku.
Umów konsultację AI dla banku (bez zobowiązań)Gotowy na kolejny krok?
Umów krótką rozmowę i zobacz, jak możemy przyspieszyć Twoje wdrożenie.
Wdrożenie AI w banku to decyzja strategiczna. Umów 15-minutową rozmowę — bezpłatnie, bez zobowiązań — i sprawdź, czy warsztat odpowiada na Twoje potrzeby.
Odpiszemy w ciągu 24 godzin roboczych. Do zobaczenia na warsztacie!