Wdrożenia AI w bankach zgodne z KNF, DORA i EU AI Act — od identyfikacji use case'ów przez architekturę LLM i RAG, po system produkcyjny generujący mierzalny ROI.
Jesteśmy firmą AI, której jedynym rynkiem jest sektor finansowy. Konsulting AI dla banku to nie dodatkowa usługa obok ogólnego IT — to jedyny obszar, w którym pracujemy. Dzięki temu rozumiemy specyfikę regulacyjną, architekturę core banking i procesy AML na poziomie, którego ogólne firmy technologiczne nie są w stanie osiągnąć bez wieloletniego doświadczenia w tym środowisku.
Firma AI dla banków różni się od generalnego integratora tym, że compliance, explainability i audit trail nie są dla nas dokumentem dodawanym po zakończeniu projektu — są fundamentem architektury. Projekty, które realizujemy, przechodzą przez działy ryzyka, compliance i IT banku, bo projektowaliśmy je z myślą o tych wymaganiach od dnia pierwszego.
Wdrożenie AI w banku to projekt inżynieryjny i regulacyjny jednocześnie. Dostarczamy oba wymiary.
Trzy obszary — od strategii przez wdrożenie po szkolenia. Każdy z mierzalnym efektem i ścieżką do kolejnego etapu.
Identyfikacja use case'ów AI z najwyższym ROI dla Twojego banku — nie z listy generic, ale z analizy Twoich danych, procesów i struktury kosztów. Warsztat discovery z zespołem banku. Business case dla zarządu. Mapa drogowa AI.
Architektura i implementacja: systemy RAG na wiedzy bankowej, chatboty dla klientów i doradców, modele ML do scoringu i AML, automatyzacja dokumentów IDP. Od projektu przez POC po wdrożenie produkcyjne z pełnym compliance.
Więcej o wdrożeniu AIWarsztaty AI dla zespołów bankowych: zarząd, IT, ryzyko, compliance, innowacje. Praktyczne, oparte na realnych projektach — nie wykłady akademickie. Budujemy wewnętrzne kompetencje, które zostają w banku po zakończeniu projektu.
Więcej o szkoleniach AICztery obszary — każdy oparty na rzeczywistych projektach AI w sektorze finansowym.
Reguły AML generują nadmiar alertów, które przeciążają analityków. Fraudy ewoluują szybciej niż statyczne reguły systemu. Koszty fałszywych alarmów są wysokie — operacyjnie i relacyjnie dla klienta.
Modele ML (ensemble, graph neural networks) analizujące wzorce transakcji w czasie rzeczywistym. Adaptacja do nowych wzorców fraudów bez rekonfiguracji reguł. Integracja z systemami AML banku przez bezpieczne API.
Mniej false positives przy wyższej wykrywalności. Analitycy skupiają się na alertach wysokiego ryzyka zamiast przetwarzać szum. Pełny audit trail wymagany przez KNF.
Tradycyjne modele scoringowe są oparte na ograniczonym zestawie cech i nie uwzględniają danych behawioralnych, transakcyjnych ani Open Banking. Czas decyzji jest nieakceptowalny dla produktów cyfrowych.
Modele gradient boosting i sieci neuronowe trenowane na pełnym spektrum danych dostępnych bankowi. Explainability decyzji (SHAP) wymagane przez KNF i EU AI Act. Integracja z systemem kredytowym przez real-time API.
Precyzyjniejsza ocena ryzyka, szybsze decyzje kredytowe, lepsza konwersja wniosków. Każda decyzja wyjaśnialna i audytowalna przez regulatora.
Call center nie skaluje się proporcjonalnie do bazy klientów. Doradcy tracą czas na powtarzalne zapytania o saldo, historię i procedury — zamiast skupić się na sprzedaży i złożonych sprawach.
System RAG trenowany na dokumentacji bankowej, regulaminach i FAQ. Chatbot obsługuje pierwszą linię obsługi. Asystent AI dostarcza doradcy kontekst klienta i sugestie podczas rozmowy — bez zastępowania go.
Znaczna część zapytań obsługiwana autonomicznie. Krótszy czas obsługi przez doradcę. Wyższe NPS przy niższych kosztach operacyjnych contact center.
Przetwarzanie dokumentów KYC, wniosków kredytowych i umów jest ręczne, czasochłonne i podatne na błędy operacyjne. Skalowanie procesu wymaga proporcjonalnego wzrostu zatrudnienia.
IDP (Intelligent Document Processing): OCR z NLP do automatycznej ekstrakcji i klasyfikacji danych z dokumentów. Weryfikacja spójności danych. Integracja z systemem onboardingu i core banking.
Automatyzacja przetwarzania dokumentów standardowych. Skrócony czas onboardingu. Redukcja błędów przy zachowaniu pełnej ścieżki audytowej wymaganej przez regulatora.
Cztery etapy — od discovery do skalowalnego systemu AI w produkcji. Każdy z jasnym wejściem, wyjściem i kryterium sukcesu.
Mapowanie procesów, ocena danych, identyfikacja use case'ów i business case z ROI dla zarządu. Czas: 2–4 tygodnie.
Business caseSzybki prototyp AI na rzeczywistych danych banku. Weryfikacja założeń technicznych i biznesowych przed pełną inwestycją. Czas: 6–10 tygodni.
Risk mitigationImplementacja produkcyjna z integracją systemową, MLOps, compliance i dokumentacją wymaganą przez KNF i DORA. Czas: 3–6 miesięcy.
ProdukcjaMonitoring modeli, optymalizacja ROI i rozszerzanie na kolejne use case'y. Budowanie wewnętrznych kompetencji AI w banku. Ciągłe.
GrowthSystemy AI wdrażane w bankach podlegają rygorystycznym wymogom regulacyjnym, których ogólne firmy AI nie rozumieją — bo nigdy nie pracowały w tym środowisku. Jako firma AI specjalizująca się w bankowości projektujemy compliance jako część architektury, nie jako warstwę dokumentacyjną dolepianą na końcu.
Każde wdrożenie AI w banku, które realizujemy, zawiera pełny audit trail decyzji modeli, mechanizmy explainability (SHAP/LIME) dla decyzji kredytowych i AML, zarządzanie ryzykiem modeli (MRM) zgodne z wytycznymi KNF oraz procedury wymagane przez DORA w zakresie ciągłości operacyjnej systemów ICT.
Projektuje i wdraża rozwiązania AI w bankach i instytucjach finansowych. Obszary specjalizacji: scoring kredytowy, fraud detection i AML, systemy RAG na danych bankowych, automatyzacja procesów back-office i architektury zgodne z KNF, DORA i EU AI Act.
Każdy projekt zaczyna od realnego problemu biznesowego banku — nie od technologii. Efektem są systemy działające na produkcji, audytowalne przez regulatora i przynoszące mierzalny ROI. Równolegle z projektami wdrożeniowymi prowadzi szkolenia AI dla zespołów bankowych, budując wewnętrzne kompetencje, które zostają w organizacji po zakończeniu współpracy.
Pierwsze spotkanie (45 minut) jest bezpłatne. Omówimy Twój use case, dane, ograniczenia regulacyjne i realistyczny plan działania — bez ogólnych prezentacji, z konkretnymi wnioskami.
Firma AI z doświadczeniem w środowisku regulowanym
Projekty AI realizowane w bankach komercyjnych, bankach spółdzielczych i instytucjach finansowych w Polsce i Europie. Środowisko regulowane przez KNF, EBA i lokalne organy nadzoru finansowego — z pełną odpowiedzialnością techniczną za architekturę i bezpieczeństwo.
Zaangażowanie obejmuje projekty od fazy discovery przez architektury LLM i RAG, wdrożenia modeli ML do scoringu i AML, automatyzację procesów back-office, po szkolenia dla zarządów i zespołów technicznych banków. Wszystkie projekty realizowane we współpracy bezpośredniej z działami IT, ryzykiem i compliance banku.