Tam, gdzie widzisz problem, ale jeszcze nie rozwiązanie — my znajdujemy przestrzeń na mądre wdrożenie AI. Działamy elastycznie, a gdy scenariusz jest powtarzalny, sięgamy po gotowe komponenty i sprawdzony model pracy.
Wdrażamy modele AI analizujące transakcje w czasie rzeczywistym, umożliwiając zespołom fraudowym szybką i precyzyjną reakcję na zagrożenia.
Efekt:
szybsze wykrywanie i blokowanie podejrzanych transakcji
mniej pracy manualnej
lepsza kontrola ryzyka i niższe straty
mniej niepotrzebnych blokad dla klientów
Pomagamy zespołom AML wykorzystać AI do analizy transakcji i danych klientów, tak aby koncentrować się na rzeczywistych zagrożeniach, a nie masowej obsłudze alertów.
Efekt:
skuteczniejsze wykrywanie podejrzanych aktywności
mniej pracy manualnej i większa efektywność operacyjna
lepsza zgodność regulacyjna i niższe ryzyko sankcji
mniej fałszywych alertów i zakłóceń dla klientów
Tworzymy asystenta AI wspierającego konsultantów w trakcie rozmowy — podpowiadającego odpowiedzi i automatyzującego podsumowania.
Efekt:
krótszy czas obsługi
większa produktywność zespołów
bardziej spójne i kontrolowane procesy obsługi
szybsze i trafniejsze wsparcie klientów
Opracowujemy asystenta AI opartego na wiedzy banku, zapewniającego natychmiastowy dostęp do procedur, produktów i informacji operacyjnych.
Efekt:
mniej czasu poświęcanego na szukanie informacji
spójne stosowanie procedur i mniejsze ryzyko błędów
szybsza obsługa klientów
lepsza jakość decyzji
Wykorzystujemy AI do wsparcia oceny ryzyka kredytowego poprzez analizę danych finansowych i behawioralnych, przyspieszając proces decyzyjny.
Efekt:
szybsze decyzje kredytowe
większa przepustowość procesów
lepsza jakość oceny ryzyka
krótszy czas oczekiwania dla klientów
Wspieramy zespoły IT w zastosowaniu AI do tworzenia, analizy i testowania kodu, zwiększając tempo rozwoju systemów.
Efekt:
szybsze wdrażanie zmian i nowych funkcjonalności
większa produktywność zespołów IT
wyższa jakość i stabilność systemów
Automatyzujemy odczyt i przetwarzanie dokumentów z wykorzystaniem AI, eliminując ręczne wprowadzanie danych w procesach operacyjnych.
Zunifikowana platforma danych wspierająca decyzje inwestycyjne
Globalny fundusz inwestycyjny z Kataru mierzył się z rozproszeniem źródeł danych, co spowalniało decyzje. Nowoczesna…
Automatyzacja procesu refundacji z wykorzystaniem AI
Stworzyliśmy PoC systemu do elastycznej rejestracji roszczeń pacjentów. Wykorzystaliśmy generatywną AI do automatyzacji analizy i…
Zmiana kultury danych w banku dzięki audytowi Data Governance
Niespójne podejście do danych ograniczało efektywność i bezpieczeństwo instytucji finansowej. Kompleksowy audyt oraz jasne rekomendacje…
Zaufane dane jako fundament decyzji w ubezpieczeniach
Brak jednolitego widoku danych utrudniał raportowanie i podejmowanie decyzji. Budowa hurtowni danych umożliwiła konsolidację informacji…
WSPARCIE
Wybieraj projekty Data i AI z przyszłością
Pomagamy wybierać inicjatywy Data i AI, które mają potencjał biznesowy — i doprowadzamy je do wdrożenia.
AI tam, gdzie zmienia wyniki
Koncentrujemy się na zastosowaniach, które poprawiają efektywność i wzmacniają zarządzanie ryzykiem — nie na eksperymentach bez przełożenia na biznes.
Sprawdzone kierunki inwestycji
Fraud, AML, inteligentne przetwarzanie dokumentów, underwriting oraz AI wspierające pracowników to dziś najbezpieczniejsze i najbardziej uzasadnione obszary wdrożeń.
GenAI, które wspiera ludzi i decyzje
Pomagamy wprowadzać generatywną AI tak, aby wspierała zespoły w codziennej pracy i podejmowaniu decyzji, z zachowaniem kontroli i zgodności regulacyjnej.
Fundament pod skalowanie AI
Usuwamy bariery związane z danymi, integracją i przejrzystością modeli, aby AI mogła być bezpiecznie skalowana w całej organizacji.
PROCES
Szukasz właściwego miejsca, by zacząć?
Na początku identyfikujemy procesy bankowe, w których AI może przynieść największy efekt — np. kredyty, fraud, AML, sprzedaż czy obsługę klienta. Analizujemy dostępne dane, ich jakość oraz systemy, w których są przetwarzane. Uwzględniamy ograniczenia regulacyjne i architektoniczne oraz definiujemy mierzalne KPI pokazujące wpływ AI na wyniki biznesowe. Efektem jest lista priorytetowych obszarów wdrożeń.
Wskazujemy konkretne zastosowania AI w kluczowych procesach banku. Każdy przypadek oceniamy pod kątem wartości biznesowej, dostępności danych i ryzyka regulacyjnego. Określamy dane wejściowe, miejsce rozwiązania w procesie oraz sposób mierzenia efektów. Sprawdzamy również możliwość integracji z systemami banku. Powstaje portfel projektów AI gotowych do uruchomienia.
Budujemy prototyp rozwiązania i testujemy go na danych historycznych banku. Sprawdzamy jakość modeli oraz ich wpływ na proces operacyjny. Na tym etapie model działa w trybie doradczym i nie podejmuje decyzji produkcyjnych. Porównujemy wyniki z obecnym sposobem działania banku i mierzymy wpływ rozwiązania na KPI biznesowe. Bank otrzymuje dowód wartości i podstawę do decyzji o wdrożeniu.
Definiujemy sposób zarządzania modelami AI w banku. Określamy role i odpowiedzialności: właściciela procesu biznesowego, zespół danych rozwijający model, jednostkę ryzyka weryfikującą jego poprawność oraz IT utrzymujące rozwiązanie. Wprowadzamy standard dokumentacji modeli, możliwość prześledzenia decyzji oraz zasady automatyzacji i zatwierdzania decyzji przez analityków. Monitorujemy jakość modeli i danych, aby bank miał kontrolę nad ich działaniem.
Projektujemy architekturę umożliwiającą wdrażanie modeli w produkcji. Integrujemy rozwiązanie z systemami bankowymi przez API lub zdarzenia procesowe. Tworzymy pipeline danych i środowisko do trenowania modeli. Wprowadzamy monitoring jakości danych i działania modeli oraz mechanizmy wersjonowania. Bank otrzymuje stabilną infrastrukturę do wdrażania kolejnych rozwiązań AI.
Po wdrożeniu monitorujemy wpływ AI na wskaźniki biznesowe. Wyniki prezentowane są w dashboardach dla biznesu i zarządu. Na tej podstawie rozwijane są kolejne zastosowania, a nowe projekty powstają szybciej dzięki istniejącej infrastrukturze danych i modeli. AI stopniowo obejmuje kolejne procesy, a bank buduje trwałą zdolność wykorzystania AI w organizacji.
WSPÓŁPRACA
Oceń, co warto wdrożyć, zanim zainwestujesz czas i budżet
Rozmowa z ekspertem
Porozmawiasz z osobą, która rozumie realia banków i pomoże ocenić, gdzie AI może przynieść największą wartość — biznesowo i operacyjnie.
Warsztaty
Wspólnie przeanalizujemy procesy, dane i priorytety, aby wskazać konkretne zastosowania oraz realistyczną ścieżkę wdrożenia.
Oferta i plan działania
Otrzymasz jasną propozycję: zakres, podejście, wymagania oraz oczekiwane efekty — bez ogólników i niejasnych założeń.
Czytaj więcej o roli Data i AI w rozwoju bankowości
|
9 min czytania
Od zapytania brokera do sprawy gotowej do decyzji. Jak działa automatyzacja underwritingu?
Między mailem od brokera a decyzją underwritingową potrafi zniknąć czas nawet najbardziej doświadczonych underwriterów. Nie na eksperckiej ocenie, ale na powtarzalnym ustalaniu, czy sprawa jest kompletna, aktualna i gotowa do pracy. W tym artykule pokazujemy, jak Portal Underwritera zamienia pierwszą wiadomość w uporządkowaną sprawę przygotowaną do analizy i opinii — tak, żeby prawdziwy underwriting faktycznie zaczynał się tam, gdzie powinien: od oceny ryzyka.
|
11 min czytania
Tłumaczenie to za mało. Jak projektować aplikacje bankowe dla rynków wielojęzycznych i kontrolować jakość komunikatów z pomocą AI
Wprowadzenie aplikacji bankowej na kolejny rynek nie sprowadza się do dodania nowej wersji językowej. W usługach finansowych lokalizacja — czyli dostosowanie produktu do realiów danego rynku — wpływa bezpośrednio na zrozumiałość obsługi, poczucie bezpieczeństwa użytkownika i skuteczność kanału mobilnego. W artykule pokazujemy, dlaczego projektowanie aplikacji wielojęzycznych wymaga szerszego podejścia: od treści i układu interfejsu, przez lokalne formaty danych i obsługę RTL, po testowanie procesów oraz kontrolę komunikatów wspieraną przez AI.
|
6 min czytania
Data Maturity Model w leasingu: Jak ocenić stopień zaawansowania analitycznego organizacji?
Fragmentacja danych i operowanie na różnych wersjach prawdy dla firm leasingowych oznacza rozbieżności w raportach, presję biznesu na szybkie wdrożenie AI oraz wyzwanie skalowania operacji bez zatrudniania kolejnych analityków. IT staje się wąskim gardłem odpowiedzialnym za „uzgadnianie cyferek” zamiast za innowacje. Wyjście z cyklu doraźnego raportowania i budowa architektury gotowej na przyszłość, wymaga stworzenia rzetelnego planu sensownych inicjatyw. Pomaga w tym badanie Modelu Dojrzałości Danych (Data Maturity Model).