Stop Loss. Take profit
Stop Loss. Take Profit
Rola AI w przekształcaniu relacji polskich banków z klientami
- W dzisiejszym Profit Journal:
- Przykłady z rynku
- Wpływ na klientów biznesowych
- Znaczenie personalizacji
- Ewolucja interfejsów głosowych
Sektor bankowy w Polsce od lat uznawany jest za jeden z najbardziej innowacyjnych w Europie. Rok 2025 przyniósł ogromną zmianę w relacjach między instytucjami finansowymi i ich klientami, a motorem tej transformacji była sztuczna inteligencja. Polskie banki, takie jak PKO Bank Polski, Bank Pekao, mBank, ING Bank Śląski czy Alior Bank, przeszły od prostych algorytmów automatyzujących podstawowe procesy do zaawansowanych systemów, które stają się podstawowym interfejsem kontaktu z użytkownikiem. Ta zmiana nie polega jedynie na wdrożeniu nowych technologii, ale na całkowitym przemodelowaniu filozofii obsługi klienta. Stosowane jest podejście zindywidualizowane w czasie rzeczywistym.
Przykłady z rynku
Najlepszym przykładem tej transformacji jest PKO Bank Polski, który konsekwentnie realizuje strategię zapoczątkowaną w poprzednich latach, ukierunkowaną na obecność sztucznej inteligencji w każdym aspekcie działalności banku. Wykorzystał on potencjał modeli językowych do ulepszenia aplikacji mobilnej IKO. Zamiast tradycyjnego interfejsu opartego na strukturze menu i komend, bank wprowadził zaawansowanego asystenta głosowego, który potrafi prowadzić naturalną konwersację. Istotą tej zmiany jest fakt, że asystent ten nie ogranicza się już do wykonywania prostych poleceń, takich jak zlecenie przelewu, ale pełni rolę aktywnego doradcy. System analizuje historię transakcji klienta i na tej podstawie potrafi samodzielnie zasugerować optymalizację wydatków lub ostrzec przed zbliżającym się brakiem środków na pokrycie stałych zobowiązań. Współpraca PKO BP z Państwowym Instytutem Badawczym pozwoliła na stworzenie modeli trenowanych na specyficznych dla polskiego sektora finansowego zbiorach danych, co znacząco zwiększyło precyzję i bezpieczeństwo odpowiedzi w porównaniu do ogólnodostępnych rozwiązań globalnych.
Wpływ na klientów biznesowych
Równie istotne zmiany zaszły w podejściu do klienta biznesowego, co doskonale obrazują działania Banku Pekao S.A. W ramach strategii zakładającej szerokie wykorzystanie danych, bank ten zaczął stosować automatyzację procesów kredytowych i obsługowych dla małych i średnich przedsiębiorstw. Kluczowym elementem nowej relacji z przedsiębiorcą stała się szybkość i transparentność podejmowania decyzji. Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów pozwoliło na skrócenie czasu analizy zdolności kredytowej z kilku dni do kilkunastu minut. Systemy te nie opierają się już wyłącznie na historycznych danych finansowych, ale analizują w czasie rzeczywistym przepływy na rachunkach, dane z systemów fakturowych oraz wskaźniki sektorowe. Dla klienta biznesowego oznacza to, że bank staje się partnerem dostarczającym płynność finansową dokładnie w momencie wystąpienia zapotrzebowania.
Znaczenie personalizacji
Na szczególną uwagę zasługuje również personalizacja, którą wdraża ING Bank Śląski oraz mBank. Do niedawna segmentacja klientów opierała się na kryteriach demograficznych, takich jak wiek, miejsce zamieszkania czy poziom dochodów. Obecnie, dzięki AI, banki przeszły do modelu segmentacji pojedynczego klienta, określanego mianem segment of one. Algorytmy analizują zachowania transakcyjne, aby budować dynamiczny profil potrzeb. Jeśli system wykryje zmianę wzorca wydatków sugerującą na przykład pojawienie się dziecka w rodzinie, ofertowanie zmienia się automatycznie. Zaczynają proponować produkty ubezpieczeniowe lub oszczędnościowe dopasowane do nowej sytuacji życiowej. W przypadku mBanku, wdrożenie asystentów AI w obszarze inwestycji pozwoliło na zaawansowane doradztwo inwestycyjne. Jest ono oparte na analizie profilu ryzyka i celów klienta, które wcześniej było zarezerwowane dla najzamożniejszych klientów private bankingu. Algorytmy pomagają klientom budować zdywersyfikowane portfele inwestycyjne, edukując ich jednocześnie w zakresie mechanizmów rynkowych.
Ewolucja interfejsów głosowych
Nie można pominąć roli, jaką w zmianie relacji z klientem odegrała ewolucja interfejsów głosowych. Świetnym przykładem jest rozwój bota InfoNina w Alior Banku. Początkowo ten system wzbudzał mieszane uczucia użytkowników ze względu na ograniczoną funkcjonalność, ale w 2025 roku osiągnął poziom zaawansowania pozwalający na swobodną komunikację. Nowoczesne voiceboty bankowe potrafią nie tylko rozumieć intencje dzwoniącego, ale także rozpoznawać jego stan emocjonalny. Analiza tonu głosu, tempa mówienia i używanego słownictwa pozwala systemowi na dostosowanie stylu komunikacji lub podjęcie decyzji o natychmiastowym przekierowaniu rozmowy do ludzkiego konsultanta. Jest to kluczowy aspekt humanizacji technologii, który zapobiega frustracji klientów w sytuacjach kryzysowych, wymagających empatii i nieszablonowego myślenia
Podsumowując, polskie banki wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji do stworzenia nowego modelu bankowości, który jest bardziej spersonalizowany. Technologia przestała być jedynie narzędziem optymalizacji kosztów, a stała się kluczem do budowania głębszych i bardziej wartościowych relacji z klientami. Przejście od obsługi masowej do indywidualnej, wspierane przez analitykę danych i modele generatywne, pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb konsumentów i przedsiębiorców. W perspektywie kolejnych lat należy spodziewać się dalszej integracji usług finansowych z codziennym życiem klientów, gdzie bankowość staje się zautomatyzowana. Sukces polskich instytucji dowodzi, że adaptacja najnowszych technologii jest nie tylko możliwa, ale również niezbędna dla utrzymania konkurencyjności na dynamicznie zmieniającym się rynku globalnym.
Dla Ciebie
O nas
© Copyright profit-journal.pl - All rights reserved – Privacy Policy
