AI-Driven Banking

Uwolnij potencjał danych i Sztucznej Inteligencji w obszarze bankowości

Rozwijamy bankowość opartą na danych i zaufaniu

Kompleksowe wsparcie dla sektora bankowego

Wspieramy sektor bankowy w pełnym zakresie transformacji danych – od pozyskiwania i integracji zróżnicowanych źródeł informacji, poprzez automatyzację procesów operacyjnych, aż po wdrożenia zaawansowanych rozwiązań analitycznych.

Wykorzystujemy potencjał sztucznej inteligencji – w tym modeli generatywnych – do budowy skalowalnych, inteligentnych systemów wspierających kluczowe obszary działalności. Dostarczamy rozwiązania umożliwiające predykcję zdarzeń, rekomendacje, detekcję anomalii i analizę języka naturalnego, wzmacniając tym samym innowacyjność i bezpieczeństwo nowoczesnej bankowości.

Nasze kompetencje pozwalają instytucjom finansowym zwiększać efektywność operacyjną, lepiej zarządzać ryzykiem oraz podejmować decyzje oparte na danych.

Nowoczesna bankowość zasilana AI

Inteligencja, która napędza nowoczesną bankowość

Wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji to nie tylko kwestia innowacyjności – to strategiczny krok w kierunku elastyczności, skalowalności i cyfrowej odporności w wymagającym świecie finansów.

Sztuczna Inteligencja zmienia sposób, w jaki instytucje finansowe projektują, oferują i rozwijają swoje usługi. Dzięki uczeniu maszynowemu, analizie predykcyjnej i przetwarzaniu języka naturalnego, banki mogą automatyzować kluczowe procesy – od oceny ryzyka kredytowego, przez detekcję oszustw, po inteligentną obsługę klienta.

Kobieta w jasnoniebieskiej koszuli siedzi przy biurku z laptopem, uśmiecha się i rozmawia z drugą osobą widoczną od tyłu; w tle ceglana ściana i mężczyzna w garniturze pracujący przy innym biurku.

W jakich obszarach AI wspiera banki i firmy z sektora finansowego?

Dane

…

Tradycyjne dane finansowe

Dane dotyczące wyceny
Dane dotyczące cen
Dane dotyczące woluminu
Dane dotyczące wrażliwości na ryzyko
Dane dotyczące makrozmiennych

Interakcje z klientami

Zachowanie klienta
Możliwości marketingowe dla sprzedaży krzyżowej

Alternatywne rozwiązania niefinansowe

Dane wyjściowe z czujników komercyjnych
Obserwacja ludzi/terenu
Dane geolokalizacyjne
Dane z mediów społecznościowych

Automatyzacja

…

Interakcja człowiek-użytkownik

Wizualizacja, „wirtualizacja” rozmów, ekranów,
PDF-ów itp.

Planowanie pracy

Odbieranie, identyfikowanie, klasyfikowanie i priorytetyzacja elementów pracy

Orkiestracja

Wykonywanie pracy w oparciu o typ/klasyfikację przepływu pracy, w tym przypisywanie do pracowników

Usługi

Agenci robotów, biblioteki analityczne, interfejsy użytkownika itp.

Integracja

Połączenie nowej automatyzacji i starszych platform

AI i Analityka

…

Rodzaje problemów

Klasyfikacja
Regresja
Redukcja wymiarów
Klastrowanie
Transkrypcja/tłumaczenie
Rekomendacje
Wykrywanie anomalii
Szacowanie gęstości

Postępy

Modele sieci neuronowych
Kultura open-source
Moc obliczeniowa
Koszt pamięci masowej

„Firma 3Soft w czasie naszej współpracy wykazała się kompleksowym podejściem do stawianych przed nią wyzwań. Zlecone prace wykonywała w sposób profesjonalny, realizując je zgodnie z ustaleniami.”

Norbert Górski

Dyrektor Departamentu Eksploatacji Systemów w ING Banku Śląskim

Cash Processing

Zautomatyzowana alokacja gotówki jako przykład wykorzystania potencjału AI w bankowości

Większość banków dąży do integracji usług związanych z zarządzaniem gotówką w jednym ekosystemie.

Dzięki wykorzystaniu danych historycznych i odpowiednim technikom prognozowania możliwa jest minimalizacja liczby transferów gotówki przy jednoczesnym zapewnieniu płynności w każdym oddziale i bankomacie.

Korzyści

Lepsze zarządzanie rezerwami gotówkowymi
Zmniejszone ryzyko płynności
Oszczędności kosztów dzięki zoptymalizowanej logistyce
Zwiększona transparentność i kontrola nad przepływami gotówkowymi
Szybsze reagowanie na zmieniające się zapotrzebowanie na gotówkę

Na zdjęciu widoczny jest zbliżenie polskich banknotów, z których najbardziej wyeksponowany jest banknot o nominale 200 złotych. Na jego powierzchni widać elementy zabezpieczające, mikrodruk, wypukłe kropki dla osób niewidomych i słabowidzących, numer seryjny „BA9448987” oraz napis „DWIEŚCIE ZŁOTYCH” wraz z godłem Polski – orłem białym. Pod spodem znajdują się częściowo widoczne inne banknoty.

Dotychczasowe podejście

Ręczne generowanie zasilania i odsilania gotówki
Prognozy oparte o intuicję
Ręczne analizy
Ręczna modyfikacja zamówień i poleceń zasilania gotówki
Silosy danych
Działania reaktywne

Cash processing jutra

Prognozy oparte o zaawansowane algorytmy
Automatyczne analizy
Automatyczne generowanie zamówień gotówki
Automatyczna modyfikacja zamówień i poleceń zasilania/odsilania
Holistyczna analiza danych
Działania w czasie rzeczywistym

Mężczyzna w koszuli w kratę pracuje na laptopie przy biurku w jasnym pomieszczeniu, obok drugi laptop, notesy i przybory biurowe, w tle duża roślina doniczkowa.

Przyszłość napędzana Sztuczną Inteligencją

Generatywna AI jako filar transformacji
sektora finansowego

55%

firm z sektora bankowego planuje znaczące inwestycje w GenAI w ciągu najbliższych 2 lat – to aż o 15% więcej niż dziś*.

Kluczowe jest jednak, by inwestycje te trafiały w obszary, które przynoszą
instytucjom bankowym realną wartość biznesową. W 3Soft właśnie tym się kierujemy.

* Źródło: NTT Data Global GenAI Report, 2025

Jak AI wspiera firmy z sektora bankowości?

01: Inteligentna automatyzacja
Automatyczne przetwarzanie rutynowych procesów, takich jak weryfikacja tożsamości, analiza dokumentów, czy procesy zgodności (compliance).
02: Lepsza ocena sytuacji
AI wspomaga analizę ryzyka kredytowego, detekcję oszustw, segmentację klientów i predykcję zachowań.
03: Inteligentne produkty
Tworzenie produktów finansowych dopasowanych do indywidualnych potrzeb klienta – np. kredytów, ubezpieczeń czy ofert inwestycyjnych.
04: Zwiększona interakcja
Zastosowanie chatbotów, wirtualnych asystentów i narzędzi do przetwarzania języka naturalnego (NLP), które wspierają kontakt z klientem 24/7.
05: Szybsze załatwianie spraw
Skrócenie czasu obsługi klienta oraz wewnętrznych procesów – np. automatyczne zatwierdzanie wniosków, przyspieszenie rozpatrywania reklamacji czy błyskawiczna analiza transakcji.
06: Cash processing*
Automatyzacja procesów związanych z zarządzaniem gotówką: analiza przepływów, planowanie zapotrzebowania w oddziałach i bankomatach, zarządzanie logistyką transportu gotówki.

Porównaj możliwości i wybierz właściwy kierunek

Trzy modele wdrożenia AI dla nowoczesnej bankowości

	Model hybrydowy	Chmura	On-premises
Charakterystyka	Połączenie zasobów lokalnych i chmurowych	Wdrożenie oparte w pełni na zewnętrznej infrastrukturze chmurowej	Cała infrastruktura i przetwarzanie danych realizowane lokalnie
Zalety	Elastyczność i skalowalność Kontrola nad danymi krytycznymi Optymalizacja kosztów	Szybkie wdrożenie Skalowalność Niskie koszty początkowe	Pełna kontrola nad danymi Wysoki poziom prywatności i bezpieczeństwa
Wady	Większa złożoność zarządzania Wymaga integracji systemów	Ograniczona kontrola nad lokalizacją danych Wymogi regulacyjne	Wysokie koszty infrastruktury i utrzymania Dłuższy czas wdrożenia
Koszty operacyjne	Zrównoważony – szybkie MVP w chmurze, skalowanie lokalnie	Niższe (model usługowy, pay-as-you-go)	Wysokie (utrzymanie sprzętu, zasoby ludzkie)
Utrzymanie prywatności	Wrażliwe dane lokalnie, reszta zewnętrznie przetwarzana	Wymaga starannej konfiguracji	Pełna kontrola i zgodność z regulacjami instytucji finansowych