biznes finanse video praca handel Eko Energetyka polska i świat O nas
Obserwuj nas na:
BiznesINFO.pl > Finanse > Bank, który wie, kiedy zamilknąć. Co eksperci mówią o sztucznej inteligencji w bankowości?
Artykuł Sponsorowany
Artykuł Sponsorowany 03.08.2026 18:47

Bank, który wie, kiedy zamilknąć. Co eksperci mówią o sztucznej inteligencji w bankowości?

Bank, który wie, kiedy zamilknąć. Co eksperci mówią o sztucznej inteligencji w bankowości?
Fot. Dariusz Dziduch

Czy w ciągu trzech lat oddamy sztucznej inteligencji decyzję o wyborze kredytu czy lokaty? Czy bankowość konwersacyjna — rozmowa z aplikacją, zamiast klikania — zastąpi tradycyjne kanały? I czy klient w ogóle chce, by bank wiedział o nim wszystko? Podczas debaty „Generative AI i nowa era personalizowanych finansów" na Europejskim Kongresie Finansowym 2026 w Sopocie przedstawiciele czterech największych banków w Polsce zgodnie ostudzili najgorętsze technologiczne mity — i pokazali, gdzie naprawdę leży przyszłość bankowości detalicznej.
 

Personalizacja to nie tysiąc wariantów produktu

Panel poprowadził Grzegorz Chudek, dyrektor zarządzający praktyką Financial Services w Accenture w Polsce. Do dyskusji zaprosił Michała Panowicza (wiceprezesa zarządu, Bank Pekao S.A.), Tomasza Pola (wiceprezes zarządu nadzorujący Obszar Bankowości Detalicznej i Firm, PKO Bank Polski), Joannę Ostrowską-Szajnfeld (dyrektorka zarządzająca, BNP Paribas Bank Polska) oraz Mariusza Gromadę (kierujący Obszarem Klientów Bankowości Detalicznej i Zintegrowanych Kanałów, Bank Millennium S.A.).

Tematem przewodnim było pytanie, na ile sektor finansowy zbliża się do modelu „Bank of one" — czyli banku, który traktuje każdego klienta jako odrębny, w pełni spersonalizowany segment.

Zdaniem Michała Panowicza z Banku Pekao, najważniejszym elementem personalizacji jest dziś masowa, indywidualnie dopasowana komunikacja z klientem — w branżowym żargonie określana jako segment of one (dosłownie „segment jednoosobowy", czyli traktowanie pojedynczego klienta jak osobnej grupy docelowej). Jak przekonywał, jest to technicznie wykonalne, choć żaden bank w Polsce nie zbudował jeszcze tak zaawansowanego systemu. Opisał rozwiązanie, które wdrażał w jednym z banków w Indiach: ogromny model uczenia maszynowego (machine learning) opisujący każdego klienta dwudziestoma tysiącami cech , zarządzający dwoma tysiącami ofert i dwudziestoma tysiącami ich wariantów, działający w chmurze obliczeniowej.
Co istotne, Panowicz podkreślił, że taka skala personalizacji nie wymaga kosztownego przetwarzania ogromnych ilości danych przez modele językowe.

Panowicz najmocniej wystąpił jednak przeciwko jednemu konkretnemu pomysłowi — pełnej konfugurowalności interfejsu, czyli pozwoleniu klientom, by sami dowolnie układali wygląd aplikacji „jak klocki Lego". Przywołał historyczny przykład serwisu iGoogle z lat 2005–2006, gdzie użytkownicy mogli dobierać sobie widżety. Jak wspominał, zaledwie pięć procent klientów cokolwiek dostosowało, a z tej grupy „90-95 procent zrobiło ten interfejs po prostu nieużytecznym". Wniosek? Nawet najbardziej zaawansowane firmy technologiczne świata — Google, Microsoft, Meta — oferują dziś co najwyżej tzw. shallow customization (płytką, ograniczoną personalizację, na przykład możliwość podmiany kilku przycisków skrótów), a nie głębokie przebudowywanie interfejsu.

Wiceprezes Banku Pekao dorzucił też argument regulacyjny: gdyby bank stworzył dziesiątki tysięcy wariantów produktów w swoim bilansie, raportowanie ekspozycji do nadzorców — UOKiK, KNF, NBP i Europejskiego Banku Centralnego — stałoby się koszmarem. Moderator podsumował tę część jednym słowem: complexity (złożoność), która jest dziś — jego zdaniem — zbyt dużym wyzwaniem dla klientów.

Bank, który wie, kiedy zamilknąć. Co eksperci mówią o sztucznej inteligencji w bankowości?
Michał Panowicz (Bank Pekao S.A.) podczas debaty „Generative AI i nowa era personalizowanych finansów" na EKF 2026, Fot. Dariusz Dziduch

Ekosystemy zamiast szwów na bucie

Zupełnie inną drogę do personalizacji nakreślił Tomasz Pol z PKO BP. Przyznał, że w strategii jego banku słowo „personalizacja" niemal nie pada — i wcale to bankowi nie przeszkadza w tym, by „rosnąć najszybciej na rynku, będąc największym bankiem w Polsce". Personalizowanie produktu „do bólu, do szczegółu, do (...) szwu na lewym bucie" uznał za drogę donikąd.

Zamiast tego PKO BP stawia na ekosystemy — obecność banku tam, gdzie klient załatwia codzienne, niefinansowe sprawy, ale akurat pojawia się u niego potrzeba finansowa. Pol wymienił partnerstwo z Allegro (ponad 250 tys. użytkowników po czterech miesiącach — jak określił, „najszybciej skalujący się ekosystem płatnościowy"), finansowanie dla sprzedawców na tej platformie oraz świeżo uruchomiony pilotaż z Żabką, której aplikacja ma ponad 10 milionów użytkowników. Kluczowa liczba, zdaniem Tomasza Pola: na portfelu klientów pozyskanych przez ekosystemy tempo cross-sellu (dosprzedaży kolejnych produktów) jest dwukrotnie wyższe niż w przypadku pozostałych klientów.

Dane w czasie rzeczywistym i kwestia zaufania

Joanna Ostrowska-Szajnfeld z BNP Paribas Polska spojrzała na temat od strony technologicznej. Jej zdaniem hiperpersonalizacja to nie tworzenie maksymalnej liczby wariantów produktu, lecz zrozumienie potrzeb klienta — a u jego podstaw stoją dane. Nie statyczne, lecz opisujące to, jak klient realnie funkcjonuje, i dostępne w czasie rzeczywistym (real time). Jak zauważyła, refleksje przychodzące „dzień po" są już bezużyteczne.

Najciekawszy wątek dotyczył jednak zaufania. Powołując się na raport Accenture, Ostrowska-Szajnfeld wskazała na paradoks: 80 procent klientów deklaruje zaufanie do tego, jak ich podstawowy bank przetwarza dane, ale gdy przychodzi do zgody na biometrię behawioralną (technologię rozpoznającą użytkownika po sposobie, w jaki trzyma telefon, pisze czy przesuwa palcem po ekranie — stosowaną do ochrony przed oszustami), poziom akceptacji jest bardzo niski. A jednocześnie ci sami ludzie masowo, „pod wpływem emocji", udostępniają wszystkie swoje dane platformom społecznościowym.

Reprezentantka BNP Paribas Polska pytana o techniczne „bebechy", zwróciła uwagę na świat dwóch prędkości: nowoczesne, elastyczne systemy frontowe (te, z którymi styka się klient) kontra systemy mające „po kilkadziesiąt lat". BNP Paribas od kilku lat przebudowuje architekturę, zaczynając od wyjęcia danych klienta z przestarzałych repozytoriów i zebrania ich w jednym miejscu. Ostrzegła przy tym, że takich efektów nie da się osiągnąć w kilka tygodni — perspektywa technologiczna „mierzy się w wielu kwartałach".

Mariusz Gromada z Banku Millennium rozszerzył koncept „Bank of one" o własne hasło — bank of one channel, czyli banku jednego, idealnie dobranego kanału kontaktu. Prawdziwy omnichannel (wielokanałowość, w której wszystkie kanały — aplikacja, oddział, infolinia — działają jak jedna spójna całość) zdefiniował jako kanał najlepszy jednocześnie dla klienta i dla banku. Wśród warunków wymienił to, że relacja z klientem „powinna mieć kontekst i pamięć", właściwe modele atrybucji sprzedaży oraz — co podkreślił mocno — odpowiedni system motywacyjny dla pracowników. Gromada przypomniał też, że personalizacji potrzebuje również sam pracownik banku, którego narzędzia sprzedażowe bywają „toporne".

„Najbardziej niebezpieczny mit" i agenci, którzy nie podejmują decyzji

Gdy prowadzący debatę zapytał o bankowość konwersacyjną — wizję, w której znikają aplikacje i kanały, a klient po prostu rozmawia z agentem AI — Michał Panowicz z Banku Pekao nie zostawił na tym pomyśle suchej nitki. Nazwał ją:

„jednym z najbardziej niebezpiecznych mitów, które w ogóle funkcjonują w tej chwili w bankowości".


Jego argument był obrazowy: oczy to organ o największej gęstości przetwarzania informacji, a rezygnacja z graficznego interfejsu na rzecz samej rozmowy byłaby cofnięciem się w ewolucji. Przywołał nawet mostek dowodzenia ze „Star Treka" — gdzie kapitan owszem, rozmawia z komputerem, ale wokół niego piętnaście stanowisk operatorów ma ekrany i klawiatury. Prawdziwą wartością rewolucji AI nie jest więc głos, lecz rozumienie języka naturalnego i zdolność maszyny do autonomicznego planowania oraz wykonywania zadań. Hasła w stylu mobile first czy mobile only (projektowanie wyłącznie pod smartfon) Panowicz uznał za kolejne „niebezpieczne mity" — postulując zamiast tego channel perfected experience, czyli doświadczenie dopasowane do każdego urządzenia z osobna.

Przedstawiciel Banku Pekao ostrzegł też przed bezkrytycznym wdrażaniem agentowej AI w regulowanym sektorze. Zwrócił uwagę, że agentic AI (systemy AI działające samodzielnie) to według unijnych przepisów technologia wysokiego ryzyka, a ramy prawne wciąż nie są ustabilizowane.

Prowadzący debatę Grzegorz Chudek zapytał wprost: czy w ciągu trzech lat klient będzie mógł oddelegować agentowi w aplikacji decyzję o wyborze produktu finansowego? Tu paneliści byli zaskakująco zgodni.

Michał Panowicz (Bank Pekao) odpowiedział, że nie — głównie ze względu na środowisko regulacyjne i sądowe oraz problem transakcji nieautoryzowanych, generujący dla banków istotne kwoty ekspozycji.

Podobnie Tomasz Pol (PKO BP): nie wierzy w decyzyjnych agentów w horyzoncie trzech lat „w stopniu materialnym dla biznesu", choć doradzających klientom i pracownikom będzie mnóstwo.

Gdzie więc AI już dziś doskonale się sprawdza?

Michał Panowicz wskazał analizę rozmów z klientami. Bank Pekao prowadzi kwartalnie około trzydziestu tysięcy rozmów badawczych, a narzędzie CX-owe o nazwie „Empatia", oparte na polskim modelu językowym Bielik, automatycznie je podsumowuje i taksonomizuje. To pozwala zrozumieć nawet tych klientów, którzy mieli podobny problem, ale nigdy nie zadzwonili.

Konkluzja przedstawiciela Banku Pekao: agenci doprowadzą sprawę do momentu przygotowania decyzji — ale podejmie ją człowiek lub klient.

Mariusz Gromada (Bank Millennium) uzupełnił katalog praktycznych zastosowań: inteligentne boty w obsłudze klienta, pomoc w zarządzaniu codziennymi finansami językiem naturalnym, asystenci prowadzący klienta przez wypełnianie wniosków oraz masowa transkrypcja połączeń (m.in. technologią Whisper) i ich empatyczna analiza wspierająca pracowników.

Czego naprawdę chce klient?

Końcowe pytania moderatora dotknęły sedna. Ostrowska-Szajnfeld dostała pytanie typu ABCD: który element najbardziej zdecyduje o przewadze konkurencyjnej banku w ciągu najbliższych trzech lat — jakość i dostęp do danych (A), modele AI i silniki rekomendacji (B), doświadczenie klienta, czyli UX i kanały (C), czy szybkość wdrażania zmian i efektywność operacyjna (D)?

Przedstawicielka BNP Paribas odpowiedziała: „F — wszystkie powyższe", bo jej zdaniem chodzi o właściwą kompozycję wszystkich tych czynników. Dorzuciła jednak własne, najważniejsze pytanie: jaki problem klienta dane rozwiązanie w ogóle rozwiązuje? Za prawdziwy wyróżnik uznała zdolność do realnego dowiezienia obietnic — delivery.

Na pytanie, czy klienci są w ogóle gotowi na głębokie profilowanie Mariusz Gromada (Bank Millennium), odparł, że zostało ono źle zadane: „To nie jest pytanie, czy są gotowi. Tylko jest pytanie, co dostaną w zamian". Klient inwestuje swoje zgody i oczekuje zwrotu z tej inwestycji — tzw. return on consent. Jeśli dostanie wartość, będzie gotowy. Jeśli dostanie tylko szum i presję — wycofa zgody. A czasem, jak zauważył, najlepszą rzeczą, jaką może zrobić silnik AI, jest podjęcie decyzji, by do klienta… zamilczeć i dać mu odpocząć.

Moderator zamknął panel trafnym streszczeniem: agenci tak, ale bez decyzji — jedynie wsparcie i przetwarzanie danych; dostęp do danych pozostaje kluczowy; bankowość konwersacyjna to „kawa do herbaty", nie zamiennik dotychczasowych kanałów; a najbardziej wyrafinowane silniki decyzyjne służą czasem po to, by zamilczeć.

Artykuł sponsorowany przez Bank Pekao S.A.
 

Bądź na bieżąco - najważniejsze wiadomości z kraju i zagranicy
Google News Obserwuj w Google News
Artykuł Sponsorowany
O autorze
Artykuł Sponsorowany
Redaktor BiznesINFO
artykuł sponsorowany
Zobacz wszystkie artykuły autora >
Wybór Redakcji
BiznesINFO.pl
Obserwuj nas na: