Spis treści:
- Wpływ sztucznej inteligencji na przyszłość bankowości to: automatyzacja decyzji, szybsza obsługa, lepsze wykrywanie nadużyć i oferta dopasowana do zachowań, ale też ostrzejsze wymagania dotyczące ochrony danych, nadzoru nad modelami i wyjaśnień decyzji.
- Według NBP w I półroczu 2025 r. transakcje zbliżeniowe stanowiły 97,8% ogólnej liczby bezgotówkowych transakcji kartowych, a wartość oszukańczych transakcji kartowych wyniosła ok. 46,2 mln zł (I półrocze 2025 r., dane NBP).
- Regulacje porządkują AI w finansach: DORA stosuje się od 17/01/2025 r., a pierwsze obowiązki AI Act zaczęły mieć zastosowanie od 02/02/2025 r. (w tym wymagania w zakresie AI literacy).
- Co możesz zrobić teraz: ustaw limity i alerty, włącz silne uwierzytelnianie, sprawdź listę urządzeń i pełnomocnictw, przejrzyj zgody marketingowe i profilowanie, zbieraj potwierdzenia kontaktu z bankiem (numer sprawy, daty, odpowiedzi na piśmie).
Sztuczna inteligencja w bankach przesuwa bankowość w stronę „banku w tle”: mniej formularzy, więcej automatycznych decyzji i bezpieczeństwa działającego bez Twojej uwagi.
To praktyka: analiza ryzyka w czasie rzeczywistym, wykrywanie oszustw, automatyzacja reklamacji, obsługa przez boty oraz stały monitoring modeli i danych. Tam, gdzie decyzja dotyka Twoich praw (kredyt, limit, dostęp do usługi), rośnie znaczenie wyjaśnialności i rozliczalności, a także procedur odwoławczych.
| Opcja | Kiedy wybrać | Zalety | Wady | Największe ryzyko |
|---|---|---|---|---|
| Bank „automatyczny” | Gdy liczysz na tempo, samoobsługę i proste produkty | Szybsze procesy, natychmiastowe alerty, mniej formalności | Mniej kontaktu z człowiekiem, trudniejsze wyjaśnienia „od ręki” | Fałszywa blokada, decyzja „na wzorcu”, a nie na kontekście |
| Bank „hybrydowy” | Gdy chcesz automatyzacji, ale potrzebujesz szybkiej eskalacji do konsultanta | Bot obsługuje proste sprawy, człowiek przejmuje spory i wyjątki | Różne kanały, czasem różne odpowiedzi | Rozmycie odpowiedzialności między kanałami |
| Bank „ostrożny regulacyjnie” | Gdy stawiasz na przewidywalność i chcesz rozumieć kryteria decyzji | Lepsza ścieżka odwołania, nacisk na uzasadnienia, więcej formalizacji | Wolniejsze wdrożenia, mniej personalizacji | Niższa elastyczność wobec nowych metod oszustw |
Przykładowa decyzja: jeśli większość spraw załatwiasz w aplikacji i liczysz na tempo, model „automatyczny” pasuje do Twojego stylu. Jeśli składasz wniosek kredytowy i oczekujesz czytelnych kryteriów, częściej sprawdza się model „hybrydowy” lub „ostrożny regulacyjnie”.
Jak sztuczna inteligencja zmienia bankowość i co to oznacza dla klientów oraz banków?
Bank używa AI do przewidywania ryzyka, rozpoznawania anomalii w płatnościach, selekcji spraw do konsultanta oraz automatyzacji dokumentów i komunikacji. Dla klienta efektem są szybsze procesy, częstsze prośby o dodatkowe potwierdzenia oraz blokady transakcji, gdy system ocenia wzorzec jako ryzykowny.
Największa zmiana dzieje się w tle: bank musi wykazać, że system działa zgodnie z prawem, a decyzja mająca wpływ na Twoje finanse ma podstawę, uzasadnienie i ścieżkę odwołania.
- Po Twojej stronie: ustawienia prywatności, limity, powiadomienia, kontrola urządzeń, porządek w dokumentach i historii rachunku.
- Po stronie banku: nadzór nad danymi, testy modeli, cyberbezpieczeństwo, monitoring po wdrożeniu, obsługa reklamacji i audyt.
Jakie zastosowania AI w bankach już działają dziś, a które dopiero wejdą do standardu?
Wdrożenia zaczynają się tam, gdzie efekt da się policzyć: mniej oszustw, mniej fałszywych alarmów, krótszy czas obsługi, szybsza weryfikacja. Następny etap to „bank w tle”, czyli system, który nie tylko reaguje, ale proponuje działania: plan oszczędzania, spłatę zadłużenia, zmianę limitu, ochronę konta w podróży.
| Obszar | Co działa dziś | Co będzie częstsze |
|---|---|---|
| Bezpieczeństwo | Wykrywanie anomalii transakcji, blokady ryzykownych operacji, scoring ryzyka logowania | Lepsza obrona przed przejęciem konta i próbami deepfake, automatyczne scenariusze „odblokuj bezpiecznie” |
| Obsługa klienta | Chatboty, klasyfikacja zgłoszeń, automatyczne odpowiedzi w prostych tematach | Voiceboty z bezpieczną identyfikacją, podsumowania spraw, asystent w aplikacji z historią sprawy |
| Kredyty | Wspomaganie analityka, wstępna selekcja, wykrywanie braków i niespójności | Monitoring ryzyka w trakcie umowy, bardziej zrozumiałe powody odmów i rekomendacje korekt wniosku |
W jaki sposób AI wpłynie na obsługę klienta w bankowości: chatboty, voiceboty, oddziały i kanały zdalne?
Chatbot przejmuje proste pytania (status przelewu, limity, blokada karty), a voicebot wchodzi w obszar infolinii. Żeby to było bezpieczne, bank powinien stosować mocną identyfikację rozmówcy i spójne uprawnienia między kanałami, inaczej rośnie ryzyko podszycia się pod klienta lub rozjazdu odpowiedzi.
W praktyce pierwsza warstwa kontaktu bywa automatyczna, a człowiek przejmuje temat po wstępnej weryfikacji i uporządkowaniu danych sprawy.
Jak AI zmieni ocenę ryzyka i decyzje kredytowe: scoring, dochód, zdolność, monitoring i dane alternatywne?
Bank łączy dane z wniosku z historią spłat i informacjami o zobowiązaniach oraz sygnałami z rachunku i kanałów cyfrowych. „Dane alternatywne” to sygnały inne niż klasyczne dokumenty dochodowe, na przykład regularność wpływów, stabilność salda i powtarzalność obciążeń. To, co w systemie wygląda jak niespójność, potrafi obniżyć ocenę, nawet gdy realnie masz wysokie dochody.
Ważne doprecyzowanie: w praktyce źródło danych ma znaczenie. Dane z Twojego rachunku w banku to jedno, dane z otwartej bankowości (po wyrażeniu zgody) to drugie, a dane od zewnętrznych podmiotów wymagają podstawy prawnej i przejrzystej informacji o przetwarzaniu.
Przykład na liczbach: jeśli wpływy wahają się między 5 000 zł a 9 000 zł, a stałe koszty wynoszą 4 500 zł, ocena stabilności bywa inna niż przy wpływach 7 000 zł co miesiąc. Różnica dotyczy przewidywalności, a nie samej średniej.
Jak banki będą wykrywać oszustwa dzięki AI i czy to zwiększy bezpieczeństwo płatności oraz kont?
System antyfraudowy analizuje transakcje w czasie rzeczywistym: urządzenie, lokalizację, rytm zakupów, schemat logowania i typowe zachowania. Przestępcy coraz częściej grają socjotechniką, a rozwój deepfake zwiększa ryzyko podszywania się pod pracownika banku lub „członka rodziny”. Odpowiedź banków to automatyczne scenariusze obronne: scoring ryzyka transakcji, blokada, a następnie odblokowanie po dodatkowej weryfikacji.
Dane NBP pokazują, że oszustwa są małym ułamkiem liczby transakcji, ale ich wartość i metody wymuszają stały rozwój narzędzi analitycznych.
Jak AI wpłynie na ofertę i personalizację produktów bankowych: ceny, limity, rekomendacje i „bank w tle”?
W praktyce chodzi o limity, podpowiedzi planów oszczędzania, rekomendacje spłaty zadłużenia, dobór kanału kontaktu i propozycje produktów. Bank widzi transakcje za granicą i proponuje rachunek walutowy, widzi spadek wpływów i sygnalizuje ryzyko płynności. Taka personalizacja opiera się o profilowanie, więc znaczenie mają zgody, informacja o celach przetwarzania i możliwość kontroli po stronie klienta.
Przykład obliczeniowy: jeśli płacisz 10 zł miesięcznie za pakiet, rocznie to 120 zł. Gdy bank proponuje wariant bez opłaty pod warunkiem wpływu 2 000 zł, test jest prosty: czy spełniasz warunek naturalnie, bez sztucznego „krążenia” pieniędzy.
Jakie ryzyka i ograniczenia niesie AI w bankowości: błędy, stronniczość, wyjaśnialność i odpowiedzialność?
Modele uczą się na danych historycznych, więc dziedziczą ich jakość i ograniczenia. Jeśli dane opisują rzeczywistość z błędem, model go powiela. Stronniczość oznacza gorszy wynik dla części klientów bez merytorycznej przyczyny, a bank powinien to wykrywać testami, monitoringiem i audytem. Wyjaśnialność jest szczególnie ważna, gdy decyzja wpływa na kredyt, limit lub dostęp do usługi.
| Ryzyko | Jak je rozpoznać jako klient | Jak bank powinien je ograniczać |
|---|---|---|
| Błąd danych | Decyzja nie pasuje do dokumentów lub historii rachunku | Kontrole jakości danych, testy regresji, ścieżka korekty i ponownej oceny |
| Stronniczość modelu | Powtarzalne odmowy bez jasnych czynników i bez sensownego uzasadnienia | Testy równego traktowania, audyt, dokumentacja metryk, monitoring po wdrożeniu |
| Brak wyjaśnienia | Odpowiedź „system odmówił” bez konkretów | Wyjaśnienia decyzyjne, procedura odwołania, eskalacja do człowieka |
Jakie regulacje zdecydują o rozwoju AI w bankach: RODO, AI Act, DORA, nadzór i audyty modeli?
RODO reguluje przetwarzanie danych osobowych, w tym profilowanie. Przy decyzjach mających istotny wpływ (np. kredyt, limit, dostęp do usługi) znaczenie ma zasada przejrzystości, prawo do informacji oraz to, czy decyzja jest wyłącznie zautomatyzowana. W praktyce klient powinien mieć czytelną ścieżkę wyjaśnienia i możliwość odwołania, a w części sytuacji również prawo do interwencji człowieka.
AI Act wprowadza podejście „ryzykowe”: część praktyk jest zakazana, a dla zastosowań wysokiego ryzyka rosną obowiązki, takie jak dokumentacja, nadzór człowieka, zarządzanie danymi, testy i monitoring po wdrożeniu. Dla klienta przekłada się to na większą formalizację i bardziej uporządkowane uzasadnienia decyzji w sprawach, które dotykają praw i pieniędzy.
DORA dotyczy odporności operacyjnej ICT w sektorze finansowym: zarządzania ryzykiem, incydentami, testów oraz nadzoru nad dostawcami usług technologicznych. Efekt klienta to częstsze mechanizmy ochronne, szybsze reagowanie na incydenty i bardziej ustandaryzowane procedury.
W organizacjach rośnie także znaczenie AI literacy, czyli działań zapewniających kompetencje osób, które projektują, wdrażają i obsługują systemy AI. Dla banków oznacza to standardy, szkolenia i procedury, a dla klienta częściej przekłada się na spójniejsze odpowiedzi w sprawach spornych.
| Sytuacja | Co zrobić najpierw | Gdzie eskalować, jeśli brak efektu |
|---|---|---|
| Spór o usługę, blokadę, opłatę, reklamację | Reklamacja w banku na piśmie, numer sprawy, terminy | Rzecznik Finansowy (postępowania interwencyjne i polubowne) |
| Wątpliwości o dane, profilowanie, informacje o przetwarzaniu | Wniosek do banku o wyjaśnienia i zakres danych | UODO (sprawy z obszaru ochrony danych osobowych) |
| Incydent bezpieczeństwa po stronie klienta | Natychmiastowy kontakt z bankiem, blokady, zgłoszenie transakcji | Dalsze kroki zależą od sprawy: reklamacja, RF, a w razie przestępstwa zgłoszenie do organów ścigania |
Jak będzie wyglądać bank przyszłości i jakie kompetencje będą potrzebne pracownikom oraz klientom?
Dla pracowników rośnie znaczenie ról: kontrola jakości danych, zarządzanie modelem, audyt, cyberbezpieczeństwo, projektowanie doświadczenia klienta oraz obsługa incydentów. Dla klienta rośnie znaczenie kompetencji praktycznych: rozpoznawanie prób wyłudzeń, świadome zarządzanie zgodami, ustawienia bezpieczeństwa w aplikacji i porządek w historii rachunku, szczególnie przed wnioskiem kredytowym.
Checklista, co zrobić krok po kroku
- Włącz powiadomienia o transakcjach, wtedy widzisz podejrzaną operację natychmiast.
- Ustaw limity dzienne i jednorazowe dla przelewów, kart i BLIK, dopasuj je do realnych potrzeb.
- Sprawdź listę urządzeń i logowań, usuń nieużywane urządzenia i zamknij dostęp tam, gdzie nie korzystasz.
- Zweryfikuj bezpieczeństwo logowania: PIN, biometria, silne uwierzytelnianie, kody tylko w aplikacji, a nie w rozmowie.
- Przejrzyj zgody i profilowanie: marketing, dopasowanie ofert, zgody na kanały kontaktu.
- Przy kredycie uporządkuj historię rachunku: stabilne wpływy, czytelne opisy przelewów, ograniczenie zbędnych limitów i zobowiązań.
- W sporze zbieraj „pakiet dowodowy”: numer sprawy, daty kontaktu, kopie dokumentów i odpowiedzi banku.
Słowniczek pojęć
FAQ, najczęściej zadawane pytania
Czy bank ma prawo używać sztucznej inteligencji do oceny wniosku kredytowego?
Tak. Bank może wspierać się modelami, a przy decyzjach wpływających na Twoje prawa powinien zapewnić zrozumiałe uzasadnienie i tryb odwołania.
Czy chatbot w banku widzi moje dane i historię transakcji?
Zwykle tylko w zakresie nadanych uprawnień. Dostęp do wrażliwych danych powinien wymagać silnej identyfikacji i kontroli uprawnień.
Dlaczego bank czasem blokuje moją transakcję, skoro to ja ją zlecam?
Bo system wykrył anomalię, na przykład nowe urządzenie, nietypową kwotę albo miejsce. Odblokowanie wymaga dodatkowego potwierdzenia.
Czy AI w banku oznacza mniej pracy dla ludzi w oddziałach?
W prostych sprawach rośnie samoobsługa, a rola człowieka przesuwa się do spraw spornych, kredytów i nadzoru nad procesami.
Czy AI Act dotyczy banków w Polsce?
Tak. To rozporządzenie UE stosowane w całej Unii, a obowiązki wchodzą etapami, w zależności od rodzaju i ryzyka systemu.
Czy mam wpływ na to, czy bank mnie profiluje pod ofertę?
Tak. Wpływasz na to przez zgody i ustawienia prywatności, a bank powinien jasno informować o celach i zasadach profilowania.
Jak przygotować się na bankowość opartą na AI jako klient?
Ustaw limity, alerty i silne logowanie, kontroluj urządzenia i zgody, a przy kredycie buduj stabilny i czytelny obraz finansów na rachunku.
Źródła
- Narodowy Bank Polski, „Ocena funkcjonowania polskiego systemu płatniczego w I półroczu 2025 r.”, 11/2025 r.
- Ministerstwo Cyfryzacji, „Pierwsze przepisy Rozporządzenia o Sztucznej Inteligencji (AI Act) zaczynają obowiązywać”, 31/01/2025 r.
- UODO, informacje o AI Act i roli organów ochrony danych, dostęp: 26/01/2026 r.
- UODO, „Opinia EROD w sprawie modeli AI: zasady RODO wspierają odpowiedzialną sztuczną inteligencję”, 19/12/2024 r.
- KNF, „Rekomendacja D dotycząca zarządzania obszarami technologii informacyjnej i bezpieczeństwa środowiska teleinformatycznego w bankach”, Dz. Urz. KNF (publikacja ciągła)
- Komisja Europejska, „AI Literacy: Questions & Answers”, dostęp: 26/01/2026 r.
Dane liczbowe aktualne na dzień: 26/01/2026 r.
Jak liczone są przykłady: przykłady mają charakter edukacyjny i pokazują mechanikę decyzji oraz kosztów na uproszczonych założeniach. Wynik zależy od parametrów banku, Twoich danych i ustawień bezpieczeństwa.
Co możesz zrobić po przeczytaniu tego artykułu?
- Ułóż zasady bezpieczeństwa: limity, alerty, silne logowanie, kontrola urządzeń i pełnomocnictw.
- Przy kredycie pokaż stabilność: powtarzalne wpływy, uporządkowane zobowiązania, mniej anomalii w historii rachunku.
- W sprawach spornych trzymaj standard dowodowy: numer sprawy, daty kontaktu, kopie dokumentów i odpowiedzi, prośba o czynniki decyzji i tryb odwołania.
Aktualizacja artykułu: 26 stycznia 2026 r.
Autor: Jacek Grudniewski
Kontakt za pośrednictwem LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/jacekgrudniewski/
Niniejszy artykuł ma wyłącznie charakter informacyjny i nie jest poradą finansową, prawną ani rekomendacją inwestycyjną w rozumieniu odpowiednich przepisów prawa. Pamiętaj, że wszelkie decyzje podejmujesz na własne ryzyko, świadom możliwości utraty kapitału, a prezentowane treści nie uwzględniają Twojej indywidualnej sytuacji finansowej. Zawsze skonsultuj się z licencjonowanym specjalistą (np. ekspertem finansowym, licencjonowanym doradcą inwestycyjnym lub prawnikiem) przed podjęciem jakichkolwiek działań mających skutki finansowe lub prawne. Chociaż dokładam starań o rzetelność informacji, nie mogę zagwarantować ich pełnej dokładności ani aktualności i nie ponoszę odpowiedzialności za skutki decyzji podjętych na ich podstawie. Artykuł może zawierać linki afiliacyjne, które wspierają rozwój tej strony, nie generując dla Ciebie żadnych dodatkowych kosztów.
