AI w obiegu dokumentacji – od fascynacji do efektywnego wdrożenia

Karolina Słowińska
Prezes Zarządu Iron Mountain Polska Sp. z o.o.

Sztuczna inteligencja nie jest już tylko futurystycznym hasłem w strategiach technologicznych banków. Stała się realnym narzędziem wspierającym decyzje, obsługę klienta czy procesy operacyjne. Jednak mimo ogromnych inwestycji i wysokich oczekiwań, według raportu Gartnera aż 85% projektów AI w sektorze bankowym nie wychodzi poza fazę pilotażową. Problem nie leży w niedojrzałości samych algorytmów – lecz w jakości i strukturze danych, na bazie których mają one działać.

W dobie gospodarki opartej na informacji banki dysponują gigantycznymi zasobami danych, ale większość z nich jest trudna do wykorzystania. Aby sztuczna inteligencja mogła rzeczywiście przynosić wartość biznesową, niezbędne jest uporządkowanie, integracja i zabezpieczenie danych – dopiero wtedy technologia może zamienić się w źródło przewagi konkurencyjnej.

Czynniki blokujące efektywne wdrożenie AI w sektorze finansowym

Wdrożenie sztucznej inteligencji w bankowości napotyka przede wszystkim na bariery związane z danymi – to właśnie one w największym stopniu decydują o tym, że nawet najbardziej zaawansowane projekty AI często zatrzymują się na etapie pilotażu. Głównym wyzwaniem jest niedostępność i nieustrukturyzowany charakter danych. Banki każdego dnia generują ogromne wolumeny dokumentacji – wniosków kredytowych, umów, formularzy czy raportów. Według danych IDC Financial Insights, przeciętny bank przechowuje ponad 200 terabajtów nieuporządkowanych danych operacyjnych, z których aż 70% nie nadaje się do bezpośredniej analizy. Informacje pozostają zamknięte w dokumentach PDF, e-mailach czy skanach, które nie są wystarczająco uporządkowane pod kątem algorytmów sztucznej inteligencji.

Drugim wyzwaniem jest niska jakość danych – błędy w klasyfikacji dokumentów, brak kompletnych metadanych, duplikaty czy niespójności w strukturze danych ograniczają skuteczność modeli uczenia maszynowego. W sektorze, w którym decyzje podejmowane są na podstawie precyzyjnych informacji, każda nieścisłość może prowadzić do błędnych ocen ryzyka lub utraty wiarygodności analizy.

Kolejnym elementem układanki jest rozproszenie danych. Przeciętny bank korzysta z kilkudziesięciu różnych systemów, od CRM po systemy do zarządzania archiwum, które funkcjonują niezależnie. Brak jednego źródła prawdy o kliencie uniemożliwia stworzenie tzw. widoku 360°, a więc pełnego, zintegrowanego obrazu relacji klienta z bankiem. W efekcie modele AI opierają się jedynie na fragmentarycznych danych, przez co nie są w stanie generować wartościowych rekomendacji.

Na to wszystko nakładają się czynniki ekonomiczne i regulacyjne. Szacuje się, że średni bank w Polsce inwestuje od 5 do 15 mln zł w proces digitalizacji i uporządkowania danych. Utrzymanie infrastruktury opartej na sztucznej inteligencji czy uczeniu maszynowym (ML) generuje dodatkowe koszty, przez co wiele projektów nie uzyskuje oczekiwanego zwrotu z inwestycji. Tymczasem różnica w efektywności jest ogromna – koszt manualnego przetworzenia jednego dokumentu mieści się szacunkowo w granicach od 5 do 15 zł, podczas gdy rozwiązania klasy IDP znacznie redukują koszty, przy jednoczesnym skróceniu czasu przetwarzania informacji liczonego w dniach do zaledwie kilkunastu minut.

Nie należy też pomijać coraz bardziej restrykcyjnych wymogów prawnych. Banki muszą przechowywać dokumentację przez dziesiątki lat, a jednocześnie zapewniać klientom prawo do usunięcia danych według przepisu art. 17 RODO. Do tego dochodzą wymogi KNF i unijne standardy raportowania, takie jak Common Reporting (COREP) czy Financial Reporting (FINREP). W takim otoczeniu brak spójnego zarządzania danymi to nie tylko bariera technologiczna – to także realne ryzyko regulacyjne i utraty reputacji.

Intelligent Document Processing – fundament skutecznego wykorzystania AI w obiegu dokumentów

Odpowiedzią na te wyzwania jest Inteligentne Przetwarzanie Dokumentów (IDP) – technologia, która automatyzuje pozyskiwanie, klasyfikację, odczyt i walidację danych zawartych w dokumentach. Dzięki połączeniu metod OCR (rozpoznawania tekstu) i NLP (przetwarzania języka naturalnego), IDP potrafi przekształcić dowolny dokument – papierowy, PDF, e-mail czy skan – w ustrukturyzowany zbiór danych gotowych do analizy. System automatycznie identyfikuje typ dokumentu, wydobywa kluczowe informacje (np. dane klienta, numery umów, daty, kwoty), może je weryfikować w zewnętrznych bazach i wskazywać potencjalne nieprawidłowości. Następnie dane trafiają do systemów analitycznych oraz kolejnych modeli bazujących na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które mogą je przetwarzać w czasie rzeczywistym.

Efekty są wymierne – czas od wpłynięcia dokumentu do decyzji biznesowej skraca się z 5 dni do 2 godzin, dokładność decyzji wzrasta z 70% do 94%, a koszt jednostkowego przetworzenia znacząco spada. Co jednak równie ważne – bank zyskuje spójny, cyfrowy ekosystem danych, gotowy do dalszej automatyzacji i skalowania procesów.

Główne wnioski z wdrożenia AI w bankowości

Doświadczenia sektora finansowego pokazują jasno, że o sukcesie wdrożeń AI decyduje nie technologia, lecz dane. Nawet najbardziej zaawansowane modele nie przyniosą efektu, jeśli są zasilane informacjami niekompletnymi lub niespójnymi. Skoro 80% sukcesu projektów opartych na sztucznej inteligencji zależy od jakości danych, to jedynie 20% od samych algorytmów. Dlatego Inteligentne Przetwarzanie Dokumentów nie jest dodatkiem do ekosystemu AI, lecz jego fundamentem.

Transformacja cyfrowa nie jest jednak jednorazowym projektem wdrożeniowym, lecz długofalowym procesem. Wymaga konsekwentnego porządkowania archiwów, automatyzacji obiegu dokumentów i budowy zintegrowanego środowiska danych, które łączy aspekty technologiczne, prawne i operacyjne. Sukces nie polega wyłącznie na implementacji narzędzi AI, lecz na współpracy zespołów, które potrafią przełożyć strategię w obszarze zarządzania danymi na realne usprawnienia w organizacji – tylko wtedy możliwe jest przejście od fascynacji technologią do jej efektywnego wdrożenia.

Korzyści z takiego podejścia są zarówno finansowe, jak i strategiczne. Wdrożenie rozwiązań IDP pozwala obniżyć koszt przetwarzania dokumentów, zwiększyć produktywność zespołów i ograniczyć ryzyko błędów, a także zapewnić zgodność z regulacjami, ułatwić audyty i wzmocnić zaufanie klientów. Co więcej, uporządkowane dane umożliwiają tworzenie pełnych profili klientów i oferowanie im spersonalizowanych produktów w czasie rzeczywistym. W efekcie zwrot z inwestycji w technologię Inteligentnego Przetwarzania Dokumentów jest nie tylko mierzalny, lecz także wielowymiarowy.

Fascynacja sztuczną inteligencją jest zrozumiała, ponieważ jej możliwości są imponujące. Jednak dopiero wtedy, gdy dane zostaną ustrukturyzowane, zabezpieczone i zintegrowane, AI staje się realnym narzędziem wspierającym transformację biznesu. To właśnie ten moment odróżnia organizacje eksperymentujące z technologią od tych, które potrafią przekuć ją w trwałą wartość. W świecie, w którym dane stają się nową walutą, przewagę zyskają nie te instytucje, które mają ich najwięcej, lecz te, które potrafią je właściwie uporządkować, zrozumieć i wykorzystać.