Architektura synergii

Dr hab. Renata Karkowska
Profesor Uniwersytetu Warszawskiego
Dyrektor Centrum Badań NAD Rynkiem Finansowym,
Kierownik Zakładu Rynków Kapitałowych i Inwestycji na Wydziale Zarządzania UW

W ostatniej dekadzie bankowość przeszła jedną z najbardziej intensywnych transformacji technologicznych w sektorze usług. Aplikacje mobilne, zdalna identyfikacja, zaawansowana analityka danych oraz rozwiązania automatyzujące obsługę klienta stały się standardem funkcjonowania nowoczesnych instytucji finansowych. Efektem tych inwestycji jest wyraźna poprawa dostępności, szybkości i bezpieczeństwa usług bankowych. Obecnie sektor wchodzi jednak w etap, w którym sama cyfrowa widoczność banku nie wystarcza do budowania trwałej przewagi konkurencyjnej.

Cyfrowa fasada czy dojrzała transformacja?

Kadra zarządzająca banków działa w otoczeniu, w którym dojrzewanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, presja konkurencyjna ze strony podmiotów fintech oraz nowe wymogi regulacyjne tworzą jednocześnie szansę i obowiązek głębszej przebudowy modelu operacyjnego. Szczególne znaczenie mają tu unijne regulacje: AI Act, czyli rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 w sprawie sztucznej inteligencji, oraz DORA (Digital Operational Resilience Act), czyli rozporządzenie (UE) 2022/2554 dotyczące cyfrowej odporności operacyjnej sektora finansowego.

Dotychczasowa fala cyfryzacji, obejmująca automatyzację procesów, robotyzację powtarzalnych czynności oraz rozwój nowych kanałów kontaktu z klientem, przyniosła mierzalne efekty kosztowe i jakościowe. Dane nadzorcze Europejskiego Banku Centralnego wskazują jednak, że wskaźnik kosztów do przychodów największych nadzorowanych instytucji w unii bankowej utrzymywał się w 2025 r. nadal w okolicach 50%. Oznacza to, że dalsza poprawa efektywności wymaga nie tylko kolejnych aplikacji i narzędzi, lecz także lepszego powiązania procesów sprzedażowych, operacyjnych i kontrolnych. Największa dźwignia efektywności nie powstaje zatem ani wyłącznie po stronie front office, ani wyłącznie w zautomatyzowanym back office. Pojawia się wtedy, gdy oba obszary są projektowane jako jeden spójny układ przepływu danych, decyzji i kontroli.

Front office: hiperpersonalizacja i modele predykcyjne

Przez wiele lat lojalność klientów wobec banku była częściowo konsekwencją inercji: zmiana rachunku, kredytu lub produktu oszczędnościowego wiązała się z kosztami organizacyjnymi i czasowymi. Współcześnie znaczenie tych barier maleje. Klient pozostaje przy instytucji, która potrafi szybko rozpoznać jego potrzeby, ograniczyć złożoność procesu i zapewnić poczucie bezpieczeństwa. Nowym źródłem przewagi konkurencyjnej nie jest więc sama trudność wyjścia, lecz jakość doświadczenia.

Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia odejście od klasycznej segmentacji demograficznej w kierunku hiperpersonalizacji w czasie rzeczywistym. W tym modelu klient nie jest traktowany wyłącznie jako reprezentant grupy wiekowej, dochodowej lub zawodowej, lecz jako osoba funkcjonująca w określonym cyklu finansowym, z własnym rytmem wpływów, wydatków, zobowiązań i celów. Koncepcja hiperpersonalizacji oznacza więc przejście od reaktywnej obsługi do predykcyjnego wspierania decyzji klienta. Doświadczenia dużych instytucji zagranicznych pokazują, że nie jest to już wyłącznie wizja technologiczna, lecz praktyka operacyjna wdrażana w dużej skali.

Wells Fargo poinformował w marcu 2026 r., że jego wirtualny asystent Fargo przekroczył poziom 1 mld interakcji z klientami w okresie krótszym niż trzy lata od uruchomienia. Skala ta pokazuje, że narzędzia konwersacyjne mogą stać się istotnym elementem codziennej bankowości, pod warunkiem, że są osadzone w bezpiecznej architekturze danych i procesów.

Podobny kierunek widoczny jest w modelu działania Nubanku, jednego z największych banków cyfrowych na świecie. Bank rozwija funkcje oparte na sztucznej inteligencji, które wspierają klientów w organizacji finansów i automatyzacji płatności. Przykładowo, według danych spółki, rozwiązanie Payments Assistant objęło 21,8 mln klientów posiadających co najmniej jedną zaplanowaną płatność, a użytkownicy zaoszczędzili łącznie ponad 750 tys. godzin w ciągu 12 miesięcy.

Z kolei First Horizon Bank wykorzystuje rozwiązania analityczne do pogłębiania relacji z klientami i personalizacji programów lojalnościowych. Przykład ten pokazuje, że predykcja potrzeb klienta nie musi ograniczać się do sprzedaży kolejnego produktu. Może służyć także lepszemu rozumieniu relacji, aktywności i wartości klienta w dłuższym horyzoncie.

Równie istotna jest zmiana w organizacji pracy banku. Accenture szacuje, że 73% czasu pracy w amerykańskim sektorze bankowym ma wysoki potencjał oddziaływania GenAI: 39% przez automatyzację, a 34% przez augmentację, czyli wspomaganie pracowników w realizacji zadań wymagających wiedzy, komunikacji i oceny sytuacji. Oznacza to, że sztuczna inteligencja staje się nie tylko narzędziem kontaktu z klientem, lecz także elementem przebudowy procesów i kompetencji.

Dla polskich banków wniosek jest szczególnie istotny. Rynek krajowy dysponuje nowoczesną infrastrukturą cyfrową, wysoką akceptacją usług mobilnych oraz znacznym doświadczeniem we wdrażaniu rozwiązań z zakresu otwartej bankowości. Kolejna faza konkurencji będzie jednak zależeć od tego, czy instytucje potrafią połączyć zaawansowany front office z równie sprawnym zapleczem decyzyjnym i operacyjnym.

Back office jako rdzeń systemu

Można wyobrazić sobie bank, w którym front office działa sprawnie: asystent AI rozumie intencję klienta, prowadzi go przez proces i ...