AI dla finansów i ubezpieczeń
AI, która odpowiada z Twoich regulaminów, umów, polis i procedur — ze źródłem.
W finansach i ubezpieczeniach — branżach pod ścisłym nadzorem regulatora — zgadywanie modelu nie wystarczy. Budujemy systemy oparte na wiedzy — na Twoich dokumentach, z cytowaniem źródła i pełnym śladem audytowym. Na AWS. Twoje dane zostają u Ciebie.
Problem
Generyczne AI w regulowanej branży to ryzyko, nie oszczędność.
Publiczny chatbot odpowiada z tego, co „zapamiętał” podczas treningu. Nie zna Twojego regulaminu kredytowego, aktualnej taryfy opłat ani interpretacji KNF z zeszłego kwartału. Zła odpowiedź o produkcie, umowie czy procedurze compliance kosztuje zaufanie klienta — i może kosztować uwagę regulatora.
W finansach odpowiedź AI musi mieć źródło. RAG odwraca kolejność: najpierw wyszukuje właściwe fragmenty w Twojej kontrolowanej bazie wiedzy, dopiero potem model odpowiada — wyłącznie na ich podstawie, z linkiem do dokumentu. Pracownik widzi, skąd pochodzi informacja. Audytor też.
Zastosowania
Wiedza z dokumentów — tam, gdzie jej teraz brakuje.
Każde z tych zastosowań opiera się na tym samym wzorcu: kontrolowane źródła, cytowanie, dane u Ciebie. Bez spekulacji modelu.
Baza wiedzy o produktach i procedurach
Pracownicy pytają, system odpowiada z aktualnych regulaminów i procedur wewnętrznych — z podaniem dokumentu i akapitu. Zamiast szukania w folderach sieciowych.
Obsługa klienta wspierana ze źródeł
Konsultant dostaje podpowiedź opartą na bieżącej ofercie i taryfie — nie na przeczuciu. Odpowiedź pochodzi z dokumentu, który możesz pokazać klientowi.
Wsparcie analityków i compliance
Przeszukiwanie regulacji, polityk i umów w sekundach — z cytowaniem przepisu. Analityk dostaje fragment i źródło, nie wynik modelu bez uzasadnienia.
Wewnętrzne wyszukiwanie w politykach i umowach
Dział prawny, risk i operacje pytają o klauzule, limity, warunki — system zwraca dokładny fragment z kontraktu lub polityki. Szybciej niż ręczne przeszukiwanie setek plików.
Analiza dokumentów szkodowych
Zgłoszenia, polisy, korespondencja i akta szkody — system wyszukuje i klasyfikuje właściwe fragmenty, streszcza i wskazuje źródło, żeby likwidator szybciej ocenił kompletność dokumentacji. To wsparcie analizy dokumentów, nie automatyczna decyzja o wypłacie — decyzja należy do człowieka.
Ryzyka
AI Act i dane: co w finansach i ubezpieczeniach musisz mieć pod kontrolą od pierwszego dnia.
AI Act — część systemów AI w finansach i ubezpieczeniach jest wysokiego ryzyka
Systemy AI do oceny zdolności kredytowej lub scoringu osób fizycznych (poza wykrywaniem oszustw), a w ubezpieczeniach — do oceny ryzyka i ustalania cen dla ubezpieczeń na życie i ubezpieczeń zdrowotnych, są w AI Act zaliczone do systemów wysokiego ryzyka (załącznik III) — z obowiązkami dokumentacji, zarządzania ryzykiem i nadzoru człowieka. Digital Omnibus przesunął terminy stosowania obowiązków dla systemów z załącznika III na 2 grudnia 2027, ale klasyfikację i tak weryfikujemy na etapie audytu, zanim system trafi na produkcję.
RODO, tajemnica bankowa i zawodowa
Dane klientów i dokumenty wewnętrzne nie mogą wędrować do publicznych modeli. Budujemy w Twoim koncie AWS — model wywołujesz Ty, dane zostają pod Twoją kontrolą i w Twojej jurysdykcji. To nie deklaracja — to architektura.
Audytowalność i nadzór człowieka
Regulator oczekuje, że podstawa decyzji jest wyjaśnialna. Cytowanie źródła przez RAG to nie ozdoba interfejsu, to element śladu audytowego. Projektujemy tak od początku, nie doklejamy na końcu.
Nie wiesz, jak AI Act klasyfikuje Twoje systemy? Zacznij od audytu zgodności z AI Act.
Dowód
Zbudowaliśmy produkt end-to-end na produkcji — ten sam stack wnosimy do finansów.
RAG
wersjonowana baza wiedzy, cytowania źródeł i kontrolowana odmowa
$0,0006
zaokrąglony koszt warstwy inferencji jednego skanu AI
302 516
rekordów interakcji lekowych w produkcyjnej bazie wiedzy
Liczby pochodzą z mojApteczka — własnego produktu Semitora z domeny ochrony zdrowia. Pokazują architekturę i jakość wykonania, którą przenosimy branżowo. Studia przypadków z sektora finansowego — wkrótce.
Zobacz pełną realizacjęPytania
Zanim zapytasz
Nie. Bazę wiedzy budujemy w Twoim koncie AWS (Amazon Bedrock Knowledge Bases). Dokumenty, umowy i dane klientów zostają pod Twoją kontrolą — nie opuszczają Twojej infrastruktury. Ma to znaczenie dla RODO, ale też dla tajemnicy bankowej i zawodowej.
ChatGPT odpowiada z wiedzy ogólnej i nie zna Twoich dokumentów. Generyczny Copilot też zgaduje, jeśli nie ma konkretnej integracji z bazą. RAG podłącza model do Twojej kontrolowanej bazy wiedzy — odpowiedzi są konkretne, cytują źródło i są ograniczone wyłącznie do tego, co naprawdę masz i co zatwierdziłeś.
Zależy od tego, do czego używasz AI. Systemy np. do oceny zdolności kredytowej mogą być klasyfikowane jako wysokiego ryzyka — z obowiązkami dokumentacji technicznej i nadzoru człowieka. Bazy wiedzy i wyszukiwanie dokumentów są zazwyczaj niżej w hierarchii ryzyka, ale klasyfikację weryfikujemy zawsze podczas audytu. Nie odpowiadamy ogólnie — sprawdzamy Twoje systemy.
Nie w sensie automatycznej decyzji o wypłacie. Budujemy systemy, które analizują i klasyfikują dokumenty szkodowe, wyszukują właściwe zapisy w polisie i cytują źródło — po to, by przyspieszyć pracę likwidatora. Ocena i decyzja pozostają po stronie człowieka: tak utrzymujemy proces pod nadzorem człowieka i tak projektujemy te systemy.
Wycena według zakresu — zależy od liczby i stanu źródeł, wolumenu zapytań i wymaganych integracji. Zaczynamy od audytu, który ustala zakres na faktach. Bez ukrytych etapów.
Audyt zajmuje zazwyczaj 2–4 tygodnie. Wdrożenie produkcyjne — zależnie od skali i liczby integracji. Możemy zacząć od dowodu działania (PoC) na realnym wycinku Twoich dokumentów, zanim zaangażujesz pełny budżet.
Masz regulaminy, procedury i umowy, na których AI ma odpowiadać?
Zacznijmy od audytu: sprawdzimy, czy Twoje źródła są gotowe pod RAG, jak stoją Twoje systemy z AI Act i jak najszybciej dowieźć działający system — bez eksperymentowania na Twoim budżecie.