AI dla finansów
AI, która odpowiada z Twoich regulaminów, umów i procedur — ze źródłem.
W branży 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.
Ryzyka
AI Act i dane: co w finansach musisz mieć pod kontrolą od pierwszego dnia.
AI Act — część systemów AI w finansach jest wysokiego ryzyka
Systemy AI do oceny zdolności kredytowej lub scoringu osób fizycznych (poza wykrywaniem oszustw) są w AI Act zaliczone do systemów wysokiego ryzyka — z obowiązkami dokumentacji, zarządzania ryzykiem i nadzoru człowieka. Większość przepisów AI Act obowiązuje od 2 sierpnia 2026. Klasyfikację 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.
Dowód
Zbudowaliśmy produkt end-to-end na produkcji — ten sam stack wnosimy do finansów.
100%
skuteczność ekstrakcji danych z opakowania przez AI (zbiór walidacyjny, n=200)
$0,0006
koszt pojedynczego skanu AI na produkcji
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.
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.