Polski sektor finansowy: wdrażanie RPA i inteligentnej automatyzacji

Polski sektor finansowy, jeden z najnowocześniejszych i najbardziej dynamicznych w Europie Środkowo-Wschodniej, znajduje się w punkcie zwrotnym. Lata intensywnego rozwoju, cyfryzacji i adaptacji do europejskich standardów stworzyły dojrzały i wysoce konkurencyjny rynek. Jednak ta dojrzałość przyniosła ze sobą nowy zestaw wyzwań. Instytucje finansowe – od uniwersalnych banków, przez wyspecjalizowane firmy ubezpieczeniowe, po prężnie działające domy maklerskie i fundusze inwestycyjne – działają dziś w środowisku bezprecedensowej presji. Rosnące obciążenia regulacyjne, napór zwinnych konkurentów z branży FinTech, erozja marż i rosnące oczekiwania klientów co do szybkości i jakości usług zmuszają do fundamentalnej rewizji dotychczasowych modeli operacyjnych.

Problemy polskiego sektora finansowego

Nieustanne obciążenie regulacyjne: to jedno z największych wyzwań. Polski sektor finansowy, jako część rynku unijnego, musi sprostać gęstej sieci regulacji. Wymogi Komisji Nadzoru Finansowego (KNF), dyrektywy takie jak MiFID II i PSD2, a przede wszystkim rygorystyczne przepisy dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i poznaj swojego klienta (KYC), nakładają na instytucje ogromne obowiązki sprawozdawcze i proceduralne. Do tego dochodzi Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych (RODO), które wymaga najwyższych standardów w przetwarzaniu danych klientów. Ręczne zapewnienie zgodności z tymi wszystkimi przepisami jest niezwykle pracochłonne i ryzykowne.

Zaciekła konkurencja i erozja marż: tradycyjne banki i ubezpieczyciele muszą konkurować nie tylko między sobą, ale także z rosnącą falą zwinnych graczy z branży FinTech i neobanków. Te firmy, zbudowane od podstaw na nowoczesnej technologii, nie są obciążone przestarzałymi systemami i kosztowną siecią oddziałów, co pozwala im oferować swoje usługi taniej i szybciej. Ta presja, w połączeniu ze środowiskiem niskich stóp procentowych, prowadzi do systematycznej erozji marż i zmusza do szukania oszczędności wewnątrz organizacji.

Eksplozja oczekiwań klientów: cyfrowa rewolucja na zawsze zmieniła oczekiwania klientów. Oczekują oni natychmiastowości (instant gratification) – szybkiej decyzji kredytowej, otwarcia konta w kilka minut za pomocą selfie, natychmiastowej wypłaty odszkodowania. Wymagają spersonalizowanych ofert i bezproblemowej, wielokanałowej obsługi. Każde opóźnienie, błąd czy konieczność wizyty w oddziale w sprawie, którą można załatwić online, jest źródłem frustracji i potencjalnej utraty klienta.

Złożoność i przestarzałość systemów IT: wiele dużych instytucji finansowych wciąż opiera swoje działanie na systemach centralnych (core systems) wdrożonych dekady temu. Te systemy, choć stabilne, są często monolityczne, nieelastyczne i trudne do zintegrowania z nowoczesnymi aplikacjami. Ręczne przepisywanie danych między systemem CRM, systemem bankowości centralnej a systemem do analizy ryzyka jest codziennością w wielu organizacjach.

Cyfrowa siła robocza: czym jest RPA i Inteligentna Automatyzacja?

W odpowiedzi na te wyzwania, na scenę wkracza technologia, która pozwala na radykalną poprawę efektywności bez konieczności kosztownej wymiany całej infrastruktury IT.

Robotyzacja Procesów Biznesowych (RPA) to technologia wykorzystująca programy komputerowe, zwane „robotami” lub „botami”, do naśladowania działań człowieka podczas interakcji z systemami cyfrowymi. Bot RPA potrafi logować się do aplikacji, otwierać maile, kopiować i wklejać dane, wypełniać formularze, klikać w przyciski i wykonywać obliczenia – wszystko to, kontrolują precyzyjnie zdefiniowane reguły. Działa on na warstwie interfejsu użytkownika, co oznacza, że może łączyć ze sobą systemy, które nie potrafią się ze sobą komunikować, działając jak wirtualny pracownik, który przenosi dane między ekranami.

Główne platformy RPA

Na globalnym rynku, który ma pełne odzwierciedlenie w Polsce, dominuje kilku kluczowych graczy oferujących kompleksowe platformy do robotyzacji.

• UiPath: uważany za lidera rynku, UiPath oferuje kompletną, end-to-end platformę do tzw. „hiperautomatyzacji”. Jego ekosystem obejmuje narzędzia na każdym etapie cyklu życia automatyzacji: od narzędzi do odkrywania i analizy procesów (Process Mining, Task Mining), przez intuicyjne, wizualne studio deweloperskie (UiPath Studio) do budowania robotów, aż po zaawansowany panel do zarządzania, monitorowania i skalowania całej armii botów (UiPath Orchestrator). Siłą UiPath jest jego elastyczność i ogromna biblioteka gotowych komponentów, co sprawia, że jest popularnym wyborem w polskich centrach usług wspólnych (BPO/SSC) i dużych przedsiębiorstwach.
• Blue Prism: pionier rynku RPA, pozycjonujący się jako rozwiązanie klasy korporacyjnej, z naciskiem na najwyższy poziom bezpieczeństwa, skalowalności i ładu korporacyjnego (governance). Blue Prism promuje koncepcję centralnie zarządzanej „cyfrowej siły roboczej” (Digital Workforce), gdzie roboty są traktowane jak wirtualni pracownicy z własnymi uprawnieniami i ścieżką audytu. To sprawia, że jest to częsty wybór w branżach o najsurowszych wymogach regulacyjnych, takich jak bankowość i ubezpieczenia, gdzie kluczowa jest pełna kontrola i nienaganna dokumentacja procesów.
• Microsoft Power Automate: część dynamicznie rozwijającej się platformy Microsoft Power Platform. Jego misją jest demokratyzacja automatyzacji. Główną zaletą jest głęboka, natywna integracja z całym ekosystemem Microsoft 365 (Teams, SharePoint, Excel, Outlook) i usługami chmurowymi Azure. Power Automate pozwala na tworzenie zarówno prostych, chmurowych przepływów pracy (np. „gdy przyjdzie mail z fakturą, zapisz załącznik na SharePoint”), jak i zaawansowanej robotyzacji aplikacji desktopowych za pomocą narzędzia Power Automate Desktop. Jest to atrakcyjna opcja dla firm już zainwestowanych w technologię Microsoftu.

[BANNER type="lead_banner_1" title="AI w Finansach: Praktyczny Przewodnik po Implementacji" description="Wprowadź swój adres e-mail, aby otrzymać kompleksowy, szczegółowy przewodnik krok po kroku" picture-src="/upload/medialibrary/c0f/04zrwoo0jpzvirn15czqu595pynw0yl9.webp" file-path="/upload/medialibrary/664/cj2t3e15wbf1snp6fa7h1o5xkuq7p2ii.pdf"]

Inteligentna Automatyzacja (IA) to kolejny krok ewolucji. Łączy ona siłę RPA z technologiami sztucznej inteligencji, aby umożliwić automatyzację bardziej złożonych procesów, które wymagają oceny i pracy na danych nieustrukturyzowanych. Kluczowe komponenty IA to:

• Optyczne Rozpoznawanie Znaków (OCR): pozwala botom czytać i wyodrębniać dane ze zeskanowanych dokumentów, takich jak dowody osobiste, faktury czy wnioski kredytowe. Choć platformy RPA mają wbudowane silniki OCR, często integruje się je z wyspecjalizowanymi narzędziami, takimi jak ABBYY FineReader czy Kofax, które oferują wyższą precyzję w odczytywaniu skomplikowanych formularzy.
• Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP): umożliwia botom rozumienie treści nieustrukturyzowanej, np. treści maila od klienta, opisu szkody w formularzu ubezpieczeniowym czy czatu z klientem. W praktyce, platformy RPA integrują się z potężnymi usługami chmurowymi, takimi jak Microsoft Azure Cognitive Services (np. do analizy sentymentu) czy Google Cloud AI (np. do klasyfikacji intencji klienta), aby wyposażyć boty w zdolność rozumienia języka.
• Uczenie Maszynowe (Machine Learning): pozwala botom uczyć się na podstawie historycznych danych i podejmować proste decyzje, np. klasyfikować przychodzące zgłoszenia, identyfikować potencjalne próby oszustwa (fraud detection) czy prognozować ryzyko kredytowe. Platformy RPA, jak UiPath (z modułem AI Center), pozwalają na wdrażanie własnych modeli uczenia maszynowego i integrowanie ich bezpośrednio w przepływy pracy botów.

W praktyce oznacza to, że podczas gdy prosty bot RPA może skopiować numer PESEL z jednego systemu do drugiego, bot IA potrafi odczytać ten numer ze skanu dowodu osobistego, zweryfikować go w zewnętrznej bazie danych, ocenić, czy transakcja jest podejrzana i na tej podstawie podjąć dalsze kroki.

Siła integracji i inteligentnych asystentów

Największe korzyści przynosi automatyzacja, która nie tylko naśladuje pracę człowieka, ale także inteligentnie łączy ze sobą różne systemy i wspiera pracowników w podejmowaniu decyzji.

Wiele instytucji finansowych zmaga się z problemem „informatycznego spaghetti” – dziesiątek niepołączonych ze sobą systemów. Nowoczesne platformy do zarządzania pracą, takie jak Bitrix24, oferują potężne silniki do automatyzacji i integracji, które działają jak centralny system nerwowy organizacji. Dzięki otwartemu API i gotowym konektorom, potrafią one łączyć ze sobą system bankowości centralnej, platformę CRM, system do marketingu i wiele innych, tworząc spójny ekosystem. Pozwala to na budowanie złożonych, między-systemowych automatyzacji. Na przykład, negatywna weryfikacja klienta w systemie AML może automatycznie zablokować możliwość wysłania mu oferty z systemu CRM i utworzyć zadanie dla działu compliance.

Kolejnym krokiem ewolucji jest wykorzystanie sztucznej inteligencji bezpośrednio w narzędziach, z których korzystają pracownicy. Przykładem jest CoPilot in CRM. To inteligentny asystent, który rewolucjonizuje pracę doradców klienta czy analityków. Po rozmowie telefonicznej z klientem, CoPilot potrafi:

• Automatycznie streścić rozmowę: tworzy zwięzłe podsumowanie kluczowych ustaleń, oszczędzając czas na pisaniu notatek.
• Zidentyfikować potrzeby i szanse: analizuje treść rozmowy i jeśli klient wspomniał o potrzebie kredytu hipotecznego, CoPilot może automatycznie utworzyć nową szansę sprzedaży w lejku i przypisać ją do odpowiedniego doradcy.
• Zaproponować kolejne kroki: może automatycznie utworzyć w kalendarzu zadanie „Przygotuj spersonalizowaną ofertę kredytową dla Pana Kowalskiego” i ustawić przypomnienie. W ten sposób AI staje się proaktywnym partnerem, który nie tylko automatyzuje zadania, ale także podpowiada i wspiera pracowników w ich codziennej pracy.

Mapa automatyzacji w polskim sektorze finansowym

Potencjał automatyzacji rozciąga się na niemal każdy obszar działalności instytucji finansowej. Przyjrzyjmy się kluczowym procesom, które są idealnymi kandydatami do transformacji.

Bankowość: od onboardingu po windykację

• Onboarding klienta i procesy KYC/AML: to jeden z najbardziej obciążonych regulacyjnie i pracochłonnych procesów. Boty mogą zautomatyzować cały przepływ:
  • Odczytanie danych ze skanu dowodu osobistego lub paszportu klienta.
  • Weryfikacja danych w krajowych i międzynarodowych bazach danych (np. listach sankcyjnych, bazach dłużników).
  • Przeprowadzenie wstępnej oceny ryzyka AML.
  • Założenie konta w systemie bankowości centralnej i wysłanie klientowi umowy. Automatyzacja tego procesu skraca czas otwarcia konta z dni do minut i zapewnia 100% zgodność z procedurami.
• Przetwarzanie wniosków kredytowych: boty mogą zrewolucjonizować proces udzielania kredytów, zwłaszcza w segmencie detalicznym. Potrafią one automatycznie pobrać dane z wniosku online, zweryfikować dochody klienta (np. poprzez integrację z systemami ZUS), sprawdzić jego historię w Biurze Informacji Kredytowej (BIK), a następnie, na podstawie zdefiniowanych reguł, przygotować wstępną decyzję kredytową i wygenerować komplet dokumentów do podpisu.
• Obsługa klienta: proste, powtarzalne zapytania (np. o saldo, historię transakcji, blokadę karty) mogą być w pełni obsługiwane przez chatboty i voiceboty, uwalniając konsultantów do obsługi bardziej złożonych problemów.

Ubezpieczenia: od polisy po likwidację szkody

• Przetwarzanie roszczeń (claims processing): to klasyczny, niezwykle efektywny przypadek użycia automatyzacji. Bot może:
  • Automatycznie zarejestrować nowe zgłoszenie szkody, które wpłynęło mailem.
  • Odczytać dane z formularza zgłoszeniowego i załączonych dokumentów (np. zdjęć, kosztorysów).
  • Zweryfikować, czy polisa klienta jest aktywna i czy obejmuje dany typ zdarzenia.
  • W przypadku prostych, nisko-kwotowych szkód, może nawet podjąć decyzję o wypłacie odszkodowania i zlecić przelew, bez udziału człowieka.
• Underwriting: boty mogą wspierać analityków ryzyka (underwriterów), automatycznie zbierając i agregując wszystkie niezbędne dane do oceny wniosku o ubezpieczenie – z wewnętrznych systemów, zewnętrznych baz danych czy kwestionariuszy wypełnionych przez klienta.
• Administracja polisami: automatyzacja procesów takich jak wznowienia polis, wysyłka przypomnień o płatnościach czy aktualizacja danych klientów w systemach.

Księgowość i finanse: serce każdej instytucji

• Zamykanie miesiąca i sprawozdawczość: to proces, który w wielu firmach wciąż jest koszmarem. Boty mogą zautomatyzować proces zamykania ksiąg, logując się do wielu systemów źródłowych, pobierając dane, przeprowadzając uzgodnienia międzyfirmowe i kompilując dane do raportów zarządczych i regulacyjnych. Platformy zintegrowane, które posiadają moduły do analityki i raportowania, takie jak Bitrix24, pozwalają na pójście o krok dalej. Mogą one nie tylko agregować dane, ale także prezentować je w czasie rzeczywistym na interaktywnych dashboardach, dając menedżerom natychmiastowy wgląd w kluczowe wskaźniki finansowe.
• Przetwarzanie faktur (Accounts Payable): boty mogą w pełni zautomatyzować proces obsługi faktur kosztowych – od odczytania danych z faktury za pomocą OCR, przez weryfikację z zamówieniem, aż po zaksięgowanie w systemie ERP i przygotowanie paczki przelewów.

Strategiczny plan wdrożenia automatyzacji w 5 krokach

Wdrożenie automatyzacji w tak złożonym i regulowanym środowisku jak sektor finansowy wymaga strategicznego, uporządkowanego podejścia. Chaotyczne, nieplanowane inicjatywy są skazane na porażkę. Poniższy pięciostopniowy plan stanowi ramy, które pozwalają na skuteczne przejście od pierwszego pomysłu do skalowalnego, ogólnofirmowego programu automatyzacji.

• Krok 1: stworzenie CoE i pozyskanie poparcia zarządu. Program automatyzacji musi być traktowany jako strategiczna inicjatywa biznesowa, a nie projekt IT. Dlatego kluczowe jest powołanie małego, interdyscyplinarnego zespołu – Centrum Doskonałości (Center of Excellence) – w skład którego wejdą przedstawiciele biznesu, IT i działu compliance. Zespół ten będzie odpowiedzialny za tworzenie strategii, wybór narzędzi, definiowanie standardów i nadzór nad całym programem. Równie ważne jest pozyskanie silnego sponsora na najwyższym szczeblu zarządzania (np. w randze członka zarządu), który będzie orędownikiem zmiany, pomoże pokonać bariery organizacyjne i zapewni niezbędne finansowanie.
• Krok 2: odkrywanie i priorytetyzacja procesów. Nie każdy proces nadaje się do automatyzacji. Należy zacząć od tych, które przyniosą największe korzyści przy najmniejszym ryzyku. W tym celu wykorzystuje się nowoczesne narzędzia do tzw. eksploracji procesów (Process Mining), takie jak Celonis czy UiPath Process Mining. Analizują one logi systemowe, aby stworzyć obiektywną mapę rzeczywistych przepływów pracy, identyfikując wąskie gardła, odchylenia i powtarzalne zadania. Na podstawie tej analizy, CoE może stworzyć listę potencjalnych kandydatów do automatyzacji i ocenić ich pod kątem potencjalnego zwrotu z inwestycji (ROI), złożoności technicznej i wpływu na biznes.
• Krok 3: wybór technologii i partnera wdrożeniowego. Wybór platformy RPA to kluczowa decyzja. Należy ocenić ją nie tylko pod kątem funkcjonalności, ale także skalowalności, bezpieczeństwa (certyfikaty, audyty), modelu licencjonowania oraz jakości wsparcia technicznego dostępnego w Polsce. Równie ważny jest wybór partnera wdrożeniowego. Warto szukać firm, które mają udokumentowane doświadczenie w polskim sektorze finansowym i głębokie zrozumienie specyfiki regulacyjnej (KNF, RODO).
• Krok 4: realizacja pierwszego projektu pilotażowego. Najlepszą strategią jest rozpoczęcie od prezentacji łatwego zwycięstwa. Należy wybrać proces, który jest stosunkowo prosty, stabilny, oparty na jasnych regułach i ma mierzalny wynik. Dobrym przykładem może być automatyzacja procesu uzgadniania kont bankowych lub generowanie standardowego raportu. Celem pilotażu jest nie tylko automatyzacja sama w sobie, ale także przetestowanie technologii, wypracowanie standardów i, co najważniejsze, udowodnienie wartości biznesowej. Sukces pierwszego bota buduje entuzjazm i poparcie dla dalszych, bardziej ambitnych projektów.
• Krok 5: skalowanie, utrzymanie i ciągłe doskonalenie. Po udanym pilotażu przychodzi czas na skalowanie programu. CoE powinno stworzyć pipeline kolejnych procesów do automatyzacji, opierając się na wypracowanych standardach. Należy również zaplanować model utrzymania i monitoringu działających robotów. Boty, podobnie jak pracownicy, wymagają nadzoru. Trzeba monitorować ich wydajność, obsługiwać wyjątki i dostosowywać je do zmian w systemach, z którymi interagują. Dojrzałe programy automatyzacji ewoluują w kierunku ciągłego doskonalenia, gdzie dane z działania robotów są wykorzystywane do dalszej optymalizacji procesów.

Ład korporacyjny dla cyfrowej siły roboczej – zarządzanie ryzykiem

Wdrożenie armii cyfrowych pracowników w sercu instytucji finansowej rodzi nowe, unikalne wyzwania w zakresie zarządzania ryzykiem. Stworzenie solidnych ram ładu korporacyjnego (governance) dla programu RPA jest nie tylko dobrą praktyką, ale absolutną koniecznością, by zapewnić bezpieczeństwo, zgodność z regulacjami i stabilność operacyjną.

• Ryzyko operacyjne i ciągłość działania. Co się stanie, gdy kluczowy robot, odpowiedzialny za przetwarzanie płatności, ulegnie awarii? Instytucje muszą projektować procesy automatyzacji z myślą o odporności. Oznacza to tworzenie szczegółowych planów awaryjnych, mechanizmów obsługi wyjątków (co ma zrobić bot, gdy napotka nieprzewidzianą sytuację) oraz systemów monitoringu, które natychmiast alarmują o wszelkich problemach. Należy jasno zdefiniować, kto jest odpowiedzialny za działania cyfrowego pracownika i jakie są procedury w przypadku jego niedostępności.
• Ryzyko zgodności (Compliance). Działania robotów muszą być w 100% zgodne z regulacjami KNF, RODO i wewnętrznymi politykami firmy. Paradoksalnie, automatyzacja może być potężnym narzędziem do wzmacniania zgodności. Boty wykonują procesy zawsze w ten sam, precyzyjnie zdefiniowany sposób, eliminując ryzyko ludzkich pomyłek. Co więcej, wiodące platformy RPA automatycznie tworzą nienaganny, szczegółowy ślad audytowy (audit trail), rejestrując każdą czynność wykonaną przez bota. Te logi są bezcennym dowodem w trakcie audytów wewnętrznych i kontroli regulacyjnych.
• Bezpieczeństwo i zarządzanie dostępem. Roboty, podobnie jak ludzie, uzyskują dostęp do wrażliwych systemów i danych. Muszą być traktowane jak pełnoprawni użytkownicy z własną, unikalną tożsamością cyfrową. Oznacza to tworzenie dla każdego bota dedykowanego konta z minimalnymi, niezbędnymi uprawnieniami (zasada najmniejszego przywileju). Dane logowania do tych kont muszą być przechowywane w bezpiecznych, szyfrowanych sejfach (credential vaults), a dostęp do nich ściśle kontrolowany i audytowany.
• Model operacyjny dla Centrum Doskonałości (CoE). Zespół CoE jest strażnikiem ładu korporacyjnego. Musi on zdefiniować i egzekwować cały zestaw standardów i polityk, w tym: standardy kodowania dla deweloperów RPA, procedury testowania i wdrażania nowych robotów na produkcję, politykę zarządzania zmianą (jak modyfikować działające boty) oraz model odpowiedzialności za poszczególne etapy cyklu życia automatyzacji.