SAVANT-AI: compliance, które dotrzymuje kroku 2026 rokowi
SAVANT-AI to projekt badawczy programu inLABs. Opisane funkcje są celem badań, a nie dostępnym produktem. Status projektu: inLABs
Dzisiejsze otoczenie regulacyjne zmienia się szybciej niż kiedykolwiek. Sankcje nakładane przez organy nadzoru rosną, wymagania sprawozdawcze stają się bardziej rygorystyczne, a sztuczna inteligencja budzi wzmożone zainteresowanie regulatorów na całym świecie. Jednocześnie od zespołów compliance oczekuje się wykonywania większej liczby zadań, szybszego działania i ponoszenia coraz większej osobistej odpowiedzialności za potencjalne naruszenia. Dla takiego środowiska prowadzimy projekt badawczy SAVANT-AI — jego celem jest suwerenny system kognitywny, który mógłby stać się centralnym hubem zarządzania zgodnością regulacyjną w dużych organizacjach.
Od jednorazowej weryfikacji kontrahenta do dynamicznej mapy ryzyka
Tradycyjny model zarządzania zgodnością regulacyjną opiera się na danych statycznych. Dokumentację kontrahenta zbiera się jednorazowo, weryfikację wykonuje w określonym momencie, a łańcuch dostaw mapuje na konkretny dzień. W realiach 2026 roku podejście to okazuje się niewystarczające. Sankcje zmieniają się dynamicznie, struktury właścicielskie podlegają ciągłym zmianom, a odpowiedzialność za nieumyślne naruszenia coraz częściej spada bezpośrednio na członków zarządu.
W projekcie SAVANT-AI zakładamy inne podejście. System ma utrzymywać aktualny obraz sieci kontrahentów wraz z ich powiązaniami kapitałowymi i osobowymi i stale monitorować te struktury. Zmiany własności i statusów podmiotów mają być wykrywane i analizowane automatycznie, bez okresowych przeglądów inicjowanych przez pracowników. Rezultatem ma być dynamiczna mapa ryzyka sankcyjnego i reputacyjnego w jednym interfejsie — stały nadzór zamiast okresowych aktualizacji
Naprawdę elastyczne zarządzanie compliance
Nowe regulacje, zmiany progów sprawozdawczych i dodatkowe wymagania dotyczące zrównoważonego rozwoju oraz przeciwdziałania praniu pieniędzy sprawiają, że procedury pisane z założeniem długotrwałej aktualności dezaktualizują się w ciągu kilku miesięcy od wdrożenia. Problemem jest nie tylko brak wiedzy o zmianach regulacyjnych, lecz przede wszystkim brak narzędzia pozwalającego szybko przełożyć nowe wymagania na konkretne działania operacyjne.
SAVANT-AI ma działać jako warstwa kontrolna procesów compliance. Reguły i polityki będzie można modyfikować w jednym miejscu, zamiast w kilkunastu aplikacjach, a zmiany wymagań regulacyjnych mają od razu przekładać się na scenariusze analiz, powiadomienia i procesy workflow. Jednostki w różnych państwach mogłyby mieć odrębne profile regulacyjne przy wspólnym układzie nerwowym organizacji. Celem jest, by zarządzanie zgodnością przestało być ciężkim projektem IT, a stało się elastycznym procesem
Sztuczna inteligencja w compliance — z pełnym nadzorem i audytowalnością
Sztuczna inteligencja w obszarze zgodności regulacyjnej daje szansę radykalnego przyspieszenia pracy, ale tworzy też nowy obszar ryzyka wymagający szczególnej uwagi. Kluczowe pytania klientów dotyczą przejrzystości systemu. Organizacje chcą wiedzieć, jak model podjął konkretną decyzję i czy potrafią wyjaśnić ten proces organowi nadzoru podczas kontroli. Równie ważna jest możliwość zarządzania stronniczością algorytmów i minimalizowania liczby wyników fałszywie dodatnich.
Projekt SAVANT-AI wychodzi od ładu korporacyjnego i rozliczalności. Każdy krok decyzyjny agentów i modeli językowych ma być rejestrowany tak, by w audycie dało się odtworzyć ścieżkę rozumowania. Dane wejściowe i wyjściowe mają być wersjonowane i przypisane do polityk obowiązujących w chwili przetwarzania. Mechanizmy nadzoru eksperckiego mają określać, kiedy decyzja systemu jest tylko rekomendacją do zatwierdzenia przez człowieka, a kiedy może zostać wykonana automatycznie. Celem jest AI kontrolowana przez zespół compliance, a nie nieprzenikniona struktura
Wykrywanie oszustw i bezpieczeństwo cyfrowe — widoczność zamiast iluzji
Złożone oszustwa rzadko przyjmują dziś formę pojedynczej podejrzanej transakcji, którą łatwo rozpoznać za pomocą prostych reguł. Znacznie częściej obejmują subtelne wzorce zachowań, nieoczywiste powiązania między podmiotami oraz anomalie w ruchu sieciowym i zachowaniu użytkowników systemów IT. Oddzielne systemy bezpieczeństwa działające w izolacji od systemów zarządzania compliance nie wystarczają, ponieważ żadna z warstw nie widzi pełnego obrazu.
SAVANT-AI ma integrować dane z wielu źródeł w jednej platformie analitycznej: sygnały z systemów transakcyjnych, logów bezpieczeństwa, narzędzi zarządzania tożsamością i rejestrów kontrahentów. Analiza ma łączyć reguły deterministyczne z modelami wykrywania anomalii, a platforma — prowadzić od sygnału ostrzegawczego, przez scoring ryzyka, po postępowanie wyjaśniające
Globalne regulacje, lokalna suwerenność danych
Duże organizacje działające na rynkach międzynarodowych mierzą się ze złożonym wyzwaniem pogodzenia sprzecznych wymagań. Muszą jednocześnie spełniać odmienne wymagania dotyczące zrównoważonego rozwoju i przeciwdziałania praniu pieniędzy w różnych jurysdykcjach. Obowiązują je lokalne reguły przechowywania i przetwarzania danych osobowych, które mogą wykluczać transfer informacji poza określony obszar geograficzny. Jednocześnie muszą zarządzać ryzykiem całej grupy, co wymaga agregowania danych z wielu źródeł.
Projekt SAVANT-AI zakłada wsparcie takiego wielopoziomowego podejścia. System ma pozwalać definiować odrębne zestawy wymagań dla poszczególnych jurysdykcji i działać w modelu suwerennym — lokalnie w centrum danych klienta, z pełną izolacją sieciową, w określonym obszarze geograficznym. Wskaźniki ryzyka i zgodności mają być agregowane na poziomie grupy kapitałowej bez naruszania lokalnych ograniczeń przepływu danych
Czynnik ludzki — SAVANT-AI jako wsparcie ekspertów, nie ich zamiennik
Najważniejszym aspektem całej koncepcji systemu jest to, że SAVANT-AI nie ma zastępować zespołów odpowiedzialnych za zgodność regulacyjną. System ma zapewniać im dodatkowe wsparcie analityczne i działać jako układ nerwowy organizacji, gromadząc, łącząc i porządkując dane z całej struktury korporacyjnej. Na podstawie zebranych informacji ma proponować priorytety działania, generować powiadomienia i przedstawiać scenariusze reakcji. Rutynowe czynności o potencjalnych zagrożeniach i przedstawia scenariusze reakcji na zidentyfikowane ryzyka. Rutynowe czynności, takie jak weryfikacja kontrahentów, klasyfikacja dokumentów i przygotowanie raportów okresowych, mają być automatyzowane.
W założeniu SAVANT-AI ma być centralnym stanowiskiem dowodzenia dyrektorów odpowiedzialnych za compliance i ich zespołów — miejscem, w którym informacje o rozpoznanych ryzykach, podjętych działaniach, zgromadzonych dowodach i bieżącym statusie zgodności organizacji z obowiązującymi wymaganiami są dostępne w jednym widoku.
Dla kogo przeznaczony jest SAVANT-AI w obszarze compliance?
Największe korzyści mogłyby odnieść organizacje działające jednocześnie w wielu państwach, które muszą funkcjonować w różnych reżimach regulacyjnych i niekiedy godzić sprzeczne wymagania prawne. Projekt ma szczególne znaczenie dla podmiotów podlegających intensywnemu nadzorowi organów regulacyjnych, w tym instytucji finansowych, przedsiębiorstw energetycznych, operatorów infrastruktury krytycznej i jednostek sektora publicznego. SAVANT-AI ma odpowiadać na potrzeby organizacji, w których odpowiedzialność członków zarządu za naruszenia compliance jest rzeczywista i osobista, a konsekwencje zaniedbań mogą być nie tylko finansowe, ale również karne. Projekt jest kierowany do podmiotów, które chcą wdrażać rozwiązania oparte na AI, lecz w sposób suwerenny, w pełni kontrolowany i audytowalny na każdym etapie przetwarzania.