AI w bankowości i ubezpieczeniach pod nadzorem KNF

Budżety i kontrola kosztów AI

Koszty i efektywność

Problem: Wydatki na modele językowe są nieprzewidywalne i nieprzypisane do właściciela

Jak to działa: Hierarchiczne budżety per zespół i projekt z polityką po przekroczeniu: blokada, obniżenie modelu albo alarm

Co Państwo zyskują: Każda złotówka wydana na AI ma właściciela i limit, a przekroczenie budżetu uruchamia z góry ustaloną reakcję

Analiza dokumentów z weryfikacją źródeł

Wiedza i dokumenty

Problem: Analiza umów, wniosków i dokumentacji szkodowej wymaga pewności co do źródła każdej informacji

Jak to działa: Centralna baza RAG z podglądem źródeł i Rejestrem Braków Wiedzy; OCR dokumentów skanowanych

Co Państwo zyskują: Analityk widzi, z którego dokumentu pochodzi każda informacja, a system mówi wprost, gdy w aktach brakuje podstawy

Bezpieczna praca z AI na danych klientów

Bezpieczeństwo i suwerenność

Problem: Dane klientów nie mogą trafić do modelu poza organizacją

Jak to działa: Routing do modelu zależny od wrażliwości danych, wykrywanie i maskowanie danych osobowych, predefiniowany profil sektorowy Finance

Co Państwo zyskują: Pracownicy używają najlepszych modeli do pracy ogólnej, a dane klientów trafiają wyłącznie do środowiska lokalnego — automatycznie

Ochrona modeli przed manipulacją i nadużyciami

Bezpieczeństwo i suwerenność

Problem: Próby manipulacji modelem przez klientów w kanałach obsługi

Jak to działa: Wykrywanie nadużyć w czasie rzeczywistym: injection, jailbreak, niedozwolone treści, anomalie zużycia tokenów

Co Państwo zyskują: Kanał obsługi z AI jest odporny na próby wyciągnięcia danych lub obejścia zasad — i każda próba zostawia ślad

Pełny ślad audytowy decyzji wspieranych przez AI

Zgodność i nadzór

Problem: Nadzór wymaga wykazania, kto autoryzował decyzję wspartą przez AI i na jakich danych

Jak to działa: Podpisany kryptograficznie, niezmienialny dziennik każdego wywołania (art. 12 AI Act) z retencją oraz mechanizm Human Oversight (art. 14) z bramkami zatwierdzenia

Co Państwo zyskują: Odpowiedź dla nadzoru jest w systemie: kto, kiedy, na jakich danych i z jakim wynikiem — bez rekonstrukcji

Świadome zatwierdzanie decyzji wspieranych przez AI

Zgodność i nadzór

Problem: Pracownik zatwierdza rekomendację AI, nie sprawdzając jej naprawdę

Jak to działa: Bramka kompetencji człowieka (CDF-F2): przed zatwierdzeniem decyzji krytycznej system zadaje 5–15 pytań sprawdzających; zbyt mało poprawnych odpowiedzi blokuje akceptację

Co Państwo zyskują: Nadzór człowieka przestaje być fikcją „kliknij zatwierdź” — i można to wykazać audytorowi

Inwentaryzacja i klasyfikacja ryzyka systemów AI

Zgodność i nadzór

Problem: Regulator pyta o inwentaryzację systemów AI i klasyfikację ich ryzyka

Jak to działa: CDF-F1.5: ocena gotowości do AI Act, deklaracja stosowania i raport oceny wpływu; PROXY:AI: rejestr modeli, polityk i historia decyzji jako materiał pod ISO/IEC 42001

Co Państwo zyskują: Inwentaryzacja systemów AI z klasyfikacją ryzyka gotowa na zapytanie nadzoru — utrzymywana na bieżąco, nie budowana pod kontrolę

Jak ograniczyć halucynacje w zastosowaniach bankowych?

Przez odpowiedzi wyłącznie z zatwierdzonych dokumentów, z cytatem źródła, i przez nadzór człowieka nad decyzją. TWIN:DESK odpowiada na podstawie dokumentów organizacji z cytatem, a PROXY:AI pozwala kierować zadania do modeli sprawdzonych w danym zastosowaniu

Jak ocenić dostawcę AI i uniknąć koncentracji?

Przez możliwość wymiany modelu bez przebudowy procesu. PROXY:AI daje jedną bramę do ponad 100 modeli, chmurowych i lokalnych. Zmiana modelu to zmiana konfiguracji, a nie nowe wdrożenie

Jak ująć dostawcę AI w rejestrze umów ICT (DORA)?

Jak każdego dostawcę usług ICT wspierającego funkcje istotne: z oceną ryzyka, planem wyjścia i informacją o lokalizacji danych. Rejestr WORM w PROXY:AI dokumentuje, które modele i kiedy przetwarzały dane