AI w instytucji nadzorczej i kontrolnej

Automatyczne ujednolicanie sprawozdań

Automatyzacja procesów

Problem: Sprawozdania od podmiotów nadzorowanych przychodzą w niejednolitych formatach

Jak to działa: OCR oraz odpowiedzi ustrukturyzowane zwracają dane w ujednoliconej strukturze gotowej do analizy

Co Państwo zyskują: Analityk dostaje dane w jednym formacie niezależnie od tego, w jakim je przysłano — czas na analizę zamiast na porządkowanie

Asystent do interpretacji przepisów i wytycznych

Wiedza i dokumenty

Problem: Przepisy i wytyczne są rozproszone, a błędna interpretacja jest kosztowna

Jak to działa: Centralna baza RAG odpowiadająca wyłącznie na podstawie wskazanych źródeł; Rejestr Braków Wiedzy zamiast generowania odpowiedzi bez podstawy. Agentic RAG dopytuje w kolejnej rundzie, gdy czegoś brakuje, a TWIN:INDEX szuka po rozdziałach długich dokumentów

Co Państwo zyskują: Interpretacja zawsze wskazuje przepis, na którym się opiera; gdy podstawy brak, system to mówi, zamiast zmyślać

Deterministyczne obliczenia wspierane przez AI

Analizy i raportowanie

Problem: Analizy wymagają obliczeń, których nie wolno powierzyć modelowi językowemu

Jak to działa: Wykonywanie kodu SQL/Python bezpośrednio w czacie — obliczenie deterministyczne, model tylko interpretuje i wyjaśnia. Kwoty liczy kalkulator dziesiętny z kartą obliczenia, a raport z niezgodną liczbą nie zostanie opublikowany

Co Państwo zyskują: Wynik jest powtarzalny i możliwy do sprawdzenia przez drugą osobę — AI ułatwia dostęp do liczb, ale ich nie „wymyśla”

Notatki z kontroli tworzone głosem

Automatyzacja procesów

Problem: Kontrolerzy w terenie sporządzają notatki ręcznie i porządkują je po powrocie

Jak to działa: Czat głosowy (STT/TTS) i edytor AI Powered Notes z wersjonowaniem. Nagranie zamienia się w tekst z podpisanymi mówcami, a ustalenia od razu w zadania z terminem

Co Państwo zyskują: Notatka z kontroli jest uporządkowana jeszcze w terenie, z historią wersji — bez wieczoru przy klawiaturze

Odtwarzalność analiz i decyzji

Zgodność i nadzór

Problem: Analityk musi odtworzyć, jak powstał wniosek sprzed pół roku

Jak to działa: Zunifikowana telemetria z ponownym odtworzeniem (Replay) historycznych żądań; niezmienialny dziennik z konfiguracją obowiązującą w chwili zapytania

Co Państwo zyskują: Każdą analizę można odtworzyć dokładnie w tej konfiguracji, w której powstała — z modelem, promptem i źródłami

Centralny nadzór nad zgodnym użyciem AI

Zgodność i nadzór

Problem: Instytucja nadzorująca innych sama musi być wzorem zgodności w użyciu AI

Jak to działa: Raport ASIA (CDF-F1.5) i Rejestr agentów (F2); AI Disclosure Injection oznaczające treści AI; panel stanu polityk i ryzyk dla compliance

Co Państwo zyskują: Instytucja może pokazać własny ład AI na tym samym poziomie, jakiego wymaga od nadzorowanych

Czy nasze narzędzie to „system AI” w rozumieniu AI Act?

Rozstrzyga definicja z art. 3 pkt 1 AI Act: system, który z danych wejściowych wnioskuje, jak generować wyniki. Ocena wstępna w metodyce CDF klasyfikuje każde zastosowanie i dokumentuje uzasadnienie

Gdzie dane są przetwarzane i czy da się to audytować?

W infrastrukturze instytucji albo w wybranej chmurze w Polsce lub UE. Rejestr WORM w PROXY:AI pokazuje, kto, kiedy i jakim modelem przetwarzał dane

Jak zachować wartość dowodową ustaleń przy użyciu AI?

Przez rozdzielenie ról: model językowy wyszukuje i streszcza z cytatem, a obliczenia wykonują narzędzia deterministyczne. Każdy wynik da się odtworzyć z rejestru