Sztuczna inteligencja zmienia paradygmat świadczenia usług prawnych i finansowych. Wdrażanie algorytmów analitycznych przestaje być technologiczną ciekawostką, a staje się fundamentem budowania przewagi konkurencyjnej i zapewniania płynności finansowej w organizacjach. Artykuł ten podsumowuje kluczowe wnioski z seminarium „Sztuczna Inteligencja w praktyce”, zorganizowanego 30 kwietnia 2026 roku na Akademii Nauk Stosowanych WSGE, stanowiąc jednocześnie raport z upowszechnienia wyników projektu badawczo-rozwojowego POIR 1.1.1.

Cyfrowa transformacja usług prawnych i finansowych

30 kwietnia 2026 roku, na zaproszenie Koła Naukowego Vox Humana, na Akademii Nauk Stosowanych WSGE w Józefowie odbyło się seminarium eksperckie zatytułowane „Sztuczna Inteligencja w praktyce – zastosowania w nauce i pracy”. W wydarzeniu wzięły udział 42 osoby, w tym 12 przedstawicieli kierownictwa uczelni i naukowców, a także studenci i eksperci rynkowi.

Głównym prelegentem spotkania był Tomasz Dziobiak, reprezentujący platformę Inbillo. Celem warsztatu było nie tylko przybliżenie teoretycznych podstaw działania modeli generatywnych (GenAI), ale przede wszystkim zaprezentowanie praktycznych wdrożeń systemów analitycznych. Spotkanie stanowiło platformę do dyskusji nad rolą innowacyjnych technologii w transformacji sektora prawno-finansowego. Zaprezentowane podczas seminarium rozwiązania, w tym zautomatyzowane narzędzia analizy umów i wsparcia procesów decyzyjnych, są bezpośrednim wynikiem zaawansowanych prac badawczo-rozwojowych (B+R). Prace te miały na celu stworzenie innowacyjnej usługi zabezpieczania i uwalniania płynności finansowej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, analizy Big Data oraz technologii blockchain.

Technologia w służbie płynności finansowej

Kluczowym punktem prezentacji było omówienie, w jaki sposób zaawansowane algorytmy Inbillo – opracowane w toku prac B+R – automatyzują żmudne i czasochłonne procesy w kancelariach i firmach finansowych. Zgodnie z zaprezentowanymi danymi, platforma Inbillo funkcjonuje jako zautomatyzowany system oceny i analizy, wykorzystujący modele językowe i scoringowe do identyfikacji ryzyk i weryfikacji zgodności dokumentów.

Szczególną uwagę poświęcono modułowi AI Scanner SKD. Jest to narzędzie dedykowane do wstępnej kwalifikacji umów kredytowych pod kątem potencjalnych naruszeń przepisów ustawy o kredycie konsumenckim (w szczególności art. 30 i 36a). Zamiast wielogodzinnej, ręcznej analizy każdego dokumentu, algorytmy sztucznej inteligencji identyfikują w treści umów zapisy mogące stanowić podstawę do zastosowania Sankcji Kredytu Darmowego (SKD). Tego rodzaju automatyzacja kancelarii pozwala ekspertom skupić się wyłącznie na sprawach o najwyższym potencjale, optymalizując koszty operacyjne i znacząco skracając czas obsługi klienta.

Case Study: Efektywność poparta danymi

Praktyczne zastosowanie technologii Inbillo przynosi wymierne korzyści operacyjne, co zostało udokumentowane podczas seminarium. Przedstawione statystyki jednoznacznie wskazują na skokowy wzrost wydajności procesów analitycznych:

• Z 24 godzin do 60 sekund: Czas reakcji na zgłoszenie (Lead Response Time) został zredukowany do minimum. Klient otrzymuje wstępną informację o statusie swojej sprawy niemal natychmiast.
• Skala operacji: System skutecznie przetworzył w 1 Q 2026 i dokonał analizy ponad 500 umów kredytowych, zapewniając stałą przepustowość niezależnie od obciążenia zespołu ludzkiego.
• Optymalizacja zasobów: Algorytmy dokonują automatycznej odsiewki około 60% spraw, które nie wykazują odpowiedniego potencjału prawnego. Dzięki temu czas wykwalifikowanych prawników inwestowany jest wyłącznie w analizę przypadków "rokujących".

Kluczowy wniosek płynący z tych danych brzmi: Sztuczna inteligencja nie zastępuje prawnika – sprawia, że prawnik pracuje wyłącznie tam, gdzie jego ekspertyza ma realną wartość.

Bezpieczeństwo i Etyka (BHP AI)

Wdrażanie rozwiązań z zakresu AI w sektorze prawno-finansowym wymaga bezwzględnego przestrzegania rygorystycznych norm bezpieczeństwa. Podczas panelu poświęconego ochronie danych, Tomasz Dziobiak podkreślił fundamentalną zasadę: "Ufaj, ale weryfikuj".

Modele językowe są zaawansowanymi systemami statystycznymi, które przewidują kolejne słowa na podstawie prawdopodobieństwa, a nie faktycznego "zrozumienia" prawdy. Wiąże się to z ryzykiem tzw. halucynacji. Dlatego też w Inbillo nadrzędną rolę odgrywa koncepcja human-in-the-loop (człowiek w pętli decyzyjnej). Algorytmy pełnią funkcję doradczą i analityczną (wstępna identyfikacja ryzyk w umowie, scoring wierzytelności), jednak ostateczna weryfikacja wyników i podjęcie decyzji prawnej lub biznesowej zawsze należy do człowieka.

Ponadto, prelegent zwrócił uwagę na konieczność:

• Minimalizacji danych osobowych: Unikania wprowadzania danych wrażliwych (PESEL, nazwiska) do publicznych modeli.
• Transparentności: Informowania klientów o wsparciu procesów przez algorytmy (zgodnie z wymogami AI Act i RODO).
• Zarządzania "Shadow AI": Tworzenia w organizacjach jasnych polityk korzystania z narzędzi AI, aby zapobiegać niekontrolowanemu przepływowi danych.

Podsumowanie i upowszechnienie wyników prac B+R

Seminarium na ANS WSGE udowodniło, że automatyzacja w prawie i finansach to proces, który już się rozpoczął i przynosi mierzalne efekty. Rozwiązania takie jak analiza umów kredytowych pod kątem SKD czy zautomatyzowany scoring to narzędzia, które definiują nowoczesne standardy obsługi.

Zapraszamy do zapoznania się z pełną prezentacją z wydarzenia, która jest dostępna na platformie SlideShare:

Niniejsza publikacja stanowi element upowszechnienia wyników prac B+R realizowanych w ramach projektu POIR.01.01.01-00-0247/20 „Usługa zabezpieczenia i uwolnienia płynności finansowej w firmach - Inbillo”. Projekt jest współfinansowany ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, Działanie 1.1 „Projekty B+R przedsiębiorstw”, Poddziałanie 1.1.1 „Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa”.