Dla małych firm i osób fizycznych oznacza to jedno: decyzja o przyznaniu finansowania zapada niemal natychmiast, często w zaledwie 30 sekund. Jak to możliwe i co widzi algorytm, czego nie dostrzegał urzędnik bankowy?

Najważniejsze informacje z artykułu

  • Decyzja w pół minuty: Nowoczesne algorytmy AI potrafią ocenić Twoją zdolność kredytową i przyznać finansowanie w zaledwie 30 sekund.

  • Analiza relacji (Graph LLM): Banki nie patrzą już tylko na stan konta, ale analizują całą sieć Twoich powiązań z kontrahentami i dostawcami, tworząc Twój „żywy portret” finansowy.

  • Dane alternatywne jako szansa: Brak historii w BIK nie jest już barierą. AI bierze pod uwagę Twoją aktywność cyfrową, e-faktury oraz regularność opłat za media.

Nowa inteligencja: Graph LLM i dane alternatywne

Banki i instytucje finansowe coraz częściej korzystają z Graph LLM. To hybrydowa technologia, która łączy rozumienie języka naturalnego (LLM) z analizą sieci powiązań (GNN).

Podczas gdy tradycyjne modele traktują dane w izolacji, Graph LLM analizuje wszelkie niuanse relacje między Tobą, Twoimi transakcjami, kontrahentami, a nawet zachowaniami w sieci. Algorytm nie patrzy tylko na to, ile masz na koncie, ale jak Twoje finanse „oddychają” w połączeniu z innymi podmiotami.

Wybierz najlepszy kredyt firmowy
Sprawdź ranking

Co składa się na Twoją nową wiarygodność?

Dla osób bez formalnej historii finansowej, np. młodych firm (Mikro i SME), kluczowe stały się dane alternatywne:

  • Sieci płatności i relacje z dostawcami: Algorytmy analizują regularność Twoich rozliczeń z dostawcami i częstotliwość wypłat pensji.

  • Aktywność cyfrowa: Twoja obecność na platformach e-commerce, w mediach społecznościowych i wzorce zachowań w aplikacjach mobilnych.

  • Dane z e-faktur i terminali: Zamiast czekać na bilans roczny, AI śledzi przepływy pieniężne (cash-flow) w czasie rzeczywistym.

W przypadku firm banki analizują jeden lub dwa pełne okresy rozrachunkowe. Jeśli w połowie roku norujesz świetne wyniki sprzedażowe i potrzebujesz pieniędzy, np. na zatowarowanie, ale poprzednie dwa lata były „takie sobie”, to istnieje ryzyko odmowy finansowania. 

Współczesne narzędzia analityczne pomagają zmienić dotychczasowe podejście. Jednak to nie tylko analiza danych finansowych. To szersze spojrzenie na firmę także przez pryzmat większej liczby danych. Czy to dobrze? Jednym razem tak, bo uzyskasz finansowanie, a innym nie, bo dostaniesz odmowę.

💡Przeczytaj także: Sztuczna inteligencja chce okraść Twoją firmę.

Jak zadbać o wizerunek w oczach algorytmu?

W dobie hiper-personalizacji każda Twoja interakcja z bankiem wpływa na to, jak dopasowaną ofertę otrzymasz. Banki przyszłości stają się partnerami wspierającymi dobrostan finansowy klienta, a nie tylko procesorami transakcji.

Oto 4 kroki, które poprawią Twój profil w systemach AI:

  1. Buduj spójną historię cyfrową – Algorytmy AI cenią przewidywalność. Korzystanie z cyfrowych bramek płatniczych i e-faktur dostarcza systemowi danych potrzebnych do budowy Twojego profilu. (Więcej o KSeF).

  2. Zadbaj o higienę danych transakcyjnych – Systemy Graph LLM potrafią wykryć anomalie i powiązania z podmiotami o wysokim ryzyku (np. oszustwa). Dbaj o to, by Twoje transakcje były przejrzyste i pochodziły od zaufanych źródeł.

  3. Korzystaj z usług „wewnątrz ekosystemu” – Wiele instytucji stosuje Hybrid AI, łącząc dane z różnych środowisk (chmura, centra danych). Korzystanie z wielu produktów jednego banku pozwala algorytmowi lepiej Cię poznać i zaoferować dynamiczne, lepsze warunki kredytowe w czasie rzeczywistym.

  4. Reaguj na „sygnały” od AI – Nowoczesne aplikacje bankowe oferują tzw. spersonalizowane „nudge”, czyli szturchnięcia (specjalne komunikaty). Jeśli algorytm sugeruje optymalizację subskrypcji lub ostrzega przed ryzykiem płynności, to skorzystaj z tej rady. Twoja reakcja jest dla systemu sygnałem, że dbasz o swoje finanse.

Algorytmy karmią się danymi. Im więcej informacji mają, tym lepszy kontekst do pracy, a to oznacza dokładniejsze wnioski. Na tej podstawie Twoja firma uzyska finansowanie lub cenną informację zwrotną, gdzie leży problem, nad którym warto się pochylić.

💡Przeczytaj także: Efektywność sprzedaje, empatia zatrzymuje klientów.

Czy to bezpieczne?

AI w finansach to nie tylko wygoda, ale i bezpieczeństwo. Modele Graph LLM są niezwykle skuteczne w wykrywaniu zaawansowanych oszustw i prób wyłudzeń. Wykrywają one powiązania między pozornie niezwiązanymi kontami, chroniąc Twoje środki lepiej niż kiedykolwiek wcześniej.

➡️ Pamiętaj: W świecie zdominowanym przez dane, Twoja wiarygodność nie zależy już od jednej rozmowy w oddziale, ale od tysięcy drobnych cyfrowych śladów, które zostawiasz każdego dnia.

💡Przeczytaj także: Automatyzacja procesów finansowych w MŚP. Praktyczne zastosowania AI w codziennej działalności.



Źródła:

  • https://sbs-software.com/insights/personalization-at-scale-banking/

  • https://www.fintilect.com/resources/insights/hyper-personalization-ai-solutions-for-financial-institutions/

  • https://www.blueway.fr/en/blog/xai-data-governance

  • https://www.frontier-enterprise.com/hybrid-ai-seen-as-the-new-standard-in-financial-services/

  • https://bureau.id/resources/blog/how-is-alternative-data-helping-expand-the-scope-for-msme-lending

  • Raport PwC: The real question is who isn’t investing in AI—and at what cost?