Zarządzanie dokumentami z AI w bankowości: bezpieczna AI dla przedsiębiorstw, zgodność z regulacjami i kontrola danych

Banki działają w jednym z najbardziej intensywnych pod względem przetwarzania dokumentów środowisk spośród wszystkich branż. Dokumentacja związana z onboardingiem klientów, dokumenty KYC, wnioski kredytowe, sprawozdania finansowe, umowy, korespondencja, rejestry transakcji, dokumentacja dotycząca zgodności z regulacjami, raporty kredytowe, dokumenty dotyczące zabezpieczeń oraz wewnętrzne procedury generują każdego dnia ogromne ilości informacji.

Tradycyjne systemy zarządzania dokumentami (DMS) pomagają bankom centralizować i porządkować te dokumenty. Jednak samo przechowywanie dokumentów już nie wystarcza.

Nowoczesne instytucje finansowe coraz częściej potrzebują systemów, które potrafią rozumieć dokumenty, wyodrębniać informacje, analizować treść, odpowiadać na pytania, identyfikować ryzyka, uruchamiać przepływy pracy i pomagać pracownikom szybciej podejmować decyzje.

Właśnie tutaj zarządzanie dokumentami z wykorzystaniem AI zmienia tradycyjne podejście.

Zamiast traktować dokumenty jako statyczne pliki przechowywane w folderach, AI przekształca repozytorium dokumentów w inteligentne środowisko wiedzy bankowej, w którym informacje mogą być automatycznie przetwarzane, klasyfikowane, analizowane i wyszukiwane oraz wykorzystywane w procesach biznesowych.

Czym jest zarządzanie dokumentami z wykorzystaniem AI w bankowości?

Zarządzanie dokumentami z wykorzystaniem AI łączy tradycyjne funkcje zarządzania dokumentami i rejestrami z technologiami takimi jak generatywna AI, inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP), duże modele językowe (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), OCR, automatyzacja przepływów pracy oraz AI Document Agents.

Tradycyjny system zarządzania dokumentami pomaga przede wszystkim pracownikom banku odpowiedzieć na podstawowe pytanie:

Gdzie znajduje się dokument?

Platforma do zarządzania dokumentami z wykorzystaniem AI wykracza daleko poza przechowywanie i wyszukiwanie dokumentów. Może rozpoznawać rodzaj dokumentu, analizować jego treść i kontekst, łączyć informacje pochodzące z wielu dokumentów oraz określać, jakie działania należy podjąć w kolejnym etapie.

Na podstawie automatycznej klasyfikacji przychodzącego dokumentu system może uruchomić odpowiedni przepływ pracy i przypisać określone zadania agentom AI. Zamiast jedynie lokalizować dokument, agenci AI mogą wykonywać bardziej zaawansowane, zdefiniowane wcześniej działania, takie jak:

Jakiego rodzaju jest to dokument i do którego procesu bankowego należy?

Jakie informacje zawiera dokument i jakie dane należy wyodrębnić?

Czy dokument spełnia zdefiniowane wymagania bankowe, regulacyjne lub operacyjne?

Czy brakuje jakichkolwiek wymaganych informacji lub dokumentów uzupełniających?

Czy informacje są zgodne z innymi dokumentami w tej samej dokumentacji klienta, KYC, kredytowej lub transakcyjnej?

Czy występują rozbieżności między nazwiskami, datami, kwotami, adresami, osobami uprawnionymi do podpisu, warunkami umownymi lub innymi istotnymi informacjami?

Czy występują nietypowe warunki lub wyjątki wymagające dodatkowej uwagi?

Czy sprawa powinna być kontynuowana automatycznie, czy też należy przekazać ją do weryfikacji przez człowieka?

Tworzy to zupełnie nowe podejście do zarządzania dokumentami w bankowości. Agenci AI mogą analizować dokumenty w kontekście, łączyć informacje pochodzące z wielu plików, przeprowadzać zdefiniowane wcześniej kontrole, identyfikować i zestawiać rozbieżności, przygotowywać podsumowania oraz inicjować odpowiedni kolejny etap przepływu pracy.

Przykładowo, gdy dokument zostanie sklasyfikowany jako część wniosku dotyczącego korporacyjnego procesu KYC, system może automatycznie uruchomić odpowiedni przepływ pracy KYC. Agent AI może wyodrębnić informacje o spółce i jej członkach zarządu, porównać wniosek z umową spółki i dokumentami tożsamości, zweryfikować, czy osoba podpisująca dokument jest zgodna z osobami uprawnionymi do reprezentowania spółki, zidentyfikować brakującą dokumentację oraz wygenerować uporządkowany raport rozbieżności dla odpowiedzialnego pracownika.

Zamiast ręcznego otwierania dokumentów przez pracowników, wyszukiwania informacji, wprowadzania danych, porównywania plików, rejestrowania rozbieżności i przekazywania spraw między działami, czynności te mogą stać się częścią jednego inteligentnego i zautomatyzowanego procesu obsługi dokumentów, w którym weryfikacja przez człowieka jest uruchamiana zawsze wtedy, gdy wymagają tego zdefiniowane wcześniej warunki.

Jedno bezpieczne repozytorium dokumentów i wiedzy bankowej

Banki często przechowują informacje rozproszone między działami, folderami współdzielonymi, archiwami, starszymi systemami, pocztą e-mail, platformami CRM, systemami core banking oraz wieloma systemami zarządzania dokumentami. W środowisku bankowym opartym na AI rozproszenie informacji staje się coraz większą barierą dla automatyzacji, szybszego podejmowania decyzji i efektywnego wykorzystania wiedzy organizacji.

Dzięki elDoc informacje bankowe mogą być centralnie zarządzane w bezpiecznym repozytorium przedsiębiorstwa i organizowane zgodnie z wymaganiami operacyjnymi oraz bezpieczeństwa banku. Może ono obejmować zarówno dokumentację związaną z klientami, jak i wewnętrzną wiedzę bankową, przy zastosowaniu odrębnych struktur, uprawnień i zasad dostępu dla każdego z tych obszarów.

Dokumentacja klientów może być organizowana według klienta, podmiotu prawnego, rachunku, kredytu, transakcji, sprawy, oddziału, roku obrotowego lub rodzaju dokumentu. Przykładowo dokumentacja klienta korporacyjnego może zawierać umowę spółki, dokumenty rejestracyjne, informacje o udziałowcach i członkach zarządu, dokumenty tożsamości, sprawozdania finansowe, wyciągi bankowe, umowy, korespondencję i formularze wniosków.

Jednocześnie wewnętrzne dokumenty bankowe, w tym polityki, procedury, podręczniki dotyczące zgodności z regulacjami, wytyczne dotyczące udzielania kredytów, dokumentacja produktów, wzory dokumentów prawnych, instrukcje operacyjne oraz inna wiedza instytucjonalna, mogą być przechowywane w dedykowanych repozytoriach z odpowiednim bezpiecznym dostępem opartym na rolach.

Klasyfikacja dokumentów z wykorzystaniem AI może automatycznie identyfikować przychodzące dokumenty, rozpoznawać ich rodzaj, określać, do której dokumentacji klienta lub wewnętrznego repozytorium należą, oraz uruchamiać odpowiedni przepływ przetwarzania.

Gdzie Secure Agentic RAG staje się kluczowy dla bankowości

To scentralizowane i zarządzane środowisko informacyjne stanowi podstawę jednej z najważniejszych możliwości nowoczesnej bankowości: Secure Agentic RAG.

Zamiast zapewniać modelowi AI nieograniczony dostęp do całego repozytorium dokumentów banku, Secure Agentic RAG umożliwia agentom AI pobieranie, łączenie i analizowanie informacji z konkretnych dokumentów i źródeł wiedzy, do których użytkownik lub dany proces ma uprawniony dostęp.

Agent AI może wykraczać poza samo wyszukiwanie dokumentu. Może pobierać istotne informacje z wielu dozwolonych źródeł, rozumieć zależności między dokumentami, porównywać informacje, przeprowadzać zdefiniowane wcześniej kontrole, identyfikować rozbieżności, przygotowywać podsumowania oraz wspierać lub uruchamiać kolejne przepływy pracy.

Przykładowo uprawniony pracownik bankowości korporacyjnej może poprosić AI o przeanalizowanie kompletnej dokumentacji klienta, porównanie informacji zawartych w dokumentach korporacyjnych i wnioskach, zidentyfikowanie niespójności oraz podsumowanie wyników. Pracownik ds. zgodności może korzystać z innego zestawu dozwolonych polityk KYC i dokumentów klientów, podczas gdy inny pracownik może mieć dostęp AI wyłącznie do zatwierdzonych procedur wewnętrznych i dokumentacji produktów.

Podstawowa zasada pozostaje niezmienna: AI powinno mieć możliwość pracy wyłącznie z informacjami, do których ma uprawniony dostęp.

Ma to szczególne znaczenie w bankowości. Enterprise RAG bez odpowiednich uprawnień do dokumentów, mechanizmów zarządzania i nadzoru, możliwości przeprowadzania audytu oraz wyraźnie określonych granic dostępu do informacji może stwarzać poważne zagrożenia dla bezpieczeństwa. Secure Agentic RAG sprawia, że kontrola dostępu staje się integralną częścią środowiska AI, pomagając zapewnić, że AI w przedsiębiorstwie respektuje istniejący model bezpieczeństwa informacji banku.

Rezultatem jest coś więcej niż scentralizowane repozytorium dokumentów. Powstaje bezpieczna warstwa wiedzy przedsiębiorstwa uwzględniająca uprawnienia dostępu, w której upoważnieni agenci AI mogą analizować informacje bankowe w różnych źródłach i przekształcać dokumenty w wiedzę umożliwiającą podejmowanie konkretnych działań.

W przypadku nowoczesnych instytucji finansowych ta możliwość szybko staje się częścią technologicznych podstaw niezbędnych do konkurowania na rynku bankowości napędzanej przez AI. Banki muszą wyjść poza samo przechowywanie i wyszukiwanie informacji i zacząć bezpiecznie wykorzystywać AI do rozumienia, łączenia, analizowania i wykorzystywania wiedzy przedsiębiorstwa w działaniu, bez utraty kontroli nad tym, kto ma do niej dostęp i w jaki sposób jest ona wykorzystywana.

Od Secure Agentic RAG do przepływów pracy w bankowości uruchamianych przez AI

Secure Agentic RAG tworzy podstawę rozwiązania znacznie bardziej zaawansowanego niż samo umożliwienie pracownikom prowadzenia rozmów z dokumentami bankowymi. Gdy agenci AI mogą bezpiecznie pobierać, rozumieć i łączyć informacje z uprawnionej dokumentacji klientów oraz wewnętrznej wiedzy bankowej, ta sama inteligencja może stać się częścią zautomatyzowanych procesów bankowych.

W tym miejscu zarządzanie dokumentami ewoluuje z repozytorium i platformy wiedzy w inteligentne środowisko automatyzacji procesów.

AI nie musi działać wyłącznie jako niezależny chatbot, w którym pracownik wybiera dokumenty i ręcznie zadaje pytania. Agenci AI mogą być bezpośrednio osadzani w zdefiniowanych wcześniej przepływach pracy banku i automatycznie wykonywać określone zadania za każdym razem, gdy dokument zostanie otrzymany, sklasyfikowany, zaktualizowany lub przekazany do określonego etapu procesu.

Typowy proces może wyglądać następująco:

Otrzymanie dokumentu → automatyczna klasyfikacja → wyodrębnienie danych → analiza z wykorzystaniem Secure Agentic RAG → weryfikacja wymagań → porównanie dokumentów → identyfikacja rozbieżności → ocena wyniku → uruchomienie przepływu pracy → weryfikacja przez człowieka, jeśli jest wymagana

Po sklasyfikowaniu dokumentu elDoc może określić, do którego procesu należy, i automatycznie uruchomić odpowiedni przepływ pracy. Następnie poszczególnym agentom AI można przypisać określone zadania zgodnie ze zdefiniowanymi wcześniej wymaganiami banku.

Oznacza to, że AI nie odpowiada jedynie na pytanie „Gdzie znajduje się dokument?” ani nawet „Co zawiera ten dokument?”. Może określić co należy sprawdzić, z jakimi innymi uprawnionymi dokumentami i politykami należy się zapoznać, czy informacje są spójne w ramach całej sprawy, jakie występują rozbieżności oraz jakie działania należy podjąć w kolejnym etapie.

Przetwarzanie KYC uruchamiane przez AI

Rozważmy proces onboardingu korporacyjnego KYC.

Po otrzymaniu dokumentów klasyfikacja z wykorzystaniem AI może automatycznie rozpoznać umowy spółki, dokumenty rejestracyjne, dokumenty tożsamości, informacje o udziałowcach, formularze wniosków, potwierdzenia adresu, sprawozdania finansowe oraz inną dokumentację uzupełniającą.

Na podstawie klasyfikacji dokumentów odpowiedni przepływ pracy KYC może zostać automatycznie uruchomiony.

Agenci AI mogą wyodrębniać wymagane informacje dotyczące klienta i przedsiębiorstwa oraz, za pośrednictwem Secure Agentic RAG, pobierać istotne informacje z uprawnionej dokumentacji klienta wraz z obowiązującymi wewnętrznymi wymaganiami KYC.

Następnie system może przeprowadzić zdefiniowane wcześniej kontrole w ramach całej sprawy.

Przykładowo może określić, czy złożono wszystkie wymagane dokumenty, czy dokumenty tożsamości są nadal ważne, czy informacje dotyczące rejestracji przedsiębiorstwa są spójne, czy nazwiska i adresy są zgodne w różnych dokumentach, czy osoba podpisująca wniosek jest wskazana jako uprawniony przedstawiciel oraz czy spełniono inne zdefiniowane wcześniej wymagania KYC.

Zamiast analizować każdy dokument niezależnie, AI może łączyć informacje w ramach kompletnej dokumentacji klienta i tworzyć skonsolidowany obraz sprawy.

Jeśli wszystkie zdefiniowane wcześniej wymagania zostaną spełnione, sprawa może automatycznie przejść do kolejnego etapu.

Jeśli brakuje dokumentacji, system może uruchomić przepływ pracy związany z uzupełnieniem brakujących dokumentów.

Jeśli zostaną zidentyfikowane rozbieżności, AI może wygenerować uporządkowany raport rozbieżności i przypisać sprawę odpowiedniemu pracownikowi.

Jeśli natomiast zostaną wykryte zdefiniowane wcześniej warunki wskazujące na podwyższone ryzyko, sprawa może zostać natychmiast przekazana do weryfikacji przez człowieka.

Agenci AI w procesach oceny kredytowej

To samo podejście można zastosować do oceny kredytowej, gdzie złożoność analizy dokumentów może być znacznie większa.

Dokumentacja kredytowa może zawierać wnioski kredytowe, sprawozdania finansowe, wyciągi bankowe, raporty zarządcze, dokumenty korporacyjne, istniejące umowy, informacje dotyczące zabezpieczeń, raporty z wyceny, kontrakty oraz inną dokumentację uzupełniającą.

Po sklasyfikowaniu dokumentów może zostać automatycznie uruchomiony przepływ pracy związany z oceną kredytową (Credit Review).

Poszczególni agenci AI mogą realizować różne etapy oceny. Jeden agent może wyodrębniać informacje finansowe, inny analizować wyciągi bankowe, a kolejny porównywać zadeklarowane wartości z dokumentacją uzupełniającą lub oceniać przesłane informacje pod kątem zdefiniowanych wcześniej wymagań dotyczących udzielania kredytów.

Za pośrednictwem Secure Agentic RAG agenci AI mogą bezpiecznie pobierać i łączyć istotne informacje z uprawnionych dokumentów klienta oraz obowiązujących wewnętrznych polityk kredytowych.

System może na przykład porównywać sprawozdania finansowe z kilku lat, identyfikować istotne zmiany przychodów lub wydatków, analizować transakcje przychodzące i wychodzące, porównywać zadeklarowane dochody z wyciągami bankowymi, identyfikować zobowiązania wynikające z umów, podsumowywać istniejące zobowiązania, sprawdzać wymaganą dokumentację oraz wskazywać rozbieżności między informacjami pochodzącymi z różnych źródeł.

Zamiast ręcznego przeszukiwania przez analityka kredytowego setek stron w celu zebrania tych informacji, AI może przygotować uporządkowane podsumowanie oceny kredytowej (Credit Review Summary) zawierające wyodrębnione informacje, najważniejsze ustalenia, odniesienia do dokumentów, zidentyfikowane rozbieżności oraz elementy wymagające profesjonalnej oceny.

Human-in-the-Loop: automatyzacja pod kontrolą banku

Celem przepływów pracy w bankowości wspieranych przez AI nie jest wyeliminowanie udziału ludzi w podejmowaniu wrażliwych decyzji bankowych. Chodzi o automatyzację powtarzalnych, intensywnie opartych na dokumentach zadań przy jednoczesnym zapewnieniu, że wiedza i doświadczenie człowieka są wykorzystywane tam, gdzie mają największe znaczenie.

Banki mogą precyzyjnie określić, kiedy proces może być kontynuowany automatycznie, a kiedy interwencja człowieka jest obowiązkowa.

Kryteria eskalacji mogą opierać się na braku wymaganych dokumentów, niespójnościach między dokumentami, nietypowych transakcjach, zdefiniowanych wcześniej wskaźnikach ryzyka, istotnych rozbieżnościach finansowych, progach pewności, wyjątkach od obowiązujących polityk lub dowolnych innych kryteriach określonych przez bank.

Standardowa sprawa KYC z kompletną i spójną dokumentacją może przechodzić przez zdefiniowane wcześniej etapy przepływu pracy przy minimalnym udziale pracy ręcznej. Sprawa zawierająca rozbieżności lub zdefiniowane wcześniej wskaźniki ryzyka może zostać automatycznie przekazana do specjalisty KYC lub Compliance Officer, wraz z przygotowanymi już przez AI wynikami analizy.

Ta sama zasada dotyczy oceny kredytowej. AI może przeprowadzić wstępną, intensywnie opartą na dokumentach analizę i przygotować sprawę, podczas gdy analitycy kredytowi pozostają odpowiedzialni za oceny, wyjątki, zatwierdzenia oraz decyzje wymagające profesjonalnego osądu lub oceny z perspektywy regulacyjnej.

Pracownik nie zaczyna więc pracy od folderu zawierającego dziesiątki dokumentów i pustego ekranu. Otrzymuje uporządkowaną sprawę zawierającą istotne informacje, analizę AI, zidentyfikowane rozbieżności, odniesienia do dokumentów źródłowych oraz konkretne kwestie wymagające jego uwagi.

Właśnie tutaj łączą się Secure Agentic RAG, agenci AI, automatyzacja przepływów pracy oraz nadzór człowieka.

Zamiast wybierać między ręcznymi procesami bankowymi a niekontrolowaną automatyzacją AI, banki mogą ustanowić zarządzany model, w którym AI przetwarza to, co można zautomatyzować, przepływy pracy koordynują kolejne działania, a ludzie zachowują kontrolę nad decyzjami wymagającymi odpowiedzialności i profesjonalnego osądu.

Zarządzanie AI i bezpieczeństwo powinny być integralną częścią architektury AI w bankowości

W przypadku banków zarządzanie AI nie może być jedynie dokumentem określającym zasady, który powstaje dopiero po wdrożeniu systemów AI. Mechanizmy zarządzania i nadzoru, bezpieczeństwo, kontrola dostępu, nadzór człowieka oraz możliwość przeprowadzania audytu muszą być bezpośrednio wbudowane w architekturę technologiczną.

Podstawowa zasada jest prosta: AI nie powinno mieć możliwości dostępu do informacji ani wykonywania działań wykraczających poza uprawnienia i mechanizmy kontroli ustanowione przez bank.

Staje się to szczególnie istotne wraz z ewolucją AI, które przechodzi od prostego odpowiadania na pytania do agentów AI zdolnych do analizowania dokumentów, uruchamiania przepływów pracy i wykonywania zdefiniowanych wcześniej działań.

Kontrola dostępu oparta na rolach w dokumentach i AI

Kontrola dostępu powinna obejmować nie tylko dokumenty, lecz także warstwę AI, która z nimi współpracuje.

Banki mogą ustanowić szczegółowe mechanizmy kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC), określające, którzy użytkownicy, działy i procesy AI mają uprawnienia do dostępu do konkretnych repozytoriów, folderów, dokumentacji klientów, kategorii dokumentów i funkcji AI.

Przykładowo dział prawny może mieć dostęp do repozytoriów umów, zespoły kredytowe mogą pracować z dokumentacją dotyczącą kredytów i finansów, zespoły ds. zgodności mogą analizować dokumentację KYC, podczas gdy inni pracownicy mogą korzystać wyłącznie z zatwierdzonej bazy wiedzy zawierającej wewnętrzne polityki i procedury.

Te same granice bezpieczeństwa powinny obejmować również Secure Agentic RAG. Gdy agent AI wyszukuje, pobiera, łączy lub analizuje informacje, powinien pracować wyłącznie z dokumentami, do których dany użytkownik lub proces ma uprawniony dostęp.

Pomaga to zapobiec sytuacji, w której AI w przedsiębiorstwie staje się niekontrolowanym punktem dostępu do wrażliwych informacji bankowych.

Human-in-the-Loop w przypadku krytycznych działań AI

W miarę jak agenci AI zyskują zdolność wykonywania zadań, a nie tylko generowania odpowiedzi, mechanizmy Human-in-the-Loop stają się jeszcze ważniejsze.

Banki mogą określić, które działania AI może wykonywać automatycznie, a które wymagają wyraźnego potwierdzenia przez człowieka.

Rutynowe działania, takie jak klasyfikacja, wyodrębnianie danych, porównywanie dokumentów, tworzenie podsumowań czy przeprowadzanie zdefiniowanych wcześniej kontroli, mogą być w odpowiednich przypadkach automatyzowane.

Operacje krytyczne mogą jednak wymagać potwierdzenia przez uprawnionego pracownika przed ich wykonaniem.

Może to obejmować takie działania jak przenoszenie poufnych plików, zmiana uprawnień, usuwanie dokumentów, zatwierdzanie etapu przepływu pracy, modyfikowanie istotnych danych, eksportowanie wrażliwych informacji lub wykonywanie innych działań sklasyfikowanych przez bank jako krytyczne.

Agent AI może zatem zasugerować:

„Na podstawie klasyfikacji przeniosę te dokumenty do zatwierdzonej dokumentacji klienta”.

Jeśli jednak przenoszenie dokumentów jest zdefiniowane jako działanie podlegające kontroli, uprawniony użytkownik musi je potwierdzić przed wykonaniem operacji.

Ta sama zasada może dotyczyć usuwania dokumentów. AI może zidentyfikować duplikaty lub nieaktualne dokumenty, ale bank może wymagać wyraźnej autoryzacji przez człowieka przed ich trwałym usunięciem.

Zapewnia to bankom korzyści płynące z Agentic AI, przy jednoczesnym utrzymaniu operacji o istotnych konsekwencjach pod kontrolą człowieka.

Kompletny ślad audytowy dokumentów, użytkowników i agentów AI

Każda istotna aktywność w środowisku bankowym przedsiębiorstwa powinna być możliwa do prześledzenia.

Dotyczy to nie tylko tradycyjnych działań użytkowników, lecz także działań inicjowanych lub rekomendowanych przez agentów AI.

W zależności od skonfigurowanego procesu rejestry audytowe mogą obejmować takie działania jak przesyłanie i pobieranie dokumentów, dostęp do nich, modyfikacje, przenoszenie między folderami, przechodzenie między etapami przepływu pracy, zatwierdzenia, eksport, zmiany uprawnień oraz usuwanie dokumentów.

W podobny sposób można zarządzać i rejestrować działania związane z AI, w tym interakcje z AI, prompty, odniesienia do dokumentów, czynności związane z przetwarzaniem, wykorzystanie modeli, działania w ramach przepływów pracy, wyniki wygenerowane przez AI, potwierdzenia przez człowieka oraz kolejne działania.

Tworzy to istotny łańcuch odpowiedzialności:

Kto zainicjował działanie? → Do jakich informacji uzyskano dostęp? → Co AI przeanalizowało lub zarekomendowało? → Jakie działanie zostało zaproponowane? → Kto je zatwierdził? → Jakie działanie zostało wykonane? → Kiedy do tego doszło?

W regulowanym środowisku bankowym taki poziom identyfikowalności pomaga przekształcić AI z nieprzejrzystego narzędzia zwiększającego produktywność w kontrolowaną funkcję na poziomie przedsiębiorstwa.

Uwierzytelnianie wieloskładnikowe i bezpieczeństwo tożsamości

Dostęp do wrażliwych dokumentów bankowych i funkcji AI powinien opierać się na skutecznych mechanizmach kontroli tożsamości.

Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) może zapewnić dodatkową warstwę ochrony wykraczającą poza same nazwy użytkowników i hasła, pomagając ograniczyć ryzyko związane z przejęciem danych uwierzytelniających.

W połączeniu z zarządzaniem tożsamością w przedsiębiorstwie i uprawnieniami opartymi na rolach MFA pomaga zapewnić, że dostęp do poufnych dokumentów klientów, wewnętrznej wiedzy, funkcji administracyjnych i możliwości AI jest ograniczony do uwierzytelnionych i odpowiednio uprawnionych użytkowników.

Szyfrowanie wrażliwych informacji bankowych

Dokumenty bankowe mogą zawierać wysoce wrażliwe informacje osobowe, finansowe, korporacyjne i transakcyjne. Dlatego zapewnienie ochrony tych informacji przez cały cykl ich życia ma kluczowe znaczenie.

Architektura systemu zarządzania dokumentami dla przedsiębiorstwa może wykorzystywać szyfrowanie danych podczas przesyłania oraz danych przechowywanych, pomagając chronić informacje zarówno podczas ich przesyłania między systemami, jak i w trakcie przechowywania w kontrolowanym środowisku.

Kwestie bezpieczeństwa powinny obejmować nie tylko sam dokument źródłowy, lecz także całe środowisko przetwarzania AI, w tym wyodrębnione dane, repozytoria wiedzy przedsiębiorstwa, integracje oraz inne komponenty zawierające wrażliwe informacje.

Znakowanie wodne dokumentów i kontrolowana dystrybucja

Bezpieczeństwo nie kończy się w momencie, gdy uprawniony pracownik otworzy dokument.

W przypadku szczególnie wrażliwych informacji banki mogą wymagać dodatkowych mechanizmów kontroli dystrybucji i wykorzystywania dokumentów.

Znakowanie wodne dokumentów może zapewnić dodatkową warstwę ochrony informacji poprzez widoczne oznaczanie dokumentów, użytkowników, organizacji lub innych istotnych informacji podczas wyświetlania lub dystrybucji dokumentów.

W połączeniu z uprawnieniami dostępu, kontrolą pobierania, śladami audytowymi i innymi mechanizmami bezpieczeństwa dokumentów znakowanie wodne może pomóc bankom zachować większą kontrolę nad wrażliwymi informacjami przez cały okres ich przechowywania i wykorzystywania.

Wysoka dostępność, kopie zapasowe i odzyskiwanie po awarii

Dla banków bezpieczeństwo oznacza również zapewnienie dostępności krytycznych informacji i systemów.

Platformy do zarządzania dokumentami i AI dla przedsiębiorstw mogą stać się częścią kluczowych procesów operacyjnych, takich jak KYC, udzielanie kredytów, zapewnienie zgodności z regulacjami, onboarding klientów czy dostęp do wewnętrznej wiedzy. Dlatego dostępność systemu należy uwzględnić jako element całościowej architektury.

W zależności od wybranej infrastruktury i architektury wdrożenia organizacje mogą wdrażać strategie zapewniające wysoką dostępność, tworzenie kopii zapasowych, redundancję oraz odzyskiwanie po awarii, zgodne z wymaganiami dotyczącymi ciągłości działania.

Celem jest nie tylko ochrona informacji bankowych przed nieuprawnionym dostępem, lecz także zapewnienie możliwości odzyskania krytycznych dokumentów i procesów oraz przywrócenia działalności w przypadku awarii infrastruktury lub innych zakłóceń.

Bezpieczeństwo, zarządzanie i AI powinny działać jako jeden spójny system

W bankowości zarządzanie AI nie może być oddzielone od cyberbezpieczeństwa, zarządzania dokumentami, kontroli dostępu, zarządzania przepływami pracy oraz odpowiedzialności człowieka.

Wszystkie te mechanizmy kontroli muszą działać wspólnie:

Dostęp oparty na rolach → Secure Agentic RAG → Uprawnienia AI → Human-in-the-Loop → Potwierdzanie działań krytycznych → Kompletny ślad audytowy → Szyfrowanie → MFA → Ochrona informacji → Wysoka dostępność i odzyskiwanie po awarii

Oznacza to, że analityk kredytowy może korzystać z AI w oparciu o informacje wymagane do oceny kredytowej, bez automatycznego uzyskiwania dostępu do niezwiązanych z nią repozytoriów. Specjalista ds. zgodności może analizować uprawnioną dokumentację KYC, pozostając w ramach ustalonych granic dostępu. Agent AI może zidentyfikować dokument, który powinien zostać przeniesiony lub usunięty, podczas gdy samo wykonanie krytycznej operacji może nadal wymagać potwierdzenia przez człowieka.

Jednocześnie odpowiednie działania mogą być rejestrowane, zapewniając możliwość prześledzenia zarówno aktywności człowieka, jak i działań AI.

Celem nie jest zatem samo udostępnienie generatywnej AI pracownikom banku. Chodzi o stworzenie bezpiecznego i zarządzanego środowiska AI dla przedsiębiorstwa, w którym każdy użytkownik, dokument, agent AI i działanie krytyczne funkcjonują w ramach jasno określonych mechanizmów kontroli.

W przypadku silnie regulowanych instytucji finansowych to rozróżnienie ma fundamentalne znaczenie. Banki powinny móc korzystać z generatywnej AI i Agentic AI bez rezygnowania z bezpieczeństwa, zgodności z regulacjami, kontroli nad danymi, odporności operacyjnej ani odpowiedzialności człowieka.

Rezydencja danych AI i suwerenność danych

W przypadku banków kontrola nad tym, kto może uzyskać dostęp do danych, jest tylko jednym z elementów zarządzania AI. Instytucje finansowe muszą również kontrolować gdzie przechowywane są ich dane, gdzie odbywa się przetwarzanie AI oraz które zewnętrzne systemy lub modele mogą otrzymywać te informacje.

Staje się to szczególnie istotne w przypadku generatywnej AI. Dokument bankowy może pozostawać w zatwierdzonym repozytorium, jednak jeśli jego treść, wyodrębnione dane, prompty, embeddingi lub informacje kontekstowe są przesyłane do zewnętrznej usługi AI, organizacja nadal może być narażona na kwestie związane z rezydencją danych, prywatnością, bezpieczeństwem i wymogami regulacyjnymi.

Z tego względu rezydencja danych AI powinna obejmować cały łańcuch przetwarzania AI, a nie tylko lokalizację dokumentu źródłowego.

W zależności od wymagań banku i wybranej architektury może to obejmować kontrolę nad tym, gdzie:

Dokumenty są przechowywane → Dane są wyodrębniane → Prompty są przetwarzane → Embeddingi są generowane i przechowywane → Znajdują się bazy danych wektorowych → Odbywa się pobieranie informacji w ramach RAG → Działają modele AI → Przechowywane są odpowiedzi AI i dzienniki przetwarzania

W przypadku instytucji finansowych działających w warunkach rygorystycznych wymogów regulacyjnych lub krajowych wymogów dotyczących rezydencji danych elDoc może obsługiwać modele wdrożenia, w których zarządzanie dokumentami i przetwarzanie AI odbywają się w ramach kontrolowanej infrastruktury, w tym prywatnej chmury, dedykowanych środowisk lub w pełni lokalnych wdrożeń on-premises, w zależności od wymaganej konfiguracji.

W przypadku w pełni lokalnej architektury on-premises wrażliwe dokumenty i powiązane z nimi przetwarzanie AI mogą pozostać w ramach kontrolowanej infrastruktury banku. Może ona obejmować repozytorium dokumentów, przetwarzanie dokumentów, komponenty RAG, embeddingi, bazy danych wektorowych oraz lokalnie wdrożone modele AI, w zależności od architektury wybranej przez instytucję.

Daje to bankom większą kontrolę nie tylko nad tym, gdzie znajdują się ich dokumenty, ale także nad tym, gdzie faktycznie działa ich AI.

Wprowadza to również istotny element suwerenności AI. Banki mogą ustanawiać zasady określające, które modele AI są dozwolone, jakie informacje mogą przetwarzać, gdzie modele te są hostowane, do których repozytoriów mogą uzyskiwać dostęp oraz czy określone kategorie danych mogą w ogóle być przetwarzane przez zewnętrzne usługi AI.

W związku z tym można ustanawiać różne zasady w zależności od poziomu wrażliwości informacji. Wysoce poufne informacje dotyczące klientów lub dane objęte regulacjami mogą być ograniczone do lokalnie wdrożonych modeli, podczas gdy w innych zatwierdzonych przypadkach użycia można wykorzystywać różne modele zgodnie z zasadami zarządzania AI obowiązującymi w banku.

Co najważniejsze, rezydencja danych AI współdziała z pozostałymi mechanizmami kontroli, zamiast funkcjonować niezależnie.

Rezydencja danych i suwerenność AI → Dostęp oparty na rolach → Secure Agentic RAG → Uprawnienia AI → Human-in-the-Loop → Potwierdzanie działań krytycznych → Kompletny ślad audytowy → Szyfrowanie → MFA → Ochrona informacji → Wysoka dostępność i odzyskiwanie po awarii

Wszystkie te mechanizmy kontroli tworzą podstawę bezpiecznej i zarządzanej architektury AI dla bankowości, w której instytucje finansowe zachowują kontrolę nad tym, gdzie znajdują się informacje, kto może uzyskać do nich dostęp, które systemy AI mogą je przetwarzać, jakie działania mogą wykonywać agenci AI, które działania wymagają zatwierdzenia przez człowieka oraz w jaki sposób rejestrowana jest każda krytyczna aktywność.

Dla banków jest to fundamentalna różnica między samym wdrażaniem narzędzi AI a tworzeniem infrastruktury AI dla przedsiębiorstwa zaprojektowanej z myślą o wysoce regulowanych środowiskach finansowych.

Przewaga banków przyszłości będzie oparta na bezpiecznej AI dla przedsiębiorstw

Banki już posiadają dane. Mają również dokumenty. Dysponują także dziesięcioleciami wiedzy instytucjonalnej rozproszonej w dokumentacji klientów, politykach, umowach, dokumentacji kredytowej, korespondencji, dokumentacji finansowej i systemach wewnętrznych.

Kolejna przewaga konkurencyjna wynika z tego, jak bezpiecznie i inteligentnie można wykorzystywać te informacje.

Przejście od tradycyjnego zarządzania dokumentami do bankowości opartej na AI jest zatem czymś znacznie większym niż dodanie chatbota do istniejącego repozytorium. Chodzi o stworzenie środowiska, w którym dokumenty mogą być automatycznie rozumiane, informacje mogą być łączone w tysiącach plików, agenci AI mogą wykonywać specjalistyczne zadania, a wyniki mogą natychmiast stawać się częścią rzeczywistych procesów bankowych.

Nowo otrzymany dokument może zostać sklasyfikowany, przeanalizowany, zweryfikowany w odniesieniu do kompletnej dokumentacji klienta, oceniony pod kątem wewnętrznych wymagań i przekazany do odpowiedniego procesu KYC lub Credit Review. Secure Agentic RAG może łączyć istotne informacje i wiedzę instytucjonalną. Agenci AI mogą identyfikować rozbieżności i przygotowywać sprawę do dalszej obsługi. Eksperci mogą interweniować dokładnie tam, gdzie wymagane są profesjonalna ocena, zatwierdzenie lub odpowiedzialność człowieka.

Wszystko to może odbywać się w ramach architektury opartej na rezydencji danych, suwerenności AI, kontroli dostępu, audytowalności, szyfrowaniu, zarządzaniu AI z udziałem człowieka oraz odporności operacyjnej.

Właśnie tutaj kryje się prawdziwa szansa.

Dla banków pytanie coraz mniej dotyczy tego, czy należy wdrożyć AI, a coraz bardziej tego, jak szybko mogą przekształcić istniejące dokumenty i wiedzę przedsiębiorstwa w bezpieczną infrastrukturę AI, która zapewnia mierzalną wartość operacyjną.

elDoc został stworzony z myślą o tej transformacji: od dokumentów do wiedzy, od wiedzy do procesów opartych na AI oraz od pojedynczych eksperymentów z AI do bezpiecznego wdrażania AI na skalę przedsiębiorstwa.

Jeśli Twój bank analizuje, gdzie generatywna AI i Agentic AI mogą już dziś przynieść praktyczną wartość, zacznij od procesów, w których Twoja organizacja już teraz koncentruje największe zasoby wiedzy: od swoich dokumentów.

Sprawdź z elDoc, jak jeden z istniejących procesów KYC, Credit Review, Compliance lub innych intensywnie wykorzystujących dokumenty procesów bankowych może funkcjonować, gdy zarządzanie dokumentami, Secure Agentic RAG, agenci AI i automatyzacja przepływów pracy działają jako jeden spójny system.