Reklamacje klientów często wymagają szybkiego działania, dlatego banki coraz chętniej sięgają po technologie usprawniające ich rozpatrywanie. VeloBank, bazując na pozytywnych doświadczeniach z GenAI, wdrożył system wieloagentowy wspierający pracowników w obsłudze reklamacji.
Specjalistyczni agenci AI
Zrealizowane wdrożenie to doskonały przykład współpracy między GenAI a człowiekiem, ponieważ ostateczna weryfikacja działania agentów należy do pracownika banku.
Pierwszy z agentów AI automatycznie rozpoznaje najistotniejsze dane ze zgłoszenia, takie jak numer rachunku klienta czy dane osobowe, po czym wypełnia nimi odpowiednie pola w formularzu. Na podstawie zebranych informacji drugi agent AI przydziela reklamację do właściwej kategorii, korzystając z rozbudowanego drzewa reklamacyjnego banku, które jest regularnie aktualizowane. Również sam agent AI systematycznie uaktualnia swoją bazę wiedzy. Jeśli jednak pracownik banku, analizując dane zawarte w zgłoszeniu, uzna, że wniosek powinien zostać skategoryzowany inaczej, może łatwo wprowadzić taką zmianę.
W kolejnym kroku trzeci z agentów AI pobiera z odpowiednich systemów banku wszystkie informacje potrzebne do rozstrzygnięcia reklamacji, aby przygotować rekomendację decyzji. Na końcu czwarty agent AI przygotowuje propozycję pisma do klienta, zawierającą szczegółowe wyjaśnienia oraz odniesienia do dokumentów będących podstawą rozstrzygnięcia. Nad całością procesu czuwa człowiek – specjalista, który zawsze podejmuje ostateczną decyzję na podstawie danych od AI.
VeloBank w partnerstwie z Accenture po raz kolejny sięga po najnowszą technologię, by usprawnić codzienną pracę zespołu, a tym samym podnieść jakość obsługi procesu reklamacyjnego. Po pozytywnym przyjęciu przez specjalistów VeloBanku wdrożenia chatbota GenAI wspierającego pracowników call center udzielających informacji o „Bezpiecznym kredycie 2%”, zdecydowaliśmy się na realizację zaawansowanego projektu w architekturze wieloagentowej. Tym razem wdrożenie pomoże radykalnie przyspieszyć realizację zapytań reklamacyjnych, co po stronie banku wprost przełoży się na wydajność zespołów, zaś po stronie klienckiej na odbiór marki, jako nowoczesnej i ułatwiającej codzienne bankowanie – mówi Jakub Chamernik, Dyrektor Obszaru Operacji w VeloBanku.
Przebieg wdrożenia
Aby maksymalnie wykorzystać potencjał technologiczny w procesie obsługi reklamacji, projekt rozpoczęto od szczegółowej analizy obecnego sposobu obsługi. Celem było zidentyfikowanie tych elementów procesu, których automatyzacja przyniosłaby największe korzyści biznesowe. Zebrano dane dotyczące liczby poszczególnych typów reklamacji, nakładu pracy ludzkiej przy ich obsłudze oraz częstotliwości powtarzających się czynności. Dzięki temu wyłoniono priorytetowe typy reklamacji, które w pierwszej kolejności zostały objęte automatyzacją z wykorzystaniem GenAI.
Po testach i opracowaniu metod dostarczania informacji systemowi, które pozwalają generować odpowiedzi, zintegrowano je w jednej aplikacji. Rozwiązanie zostało zaimplementowane w środowisku VeloBanku, z uwzględnieniem istniejącej infrastruktury i wymogów bezpieczeństwa. Prace projektowe były realizowane w kilku strumieniach złożonych z zespołów biznesowych i technicznych VeloBanku i Accenture.
W przyszłości bank planuje dalszy rozwój aplikacji, zwiększając automatyzację w obszarach przyjmowania i wsparcia rozpatrywania reklamacji.
Dotychczas wiele operacji związanych z obsługą reklamacji realizowano manualnie, co wynikało z ich specyfiki i różnorodności. System wieloagentowy pozwolił na podział zadań między agentów AI na różnych etapach procesu reklamacyjnego i zintegrowanie ich pracy w jednym narzędziu. W ten sposób generatywna sztuczna inteligencja realnie wspiera pracowników VeloBanku na każdym etapie obsługi reklamacji. Zaprojektowana w ten sposób automatyzacja nie tylko przyspiesza całą procedurę, ale pozytywnie wpływa na komfort pracy i produktywność wszystkich pracowników zaangażowanych w proces – mówi Krzysztof Wojciechowski, Senior Manager, Lider GenAI dla sektora finansowego w Accenture w Polsce, odpowiedzialny za wdrożenie realizowane dla VeloBank.
Wdrożenie wymagało także spełnienia rygorystycznych wymogów bezpieczeństwa i zgłoszenia do Komisji Nadzoru Finansowego (KNF). Całość została zabezpieczona i zamknięta w dedykowanym środowisku, co zapewnia pełną kontrolę nad przepływem i udostępnianiem informacji. W projekcie wykorzystano technologię Azure OpenAI – konkretnie model GPT-4o. Implementacja rozwiązania w Pythonie umożliwiła sprawną integrację z infrastrukturą VeloBanku, przy zachowaniu wysokich standardów bezpieczeństwa i skalowalności.
To kolejne innowacyjne wdrożenie z wykorzystaniem technologii Gen AI, jakie VeloBank zrealizował we współpracy z Accenture, a zarazem kolejny projekt wspierający pracowników banku. Wcześniej powstał m.in. chatbot-asystent Gen AI dla doradców call center, który udzielał informacji dotyczących warunków i procesu wnioskowania o kredyt hipoteczny w ramach programu „Bezpieczny kredyt 2%”. Rozwiązanie to usprawniło proces konsultowania i zwiększyło produktywność doradców banku.
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
