PKO BP ma pierwszego agenta AI. Do końca roku planuje 30 kolejnych

Pierwszy suwerenny agent AI w PKO BP

PKO Bank Polski uruchomił pierwszego w pełni suwerennego technologicznie agenta AI w swoich strukturach. System analizuje i klasyfikuje maile od klientów, identyfikuje temat zgłoszenia, przypisuje je do odpowiedniej kategorii i proponuje dalszy sposób obsługi. Bank deklaruje, że automatyzacja tego etapu pozwoli odpowiadać na korespondencję nawet o 70% szybciej oraz ograniczy ryzyko błędów przy ręcznym przypisywaniu (komunikat PKO BP).

Do PKO BP trafia miesięcznie średnio kilkadziesiąt tysięcy maili od klientów. Dotychczas pracownicy musieli analizować treść, rozpoznawać rodzaj sprawy, kategoryzować zgłoszenie i przekazywać je właściwemu zespołowi. Teraz znaczną część tych czynności przejmuje agent AI, ale nie działa samodzielnie.

Model human-in-the-loop

Agent działa w modelu human-in-the-loop: sztuczna inteligencja wspiera pracowników, ale kluczowe decyzje nadal podejmują ludzie. System ma własną tożsamość cyfrową i działa według określonych zasad dotyczących zakresu pracy oraz bezpieczeństwa. Rozwiązanie zostało zaprojektowane i zbudowane wewnątrz banku - przez Formację Hiperautomatyzacji przy wsparciu Centrum Kompetencji AI.

• Pokazujemy, że zaawansowane systemy agentowe można skutecznie rozwijać wewnątrz organizacji, zachowując pełną kontrolę nad technologią, danymi i bezpieczeństwem - powiedział Arkadiusz Szot, dyrektor Departamentu Hiperautomatyzacji PKO BP.

Agentic Operations: 30 agentów do końca roku

Bank nazywa pierwsze wdrożenie początkiem modelu, który określa jako Agentic Operations. Do końca 2026 roku PKO BP planuje uruchomić kolejnych 30 agentów AI. Mają wspierać procesy związane m.in. z reklamacjami, cyberbezpieczeństwem, ochroną transakcji klientów oraz obsługą posprzedażową. Na razie jest to zapowiedź banku, a nie potwierdzone wdrożenia.

Bank nie buduje agentów na pustym fundamencie. W ramach strategii AI Everywhere stworzył już AI Gateway oraz standardy bezpieczeństwa umożliwiające szerszy dostęp pracowników do modeli AI. Rozwija asystenta szukAI (korzysta z niego ponad 16 tys. użytkowników) oraz platformę Document Intelligence. Pracuje nad dwoma polskojęzycznymi modelami generatywnymi wyspecjalizowanymi w finansach. Wspólnie z AI LAB OPI PIB stworzył model RoBERTa do analizy tekstu i dokumentów. W chwili ogłoszenia agenta miał on ponad 900 tys. pobrań z Hugging Face, a obecnie bank podaje ponad 1 mln. Bank opublikował już także trzy kolejne modele embeddingowe, opracowane wspólnie z OPI (OPI).

Co to oznacza dla polskiego rynku

PKO BP to największy polski bank. Wprowadzenie agentów AI do codziennej pracy - w regulowanej branży finansowej, z deklarowaną pełną kontrolą nad technologią - to sygnał dla rynku: agenci AI wychodzą poza fazę eksperymentów.

Dla marketerów i firm usługowych płyną z tego dwa wnioski. Po pierwsze, PKO BP pokazuje gotowy schemat bezpiecznego wdrożenia: agent przejmuje rutynę (analiza treści, kategoryzacja, propozycja obsługi), ale decyzje zostają przy ludziach. Agent ma też własną tożsamość cyfrową, jasno określony zakres pracy oraz zasady bezpieczeństwa. To wzór dla każdej firmy, która chce zautomatyzować obsługę zapytań klientów bez oddawania AI pełnej kontroli.

Po drugie, bank stawia na kontrolę nad technologią i danymi: agent powstał wewnątrz organizacji. Firmy przetwarzające dane klientów powinny przed wdrożeniem ustalić, gdzie trafiają te dane i kto kontroluje model.

Dla agencji i dostawców AI to ostrzeżenie: duże marki mogą budować agentów samodzielnie. PKO BP ma własny AI Gateway, zespoły hiperautomatyzacji oraz modele rozwijane z OPI PIB, więc nawet specjalistyczne modele nie są tu przewagą dostawcy. Wartościowa oferta musi dawać to, czego klient nie zbuduje sam albo zbuduje wolniej: ekspertyzę branżową i szybkość wdrożenia.

Podsumowanie

Agenci AI trafiają do codziennej pracy największego polskiego banku. Deklarowane nawet 70% szybsze odpowiedzi to konkretny wskaźnik, choć podany przez sam bank. Plan 30 agentów do końca roku pozostaje zapowiedzią. Dla rynku kluczowe jest teraz pytanie, które firmy zbudują agentów same, a które kupią gotowe rozwiązania.