← Wszystkie case studies · ✨ Inne
Bank komercyjny · Mid-size, B2BBank: onboarding firmowego klienta z 8 dni do 4 godzin
Bank komercyjny — automatyzacja KYC/AML dla małych firm. Wcześniej rozproszone w 6 systemach, teraz spójny proces, AI tylko prosi o brakujące dane.
Okres pomiaru: 6 miesięcy
Sytuacja wyjściowa
Klient: bank komercyjny mid-size, 4 200 pracowników, ~80 tys. klientów korporacyjnych. Onboarding korporacyjny: 6 systemów wewnętrznych, 22 dokumenty wymagane, 8 osób w procesie weryfikacji.
Onboarding firmowego klienta trwał 5-8 dni roboczych. Klient musiał wypełnić 4 formularze, zebrać 22 dokumenty, czekał na decyzję compliance. W tym czasie konkurencja kontaktowała się, oferowała szybciej. Bank tracił 12-18% potencjalnych klientów na etapie onboarding. Compliance team był wąskim gardłem.
Jakie procesy weszły na AI
- AI guided onboarding — Klient w aplikacji prowadzony krok-po-kroku przez AI. Każde pytanie z kontekstem („dlaczego pytamy", „co zrobić, jeśli nie masz tego dokumentu"). Dokumenty wgrywane i automatycznie weryfikowane.
- Auto-ekstrakcja danych z KRS, REGON, GUS — AI automatycznie pobiera dane spółki z rejestrów publicznych — klient nie wpisuje ręcznie. Sprawdzenie spójności (czy adres się zgadza, czy PKD odpowiada deklarowanej działalności).
- AML/sankcje screening — AI sprawdza spółkę i właścicieli (UBO) na 14 listach sankcyjnych (OFAC, EU, ONZ, KNF), w czasie 8 sekund. Wcześniej kompliansowiec robił to ręcznie w 45 minut.
- Risk scoring i decyzja — AI generuje score ryzyka klienta na podstawie 40+ zmiennych. Klienci low-risk — automatyczna akceptacja. Klienci medium — review compliance w 15 min. High-risk — szczegółowe sprawdzenie przez analityka.
Architektura rozwiązania
Stack RedAI: Claude Opus 4.7 do komunikacji z klientem i compliance team, OCR LayoutLM do dokumentów, screening AML przez API (Refinitiv World-Check), integracje przez MCP z systemami bankowymi (CIF, AML, KSeF, GUS). Wszystko on-prem (KNF rekomendacje, dane wrażliwe finansowo).
Dane klienta nie wychodzą poza prywatną instancję RedAI. Wszystkie wywołania modeli, retrieval z bazy wiedzy i operacje na systemach źródłowych logowane do audytu (NIS2, AI Act art. 12, RODO art. 32). Hooks Claude wymuszają deterministyczne kontrole uprawnień (ACL) przed każdym wywołaniem narzędzia.
Liczby i wyniki
| Metryka | Przed | Po wdrożeniu | Zmiana |
|---|---|---|---|
| Czas onboarding korporacyjnego | 5-8 dni | 4 godz. | -95% |
| Konwersja onboarding (% klientów ukończonych) | 78% | 94% | +16 pp |
| Czas compliance team / klient | 4-6h | 15 min | -93% |
| Dokumentacja wymagana w 1 podejściu | 22 | 8 (reszta auto) | -64% |
| Klienci utraceni do konkurencji | baseline | -72% | -72% |
| Dodatkowy ARR roczny (nowi klienci) | baseline | +38 mln zł | +38 mln zł |
Setup: 980 tys. zł. Opex: 75 tys. zł/mies. Korzyść: +38 mln zł ARR + oszczędność compliance + reputacja. Payback w 3 miesiące.
„Pierwsza firma otworzyła konto między telefonem o 9:00 a podpisaniem o 13:00. Wcześniej był to tydzień. Klient ledwo wierzy w to, co się stało."
— Dyr. bankowości firmowej
Co dalej
Kolejna faza: rozszerzenie na onboarding indywidualnych klientów premium, ongoing monitoring (nie tylko at-onboarding, ale ciągły), AI-driven cross-sell na podstawie profilu spółki.
RedAI działa jako prywatna instancja w infrastrukturze klienta. Dane nie wychodzą poza firmę. Umówcie 30-minutowe demo — pokażemy analogiczne wdrożenie w Waszej branży i policzymy ROI na Waszych liczbach.
„Pierwsza firma otworzyła konto między telefonem o 9:00 a podpisaniem o 13:00. Wcześniej był to tydzień. Klient ledwo wierzy w to, co się stało."
Inne case studies z działu inne.
Chcesz, żeby Wasza firma była następna na tej liście?
30-min rozmowa — pokazujemy 2–3 case'y najbliższe Waszej sytuacji (pod NDA) i mówimy, ile zaoszczędzicie w pierwszym roku.