StoryEditor

Rozwój narzędzi finansowych w czasach pandemii. Pozyskiwanie klienta przeniosło się do kanałów cyfrowych

Wielu klientów przekonało się o zaletach korzystania z rozwiązań online oferowanych przez instytucje finansowe. Big data, zaawansowana analityka, uczenie maszynowe – to tylko niektóre z narzędzi wykorzystywanych przez wiodące instytucje finansowe. Ich znaczenie wzrosło szczególnie w czasach pandemii.

Firmy pożyczkowe stanęły przed zupełnie nowymi wyzwaniami, a te, które odnalazły się w szeroko pojętym segmencie e-commerce, zyskały w oczach konsumentów. Pozyskiwanie klienta – onboarding – przeniosło się w pełni do kanałów cyfrowych. Obecnie, chcąc otrzymać finansowanie, nie trzeba przekazywać szeregu dokumentów, wyciągów z rachunków czy potwierdzać wysokości dochodów. Nowoczesna technologia pozwala zbierać i analizować informacje o kliencie w taki sposób, aby zaproponować mu możliwie najlepszą ofertę.

- Zaawansowana analityka pozwala przeprowadzić szybko i dokładnie scoring kredytowy, czyli ocenę zdolności kredytowej. Wszystko to odbywa się w sposób zautomatyzowany bez udziału analityka. Nowatorskie systemy są w stanie przeanalizować dane o kliencie pochodzące na przykład z mediów społecznościowych, prześledzić jego aktywność zawodową czy historię zakupów. Dzięki temu, ryzyko niewywiązania się z zaciągniętych zobowiązań jest skutecznie marginalizowane – tłumaczy Agata Lejman, Marketing Manager w AIQLAbs, właściciela marek SuperGrosz oraz „Kupuj Teraz – zapłać później”.

Ocena ryzyka kredytowego dokonywana jest przez odpowiednio skonfigurowane algorytmy. Weryfikacja odbywa się w sposób automatyczny, co jest szczególnie istotne w czasach pandemii, gdy zmniejsza się mobilność klientów, a nakazy związane z koniecznością pozostania w domach wymagają, aby wiele spraw załatwiać online. Nie wolno zapominać więc o skutecznej prewencji wyłudzeń. Automatyczna analiza klienta, a także wsparcie procesu przez wyspecjalizowane call center znacząco ograniczają takie ryzyko.

Na rynku istnieją również rozwiązania, które pomagają instytucjom finansowym pozyskać klienta bezpośrednio. Wystarczy, że potencjalny kredytobiorca jest zainteresowany konkretną usługą bankową. System monitoruje zachowanie użytkownika i w razie potrzeby wysyła automatycznie spersonalizowaną ofertę, co pozwala zaproponować odpowiednie warunki oferty kredytowej z uwzględnieniem określonego ryzyka dla instytucji finansowej.

Procedury związane z uczeniem maszynowym pozwalają instytucjom finansowym usprawnić procesy oceny ryzyka kredytowego i zwiększyć efektywność takich działań. Niektóre z nich opierają się na zaawansowanych algorytmach, które w czasie rzeczywistym są w stanie dokonać weryfikacji klienta. Co istotne, system zapewnia pełne bezpieczeństwo przekazywania danych. Dzięki podobnym modelom, innowacyjne FinTechy proponują swoje usługi mikro, małym i średnim firmom.

Jedną z nich jest mikrofaktoring, czyli ograniczanie zatorów płatniczych. To wszystko sprawia, że środki finansowe mogą być wypłacone nawet w ciągu 24 godzin w dni robocze. Takie rozwiązania sprawdzają się szczególnie teraz, gdy utrzymanie płynności finansowej jest prawdziwym wyzwaniem. Algorytmy dopasowują się elastycznie do sytuacji, realnie oceniając zdolność kredytową klientów. 

W zakresie odroczonych płatności, system może bazować na zaawansowanych modelach statystycznych, które wykorzystują algorytmy machine learning i Big data. Pozwala to zwiększać wartość koszyków oraz błyskawicznie oceniać zdolność kredytową. Konsument już podczas pierwszej transakcji poznaje wysokość swojego limitu kredytowego, który wskazuje potencjał zakupowy i motywuje go do jej zakończenia.
 

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
GS1 General Assembly 2026: wiarygodne dane fundamentem rozwoju biznesu w erze AI
Warszawskie spotkanie, zorganizowane pod hasłem „Vision in Action: Leadership that builds the future”, podsumowało pierwszy rok wdrażania globalnej strategii Vision 2030GS1

Sztuczna inteligencja, automatyzacja oraz rygorystyczne unijne regulacje prawne zmuszają rynek do głębokiej rewizji podejścia do zarządzania informacją. Podczas GS1 General Assembly 2026, które po raz pierwszy odbyło się w Warszawie, liderzy biznesu z ponad 100 krajów wskazali jednoznacznie: zaufane i ustrukturyzowane dane to strategiczna infrastruktura nowoczesnej gospodarki, bez której algorytmy AI tracą swoją biznesową wartość.

Globalny zwrot ku kodom 2D i strategii Vision 2030

Warszawskie spotkanie, zorganizowane pod hasłem „Vision in Action: Leadership that builds the future”, podsumowało pierwszy rok wdrażania globalnej strategii Vision 2030. Cyfrowa transformacja łańcuchów dostaw widoczna jest m.in. w masowym przejściu z tradycyjnych kodów kreskowych na kody dwuwymiarowe (kody 2D, w tym QR w standardzie GS1).

Obecnie aż 26 z 30 największych detalistów na świecie aktywnie wdraża to rozwiązanie, a globalna platforma weryfikacji Verified by GS1 odnotowała 50-procentowy wzrost liczby użytkowników. Standardy te stają się niezbędne do obsługi m.in. Cyfrowego Paszportu Produktu (DPP) oraz unijnych rozporządzeń dotyczących zrównoważonego rozwoju (PPWR, EUDR) i raportowania ESG.

Głos ekspertów: dane jako strategiczna infrastruktura

„AI może tworzyć realną wartość dla biznesu, administracji publicznej i konsumentów wyłącznie wtedy, gdy korzysta z zaufanych, ustrukturyzowanych i interoperacyjnych danych. Bez nich AI generuje jedynie szum. Dlatego wiarygodne dane są fundamentem transformacji cyfrowej – i właśnie ten fundament GS1 buduje od ponad 50 lat” – wskazał Mark Batenic, Przewodniczący Rady Globalnej GS1.

image

Demonstrator kodów 2D: Nowa era zaangażowania konsumentów

„Standardy GS1 pomagają firmom funkcjonować i rozwijać się w gospodarce cyfrowej, w której kluczowe znaczenie ma możliwość wymiany zaufanych, ustrukturyzowanych danych. Wspierają dostęp do nowych rynków, optymalizację łańcuchów dostaw, lepsze doświadczenia konsumentów, bezpieczeństwo pacjentów oraz rozwój bardziej zrównoważonej gospodarki o obiegu zamkniętym. To fundament naszej strategii Vision 2030 – budowania zaufania do danych dla wszystkich, wszędzie. Koncentrujemy się na zwiększaniu wpływu GS1 w kluczowych sektorach, przyspieszeniu globalnego przejścia na kody 2D, rozszerzaniu możliwości zaufanej identyfikacji i wymiany danych oraz wspieraniu firm w coraz bardziej złożonym otoczeniu regulacyjnym” – podsumował Renaud de Barbuat, President and CEO GS1.

 

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
Producenci
22.05.2026 14:45
Unilever stawia na algorytmy. Sztuczna inteligencja tworzy nowe kosmetyki
Unilever wykorzystuje AI do projektowania produktów i analizy trendówshutterstock

Brytyjski gigant FMCG wykorzystuje sztuczną inteligencję do projektowania produktów i analizy trendów. O szczegółach zmian w laboratoriach opowiada dyrektor ds. R&D koncernu, Jason Harcup. Nowe cyfrowe systemy skracają czas pracy badawczej z miesięcy do kilku dni.

Współcześni konsumenci niezwykle dokładnie sprawdzają skład kosmetyków przed zakupem. Szukają naukowych dowodów skuteczności i czytają opinie w mediach społecznościowych. Aby wyjść naprzeciw tym rosnącym oczekiwaniom, zespoły badawcze koncernu Unilever wdrożyły zaawansowane algorytmy. Cyfrowe narzędzia analizują dekady danych laboratoryjnych oraz porządkują wiedzę naukową firmy.

Nowa technologia pozwala przetwarzać informacje znacznie szybciej niż dotychczas. Redakcja Personal Care Insights rozmawiała o tym bezpośrednio z dyrektorem ds. R&D działu Beauty & Wellbeing. – Rozwój produktów wspierany przez AI pomaga zespołom analizować insighty o 60% szybciej i dokonywać odkryć w ciągu kilku dni - procesów, które wcześniej trwały miesiącami. Wykorzystujemy AI do ciągłej analizy sygnałów z mediów społecznościowych, wyszukiwarek, platform sprzedażowych i działań konkurencji, przetwarzając ponad 1000 zewnętrznych źródeł danych miesięcznie – powiedział Jason Harcup.

Cyfrowe laboratorium marek Pond‘s i Dove

Naukowcy tworzą wirtualne grupy testowe przed rozpoczęciem fizycznych prób w laboratoriach. Sztuczna inteligencja symuluje przy tym reakcje ludzkiej skóry na różne kombinacje substancji czynnych. Dzięki temu specjaliści precyzyjnie typują najbardziej efektywne receptury. Ponadto, ograniczają liczbę laboratoryjnych powtórzeń z sześciu do zaledwie dwóch prób, co diametralnie zmienia dotychczasowe procedury.

Opracowanie linii Pond‘s Skin Institute Hydra Miracle doskonale obrazuje skalę tych cyfrowych przemian. Jason Harcup wskazuje na potężną wydajność nowych systemów komputerowych. “Sztuczna inteligencja wspiera naszych naukowców w analizie ogromnych zbiorów danych dotyczących mikrobiomu skóry - dysponujemy 30 TB danych - aby odkrywać wzorce, których wykrycie zajęłoby tysiące lat nawet przy użyciu tradycyjnych narzędzi cyfrowych” – wyjaśnił menedżer.

Wypada zauważyć, że koncern zastosował zaawansowane modelowanie cyfrowe także podczas udoskonalania produktów Dove Damage Therapy. Badacze określili ubytki aminokwasów w uszkodzonych włosach na poziomie molekularnym. 

– Modelowanie i testy wspierane przez AI pozwoliły zespołom zidentyfikować i zoptymalizować odpowiednią kombinację składników ukierunkowanych na konkretne uszkodzenia – podkreślił przedstawiciel firmy.

image

Dove rozwija antyperspiranty typu refill. Ambitne plany Unilevera

Wizerunkowy zgrzyt marki Vaseline

Rozwój cyfrowy niesie jednak ze sobą spore wyzwania wizerunkowe i prawne dla światowych producentów. Należąca do koncernu marka Vaseline wywołała spore kontrowersje w mediach społecznościowych. Internetowy artysta posługujący się pseudonimem Name Junior oskarżył firmę o kradzież jego pracy. Twórca opublikował 12 maja 2026 roku wpis, w którym zarzucił marce bezprawne wykorzystanie jego autorskiego plakatu.

Grafik twierdzi, że marka zmodyfikowała jego dzieło filmowe za pomocą generatora obrazów. Projekt trafił następnie do oficjalnej reklamy kosmetyków bez zgody autora. Jak podaje Personal Care Insights, przedstawiciele marki natychmiast wycofali sporną kreację z przestrzeni publicznej. Obecnie wewnętrzny zespół prowadzi szczegółowe postępowanie wyjaśniające w tej sprawie, aby dokładnie zbadać zaistniały incydent.

Źródło: Personal Care Insights

Zobacz także:

image

Rossmann stawia na cyfrowy fundament. ServiceNow usprawni pracę drogerii

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
18. czerwiec 2026 19:28