{"id":34339,"date":"2026-06-26T14:02:20","date_gmt":"2026-06-26T12:02:20","guid":{"rendered":"https:\/\/sii.pl\/blog\/?p=34339"},"modified":"2026-06-26T14:02:38","modified_gmt":"2026-06-26T12:02:38","slug":"gen-ai-i-agenci-ai-w-zarzadzaniu-ryzykiem-nowa-era-governance-i-walidacji","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sii.pl\/blog\/gen-ai-i-agenci-ai-w-zarzadzaniu-ryzykiem-nowa-era-governance-i-walidacji\/","title":{"rendered":"Gen AI i Agenci AI w zarz\u0105dzaniu ryzykiem: nowa era governance i walidacji"},"content":{"rendered":"\n
Wdra\u017canie sztucznej inteligencji w sektorze finansowym przesta\u0142o by\u0107 jedynie technologiczn\u0105 nowink\u0105 marketingu i operacji. Obecnie to fundament optymalizacji koszt\u00f3w i strukturalny element zarz\u0105dzania ryzykiem. A ju\u017c nied\u0142ugo \u2013 fundament bezpiecze\u0144stwa ca\u0142ego sektora finansowego.<\/p>\n\n\n\n
W artykule przybli\u017c\u0119 ewolucj\u0119 governance oraz wyzwania zwi\u0105zane z u\u017cyciem Gen AI i Agentic AI w obszarze ryzyka. Om\u00f3wi\u0119 korzy\u015bci, koszty oraz wp\u0142yw na jako\u015b\u0107 proces\u00f3w, podkre\u015blaj\u0105c jednocze\u015bnie kluczow\u0105 rol\u0119 effective challenge w nowym \u015brodowisku technologicznym oraz najnowsze spojrzenie regulator\u00f3w na definicj\u0119 modelu.<\/p>\n\n\n\n
Asystent i Agent AI \u2013 wsz\u0119dzie, czyli w ryzyku te\u017c<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Adaptacja rozwi\u0105za\u0144 Gen AI, modeli j\u0119zykowych LLM oraz autonomicznych system\u00f3w Agentic AI na sta\u0142e zmienia architektur\u0119 workflow\u00f3w operacji i zarz\u0105dzania ryzykiem. To ju\u017c nie jest faza eksperyment\u00f3w, ale wym\u00f3g naszych \u201eszybkich\u201d czas\u00f3w, w kt\u00f3rych presja na ci\u0119cie koszt\u00f3w operacyjnych, oszcz\u0119dno\u015b\u0107 czasu i popraw\u0119 jako\u015bci weryfikacji wymusza radykalne decyzje docieraj\u0105ce do najg\u0142\u0119bszych cz\u0119\u015bci organizacji, w tym ryzyka i audytu.<\/p>\n\n\n\n
Narz\u0119dzia te rewolucjonizuj\u0105 codzienny \u201eeffective challenge\u201d, z jednej strony skracaj\u0105c czas wnikliwych analiz z tygodni do minut, co drastycznie podnosi og\u00f3lne bezpiecze\u0144stwo bank\u00f3w, w szczeg\u00f3lno\u015bci w obszarach IT, Resilience i Cybersecurity. Z drugiej strony, zatraceniu ulega wewn\u0119trzne i ludzkie zrozumienie proces\u00f3w organizacji, a wdro\u017cenie to generuje istotne koszty cykliczne i pocz\u0105tkowe zwi\u0105zane z infrastruktur\u0105, chmur\u0105 oraz kompetencjami.<\/p>\n\n\n\n
Zmiana paradygmatu ostatniego roku polega na tym, \u017ce instytucje finansowe przesta\u0142y zastanawia\u0107 si\u0119, czy wdra\u017ca\u0107 te rozwi\u0105zania, a zacz\u0119\u0142y odwa\u017cniej, ale i rygorystycznie, projektowa\u0107 ich repozytoria, governance, w tym niezale\u017cne przegl\u0105dy lub challenge.<\/p>\n\n\n\n
Model czy nie model \u2013 jakie to ma znaczenie?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Klasyczny machine learning dla modeli w ryzyku finansowym i niefinansowym od dawna wpisuje si\u0119 w standardowy cykl \u017cycia modeli i aplikacji oraz w zastosowanie metod wewn\u0119trznych do wyliczania kapita\u0142u regulacyjnego i ekonomicznego. Natomiast systemy wykorzystuj\u0105ce Gen AI, NLP, CV czy Agent\u00f3w lub asystent\u00f3w AI wymykaj\u0105 si\u0119 tradycyjnej regulacyjnej definicji nawet z uwzgl\u0119dnieniem silnika modelu wed\u0142ug foundation model i wytrenowanych z u\u017cyciem sieci neuronowych.<\/p>\n\n\n\n
W uj\u0119ciu definicji regulator\u00f3w takich jak PRA czy najnowszych rewizji OCC, generowanie tekstu przez Gen AI lub automatyzacja zada\u0144 z pomoc\u0105 Agentic AI niekoniecznie stanowi model w w\u0105skim rozumieniu podleg\u0142y typowej przedwdro\u017ceniowej walidacji dla modeli wewn\u0119trznych opartej na okre\u015blonym zastosowaniu (use case).<\/p>\n\n\n\n
Samo pytanie: \u201eCzy to jest model?” ju\u017c nie wystarcza, a nawet nie ma znaczenia, kiedy najistotniejsze staje si\u0119 okre\u015blenie udzia\u0142u w podejmowaniu decyzji, wp\u0142ywu biznesowego, krytyczno\u015bci skutk\u00f3w oraz granic (boundaries) zastosowania modelu i jego produktu (outcome). Automatyzacja jest decyzj\u0105 biznesow\u0105 podyktowan\u0105 korzy\u015bciami zwinno\u015bci proces\u00f3w, ale efektywno\u015b\u0107 zarz\u0105dzania ryzykiem nie mo\u017ce zosta\u0107 os\u0142abiona przez generacj\u0119 AI slop.<\/p>\n\n\n\n
Governance dla Gen AI i Agentic AI \u2013 inny czy zwinny?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Zmiana \u015brodka ci\u0119\u017cko\u015bci polega na przesuni\u0119ciu akcent\u00f3w z samego algorytmu na odpowiedzialno\u015b\u0107 za wynik, jako\u015b\u0107 danych i prawo do zatrzymania procesu. AI governance musi aktywnie integrowa\u0107 w\u0142a\u015bcicieli modelu, walidator\u00f3w, w\u0142a\u015bcicieli funkcji ryzyka oraz wymiar zgodno\u015bci z regulacjami r\u00f3wnie\u017c w zakresie fairness i ethics.<\/p>\n\n\n\n
Determistyczne kontrole typu Human in the loop lub Human on the loop nie mog\u0105 by\u0107 tylko symbolicznym krokiem formalnym, ale musz\u0105 stanowi\u0107 prawdziw\u0105 kontrol\u0119 eksperck\u0105 zapewniaj\u0105c\u0105 przestrze\u0144 na rzetelny \u201ereview\u201d, \u201echallenge\u201d i \u201eescalation\u201d. Tworzenie oddzielnych frameworks i tabel ryzyka\/kontroli (GRC) dla Gen AI\/Agentic AI traci sens, kiedy poch\u0142ania moce przerobowe po\u0142\u0105czonych linii obrony (3LoD wed\u0142ug IIA) albo dubluje procesy przegl\u0105du i atestacji.<\/p>\n\n\n\n
Czy walidacja jest potrzebna? Od test\u00f3w do cyklu \u017cycia Agenta lub Sieci Agent\u00f3w<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Niezale\u017cna walidacja Gen AI albo Sieci Agent\u00f3w nie mo\u017ce ogranicza\u0107 si\u0119 do punktowej oceny precyzji czy zabezpieczenia prompt\u00f3w, baz RAG czy nawet skanowania podatno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n
Ryzyko zastosowania Gen AI albo Sieci (Hubs) rozk\u0142ada si\u0119 na ca\u0142y \u0142a\u0144cuch wdro\u017cenia i ci\u0105g\u0142o\u015bci funkcjonowania: \u201einput\u201d, \u201eretrieval\u201d, \u201emodel inference\u201d, \u201eoutput\u201d oraz \u201efeedback loop\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Fundamentem s\u0105 tu cztery filary:<\/p>\n\n\n\n
\n
data first,<\/li>\n\n\n\n
materiality-driven scope,<\/li>\n\n\n\n
end-to-end validation,<\/li>\n\n\n\n
continuity in controls.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Oznacza to g\u0142\u0119bszy przegl\u0105d Tools\/Skills czy dost\u0119pu do serwer\u00f3w MCP dla Agent\u00f3w i Sieci Agent\u00f3w w tym testowanie halucynacji, weryfikacj\u0119 odporno\u015bci i stabilno\u015bci wynik\u00f3w oraz ci\u0105g\u0142y monitoring w \u015brodowisku produkcyjnym pod k\u0105tem dryftu modelu.<\/p>\n\n\n\n
Czyli gdzie to AI realnie wzmacnia drug\u0105 lini\u0119 zarz\u0105dzania ryzykiem?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Zastosowanie tych innowacji lub usprawnie\u0144 w drugiej linii obrony nie polega na \u015blepej automatyzacji proces\u00f3w decyzyjnych opartych na eksperckiej ocenie. S\u0142u\u017cy ono poprawie skuteczno\u015bci twardych kontroli:<\/p>\n\n\n\n
\n
zwinnej automatyzacji test\u00f3w w architekturze low-code\/no-code,<\/li>\n\n\n\n
generowaniu wnikliwych \u201emodel findings\u201d i wszystkich \u201eissues\u201d,<\/li>\n\n\n\n
sprawnemu przygotowaniu raport\u00f3w z walidacji lub effective challenge.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Usprawnia r\u00f3wnie\u017c agregacj\u0119 rozproszonych danych na potrzeby zarz\u0105dzania ryzykiem w duchu BCBS 239, daj\u0105c gigantyczne oszcz\u0119dno\u015bci czasu.<\/p>\n\n\n\n
Mnogo\u015b\u0107 for\u00f3w lub gremi\u00f3w opiniodawczych i konsultacyjnych b\u0119d\u0105cych bardzo statycznym elementem struktur powi\u0105zanych linii obrony i zarz\u0105dzania ryzykiem zdecydowanie przy\u015bpiesza z u\u017cyciem agencyjnych transkrypcji, auto podsumowa\u0144 i notatek kieruj\u0105cych akcje i odpowiedzialno\u015b\u0107 wraz z terminami ich realizacji.<\/p>\n\n\n\n
W istocie te\u017c wspomaga wzajemne zrozumienie ryzyka i t\u0142umaczy adekwatno\u015b\u0107 kontroli do sytuacji.<\/p>\n\n\n\n
Ryzyka w ryzyku, kt\u00f3rych nie wolno zignorowa\u0107<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Autonomiczne u\u017cycie sztucznej inteligencji bez nadzoru to prosta droga do powielania wielorakich \u201ebias\u201d, erozji zasady need-to-know i os\u0142abienia niezale\u017cno\u015bci drugiej linii obrony poprzez u\u017cycie predefiniowanych i automatycznych wniosk\u00f3w pasuj\u0105cych do wszystkiego.<\/p>\n\n\n\n
Mimo \u017ce niekt\u00f3re narz\u0119dzia nie s\u0105 definicyjnie modelami i nie podlegaj\u0105 rygorom walidacji, w \u017caden spos\u00f3b nie zwalniaj\u0105 instytucji z pe\u0142nej odpowiedzialno\u015bci za produkt czy wp\u0142yw na rzetelno\u015b\u0107 funkcjonowania produktu z Agent\u00f3w AI w systemie zarz\u0105dzania ryzykiem i podejmowania decyzji.<\/p>\n\n\n\n
Implementacja proporcjonalnego governance wpisanego w istniej\u0105ce taksonomie ryzyka, kontroli i monitoringu to bezwzgl\u0119dny warunek konieczny. Asystenci i Agenci AI realnie wzmacniaj\u0105 moce produkcyjne, ale istotno\u015b\u0107 \u201eeffective challenge\u201d pozostaje niezmienna.<\/p>\n\n\n
\n \n \n \n <\/picture>\n
\n
\n
Cybersecurity<\/h2>\n <\/div>\n
\n Chronimy Twoje dane i \u015brodowisko IT dzi\u0119ki nowoczesnym rozwi\u0105zaniom i us\u0142ugom \u2013 audytom, testom penetracyjnym, ci\u0105g\u0142emu monitorowaniu i reagowaniu na incydenty.\n <\/p>\n \n Oferta Cybersecurity<\/span>\n <\/a>\n <\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Blog-CybersecDesktop_.jpg\")
\n <\/picture>\n \n \n