AI w Banku Spółdzielczym- regulacje, ryzyka i zarządzanie AI w praktyce

CELE SZKOLENIA:

Celem szkolenia jest przedstawienie praktycznego podejścia do wykorzystania sztucznej inteligencji w banku spółdzielczym z uwzględnieniem aktualnych wymogów regulacyjnych, w szczególności AI Act, oraz powiązań z RODO i regulacjami outsourcingowymi.

KORZYŚCI ZE SZKOLENIA:

Uczestnicy szkolenia zdobędą wiedzę:

• prawidłową identyfikację systemów AI w organizacji i ich klasyfikację ryzyka,
• zrozumienie, gdzie kończy się „bezpieczne użycie”, a zaczynają obowiązki regulacyjne,
• rozpoznanie kluczowych ryzyk związanych z wykorzystaniem AI (w tym shadow AI),
• ocenę dopuszczalności zastosowań AI w procesach bankowych,
• wdrażanie AI w sposób kontrolowany, zgodny i proporcjonalny do ryzyka.

ADRESACI: Szkolenie dedykowane jest dla pracowników banków spółdzielczych.

PROWADZĄCA: Daria Olczyk – Radca prawny, ekspertka w obszarze prawa bankowego, kredytu konsumenckiego i usług płatniczych. Przez ponad 15 lat związana z sektorem bankowym oraz doradztwem prawnym dla instytucji finansowych (m.in. Santander Bank Polska, SGB-Bank), gdzie odpowiadała za rozwój produktów finansowych, projekty regulacyjne oraz wdrożenia technologiczne. Wspierała banki w obszarach prawa konsumenckiego, kredytów detalicznych, usług płatniczych, outsourcingu IT oraz cyfryzacji procesów. Kierowała praktyką Banking & Finance w kancelarii prawnej, doradzając bankom i instytucjom finansowym w bieżącej działalności, projektach dostosowawczych i relacjach z nadzorem. Jest wspólnikiem zarządzającym w kancelarii prawnej Legal Mindset Kijanowska Olczyk, w której prowadzi projekty regulacyjne i wdrożeniowe, wspierając sektor finansowy we wdrażaniu zmian prawnych w sposób praktyczny i operacyjny.

CENA: 300 zł/os brutto

Szkolenie przewidziane jest w godzinach 09.00 – 12.00

UWAGA: PONIŻSZY PROGRAM MOŻE BYĆ ZREALIZOWANY JAKO SZKOLENIE ZAMKNIĘTE, NA ZAMÓWIENIE BANKU

1. AI w banku – gdzie zaczyna się regulacja i odpowiedzialność
• Kiedy narzędzie staje się systemem AI w rozumieniu AI Act
• Zakres stosowania AI Act w banku spółdzielczym
• AI Act, RODO i outsourcing – powiązania regulacyjne
• Rola banku w łańcuchu wartości AI (deployer vs provider)
• Odpowiedzialność organizacji za wykorzystanie AI
2. Systemy AI w banku – ryzyko, które trzeba umieć rozpoznać
• Gdzie w banku pojawiają się systemy wysokiego ryzyka (kredyty, scoring, decyzje)
• Systemy ograniczonego ryzyka – obowiązki transparentności wobec klienta
• Niskie ryzyko – gdzie kończy się „bezpieczne użycie”
• Konsekwencje błędnej klasyfikacji systemu AI
• Dlaczego klasyfikacja ryzyka decyduje o całym modelu zgodności
3. Shadow AI – ukryte ryzyko w codziennej pracy banku
• Czym jest shadow AI i dlaczego jest zjawiskiem systemowym
• Najczęstsze obszary użycia w bankach (operacje, marketing, dokumenty)
• Ryzyka: dane, RODO, brak kontroli, brak audytowalności
• Wpływ na bezpieczeństwo i zgodność organizacji
• Jak skutecznie ograniczać shadow AI bez blokowania pracy
4. Zakazane praktyki i granice użycia AI
• Zakazane zastosowania AI w AI Act
• Automatyzacja decyzji wobec klientów – ryzyka prawne i nadzorcze
• Profilowanie i ryzyko dyskryminacji (bias)
• Problem „czarnej skrzynki” AI i brak wyjaśnialności
• Obszary szczególnej ostrożności w banku
5. Ryzyka i zarządzanie AI w banku – model praktyczny wdrożenia i kontroli
• Kluczowe ryzyka AI: regulacyjne, operacyjne, danych, reputacyjne i outsourcingowe
• Jak identyfikować systemy AI w organizacji (rejestr / mapa AI)
• Ocena ryzyka przed wdrożeniem – proste podejście „risk-based”
• Minimalny model governance AI w banku (bez nadmiernej biurokracji)
• Check-before-use – praktyczna kontrola nowych narzędzi AI
• Monitoring, audyt i utrzymanie kontroli nad systemami AI w czasie
• Jak łączyć IT, compliance i biznes w jednym procesie decyzyjnym
6. Wdrożenie AI w banku – jak robić to bezpiecznie i efektywnie
• Jak ocenić, czy wdrożenie AI ma realny sens biznesowy
• Minimalne standardy zgodności i bezpieczeństwa
• Zarządzanie dostawcami i ryzykiem outsourcingowym
• Jak unikać „wdrażania AI dla samej technologii”
• Pierwsze kroki wdrożeniowe dla banku spółdzielczego