RegTech w Polsce – technologia w compliance

RegTech zmienia compliance przez łączenie danych, automatyzowanie powtarzalnych czynności i dokumentowanie decyzji w trakcie pracy. Dzięki temu weryfikacja klienta może być częścią bieżącej obsługi, a nowe informacje mogą uruchamiać kolejne sprawdzenia.

W tym artykule skupiamy się na tematach AML/CFT i sankcyjnych. Na ich przykładzie pokazujemy, jak technologia wpływa na organizację pracy, rolę specjalisty i dostępność narzędzi dla polskich przedsiębiorstw. To zastosowania przydatne zarówno instytucjom obowiązanym AML, jak i firmom weryfikującym dostawców pod kątem sankcji.

Czym jest RegTech?

Nazwa pochodzi od Regulatory Technology i oznacza technologie wspierające realizację obowiązków regulacyjnych. Obejmuje m.in. aplikacje do prowadzenia dokumentacji, integracje z rejestrami, narzędzia do porównywania danych klientów z listami sankcyjnymi (screeningu), mechanizmy oceny według ustalonych reguł i rozwiązania analityczne. AML/CFT i kontrola sankcyjna to część szerszego zakresu zastosowań RegTech.

Możliwości wykorzystania technologii w tych obszarach opisuje raport FATF o nowych technologiach w AML/CFT.

Dane z rejestrów i systemów trafiają do jednego procesu

W modelu opartym na osobnych plikach pracownik sprawdza rejestry, przepisuje informacje do formularza i zapisuje wyniki w folderach. Przy kolejnym przeglądzie część tej pracy wykonuje ponownie. Integracje pozwalają pobierać dane do wspólnej kartoteki i wykorzystywać je w następnych etapach.

W Polsce ma to praktyczne znaczenie ze względu na rozproszenie źródeł. CEIDG lub KRS dostarczają danych rejestrowych przedsiębiorcy, CRBR zawiera zgłoszone informacje o beneficjentach rzeczywistych, a listy sankcyjne stanowią odrębne źródła. Przykładem jest otwarte API Krajowego Rejestru Sądowego, czyli interfejs pozwalający aplikacjom automatycznie pobierać dane z rejestru.

Dobrze zaprojektowana integracja zachowuje pochodzenie i datę pobrania informacji. Dzięki temu pracownik może porównać wpis z rejestru z dokumentem klienta, zamiast traktować wszystkie dane jako jednakowo aktualne i wiarygodne.

W weryfikacji klientów (KYC, Know Your Customer) i podmiotów gospodarczych (KYB, Know Your Business) przesuwa to ciężar pracy z przepisywania na ocenę spójności danych. Pobranie danych z CRBR nie kończy weryfikacji beneficjenta: art. 37 ust. 3 ustawy AML zabrania polegania wyłącznie na tym rejestrze. Zasady obsługi rozbieżności wyjaśnia komunikat GIIF nr 37. Technologia dostarcza materiał do ustaleń oraz miejsce na ich zapis.

Technologia ułatwia bieżącą weryfikację klientów

Jednorazowy wynik opisuje stan z chwili kontroli. Później mogą zmienić się dane klienta, jego struktura własności lub wpisy na listach sankcyjnych. Monitoring pozwala powiązać takie zmiany z dalszymi czynnościami.

W zintegrowanym rozwiązaniu przebieg może wyglądać następująco:

Dodanie kontrahenta → pobranie danych → screening → analiza dopasowania → zapis decyzji → ponowna kontrola po zmianie danych.

Przy odpowiedniej integracji i konfiguracji dodanie klienta w aplikacji lub przekazanie jego danych z systemu obsługi klientów (CRM) przez API może uruchomić kolejne sprawdzenia. Potencjalne dopasowanie może utworzyć zadanie dla analityka, a zmiana danych — uruchomić ponowną weryfikację klienta.

Dobrze widać to w kontroli sankcyjnej. Porównywanie całej bazy kontrahentów z aktualizowanymi wykazami, w tym listą MSWiA, ogranicza potrzebę osobnego wyszukiwania każdej nazwy. Pracownik zajmuje się potencjalnymi dopasowaniami i ich znaczeniem. Przy ocenie nadal istotne są powiązania własnościowe i kontrola, a także ograniczenia dotyczące towarów, usług lub określonych operacji. Sam brak dopasowania nazwy nie rozstrzyga dopuszczalności całej transakcji.

Technologia ułatwia również analizę zachowania klienta i transakcji. Bieżące monitorowanie relacji oraz aktualizacja danych są już obowiązkami z art. 34 ust. 1 pkt 4 ustawy AML. RegTech pomaga wykonywać je przy większej liczbie klientów i zdarzeń.

Dokumentacja powstaje podczas wykonywania czynności

Dokumentacja rozproszona między pocztą, arkuszami i folderami utrudnia odpowiedź na pytanie: dlaczego podjęto konkretną decyzję? System może łączyć wynik sprawdzenia z danymi wejściowymi, komentarzem analityka, datą i dalszym działaniem.

Tak powstaje ślad audytowy — zapis pozwalający prześledzić wykonane czynności i podjęte decyzje. Przykładowo przy odrzuceniu fałszywego dopasowania sankcyjnego można zachować dane użyte do porównania i uzasadnienie rozstrzygnięcia. Przy zmianie oceny ryzyka pozostaje informacja o poprzednim wyniku oraz przyczynie aktualizacji.

Dokumentacja powstaje wtedy jako część pracy, a jej odtworzenie podczas przeglądu lub kontroli jest łatwiejsze. W AML ma to znaczenie dla realizacji obowiązków dokumentowania i przechowywania informacji określonych m.in. w art. 34 ust. 3 i art. 49 ustawy AML.

Podobna zmiana dotyczy raportowania do Generalnego Inspektora Informacji Finansowej (GIIF). Dane zgromadzone w kartotekach mogą zasilać formularze i eksporty zgodne z zasadami raportowania, ograniczając ponowne wpisywanie informacji. Przygotowanie pliku i wysłanie zgłoszenia pozostają odrębnymi czynnościami.

Zmienia się zakres pracy specjalisty compliance

Automatyzacja może ograniczać wyszukiwanie i przepisywanie, zwiększając znaczenie analizy wyjątków. Specjalista wyjaśnia rozbieżności, interpretuje powiązania i ocenia, czy zdarzenie pasuje do wiedzy o kliencie.

Przykładem jest weryfikacja statusu PEP. System może wskazać potencjalne dopasowanie klienta do osoby zajmującej eksponowane stanowisko polityczne. Specjalista sprawdza, czy informacje dotyczą rzeczywiście tego klienta, dokumentuje ustalenia i określa dalsze czynności zgodnie z art. 46 ustawy AML. Automatyzacja przyspiesza wyszukanie informacji, a pracownik ocenia ich znaczenie dla relacji z klientem.

Wzrasta także znaczenie współpracy compliance z osobami odpowiedzialnymi za dane i IT. Specjalista pomaga określić, jakie informacje są potrzebne do weryfikacji, które zdarzenia wymagają uwagi i komu należy przekazywać alerty. Wiedza o obowiązkach i działalności firmy wpływa więc na konfigurację narzędzia.

Reguły i AI pełnią różne funkcje

Wiele czynności można automatyzować bez sztucznej inteligencji (AI). Pobranie danych przez API, porównanie identyfikatorów czy przypomnienie o przeglądzie może działać według ustalonej reguły: określona zmiana danych uruchamia zadanie.

AI może wspierać wydobywanie informacji z dokumentów, porządkowanie alertów lub wskazywanie nietypowych wzorców. Model uczenia maszynowego wykorzystuje zależności wyuczone z danych. Jego wyniki wymagają oceny jakości i przydatności w danym zastosowaniu.

Oba podejścia mogą współpracować: model pomaga porządkować alerty, a reguły kierują je do odpowiednich osób. Znaczenie ma efekt w procesie, a nie sama obecność etykiety „AI”. Mniejsza liczba alertów jest korzyścią tylko wtedy, gdy nie wynika z pomijania istotnych zdarzeń.

Gotowe narzędzia ułatwiają automatyzację mniejszym firmom

Model SaaS, czyli korzystanie z oprogramowania jako usługi, pozwala sięgnąć po gotowe narzędzie bez budowania własnej aplikacji. Biuro rachunkowe może zacząć od kartoteki klientów, sprawdzeń i dokumentacji. Większa instytucja może potrzebować integracji z systemem transakcyjnym oraz obsługi pracy zespołu.

Znaczenie RegTech wykracza też poza działy AML. Dział zakupów może potrzebować sprawdzania dostawców i zachowywania wyników, ponieważ obowiązki sankcyjne mogą dotyczyć również przedsiębiorstw niebędących instytucjami obowiązanymi AML.

Dostęp do gotowego systemu zmienia sposób ponoszenia kosztów: oprócz abonamentu znaczenie mają przygotowanie danych, konfiguracja, szkolenie i obsługa wyników. W mniejszej firmie korzyścią może być przede wszystkim uporządkowanie dokumentacji, a przy większej skali — ograniczenie powtarzalnej pracy.

Nie każdy proces wymaga rozbudowanej automatyzacji. O przydatności rozwiązania decydują liczba weryfikacji, częstotliwość kontroli oraz trudność zachowania spójnych danych i historii decyzji.

Automatyzacja wymaga kontroli jakości danych i reguł

Automatyzacja pozwala stosować te same zasady weryfikacji do całej bazy klientów. Zespół compliance może dzięki temu oceniać jakość pracy w większej skali: sprawdzać kompletność danych, aktualność źródeł i dopasowanie reguł do działalności firmy. Usprawnienie jednej reguły może poprawić obsługę wielu kolejnych weryfikacji.

Przykładowo przy wyniku kontroli sankcyjnej warto widzieć datę sprawdzenia, datę aktualizacji wykorzystanej listy i zakres porównanych danych. Takie informacje pomagają ustalić, czy wynik uwzględnia najnowsze zmiany i których kontrahentów należy sprawdzić ponownie. Widoczny zakres i czas sprawdzenia ułatwiają ocenę jego wyniku.

SystemAML jako przykład RegTech w praktyce

W SystemAML dane klienta, wyniki sprawdzeń i dokumentacja są powiązane z kartoteką podmiotu. Pracownik może pobrać informacje z obsługiwanych rejestrów, uzupełnić dane beneficjentów rzeczywistych, wykonać sprawdzenie sankcyjne i zapisać ocenę ryzyka. Dokumenty, komentarze i wyjaśnienia są przypisane do kartoteki danego klienta lub kontrahenta.

Widać to na przykładzie biura rachunkowego obsługującego spółkę. Podczas pierwszej weryfikacji pracownik zbiera dane i dokumentuje ustalenia. Przy kolejnym przeglądzie wraca do tej samej kartoteki: sprawdza wcześniejsze ustalenia, uzupełnia informacje i planuje dalsze działania. Ciągłość dokumentacji ułatwia bieżącą obsługę klienta i odtworzenie podstaw wcześniejszych decyzji. Pomaga również wtedy, gdy weryfikację przejmuje inna osoba w zespole.

Podobnie firma sprawdzająca dostawców może wykonać screening sankcyjny i zachować raport w dokumentacji kontrahenta. Zadania pomagają organizować dalsze czynności, na przykład uzyskanie brakujących dokumentów lub wyjaśnienie potencjalnego dopasowania.

Takie połączenie danych, sprawdzeń i dokumentacji pokazuje, jak RegTech zmienia codzienną pracę compliance. Ogranicza szukanie informacji w osobnych plikach i ułatwia ustalenie, co już wykonano oraz co wymaga uwagi. Zakres dostępnych funkcji, monitoringu i integracji zależy od wybranego planu oraz konfiguracji.

Od czego zacząć w swojej firmie?

Warto zacząć od jednego procesu, w którym dane są wielokrotnie przepisywane, kontrole powtarzane ręcznie albo decyzje trudne do odtworzenia. Sprawdzenie w narzędziu kilku kontrahentów, których firma już zna, pozwala ocenić, czy skraca ono czas weryfikacji i poprawia dostęp do dokumentacji.

Przy porównaniu rozwiązań najwięcej mówią konkretne wyniki: kompletność danych, czas obsługi, jakość alertów oraz możliwość wyjaśnienia wcześniejszej decyzji. To one pokazują, czy technologia pomaga organizacji wykonywać obowiązki.

Załóż konto w SystemAML i udokumentuj pierwsze sprawdzenie kontrahenta.

Stan prawny i ostatnia weryfikacja merytoryczna: 30 września 2026 r.

RegTech w Polsce – jak technologia zmienia branżę compliance?

W skrócie

Stan danych i weryfikacji