Nominowani i zgłoszenia rynku za rok 2024

Narzędzie łączy zaawansowaną analitykę danych z głębokim zrozumieniem specyfiki infrastruktury krytycznej, co stanowi ogromny krok w kierunku transformacji zarządzania zasobami infrastruktury wodociągowej. Wdrożenie nowego podejścia oznacza w praktyce przejście od reaktywnego do proaktywnego zarządzania infrastrukturą wodno-kanalizacyjną. Dokładność prognoz awarii wynosi około 85%, a narzędzie można dostosować do innych sektorów infrastruktury krytycznej. Kluczowe kroki realizacji obejmowały integrację danych z istniejących źródeł danych wewnętrznych (np. typ rury, wiek, materiał z jakiego jest wykonana) z nowymi źródłami informacji (np. dane pomiarowe jak temperatura wewnątrz rury lub na zewnątrz, położenie innych obiektów jak szpitale, fastfoody etc), stworzenie zintegrowanej bazy danych zawierającej ponad 300 zmiennych dla każdego elementu infrastruktury oraz opracowywanie i testowanie licznych modeli uczenia maszynowego w celu identyfikacji nieoczywistych wzorców w danych np. wpływ położenia innych obiektów czy bliskości dróg lub torów na ryzyko awarii.
Projekt zasługuje na wyróżnienie za swoją innowacyjność w transformacji zarządzania infrastrukturą krytyczną, umożliwiając lepsze planowanie budżetów na jej utrzymanie i rozwój. Efektem tego jest możliwość kierowania środków tam gdzie są one niezbędne, bardziej efektywne wykorzystanie budżetu, a w konsekwencji poprawa jakości usług oraz większa niezawodność sieci wodociągowej i kanalizacyjnej, co bezpośrednio przekłada się na lepszy komfort życia i zdrowie mieszkańców.
Prowadzona transformacja ma także znaczenie społeczne i środowiskowe. Po stronie środowiskowej pozwala minimalizować straty wody, co jest szczególnie istotne w obliczu zmian klimatycznych i rosnącego deficytu zasobów wodnych. Ponadto, projekt poprawia jakość życia mieszkańców poprzez zapewnienie ciągłego, niezawodnego dostępu do wysokiej jakości wody pitnej. Szybsze usuwanie awarii i eliminacja przerw w dostawie wody budują zaufanie społeczne i wzmacniają wizerunek spółki jako odpowiedzialnego partnera lokalnej społeczności. MPWiK Wrocław jest doskonałym przykładem efektywnej transformacji cyfrowej, mającej realne i wymierne korzyści zarówno dla środowiska, jak i lokalnej społeczności.

Dashboard Dojrzałości Data Governance jest kompleksowym, a jednocześnie przyjaznym w korzystaniu raportem zarządczym, który: a/ pozwala monitorować postęp prac w działających w banku kluczowych procesach związanych z zarządzaniem danymi w banku. Na ten moment są to 4 procesy: Proces zarządzania incydentami jakości danych, Proces zarządzania KPI Data Quality, Proces Goldenizacji krytycznych danych oraz Proces Certyfikatu CDO. b/ ma wbudowane parametryzowalne algorytmy do wyliczania poziomu dojrzałości dla poszczególnych procesów i wyrażania ich wartościach liczbowych/procentowych; b/ umożliwia pokazywanie widoku dla całego banku, ale również dla poszczególnych obszarów biznesowych, a nawet poszczególnych osób odpowiedzialnych za dany proces, na dany moment w czasie oraz w ujęciu historycznym c/ pozwala definiować cele liczbowe dla poszczególnych procesów i obszarów biznesowych w ujęciu rocznym oraz monitorować ich realizację d/ pozwala w prosty, przyjazny i zrozumiały dla wielu odbiorców sposób wyrazić abstrakcyjne i wielowymiarowe aspekty dbania o jakość danych.

Ad. II a/ Dashboard Dojrzałości Data Governance to raport zbudowany na Tableau, dostępny dla pracowników oraz managerów wszystkich szczebli poprzez powszechnie używany wewnętrzny portal raportowy. b/ zarządzany jest przez centralny zespół – pracowników Squadu Data Quality w ramach Tribu Data. c/jest aktualizowany w trybie miesięcznym, co jest związane z cyklem raportowym banku. d/ Dashboard pokazuje wyniki 4 głównych procesów data management (poszczególne kolumny) i najważniejszych ich składowych (w ramach danej kolumny) oraz wynik total (prawy górny róg). e/ filtry umożliwiają zawężenie widoku do poszczególnych obszarów, osób czy momentu w czasie. f/ raport oparty jest o dane, które dla poszczególnych procesów przechowywane są rozwiązaniach bazodanowych opartych na Oracle. Na ich podstawie wyliczają się algorytmy dla poszczególnych procesów, co pozwala definiować i monitorować cele w ujęciu procentowym (dla całego banku, dla poszczególnych obszarów banku, ale również dla indywidulanych managerów/Członków Zarządu/Właścicieli Danych oraz poszczególnych zarządzanych przez nich procesów). g/ Dashboard pokazuje widok na dany miesiąc oraz ujęcie historyczne, pokazujące trendy na przestrzeni czasu. h/ rok 2024 był pierwszym pełnym rokiem kalendarzowym, w którym pracowaliśmy z wykorzystaniem Dashboardu Dojrzałości DG, co pozwoliło nam dobrze przetestować funkcjonalności i zdefiniować dalszy rozwój narzędzia w 2025r. Poniżej przykładowy print screen z raportu w trakcie 2024r:



Ad. III Korzyści z wdrożenia Dashboardu: a/ bazując na algorytmach wyeliminowaliśmy w ocenie element uznaniowości. Każdy uczestnik procesu jest traktowany i oceniany w taki sam sposób. Uczestnikami są np. Właściciele Danych, Tribe Leaderzy oraz Produkt Ownerzy, łącznie ponad 200 osób reprezentujących wszystkie obszary banku. b/ wizualizacja poprzez liczby, wykresy, kolory przyspieszyła wzrost świadomości na temat potrzeby dbania o dane tematy związane z danymi, na przestrzeni miesięcy widać wyraźny progres i zwiększone zaangażowanie. c/ Dashboard jest wygodnym narzędziem do monitorowania postępu prac, do pochwał, ale i eskalacji na różnych szczeblach zarządczych. Wszystko to wpływa na wzrost zaangażowania osób odpowiedzialnych za poszczególne procesy. Jednocześnie monitorowanie i analiza wyników umożliwiają bardziej świadome i odważne definiowanie kolejnych celów związanych z dbaniem o dane i ich jakością. Wszystko poparte jest konkretnymi wartościami i statystykami. d/ otwarta formuła algorytmów, które modyfikujemy adekwatnie do potrzeb biznesowych pozwala na elastyczne i sprawne reagowanie na bieżące problemy. Dzięki temu osiągamy koncentrację całej organizacji na krytycznych aspektach czy obszarach związanych z jakością danych. e/ dDostęp do Dashboardu poprzez znaną pracownikom platformę raportową powoduje, że tematyka zarządzania danymi jest postrzegana jako integralna część zarządzania organizacją, wykorzystujemy znane pracownikom procesy np. wnioskowania o dostępy, zapewnienia aktualizacji narzędzi, na których opiera się raport. f/ Dashboard jest wygodnym i skutecznym narzędziem do budowania silnej pozycji CDO w organizacji, pomaga w ustalaniu celów, w bieżącym monitorowaniu czy rozliczaniu efektów prac związanych z zarządzaniem danymi.

Ad. IV 1/ największym wyzwaniem było pionierskie wymyślenie algorytmów dla poszczególnych procesów, tak aby oddawały bieżące potrzeby organizacji, adresowały bolączki i pomagały rozwiązywać istniejące realne problemy związane z zarządzaniem danymi, którymi żyje organizacja. 2/ koncepcja Dashboardu to autorskie rozwiązanie, skrojone na potrzeby naszej organizacji, a jednocześnie uniwersalne, do zastosowania w innych firmach, ma otwartą architekturę (można dodawać kolejne procesy, dokonywać zmian w ramach procesów, aktualizować filtry), które jest rozwijane i customizowane adekwatnie do zmieniających się wyzwań. Rozwiązanie żyje, już w styczniu 2025, w oparciu o analizę 2024 roku, progresu w poszczególnych procesach oraz bieżących wyzwań, algorytmy zostały skalibrowane, tak aby adresowały aktualne potrzeby firmy. W ten sposób, poprzez właściwe stawianie celów (ogólnych lub bardziej punktowych), dla każdego procesu czy obszaru, jako Data Governance/CDO inicjujemy działania ważne dla banku w 2025r. 3/ Trudnością był brak benchmarków i gotowych rozwiązań do wykorzystania z rynku, brak ujednoliconej nomenklatury o procesach, dobrych praktyk jak takie procesy mierzyć oraz jak definiować cele. Unikatowość rozwiązania jest jego ogromną zaletą i powodem do dumy, ale jednocześnie trudnością jest brak możliwości wykorzystania doświadczeń innych czy zainspirowania się podobnymi rozwiązaniami na rynku. 4/ Dużą uwagę poświęciliśmy zachęcaniu i wyrobieniu nawyku u kluczowych osób w banku do regularnego korzystania z Dashboardu. Jest to integralna część stałej aktywności komunikacyjnej Biura Data Governance w banku, mającej na celu angażowanie pracowników i tłumaczenie ich roli w dbaniu o jakość danych. Nasza obserwacja: czerwony kolor na wykresie z podanym nazwiskiem pracownika jest nadal najbardziej skutecznym narzędziem 😊. Dobrze więc gdy taki wykres po prostu jest i można się nim podeprzeć w dyskusji. 4/ Przed nami duże wyzwanie, czyli powiązanie uzyskiwanych wyników – miar z Dashboardu Dojrzałości Data Governance z systemem premiowym, ale również z indywidulanym planem rozwoju i szkoleń. Dotyczy to w szczególności osób pełniących kluczowe role w zarządzaniu danymi (np. Właścicieli Danych, czy Koordynatorów Danych).

Ad. V Po kilkunastu miesiącach działania Dashboardu wniosek jest jednoznaczny – warto zainwestować w takie rozwiązanie. Mając Dashboard nie mówimy ogólnikami, liczby, kolory, wykresy i nazwiska, czyli pokazywanie konkretów działają najskuteczniej. Narzędzie to pomaga osobom odpowiedzialnym w banku za inicjowanie działań, za budowanie strategii dbania o dane, top managementowi, ale też osobom odpowiedzialnym za realizację poszczególnych procesów. Pomaga wyciągać trafne wnioski oraz odważnie, ale i świadomie definiować cele. Dashboard Dojrzałości Data Governance jest najlepszym dowodem, że podejmowanie decyzji w oparciu o wiarygodne i rzetelne dane jest skuteczne i buduje przewagę konkurencyjną. Tak właśnie działają firmy data-driven.

Nowatorskie podejście do wykorzystania AI i danych Dzięki szeroko zakrojonej automatyzacji oraz wykorzystaniu AI, Rossmann w 2024 roku personalizuje komunikację poprzez zaawansowane scenariusze, takie jak m.in.:

• Interaktywne formaty mobile.
• Spersonalizowane kampanie.
• Mechanizmy szybkich ankiet po wizycie w sklepie.

W 2024 r. InPost uruchomił usługę przesyłek międzynarodowych, łącząc 8 rynków w jedną sieć z planami rozszerzenia o UK. W ubiegłym roku InPost dostarczył ponad 1 miliard paczek, odnotowując silny wzrost o 22% w porównaniu do 2023 roku, ponadto Grupa rosła szybciej niż rynek e-commerce i zwiększyła udział we wszystkich kluczowych regionach. W 2024 r. Grupa zakupiła pozostałe 70% udziałów w Menzies Distribution Group Limited za 60,4 mln GBP, przejmując pełną kontrolę nad operacjami logistycznymi w Wielkiej Brytanii. Ponadto, zainstalowano rekordową liczbę – 11 500 nowych automatów Paczkomat, rozszerzając sieć APM o 33% w porównaniu do 2023 roku. W 2023 r. InPost uruchomił rewolucyjna usługa- InPost Pay, która jest przełomowym rozwiązanie na polskim rynku, łączące płatności za zakupy i dostawę w jednym miejscu. Obecnie z usługi korzysta już ponad 7 mln użytkowników i powyżej 1000 merchantów.

Konkurs zakłada stworzenie rozwiązań „szytych na miarę” adresujących potrzeby danej placówki, ale także możliwych do skalowania w innych jednostkach i innych branżach, co daje potencjał do wprowadzenia długoterminowych zmian w sektorze zdrowia oraz w pozostałych obszarach rynku. Laureatem Konkursu został Narodowy Instytut Onkologii im. Marii Skłodowskiej-Curie – Państwowy Instytuty Badawczy w Warszawie, wyróżniony projekt dotyczy wykorzystania sztucznej inteligencji w usprawnianiu zamówień publicznych, który może znacząco poprawić efektywność procesów w placówkach medycznych. Wyróżnienia otrzymali także: Zamojski Szpital Niepubliczny za projekt wykorzystujący sztuczną inteligencję w diagnostyce i leczeniu hematologicznym, oraz samodzielny Publiczny Szpital Kliniczny im. prof. W. Orłowskiego CMKP za projekt wspierający pracę lekarzy i dietetyków klinicznych. Cel współpracy Wspólna praca Deloitte i AWS była odpowiedzią na rosnącą potrzebę transformacji cyfrowej w sektorze ochrony zdrowia. Zdecydowana większość placówek medycznych, zarówno publicznych, jak i prywatnych, staje przed wyzwaniem poprawy jakości usług, redukcji kosztów operacyjnych oraz poprawy efektywności procesów diagnostycznych i terapeutycznych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji daje możliwość rozwiązywania tych problemów poprzez automatyzację czy personalizację terapii, co prowadzi do lepszych rezultatów leczenia i efektywniejszego zarządzania placówkami medycznymi.
Ideą przewodnią współpracy było wspólne identyfikowanie potrzeb rynku oraz tworzenie odpowiednich rozwiązań AI, które mogłyby zoptymalizować funkcjonowanie i zarządzanie placówkami medycznymi. Projekt miał na celu nie tylko rozwiązanie bieżących wyzwań w ochronie zdrowia, ale również wprowadzenie rozwiązań, które będą skalowalne na inne sektory, zwiększając ich długoterminowy wpływ na gospodarkę i społeczeństwo. Takie podejście pozwala na maksymalne wykorzystanie innowacyjnych technologii AI, które mogą przyczynić się do znaczącej zmiany jakościowej w wielu obszarach gospodarki.

Konsultacje techniczne i wymiana doświadczeń między partnerami Współpraca między Deloitte a AWS w ramach konkursu „AI Hospital Challenge” opierała się na wspólnym określeniu celów i wymagań technicznych, a także wymianie doświadczeń i wiedzy w obszarze technologii i narzędzi. Obie firmy współpracowały przy opracowywaniu zasad konkursu oraz przy ocenie zgłoszeń, analizując ich innowacyjność i potencjał. AWS, jako partner technologiczny, wnosił cenne doświadczenie w zakresie wdrażania rozwiązań chmurowych, podczas gdy Deloitte zapewniał wsparcie merytoryczne i organizacyjne, kierując się doświadczeniem w zakresie ochrony zdrowia. Dzięki tej współpracy udało się dotrzeć do wielu podmiotów na rynku, stworzyć skuteczny proces oceny, który umożliwił wyłonienie zgłoszonych projektów o największym potencjale. W trakcie całego konkursu, zarówno Deloitte, jak i AWS, wymieniały się doświadczeniami, dzieląc się najlepszymi praktykami oraz wiedzą, co umożliwiło stworzenie fundamentów dla wdrożenia innowacyjnych rozwiązań.

Etapy realizacji konkursu Współpraca Deloitte i AWS obejmowała kilka kluczowych etapów:

• Organizacja webinaru informacyjnego – zorganizowaliśmy sesję informacyjną dla jednostek ochrony zdrowia, w trakcie której zaprezentowaliśmy cele konkursu, wymagania dotyczące zgłoszeń oraz korzyści płynące z udziału w inicjatywie. Webinar stał się pierwszym krokiem w aktywnej komunikacji z potencjalnymi uczestnikami.
• Zbieranie zgłoszeń – po zakończeniu webinaru, rozpoczęliśmy zbieranie zgłoszeń. Ten etap poświeciliśmy również na konsultacje branżowe.
• Promocja konkursu – aby dotrzeć do jak najszerszej grupy potencjalnych uczestników, konkurs był promowany szeroko w mediach branżowych, na platformach społecznościowych oraz za pośrednictwem dedykowanych kampanii komunikacyjnych w mediach branżowych. Wspólnie z AWS, aktywowaliśmy także nasze kontakty i rozpoczęliśmy promocję inicjatywy własnymi kanałami wśród naszych klientów.
• Ocena zgłoszeń – wspólnie z AWS oraz przy wsparciu ekspertów rynkowych, oceniliśmy innowacyjność zgłoszonych projektów, ich skuteczność w praktyce, a także łatwość implementacji i potencjał do dalszej skalowalności. Dzięki tej wieloaspektowej ocenie, udało się wyłonić projekty, które miały ogromny potencjał w obszarze poprawy jakości opieki zdrowotnej.
• Wybór laureata – początkowo planowaliśmy wyróżnić jeden projekt, jednak wysoka jakość zgłoszeń skłoniła nas do decyzji o wyróżnieniu także dwóch dodatkowych projektów.
• Organizacja gali – po wyborze laureatów, zorganizowaliśmy uroczystą galę, podczas której wręczyliśmy nagrody oraz gratulacje uczestnikom.
• Prace nad wdrożeniem – obecnie intensywnie współpracujemy nad wdrożeniem wyłonionych projektów.

W kolejnych miesiącach system będzie mieć rozszerzaną dostępność rozwiązania dla kolejnych grupy klientów i kolejnych typów transakcji mieszkaniowych
Celem tego rozwiązania jest stworzenie prostego, wygodnego dla klienta w pełni cyfrowego produktu (dostępny też w kanałach cyfrowych banku!) dla kompletnego procesu udzielenia kredytu hipotecznego, zaczynając od momentu sprawdzenia zdolności kredytowej, przez złożenia wniosku, uzyskania decyzji kredytowej, podpisania umowy oraz uruchomienia kredytu i późniejszej jego obsługi, w połączeniu z towarzyszącymi produktami (ROR, ubezpieczenie mieszkaniowe, ubezpieczenia na życie).
Podstawą tego rozwiązania są modele Machine Learning personalizują ofertę kredytową, bazujące na analizie dużych zbiorów danych i wzorców zachowań klientów. Klient „przechodząc” przez proces cyfrowej hipoteki jest wspierany przez liczne automatyzacje: identyfikacja klienta, automatyczne wyliczenie zdolności kredytowej na bazie wpływów na konto, automatyczna wycena zabezpieczenia (nieruchomości), automatyczne uruchomienie środków, jak również digitalizacje (np. podpis kwalifikowany umowy przez obie strony)).
Produkt wykorzystuje szereg nowoczesnych zintegrowanych rozwiązań:

• Dynamiczne środowiska chmurowe oraz Machine Learning w GCP na potrzeby modeli ryzyka i ceny kredytu.
• Użycie API PSD2.
• Dla rozwiązań on-prem użyto platform do konteneryzacji z wykorzystaniem Infrastruktury as a Code.
• Wykorzystano podpis cyfrowy mSzafir i mojeID.
• Platforma omni-kanałowa pozwalającą prezentować ten sam proces wielu odbiorcom na różnych urządzeniach – telefon, komputer czy obsługa u doradcy w oddziale.
• Zbudowany specjalnie na potrzeby projektu system obiegu i analizy dokumentów.

• Możliwość wydania decyzji o przyznaniu kredytu hipotecznego nawet w godzinę.
• Łatwość i wygoda procesu przyznania kredytu hipotecznego.
• Uproszczenie zakresu dokumentów niezbędnych do wniosku czy umowy (zrealizowane przypadki, w których klient otrzymuje decyzję bez żadnego dokumentu ze strony klienta – decyzja na podstawie PSD2).

• Optymalizacja marży w zależności od poziomu ryzyka – dynamiczny pricing.
• Znaczące ograniczenie pracochłonności po stronie Banku (po stronie sieci sprzedaży, operacji i analizy ryzyka) w celu wygenerowania możliwości dopasowanego do potrzeb Klientów doradztwa.

Jego głównym celem jest automatyzacja obsługi użytkowników, wsparcie w codziennych zadaniach oraz usprawnienie procesów biznesowych poprzez szybkie i precyzyjne dostarczanie odpowiedzi oraz analizę kontekstową danych. Dzięki zastosowaniu AI, N!Asystent potrafi dynamicznie uczyć się i dostosowywać do potrzeb użytkowników, co czyni go niezastąpionym narzędziem w nowoczesnym środowisku pracy.

BlueQuail to zaawansowana platforma AI, która jest łatwa w użyciu. Zapewnia porady, możliwe scenariusze i przykłady, które pomagają w podejmowaniu decyzji i mogą być dostosowane do konkretnych sytuacji biznesowych.
BlueQuail dba o szczegóły techniczne, obsługując duże ilości danych z różnych źródeł i przekształcając cele biznesowe w zadania AI.
W razie potrzeby konfiguruje zadania dla specjalistów w celu przejrzenia i oznaczenia danych, proces znany jako adnotacja danych.
Możesz sklonować wybrany przykład z życia wzięty na platformie BlueQuail, uzupełnić go swoimi danymi i kliknąć run.
Poza wstępną konfiguracją, BlueQuail zapewnia płynne działanie i oferuje narzędzia monitorujące do bieżącego nadzoru. Dzięki BlueQuail firmy mogą śledzić wydajność swojego modelu sztucznej inteligencji, aby upewnić się, że przynosi on wymierne korzyści firmie.

QED Software to polska firma specjalizująca się w tworzeniu zaawansowanych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji (AI). Łącząc ponad 20-letnie doświadczenie biznesowe z badaniami naukowymi, firma dostarcza nowoczesne technologie umożliwiające szybkie i efektywne kosztowo wdrażanie systemów AI.

Dzięki temu mogą oni dostosowywać strategie marketingowe i sprzedażowe do potrzeb konsumentów, co przekłada się na poprawę doświadczeń zakupowych oraz wzrost sprzedaży. Platforma Cosmose AI analizujeŁukasz Koźlik dane z ponad miliarda smartfonów i 20 milionów sklepów na całym świecie. Takie skalowalne rozwiązanie umożliwia firmie oferowanie usług na rynkach międzynarodowych, współpracując z renomowanymi markami, takimi jak LVMH, L’Oréal czy Estée Lauder.

Platforma łączy innowacyjne podejście do zarządzania danymi z najlepszymi praktykami chmurowymi, zwiększając efektywność operacyjną i zapewniając pełną zgodność z wymogami UKNF oraz RODO, w tym zaawansowane mechanizmy zarządzania danymi osobowymi. Dzięki kluczowym cechom chmury obliczeniowej platforma efektywnie wspiera procesy decyzyjne w Banku, oferując wysoką skalowalność, wydajność oraz automatyzację zarządzania danymi z dziesiątek systemów operacyjnych. Mechanizmy parametryzacji i konfiguracji znacząco skróciły czas integracji nowych źródeł danych, zwiększając elastyczność rozwiązania i przede wszystkim odpowiadając na potrzeby biznesu.
Przetwarzając dane w czasie rzeczywistym, rozwiązanie dostarcza precyzyjne informacje o klientach, wspierając procesy decyzyjne, takie jak ocena zdolności kredytowej i personalizacja ofert, czyniąc platformę centralnym hubem wiedzy o kliencie w Banku, otwierając drogę do hyperpersonalizacji. Zastosowanie technologii Databricks otwiera nowe możliwości w zakresie sztucznej inteligencji, demokratyzując dostęp do analityki i umożliwiając użytkownikom pozyskiwanie informacji m.in. poprzez zapytania w języku naturalnym.
Rozwiązanie zostało zbudowane w oparciu o architekturę data lakehouse, łączącą elastyczność data lake z funkcjonalnością tradycyjnej hurtowni danych, co pozwala na efektywne przechowywanie i przetwarzanie dużych wolumenów informacji.
Warto podkreślić, że platforma nie tylko usprawniła zarządzanie danymi, ale także znacząco obniżyła koszty operacyjne dzięki precyzyjnej analizie i optymalizacji wykorzystania zasobów chmurowych. Poza technologią Databricks, infrastruktura została oparta na chmurze Microsoft Azure, spełniając oczekiwania Banku w zakresie bezpieczeństwa, niezawodności oraz zaawansowanego zarządzania środowiskiem analitycznym. Rozwiązanie obejmuje m.in. procesy wdrażania, dokumentowania, zarządzania uprawnieniami oraz administracji wieloma środowiskami, zapewniając pełną zgodność ze standardami bankowymi.