Nominowani

Hiperpersonalizacja interakcji skupia się nie tylko na x-sellu, ale również edukacji i promowaniu użytecznych dla klienta funkcjonalności i usług. Działania są personalizowane w oparciu o modele analityczne takie jak segmentacja behawioralna, skłonność do zakupu/użycia, tagi transakcyjne, preferencje kanałowe czy modele najlepszych dni kontaktu. Co więcej produkty są dostosowywane do klientów ze względu na ich elastyczność cenową. Każdy może dostać inną komunikację (inny kanał, przekaz, tekst, obrazek) oraz ofertę (uwzględniając parametry takie jak cena, tenor). Dodatkowo bank postawił na zdalne nawiązywanie relacji z nowymi klientami. Uruchomił procesy zakładania produktów z wykorzystaniem np. selfie czy mObywatela. System został stworzony też do obsługi klientów, którzy jeszcze nie nawiązali relacji z bankiem, ale są w trakcie wypełniania wniosku czy umowy. Pozwala to na spójne zarządzanie kontaktem w całym cyklu życia w banku – od rozpoczęcia zakładania produktu czy relacji, przez jego aktywację, x-selling aż po ew. retencję. W efekcie klienci chętniej korzystają z e-bankowości, rośnie liczba klientów logujących się do aplikacji. Znacząco rośnie liczba użytkowników, którzy otwierają rachunki ROR zdalnie (wzrost o 333% r/r). Wzrósł udział całkowitej sprzedaży w kanałach zdalnych – z 20% do aż 68%. Rośnie sprzedaż kredytów konsumpcyjnych w online. Obecnie 56% całkowitego wolumenu kredytów jest finalizowanych za pośrednictwem kanałów cyfrowych, co oznacza wzrost o 61% r/r.

Dzięki wdrożeniu Bank zyskał nieograniczoną skalowalność zasobów Hurtowni, eliminując konieczność inwestowania we własną infrastrukturę serwerową i skracając do minimum czas niezbędny do zwiększenia wydajności systemu. Ponadto, gwarancja dostępu do najnowszych aktualizacji oprogramowania i zwiększona odporność na awarie są integralnymi elementami tego podejścia. Wprowadzony model rozliczeń EPOD (Elastic Performance on Demand) zapewnia Bankowi pełną kontrolę nad finansami, daje możliwość zarządzania wydajnością systemu i jego elastycznego zwiększania zgodnie z wymagania biznesu. Migracja do chmury publicznej przyczyniła się do znaczącej redukcji kosztów utrzymania infrastruktury w serwerowni, dzięki oszczędnościom w zakresie zużycia energii elektrycznej, chłodzenia oraz administrowania środowiskiem. Dodatkowo, korzystanie z zielonej energii wspiera politykę ESG. Alior Bank skupił się na wszechstronnej analizie ryzyk prawnych oraz IT tak, by dostosować tą innowację do wymogów branży finansowej oraz regulacji polskich i unijnych. Rozwiązanie zapewnia najwyższe standardy bezpieczeństwa danych wrażliwych. Umiejscowienie głównego ośrodka przetwarzania danych w Warszawie oraz ośrodka zapasowego we Frankfurcie dodatkowo minimalizuje ryzyko geopolityczne. Migracja Hurtowni Danych do chmury publicznej stanowi pierwszy etap modernizacji architektury danych oraz budowy nowoczesnego ekosystemu aplikacji, który wspiera wykorzystanie AI i uczenia maszynowego. To przełomowe rozwiązanie, które podkreśla zaangażowanie Alior Banku w ciągłe dążenie do doskonalenia technologicznego.

System sprawdza tożsamość klienta, m.in. poprzez połączenie wideo i metody biometryczne. Do odczytu danych wykorzystywany jest inteligentny OCR, dzięki czemu informacje nie muszą być przepisywane ręcznie do systemu. System sprawdza poprawność́, integralność́ oraz oryginalność́ dokumentu. Umożliwia porównanie wizerunku osoby oraz zdjęcia na dokumencie bazując na technologii głębokich sieci neuronowych. Uwzględnia naturalne zmiany wyglądu, a także efekty operacji plastycznych. Po analizie dokumentu klienta prezentowana jest informacja o stopniu jego wiarygodności i wynikach poszczególnych weryfikacji. Dodatkowo dane klienta są weryfikowane w niezależnych źródłach, m.in. w RDO lub przez usługę przekazywania danych w aplikacji mObywatel Ministerstwa Cyfryzacji. Odpowiednie zarządzanie danymi oraz zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji i technologii deep learning przyspiesza procesy obsługi klienta. Automatyczna analiza minimalizuje ryzyka związane z posługiwaniem się fałszywą tożsamością oraz fałszywymi dokumentami co pozwoliło na ograniczenie ryzyka fraudów. Na podstawie zweryfikowanych danych klientowi wydawany jest podpis kwalifikowany, dzięki któremu może podpisać umowę w narzędziu SignHub. System zapewnia pełne bezpieczeństwo danych. Jest unikatowym rozwiązaniem na rynku leasingowym, który umożliwił EFL SA rozpoczęcie transformacji modelu biznesowego i przechodzenie z obsługi papierowej na proces w pełni zdalny. Rozwiązanie spotkało się z oczekiwaniami klientów, a po roku funkcjonowania 20% umów jest zawieranych całkowicie cyfrowo.

WYZWANIE W ramach wewnętrznych procedur związanych z procesem sprzedaży Grupa PGE weryfikuje kontrahentów i ocenia ich zdolność kredytową, aby dostosować ofertę do danego partnera oraz ograniczyć ryzyko związane ze współpracą z nierzetelnymi klientami. Grupa PGE korzystała już wcześniej z modeli ratingowych oceniających ryzyko współpracy z danym kontrahentem. Dotychczasowe rozwiązanie wymagało jednak manualnego wprowadzania danych do narzędzia z różnych źródeł, co wydłużało proces oceny zdolności kredytowej kontrahenta. ROZWIĄZANIE Dzięki zastosowaniu technik Machine Learning (ML) dotychczasowe modele oceny ryzyka kontrahentów zostały zwalidowane i zoptymalizowane z uwzględnieniem wskaźników behawioralnych, lokalizacyjnych, finansowych oraz dotychczasowej historii współpracy z danym partnerem. W procesie oceny zostały również uwzględnione różnice między różnymi rodzajami kontrahentów Grupy (spółki użyteczności publicznej, spółki prawa handlowego czy prowadzące działalność regulowaną) Z wykorzystaniem platformy MLOPs Scoring.One od Algolytics cały proces od pobierania danych z zewnętrznych i wewnętrznych baz, przez ich walidację i analizę po generowanie ocen kredytowych i monitoring wyników został w pełni zautomatyzowany. KORZYŚCI • Skrócenie czasu oceny zdolności kredytowej kontrahentów o ok. 20% • Poprawa jakości predykcji modelu (ROC 83-95%, Gini 66-90%) • Ograniczenie manualnej pracy i zmniejszenie ryzyka operacyjnego O Algolytics: Algolytics dostarcza End-to-end Data Science Platform, która umożliwia szybką i skuteczną automatyzację procesów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i machine learning w obszarze oceny ryzyka kredytowego, zapobiegania nadużyciom, jakości danych, prognozowania sprzedaży, rekomendacji produktowych, replenishmentu oraz kampanii

Wykorzystując zaawansowane technologie, takie jak błyskawiczne doładowania telefonów, szybkie przelewy, automatyczne opłaty za przejazdy autostradowe oraz płatności online w tysiącach sklepów, a także ułatwiając płatności za faktury dla milionów Polaków i przenosząc procesy onboardingu dla całych segmentów rynku z offline do online, Autopay odpowiada na zasadnicze pytanie “dlaczego” nieustannie dążymy do innowacji i cyfryzacji każdego obszaru działalności organizacji i rynku. Obecnie Autopay nieustannie rozwija swoje technologie, wykorzystując również najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji i analizy danych. Dzięki temu, osiągając chirurgiczną precyzję, firma potrafi przewidzieć kolejny najlepszy ruch sprzedażowy dla klienta, zaproponować targetowaną kampanię reklamową lub wspierać procesy przeciwdziałania oszustwom klientów. Tym samym wspiera partnerów na każdym etapie zakupu, jednocześnie sprawiając, że procesy płatnicze są nie tylko szybsze, ale i bardziej intuicyjne. Transformacja cyfrowa to nie projekt, ale nieustanny proces przekształcania wszystkiego, co warto zdigitalizować, w procesy prostsze, łatwiejsze i uwalniające najważniejszą walutę nas wszystkich, czyli czas.

Zarząd Żabki stawia na inteligentne rozwiązania, takie jak platforma #Cyberstore, aplikacja #AsystentŻabka, system automatycznego uzupełniania zapasów w sklepie, platformy e-learningowe i wiele innych. Transformacja Żabki oparta jest na zaawansowanych technologiach AI i ML, w tym systemie Value Predictor, który dynamicznie dostosowuje opłaty za subskrypcje na podstawie przewidywanych cen produktów. Ponadto, technologie te wspierają personalizację oferty dla klientów oraz procesy operacyjne, takie jak zarządzanie zapasami, podkreślając zaangażowanie Żabki w innowacje i zrównoważony rozwój, franczyzobiorcy otrzymują wsparcie w procesie zamówień oraz unikalne narzędzia, ułatwiające zarządzanie sklepem i codzienne funkcjonowanie. Dodatkowo już 2 lata temu Żabka otworzyła w Poznaniu pierwszą bezobsługową placówkę #ŻabkaNano – dziś jest to największa sieć sklepów autonomicznych w Europie. Żabka Nano to unikalne przedsięwzięcie, łączące sklep fizyczny z cyfrowym

Kluczowa dla pozytywnego efektu biznesowego transformacji cyfrowej ubezpieczyciela była decyzja o budowaniu nowego środowiska IT i procesów biznesowych wykorzystując usługi w chmurze obliczeniowej. Transformacja zapewniła już firmie z jednej strony skalowalność i elastyczność, a z drugiej optymalizację kosztów. W partnerstwie z OChK i Google Cloud przygotowane zostało bezpieczne, skalowalne środowisko chmurowe, zgodne z regulacjami i potrzebami rozwoju firmy, zgodnie ze strategią długofalowego i rentownego wzrostu oraz poprawy doświadczeń klienta. Europa Ubezpieczenia w 2023 roku rozpoczęła działalność komercyjną poza Polską, pod marką HDI Embedded, która prowadzi już działalność z wykorzystaniem pierwszych efektów transformacji cyfrowej – platformy transakcyjnej oraz analizy danych umożliwiającej wdrożenia i obsługę programów embedded insurance w skali paneuropejskiej opartej o usługi chmurowe. W 2023 roku Europa Ubezpieczenia dokonała również, w trzy miesiące, pełnej transformacji cyfrowej spółki dystrybucyjnej Europa Milliennium Financial Services, w ramach strategicznego partnerstwa z Bankiem Millennium, której architektura IT w całości jest zbudowana na usługach chmurowych marki Microsoft.

Współpraca DataWalk z Unią Europejskich Związków Piłkarskich (UEFA) wykorzystuje tę platformę do tropienia nieprawidłowości w rozgrywkach piłkarskich. Dzięki analizie danych, w tym danych dotyczących wyników meczów, transakcji finansowych czy zachowań zawodników i działaczy, DataWalk wspiera UEFA w zapobieganiu zjawiskom korupcyjnym. Ich technologia pozwala na kompleksową analizę danych, co może przyczynić się do poprawy bezpieczeństwa i transparentności w piłce nożnej oraz w innych obszarach działalności, gdzie istnieje potrzeba analizy i nadzoru nad dużymi zbiorami danych.

Reklamodawcy często korzystają w takich sytuacjach z modelowania statystycznego, jednak tradycyjne podejście do modelowania ekonometrycznego nie jest optymalnym rozwiązaniem. Dlaczego? Przede wszystkim ze względu na czas oraz koszty z tym związane – zebranie wszystkich niezbędnych danych oraz przygotowanie modelu zajmuje średnio około 4-6 tygodni, a średnia cena 60 000 zł za model dla jednego produktu, sprawia że jest to metoda dostępna dla nielicznych, dużych klientów, a i tak ma najczęściej zbyt niską częstotliwość, aby pozwalać na realną optymalizację. Dodatkowo pojawia się pytanie o transparentność modeli tworzonych ręcznie, przez podmioty odpowiadające za zakup mediów. Widząc potrzebę innowacyjnych rozwiązań, Haleon zwrócił się do Salestube, jako swojego partnera consultingowego w obszarze mar-tech w regionie CEE. W oparciu o autorskie konektory danych oraz ekosystem Google Cloud oraz AI LighweightMMM, zdecydowaliśmy się zbudować narzędzie, które pozwoliłoby na analizę wpływu media mixu na sprzedaż stacjonarną w czasie rzeczywistym i wspierało podejmowanie świadomych decyzji w zakresie alokacji środków w poszczególne media, będąc jednocześnie niezależne od partnerów zewnętrznych i pozbawione tzw. biasu. Wyniki modelu dostępne są w dashboardzie, który oprócz wyników modelu i rekomendacji splitu mediowego pokazuje także predykcję sprzedaży offline w zależności od wybranego scenariusza Po wdrożeniu naszego rozwiązania Haleon osiągnął znaczną poprawę swoich wyników: – Uzyskano wyższy ROI na wszystkich kanałach digital przy zwiększonych wydatkach (łączny zwrot z inwestycji w media digital wzrósł o około 30%) – Redystrybucja inwestycji w media digital pozwoliła wygenerować 3-4% dodatkowej sprzedaży – Wzrosty ROI w przypadku najbardziej niedoszacowanych kanałów sięgnęły +137% Partnerstwo pomiędzy Salestube i Haleon stanowi przykład, jak wykorzystując możliwości technologiczne, w szczególności sztuczną inteligencję, można optymalizować dobrze znane metody i odblokować nowe możliwości optymalizacji inwestycji oraz stymulować rozwój nawet najbardziej tradycyjnych biznesów.

Z rozwiązania korzystają takie firmy jak: Play, Interrisk, mBank, mLeasing, PGE, Bonprix, DHL, Property Group (RynekPierwotny.pl), Alior Bank, DHL, Audioteka, ComperiaRaty.
Wdrożenie Platformy przynosi realne korzyści biznesowe:

1. PGE: Zautomatyzowanie i poprawa jakości procesów oceny zdolności kredytowej kontrahentów
   Efekty:
   • Skrócenie czasu określania ratingu o około 20%
   • Redukcja pracy manualnej
   • Obniżenie ryzyka operacyjnego dzięki udoskonaleniu modeli ratingowych (ROC 83-95%)
2. Operator telekomunikacyjny w Polsce (NDA): Zwiększenie sprzedaży usług telekomunikacyjnych poprzez automatyzację procesu oceny ryzyka i ograniczenie zagrożenia związanego z fraudami i szkodowością
   Efekty:
   • Zwiększenie wartości sprzedaży o 9-25%, w zależności od kanału
   • Spadek szkodowości (default rate) o 70%
   • Wzrost współczynnika konwersji o 100% (z 10% do 20%)
   • Szacowany efekt – wzrost przychodów o około 100 mln złotych
3. Bonprix: Skrócenie czasu dostawy i zwiększenie efektywności operacyjnej poprzez zautomatyzowanie procesów poprawy jakości danych adresowych
   Efekty:
   • Wyższa efektywność operacyjna
   • 30x mniej zamówień wymagających ręcznej weryfikacji
   • Skrócenie czasu dostawy – wprowadzenie gwarantowanej dostawy i dostarczanie paczek w mniej niż 48h do Polski i Czech pomimo wysyłki z centralnego magazynu w Niemczech
   • Poprawa jakości obsługi Call Center i redukcja kosztów
4. DHL: Zwiększenie dostarczalności paczek, ograniczenie kosztów i wysoka dokładność przewidywanych czasów dostawy poprzez zautomatyzowanie procesów standaryzacji i geokodowania danych adresowych
   Efekty:
   • 99% poprawnie zwalidowanych i zgeokodowanych adresów
   • Wyższa dostarczalność paczek na kuriera
   • Redukcja nakładu pracy na ręczną weryfikację danych adresowych

Platforma ESG BIK to inicjatywa, która zrodziła się w dialogu BIK z bankami oraz z ZBP, stąd Platforma w pierwszej kolejności wesprze banki w zakresie sprawozdawczości niefinansowej, zgodnie z aktualnie obowiązującymi regulacjami, w szczególności Taksonomią. Umożliwi również zarządzanie danymi na potrzeby raportowania Green Assets Ratio, dotyczącymi finansowania celowego oraz ujawnień ostrożnościowych ryzyk ESG. Dane z Platformy ESG BIK będą służyć bankom w procesach wnioskowania klientów o produkty kredytowe, uzupełniając informacje w obszarze oceny ryzyka w zależności od formy i celu finansowania. Będą ponadto stanowić bazę do weryfikacji podczas tworzenia produktów opartych o finansowanie przedsiębiorstw połączone z realizacją celów środowiskowych. Docelowo Platforma ESG ma służyć także firmom, starającym się o finansowanie bankowe (np. nie będą musiały wielokrotnie wypełniać danych ESG w różnych bankach, według różnych standardów itp.) Istnieje też duży potencjał wykorzystania Platformy ESG BIK przez firmy potrzebujące danych uwiarygodniających swoich partnerów biznesowych w zakresie stosowania praktyk ESG, wspierających ich łańcuchy dostaw. Obecnie Platforma ESG BIK została zapełniona danymi za rok 2022, które firmy zaprezentowały w swoich raportach opublikowanych w roku 2023. Banki już mają dostęp do tych danych. W najbliższej przyszłości będziemy rozwijać dalej funkcjonalności Platformy tak, aby użyteczność tego rozwiązania była optymalna dla jak największej liczby instytucji finansowych i ich klientów, a także spełniała na bieżąco aktualizowane regulacje w zakresie ESG. Obecnie uczestnikami rozwiązania jest 11 największych banków w Polsce.

Zespół Creotech Instruments odpowiada za powstanie specjalistycznej elektroniki kontrolno-pomiarowej w infrastrukturze polskiego komputera kwantowego integrowanego z infrastrukturą superkomputera PCSS w Poznaniu, afiliowanym przy Polskiej Akademii Nauk. Równolegle do niniejszego projektu, firma Creotech zaangażowana jest również w powstanie pierwszego dużego komputera kwantowego dla Komisji Europejskiej (100-kubitowego komputera kwantowego do 2025 r. oraz uzyskanie gotowości technologicznej do budowy 1000-kubitowego rozwiązania do 2029 r.). Firma odpowiada za dostarczenie elektroniki sterującej CPU komputera. Creotech został zaproszony do tego projektu jako jedyny przedstawiciel z Europy Środkowo-Wschodniej. W 2019 r. zespół Creotech Instruments zapoczątkował produkcję nowej generacji elektroniki sterującej komputerami kwantowymi. Obecnie Creotech współtworzy najbardziej zaawansowany na rynku ekosystem sprzętowy do kontroli kubitów o nazwie Sinara, opracowywany wspólnie z wiodącymi grupami badawczymi, m.in. z Uniwersytetem w Oxfordzie.

Jej rozwiązania mają na celu ułatwienie lekarzom wstępnej diagnozy, segregacji i kierowania pacjentów do odpowiednich usług medycznych. Firma opracowuje narzędzia AI do triażu i wstępnej diagnozy medycznej oraz rozwiązuje problem niewłaściwego korzystania z usług medycznych i błędnej diagnozy, zapewniając firmom ubezpieczeniowym, szpitalom i systemom opieki zdrowotnej zestaw zaawansowanych narzędzi do wstępnej diagnozy i triażu.

• Infermedica jest dostępna w ponad 30 krajach w 19 językach. W oparciu o jej rozwiązania przeprowadzono ponad dziesięć milionów badań lekarskich.
• Infermedica pozyskała łącznie 45 milionów dolarów finansowania w dziesięciu rundach, według Crunchbase. Ostatnią rundą była seria A o wartości 10,3 miliona dolarów prowadzona przez Europejski Bank Odbudowy i Rozwoju oraz Heal Capital w sierpniu 2020 roku.
• Tym razem wiodącym inwestorem był One Peak. Jest to londyńska firma private equity, która koncentruje się na technologiach na etapie wzrostu i firmach technologicznych.
• Infermedica planuje przeznaczyć uzyskane środki na dalszy rozwój platformy firmy i dodanie nowych modułów, aby objąć całą podstawową opiekę zdrowotną.

Dzięki WeSub klienci mają dostęp do najlepszej technologii w ramach comiesięcznych opłat za użytkowanie. Kładziemy nacisk na wydłużenie cyklu życia produktu poprzez subskrypcję przedmiotów używanych. Dzięki temu nasze rozwiązanie jest nie tylko jest ekonomiczne, ale również ekologiczne, zmniejszając ilość odpadów i promując gospodarkę obiegu zamkniętego. Nasze unikalne rozwiązanie, Value Predictor, odgrywa kluczową rolę w modelowaniu atrakcyjności cenowej naszych subskrypcji. Wykorzystując sztuczną inteligencję do przewidywania wartości przedmiotów w czasie. Identyfikuje dane produkty w źródłach rynkowych, unifikuje informacje i opierając się na trendach cenowych, przewiduje obecne i przyszłe ceny produktów. Dostosowujemy dzięki temu opłaty za subskrypcję w taki sposób, że im lepiej przedmiot trzyma cenę, tym niższa jest miesięczna opłata dla klienta. To innowacyjne podejście przyciąga większą liczbę klientów i promuje zrównoważone zachowania konsumenckie, zachęcając do korzystania z przedmiotów dłużej i odpowiedzialniej. To podejście nie tylko zmniejsza potrzebę ciągłego produkowania nowych dóbr, ale również otwiera drogę dla konsumentów do bardziej świadomego i zrównoważonego stylu życia. Value Predictor, dzięki swojej zdolności do precyzyjnego modelowania wartości produktów w czasie, maksymalizuje atrakcyjność naszej oferty subskrypcyjnej, czyniąc ją nie tylko korzystną finansowo, ale i przyjazną dla środowiska – umożliwiając maksymalne wykorzystanie potencjału każdego wprowadzonego na rynek produktu. Przez integrację zaawansowanej technologii z odpowiedzialnym podejściem do konsumpcji, WeSub stawia na innowacje, które wspierają zrównoważony rozwój.

Zobowiązania Banku w ramach odpowiedzialności wobec środowiska naturalnego:

• Wsparcie Klientów w przechodzeniu na gospodarkę niskoemisyjną, szanującą środowisko naturalne
• Ograniczenie negatywnego wpływu naszej działalności operacyjnej na środowisko naturalne
• Zwiększenie świadomości i dzielenie się dobrymi praktykami na rzecz środowiska naturalnego

Cele strategii – mierzalne i umożliwiające monitorowanie postępów wraz z upływem czasu – są zgodne z kryteriami ESG stosowanymi w ocenie spółek giełdowych przez globalnych inwestorów. Wpisują się także w założenia “Agendy 2030 na rzecz zrównoważonego rozwoju”, przygotowanej przez Organizację Narodów Zjednoczonych.

Przyjęte cele dekarbonizacyjne, takie jak redukcja emisji gazów cieplarnianych o 70% do 2030 roku i osiągnięcie całkowicie zeroemisyjnego transportu do 2040 roku, pokazują zaangażowanie firmy w zmniejszenie wpływu na środowisko. IKEA inwestuje również w innowacyjne rozwiązania logistyczne, wspierając rozwój technologii ekologicznych oraz minimalizując zużycie paliwa i puste kilometry. Działania te stanowią istotny element strategii ESG IKEA, potwierdzając jej zaangażowanie w odpowiedzialne i zrównoważone działanie na rzecz ochrony środowiska.

W każdym miejscu, w którym pracował, był postrzegany jako ktoś, kto dużo marzy i odnosi sukcesy. Ma szerokie doświadczenie, w zakresie księgowości, controllingu, planowania, kontroli ryzyka cen rynkowych, CRM, analizy danych, zarządzania contact center, kanałami samoobsługowymi (mobilnymi i online), operacyjnym CRM dla dostawców, zarządzania sprzedażą, rozwoju produktów i wielu innych. Lider fuzji z Nordea Bank Polska dla biznesu detalicznego i uczestniczył w opracowaniu ostatnich 3 strategii PKO Banku Polskiego. W PKO Banku Polskim jest liderem strategicznego programu zaawansowanej analityki.

Aktywnie przyczynił się do wzrostu wykorzystania AI w organizacji poprzez realizację programu AI Transformation celującego w podniesienie kompetencji setek inżynierów i managerów w Allegro.

Wcześniej odpowiedzialny za realizację ponad 30 inicjatyw AI/ML, w tym pełnoskalowe wdrożenie bankowości konwersacyjnej (obecnie realizującej setki tysięcy rozmów z klientami miesięcznie) i technologii kognitywnych w PKO Banku Polskim, czy szereg innowacyjnych projektów dla sektora telekomunikacyjnego, energetycznego czy publicznego w ramach SAS. Przez 10 lat wyedukował blisko 500 ekspertów uczenia maszynowego pracując jako wykładowca w Szkole Głównej Handlowej.

„Większość firm wykorzystuje analitykę danych, aby zrozumieć, co wydarzyło się w przeszłości” – mówi Krystian Hatała, dyrektor ds. platformy danych i analityki w Grupie CCC. „Wykorzystujemy dane proaktywnie. Kiedy mam cel biznesowy, proszę zespoły analityków danych o dostarczenie spostrzeżeń, które pomogą go osiągnąć. Liderzy Grupy CCC na nowo odkryli swoje podejście do danych. Aby stać się organizacją w pełni opartą na danych, korzystają z platformy Azure i łączą ze sobą klientów, zespoły i decydentów. Nowa platforma analityczna multi-cloud pozwoliła Grupie CCC wyprzedzić zachowania konsumentów o dwa kroki i zmienić trendy rynkowe. Dobrze poinformowane decyzje biznesowe zwiększają także efektywność operacyjną i pomagają osiągnąć doskonałość klientów, zapewniając firmie przewagę konkurencyjną.

Regulacje wewnętrzne, procedury Puchacz zna odpowiedź, a pracownicy nie muszą przedzierać się przez tysiące stron, mało przystępnych dokumentów. Pozwala to na oszczędzanie czasu i zasobów, które mogą być następnie przeznaczone na bardziej kreatywne zajęcia. Puchacz sprawdza się także w obsłudze klienta. Pracownicy contact center mają dostęp do specjalnej funkcjonalności, która pozwala na szybkie wyszukiwanie informacji w celu udzielenia odpowiedzi na pytania klientów. W ostatnim czasie Puchacz został wzbogacony o funkcjonalności tłumacza dokumentów, z obsługą wielu formatów oraz optyczne rozpoznawanie znaków (OCR). Projekt ten ma również znaczenie dla całego sektora bankowego, ponieważ wprowadza innowacyjne podejście do zarządzania danymi i pokazuje, jak nowoczesne technologie mogą przyczynić się do tworzenia wartości dla klienta.

Od lat występuje w roli „łącznika” pomiędzy Biznesem a IT, w której wykorzystuje swoje doświadczenie operacyjno-biznesowe oraz wiedzę o skutecznym wdrażaniu projektów informatycznych. Twierdzi, że kluczem do sukcesu w zarządzaniu danymi jest holistyczne podejście do tematu oraz łączenie wiedzy produktowej, procesowej i technologicznej. Jako CDO jest odpowiedzialna za rozwój „ekosystemu danych”, tak aby stawały się coraz ważniejszym aktywem budującym przewagę konkurencyjną. W praktyce wyraża się to poprzez budowanie procesów biznesowych wspierających wysoką jakość danych, zadbanie o dobrą komunikację oraz łączenie nowoczesnej technologii z rosnącymi potrzebami biznesu.

W Grupie PZU odpowiada za Strategię Zarządzania Informacją, koordynację procesów zarządzania danymi i ich jakością (Data Governance i Data Quality), architekturę, rozwój i utrzymanie korporacyjnej Hurtowni Danych oraz rozwiązań Business Intelligence i Analityki, w tym CRM. Posiada doświadczenie jako menadżer w dużych projektach biznesowych oraz technologicznych z obszarów tj.: Systemy Informacji Zarządczej MIS, Zarządzanie Relacjami z Klientem CRM, Przeciwdziałania Przestępczości Ubezpieczeniowej i Wyłudzeniom (Fraud Detection), Raportowania Finansowego (zgodnie z PSR, Solvency II, MSSF), Rachunku Kosztów Działań ABC, integracji i transformacji danych o dużej skali złożoności, wsparcia innowacji, zarządzając obecnie ~200 osobowym obszarem. Nadzoruje również procesy zarządzania popytem, dostarczania i gwarancji usług oraz zarządzania dostawcami w obszarach Business Intelligence i Analityki.