Analiza AML w minuty, nie godziny.
Deterministyczny scoring, pełna ścieżka dowodowa, human‑in‑the‑loop. Pełna zgodność z regulacjami (DORA, RODO, AI Act) oraz wymogami nadzorczymi KNF, GIIF, EBA i FATF.
Dostęp tylko z zaproszeniem. Liczba miejsc ograniczona.
Wersja Early Access — wyniki orientacyjne, brak SLA.
alertów AML to false positives
musi poświęcić analityk na zebranie informacji i samodzielne przeprowadzenie wywiadu gospodarczego
miesięcznie — szacunkowy koszt przetwarzania false positives w średnim banku
„Problemem nie jest brak danych — problemem jest brak kontekstowej interpretacji tych danych.”
Zespoły AML w polskich bankach stoją przed rosnącym wyzwaniem: liczba alertów AML rośnie, ale 90–95% z nich to false positives wymagające godzin ręcznego wywiadu gospodarczego — zbieranie informacji z rejestrów, mediów i sieci, analiza powiązań, wyciąganie wniosków. Przy wolumenie 2 000 alertów miesięcznie i stawce analityka 100 PLN/h, koszt samej obsługi fałszywych alarmów sięga ~190 000 PLN miesięcznie. Presja KNF i DORA rośnie. Zasoby zespołów — nie.
Jak działa Trim Alert AI Assistant?
Automatyczny wywiad gospodarczy z pełną ścieżką dowodową.
- 1 Analityk wprowadza NIP firmy, powód alertu i opcjonalnie dodatkowe informacje (np. osoby powiązane ustalone przez bank)
- 2 System przeprowadza automatyczny wywiad gospodarczy — analiza rejestrów, struktury właścicielskiej, beneficjentów rzeczywistych i mediów
- 3 System oblicza deterministyczną ocenę ryzyka z pełną ścieżką dowodową
- 4 Analityk otrzymuje komplet materiałów do podjęcia decyzji — ocenę ryzyka, kluczowe czynniki, cytowane źródła i rekomendację
Analiza rejestrów korporacyjnych
Automatyczna analiza rejestrów korporacyjnych: struktura właścicielska, zarząd, historia zmian, beneficjenci rzeczywiści. Wykrywanie wzorców ryzyka AML w danych rejestrowych. System nie jest zależny od jednego rejestru — uwzględnia też informacje przekazane przez bank w ramach alertu.
Screening mediów negatywnych
Przeszukiwanie mediów pod kątem informacji negatywnych dotyczących firmy i osób powiązanych: oszustwa, postępowania karne, ryzyka reputacyjne. Prywatna wyszukiwarka na naszej infrastrukturze — zapytania o Twoich klientów nie trafiają do zewnętrznych wyszukiwarek.
Deterministyczny scoring ryzyka
Algorytmiczna agregacja wyników w spójną ocenę ryzyka. Score obliczany deterministycznie w kodzie — ten sam input zawsze daje ten sam wynik. LLM generuje wyłącznie narrację uzasadniającą score. 5-poziomowa skala: LOW → CRITICAL.
Wynik analizy to ustrukturyzowany raport cyfrowy zawierający: ocenę ryzyka (5 poziomów: LOW / MEDIUM / ELEVATED / HIGH / CRITICAL), numeryczny score (0–100), listę kluczowych czynników ryzyka z uzasadnieniem, pełną ścieżkę dowodową z cytowanymi źródłami oraz rekomendacje dla analityka.
Decyzja zawsze po stronie analityka AML.
Typowy czas analizy: < 10 minut.
Dlaczego Trim Alert?
Zaprojektowany dla polskich banków
Zaprojektowany od podstaw w oparciu o ramy prawne (RODO, DORA, AI Act) oraz wytyczne organów nadzorczych (KNF, GIIF, EBA, FATF).
Polska jurysdykcja, polskie rejestry, terminologia GIIF.
Analityk zawsze podejmuje decyzję
System nigdy nie podejmuje decyzji autonomicznie — każda rekomendacja wymaga akceptacji analityka AML.
State machine: REVIEW_PENDING → ACCEPTED / ESCALATED.
Ten sam input, ten sam wynik
Risk score obliczany algorytmicznie — powtarzalny, audytowalny, testowalny. LLM generuje wyłącznie narrację.
Walidacja na stale rosnącym zbiorze scenariuszy testowych.
Pełna ścieżka dowodowa
Każda rekomendacja ma cytowane źródła, identyfikatory operacji AI i pełny audit trail.
Audytor KNF widzi każdą operację każdego z Asystentów AI — kto, co, kiedy, na jakiej podstawie.
Bez vendor lock-in
Migracja między modelami LLM (Azure OpenAI ↔ open source) bez przebudowy systemu.
Abstrakcja warstwy inference. Prywatna wyszukiwarka mediów — zapytania nie trafiają do zewnętrznych wyszukiwarek.
SaaS i private cloud
Identyczny pipeline agentów — w chmurze Azure lub w infrastrukturze banku. Jeden system, dwa tryby wdrożenia.
Konfiguracja przez DEPLOYMENT_MODE — bez zmiany kodu aplikacji.
Jeden system, dwa tryby wdrożenia
Wypróbuj w chmurze lub wdróż w infrastrukturze banku.
Oba tryby działają na identycznym pipeline agentów AI — różni je konfiguracja wdrożenia, autoryzacja i lokalizacja danych. Przejście z SaaS na Bank Mode nie wymaga przepisywania integracji.
Gdzie jesteśmy i dokąd zmierzamy
Early Access
Automatyczny wywiad gospodarczy — rejestry, media, ocena ryzyka.
Wynik JSON, SaaS invite-only, max 50 użytkowników
Czas: 10–12 tyg.
Pełny system
Pełny wywiad z weryfikacją sankcji, PEP, OSINT i raportem regulacyjnym PDF.
+ weryfikacja sankcji, PEP, OSINT, raport PDF, streaming SSE, plany komercyjne
Czas: 6–8 tyg.
Open Source LLM
Własny model AI, pełna kontrola nad przetwarzaniem.
vLLM na Azure, Confidential Computing
Czas: 4–6 tyg.
Bank Mode
Wdrożenie w infrastrukturze banku, pełna kontrola danych.
Keycloak + AD/LDAP + MFA, on-premise, pełny RBAC, dedykowany SLA
Czas: 4–6 tyg.
Terminy szacunkowe. Terminy Fazy 2–4 są uzależnione od wyników Early Access i harmonogramu wdrożenia.
Bezpieczeństwo i compliance — zaprojektowane, nie dodane.
W regulowanym sektorze bankowym compliance nie jest opcją — jest wymogiem. System, który jest zgodny z regulacjami (RODO, DORA, AI Act) oraz wymogami nadzorczymi (KNF, GIIF, EBA, FATF) od dnia pierwszego, to system, który można wdrożyć bez ryzyka prawnego i reputacyjnego.
Bezpieczeństwo — Twój CISO to zaakceptuje: Szyfrowanie klasy bankowej, prywatna wyszukiwarka (zapytania nie wychodzą na zewnątrz), pełny audit trail każdej operacji, zgodność z DORA i RODO, karta dostawcy ICT na żądanie. Dane nigdy nie opuszczają Europejskiego Obszaru Gospodarczego.
Cennik
Przejrzyste ceny dopasowane do skali Twojej instytucji.
Starter
14,95 PLN / alert
20 alertów / miesiąc
Małe instytucje, piloty
Professional
11,99 PLN / alert
100 alertów / miesiąc
Małe banki komercyjne, oddziały zagraniczne
Business
10,00 PLN / alert
300 alertów / miesiąc
Średnie banki komercyjne, banki zrzeszające
Enterprise
wycena indywidualna
Bez limitu alertów
TOP 10 banków, on-premise, SLA
Potrzebujesz wdrożenia on-premise lub dedykowanego SLA?
Umów rozmowę →Ceny netto (PLN). Wszystkie plany obejmują pełny pipeline AI.
Enterprise / Bank Mode: wycena indywidualna, kontakt przez formularz.
Od pierwszego spotkania do produkcji w 5 krokach
Na każdym etapie możesz zrezygnować. Bez zobowiązań do etapu 3.
Discovery
BEZ ZOBOWIĄZAŃPoznajemy Twoje potrzeby, demo na danych publicznych.
Rezultat: Raport dopasowania; go/no-go
Pilotaż
BEZ ZOBOWIĄZAŃSystem pracuje na próbce Twoich alertów. Porównanie z procesem manualnym.
Rezultat: Wyniki jakościowe vs analityk AML
Rozszerzenie
Pełny zakres analizy, tryb shadow obok analityka.
Rezultat: Raport porównawczy: system vs analityk
Kalibracja
Dostrajamy progi pod Twoje wymagania.
Rezultat: Metryki: redukcja czasu, precyzja
Produkcja
Pełne wdrożenie, szkolenie zespołu.
Rezultat: Pełna operacja + raport ewaluacyjny
Chcesz omówić wdrożenie w swoim banku? Umów 30-minutową rozmowę — bez zobowiązań.
Umów rozmowę →Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego. Kontakt: contact@trimalert.com
Jak walidujemy jakość systemu?
Walidujemy jakość na zbiorze 50 scenariuszy AML — od oczywistych false positives po złożone struktury słupowe i przypadki z jurysdykcji wysokiego ryzyka. Każdy wynik systemu jest porównywany z oceną eksperta AML.
scenariuszy testowych
alertów True Positive
alertów False Positive
zgodności z oceną eksperta
tolerancja risk score
System radzi sobie z trudnymi przypadkami:
- Firma spoza rejestru
- Podejrzane struktury właścicielskie
- Powiązania z krajami podwyższonego ryzyka
- Wyniki częściowe (awaria jednego źródła danych)
- Jednoosobowa struktura właścicielska
Golden dataset jest zbiorem testowym stosowanym wewnętrznie do walidacji pipeline przed uruchomieniem. Wyniki na golden dataset nie są gwarancją wyników produkcyjnych dla wszystkich typów spółek i alertów.
Startup który myśli jak bank
40+ lat łącznego doświadczenia w compliance, IT bankowym i regulacjach. Dlatego nasze rozwiązanie jest dojrzałe i przemyślane — trafia w realne potrzeby analityków AML, a nie tylko w wyobrażenia o nich.
Wiemy że potrzeby AML-owców nie są łatwe do przełożenia na oprogramowanie — my to potrafimy, bo znamy je od środka.
- Przekuwa wymagania compliance na nowoczesne oprogramowanie
- 20+ lat w IT, Data & AI w sektorze bankowym i ubezpieczeniowym
- Architektura produktu, AI pipeline, strategia technologiczna
- Technology Advisory Manager w Elitmind
- Ex-CTO w DataScience House, Ex-Banking Data Manager w Santander CIB
- Ekspertka AML — zamienia regulacje na wymagania techniczne
- 20+ lat w AML, compliance i przeciwdziałaniu przestępczości finansowej
- Osobiście przechodziła kontrole GIIF i KNF
- Kierownik AML w KIR — systemy STIR, SINF, SCU AML
- Ex-Kierownik AML w PKO BP — wdrożenie III Dyrektywy AML
Najczęściej zadawane pytania
Produkt
Co to jest Trim Alert AI Assistant?
Jakie dane analizuje system?
Ile trwa analiza jednej firmy?
Czy system zastępuje analityka AML?
Co to jest deterministyczny scoring?
Jakie firmy mogę analizować?
Co jeśli nie zgadzam się z oceną ryzyka?
Czym się różnicie od istniejących systemów screeningowych?
Bezpieczeństwo i compliance
Gdzie przechowywane są dane?
Czy system jest zgodny z DORA?
Jak chronione są dane osobowe (PESEL)?
Czy mogę uruchomić system w infrastrukturze banku?
Jak wygląda audit trail?
Co się dzieje z danymi po zakończeniu umowy?
Kwestie komercyjne
Ile to kosztuje?
Czy jest wersja testowa?
Jak wygląda pilotaż w banku?
Jaki jest SLA?
Jak przejść z EA na wersję komercyjną?
Czy retry konsumuje limit alertów?
SaaS vs Enterprise
Czym różni się wersja SaaS od Bank Mode?
Czy mogę zacząć od SaaS i przejść na Bank Mode?
Gdzie przetwarzane są dane w wersji SaaS?
Kiedy będzie dostępny Bank Mode?
Co jest potrzebne do uruchomienia pilotu?
Dołącz do Early Access
Bądź wśród pierwszych użytkowników. Dostęp invite-only, liczba miejsc ograniczona do 50.
Porozmawiajmy
Masz pytanie o wdrożenie, pilotaż bankowy lub demo? Napisz do nas.
Możesz też napisać bezpośrednio: contact@trimalert.com