Trzecia fala cyfrowej akwizycji - jak Machine Customer zmieni bankowość
Według prognoz Gartnera do 2030 roku nawet 20% przychodów firm będzie pochodzić od Machine Customers – autonomicznych agentów AI podejmujących decyzje zakupowe bez udziału człowieka. To sygnał, że w bankowości nadchodzi trzecia fala cyfrowej akwizycji.
Po erze Internet Customer i Mobile Customer pojawia się nowy uczestnik rynku, który nie ogląda reklam, nie reaguje na UX i nie kieruje się emocjami. Machine Customer analizuje wyłącznie dane, warunki i logikę oferty, a bank traci bezpośredni wpływ na moment decyzji. W praktyce oznacza to, że produkty finansowe staną się widoczne tylko wtedy, gdy zostaną zaprojektowane tak, aby „rozumiały” je również maszyny.
Trzy dekady cyfrowej akwizycji - od Internet Customer do Machine Customer
Od ponad trzech dekad cyfrowa akwizycja klientów nieustannie zmienia sposób funkcjonowania banków. Najpierw pojawiła się era Internet Customer, w której bankowość internetowa, pierwsze systemy transakcyjne i wyszukiwarki – zwłaszcza Google – stały się naturalnym punktem wejścia klienta do świata finansów. Później rozpoczęła się era Mobile Customer, zdominowana przez aplikacje mobilne i prostotę obsługi i personalizację, dzięki którym bank w praktyce stał się stałym elementem codzienności użytkownika.
|
Dziś na horyzoncie pojawia się jednak trzecia fala – Machine Customer. Po raz pierwszy to nie klient, ale jego agent AI będzie wchodził w interakcję z usługami finansowymi, porównywał produkty i podejmował decyzje. Ten zwrot oznacza fundamentalną zmianę: bank przestaje kontrolować interfejs oraz moment wyboru. Modele lojalności, UX i komunikacji, które sprawdzały się przez 20 lat, zaczynają tracić znaczenie. Zyskują natomiast dane, logika i zdolność systemów do współpracy z autonomicznymi agentami.
Czym jest Machine Customer
Machine Customer to nowy typ uczestnika rynku – nieludzki aktor ekonomiczny, czyli agent AI, który potrafi samodzielnie analizować oferty, podejmować decyzje i finalizować transakcje. W praktyce może funkcjonować na dwóch poziomach. W pierwszym z nich agent pełni rolę asystenta użytkownika:
- porównuje produkty;
- analizuje warunki;
- rekomenduje najlepsze rozwiązania, pozostawiając finalną decyzję człowiekowi.
Drugi etap rozwoju to już pełna autonomia. Autonomous Customer działa samodzielnie w granicach wcześniej ustalonych zasad, realizując cele klienta bez jego codziennego udziału.
Skala tego trendu rośnie dynamicznie, co wyraźnie pokazują wdrożenia globalnych organizacji. Visa rozwija platformę Intelligent Commerce, Mastercard uruchomił Agent Pay, a PayPal umożliwił agentom Perplexity AI przeprowadzanie transakcji bezpośrednio w interfejsie konwersacyjnym. To pierwsze sygnały, że zakupy inicjowane przez agentów AI stają się naturalnym elementem cyfrowego ekosystemu – obejmują zarówno analizę dostępnych produktów, jak i wybór najlepszej oferty oraz realizację transakcji.
Uwaga regulacyjnaNa rynku pojawiają się już pierwsze spory prawne związane z agentami AI. Amazon złożył pozew przeciwko Perplexity AI, wskazując na przypadki rzekomych automatycznych zakupów inicjowanych przez agenta podszywającego się pod użytkownika. To sygnał, że wraz z rosnącą autonomią systemów agentowych pojawiają się nowe pytania o odpowiedzialność, zgodę i możliwość pełnej kontroli nad działaniami AI. Dla sektora finansowego to ważne ostrzeżenie – obsługa Machine Customer będzie wymagała jasnych ram prawnych, audytowalności i mechanizmów pozwalających zweryfikować, kto faktycznie podjął decyzję transakcyjną. |
W Polsce instytucje finansowe dopiero zaczynają świadomie identyfikować ten kierunek i analizować jego implikacje. Na razie rozwijają głównie chatboty, voiceboty i systemy personalizacji, jednak coraz częściej widać zainteresowanie tym, jak w przyszłości obsłużyć decyzje podejmowane przez autonomiczne agentowe systemy. To moment budowania kompetencji i fundamentów technologicznych pod kolejną fazę transformacji, w której Machine Customer stanie się pełnoprawnym uczestnikiem rynku usług finansowych.
Dlaczego trzecia fala jest inna?
Trzecia fala cyfrowej akwizycji różni się od poprzednich w jednym kluczowym aspekcie: bank przestaje kontrolować punkt kontaktu. W erze Internet Customer i Mobile Customer to instytucja finansowa była właścicielem interfejsu, ścieżki użytkownika i danych behawioralnych. Decyzje klienta powstawały w przestrzeni zaprojektowanej przez bank, na stronie WWW, w aplikacji mobilnej, w systemie transakcyjnym.
W erze Machine Customer ten model przestaje obowiązywać. Interfejsem staje się agent AI, który reprezentuje interes klienta, a nie interes banku. To agent prowadzi rozmowę, analizuje parametry ofert, porównuje produkty i rekomenduje najlepsze rozwiązanie zgodnie z celem użytkownika, a nie z narracją marketingową instytucji. Bank traci naturalny wpływ emocjonalny, relacyjny i komunikacyjny, ponieważ człowiek nie uczestniczy już bezpośrednio w procesie wyboru.
Machine Customer działa wyłącznie na podstawie logiki, danych i warunków transakcji. Nie kieruje się lojalnością ani przyzwyczajeniem. Jeśli oferta nie jest opisana w sposób zrozumiały dla agenta - brakuje API, metadanych, standaryzacji czy spójnej semantyki - staje się niewidoczna dla rynku. Agent AI pełni więc rolę nowego „bramkarza” dostępu do klienta, filtrując produkty i eliminując te, których nie potrafi poprawnie zinterpretować.
W praktyce oznacza to, że przewagę zyskają instytucje, które potrafią wytłumaczyć swoje produkty nie tylko ludziom, lecz także maszynowym decydentom. To fundamentalna zmiana w sposobie projektowania oferty, architektury danych i całej infrastruktury cyfrowej banku.
Szanse i zagrożenia w erze Machine Customer
Wejście w erę Machine Customer otwiera przed bankami nowy obszar rozwoju, ale jednocześnie stawia je przed wymaganiami, których nie było w poprzednich dwóch falach cyfryzacji. Agenci AI mogą stać się zarówno dodatkowym kanałem akwizycji, jak i zagrożeniem dla dotychczasowych modeli biznesowych. Zmieniają dynamikę relacji z klientem, wymuszają większą transparentność produktów i wymagają architektury zdolnej do obsługi automatycznych decyzji. Warto spojrzeć na tę zmianę w sposób zbalansowany - jako na zestaw realnych szans oraz ryzyk, które już dziś powinny być częścią strategii banków.
|
| Nowy kanał sprzedaży | Lepsze dopasowanie produktów Agent AI działa jako aktywny pośrednik, inicjuje zapytania i prowadzi użytkownika do transakcji, niezależnie od tego, czy człowiek odwiedza portal banku. |
| Automatyzacja decyzji i obsługi | Decyzje mogą być podejmowane natychmiast po analizie danych, co znacząco skraca ścieżkę konwersji. |
| Lepsze dopasowanie produktów | Agenci analizują intencje, cele i ograniczenia użytkownika, zwiększając trafność rekomendacji finansowych. |
|
| Erozja relacji z klientem | Decyzje zapadają bez udziału emocji, marketingu i komunikacji, które dotychczas wzmacniały lojalność. |
| Utrata marży odsetkowej (NIM) | Agenci typu SaveBot automatycznie przenoszą środki klientów tam, gdzie warunki są korzystniejsze, eliminując „leniwe depozyty”. |
| Biznesowa niewidzialność | Produkty bez odpowiedniej warstwy API, metadanych i standaryzacji nie zostaną zauważone przez agentów. |
| Złożoność regulacyjna | AI Act i DORA wymagają pełnej audytowalności i wyjaśnialności decyzji, co zwiększa presję operacyjną i kosztową. |
Warto już teraz włączyć temat Machine Customer do strategicznych rozmów w bankach, bo tempo zmian jest wyznaczane przez globalnych graczy technologicznych, a nie przez sektor finansowy. Instytucje, które odpowiednio wcześnie uporządkują dane, produkty i architekturę, będą w stanie wykorzystać nowych „klientów” AI jako przewagę konkurencyjną. Pozostałe mogą znaleźć się w sytuacji, w której to agent – nie użytkownik – decyduje, których ofert nawet nie uwzględnić.
Dlaczego współczesne systemy bankowe nie wystarczą dla Machine Customer
Transformacja w kierunku Machine Customer oznacza konieczność przebudowania fundamentów technologicznych banków. Dotychczasowa architektura human-centric była projektowana z myślą o człowieku korzystającym z portalu i aplikacji, dlatego opiera się na graficznym interfejsie, ręcznych interakcjach i procesach sekwencyjnych. W modelu machine-centric głównym użytkownikiem staje się agent AI, który komunikuje się wyłącznie poprzez API, oczekuje aktualnych danych w czasie rzeczywistym i wymaga architektury zdolnej obsłużyć dużą liczbę wywołań oraz dynamiczne scenariusze. To przejście z GUI na API, z interakcji człowiek–system na architekturę sterowaną zdarzeniami (EDA), a z personalizacji opartej na emocjach na precyzyjną optymalizację danych.
Wraz z tym pojawiają się nowe wymagania:
- wysoka skalowalność,
- pełna audytowalność działań agenta,
- granularne zarządzanie zgodami w ramach Agentic API,
- zdolność do obsługi tożsamości nie-ludzkich (KYA).
Szybko staje się jasne, że istniejące monolity i systemy transakcyjne nie są przygotowane do obsługi tysięcy zapytań wykonywanych automatycznie w ciągu sekundy. Aby sprostać nadchodzącym zmianom, banki będą potrzebowały równoległej infrastruktury machine-ready, która umożliwi bezpieczną współpracę między światem ludzi a światem autonomicznych agentów.
Jak przygotować się na erę Machine Customer
Przez trzy dekady e-point towarzyszył bankom w kolejnych etapach cyfrowej akwizycji, współtworząc rozwiązania, które wyznaczały standardy dla całego rynku. Dziś wchodzimy w kolejny przełomowy moment – fazę, w której klientem staje się także agent AI – i wspieramy instytucje finansowe w przygotowaniu ich portali i architektury do współpracy z Machine Customer.
Pracujemy nad podnoszeniem i zarządzaniem widocznością produktów dla agentów (AXO/GEO) oraz strategiami projektowania i budowania produktów AI łączącymi potrzeby klienta, biznesu, compliance i cybersec (metodyka 3C AI by e-point). Jako uzupełnienie - wspieramy banki w strategicznym utrzymaniem środowisk legacy, tak aby mogły rozwijać nową warstwę machine-centric bez ryzyka utraty stabilności już działającego biznesu.
Machine Customer zmiana, która wymaga nie tylko technologii, lecz także doświadczenia w łączeniu perspektywy biznesowej, regulacyjnej i architektonicznej. Dlatego zapraszamy instytucje finansowe do rozmowy o tym, jak wykorzystać nadchodzącą falę Machine Customer w sposób bezpieczny i prowadzący do przewagi konkurencyjnej, zanim rynek zdefiniują inni.