Comarch wdraża AI w procesach firm od księgowości po telekomunikację
Weryfikacja tysiąca pozycji z wyciągów bankowych w trzy minuty zamiast sześciu godzin - taki wynik odnotowano w pilotażu agentów AI Comarch w firmie ASAJ. To jeden z przykładów wdrażania podejścia AI Native, w którym sztuczna inteligencja staje się częścią systemów obsługujących codzienną pracę przedsiębiorstw. Comarch rozwija ją w ERP, finansach, telekomunikacji, programach lojalnościowych i elektronicznym obiegu dokumentów.
Praktyczny sens AI Native polega na powiązaniu modeli sztucznej inteligencji z danymi, regułami i operacjami wykonywanymi w oprogramowaniu biznesowym. W takim środowisku AI może rozpoznać dokument, zaproponować jego kategorię, dopasować płatność albo pomóc zdiagnozować awarię. Użytkownik otrzymuje wsparcie w systemie, w którym realizuje zadanie, a zakres automatyzacji wynika z uprawnień i zasad danego procesu.
Według danych Comarch po pierwszym półroczu 2026 r. w sektorach firmy działało produkcyjnie ponad 70 agentów i funkcji AI. Rozwój produktów łączy się ze zmianą sposobu pracy wewnątrz organizacji oraz szkoleniem zespołów, które projektują rozwiązania i wdrażają je u klientów.
Jarosław Mikos, prezes zarządu Comarch podkreśla:
„Wbudowujemy AI w systemy, na których nasi klienci opierają codzienną działalność. Korzystamy przy tym z doświadczeń projektów prowadzonych w ponad stu krajach. O wartości tej zmiany decyduje to, czy firma szybciej realizuje procesy i lepiej wykorzystuje wiedzę swoich pracowników. Taki jest biznesowy sens naszej strategii AI Native”.
Znaczenie takiej integracji pokazuje raport „McKinsey Global Tech Agenda 2026” z 9 lutego 2026 r [1]. Jego autorzy wskazują na łączenie AI i danych z modelem działania przedsiębiorstwa oraz osadzanie agentów w procesach biznesowych. To podejście wiąże rozwój technologii z mierzalną wartością dla firmy.
Z kolei IDC w publikacji „FutureScape 2026: Moving into the agentic future” z grudnia 2025 r [2] przewiduje, że systemy agentowe będą odpowiadały za blisko połowę światowych wydatków na AI do 2029 r. Prognoza pokazuje skalę oczekiwanej zmiany na rynku oprogramowania.
ERP od pilotażu do komercyjnej dostępności
We wrześniu 2026 r. Comarch rozpoczął komercyjne udostępnianie kilkunastu agentów AI w systemach ERP. Start poprzedziły testy u ponad stu wybranych klientów. Rozwiązania są udostępniane użytkownikom Comarch Betterfly, Comarch ERP Optima i Comarch ERP XL. Agenci wspierają m.in. weryfikację kontrahentów, kategoryzowanie dokumentów i parowanie płatności.
W ASAJ sprawdzono ich działanie przy łączeniu pozycji wyciągów bankowych z dokumentami handlowymi. Według danych z pilotażu agent weryfikował tysiąc pozycji w trzy minuty, podczas gdy wcześniej zadanie zajmowało sześć godzin. Z kolei w biurze rachunkowym Hive Tax przypisywanie kategorii do próbki stu dokumentów przyniosło oszczędność do dziesięciu minut. Są to wyniki konkretnych zastosowań, pokazujące, gdzie automatyzacja może odciążyć pracowników w powtarzalnych czynnościach [3].
Tomasz Stachlewski, Chief Technology Officer w Comarch:
„W ERP agent musi rozumieć zależności między dokumentami i działać zgodnie z regułami systemu. Wbudowanie go w proces rozliczeń pozwala ograniczyć ręczne wyszukiwanie oraz dopasowywanie danych. W pilotażach sprawdzaliśmy te możliwości na rzeczywistych zadaniach klientów. Wynik ASAJ pokazuje, jak duża może być zmiana czasu wykonania konkretnej operacji, przy zachowaniu kontroli użytkownika nad procesem”.
Podejście AI Native obejmuje także funkcje dostępne w innych obszarach ERP. ChatERP umożliwia pracę z systemem w języku naturalnym. Modele prognozujące popyt wspierają planowanie zakupów, a rozwiązania magazynowe pomagają dobierać lokalizacje towarów i organizować kompletację zamówień. AI może więc towarzyszyć pracownikowi na kolejnych etapach procesu, od analizy danych po przygotowanie działania.
W finansach liczy się wykorzystanie odzyskanego czasu
W bankowości Comarch wdraża AI m.in. do obsługi dokumentacji kredytowej. W opisanym przez spółkę projekcie w jednym z europejskich banków, będącym na pierwszym etapie wdrożenia, zmierzono skrócenie czasu pracy doradcy nad dokumentacją o około godzinę na sprawę. Przy wolumenie 12 tys. takich wniosków rocznie odpowiada to potencjałowi 12 tys. uwolnionych roboczogodzin.
Jak podkreśla Robert Błaszczyk, Business Banking Product Manager w Comarch, w artykule opublikowanym we wrześniowym wydaniu „Miesięcznika Finansowego BANK”, wartość biznesowa zależy od tego, jak bank wykorzysta ten czas. Większa liczba obsłużonych klientów, szybsze przejście do kolejnego etapu procesu czy odciążenie zaplecza wymagają również zmian organizacyjnych. Sam wynik pomiaru czasu nie jest jeszcze zyskiem finansowym.
Podobne zastosowania firma rozwija w pozostałych usługach finansowych. W ubezpieczeniach AI rozpoznaje dokumenty i wydobywa z nich dane, w faktoringu wspiera dopasowywanie płatności i analizę raportów, a w zarządzaniu majątkiem pomaga dobierać kolejne działania doradcy do sytuacji klienta. Zapleczem tych prac jest doświadczenie Comarch w dostarczaniu oprogramowania bankowego do ponad 60 banków na czterech kontynentach.
Telekomunikacja od diagnostyki sieci po budowę sieci autonomicznych
W telekomunikacji AI wspiera obsługę rozbudowanych sieci i dużej liczby zdarzeń. Rozwiązania Comarch Communications pomagają korelować alarmy, szukać przyczyn awarii oraz analizować dane o wydajności. W obszarze rozliczeń służą wykrywaniu anomalii przed wysłaniem rachunków. Dzięki temu operator może wcześniej skierować uwagę zespołu na problem wymagający interwencji.
Przykładem zastosowania w projekcie jest operator Hatif Libya w Libii. Wspólnie z Makman Technology Consulting, uruchomiono tam pilotażowy program transformacji systemów wsparcia operacyjnego (OSS). Inicjatywa ta wykorzystuje rozwiązania AIOps oraz moduły OSS od Comarch Communications do budowy fundamentów pod autonomiczne, napędzane sztuczną inteligencją operacje sieciowe. Dzięki temu libijski operator może uprościć oraz zautomatyzować zarządzanie infrastrukturą, skrócić czas dostarczania usług, zwiększyć przejrzystość wydajności sieci i znacząco obniżyć koszty operacyjne [4].
Lojalność, czyli realny zysk z zachowań klienta
W Comarch Loyalty Management sztuczna inteligencja oraz zaawansowane modele maszynowe wspierają zarówno osoby prowadzące program, jak i hiper-personalizację jego oferty do uczestników. Asystent MAIA, bazujący na koncepcji Agentic AI, wykracza daleko poza standardową pomoc w obsłudze systemu. Umożliwia on konfigurację platformy w języku naturalnym oraz tworzenie programów bezpośrednio w oparciu o wyznaczone cele biznesowe - np. zwrotu z inwestycji (ROI). Co więcej, MAIA dostarcza proaktywne wskazówki pomagające w ulepszaniu programu i pozwala na „rozmowę z danymi” - użytkownicy mogą wyciągać informacje o wynikach i generować zestawienia, zadając pytania potocznym językiem.
Z kolei modele predykcyjne analizują zachowania klientów, usprawniając planowanie kampanii, segmentację oraz precyzyjne targetowanie odbiorców. Wykorzystują do tego wyliczone parametry, takie jak Customer Lifetime Value (CLV), szansa na powtórną wizytę, wartość kolejnej najlepszej oferty (Next Best Offer) czy ryzyko porzucenia programu (churn). System wspiera nie tylko optymalny dobór ofert, promocji i nagród maksymalizujących szansę na pożądaną akcję bez ryzyka utraty marży. Sztuczna inteligencja pomaga też personalizować same wiadomości, jak również idealnie dobierać kanał i czas ich wysyłki. Dla zespołu marketingowego oznacza to możliwość wykorzystania danych o uczestnikach bezpośrednio w planowaniu komunikacji. AI znajduje zastosowanie również w zaawansowanym, automatycznym wykrywaniu oszustw i nadużyć (moduł AI Loyalty Guard). Według danych firmy doświadczenie Comarch Loyalty obejmuje 115 wdrożeń w 44 krajach dla ponad 700 milionów użytkowników [5].
E-fakturowanie z dostępem dla agentów AI
W elektronicznym obiegu dokumentów AI pomaga dopasowywać formaty danych, uzupełniać brakujące informacje i wykrywać anomalie. W rozwiązaniu AI Mapping Tool wielopoziomowy system agentów AI (odpowiedzialnych m.in. za automatyczną konwersję kodów, zaawansowane autokorekty semantyczne, testy na danych produkcyjnych oraz samokontrolę) przygotowuje projekty mapowania danych na podstawie dokumentacji regulacyjnej, a specjaliści je weryfikują i zatwierdzają w ramach procesu z wyraźną bramką kontrolną (Human-in-the-Loop). Usprawnia to przygotowanie obsługi kolejnych wymagań krajowych dla ponad 130 tys. podmiotów w ponad 60 krajach.
Sztuczna inteligencja wspiera nie tylko przetwarzanie danych, ale również całą obsługę operacyjną i wsparcie klienta (ServiceDesk). Zespół 15 wyspecjalizowanych agentów AI automatyzuje obsługę zgłoszeń technicznych, od odczytu i anonimizacji załączników oraz automatycznego rozpatrywania duplikatów, po inteligentną weryfikację statusów dokumentów, błędów przetwarzania czy wygasających certyfikatów komunikacyjnych. Dzięki temu zgłoszenia są rozwiązywane szybciej, a konsultanci otrzymują od AI gotowe streszczenia i propozycje rozwiązań z powiązanych spraw.
Kolejny krok firma ogłosiła 14 września 2026 r., udostępniając na życzenie klienta AI Agent Access w platformie Comarch E-Invoicing.
Dzięki temu własny agent AI przedsiębiorstwa może odszukać fakturę, sprawdzić jej status, pobrać plik źródłowy i uruchomić wysyłkę. Pracownik może zlecić zadanie ze swojego asystenta, a agent wykonuje operacje na platformie w granicach uprawnień konta. Sprawdzanie zgodności dokumentów, wykrywanie wyrafinowanych prób oszustw w czasie rzeczywistym i ich konwersja pozostają po stronie reguł systemu i dedykowanych agentów AI. To zastosowanie szczególnie przydatne dla zespołów finansowych obsługujących faktury na wielu rynkach.
„Naszym planem na IV kwartał 2026 r. jest wdrożenie AI Explain - inteligentnej diagnostyki, która w czasie rzeczywistym porówna dokumenty w wejściowym i wyjściowym formacie czy wskaże dokładną przyczynę odrzucenia dokumentu. Klient zyskuje natychmiastową wiedzę, jak samodzielnie skorygować dane - bez straty czasu i zbędnej komunikacji” - Wojciech Nowak, Head of AI Lab at Comarch E-Invoicing [6].
Kontrola wpisana w rozwój AI
Wraz z rozszerzaniem zadań agentów rośnie znaczenie zarządzania ich dostępem do danych i operacji. Zhenya Sun, Research Manager w IDC, w publikacji „Agent Governance Has Now Become a Core AI Investment - Not an Afterthought” z 29 lipca 2026 r. [7] wskazuje na rolę tożsamości agentów, uprawnień i możliwości odtworzenia ich działań. Są to warunki powierzania AI zadań w kluczowych systemach przedsiębiorstwa.
W ekosystemie ERP Comarch rozwija AI Hub jako wspólną platformę tworzenia i zarządzania agentami. Jej zadaniem jest łączenie systemów ERP z modelami AI oraz porządkowanie nadzoru nad ich działaniem. Agenci pracują w ramach określonych reguł, a użytkownik zachowuje kontrolę nad zakresem automatyzacji. Ma to znaczenie szczególnie w procesach dotyczących dokumentów finansowych i danych przedsiębiorstwa.
„Agentów AI trzeba projektować razem z procesem, w którym mają działać. Agent potrzebuje właściwych danych, a organizacja musi określić jego uprawnienia oraz sposób oceny wyników. Równie istotne jest przygotowanie pracowników do współpracy z AI. Dopiero wtedy sprawdzone rozwiązania można skutecznie przenosić do kolejnych zespołów i wdrożeń u klientów” - dr Łukasz Bolikowski, Chief AI Officer w Comarch.
Globalne doświadczenie i kompetencje wdrożeniowe
Comarch realizował projekty w ponad stu krajach, ma biura w 31 państwach i zatrudnia około 5 tys. specjalistów. Rozwiązania firmy obsługują różne branże, skale organizacji i wymagania lokalnych rynków. To doświadczenie stanowi zaplecze dla wdrażania AI w systemach wykorzystywanych zarówno przez mniejsze przedsiębiorstwa, jak i międzynarodowe grupy [8].
Transformacja obejmuje również kompetencje wewnątrz firmy. Do programu AI Academy zapisano 4625 pracowników. Według danych Comarch 99 proc. uczestników ukończyło dwa pierwsze poziomy szkoleń, obejmujące podstawy i specjalizacje, a szkolenia te stały się częścią wdrażania nowych pracowników do organizacji.
Połączenie wiedzy o procesach klientów z kompetencjami technologicznymi pozwala przenosić zastosowania AI z testów do codziennej pracy. Komercyjny start agentów ERP, projekty w finansach i telekomunikacji oraz otwarcie e-fakturowania na agentów pokazują, jak Comarch realizuje podejście AI Native w kolejnych obszarach działalności.
[1] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-technology/our-insights/mckinsey-global-tech-agenda-2026
[2] https://www.idc.com/resource-center/blog/futurescape-2026-moving-into-the-agentic-future/
[3] https://www.comarch.pl/erp/aktualnosci/comarch-robi-duzy-krok-i-rusza-z-komercyjnym-startem-agentow-ai-w-systemach-erp/
[4] https://comarchcommunications.com/about-us/news/comarch-advances-autonomous-networks-in-africa-oss-transformation-pilot-launched-with-hatif-libya-and-makman-technology-consulting,525
[5] https://www.comarch.com/trade-and-services/loyalty-marketing/ai-in-loyalty/
[6] https://www.comarch.com/trade-and-services/data-management/news/how-your-ai-agents-can-now-find-check-and-send-invoices-directly-on-comarch-e-invoicing/
[7] https://www.idc.com/resource-center/blog/ai-agent-governance-enterprise-investment/
[8] https://www.comarch.com/company/comarch-at-a-glance/
