Wszystkie projekty
🏦 FinTech · Banking · AI Architecture

AI Virtual Banking

Kompleksowa architektura systemu bankowego z warstwą AI - Financial Copilot i Credit Memo Generator

PoC zaawansowany prototyp
2 AI moduły copilot
Human-in-loop model bezpieczeństwa
Przewiń w dół
Klient Europejski FinTech (BaaS Provider)
Branża FinTech / Banking-as-a-Service
Czas trwania 4 miesiące (architektura + PoC)
Moja rola CTO / Solution Architect
01

Przegląd projektu

Projekt dla europejskiego fintecha - dostawcy Banking-as-a-Service. Celem było zbudowanie mobilnej i webowej aplikacji bankowej z warstwą AI "Financial Copilot" oraz modułem wspierającym decyzje kredytowe. Zaprojektowałem kompletną architekturę systemu: frontend (Blazor Web + Blazor Hybrid MAUI), backend (modularny monolit .NET), warstwa AI (Semantic Kernel z RAG) oraz integracje z core banking. Projekt doprowadzono do zaawansowanego PoC - wdrożenie wstrzymano z przyczyn biznesowych po stronie klienta.

🤖 Financial Copilot - AI wyjaśniający transakcje
📋 Credit Memo Generator - AI dla analityków ryzyka
📱 Blazor Web + Blazor Hybrid MAUI (iOS/Android)
🔒 Human-in-the-loop - AI nigdy nie decyduje sam
02

Wyzwanie

Połączenie świata bankowości transakcyjnej (ekstremalne wymagania bezpieczeństwa, deterministyka) ze światem LLM (generatywność, halucynacje). Dodatkowo: integracja z core banking przez BaaS, zgodność z regulacjami finansowymi, skalowanie kosztów AI przy dużej liczbie użytkowników oraz agregacja danych z wielu źródeł dla modułu kredytowego.

  • Pogodzenie deterministyki bankowości z generatywnością LLM
  • Pełny audyt ścieżki decyzyjnej AI (compliance)
  • Skalowanie kosztów tokenów przy milionach użytkowników
  • Integracja z wieloma zewnętrznymi źródłami danych
03

Rozwiązanie

Zaprojektowałem modularny monolit .NET z możliwością rozbicia na mikroserwisy. Warstwa AI jako osobny moduł z Semantic Kernel, RAG na historii transakcji (pgvector), oraz wzorcem "AI jako asystent, nie decydent". Financial Copilot: RAG + Function Calling (GetTransactions, EstimateCashflow). Credit Memo Generator: agregacja danych + LLM generujący podsumowania z listą ryzyk - zawsze do akceptacji człowieka. Cache'owanie odpowiedzi, rozróżnienie modeli tanich/drogich, separacja warstwy krytycznej od AI (jeśli LLM padnie, bankowość działa).

Wykorzystane technologie

.NET 10
Blazor Server
Blazor Hybrid MAUI
ASP.NET Core
Semantic Kernel
OpenAI GPT-5.1
Gemini
PostgreSQL
pgvector
SignalR
Redis
OAuth2/OIDC
04

Rezultaty

PoC
zaawansowany prototyp

Gotowy do produkcji

2 AI
moduły copilot

Financial + Credit Memo

Human-in-loop
model bezpieczeństwa

AI rekomenduje, człowiek decyduje

💬 Komentarze (0)

?

Zostaw komentarz

💭

Bądź pierwszy, który skomentuje!

🚀

Masz podobny projekt?

Porozmawiajmy o tym, jak mogę pomóc Twojej firmie osiągnąć podobne rezultaty.

Asystent AI Damiana

Online • Odpowiadam natychmiast

Cześć! 👋

Jestem asystentem AI Damiana. Zapytaj mnie o technologie, projekty lub jak mogę Ci pomóc!

Powered by GPT-5.6 • Odpowiedzi mogą zawierać błędy

Rejoining the server...

Rejoin failed... trying again in seconds.

Failed to rejoin.
Please retry or reload the page.

The session has been paused by the server.

Failed to resume the session.
Please reload the page.