Kredyt gotówkowy w Polsce przez lata był produktem „papierowym” i procesowym: formularz, dokumenty, analiza, decyzja. W 2026 roku ten obraz jest coraz mniej aktualny. Rynek wchodzi w fazę, w której decyzja kredytowa staje się usługą czasu rzeczywistego, a nie etapem w relacji klient–bank. To zmienia niemal wszystko: od tego, jak banki wyceniają ryzyko, przez to, jak konsument porównuje oferty, po to, jakie prawa i obowiązki będą miały instytucje finansowe przy używaniu algorytmów i modeli AI. Jednocześnie automatyzacja nie jest już „opcją strategiczną” – staje się wymogiem konkurencyjności, bo klient przyzwyczaił się do natychmiastowości, a banki – do kosztowej presji i cyfrowych kanałów sprzedaży.
W tle stoją trzy siły, które w latach 2025–2027 będą najmocniej kształtować kredyt gotówkowy. Pierwsza to europejskie regulacje dotyczące sztucznej inteligencji – tzw. AI Act wchodzi etapami i ma bezpośrednie znaczenie dla zastosowań AI w obszarze oceny wiarygodności kredytobiorcy i scoringu kredytowego, klasyfikowanych jako zastosowania wysokiego ryzyka (1–3). Druga to odporność cyfrowa – DORA obowiązuje od 17 stycznia 2025 r. i wzmacnia wymagania dotyczące zarządzania ryzykiem ICT oraz nadzoru nad kluczowymi dostawcami technologii (4–5). Trzecia to modernizacja płatności i otwartej bankowości – prace nad PSD3/PSR oraz nacisk na prewencję fraudów i kontrolę dostępu do danych przyspieszają zmianę infrastruktury, na której banki budują oceny ryzyka i doświadczenie klienta (6–7).
W tym artykule pokazujemy, dokąd zmierza kredyt gotówkowy w Polsce: jak będzie wyglądać „fabryka decyzji kredytowych” w banku, jakie dane zasilą modele, jakie wymogi prawne ograniczą automatyzację, oraz co to oznacza dla klientów – zwłaszcza tych, którzy chcą kredytu taniego, szybkiego i bez nieprzyjemnych niespodzianek.
Od analityka do „silnika decyzji” – jak automatyzacja przeprojektuje proces kredytu gotówkowego
Najważniejsza zmiana w kredycie gotówkowym nie polega na tym, że „bank użyje AI”. Polega na tym, że bank przeprojektuje cały łańcuch decyzyjny tak, aby większość decyzji była podejmowana automatycznie, a człowiek włączał się tylko w przypadkach wyjątkowych. To różnica między „modelem wspierającym analityka” a „systemem produkcyjnym”, który sam zbiera dane, weryfikuje, wykrywa anomalie, podejmuje decyzję i uruchamia wypłatę. W praktyce oznacza to budowę tzw. decision engine: zestawu reguł, modeli statystycznych i modeli ML, połączonych z warstwą danych, logiką compliance oraz warstwą audytu.
Ten trend jest widoczny również w Polsce. W opisie wdrożeń innowacyjnych w bankach wskazuje się m.in. automatyczną decyzję kredytową i skrócenie procesu do sekund w niektórych instytucjach (8). Trzeba jednak rozumieć, że „sekundy” są możliwe wyłącznie wtedy, gdy bank minimalizuje tarcie: ogranicza dokumenty, automatyzuje KYC, korzysta z danych transakcyjnych i ma stabilne kanały podpisu oraz wypłaty. To nie jest tylko kwestia modelu scoringowego, ale całej architektury operacyjnej.
W latach 2026–2027 typowy proces kredytu gotówkowego będzie dzielił klientów na trzy strumienie. Strumień pierwszy to klienci „łatwi” – z historią w banku, stabilnymi wpływami i przewidywalnym profilem. Dla nich bank oferuje natychmiastową decyzję w aplikacji. Strumień drugi to klienci „średni” – nowi w banku lub z mniej czytelnym profilem. Tu automatyzacja nadal działa, ale rośnie rola dodatkowych źródeł danych i weryfikacji, np. w oparciu o otwartą bankowość albo dokumenty dochodowe (OCR, walidacje). Strumień trzeci to klienci „trudni” – nieregularni, z wysokim obciążeniem, z sygnałami ryzyka fraudowego lub z konfliktami danych. Tu automatyzacja będzie raczej filtrem i narzędziem triage, a nie „pełnym autopilotem”.
W tym miejscu warto zrozumieć mechanikę kosztów. Automatyzacja decyzji kredytowej obniża koszt obsługi wniosku, skraca czas i pozwala bankowi skalować sprzedaż bez proporcjonalnego wzrostu zatrudnienia. Jednocześnie rośnie koszt technologiczny: infrastruktura danych, monitoring modeli, bezpieczeństwo, raportowanie, audyt. DORA, obowiązująca od 17 stycznia 2025 r., wzmacnia wymagania w zakresie odporności cyfrowej – bank musi być gotowy na incydenty ICT, awarie, zależności od dostawców i testy odporności (4). To oznacza, że „tani kredyt przez AI” nie jest już prostą funkcją automatyzacji – jest funkcją tego, czy bank umie zbudować stabilną i zgodną z wymogami infrastrukturę.
Dla konsumenta automatyzacja ma dwa skutki jednocześnie. Po pierwsze, decyzje będą szybsze i częściej pozytywne w „dobrych” profilach, bo system łatwiej rozpoznaje wzorce niskiego ryzyka. Po drugie, wzrośnie znaczenie danych i spójności informacji: jeśli algorytm widzi niespójność, może automatycznie odmówić lub poprosić o dodatkową weryfikację. Dlatego edukacyjnie warto łączyć temat automatyzacji z przygotowaniem profilu: Scoring kredytowy – jak działa i Jak sprawdzić BIK oraz z rozumieniem zdolności: Jak obliczyć zdolność kredytową.
Poniższa tabela pokazuje, jak w praktyce rośnie „poziom automatyzacji” i co to znaczy dla klienta:
| Poziom procesu | Co robi bank | Co widzi klient | Najczęstszy punkt tarcia |
|---|---|---|---|
| Ręczna analiza | człowiek zbiera i ocenia dane | decyzja po dniach | dokumenty, telefony, opóźnienia |
| Hybryda | model proponuje, człowiek zatwierdza | decyzja szybciej, ale nie natychmiast | dodatkowe pytania, ograniczenia kanału |
| End-to-end automatyzacja | silnik decyzji + automatyczne KYC/KYB | decyzja w minuty/sekundy | niespójność danych, limity ryzyka |
| „Ciągła ocena” | oferta dynamiczna i personalizowana | pre-approved limity, zmienne warunki | wrażenie „bank wszystko wie” i spory o wyjaśnienia |
Ten ostatni poziom – ciągła ocena – będzie dla wielu klientów najbardziej zaskakujący. Kredyt gotówkowy przestanie być „wnioskiem”, a stanie się dynamiczną propozycją: limit, rata i warunki będą się zmieniać wraz z zachowaniem klienta i sygnałami ryzyka. To rodzi pytania o przejrzystość, wyjaśnialność i prawa konsumenta, które wprost dotykają AI Act i zaleceń krajowych regulatorów.
Dane jako paliwo kredytu 2026+: open banking, tożsamość cyfrowa i „alternatywne” sygnały zdolności
Automatyzacja decyzji kredytowej jest tak dobra, jak dane, którymi jest karmiona. W 2026 roku banki będą intensywnie przesuwać się od wąskiego zestawu danych (dochód z oświadczenia, baza wewnętrzna, BIK) do ekosystemu wieloźródłowego. To nie oznacza, że klasyczne elementy znikną; oznacza, że staną się tylko jednym z komponentów. W praktyce kredyt gotówkowy wchodzi w epokę, w której zdolność kredytowa jest estymowana na podstawie zachowania finansowego, a nie tylko na podstawie deklaracji.
Pierwszym filarem jest open banking. Nowe regulacje płatnicze PSD3/PSR oraz presja na lepsze narzędzia kontroli dostępu i przeciwdziałania fraudom mają zwiększyć konkurencję, a jednocześnie wzmocnić bezpieczeństwo i przejrzystość opłat (6–7). W praktyce oznacza to, że banki i instytucje płatnicze będą częściej korzystać z danych rachunkowych za zgodą klienta: wpływy, regularność, struktura wydatków, bufor finansowy, sezonowość. Dla kredytu gotówkowego to przełom: zamiast prosić o „zaświadczenie o zarobkach”, system może ocenić stabilność na podstawie przepływów.
Drugim filarem jest cyfrowa tożsamość i automatyczna weryfikacja dokumentów. Raport Rzecznika Finansowego o AI w finansach opisuje zastosowania AI m.in. w obszarze OCR i analizy dokumentów oraz wykrywania niezgodności danych w procesach rejestracji i weryfikacji (9). To jest szczególnie ważne w kredycie gotówkowym online, gdzie bank musi pogodzić szybkość z bezpieczeństwem. AI weryfikuje spójność danych, wykrywa podejrzane wzorce, a czasem blokuje proces, zanim klient zorientuje się, że trafił na fraud.
Trzecim filarem są sygnały „alternatywne”, czyli takie, które nie są klasycznym scoringiem kredytowym, ale korelują z ryzykiem. To może być stabilność zatrudnienia w ujęciu przepływów, rotacja wpływów, „zachowanie” w relacji z bankiem, a w części segmentów – dane zewnętrzne. Kluczowy punkt: im bardziej bank opiera się na takich sygnałach, tym większe znaczenie mają zasady transparentności i niedyskryminacji. To właśnie dlatego AI Act klasyfikuje zastosowania związane z oceną zdolności i scoringiem jako obszar wysokiego ryzyka, wymagający szczególnej kontroli i zarządzania (1–3).
W polskim kontekście regulator również zajmuje się kwestiami AI i praw konsumenta. W rekomendacjach/komunikatach dotyczących sztucznej inteligencji w sektorze finansowym podkreśla się m.in. znaczenie praw wnioskującego o kredyt do uzyskania informacji i ochrony w procesach przetwarzania danych (10). To łączy się z praktycznym pytaniem: gdy decyzja jest automatyczna, klient nie powinien zostać z lakonicznym „odmowa” bez możliwości zrozumienia, co poszło nie tak – nawet jeśli bank nie ujawnia wprost parametrów modelu.
Dla konsumenta rosnąca rola danych ma konsekwencję, o której rzadko mówi się wprost: higiena finansowa staje się mierzalna. Regularność wpływów, brak stałych deficytów, stabilne saldo i przewidywalne zachowanie na rachunku będą „widoczne” dla modeli. W praktyce więc przygotowanie do kredytu w 2026+ coraz częściej będzie oznaczać nie „zbieranie papierów”, tylko budowanie stabilnego profilu transakcyjnego oraz świadome zarządzanie limitami i zobowiązaniami. To temat, który warto spinać z Twoimi treściami o BIK i scoringu: Scoring kredytowy – jak działa i Jak sprawdzić BIK.
Poniżej zestawienie, jak zmieni się rola danych w procesie kredytu gotówkowego:
| Warstwa danych | „Stary” model | Model 2026+ | Ryzyko dla klienta |
|---|---|---|---|
| Dochód | oświadczenie/zaświadczenie | przepływy + weryfikacja automatyczna | odrzut przez niespójność danych |
| Historia kredytowa | dominująca rola BIK | BIK + zachowanie transakcyjne | błędna interpretacja „anomalii” |
| Tożsamość | ręczne KYC | OCR/biometria/antyfraud | fałszywe blokady i tarcie |
| Wydatki i bufor | mało widoczne | silny sygnał ryzyka | „niewygodne” pytania o budżet |
| Zgody na dane | marginalne | centralny element procesu | ryzyko nadania zbyt szerokich zgód |
Warto tu dodać jedno: open banking i rosnące użycie danych wymuszą lepszą edukację konsumenta, bo klient coraz częściej będzie „współtwórcą” procesu poprzez udzielenie zgód. To temat praktyczny także dla osób porównujących oferty banków – np. Pekao, Alior czy Santander – bo różne banki mogą różnie projektować ścieżkę zgód i weryfikacji, co wpływa na szybkość i odsetek decyzji pozytywnych.
AI Act, KNF, Rzecznik Finansowy – czyli dlaczego automatyzacja będzie „bardziej kontrolowana” niż banki obiecują w reklamach
W latach 2025–2027 największym hamulcem dla „dzikiej” automatyzacji nie będzie technologia. Będzie nim prawo i nadzór. AI Act wdraża się etapami; zgodnie z oficjalną osią czasu Komisji Europejskiej przepisy wchodzą progresywnie, a pełne wdrożenie całego reżimu jest przewidziane do 2 sierpnia 2027 r., z ważnymi kamieniami milowymi po drodze (1). Dla sektora kredytowego kluczowe jest to, że systemy AI używane do oceny zdolności lub credit scoringu osób fizycznych są traktowane jako „high-risk”, co oznacza wymogi dotyczące zarządzania ryzykiem, jakości danych, dokumentacji, nadzoru człowieka, monitoringu i zgodności. Europejski nadzór bankowy (EBA) w 2025 r. prowadził mapowanie wymogów AI Act względem istniejących ram bankowych właśnie z naciskiem na użycie AI w creditworthiness i scoringu oraz opisał implikacje dla sektora (2–3).
To ma praktyczne znaczenie: bank, który chce w 2026 r. intensywnie automatyzować decyzje kredytowe, musi równolegle budować „infrastrukturę zgodności” dla modeli. To obejmuje m.in. wersjonowanie modeli, ścieżki danych, procedury walidacji, testy „biasu”, monitoring odchyleń, mechanizmy wyjaśnialności oraz dowody, że dane uczące są adekwatne. W polskich realiach do tego dochodzą zalecenia i komunikaty nadzoru krajowego. KNF w materiałach dotyczących cyfrowej transformacji rynku finansowego wskazuje rosnącą rolę AI w obsłudze klienta i procesach oraz potrzebę zarządzania ryzykami cyfrowymi (11). Z kolei rekomendacje/komunikaty dotyczące AI i praw wnioskujących o kredyt podnoszą kwestię standardów informacyjnych i zgodności przetwarzania danych (10).
Istotnym, bardzo „konsumenckim” głosem jest raport Rzecznika Finansowego „AI w finansach” (październik 2025), który opisuje zarówno zastosowania AI w instytucjach finansowych, jak i ryzyka dla klientów oraz katalog uprawnień wobec instytucji (9). (Rzecznik Finansowy) To jest ważne dlatego, że przyszłość kredytu gotówkowego będzie równocześnie historią o szybkości i historią o sporach: klient będzie kwestionował odmowę, bank będzie tłumaczył „model”, a regulator będzie oczekiwał procedur, które umożliwiają kontrolę automatycznych decyzji.
Na tym tle pojawia się jeszcze jeden element: polityka i ewentualne przesunięcia terminów. W 2025 r. Komisja Europejska publicznie odrzucała postulaty „pauzy” we wdrożeniu AI Act, wskazując, że harmonogram idzie zgodnie z planem, m.in. z wejściem obowiązków dla general-purpose AI od sierpnia 2025 i dla high-risk od sierpnia 2026 (12). Jednocześnie w listopadzie 2025 pojawiły się doniesienia o propozycjach „Digital Omnibus”, które mogłyby przesunąć część obowiązków dla zastosowań wysokiego ryzyka – w tym w obszarze oceny kredytowej – nawet do końca 2027 r. (13). Dla banków oznacza to niepewność: czy inwestować w pełną zgodność natychmiast, czy liczyć na przesunięcia? Dla klientów oznacza to coś prostego: przez 2026–2027 będziemy żyć w okresie przejściowym, w którym część banków będzie bardziej konserwatywna (bo boi się ryzyk prawnych), a część będzie agresywnie cyfryzować (bo chce wygrać doświadczeniem klienta). To zwiększy rozjazd w ofertach i w tym, jak działają procesy kredytowe.
Warto ująć to w tabelę „wymogi vs. obietnice”, bo tu rodzi się największa luka oczekiwań:
| Obietnica rynkowa | Co wymusza regulacja/nadzór | Co to znaczy w praktyce |
|---|---|---|
| „Decyzja w 30 sekund” | kontrola procesu, audyt, monitoring modeli (1–3) | szybciej dla „łatwych”, wolniej dla „nietypowych” |
| „AI dopasuje najlepszą ofertę” | transparentność i możliwość wyjaśnień (9–10) | większa liczba komunikatów, zgód i pouczeń |
| „Bez papierów” | bezpieczeństwo, KYC, odporność ICT (4, 9) | więcej automatycznych weryfikacji, czasem blokady |
| „Każdy dostanie” | ostrożność w ocenie ryzyka i zdolności | częściej twarde decyzje „tak/nie” bez negocjacji |
Z perspektywy konsumenta najważniejsze jest to, że automatyzacja nie oznacza „mniej zasad”. Oznacza więcej zasad zapisanych w kodzie, a więc mniej pola na „dogadanie się” i większą wagę prawidłowego profilu danych. Dlatego obok tematów stricte technologicznych rośnie znaczenie edukacji: czym jest kredyt, jak bank liczy koszt i zdolność oraz jak przygotować profil. Warto także wiedzieć jak działa RRSO jak z niego korzystać.
Bezpieczeństwo i fraud w erze natychmiastowych decyzji: DORA, nadzór nad chmurą i algorytmy antyoszustwowe
Im szybsza decyzja kredytowa, tym większa pokusa oszustów. Kredyt gotówkowy „w kilka minut” jest atrakcyjny dla uczciwego klienta, ale bywa równie atrakcyjny dla przestępcy: przejęcie tożsamości, zaciągnięcie zobowiązania, wypłata środków, zniknięcie. Dlatego przyszłość automatyzacji w kredycie gotówkowym jest nierozerwalnie związana z antyfraudem i odpornością cyfrową.
DORA, obowiązująca od 17 stycznia 2025 r., podnosi poprzeczkę w zakresie ICT risk management, raportowania incydentów, testów odporności i zarządzania ryzykiem dostawców technologii (4). To jest absolutnie kluczowe dla banków, które budują automatyczne „fabryki decyzji” w oparciu o chmurę, zewnętrzne narzędzia analityczne, platformy tożsamości czy narzędzia antyfraudowe. W listopadzie 2025 Reuters opisywał, że unijni regulatorzy wskazali listę „krytycznych” dostawców technologii dla sektora finansowego (w tym największych dostawców chmury), którzy mają podlegać bezpośredniemu nadzorowi w ramach DORA (5). To sygnał, że Europa – i pośrednio Polska – traktuje zależność banków od infrastruktury technologicznej jako ryzyko systemowe. Dla kredytu gotówkowego oznacza to prosto: stabilność i bezpieczeństwo systemów decyzyjnych stanie się obszarem równie ważnym jak sama trafność scoringu.
Jednocześnie rośnie rola algorytmów antyoszustwowych. Raport Rzecznika Finansowego wskazuje, że AI jest skuteczna w identyfikowaniu anomalii i nieprawidłowych wzorców, m.in. w analizie dokumentów i w procesach rejestracji, co pozwala wykrywać niezgodności i potencjalne próby oszustwa (9). Raport polskiego Rzecznika Finansowego podaje, że w praktyce antyfraud będzie coraz bardziej zintegrowany z kredytem gotówkowym: system nie tylko oceni „czy klient spłaci”, ale też „czy klient jest tym, za kogo się podaje” oraz „czy wniosek nie jest elementem ataku”. To może oznaczać dla uczciwych klientów więcej „tarcia” w procesie: dodatkowe kroki weryfikacji, czasowe blokady, prośby o selfie/biometrię lub potwierdzenia. To jest cena za natychmiastowość.
W tle pojawiają się również zmiany w płatnościach i odpowiedzialności za fraud. Doniesienia o reformach PSD3/PSR podkreślają nacisk na prewencję oszustw, m.in. weryfikację odbiorcy (verification of payee), mechanizmy blokowania podejrzanych transakcji i większą ochronę konsumenta (7). Choć dotyczy to płatności, wpływa pośrednio na kredyt gotówkowy, bo wypłata środków jest częścią procesu, a fraud często wykorzystuje płatności natychmiastowe.
Dla klientów ważna jest jedna, często pomijana konsekwencja: spór o fraud będzie coraz częściej sporem o dane i logi systemowe. Jeśli kredyt został uruchomiony automatycznie, bank będzie musiał udowodnić, że procedury bezpieczeństwa zostały dochowane, a klient będzie próbował wykazać, że doszło do przejęcia tożsamości lub manipulacji. Im bardziej proces jest cyfrowy, tym większa rola dowodowa śladów cyfrowych. DORA wzmacnia kulturę raportowania incydentów i zarządzania ryzykiem ICT, co w dłuższym okresie powinno poprawiać odporność sektora (4–5).
Warto więc spojrzeć na przyszłość kredytu gotówkowego jak na równowagę: szybkość vs. bezpieczeństwo. Jeśli bank chce dawać decyzję w minutę, musi mieć antyfraud w milisekundach. Jeśli chce zmniejszyć fraud, może zwiększyć tarcie. W 2026–2027 banki będą szukały optimum i będą się różnić strategiami. Dla klienta oznacza to praktyczny wniosek: proces „w tym samym banku” może wyglądać inaczej w zależności od kanału i sytuacji; a porównując oferty, trzeba brać pod uwagę nie tylko koszt, ale też jakość procesu i weryfikacji. Tu przydaje się perspektywa doradcy, ale także świadomy wybór samodzielny – zobacz: Doradca kredytowy – czy warto skorzystać.
Co to oznacza dla klientów i rynku: personalizacja ceny, „pre-approved” limity i nowa rola porównywarek
Automatyzacja i AI zmienią nie tylko to, jak bank podejmuje decyzję. Zmienią też to, jak bank ustala cenę. Kredyt gotówkowy będzie coraz częściej produktem personalizowanym: marża, prowizja, okres i limit będą dopasowane do profilu ryzyka i do prawdopodobieństwa retencji klienta. Z perspektywy banku to logiczne: skoro system potrafi ocenić ryzyko szybciej i dokładniej, potrafi też „precyzyjniej” wycenić klienta. Z perspektywy konsumenta oznacza to, że cennik przestaje być jednolity, a porównywanie ofert staje się trudniejsze.
To w praktyce będzie objawiało się trzema zjawiskami. Pierwsze: wzrost oferty pre-approved, czyli kredytów „na klik” dla klientów już ocenionych w relacji z bankiem. Drugie: dynamiczne limity – bank będzie podnosił lub obniżał dostępny limit w zależności od zachowania transakcyjnego i obciążenia. Trzecie: cenowa segmentacja – klient o wysokiej stabilności może dostać lepsze warunki, ale równie dobrze bank może próbować maksymalizować marżę na kliencie, który jest „wygodny” i ma mniejszą skłonność do zmiany banku. To jest jeden z powodów, dla których edukacja o RRSO i kosztach całkowitych będzie jeszcze ważniejsza: RRSO – co to jest i jak korzystać.
Regulacje będą próbowały utrzymać transparentność, ale nie usuną personalizacji. AI Act i mapowanie EBA pokazują, że fokus idzie w stronę kontroli ryzyk, jakości danych i governance dla AI w credit scoringu, a nie w stronę zakazu personalizacji (2–3). Oznacza to, że personalizacja zostanie, ale będzie musiała być „zarządzana” – m.in. w kontekście ryzyka dyskryminacji i praw konsumenta do informacji (9–10).
W tym świecie zmieni się też rola porównywarek. Jeśli oferty są personalizowane, ranking „na sztywno” ma mniejszą wartość. Porównywarka może stać się bardziej narzędziem leadowym niż informacyjnym, a kluczową przewagą będzie nie to, czy pokaże „najniższe RRSO od…”, tylko czy potrafi zasymulować realny koszt dla Twojego profilu. Dlatego to, co w 2024–2025 było „opcjonalną wiedzą”, w 2026+ staje się kompetencją: zrozumienie scoringu i BIK, umiejętność interpretacji zdolności, świadome zarządzanie wnioskowaniem. To spina się bezpośrednio z Twoimi treściami: Scoring kredytowy – jak działa i Jak sprawdzić BIK oraz z „mapą” ofert: Gdzie najłatwiej o kredyt gotówkowy.
Na poziomie makro rynek będzie również reagował na nowe regulacje cyfrowe. Raport „How to do Fintech in Poland 2025” wskazuje wprost na wpływ AI Act na polski sektor finansowy i kierunki na 2026 r., traktując regulacje jako czynnik kształtujący strategie instytucji (14). Z kolei dyskusja o odporności cyfrowej i nadzorze nad dostawcami technologii pod DORA pokazuje, że banki będą musiały inwestować w compliance technologiczny, co może wpływać na koszty operacyjne i pośrednio na marże produktowe (4–5).
W praktyce klient w 2026–2027 stanie przed nowym typem dylematu: czy wybrać bank z najniższą ceną w reklamie, czy bank z najlepszym procesem i najwyższą przewidywalnością. Ponieważ proces staje się elementem produktu, a nie tylko kanałem sprzedaży, warto w analizie uwzględniać także jakość ścieżki online, wymagania dokumentowe, elastyczność w nadpłacie oraz realne warunki w umowie. W tym kontekście bankowe podstrony i analizy ofert (np. Pekao, Alior, kredyt gotówkowy Santander ) mogą działać jako „case studies” różnic w podejściu.
Dla uporządkowania, poniższa tabela pokazuje, jak będzie wyglądał „nowy rynek” w porównaniu do starego:
| Element rynku | Kredyt gotówkowy „kiedyś” | Kredyt gotówkowy 2026–2027 | Skutek dla klienta |
|---|---|---|---|
| Decyzja | dni, ręczna analiza | minuty/sekundy, automatyczna | większa szybkość, mniejsza negocjacja |
| Cena | bardziej tabelaryczna | bardziej personalizowana | trudniejsze porównanie „na oko” |
| Dane | dokumenty i deklaracje | przepływy, zgody, automatyczna weryfikacja | rośnie rola higieny finansowej |
| Ryzyko | scoring głównie kredytowy | scoring + antyfraud + ICT risk | więcej blokad/wyjątków w procesie |
| Regulacje | punktowe obowiązki | AI Act + DORA + modernizacja płatności | więcej pouczeń i procedur wyjaśnień |
Podsumowanie
Przyszłość kredytów gotówkowych w Polsce w latach 2026–2027 będzie w dużej mierze przyszłością „fabryk decyzji”: automatycznych silników, które w czasie rzeczywistym łączą dane, weryfikację tożsamości, scoring ryzyka i wypłatę środków. Dla klientów oznacza to potencjalnie wygodę i szybkość, ale także większą zależność od jakości danych oraz mniejszą „uznaniowość” procesu. W praktyce kredyt gotówkowy przestanie być pojedynczym wydarzeniem, a stanie się dynamicznym elementem relacji z bankiem – z limitami pre-approved, personalizacją ceny i ciągłą oceną ryzyka.
Jednocześnie automatyzacja nie będzie wolną amerykanką. AI Act wdraża się etapami i obejmuje zastosowania AI w ocenie zdolności i credit scoringu jako obszar wysokiego ryzyka, co oznacza obowiązki governance, jakości danych, dokumentacji, monitoringu i nadzoru (1–3). (AI Act Service Desk) Europejski nadzór bankowy mapuje te wymagania do istniejących ram bankowych, co sygnalizuje, że sektor finansowy będzie traktowany szczególnie poważnie w kontekście „trustworthy AI” (2–3). (European Banking Authority) W Polsce dodatkowo rośnie znaczenie zaleceń i komunikatów nadzoru oraz ochrony konsumenckiej – raport Rzecznika Finansowego „AI w finansach” systematyzuje zastosowania i ryzyka oraz wskazuje perspektywę uprawnień klienta wobec instytucji (9). (Rzecznik Finansowy)
Drugą osią zmian jest bezpieczeństwo i odporność cyfrowa. DORA, obowiązująca od 17 stycznia 2025 r., wymusza dojrzałość w zarządzaniu ryzykiem ICT i wzmacnia nadzór nad zależnościami od technologii, w tym nad kluczowymi dostawcami chmury (4–5). (EIOPA) Kredyt natychmiastowy bez dojrzałej odporności cyfrowej jest bowiem ryzykiem systemowym: awaria lub atak w krytycznym elemencie może sparaliżować proces kredytowy i narazić klientów na szkody. Trzecim czynnikiem są reformy w obszarze płatności i otwartej bankowości – PSD3/PSR oraz nacisk na prewencję fraudów i kontrolę dostępu do danych przyspieszą rozwój danych transakcyjnych jako podstawy oceny ryzyka (6–7). (Passle)
Dla konsumenta najlepszą strategią w 2026+ będzie połączenie dwóch kompetencji: rozumienia kosztu i rozumienia danych. Po stronie kosztu niezbędna jest świadomość RRSO i elementów całkowitego kosztu (RRSO – co to jest i jak korzystać), a po stronie danych – kontrola profilu w BIK i zachowania finansowego, bo automatyzacja „widzi” stabilność w przepływach (Jak sprawdzić BIK, Scoring kredytowy – jak działa). W świecie personalizacji cen porównywanie ofert będzie trudniejsze, więc rośnie wartość rzetelnych przewodników produktowych i analiz banków: Przewodnik po kredycie gotówkowym oraz strony porównawcze banków, np. Kredyt gotówkowy Pekao – warunki i analiza i Kredyt gotówkowy Alior Bank – warunki i analiza. Przyszłość kredytu gotówkowego nie będzie więc tylko „AI w banku”. Będzie to nowy kontrakt między szybkością a przejrzystością, w którym wygrywają ci klienci, którzy rozumieją, jak działa system, i potrafią zarządzać własnym profilem oraz kosztami.
Przykład reprezentatywny:
Rzeczywista Roczna Stopa Oprocentowania (RRSO) dla reprezentatywnej oferty kredytów w porównywarce wynosi 11,97 %. Okres obowiązywania umowy: 84 mies., całkowita kwota pożyczki: 30 000 zł. Całkowity koszt zobowiązania spłacanego w ratach równych: 13 681,08 zł, całkowita kwota do zapłaty: 43 681,08 zł. Spłata następuje w 84 ratach równych. Kalkulacja została dokonana na dzień 08.10.2025 na reprezentatywnym przykładzie.
Minimalny i maksymalny okres spłaty: min. 1 mies., max. 120 mies.
Maksymalne RRSO: 20,27 %
Przykład reprezentatywny:
Rzeczywista Roczna Stopa Oprocentowania (RRSO) dla reprezentatywnej oferty kredytów w porównywarce wynosi 11,66 %. Okres obowiązywania umowy: 8 lat, całkowita kwota pożyczki: 60 000 zł. Całkowity koszt zobowiązania spłacanego w ratach równych: 30 784,90 zł, całkowita kwota do zapłaty: 90 784,90 zł. Spłata następuje w 96 ratach równych. Kalkulacja została dokonana na dzień 08.10.2025 na reprezentatywnym przykładzie.
Minimalny i maksymalny okres spłaty: min. 1 lat, max. 10 lat
Maksymalne RRSO: 17,81 %
Przykład reprezentatywny:
Rzeczywista Roczna Stopa Oprocentowania (RRSO) dla reprezentatywnej oferty kredytów w porównywarce wynosi 8,55 %. Okres obowiązywania umowy: 25 lat, całkowita kwota pożyczki: 400 000 zł. Całkowity koszt zobowiązania spłacanego w ratach równych: 545 307,33 zł, całkowita kwota do zapłaty: 945 307,33 zł. Spłata następuje w 300 ratach równych. Kalkulacja została dokonana na dzień 11.09.2025 na reprezentatywnym przykładzie.
Minimalny i maksymalny okres spłaty: min. 1 lat, max. 35 lat
Maksymalne RRSO: 9,40 %
Przykład reprezentatywny:
Rzeczywista Roczna Stopa Oprocentowania (RRSO) dla reprezentatywnej oferty kredytów w porównywarce wynosi 456,72 %. Okres obowiązywania umowy: 30 dni, całkowita kwota pożyczki: 2 000 zł. Całkowity koszt zobowiązania spłacanego w ratach równych: 285,93 zł, całkowita kwota do zapłaty: 2 285,93 zł. Spłata następuje w 1 ratach równych. Kalkulacja została dokonana na dzień 01.08.2024 na reprezentatywnym przykładzie.
Minimalny i maksymalny okres spłaty: min. 30 dni, max. 61 dni
Maksymalne RRSO: 514,14 %
Przykład reprezentatywny:
Rzeczywista Roczna Stopa Oprocentowania (RRSO) dla reprezentatywnej oferty kredytów w porównywarce wynosi 33,78 %. Okres obowiązywania umowy: 12 mies., całkowita kwota pożyczki: 5 000 zł. Całkowity koszt zobowiązania spłacanego w ratach równych: 803,62 zł, całkowita kwota do zapłaty: 5 803,62 zł. Spłata następuje w 12 ratach równych. Kalkulacja została dokonana na dzień 01.08.2024 na reprezentatywnym przykładzie.
Minimalny i maksymalny okres spłaty: min. 1 mies., max. 48 mies.
Maksymalne RRSO: 64,11 %
