AthenaVaultby xdivision.
Umów rozmowę

Od skanu do decyzji


Platforma AI dla organizacji, które pracują na dużych zbiorach wrażliwych dokumentów. AthenaVault łączy rozproszone, niekompatybilne dane organizacji w jeden model operacyjny (tzw. ontologię), na którym ludzie i AI mogą analizować sytuację i od razu podejmować oraz wykonywać decyzje. Zasady i uprawnienia są deterministyczne: zapisane w kodzie, a nie w poleceniu dla modelu, więc model nie może ich zmienić. Każda odpowiedź ma cytat z dokumentu, a każda akcja zostawia ślad audytowy.

Czym jest AthenaVault
Pięć modułów, jeden proces

Umów rozmowę o Waszych dokumentach

Czterdzieści umów kredytu i jedno pytanie: jakie poziomy DSCR trzeba spełnić? Wraca tabela, w której każda umowa ma swój wiersz i swój paragraf. Tam, gdzie aneks zmienił poziom, oba zapisy stoją obok siebie.

Scena ilustracyjna.

Od skanu do decyzji

Odczytuje, łączy i porównuje. Na wszystkich Waszych dokumentach naraz.

  1. 01

    Odczytuje

    OCR

    Skany, zdjęcia z telefonu i PDF-y stają się tekstem, w którym każde słowo ma adres na oryginale. Polski najpierw, do tego angielski, niemiecki, francuski i hiszpański.1

  2. 02

    Chroni

    Anonymizer

    Dane osobowe zastąpione poprawnie odmienionymi danymi zastępczymi albo etykietami, zanim ktokolwiek zacznie analizę.2

  3. 03

    Łączy

    Ontology

    Dokumenty i dane z rejestrów, KSeF i programów księgowych w jednej kartotece pod stałym identyfikatorem klienta.3

  4. 04

    Porównuje

    Verifact

    Jedno pytanie do całego zbioru. Odpowiedź w tabeli z paragrafem przy każdym dokumencie, a rozjazdy między dokumentami obok siebie.4

  5. 05

    Automatyzuje

    Workflow Sandbox

    Z tabeli powstaje projekt odpowiedzi, zestawienie albo decyzja, którą zatwierdza człowiek.6

Każdy moduł działa też osobno, w aplikacji i przez API.8 Zacznijcie od jednego i dokładajcie kolejne.

Tak brzmią pytania do całego zbioru dokumentów:

Moduły (5)

Najedź na moduł
OCR01 · Odczytuje
OCR

Skany, zdjęcia z telefonu i PDF-y zamienia w tekst, w którym każde słowo ma adres na oryginale. Najeżdżacie na zdanie i widzicie jego miejsce na krzywym skanie. Przycina zdjęcie tylko wtedy, gdy jest pewny krawędzi dokumentu.

Anonymizer02 · Chroni
Anonymizer

Zastępuje dane osobowe danymi zastępczymi, poprawnie odmienionymi: „skierowano Halinę Zielińską” staje się „skierowano Annę Wiśniewską”. PESEL, NIP i REGON sprawdza sumą kontrolną. Bez generatywnego AI, więc ten sam dokument zawsze daje ten sam wynik. Dziś pracuje na tekście.

Ontology03 · Łączy
Ontology

Jedna kartoteka zamiast pięciu systemów. Dane z KSeF, CEPiK, UFG, KRS, CEIDG, REGON, białej listy VAT, programów księgowych i wyciągów MT940 trafiają pod stały identyfikator klienta. Duplikaty scala, a scalenie da się cofnąć.

Verifact04 · Odpowiada i porównuje
Verifact

Pytanie do całego zbioru, odpowiedź w tabeli: wiersz na dokument, kolumna na pytanie, w komórce dosłowny cytat z paragrafem. Aneks, który zmienia umowę, stoi obok niej. Nowe dokumenty dochodzą do tej samej tabeli, a całość eksportujecie do xlsx z arkuszem cytatów.

Workflow Sandbox05 · Automatyzuje
Workflow Sandbox

Z tabeli robi proces: projekt odpowiedzi, zestawienie albo decyzję, którą zatwierdza człowiek. W opcjonalnym trybie cienia system proponuje, a po serii zgodnych decyzji proponuje regułę i pokazuje, jak zadziałałaby na Waszej historii.

Razem albo osobno

Zacznijcie od jednego modułu.

Każdy moduł działa samodzielnie w aplikacji i przez API, a w Workflow Sandbox jest klockiem procesu.8 Na start wystarczy sam OCR do archiwum skanów albo sam Verifact na folderze umów. Kolejne moduły dokładacie wtedy, gdy pierwszy sprawdzi się na Waszych dokumentach. Tryb cienia też jest opcjonalny: to Wy decydujecie, czy go włączyć.7 Tryb cienia

Jak wygląda odpowiedź

Jedno pytanie do dziesięciu umów kredytu: jaki poziom DSCR trzeba utrzymać? Wynik sprawdzicie w minutę, bo każda komórka ma źródło.

Kowenanty · 4 z 10 umów kredytu · eksport do xlsx z arkuszem cytatówPrzykład ilustracyjny
UmowaPoziom DSCRStan i źródłoUwagi
Kredyt K-01 · obiekt A„nie mniej niż 1,20”Potwierdzone§ 18 ust. 2 · s. 24badany kwartalnie
Kredyt K-02 · obiekt B„nie mniej niż 1,15”Sprzecznośćaneks nr 2 § 3 wobec umowy § 18 ust. 2umowa: 1,25, aneks: 1,15
Kredyt K-03 · obiekt C„na poziomie określonym w Załączniku nr 4”Z kontekstu§ 17 ust. 1 + zał. 4 s. 61poziom w załączniku
Kredyt K-04 · obiekt Dnie występujeBrak danychumowa i 3 aneksy · całe 148 s.do sprawdzenia przez analityka

Stan każdej komórki to jeden z czterech: bezpośrednio potwierdzone, wynikające z kontekstu, sprzeczne z dowodami albo brak danych, a ten ostatni znaczy, że system przeczytał cały komplet i takiego zapisu nie znalazł.5

Aneks nr 2, § 31. Strony zgodnie postanawiają, że w § 18 ust. 2 Umowy wskaźnik DSCR, o którym mowa, wynosi nie mniej niż 1,15. 2. Pozostałe postanowienia Umowy pozostają bez zmian.

Kredyt K-02 · aneks nr 2 § 3 ust. 1 · s. 2 wobec umowy § 18 ust. 2 · s. 31

Umowa mówi 1,25, aneks mówi 1,15. Oba zapisy stoją obok siebie.

Sprzecznośćcytat sprawdzony w źródle

Przykład ilustracyjny. Numery, cytaty i paragrafy są fikcyjne.

Pod całym procesem

Warstwa zaufania nie jest osobnym krokiem. Działa pod każdym z pięciu i zostawia dowód, który pokażecie audytorowi, bankowi albo sądowi.

Bezpieczeństwo

Cytat z adresem w źródle

Słowo ma swoje miejsce na oryginalnym skanie, a słowo, którego nie da się odczytać, jest oznaczone jako nieczytelne.1 Odpowiedź ma dosłowny cytat z paragrafem, a liczba w raporcie prowadzi do wierszy, z których powstała.3

Zasady w kodzie

Zasady i uprawnienia konta, agenta i rozmowy są deterministyczne: zapisane w kodzie, a nie w poleceniu dla modelu, więc model nie może ich zmienić. Decyzję zatwierdza człowiek.6

Ślad audytowy

Każda akcja zostawia ślad: kto, kiedy, na podstawie którego dokumentu i dlaczego.6

Dane w UE, osobno dla każdego klienta

SaaS hostowany przez nas w Unii Europejskiej, lokalizacja danych wpisana do umowy.9 Każdy klient ma osobną bazę danych i osobny backend.10 Wasze dane nie trenują ani nie dostrajają żadnego modelu.11

Czego nie obiecujemy

Jeden przesadzony argument, który łatwo obalić, podważa wszystkie pozostałe. Dlatego o granicach mówimy wprost.

Jaka jest trafność i jak szybko to działa?

Wskaźników jakości ani czasów przetwarzania przed pilotem nie podajemy. Liczby, które mamy dziś, pochodzą z danych syntetycznych albo ze zbyt małych prób.12 Zmierzymy to na Waszych dokumentach w pilocie.

Czy pseudonimizacja wyprowadza dane spod RODO?

Pseudonimizacja zmniejsza ryzyko, ale to nadal dane osobowe.13 Jeśli ta sama osoba ma spójny alias w wielu dokumentach, jej dane dalej podlegają RODO.

Czy usuniecie wszystko o danej osobie?

Znajdziemy wszystko o osobie. O tym, czy dane można usunąć, decydują przesłanki art. 17 RODO, a czasem przepisy wymagają, żeby dane zostały przechowane.14

Czy z Wami spełnimy DORA i AI Act?

Wspieramy Wasze procesy: dajemy ślad audytowy i nadzór człowieka. Odpowiedzialność za zgodność zostaje po Waszej stronie.15

Czy anonimizujecie Excela i PDF-y?

Anonymizer pracuje na tekście. Inne formaty, w tym arkusze i PDF, konfigurujemy w ramach wdrożenia.2

Dlaczego teraz

DORA i AI Act pytają o to samo: skąd wiadomo, co zrobił system i na jakiej podstawie.

17.01.2516

DORA: ryzyko dostawców ICT, lokalizacja danych wpisana do umowy

2.12.2717

AI Act: obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka z zał. III

21 tys.+18

spraw sądowych o sankcję kredytu darmowego w toku na koniec 2025 r., ankieta ZBP wśród banków

6,7 mln19

wierzytelności przyjętych w 2025 r. przez badane firmy windykacyjne, dane GUS

Dla kogo

Zaczynamy tam, gdzie pieniądze zależą od tego, co jest w dokumentach. W każdej branży ten sam proces daje inny wynik.

ReklamacjeProjekt odpowiedzi, w którym każde zdanie stoi na umowie, regulaminie albo taryfie01 → Windykacja i NPLTabela dowodów dla całego portfela i lista teczek, którym czegoś brakuje02 → NieruchomościRejestr najmu, zestawienie kowenantów i różnice między umowami03 → UbezpieczeniaProjekt odpowiedzi z podstawą w OWU i aktach oraz lista braków w aktach04 → Biura rachunkoweDekretacja z dokumentem pod spodem i podpisem księgowej05 → Kancelarie prawneBadanie umów na całym zbiorze, z paragrafem w każdej komórce06 → Redakcje śledczeTabela twierdzeń z dowodem przy każdym, zanim materiał wyjdzie07 → Zostań partneremDostawcy oprogramowania i zrzeszenia: moduły we własnym produkcie albo jedna usługa dla wielu członków08 →
Betonowa ściana z wąską poziomą szczeliną światła

Pilot

Umów rozmowę o Waszych dokumentach

Jedna próbka dokumentów i jedno pytanie biznesowe. Pracę w pilocie wykonujemy my, a wynik to tabela dowodów z arkuszem cytatów. Wycenę przygotowujemy po rozmowie, dla Waszego zakresu.

Każdy cytat w tabeli sprawdzicie jednym kliknięciem w źródle. Opłatę za pilot zaliczamy na umowę podpisaną w 30 dni od raportu.

Administratorem danych z formularza jest BLM Media sp. z o.o. (Pruszków). Dane przetwarzamy, żeby odpowiedzieć na zgłoszenie. Szczegóły w polityce prywatności.

Źródła

  1. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: OCR, każde słowo z pozycją na oryginale, polski oraz EN, DE, FR, ES, przycinanie tylko przy pewności [F-PRD-02]
  2. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: Anonymizer, polska odmiana, sumy kontrolne PESEL, NIP i REGON, bez generatywnego AI, dziś tekst [F-PRD-03]
  3. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: Ontology, stały ID klienta, odwracalne scalanie duplikatów, raporty z cytowaniem wierszy, konektory KSeF, CEPiK, UFG, REGON, KRS, CEIDG, biała lista VAT, Comarch, enova, Symfonia, Subiekt, MT940 [F-PRD-06]
  4. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: Verifact, dosłowny cytat z odwołaniem, wykrywanie konfliktów, tabela przyrostowa, eksport xlsx z arkuszem cytatów [F-PRD-04]
  5. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: Verifact, cztery stany twierdzenia [F-PRD-05]
  6. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: Workflow Sandbox, zasady egzekwowane w kodzie poza modelem, akceptacja człowieka, tryb cienia [F-PRD-07]
  7. Mateusz Szczepanek, CTO xdivision., 28.09.2026: tryb cienia jest opcjonalny [F-PRD-13]
  8. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: każdy moduł przez UI, API i jako klocek w Workflow Sandbox [F-PRD-08]
  9. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: SaaS hostowany przez xdivision. w UE, lokalizacja wpisana do umowy [F-PRD-01]
  10. Mateusz Szczepanek, CTO xdivision., 28.09.2026: osobna baza danych, backend i load balancer dla każdego klienta [F-PRD-14]
  11. Mateusz Szczepanek, CTO xdivision., 28.09.2026: dane klienta nie trenują ani nie dostrajają żadnego modelu [F-PRD-12]
  12. Materiały produktowe xdivision., IX 2026: dotychczasowe liczby jakości pochodzą z danych syntetycznych lub zbyt małych prób, dlatego mierzymy je w pilocie [F-PRD-10]
  13. Rozporządzenie (UE) 2016/679 (RODO), motyw 26: dane spseudonimizowane nadal są danymi osobowymi [F-REG-07]
  14. Rozporządzenie (UE) 2016/679 (RODO), art. 17; art. 17 ust. 3 lit. b: wyjątek, gdy przepisy wymagają przechowywania danych [F-REG-08]
  15. Rozporządzenie (UE) 2022/2554 (DORA), art. 28 ust. 1: firma finansowa pozostaje odpowiedzialna za zgodność [F-REG-02]
  16. Rozporządzenie (UE) 2022/2554 (DORA), art. 28 i 30, stosowane od 17.01.2025, eur-lex.europa.eu [F-REG-01]
  17. Rozporządzenie (UE) 2024/1689 (AI Act), zał. III; termin wg rozp. (UE) 2026/1744, digital-strategy.ec.europa.eu [F-REG-06]
  18. ZBP, konferencja prasowa 31.03.2026: ankieta wśród banków, 21 622 sprawy w toku na koniec 2025 r., zbp.pl [F-SKD-01]
  19. GUS, Działalność przedsiębiorstw windykacyjnych w 2025 r., stat.gov.pl [F-WIN-01]