Nowe badanie agencji On Board Think Kong pokazuje, które banki najczęściej pojawiają się w odpowiedziach modeli sztucznej inteligencji na pytania o kredyty, karty, rachunki i lokaty – i dlaczego widoczność w AI staje się dla marek nowym obszarem rywalizacji o klienta.
Agencja On Board Think Kong opublikowała wyniki wielowymiarowego badania widoczności banków w modelach AI. Analiza objęła 900 odpowiedzi wygenerowanych przez cztery popularne modele, którym zadano ten sam zestaw 225 pytań konsumenckich z pięciu kategorii produktowych. Wyniki wskazują, że trzy banki – PKO BP, mBank i ING – odpowiadają łącznie za ponad 52% wszystkich wskazań spośród 10 monitorowanych banków.
Coraz więcej klientów pyta AI o finanse
Według wcześniejszego badania OBTK już co czwarty respondent deklaruje regularne korzystanie z AI przy podejmowaniu decyzji zakupowych – a coraz częściej dotyczy to także finansów. Polacy pytają chatboty, gdzie najlepiej wziąć kredyt hipoteczny, założyć lokatę czy otworzyć konto. Dla instytucji finansowych oznacza to nowe pole rywalizacji: o to, które marki model w ogóle wymieni w odpowiedzi. Badanie OBTK po raz pierwszy diagnozuje tę widoczność w polskim sektorze bankowym w przekrojowy sposób.
Analizie poddano odpowiedzi czterech modeli (ChatGPT, Claude, Gemini i Perplexity) na 225 pytań odzwierciedlających realne intencje konsumentów – od „W którym banku najlepiej wziąć kredyt hipoteczny?” po „Gdzie najlepiej założyć lokatę na 3 miesiące?”. Pytania podzielono na pięć kategorii produktowych: kredyty hipoteczne, pożyczki gotówkowe, lokaty, karty kredytowe oraz rachunki osobiste (ROR). Kluczowym wskaźnikiem było „wskazanie”, rozumiane jako wystąpienie danej marki w odpowiedzi modelu co najmniej raz (jedna odpowiedź mogła zawierać wskazania kilku banków).
Do analizy wybrano 10 największych banków w Polsce według wartości aktywów. Santander Bank Polska ujęto pod aktualną marką Erste Bank Polska – po rebrandingu przeprowadzonym wiosną 2026 roku.
Szczególny przypadek: Erste Bank Polska
Szczególnie wymowny okazał się przypadek Erste Bank Polska. Choć pod względem aktywów to trzeci bank w kraju, w badaniu pojawił się zaledwie 101 razy. Powód jest prozaiczny: modele wciąż w dużej mierze „pamiętają” go jako Santander Bank Polska.
– W większości przypadków modele tylko częściowo bazują na utrwalonej w nich wiedzy, wspierając się wyszukiwaniami online; użytkownicy mogą też wybierać różne modele. W tym sensie nasza analiza nie do końca odzwierciedla realne doświadczenia z poszukiwaniem porad i rozmową z czatami AI – komentuje Norbert Kilen, dyrektor strategii On Board Think Kong. – Niemniej przykład dobrze pokazuje bezwładność, którą bierzemy pod uwagę, planując działania GEO dla naszych klientów i optymalizując treści pod widoczność w AI – dodaje.
Trzy banki najbardziej widoczne w odpowiedziach AI
Spośród 10 monitorowanych instytucji finansowych wyraźnie wyróżniły się trzy:
- PKO BP – 624 wskazania, czyli 18,3% wszystkich 3419 wskazań 10 monitorowanych banków. Był najczęściej wymienianą marką w odpowiedziach dotyczących kredytów hipotecznych i pożyczek gotówkowych oraz najczęściej pojawiał się jako pierwsza wskazana marka.
- mBank – 616 wskazań (18,0%). Najczęściej wymieniany w odpowiedziach dotyczących rachunków osobistych i kart kredytowych oraz w odpowiedziach ChatGPT.
- ING Bank Śląski – 562 wskazania (16,4%). Najczęściej wymieniany w odpowiedziach dotyczących lokat oraz w odpowiedziach Claude.
Łącznie trójka liderów zebrała 52,7% wszystkich wskazań. Czwarte miejsce zajął Bank Millennium – 473 wskazania (13,8%), a piąte Alior Bank – 385 wskazań (11,3%).
– W odpowiedzi na pytania o polecane banki modele wskazywały średnio 3–4 konkretne instytucje i prawie nigdy nie odnosiły się do nich krytycznie – komentuje Norbert Kilen. – W ok. 60% przypadków opisywały je pozytywnie lub jako godne uwagi, a w pozostałych neutralnie, po prostu je wymieniając – dodaje.
Poza ogólną liczbą wystąpień sprawdzono również pozycje banków w poszczególnych grupach produktowych – i tu liderzy także zajęli większość kluczowych miejsc.
– Modele czerpią wiedzę z różnych źródeł, co przekłada się na ich odpowiedzi. Ogromne znaczenie ma jednak sam wybór modelu i sposób jego działania – mówi Norbert Kilen. – W naszej analizie ChatGPT wyraźnie częściej wymieniał mBank, Claude – ING, a w odpowiedziach Perplexity wysoko plasował się Pekao. Wyniki szybko zmieniają się w czasie i różnią w zależności od pytającego, dlatego naszą analizę należy czytać raczej jako uśrednione odzwierciedlenie aktualnej sytuacji informacyjnej dla próbki modeli. Ważne też, by pamiętać, że badanie mierzyło widoczność marek w odpowiedziach AI – a nie atrakcyjność, koszt czy jakość ofert bankowych – dodaje.
Kategorie produktowe: które banki pojawiały się najczęściej?
