PKO BP, mBank i ING dominują w odpowiedziach AI

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 r.

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.

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.

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 – dodaje 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.

Liczby w nawiasach przy nazwie banku oznaczają liczbę odpowiedzi (na 180 w kategorii: 45 pytań × 4 modele), w których bank został wymieniony co najmniej raz.

Metodologia

Badanie przeprowadzono 4 czerwca 2026 r. Każde z 225 pytań konsumenckich – po 45 w każdej z pięciu kategorii produktowych – zadano czterem modelom AI: ChatGPT (gpt-4.1-mini), Claude (claude-sonnet-4-0), Gemini (gemini-2.5-flash) oraz Perplexity (sonar). Łącznie zebrano 900 odpowiedzi i przeanalizowano 9000 rekordów, ponieważ każdą odpowiedź badano pod kątem obecności 10 monitorowanych banków. Mierzono m.in.: liczbę wzmianek, Share of Voice (%), wskaźnik obecności (odsetek odpowiedzi, w których bank został wymieniony) oraz pozycję pierwszej wzmianki i ranking w grupie monitorowanych marek. Liczby przywołane w niniejszej informacji opisują obecność marek w odpowiedziach, tj. liczbę odpowiedzi z co najmniej jedną wzmianką o danym banku. Badanie mierzyło widoczność marek w odpowiedziach modeli AI; nie oceniało atrakcyjności, kosztu ani jakości ofert bankowych i nie stanowi rankingu produktów finansowych.

Źródło: Informacja prasowa