Fundacje rodzinne

Rejestrujemy i prowadzimy bieżącą obsługę prawną i podatkową fundacji rodzinnych.

Uchwała (nie)pełnego składu Izby Cywilnej – epopei frankowej ciąg dalszy

25 kwietnia 2024 roku Sąd Najwyższy podjął uchwałę, która miała na celu ujednolicenie orzecznictwa sądów powszechnych. Wątpliwym jest jednak, czy tak długo wyczekiwana uchwała spełnia swoją rolę. Przede wszystkim nie realizuje ona swojej podstawowej funkcji ustrojowej, ponieważ została wydana w składzie, który wzbudza wątpliwości. Powstaje w związku z tym pytanie, jaka jest moc i skuteczność tej uchwały, a przede wszystkim jak do jej stosowania będą podchodziły sądy powszechne. Pomijając to, że w jej wydaniu nie wzięło udziału 9 sędziów Izby Cywilnej powołanych przed 2018 r., to aż 6 sędziów ze składu orzekającego złożyło zdania odrębne.

Abuzywność postanowień odsyłających do Tabeli Kursowej nie jest oczywista

Warto podkreślić to, co jednoznacznie wybrzmiało podczas ogłaszania ustnych motywów uchwały: wszystkie rozstrzygnięcia oparte są na założeniu, że umowa zawiera niedozwolone postanowienia umowne. Sąd Najwyższy wyraźnie jednak wskazał, że w żaden sposób nie przesądził, w jakich przypadkach postanowienia odsyłające do tabeli kursów mogą być uznane za niedozwolone. Potwierdza to, że sądy powszechne w każdej sprawie mają obowiązek dokonać indywidualnej oceny, czy określone postanowienie w sposób rażący narusza interesy konsumenta i dobre obyczaje. Poprzedzone to musi zostać ustaleniem, że kredytobiorca w chwili zawierania umowy kredytu faktycznie miał status konsumenta (co również bywa przedmiotem sporu). Tylko bowiem w tej sytuacji będzie możliwe uznanie, że umowa zawiera niedozwolone postanowienia umowne. Tym samym w postępowaniach sądowych nie ma miejsca na automatyzm.

Zastąpienie wadliwego odesłania do tabeli kursów

Sąd Najwyższy wskazał, że w jego ocenie w aktualnie obowiązującym stanie prawnym zdaje się nie istnieć przepis dyspozytywny, który mógłby wejść w miejsce wyeliminowanego odesłania do tabeli kursów.

Sąd Najwyższy stoi na stanowisku, że przeszkodą do tego jest to, że przepis wszedł w życie 24 stycznia 2009 roku. Sąd Najwyższy pominął jednak fakt, że TSUE w swoich orzeczeniach dopuszcza stosowanie przepisu, który został wprowadzony do systemu prawnego po zawarciu umowy (np. wyroku TSUE w sprawie C-932/19 oraz w sprawie C-70/17).

Co istotne, Sąd Najwyższy nie wykluczył przy tym stosowania tego przepisu dla umów zawieranych po wskazanej dacie.

Wywody Sądu Najwyższego wskazują również, że dopuszcza on ingerencję ustawodawcy, która mogłaby wprowadzić przepis dyspozytywny, który nie budziłby żadnych wątpliwości w stosowaniu.

Teoria dwóch kondykcji wciąż aktualna

Sąd Najwyższy podtrzymał stanowisko wyrażone w uchwale 7 sędziów z 7 maja 2021 r. (III CZP 6/21), wskazując, że w razie nieważności umowy każdej ze stron przysługuje roszczenie o zwrot spełnionego przez tę stronę świadczenia (tzw. teoria dwóch kondykcji).

Od kiedy liczyć okres przedawnienia roszczeń banku?

W ocenie Sądu Najwyższego bieg terminu przedawnienia należy powiązać z zakwestionowaniem przez konsumenta postanowień umownych. Nie wskazał jednak, czy chodzi o jakiekolwiek zakwestionowanie postanowień, czy jednak takie, które w bardziej wyraźny sposób wskazuje na świadomość konsumenta w tym zakresie. W opinii SN już wezwanie do zapłaty może rozpocząć bieg terminu przedawnienia.

Można wyobrazić sobie sytuacje, w których kredytobiorca w lakonicznych sposób stwierdził, że w jego umowie jest „coś nie tak”, a po latach z takiej tezy będzie próbował wywodzić, że roszczenie banku jest przedawnione. Z całą pewnością nie taki był zamiar Sądu Najwyższego i chodzi o bardziej precyzyjne sformułowanie zarzutów, tak aby intencja kredytobiorcy była w pełni jasna.

Sąd Najwyższy nie wyklucza roszczenia banku o zwrot świadczenia w urealnionej wysokości

Sąd Najwyższy uzasadniając podjętą uchwałę w kontekście roszczeń stron o wynagrodzenie za korzystanie z kapitału wskazał, że w polskim systemie prawnym nie ma przepisu, który pozwalałaby na domaganie się dodatkowego wynagrodzenia.

Nie oznacza to jednak, że banki nie mogą się domagać zwrotu kapitału w urealnionej wysokości. Taką możliwość daje między innymi instytucja waloryzacji, co do której nie wypowiedział się Sąd Najwyższy. Jej celem nie jest przyznawanie żadnego dodatkowego wynagrodzenia, ale dążenie do urealnienia świadczenia, którego wartość na przestrzeni lat uległa zmianie.

Autor: Robert Wechman, radca prawny, counsel, Dyrektor Departamentu Sporów Sądowych w kancelarii Lawspective.

E-mail: robert.wechman@lawspective.pl

© Licencja na publikację
© ℗ Wszystkie prawa zastrzeżone
[addtoany]

Sztuczna Inteligencja w bankowości i finansach #5. AI w branży ubezpieczeniowej

Wykrywanie oszustw za pomocą sztucznej inteligencji (AI) w branży ubezpieczeniowej jest jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się zastosowań tej technologii. AI umożliwia analizę dużych zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców, które mogą wskazywać na potencjalne oszustwa. W jaki sposób AI wspiera podmioty z branży ubezpieczeniowej?

Analiza zachowań

Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować zachowania użytkowników i transakcje, aby wykryć anomalie, które mogą wskazywać na oszustwo. Przykładowo, niezwykle wysokie kwoty zgłaszane w krótkich odstępach czasu mogą być czerwoną flagą.

Integracja danych z różnych źródeł

AI może integrować i analizować dane z różnych źródeł, w tym z mediów społecznościowych, danych telemetrycznych z pojazdów, a nawet z historii przeglądania internetowego. Ta zdolność do korzystania z różnorodnych danych pozwala na bardziej kompleksową ocenę ryzyka.

Modele predykcyjne

Modele te są szkolone na historycznych danych o oszustwach, ucząc się rozpoznawać sygnały ostrzegawcze i wzorce zachowań, które mogą sugerować próbę oszustwa. Dzięki temu mogą one przewidywać potencjalne oszustwa jeszcze przed ich finalizacją.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Technologie NLP umożliwiają analizę tekstów zgłoszeń szkód, identyfikując sformułowania lub zwroty, które mogą wskazywać na fałszywe roszczenia.

Systemy alarmowe w czasie rzeczywistym

Dzięki ciągłemu monitorowaniu transakcji i interakcji, systemy AI mogą generować alarmy w czasie rzeczywistym, gdy tylko wykryją potencjalne oszustwo, umożliwiając szybką reakcję.

Automatyzacja decyzji

W niektórych przypadkach, systemy AI mogą automatycznie odrzucać roszczenia, które są wysoce podejrzane o oszustwo, zmniejszając obciążenie pracowników i skracając czas potrzebny na obsługę uczciwych zgłoszeń.

AI intensywnie wspiera branżę ubezpieczeniową

Wykorzystanie AI do wykrywania oszustw ma znaczący wpływ na zwiększenie efektywności operacyjnej i redukcję strat finansowych w branży ubezpieczeniowej. Ponadto umożliwia bardziej sprawiedliwe i przejrzyste podejście do zarządzania roszczeniami.

Pośród już korzystających w swojej działalności z AI znajdziemy duże międzynarodowe podmioty jak Allianz czy AXE, jak również startupy ubezpieczeniowe – Lemonade. Zurich Insurance – korzysta z zaawansowanych algorytmów predykcyjnych do oceny ryzyka i wykrywania oszustw, szczególnie w sektorze ubezpieczeń majątkowych.

Wiele innych firm ubezpieczeniowych na całym świecie również aktywnie bada i implementuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby poprawić swoje procesy, zwiększyć bezpieczeństwo i oferować lepsze produkty swoim klientom. Rozwiązania te stają się coraz bardziej popularne i są kluczowe dla przyszłego rozwoju branży.

Autor: Marta Adranowska, adwokat, Senior Associate w Lawspective Litwiński Valirakis Radcowie Prawni Sp.k.

E-mail: marta.adranowska@lawspective.pl

© Licencja na publikację
© ℗ Wszystkie prawa zastrzeżone
[addtoany]

Sztuczna Inteligencja w bankowości i finansach #4. Inwestycje w AI, które rewolucjonizują sektor finansowy

JP Morgan Chase & Co (JP Morgan) jest jednym z największych podmiotów finansowych na świecie. Na swojej stronie, poświęconej wyłącznie badaniom nad sztuczną inteligencją pisze: Celem naszego programu AI Research jest odkrywanie i rozwijanie najnowocześniejszych badań w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, a także w powiązanych dziedzinach, takich jak kryptografia, w celu opracowania rozwiązań, które mają największy wpływ na klientów i firmy.

JP Morgan od wielu lat inwestuje w AI. Dzięki platformie Contract Intelligence (COiN), opartej o uczenie maszynowe, bank zautomatyzował proces przeglądu dokumentów w określonym modelu biznesowym. COiN wykorzystuje niewspomaganą sztuczną inteligencję, minimalizując zaangażowanie człowieka. Platforma, umieszczona w prywatnej chmurze wykorzystuje rozpoznawanie obrazów do porównywania i identyfikowania klauzul. W początkowej fazie wdrożenia COiN wyodrębnił około 150 istotnych atrybutów z rocznych umów kredytowych w ciągu kilku sekund, eliminując potrzebę 360 000 godzin ręcznego przeglądu. Algorytm identyfikuje wzorce na podstawie warunków lub lokalizacji w umowach, co skutkuje znaczną oszczędnością czasu i kosztów przy jednoczesnej poprawie wydajności i redukcji błędów.

JP Morgan posiada obecnie własny zespół zajmujący się badaniami i rozwojem sztucznej inteligencji oraz narzędzi z jej wykorzystaniem. W corocznym zestawieniu podmiotów najbardziej zaangażowanych w AI od lat zajmuje czołowe miejsce, zarówno pod względem liczby zatrudnionych przy projektach osób, jak i wielkości inwestycji. Obecnie zespół pracuje między innymi nad narzędziem IndexGPT, które ma na celu wspierać sprzedawców w wyborze inwestycji dla klientów w oparciu o chmurę obliczeniową.

J.P. Morgan prowadzi różnorodne inicjatywy, takie jak:

  • Syntetyczne Zbiory Danych: Badania i algorytmy generują realistyczne zbiory danych zastosowalne w usługach finansowych, dostępne publicznie.
  • Centrum Doskonałości w Dziedzinie Wyjaśnialnej AI: Badania nad wyjaśnialnością modeli AI i uczciwością.
  • Centrum Doskonałości w Dziedzinie AlgoCRYPT: Badania w dziedzinie kryptografii i bezpiecznych obliczeń rozproszonych. Inicjatywa została uruchomiona we wrześniu 2022 roku.

JP Morgan to podmiot, który od lat upatruje w AI narzędzia, które dla gospodarki ma takie samo znaczenie, jak internet.

Autor: Marta Adranowska, adwokat, Senior Associate w Lawspective Litwiński Valirakis Radcowie Prawni Sp.k.

E-mail: marta.adranowska@lawspective.pl

© Licencja na publikację
© ℗ Wszystkie prawa zastrzeżone
[addtoany]

Za nami webinar: „AI ACT coraz bliżej – co to oznacza dla biznesu?”

Duża liczba uczestników potwierdziła, że unijne rozporządzenie to przełomowy moment dla technologii AI, a odpowiedzialny i bezpieczny rozwój to aktualny i ważny temat dla biznesu.

Podczas szkolenia dr hab. Iwona Karasek-Wojciechowicz i adwokat Marta Adranowska mówiły o tym, jak wykorzystać potencjał AI przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka prawego i zapewnieniu etycznego podejścia do technologii.

Bardzo dziękujemy uczestnikom webinarium za liczny udział i aktywność.

W razie jakichkolwiek pytań lub wątpliwości związanych ze wdrożeniem przepisów o AI Act oraz innych kwestii dotyczący nowych technologii, zapraszamy do kontaktu: marta.adranowska@lawspective.pl

© Licencja na publikację
© ℗ Wszystkie prawa zastrzeżone
[addtoany]