Systemy AML, a przeciwdziałanie praniu brudnych pieniędzy
Kwestia prania brudnych pieniędzy w Polsce, regulowana jest przez ustawę o przeciwdziałaniu praniu brudnych pieniędzy oraz finansowaniu terroryzmu z dnia 16 listopada 2000 roku. Nowelizacja z dnia 25 czerwca 2009 roku do wyżej wymienionej ustawy weszła w życie w październiku 2009 roku (Dz. U. z 2009r. Nr 166, poz.1317).
Artykuł 1 ustawy o przeciwdziałaniu praniu brudnych pieniędzy i finansowania terroryzmu mówi, że:
Ustawa określa zasady oraz tryb przeciwdziałania praniu pieniędzy, przeciwdziałania finansowaniu terroryzmu, stosowania szczególnych środków ograniczających przeciwko osobom, grupom i podmiotom oraz obowiązki podmiotów uczestniczących w obrocie finansowym w zakresie gromadzenia i przekazywania informacji.
Zgodnie ze zmianami znajdującymi się w powyższej ustawie nałożone zostały nowe obowiązki i wymagania co do zakresu gromadzenia danych i przebiegu procesu sprawozdawczego na instytucje obowiązane. Zgodnie z ustawą instytucje obowiązane, to m.in.: instytucje finansowe, kredytowe, banki, firmy inwestycyjne oraz zakłady ubezpieczeń w zakresie ubezpieczeń na życie.
W związku ze zmianami wywiązanie się z obowiązków przez instytucje finansowe, może wymagać zastosowania systemu informatycznego wspomagającego proces analityczny i sprawozdawczy.
Według przedstawiciela firmy Business Intelligence Technologies, która jest jednym z liderów na rynku oprogramowania do przeciwdziałania praniu brudnych pieniędzy, i która dostosowała autorską aplikację do wymagań nowelizacji ustawy z dnia 25 czerwca 2009 r., dobry system powinien w szczególności dostarczać wsparcia w takich aspektach jak:
I. Analiza i ocena ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu oraz raportowanie wyników tych czynności.
Nowa Ustawa dość precyzyjnie określa zasady analizy ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu i wyznacza wysoki poziom złożoności tych zasad zmuszając instytucje finansowe do zastosowania procedur i metod analizy spotykanych np. w analizie zdolności kredytowej.
Wymaga to zastosowania silnika analitycznego, w którym będzie można zdefiniować i na bieżąco modyfikować model analizy ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu. Analiza transakcji i podmiotów powinna być prowadzona wg reguł zapisanych w takim modelu – najlepiej w sposób zautomatyzowany.
System AML- firmy Business Intelligence Technologies w przypadku szczególnie złożonych formuł i algorytmów wykonuje te zadania poprzez Silnik Decyzyjny (Decision Engine) – dodatkowy moduł służący do definiowania modeli decyzyjnych realizujących złożone algorytmy decyzyjne, takie jak: scoringi lub segmentacje.
W związku ze zmianami wywiązanie się z obowiązków przez instytucje finansowe, może wymagać zastosowania systemu informatycznego wspomagającego proces analityczny i sprawozdawczy.
Według przedstawiciela firmy Business Intelligence Technologies, która jest jednym z liderów na rynku oprogramowania do przeciwdziałania praniu brudnych pieniędzy, i która dostosowała autorską aplikację do wymagań nowelizacji ustawy z dnia 25 czerwca 2009 r., dobry system powinien w szczególności dostarczać wsparcia w takich aspektach jak:
I. Analiza i ocena ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu oraz raportowanie wyników tych czynności.
Nowa Ustawa dość precyzyjnie określa zasady analizy ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu i wyznacza wysoki poziom złożoności tych zasad zmuszając instytucje finansowe do zastosowania procedur i metod analizy spotykanych np. w analizie zdolności kredytowej.
Wymaga to zastosowania silnika analitycznego, w którym będzie można zdefiniować i na bieżąco modyfikować model analizy ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu. Analiza transakcji i podmiotów powinna być prowadzona wg reguł zapisanych w takim modelu – najlepiej w sposób zautomatyzowany.
System AML- firmy Business Intelligence Technologies w przypadku szczególnie złożonych formuł i algorytmów wykonuje te zadania poprzez Silnik Decyzyjny (Decision Engine) – dodatkowy moduł służący do definiowania modeli decyzyjnych realizujących złożone algorytmy decyzyjne, takie jak: scoringi lub segmentacje.
II. Wstrzymywanie lub wycofanie transakcji obarczonej zbyt wysokim ryzykiem w warunkach nowych wymagań analizy ryzyka i zakresu przekazywanych do GIIF danych.
Wstrzymanie transakcji powinno odbyć się na podstawie stwierdzenia wysokiego ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu. Ocena wysokiego ryzyka jest zaś wynikiem analizy transakcji i podmiotów w nią zaangażowanych. Pojawiają się w tym miejscu sprzeczne dążenia – z jednej strony instytucja finansowa jest żywotnie zainteresowana tym, aby sprawność jej podstawowych procesów biznesowych nie została obniżona, aby operacje finansowe mogły być realizowane szybko i bez dodatkowego nakładu ludzkiej pracy. Z drugiej strony Ustawa nakłada obowiązek rzetelnej, a więc złożonej analizy ryzyka i dokumentowania jej przebiegu. Jedynym sposobem pogodzenia tych dwóch przeciwstawnych celów jest obsługa procesu poprzez system informatyczny, który automatyzuje proces analizy ryzyka i wydaje decyzje o wstrzymaniu, wycofaniu lub zwolnieniu transakcji finansowej. Wysoką sprawność procesów pozwala podtrzymać integracja systemów na zasadzie usługowej, kiedy to system transakcyjny organizacji wysyła w trybie on-line dane transakcji do systemu analitycznego, a ten ją rejestruje, analizuje i natychmiast zwraca odpowiedź – zezwolenie na realizację transakcji lub decyzję o jej wstrzymaniu.
Możliwość szybkiej i zautomatyzowanej analizy w trybie on-line, prowadzonej wg dowolnie złożonego modelu analizy ryzyka przyjętego w organizacji jest kluczową cechą systemu wspierającego realizację wymagań nowej Ustawy.
Ekrany Rejestru Transakcji Systemu
III. Rejestracja podmiotów odnoszących rzeczywiste korzyści – w praktyce oznacza to konieczność ewidencji udziałowców osób prawnych
Wymaganie ewidencji rzeczywistego beneficjenta, a także zapewne zamieszczanie takich danych w raportach przekazywanych do GIIF, zmienia znacznie strukturę rejestru i implikuje zupełnie problemy zapewnienia jakości i kompletności gromadzonych danych o podmiotach. System wspierający obsługę tych zagadnień powinien gromadzić informacje o powiązaniach międzypodmiotowych zapewniając przy tym prawidłową identyfikację podmiotów oraz skuteczną deduplikację.
IV. Gromadzenie dodatkowych informacji o kliencie i transakcji wymaganych przez GIIF, np. o podmiotach-osobach pełniących eksponowane funkcje publiczne
Rozszerzone wymagania względem analizy ryzyka implikują rozszerzenie zakresu danych o transakcjach i podmiotach gromadzonych w systemie i podlegających analizie. Ten rozszerzony zakres informacji wykracza poza zbiór danych Rejestru określonych Ustawą. Co więcej, jest różny w poszczególnych instytucjach finansowych realizujących odmienne rodzaje transakcji finansowych i stosujących różne modele analizy ryzyka.
System powinien umożliwiać elastyczne modelowanie tego niestandardowego zakresu danych opisujących transakcje i podmioty, w celu dostosowania go do specyficznych wymagań modelu analizy ryzyka.
Funkcjonalność taka adresuje również zagadnienie czarnych i białych list, list PEPów, itp., co przekłada się na wymaganie, aby system mógł obsługiwać dowolne konstrukcje tego rodzaju.
Celem systemu powinna być integracja, opracowanie oraz analiza danych o transakcjach finansowych dokonywanych w organizacji dla celów sprawozdawczości wymaganej przez Generalnego Inspektora Informacji Finansowej.
Aby system spełniał wymagania instytucji obowiązanych musi zapewnić:
Wymaganie ewidencji rzeczywistego beneficjenta, a także zapewne zamieszczanie takich danych w raportach przekazywanych do GIIF, zmienia znacznie strukturę rejestru i implikuje zupełnie problemy zapewnienia jakości i kompletności gromadzonych danych o podmiotach. System wspierający obsługę tych zagadnień powinien gromadzić informacje o powiązaniach międzypodmiotowych zapewniając przy tym prawidłową identyfikację podmiotów oraz skuteczną deduplikację.
IV. Gromadzenie dodatkowych informacji o kliencie i transakcji wymaganych przez GIIF, np. o podmiotach-osobach pełniących eksponowane funkcje publiczne
Rozszerzone wymagania względem analizy ryzyka implikują rozszerzenie zakresu danych o transakcjach i podmiotach gromadzonych w systemie i podlegających analizie. Ten rozszerzony zakres informacji wykracza poza zbiór danych Rejestru określonych Ustawą. Co więcej, jest różny w poszczególnych instytucjach finansowych realizujących odmienne rodzaje transakcji finansowych i stosujących różne modele analizy ryzyka.
System powinien umożliwiać elastyczne modelowanie tego niestandardowego zakresu danych opisujących transakcje i podmioty, w celu dostosowania go do specyficznych wymagań modelu analizy ryzyka.
Funkcjonalność taka adresuje również zagadnienie czarnych i białych list, list PEPów, itp., co przekłada się na wymaganie, aby system mógł obsługiwać dowolne konstrukcje tego rodzaju.
Celem systemu powinna być integracja, opracowanie oraz analiza danych o transakcjach finansowych dokonywanych w organizacji dla celów sprawozdawczości wymaganej przez Generalnego Inspektora Informacji Finansowej.
Aby system spełniał wymagania instytucji obowiązanych musi zapewnić:
- automatyzację importu transakcji z systemów źródłowych lub wspomaganie ewidencji tych transakcji,
- analizę, kontrolę i zarządzanie transakcjami oraz sprawozdaniami,
- generowanie raportów sprawozdawczych zgodnych z wytycznymi GIIF.
Posiadanie takiej aplikacji pozwala wspierać instytucje w walce z procederem prania brudnych pieniędzy oraz na bieżąco wywiązywać się z narzuconych przez GIIF wymogów ustawowych.
Ważnym aspektem jest uniknięcie kary finansowej nakładanej przez GIIF w przypadku nie wywiązywania się z narzuconych zmian. Karę pieniężną nakłada Generalny Inspektor w drodze decyzji, w wysokości do 750,000 złotych. Konsekwencją precedensu obrotu podejrzaną gotówką - poza stratami finansowi dla instytucji, jest przede wszystkim - spadek zaufania i obniżenie dobrego imienia firmy, które może wpłynąć na utratę klientów i przejście ich do konkurencji.
Warto zabezpieczyć się przed konsekwencjami, które przedsiębiorstwo może ponieść z tytułu niedostosowania się do nowych wymagań wymuszonych przez ustawę. Taką gwarancją może być wprowadzenie nowoczesnego oraz sprawdzonego systemu, którym posługują się jedne z największych firm finansowych w Polsce.
Źródło: www.bi-technologies.com.pl
Autor: Maciej Teska
Autor: Maciej Teska
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej
Technologiczny wyścig z czasem – czy automatyzacja pomoże załatać lukę technologiczną w przemyśle?
Sytuacja polskiego przemysłu nie jest łatwa – według ostatnich danych GUS wskaźnik produkcji sprzed… / Czytaj więcej
Niedojrzałość danych: blokada na drodze do zaawansowanej sztucznej inteligencji
Każda ankieta dotycząca generatywnej sztucznej inteligencji, wypełniana przez osoby z branży techno… / Czytaj więcej
