Ügynökalapú AI a pénzügyi szektorban: óriási szakadék a vágyak és a valóság között
Jelentős szakadék tátong a pénzügyi szektor mesterséges intelligenciával kapcsolatos elképzelései, illetve a compliance és biztonsági elvárások által kijelölt valós mozgástér között – ebben egyeztek meg a Portfolio Bank Technology 2026 konferencia ügynökalapú AI-ról szóló panelbeszélgetésének résztvevői.
A Dojcsák Dániel (Shiwaforce) által moderált beszélgetésen elhangzott, hogy az AI olcsóbbá teheti a szolgáltatásokat, ugyanakkor sok munkahelyet is kiválthat a pénzügyi szektorban. A résztvevők szerint a felhőszolgáltatások ára a jövőben indokolt módon emelkedhet, a jegybank szabályozói hozzáállása pedig nem eleve szigorú, hanem inkább kifinomult és kockázatalapú. Szó esett arról is, hogy az emberi tényezők szerepe ezen a területen sokszor méltatlanul háttérbe szorul.
Both András (MBH Bank) szerint a bank rendkívül sok rendszerrel dolgozik, és szinte minden üzleti területnek megvannak a maga jogos elképzelései az AI hasznosításáról. A vágyak azonban gyakran távol állnak attól, ami compliance- és felügyeleti szempontból ténylegesen megvalósítható. Mint mondta, a digitális fejlesztések mára annyira felgyorsultak, hogy technológiai értelemben akár naponta új megoldásokat lehetne közzétenni, a valódi kérdés azonban az, hogy ezek miként és hogyan könnyítik meg az ügyfelek életét.
Prokop Péter az Uniqa Biztosító képviseletében arról beszélt, hogy a helyzet ambivalens: miközben bizonyos megoldásaik kifejezetten élenjárók, más rendszereik elavultak – akár ugyanazon end-to-end folyamaton belül is. Egy biztosító gyakran olyan régi rendszerekre támaszkodik, amelyek mellett egy AI-fejlesztés sokszor kockázatosnak tűnhet. Az Uniqa ugyanakkor a meglévő rendszerek integrációja nélkül, mesterséges intelligencia segítségével alakította át end-to-end kárrendezési folyamatát. A megoldással már több ezer kárt rendeztek, a kárrendezési költségek harmadukra csökkenthetők, miközben a szükséges munkaerő 40-45 százaléka kiváltható 2028-tól. Az így elért hatékonyságjavulást a biztosító az árazási és szolgáltatási versenyképesség erősítésére fordítaná. Prokop szerint ma már az is kérdés, hogy van-e egyáltalán értelme ezeket az új megoldásokat a régi rendszerekbe integrálni.
Mádi Gábor, a Shiwaforce szakértője elsősorban az akadályokra és a kockázatokra hívta fel a figyelmet. Mint mondta, el kell kerülni az állami digitalizáció korábbi hibáit, amikor sok esetben a beszkennelt és kinyomtatott dokumentumok jelentették magát a digitalizációt. Gyakran az is kiderül, hogy egy adott problémára nem feltétlenül az AI alkalmazása a megfelelő válasz. Emellett a banktitok és a bankbiztonság is komoly korlátokat szab, ezért nem lehet minden folyamatot kizárólag ágensekre bízni.
Kada Zsolt (MNB) arról beszélt, hogy a bankszektorban kiszámítható, stabil és robusztus folyamatokra van szükség. Az AI alkalmazását ugyanakkor megnehezíti, hogy működése nem determinisztikus, hanem sztochasztikus jellegű. Ez különösen fontossá teszi a visszaállíthatóság biztosítását, valamint a kockázatok alapos és körültekintő értékelését. Kada szerint a technológiai fejlődésnek felelős keretek között kell végbemennie, az AI világában azonban nincsenek kész sablonok: az elveket és folyamatokat esetről esetre kell kialakítani. Hangsúlyozta: önmagában a legfejlettebb technológia nem lehet stratégia.
Strén Gábor, az Amazon Web Services szakértője szerint a felhőszolgáltatók és a nagy technológiai vállalatok fejlesztései szükségszerűen valós piaci és ügyféligényekből indulnak ki. Éppen ezért minden fejlesztésnél kulcsfontosságú, hogy a kiindulópont egy valódi probléma legyen. A hosszú távú fejlődés szerinte azon múlik, hogy ha egy vállalat valamit felhőbe visz, azt folyamatosan modernizálja és hatékonyabbá tegye. Ugyanakkor az AI radikálisan átrajzolhatja a költség- és kockázati struktúrákat, és a szoftveripart is alapjaiban alakíthatja át.
