Bankolási szokásainkat is átalakította a mesterséges intelligencia

Bankolási szokásainkat is átalakította a mesterséges intelligencia

A pénzügyi szektor az egyik leginkább szabályozott terület, azonban az AI megjelenése jelentős átalakulást indított el benne. A Deloitte podcastadásából az is kiderült, hogy a képzés kulcsfontosságú lesz a mesterséges intelligencia kapcsán.

A mesterséges intelligencia megkerülhetetlen, és nemcsak az ügyfeleket, hanem minden intézmény minden dolgozóját érinteni fogja – derült ki a Deloitte Risk? Respond! podcast legújabb adásából. A mesterséges intelligencia pénzintézeti felhasználásairól, a kihívásokról, szabályozásról beszélt Barta Gergő a Deloitte vezető Mesterséges Intelligencia szakértője és a műsor házigazdája, Albert Lili, a Deloitte adatvédelmi és technológiai munkacsoportjának ügyvédje és Fáykiss Péter a Magyar Nemzeti Bank Digitalizációs Igazgatóság vezetője.

A beszélgetés résztvevői kiemelték, hogy akár pénzintézeti fókusszal, akár általánosságban beszélünk a mesterséges intelligenciáról (MI), a legelső és legfontosabb dolog azt definiálni, hogy miről is van szó. Erre kísérletet tesz az Európai Uniós Artificial Intelligence AI Act (AI Act) szabályozása is, azonban ezek a definíciók korábban még nem léteztek, és eddig is számos különböző leírás keringett arról, mit is takar az MI.

Amikor mesterséges intelligenciáról beszélünk, akkor mi (az MNB) alapvetően az OECD definícióját használjuk. Ez gyakorlatilag azt mondja, hogy MI-nek minősül bármi olyan számítógépes rendszer, ami a hagyományos emberi intelligenciához kapcsolódó, vagy az azáltal megoldható feladatok elvégzésére alkalmas. Ez egy nagyon-nagyon tág definíció, amibe az automatizált robotikus megoldásoktól a nagyon szofisztikált chatbot alkalmazásig, vagy hangalapú asszisztensekig minden tartozik – mondta el ezzel kapcsolatban Fáykiss Péter.

Albert Lili hozzátette, hogy egy olyan technológiáról beszélünk, ami nagyon komoly hatással lesz a pénzügyi szolgáltatásokra, amit most még inkább hype szinten érzékelünk, de 5-10 év múlva nagyon máshogy fog kinézni sok minden a bankolásban, mint ma. Egyre gyakoribb trend ugyanis, hogy a pénzügyi intézmények mesterséges intelligenciát használnak üzleti folyamataik automatizálására, az ügyfélélmény javítására, valamint a kockázatértékelés, kockázatelemzés területein is. A szakértől konkrét példaként említette a panasztörvény kapcsán a bejelentések automatizált kezelését, vagy a pénzmosás megelőzése kapcsán az ügyfelek távazonosítását.

Az MNB nemrég az összes hazai nagybanknál végzett dedikáltan AI-ra fókuszáló felmérést, amelyből kiderült, hogy a prioritási lista elején van minden intézményben az implementáció. A kép azonban heterogén: van, ahol már dedikált csapatok nagy nyelvi modelleket fejlesztenek, máshol ennél szűkebb felhasználási dimenzióban, automatizált megoldásokra koncentrálnak. A pénzintézetek idevágó legnagyobb kihívásairól Albert Lili úgy gondolja, hogy a megfelelő mennyiségű és minőségű adat rendelkezésre állása nagy kihívás, hiszen a mesterséges intelligencia rendszerek csak így képesek a lehető legpontosabban működni.

Fáykiss úgy látja, hogy a pénzügyi szektor az egyik legszigorúbban szabályozott terület, emiatt is kiemelten fontos, hogy az új technológia is úgy legyen bevezetve és használva, hogy az minden olyan lehetséges elvárásnak megfeleljen, amit az iparágban támasztanak.

A legnagyobb kihívás az, hogy ezen a nagyon új területen az intézményeknek ilyen komplexitással kell foglalkozniuk. Erre egységes, értelmezhető governance struktúrát, kockázatelemzést kell kialakítani, meg kell határozni, mely területekre kell audit, hogyan kell képezni a munkavállalókat – hangsúlyozta. Ennek kapcsán ráadásul a kompetencia kérdése is igen releváns, mivel egyre általánosabbá válik, hogy az AI megoldásokat nem informatikusok készítik el, hanem banki alkalmazottak low-code, valamint no-code környezetben, prompt engineeringgel. A governance kérdésköre az, hogy lehet olyan egységes keretet létrehozni, ami tartósan tud működni, miközben a technológia nagyon gyorsan változik. Éppen ezért kiemelkedően fontos az implementáció, illetve még a fejlesztés megkezdése előtt a megfelelő MI-stratégia kialakítása.

Átfogó, bonyolult és gyakran változó szabályokról beszélünk, tehát azért fontos ez és a compliance szakértők időben történő bevonása, mert ezzel feltérképezhetők a kockázatok és így kezelhetővé is válhatnak. Az biztos, hogy ha valaki megbízható mesterséges intelligenciát alkalmaz, azzal több ügyfelet tud bevonzani, a versenyképességét erősíti – tette hozzá zárásként Albert Lili.

Barta Gergő ezt azzal egészítette ki, hogy a képzés is rendkívül fontossá válik, hiszen a mesterséges intelligencia olyan terület, amely minden egyes intézmény minden egyes dolgozóját érinteni fogja. A banki ügyintézőknek és értékesítőknek ugyanúgy tisztában kell lenni a kockázatokkal és lehetőségekkel, mint a mélyebben a technológiát fejlesztő mérnököknek.

Magyarország 20 évvel ezelőtt csatlakozott az Európai Unióhoz. A csatlakozás évfordulóját évek óta futóversennyel ünneplik Budapesten, a rendezvényév évre rengeteg embert mozgat meg. A 20 kilométeres távot egyéniben és csapatban is teljesíteni lehetett.

Idén is közel háromszáz bor szállt ringbe a Budapest Airport bora címért. A második alkalommal kiírt verseny öt győztesét a vállalat a legfontosabb partnereivel közösen, vakkóstolás keretében választotta ki.

A magyar labdarúgó válogatott szövetségi kapitánya kihirdette azt a 26 játékost, akik készülhetnek a nyári, németországi labdarúgó Európa-bajnokságra. Marco Rossi öt tartalékot is megnevezett.