Kép: Depositphotos/shawn_hempel

A 2020-as évek elején egy mesterséges intelligencia (MI) bevezetésével kapcsolatos problémakör került az Európai Unió Bírósága elé, miután az egyik legismertebb német hitelinformációs és adósságkezelő vállalat, a Schufa (Schutzgemeinschaft für allgemeine Kreditsicherung), a technológia segítségével kezdte feldolgozni és elemezni a gazdaságilag releváns adatokat magánszemélyekről és vállalkozásokról, és ezek alapján kalkulálta ki hitelképességüket (score-érték). Az így kialakított adatbázisából informálódik hosszú ideje a szervezet mintegy 9000 szerződött partnere, melyek között vannak bankok, egyéb hitelintézetek, biztosítótársaságok, közmű- és mobilszolgáltatók is. Az MI által megállapított érték akkor kapott visszhangot, miután az egyik bank a Schufa előrejelzése ismeretében megtagadta a hitelnyújtást a kérelmezőnek. Ez az eset világosan rámutatott arra, hogy a banki hitelbírálat egyre több helyen automatizáltan, emberi beavatkozás nélkül történik. A folyamat végén valóban egy banki alkalmazott hozza meg a döntést, azonban még ebben az esetben is az MI által meghatározott score-értékekre támaszkodik. Az Európai Unió Bírósága végül tavaly hozott ítélete szerint az automatizált hitelbírálat használata, azaz a „credit scoring” szigorú feltételek mellett ugyan, de megengedett. Magyarországon egyelőre nem jellemző a Schufához hasonló, általános hitelminősítők bevonása a folyamatba, ám a sajtóhírek szerint a Magyar Bankszövetség is foglalkozik a hasonló külső szolgáltatók bevonási lehetőségével. Ezt elsősorban FinTech és Big Data szolgáltatókon keresztül tartják megvalósíthatónak, mert ezek a szervezetek a Bankszövetség szerint több és részletesebb adattal rendelkeznek az ügyfelek fizetési szokásairól, mint a pénzintézetek, és így akár pontosabb hitelbírálati folyamatot alakíthatnak ki.

A folyamatosan gyűjtött adatok lehetőséget biztosítanak a hiperperszonalizációra is.

Nem meglepő módon, az újabb technológiák bevezetésének elfogadottsága generációs kérdés is. A Visa tavalyi, nyolc európai ország fiataljainak megkérdezésével készült kutatása szerint elmozdulás tapasztalható a fogyasztók körében a mesterséges intelligenciával kapcsolatban. A fiatalabbak jóval optimistábbak a pénzügyi alkalmazások – például a befektetéseik kezelése vagy a hitel- és jelzálogkérelmek intézése – terén, mint a 65 év felettiek. A felmérés alapján egyértelműen kiderült: a fiatalok a hitelkérelmeket illetően bíznak a leginkább a mesterséges intelligenciában. A megkérdezettek fele nyitottnak mutatkozott arra, hogy az MI nyújtson be hitelkérelmet helyettük, ha biztonságosan végig tudja vinni a folyamatot. Sőt, negyedük még a havi számlák kifizetését is rábízná egy ilyen rendszerre.

Az Európai Unió Bíróságának ítélete szerint az automatizált hitelbírálat használata, azaz a „credit scoring” szigorú feltételek mellett ugyan, de megengedett. A Magyar Bankszövetség is foglalkozik a hasonló külső szolgáltatók bevonási lehetőségével. (Kép: Depositphotos/garagestock)

A mesterséges intelligencia előnyeit egyre több pénzügyi vállalat ismeri fel, hiszen a technológia robbanásszerű fejlődése lehetővé teszi a rutinfeladatok automatizálását, a folyamatok észszerűsítését, valamint a munkaerő kreatívabb kihasználását. Mindezekkel növelhetik termelékenységüket és nyereségüket. Emellett automatizáltan kezelik a panaszkönyvi bejelentéseket, a pénzmosás megelőzése kapcsán pedig távazonosítással ellenőrzik az ügyfelek kilétét. A folyamatosan gyűjtött adatok lehetőséget biztosítanak a hiperperszonalizációra is, miután folyamatosan megfigyelik, hogy az ügyfelek hogyan használják a bank szolgáltatásait, elemzik a szokásaikat és igényeiket, majd ezek alapján olyan ajánlatokat küldenek, amelyek valóban érdekesek lehetnek az adott ügyfél számára. Az innovatív megoldások számos területre kiterjednek már a magyarországi pénzintézetek esetében is. Ezekből is szemezgettünk.

A portfólióelemzéstől az automatizált ügyfélkapcsolatig

Kezdjük a sort egy, a közeljövőben bevezetésre kerülő fejlesztéssel. A tőkepiaci befektetésekre fókuszáló Portfolife Zrt. egy olyan ügyfélprofil-alapú automatizált portfólióelemző, portfólióajánló és értékpapír-árfolyamelemző rendszert kezd el alkalmazni, amely ötvözi a modern technológia nyújtotta lehetőségeket, és segíti a pénzügyi tanácsadás megfelelését a hatóságok szigorú szabályozásának. A mesterséges intelligencia alkalmazásával a rendszer elkészíti az ügyfél kockázattűrő képességének az elemzését, és befektetési célokat mutat meg. A valószínűségi modellezést is alkalmazó portfólióelemző azt is elemzi, milyen valószínűséggel érhető el a kívánt hozam különböző piaci forgatókönyvek esetén. „Olyan struktúrát alakítottunk ki, amely képes több tízezer egyedi portfóliót kielemezni, figyelembe véve számos kulcsfontosságú mutatót, mint például a Sharpe- vagy a Sortino-mutató, a Béta-, az Alfa-, a Gini-koefficiens, a Monte Carlo- vagy a múltbeli adatokon alapuló szimulációk és korrelációelemzések, és több mint 40-50 évnyi historikus árfolyamelemzés” – mondta el a részletekről a termék kitalálója és fejlesztője, Kiss Csaba. Kiemelte, hogy a rendszer kiemelt figyelmet fordít a kockázatok átlátható ismertetésére és megmutatására, továbbá a múltbeli piaci események – mint például a 2008-as gazdasági válság – modellezésére is kiterjedő stresszforgatókönyv elkészítésével segíti áttekinthetővé tenni az ügyfelek portfólióját. Ezáltal lehetővé válik, hogy az ügyfelek tisztában legyenek azzal, miképp teljesítene portfóliójuk egy hasonló helyzetben. Fontos még kiemelni, hogy a rendszer a teljes mértékben automatizált folyamatok mellett és adatvezérelten működik, vagyis nincs szükség emberi beavatkozásra.

Az MI-alapú pénzügyi elemzőeszközök növelik az előrejelzés pontosságát.

A portfólióelemzés adatszolgáltatóktól vásárolt múltbeli adatok feldolgozásával folyamatosan fejlődik a gépi tanulás által gyűjtött tapasztalatok alapján, azonosítva a múltbeli mintákat és meghatározva a lehetséges árfolyam-kimeneteleket és azok várható valószínűségét. Az MI-alapú pénzügyi elemzőeszközök növelik az előrejelzés pontosságát és segítik a kockázatértékelést meg a döntéshozatalt. A modern pénzügyi tanácsadást megtestesítő rendszer legnagyobb erénye, hogy kezeli a pénzügyi közvetítés egyik legna­gyobb kockázatát: csökkenti az emberi hibázás lehetőségét. Kiss Csaba szerint a jövőben az adattudománnyal támogatott portfólióelemző rendszerek nem csupán az ügyfelek igényeire szabott megoldásokat nyújtanak, hanem alapvetően át is alakítják a befektetési iparág működését.

A portfólióelemzés adatszolgáltatóktól vásárolt múltbeli adatok feldolgozásával folyamatosan fejlődik a gépi tanulás által gyűjtött tapasztalatok alapján, azonosítva a múltbeli mintákat és meghatározva a lehetséges árfolyam-kimeneteleket és azok várható valószínűségét. (Kép: Depositphotos/mdisk2514@gmail.com)

A Gránit Bank MI-alapú megoldása, a Gránit Guru, a jövőben komplex banki munkafolyamatok automatizálását fogja biztosítani. A Bank tavaly ősszel bemutatott innovációja az ügyfeleknek olyan virtuális ügyintézőket kíván biztosítani, amelyek személyre szóló szolgáltatást nyújtanak napi 24 órában, emellett nem tesznek különbséget hétköznap és hétvége között, ráadásul képesek okos pénzügyi tanácsokat adni, mindig kedvesek, és mindig csúcsformában vannak. A szolgáltatás az ügyfélélményen túl a belső hatékonyságot is tovább növeli, megkönnyíti a banki alkalmazottak munkáját, gyorsabb átfutási időket és még költséghatékonyabb működést eredményez, a kapcsolódó banki munkafolyamatok 80-90 százalékát automatizálja. A K&H Bank még 2022 őszén mutatta be a pénzügyi asszisztensét, Kate-et, amely már hangalapú forintátutalás kezelésére is képes; az ügyfelek szóban vagy chatben is kezdeményezhetnek átutalásokat előre rögzített partnerek számláira. A digitális szolgáltatás népszerűségét mutatja, hogy Kate több mint egymillió beszélgetést, és havonta hatezer átutalást bonyolít le. Mintegy 200 funkcióval vértezték fel, és a mobilbanki ügyfelek tizede rendszeresen él is ezekkel a lehetőségekkel. Sikerét az intelligens, beszédfelismerésen alapuló megoldásoknak köszönheti. Kate segít a PIN-kód megmutatásában, a számlaszám kikeresésében, bankkártya-aktiválásban és -digitalizálásban. Közreműködik biztosítások kötésében, hitelek kezelésében, megtakarítások és befektetések indításában is, az ügyek közel kétharmadát önállóan intézi.

A virtuális ügyintézők személyre szóló szolgáltatást nyújtanak napi 24 órában, képesek okos pénzügyi tanácsokat adni, mindig kedvesek, és mindig csúcsformában vannak. (Kép: Depositphotos/BiancoBlue)

A Marqeta kártyakibocsátó platform az OpenAI nyelv­tanulási modelljének segítségével gyorsítja fel a beágyazott pénzügyi alkalmazások elterjedését. Az eszköz lehetővé teszi a vállalat ügyfelei számára, hogy könnyedén navigáljanak a Marqeta Docs webhelyen, ahol a mesterséges intelligencia segítségével bármilyen komplex pénzügyi témában kérdéseket tehetnek fel. A vállalat elmondása szerint belső kódgeneráló eszközének korai teszteredményei azt mutatják, hogy a fejlesztők akár 75 százalékkal is csökkenthetik a kódolásra és tesztelésre fordított időt. A cég platformja a vállalkozásoknak ötletes, beágyazott pénzügyi megoldásokat is kínál, amelyek magukban foglalják például a virtuális és fizikai kártyakibocsátást, a feldolgozást, a digitális bankolást, a „Vásárlás most”, a „Fizessen később” szolgáltatásokat, a „Gyorsított bérelérést és a költségkezelést” is.

Most még több tényező is hátráltatja a digitális transzformációt.

A szakértők szerint az egyre elfogadottabb megítélés és a technológiai adottságok ellenére továbbra sem kell tartanunk attól, hogy a mesterséges intelligencián alapuló megoldások teljes egészében kiváltják a pénzügyi folyamatokat a pénzintézetek esetében. Az átállás ugyanis elsősorban nem pénz kérdése, több tényező is hátráltatja a digitális transzformációt. Ilyen például az infrastruktúra, az operáció és a kultúra területe. Még mindig komoly problémát okoz, hogy a pénzintézetek jelentős részében nem, vagy nem megfelelő módon áll rendelkezésre a mesterséges intelligencia alapú elemzésekhez szükséges adat. Ennek oka egyebek között az elavult informatikai rendszerekre, valamint a humán erőforrás képességeinek korlátaira is visszavezethető. Éppen ezért a képzés is kiemelten fontos, mert a pénzügyi intézetek minden dolgozóját érinteni fogja. A banki ügyintézőknek és értékesítőknek ugyanolyan mértékben tisztában kell lenniük a kockázatokkal és lehetőségekkel, mint a technológiát fejlesztő mérnököknek. Az átállás azonban visszafordíthatatlanul megindult, aki versenyelőnyt szeretne szerezni, annak minél nagyobb mértékben kell támaszkodnia a legújabb megoldásokra.•

Címlapkép: Depositphotos/shawn_hempel