A mesterséges intelligencia (AI) egyre markánsabban jelenik meg a pénzügyi szektorban, és a Portfolio Financial IT 2026 konferencia délelőtti paneljében a résztvevők arról beszéltek, hogyan érhetők el minél gyorsabban kézzelfogható eredmények az intézményeknél. A beszélgetést Dojcsák Dániel, a Shiwaforce marketingkommunikációs igazgatója moderálta.
Vezetői szerep és a fokozatos változtatások
Kaliszky András, az Erste Bank vezérigazgató-helyettese hangsúlyozta, hogy az AI használata a bankon belül leginkább a vezetőkön keresztül terjedhet el. Jelenleg nem a teljes folyamatok újraírása a jellemző, hanem az AI-val történő optimalizálás: kisebb javítások és hatékonyságnövelő lépések. A tanulási fázis természetéből fakadóan hibázási lehetőség is van, és sok múlik azon, hogy milyen minőségű az adatkészlet. Emellett az AI-alkalmazás szervezeti és kulturális kérdés is: a szervezeteket fel kell készíteni egy hosszabb távú transzformációra.
Agentic workforce és a kísérletezés szerepe
Mátyás-Kollár Gabriella, a Shiwaforce AI-vezetője szerint jelenleg az agentic workforce bevezetése rendelkezik a legnagyobb transzformációs potenciállal, ezért ez áll saját érdeklődése középpontjában. Úgy fogalmazott, hogy bátran kell hozzányúlni a folyamatokhoz és minél több korlátot elengedni: bizonyos munkafolyamatok automatizálódnak, mások pedig augmentáción mennek keresztül, vagyis az emberi képességek hatékonyabb kihasználását segítik. A Shiwaforce aktívan kísérletezik ezekkel a megoldásokkal, és a panelben is arra bíztatták a hallgatóságot, hogy próbálkozzanak.
Gyakorlati nehézségek: ügyfélpreferenciák és belső ellenállás
Léder Tamás, az MBH Bank digitális üzleti kompetenciák igazgatója arra mutatott rá, hogy sok szervezet még nem tud mit kezdeni az AI-val, és gyakran az ügyfelek is a személyes kapcsolatot választják a bizonyítottan hatékony AI-megoldások helyett. Ugyanakkor szerinte az AI még a legtrükkösebb utakon is be tud szivárogni a működésbe, és ideális esetben egy szakértői csapat kap lehetőséget a bizonyításra. Érdekességként megjegyezte: a pénzintézetek általában nem örülnek egy kísérlet sikerének, pedig a saját hibákból sokat lehet tanulni – különösen az AI területén. Léder Tamás azt is felvetette, hogy talán nem mindig kellene választási lehetőséget adni az ügyfélnek, ha az AI-megoldás hatékonyabb.
Üzlet és technológia összekapcsolása
Prokop Péter, az Uniqa Biztosító operációs és ügyfélmenedzsment igazgatója az üzleti és a technológiai területek összehangolását emelte ki: szerinte ideális, ha az üzleti oldal érti a technológiát, és a technológiai csapat is érti az üzleti folyamatokat. Az Uniqa például end-to-end újraalakította a kárrendezési folyamatát úgy, hogy egyszerre növelje a hatékonyságot és javítsa az ügyfélélményt. Prokop szerint a legnagyobb kihívás a belső gondolkodás leegyszerűsítése és az AI alkalmazásának munkaerőre gyakorolt következményeinek kezelése és kommunikálása.
Összegzés
A panel résztvevői közös álláspontja szerint az AI-transzformáció hosszabb távú folyamat, amely vezetői elköteleződést, jó minőségű adatokat, bátorságot a kísérletezésre és üzleti–technológiai együttműködést igényel. Az agentic workforce és az augmentáció ígéretes irányok, ugyanakkor a gyakorlatban az ügyfélpreferenciák és a szervezeti kultúra is meghatározó tényezők lesznek abban, hogy mennyire lesznek kézzelfoghatók a gyors eredmények.
