A hazai banki és biztosítási szereplők körében egyre szélesebb körben terjed a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása, ugyanakkor a szakértők eltérően látják a technológia hosszú távú hatásait a költségek, a profitabilitás és a szabályozás szempontjából.
Ki hogyan használja az AI-t?
-
K&H Bank: Vadócz Zsolt elmondása szerint ma már nagyon specifikusan tudnak segíteni az AI-eszközök a mindennapi munkában. A banknál bevezetett Kate nevű AI-asszisztens nem csupán beszélgetésre képes, hanem bizonyos banki ügyeket end-to-end módon is el tud intézni. Az első AI-projektek főként belső dokumentumokból történő információkinyerésre és adminisztratív feladatok automatizálására építettek; később az ügyfélkezelésben és a front-endeken keletkező adatok elemzésében is egyre hasznosabbá váltak az ügynökök.
-
MBH Bank: Léder Tamás szerint a banknál az AI-t elsősorban a back office területeken, a riportingban és a hitelezési folyamatokban használják. Hozzátette, hogy bár a működési költségek a belső folyamatok optimalizálásával csökkenhetnek, az AI-szolgáltatók díjai részben ellensúlyozhatják ezeket a megtakarításokat. Kiemelte továbbá a szolgáltatói oldal fontosságát: ha a szolgáltató megszűnik az AI miatt, akkor nem marad, aki a szolgáltatást nyújtsa.
-
Uniqa: Kurtisz Krisztián az operáció, az értékesítés és a belső működés terén vár nagy változásokat. Szerinte az insurtech megoldások már ma is emelték a sales-folyamatok hatékonyságát, ám ha a piac agentic (ügynökalapú) működésre áll át, az még nagyobb átalakulást hozhat a biztosítási piacon. Jelenleg a hagyományos biztosítóknál 15–18 százalékos a költséghányad; Kurtisz szerint agentic modellben ezt akár 5 százalékra is le lehetne vinni.
Profitabilitás, költségek és szabályozás
A szakértők másként látják, hogy az AI végső soron hogyan hat a profitra. Victor Tamás Máté (Hold) szerint tévedés azt gondolni, hogy a hatékonyságnövelés automatikusan csoportos létszámleépítésekhez vezet: szerinte a nagyobb kockázat az, hogy a ChatGPT-szerű rendszerek mindent elvégeznek helyettünk, ami a bankok profitabilitását veszélyeztetheti. Léder Tamás ugyanakkor úgy vélte, hogy a cégek egy részénél a profit meg fog maradni.
Komoly kihívást jelent a szabályozási környezet bizonytalansága, különösen az AI-vel megosztható adatok tekintetében. A piaci szereplők attól tartanak, hogy a jelenleg nem egyértelmű szabályozás későbbi ellenőrzéseken bírságok forrása lehet.
Példák az alkalmazásokra és hatásokra
- A K&H-nál a Kate ügynök már banki ügyeket is képes végigvinni, nem csupán információt adni.
- Az MBH elsősorban belső riportingban, hitelezési folyamatoknál és más adminisztratív tevékenységekben használ AI-t; a következő kihívás a compliance-nek való megfelelés és a beszállítók AI-használatának integrálása.
- Az Uniqa szerint az end-to-end kárrendezés és az open AI-modellek alkalmazása csökkentheti az adminisztratív terheket; a biztosítónál az operatív kárrendezési létszám már 20 százalék alatt van, a maradék munkavállalók főként compliance-zel, IT-biztonsággal, kontrollal és értékesítéssel foglalkoznak.
Miért fontos ez?
Az AI alkalmazása a pénzügyi szektorban rövid távon jelentős hatékonyságnövekedést és költségcsökkenést ígér, különösen adminisztratív és ismétlődő feladatok automatizálásával. Ugyanakkor a költségek és az üzleti modell átalakulása mellett a szabályozási bizonytalanság, az AI-szolgáltatók költségei és a szolgáltatói lánc sérülékenysége kérdéseket vet fel a hosszabb távú profitabilitást és a piac stabilitását illetően.
Rendezvény és további információ
A cikk említ egy AI & Digital Transformation konferenciát is: a Portfolio AI & Digital Transformation eseménye 2026. november 26-án kerül megrendezésre.
(Összegyűjtve a felszólalók: Victor Tamás Máté — Hold, Vadócz Zsolt — K&H Bank, Léder Tamás — MBH, Kurtisz Krisztián — Uniqa.)
