A McKinsey & Company előadói a Portfolio keddi Banking Technology 2026 konferenciáján azt állították, hogy az AI-ügynökök megjelenése alapvetően átalakítja a bankszektort: egyszerre gyorsítja az innovációt és a time-to-marketet, lehetővé teszi a személyre szabott ügyfélkiszolgálást, ugyanakkor új versenyhelyzetet és jelentős költségnyomást teremt.
Havas András, a McKinsey & Company partnere négy fő trendet emelt ki: az AI-hype lassan lecseng, és a piac a valós értékteremtésre figyel; a személyes AI-ügynökök hamarosan mainstreammé válhatnak; növekvő jelentősége van az AI-szuverenitásnak (amelyet az EU törekvései is támogatnak); és az AI-biztonsági incidensek gyengíthetik a fogyasztói bizalmat.
Mit csinálnak az AI-ügynökök és miért számít ez?
Az AI-agentek elsődlegesen adatokat gyűjtenek és elemeznek, majd optimalizálási javaslatokat adnak — például a felhasználók pénzügyeire vonatkozóan. Egyre gyakoribb, hogy az ügyfelek információs aszimmetriáját csökkentik: a McKinsey szerint már minden negyedik brit ügyfél konzultál AI-ügynökkel pénzügyi optimalizálás céljából. A következő lépésben maguk az agentek vehetik fel a kapcsolatot a bankkal, például alkudozás céljából, ami stratégiai kérdéssé teszi a bankok számára, hogyan kezeljék ezeket a harmadik fél ügynököket. Ugyanakkor részben biztonsági aggályok és a saját üzleti érdekek védelme miatt a bankok korlátozásokat is alkalmaznak.
Gazdasági hatások és számok
A McKinsey becslése szerint 2030-ig az agentek által közvetített interakciók körülbelül 170 milliárd dollárnyi profittömeget tesznek kockára a bankszektorban — ez a teljes profittömeg mintegy 9%-át jelenti. Egy brit fogyasztói felmérés szerint az ügyfelek 64%-a leginkább a saját bankjában bízik még akkor is, ha AI-alapú javaslatokról van szó.
A költségek oldalán Bosits Etele, a McKinsey & Company associate partnere két fontos tendencia felé irányította a figyelmet: az első kísérletektől az egyedi use case-ekig való eljutás 2–4-szer magasabb költségszintet jelenthet, és a magyar pénzügyi szolgáltatók jelentős része jelenleg arra számíthat, hogy az AI-költségek akár az IT-költségvetés negyedét is elérhetik. Ma szinte nincs olyan intézmény, amely ne használna AI-képességeket, ugyanakkor csak a pénzügyi szereplők harmada lát pozitív pénzügyi eredményeket, és mindössze 6% sorolható az úgynevezett AI high performer kategóriába.
Hogyan lehet értéket realizálni?
A McKinsey előadói hangsúlyozták: az AI értékének kisajtolásához nem elég elszigetelt, egyedi projektekre koncentrálni. A sikeres transzformációk jellemzően domain-szintűek: amikor teljes csapatokat és folyamatokat alakítanak át, a költségmegtakarítások lényegesen nagyobbak lehetnek. Domain szinten végrehajtott átalakításokkal a McKinsey szerint akár 50%-os költségmegtakarítás is elérhető az egyedi use case-eken alapuló megközelítéshez képest.
A technológiai vezetők többsége növekvő AI-költségekre számít, ezért számos intézmény már külön korlátozásokat vezetett be a költségek elszállásának megakadályozására. A tanulság az, hogy az AI-economicsot már a use case-fejlesztés korai fázisától átgondolva kell kezelni, és az egész banki üzleti modell átalakítása szükséges a fenntartható értékteremtéshez.
Fő következtetések
A McKinsey előadói szerint az ügyfelek általános bizalma a pénzügyi szolgáltatók iránt adott, de ezt a bizalmat valódi, mérhető értékteremtéssel kell megtartani. A bankoknak áthuzalozniuk kell működésüket: a fókusznak az értékteremtésen és a költséghatékonyságon kell lennie, miközben kezelniük kell az AI-szuverenitás, adatbiztonság és ügynökök által közvetített interakciók kockázatait.
Kapcsolódó dátumok és események
- Portfolio Banking Technology 2026 konferencia (előadás: McKinsey), megemlített időpont: kedd (konferencianap).
- Portfolio AI & Digital Transformation konferencia: november 26.
- Kapcsolódó Portfolio-cikkek: 2026.10.22. és 2026.11.10.
Címkék: bankok, mesterséges intelligencia, digitalizáció, bankszektor, digitális transzformáció, McKinsey, Banking Technology, AI-ügynökök
