2026-ban a banki folyamatoptimalizálásban továbbra is jelentős szerepet játszik az automatizáció, azonban a mesterséges intelligencia (AI) használata nem univerzális megoldás: a két technológia eltérő jellemzői miatt jól körülhatárolt szerepeket kell nekik szánni. Az AI nem mindig determinisztikus vagy teljesen kiszámítható, ezért a banki fejlesztésekben és üzemeltetésben fontos a kontroll, a validálás és az emberi beavatkozás lehetősége.
50–40–10: egyszerű modell a gyakorlatról
Egy leegyszerűsített 50–40–10-es modell szemlélteti, hogyan oszthatók meg a fejlesztési fókuszok a banki folyamatok optimalizálásában:
- Körülbelül 50%: folyamatok egyszerűsítése és racionalizálása.
- Körülbelül 40%: robotizáció, azaz RPA-alapú, szabályalapú, ismétlődő feladatok automatizálása.
- Körülbelül 10%: AI‑alapú megoldások azoknál a komplexebb, nem előre definiált döntési helyzeteknél, ahol a rendszer információkat értelmez, mintázatokat ismer fel és döntési javaslatokat készít.
Ez a felosztás hangsúlyozza, hogy az AI nem váltja fel a robotizációt, hanem kiegészíti azt ott, ahol a szabályalapú automatizálás korlátokba ütközik.
RPA a gyakorlatban: K&H tapasztalatai
A forrásként idézett Magnific anyag szerint a K&H banknál alkalmazott RPA (Robotic Process Automation) megoldások szoftverrobotokkal végzik az ismétlődő, szabályalapú és nagy volumenű adminisztratív vagy back‑office feladatokat. Tipikus területek: adatfeldolgozás a banki rendszerekben, riportkészítés, számlakezelés és a hitelbírálathoz kapcsolódó adatellenőrzés. Az automatizáció eredményeként csökkennek az átfutási idők, mérséklődik a hibák száma, és jelentős munkaterhet vesznek le a munkatársak válláról.
Ozorai Dénes, a K&H IT vezetője elmondta, hogy a banknál közel 100 robot dolgozik a fejlesztéseken; dedikált folyamatszakértők együttműködnek az IT csapattal az optimalizálási projektek vezetésében. A back office területek vezetnek a robotizációs fejlesztések között, és az ügyfelek ezt gyorsabb átfutási idők és gyorsabb ügyintézés formájában érzékelik.
Konkrét megoldások
A K&H több automatizációs megoldást is üzemeltet:
- Agent Portal: ez a robot háttérfolyamatokkal támogatja az ügyfelek hitelképességének vizsgálatát, tehermentesítve az ügyintézőket és gyorsítva a folyamatot.
- Lakossági megtakarítási számlák nyitásának automatizálása: a rendszer ellenőrzi a jogosultsági feltételeket és elvégzi a kapcsolódó adminisztrációt, így a folyamat egységesebb és hatékonyabb lesz.
- Vállalati betétfeldolgozás: egy robot a nagy értékű, akár több százmillió forintos betétlekötések feldolgozását támogatja, biztosítva a pontos és határidőben történő ügyintézést, miközben csökkenti a manuális munkaterhelést és a működési kockázatokat.
Ezek a megoldások jellemzően előre meghatározott, ellenőrzött útvonalakon működnek, és nem hoznak autonóm döntéseket: következetesen végrehajtják a beprogramozott lépéseket emberi beavatkozás nélkül.
Hol érdemes AI-t alkalmazni?
Az AI leginkább ott ad hozzáadott értéket, ahol összefüggések felismerése, mintázatkeresés vagy komplex döntéstámogatás szükséges. A banki visszaélések, csalások korai észlelése tipikus AI‑alkalmazási terület: az AI a digitális adatokból gyanús pénzmozgásokat, viselkedésmintákat azonosíthat, és javaslatot tehet intézkedésekre anélkül, hogy kizárólag előre definiált szabályokhoz kötődne.
Például olyan esetekben, amikor egy ügyfél korábban hozzátartozói adatokat is megadott, az AI javasolhatja a hozzátartozók értesítését visszaélésgyanú esetén — természetesen az információbiztonsági és adatvédelmi követelmények betartásával.
Robotizáció és AI viszonya
A gyakorlatban a robotizáció és az AI nem versenytársak, hanem egymást kiegészítő technológiák. A robotok gyorsabbá és megbízhatóbbá teszik az ismétlődő, szabályalapú feladatokat, míg az AI a komplexebb, adatelemzésen alapuló döntési helyzetekben nyújt támogatást. A két megközelítés kombinálva javítja a banki folyamatok hatékonyságát, csökkenti a működési kockázatokat és tehermentesíti a munkatársakat.
Összegzés
2026-ban a banki fejlesztésekben továbbra is a folyamatracionalizálás és robotizáció áll a középpontban, míg az AI-t célzottan, a legösszetettebb feladatoknál alkalmazzák. A 50–40–10 modell és a K&H tapasztalatai azt mutatják, hogy a sikeres automatizáció többlépcsős megközelítést igényel: először egyszerűsíteni és racionalizálni kell a folyamatokat, majd robotizálni a szabályalapú feladatokat, végül pedig AI‑t bevonni ott, ahol ez valóban többletet ad.
Forrás: Magnific
