Szeptember 23-án rendezi meg a Portfolio a Future of Finance 2026 konferenciát, amelynek központi témája az, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia — különösen az agent alapú és a generatív megoldások — a bankszektort, a biztosítókat és a befektetési szolgáltatókat. A rendezvény 2. A szekciójában több hazai és nemzetközi szakértő ismerteti a gyakorlati példákat, a megtérülési tapasztalatokat és a stratégiai kihívásokat.
Ki vesz részt és milyen kérdésekre keresnek választ?
A konferencián többek között részt vesznek és előadnak:
- Vadócz Zsolt (K&H Bank), digitális vezető
- Léder Tamás (MBH Bank), a digitális üzleti kompetenciák igazgatója
- Kurtisz Krisztián (UNIQA Biztosító), vezérigazgató
- Jendrolovics Péter (Gránit Bank), vezérigazgató-helyettes
- Stadler Gellért (TC2), Data & AI Team Lead
- Kuruc Péter (EY) és más szakértők
A fókusz: mely AI-projektek hoztak már mérhető hasznot a magyar pénzintézeteknél, mely fejlesztések váratnak még magukra, és hogyan fordítható át egy intézmény adatvagyona és AI-érettsége üzleti hatékonysággá. Továbbá: mit tudnak ma a mobilalkalmazásba épített virtuális bankárok, és milyen a gyakorlat az ügyfélkiszolgálás, hitelbírálat vagy vagyonkezelés területén.
Iparági elemzések: gyors átalakulás és nagyobb befektetések
A McKinsey és a Boston Consulting Group (BCG) elemzései szerint két technológiai fejlemény különösen gyorsan alakítja át a versenyt a bankok között: az agent alapú AI rendszerek és a generatív AI széleskörű elterjedése. A BCG kiemeli, hogy a generatív AI használata gyorsan növekszik: az Egyesült Államok munkaképes korú lakosságának mintegy fele rövid időn belül kezdte el aktívan használni ezeket az eszközöket.
A BCG szerint a pénzügyi szektor szerkezeti átalakulás előtt áll, mert az AI-alapú működési modellek alapjaiban írhatják át a banki folyamatokat, a termelékenységet és a költségszerkezetet. A tanácsadó cég felmérése szerint a pénzintézetek 2026-ban bevételük nagyjából 2%-át tervezik mesterséges intelligenciára költeni, ami közelít a technológiai szektor szintjéhez. A hangsúly azonban nem pusztán a költés nagyságán van, hanem azon, hogy ezek a források valóban átalakító erejű projektekre mennek-e.
Konkrét gyakorlati eredmények
A BCG néhány, már megvalósult példát is bemutatott, amelyek mérhető hatást értek el:
- Egy ázsiai bank agent alapú AI-architektúrával a vagyonkezelési tanácsadók kapacitásának több mint 30%-át szabadította fel; ennek eredményeként 30%-os díjbevétel-növekedést és háromszoros ügyfélaktivitást regisztráltak.
- Egy európai pénzintézetnél AI-ügynök vezette be a hitelbírálatot: az ügyintézők termelékenysége 50%-kal nőtt, a döntési idő átlagosan 24 órára csökkent, és a csalások felderítése több mint 30%-kal javult.
- Egy nagy amerikai banknál AI-alapú szoftverfejlesztő-asszisztensekkel az átlagos fejlesztői hatékonyság 30%-kal nőtt; a legjobban teljesítő csapatoknál akár 60%-os javulást mértek.
Ezek az adatok gyakorlati példaként szolgálnak arra, hogyan növelhető a kapacitás, gyorsítható a döntéshozatal és csökkenthető a csalás.
Üzleti modellre gyakorolt hatások és kockázatok
Az agent alapú AI képes valós időben figyelni bankszámlákat, összehasonlítani hozamokat, optimalizálni betéti kamatokat és automatikusan átcsoportosítani megtakarításokat a magasabb hozamú konstrukciók felé. Ez a gyakorlatban részben a korábbi banki kamatnyereség ügyfelekhez történő eljuttatását eredményezheti, és csorbíthatja a hagyományos bank–ügyfél megtartó erőt.
Ezzel párhuzamosan a BCG négy trendet emel ki, amelyek a közeljövőben meghatározók lehetnek:
- A szintetikus hang hamar versenyképes lehet az emberi kommunikáció empátiájában és következetességében.
- Az AI-ügynökök hosszú távú memóriájuk és kontextusértésük révén képesek lesznek összetett munkafolyamatokat önállóan végrehajtani.
- A személyes AI-asszisztensek terjedése radikális átláthatóságot hozhat az ügyfelek pénzügyi döntéseiben, ami nyomást gyakorolhat a banki marzsokra.
- Az AI-támogatott csalások és kiberbűnözés robbanásszerű terjedése miatt AI-alapú védelemre is szükség lesz.
Magyarországi helyzet és a hibrid modell
A digitális bankok és brókercégek már most jóval alacsonyabb költségen működnek, mivel számos ügyfélkiszolgálási és követeléskezelési folyamatukat automatizálták. Ennek következtében az emberi munkaerő inkább a komplex, érzékeny ügyekre koncentrálhat — például súlyos pénzügyi nehézségekkel küzdő ügyfelek támogatására vagy vitás esetek rendezésére. Ez a hibrid modell nemcsak hatékonyabb működést tesz lehetővé, hanem bizonyos üzletágak árazását is átalakítja.
A konferencia előadói között találhatók olyan szakemberek, akik a hazai pénzügyi szereplők AI-projektjeiről és azok megtérüléséről számolnak be; így a résztvevők képet kaphatnak arról, hol tartanak a magyar intézmények a kísérleti fázis után.
Mire számíthatnak a résztvevők?
A Portfolio Future of Finance 2026 rendezvénye négy előadással és egy panelbeszélgetéssel kínál részletes szakmai betekintést a mesterséges intelligencia pénzügyi alkalmazásaiba. A program előadói tapasztalati és stratégiai szempontból egyaránt ismertetik a lehetőségeket és a kockázatokat: a megtérülést, a működési hatékonyság javulását, valamint a csalások és kiberfenyegetések elleni védekezést.
Regisztráció és további információk a Portfolio rendezvényoldalán érhetők el. A konferencia célja, hogy gyakorlati, számszerű példák és nemzetközi tapasztalatok alapján segítsen megérteni, hogyan válhat az AI a pénzügyi szolgáltatók stratégiai központi elemévé.
