A McKinsey éves globális bankpiaci jelentése szerint az AI-ügynökök kiszámíthatatlanul emelkedő költsége komoly nyomást helyez a pénzintézetekre: a modellek működtetéséhez szükséges tokenekre fordított kiadások könnyen elérhetik a bankok teljes bérköltségének az ötödét. A Reuters által ismertetett elemzés szerint ez a jelenség világszerte átalakítja a bankok technológiai és pénzügyi döntéseit.
Új szereplők: AI FinOps csapatok
A pénzintézeteknél megjelentek az AI pénzügyi üzemeltetésére (AI FinOps) specializálódott csapatok, amelyek feladata az MI-költségek felügyelete és optimalizálása. Korábban a költségkontrollt azzal próbálták elérni, hogy a munkavállalói kéréseket azok összetettsége alapján irányították különböző MI-modellekhez, ám ez a módszer az önállóan működő AI-ügynökök esetében már nem bizonyult hatékonynak.
Miért drágul meg hirtelen az üzemeltetés?
A McKinsey egyik szerzője és szenior partnere, Vik Sohoni a Reuters-nek elmondta, hogy az önálló AI-ügynökök közötti kommunikáció jelentősen növeli a felhasznált tokenek számát. Mivel ezek az ügynökök egymással „beszélgetnek” és egymásnak adnak tovább feladatokat, a tokenfelhasználás — és ezzel a költség — rendkívül gyorsan megugrik.
Ennek nyomán a bankok ma egyre válogatóbban vezetnek be ügynökalapú rendszereket, és jellemzően csak azokra a folyamatokra fókuszálnak, amelyeknél a várható megtérülés a legmagasabb.
A megtérülés mint döntési kritérium
Míg a hatékonyságnövekedésből fakadó költségmegtakarításokat viszonylag könnyű mérni, a McKinsey szerint a pénzintézetek ma már egyre inkább azt is mérlegelik, hogy az adott technológia milyen bevételnövelő hatást hozhat. A magasabb költségeket jellemzően csak ott vállalják, ahol a bevételek növekedése vagy más mérhető üzleti előny indokolja.
Ügyfélhasználat gyors üteme
A banki ügyfelek az eddigieknél jóval gyorsabban fogadják el az új MI-alapú megoldásokat: a tanácsadó cég várakozása szerint az AI-ügynökök három éven belül széles körben elterjedhetnek, míg a mobilinternet elterjedéséhez korábban öt–tíz évre volt szükség.
Egy 46 ezer főt érintő globális felmérés szerint a válaszadók többsége már most is használja az MI-t például banki szolgáltatások összehasonlítására, magasabb hozamú megtakarítási számlák felkutatására, illetve hitelek kiváltására vagy adósságrendezésre. Az MI-t használók 72 százaléka kijelentette, hogy egy konkrét pénzügyi feladatot rábízna egy banki ügynökre, ugyanakkor az önálló jóváhagyást igénylő tranzakciók értékét jellemzően 500 dollárban maximalizálnák.
Egy további jelzés az érdeklődés erősségére: a Meta Muse nevű ügynököt az Egyesült Államokban az indulás utáni első 22 napban ötmillió alkalommal töltötték le.
Kockázatok a profitra nézve
Bár az AI-ügynökök segíthetnek a bankoknak költségeket csökkenteni és bevételeket növelni, a McKinsey rámutat: a nyereségességet ronthatja, ha az ügynökök automatikusan átcsoportosítják a betéteket a nem kamatozó számlákról magasabb hozamú konstrukciókba. Jelenleg a legtöbb pénzintézet korlátozza vagy blokkolja, hogy külső MI-ügynökök automatikusan jóváhagyjanak tranzakciókat a saját rendszereikben, így ezen hatások egyelőre mérsékeltek.
Következmények
A jelentés alapján a bankoknál várhatóan további szabályozási, kockázatkezelési és működési változások következnek: a költségkontroll és a bevételnövelés pontos mérhetősége kulcsfontosságúvá válik, és az AI-ügynökök bevezetése stratégiai szűrőn fog átmenni annak érdekében, hogy a technológia által generált kiadások fenntarthatók maradjanak.
Ez a cikk a Reuters által ismertetett McKinsey-jelentés alapján készült. A szerző megjegyzi, hogy a cikk előkészítésében AI-asszisztens működött közre, a végleges tartalmat újságíró szerkesztette és ellenőrizte.
