Nagyot szól az AI-boom a magyar bankokban - Így használják most a genAI technológiát

Egyre több a use case

A hazai bankok nem ma kezdtek el ismerkedni a mesterséges intelligencia technológiákkal, régóta használnak már machine learning és AI-eszközöket például a csalásfelderítésben, a hitelminősítésben, nagy adatbázisok, ügyfélutak elemzésében, egyéb üzleti döntések támogatásában. A publikus generatív AI modellek nem egészen három évvel ezelőtt jelentek meg, és fejlődnek azóta is hihetetlenül gyorsan, a bankok pedig ma már nem csak kísérleteznek velük, hanem a mindennapi munkafolyamatokban is élesben használják a technológiát.

Néhány külföldi szereplő büszkén vállalja fel, hogy nagy volumenben dolgozik AI-modellekkel. Egyik ezek közül a spanyol BBVA, mely az első európai bank, amely stratégiai együttműködést kötött az OpenAI-jal.  Első körben 3300 ChatGPT Enterprise licencet vásároltak, majd annyira bejött nekik a lépés, hogy tavasszal 11 000-re emelték ezt a számot.

Ők azt tapasztalták, hogy

a ChatGPT használata a feladatok automatizálására átlagosan heti 2,8 óra megtakarítást jelent a dolgozóknak.

A spanyol hitelintézetnél licenccel rendelkező felhasználók 83%-a naponta legalább egyszer használja a ChatGPT-t, és több mint 3000 speciális asszisztenst hoztak létre különböző feladatokra. Ezek az eszközök fordításoktól kezdve dokumentumok összefoglalásán és jelentések írásán át a kódolás segítéséig, pénzügyi információk elemzéséig és marketingkampányok láthatóságának növeléséig terjedő területeken nyújtanak támogatást.

Van olyan fintech, amely a bankoknak fejlesztett AI-megoldással napi 5000 teljes munkaidős alkalmazott munkáját váltja ki. A WorkFusion állítása szerint az AI ügynökök 3-5-szörösére növelik a megfelelési csapatok kapacitását olyan területeken, mint a szankciószűrési riasztások felülvizsgálata, a negatív médiafigyelés vagy a tranzakciófigyelési vizsgálatok.

Olyan bank is akad, amely újszerű módon alkalmazza az AI-t a csalásmegelőzésben: nem a bank oldalán nézik a gyanús tranzakciókat, hanem az ügyfelet támogatják a csalások felismerésében. Az egyik legnagyobb ausztrál bank, a CommBank egy olyan mesterséges intelligencia alapú csalásfelismerő eszközt vezetett be, amely valós időben támogatja az ügyfél oldalán a csalások felismerését.  A digitális személyazonosság-védelmi alkalmazás felhasználói feltölthetik a gyanús SMS-ekről készült képernyőképeket, amelyeket a CommBank Scam Checker eszköze azonnal elemez.  

Belső működés, AI a munkatársaknak

Körkérdésben fordultunk a bankokhoz, hogy megtudjuk, ki mire használja ma a genAI megoldásokat. Az összkép alapján a hazai bankszektorban szerteágazó módon használják a fiatal, de minden jel szerint transzformatív genAI technológiákat a szereplők:

egyrészt a belső folyamatokat támogatják vele, másrészt egyre több helyen az ügyfelek tájékoztatásában, kezelésében is részt vesz az AI.

A belső banki működés egyik nagyon fontos eleménél viszonylag kézenfekvő az AI segítsége: a banki alkalmazottak a belső dokumentumokban egyszerűen és gyorsan kereshetnek az AI segítségével. Ma már nem csak kulcsszavakra, hanem az AI-jal beszélgetve is. A rendkívül szabályozott szektor folyamatai bonyolultak, viszont egyben jól dokumentáltak is, így a modelleket van miből feltanítani.   

A CIB Banknál jelenleg fordításokra és fordítások ellenőrzésére használnak genAI alapú megoldást élesben, ahol a kollégák saját maguk ellenőrzik az eredmények minőségét. Az AI által támogatott automata, illetve a virtuális asszisztenseken keresztüli szélesebb körű dokumentumfeldolgozási területeken is vizsgálják már a technológiát, továbbá kommunikációs és kreatív anyagokhoz is használnak AI-eszközt.

Az Erste három éve kezdte el a felkészülést, hogy az általános célú mesterséges intelligenciát (MI) a napi működésében alkalmazza. Tavaly a bank összes, több mint háromezer munkavállalója saját MI „asszisztenst” kapott. A mesterséges intelligencia összeszedi és rendszerezi az interneten, nyilvánosan elérhető információkat, szöveget ír, adatokat elemez, segít felkészülni egy értekezletre, vagy kérésre összegzi egy megbeszélésen elhangzottakat. Idén nyáron az Erste ügyfélkiszolgálásban részt vevő kollégái, a fiókhálózatban és a call centerben dolgozók kaptak új MI „munkatársat”. Az OpenAI mesterséges intelligencia modelljén alapuló, saját fejlesztésű alkalmazás integrálja az összes lakossági termékre vonatkozó szabályzatot, hirdetményt és szerződési feltételt, és ezek alapján másodpercek alatt válaszol az ügyintézők kérdéseire.

A Gránit a banki operáció hatékonyságának javítására is alkalmaz már generatív AI alapú ügynököt, amely a hitelkérelemmel összefüggő dokumentumok ellenőrzésében, feldolgozásában vesz részt, hogy minél jobban lerövidíthető legyen a dokumentumok beérkezésétől a hitel folyósításáig tartó időszak. Az agentikus ügynök dokumentumfeldolgozásban való alkalmazásával – amely folyamatosan bővül – az eddigi mérések szerint a korábbi manuális feldolgozás időigénye jelentősen – akár 70 százalékkal is - lecsökkenthető.  

A K&H-nál belső használatra is élesben működik már az eredetileg ügyfeleknek fejlesztett chatbot, Kate. A robot napi szinten több száz HR kérdést kezel, és támogatást nyújt a munkatársaknak a belső HR-folyamatokban. A bank a funkcióit további belső folyamatokra is kiterjeszti a tervek szerint, ezzel mind a 3800 alkalmazott egy digitális munkahelyi asszisztenst kap.

Az MBH-nál dedikált csapat foglalkozik az AI témával, akik a stratégiaírástól kezdve a tesztelési és módszertani keretrendszer kialakításán át a munkatársak oktatásának megszervezéséig több feladatot is ellátnak.  Eddig már több mint 2000 alkalmazott vett részt AI oktatásban, továbbá az elmúlt időszakban indult el pilot jelleggel egy új, mesterséges intelligenciára épülő digitális eszköz, amely a fióki kollégák mindennapi munkáját támogatja.

Az OTP Banknál már élesben működő vagy előrehaladott fejlesztési fázisban lévő megoldások közé tartozik a RAG (Retrieval Augmented Generation) technológiára épülő, egységes tudásbázis, amely támogatja a fiókhálózat, a contact center és a back office munkáját, valamint ügyféloldali önkiszolgáló folyamatokat is. AI-jal támogatják a hitelkeret-igényléseket és kockázatelemzéseket, a dokumentumfeldolgozást és a standardizált riportgenerálást. Emellett a személyes produktivitást növelő AI-eszközöket is használnak, nem eredménytelenül:

• 300 kontakt center tanácsadó munkájában az automatizációs arány a szabályalapú chatbothoz képest jelentős növekedést mutatott.
• Az önkiszolgáló genAI megoldásokat használó belső felhasználók többségének esetében legalább 30 perc/felhasználás időmegtakarítást mértek, összesen kb. 1.500 óra/hó megtakarítást értek el ezzel.

 A bank hozzátette, hogy a megoldások jelentős része „white label” termékként, újrahasznosítható építőelemekkel készül, hogy több üzleti területen is alkalmazható legyen.

A Raiffeisen tapasztalatai szerint a generatív AI jelenlegi alkalmazása hatékonyságjavulást eredményezett, ám a valódi áttörés még várat magára. A banknál a fióki aktivitást és HR-folyamatokat támogatják generatív AI-jal, az IT területen a fejlesztési életciklus különböző fázisaiban használják a technológiát: üzleti igények pontosításában, tesztelési folyamatokban, kódgenerálásban és dokumentációkészítésben. Ezek az alkalmazások közvetlenül támogatják a fejlesztők munkáját, gyorsabb és hatékonyabb szállítást téve lehetővé. A dokumentumkezelési folyamatokban kiemelt szerepet kap az OCR (optical character recognition) – a „gépi olvasási” technológia, a legnagyobb előrelépést a szövegfeldolgozási feladatoknál tapasztalták. Ezek javították a dokumentumkezelés pontosságát és a feldolgozási hatékonyságot. Az adminisztratív ráfordítások mérséklődtek, és a hibaarány is számottevően csökkent.

AI az ügyfélkiszolgálásban

Az Erste középtávon szeretne eljutni oda, hogy George, a bank digitális platformja révén az ügyfelek is használhassanak a mesterséges intelligencián nyugvó megoldásokat. Ilyen lehet például egy személyre szabott pénzügyi tanácsadás vagy egyes banki műveletek végrehajtása.

A Gránit Bank tavaly novemberben élesítette a generatív AI alapú virtuális ügyintézőjét, a Gránit Guru chatbotot a bank weboldalán. A tavalyi bevezetésekor a pénzintézetnél aktuálisan elérhető lakossági hitelekkel kapcsolatban adott tájékoztatást és készített előzetes kalkulációt. Mostanra már a Munkáshitellel, az Otthon Start hitelprogrammal, az elektronikus csatornák használata mellett a betétekkel és a hitelkártyával kapcsolatban is segíti a tájékozódást. Idén augusztusig már több mint 25 ezer ügyfélkérdésre válaszolt a bank termékeivel kapcsolatban.

A K&H hang és chat alapú digitális pénzügyi asszisztense (Kate) 362 funkcióval segíti a lakossági és kkv ügyfeleket banki és biztosítási ügyeik intézésében a mobilbankban. Már több mint 2 millió beszélgetésen van túl. Kate legutóbb bevezetett funkciói közé tartozik a beszedési megbízás felvétele, módosítása, törlése, az átutalási limit módosítása, a bankkártya adatok megmutatása. Kate segít a hitelezésben is, proaktívan vagy ügyfél kérdésre válaszolva, valamint hitelek után gondozásában is segít, például hitelkártya részletfizetés időpontra figyelmeztet, illetve el is végzi.  A biztosítások 27%-át már a digitális asszisztens segítségével kötik az ügyfelek.

Az MBH-nál AI-asszisztenst vezettek be a Munkáshitel iránt érdeklődő ügyfelek információval való kiszolgálására, emellett májusban vezették be a BUPA digitális platformon azt az AI-alapú szolgáltatást, amely a mikro-, kis- és középvállalkozások számára segít az állami pályázatok között való eligazodásban. Utóbbi egyszerűsíti a jogi nyelven megfogalmazott, bonyolult feltételek értelmezését, összehasonlítást biztosít a lehetőségek között, valamint naprakész információval szolgál a GINOP és DIMOP programokról.

Az OTP hangalapú ügyfélkiszolgálással, AI-alapú ügyfélmegkeresés-kategorizálással, válaszlevél-generálással gyorsítja az ügyintézést, illetve olyan generatív AI-ra épülő digitális asszisztenst fejleszt, amely komplex ügyféligényeket kezel, és a chat mellett a hangalapú csatornákon is megjelenik. A Raiffeisennél az ügyfélkiszolgálásban jelenleg korlátozott funkcionalitással, részfeladatokban segíti a honlapon elérhető chatfunkciót,

Jövőbeli tervek

A bankok általánosságban keveset árultak el abból, hogy milyen konkrét tervekkel és mekkora büdzsékkel készülnek további AI-fejlesztésekre. A CIB Banknál egyelőre elemzik a valós megtérüléssel kecsegtető use case-ek tesztelésének lehetőségét.

Az OTP elárulta, hogy a generatív AI és kapcsolódó technológiák éves beruházási volumene náluk több száz millió forinttól akár milliárdos nagyságrendig terjedhet, a projekt és a beruházás méretétől, komplexitásától és a bevezetett felhasználói kör nagyságától függően. Náluk a stratégiai fókuszban szerepel a meglévő AI-megoldások (pl. tudásmenedzsment, ügyfélinterakció, fraud detection, dokumentumfeldolgozás) továbbfejlesztése, kiterjesztése újabb üzleti területekre és országokra. Új AI-platformok (on-prem és Azure) bevezetése, amelyek lehetővé teszik a különböző banki területek számára saját AI-projektek indítását, tesztelését, szigorú compliance mellett. Illetve fókuszban lesz Low-Code/No-Code platformok, Copilot Studio és Power Platform alapú AI-agentek fejlesztése, pilotok indítása, csoportszintű kiterjesztése.

Az MBH Bank az AI fejlesztéseket továbbra kiemelt stratégiai prioritásként kezeli, mind üzleti, mind technológiai értelemben, rendszerszinten építenék be a technológiát a működésükbe.

A Gránit közölte, a jövőben AI-vezérelt működésre kíván átállni, komplex banki munkafolyamatok automatizálását kívánja generatív és agentic AI alapú rendszerekkel biztosítani. Ez jelentős fejlesztési beruházásokkal is jár, amelyhez a forrást részben a tavaly év végén megvalósult, összesen 17,7 milliárd forint tőkebevonásával zárult nyilvános részvénykibocsátás biztosítja.

A K&H Bank konkrét összegeket nem kívánt osztott meg arról, mennyit költ AI-ra, de annyit megjegyzett, a beruházások nagyságrendje jelentős. Leszögezték azt is: a bank nem akar „öncélúan GenAI-t fejleszteni”, hanem az üzleti céljaik támogatására fókuszálnak.

A Raiffeisen generatív AI-fejlesztéseiről elmondta, hogy ezek a bank üzleti stratégiájának megvalósítását szolgálják. Az ehhez kapcsolódó beruházások és működtetési költségek az éves tervezésben kiemelt súllyal szerepelnek, mind a meglévő rendszerek fenntartása, mind az új projektek előkészítése kapcsán.

Portfolio Banking Technology 2025

A legforróbb digitális banki innovációkról, fintech újításokról is szó lesz a Portfolio november 4-ei Banking Technology rendezvényén. Regisztráció és részletek itt!

Információ és jelentkezés

A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Getty Images