A magyar vállalatok kijózanodtak az AI-hype-ból és most kezdik el tényleg használni a technológiát. A K&H Bank informatikai és innovációs vezetője, Lóska Gergely szerint az agentikus AI a következő nagy ugrás, de a bankszektorban az autonómiának ára van – hangzott el a K&H és a FinTechZone közös webinárján.

A hype után most kezdődik a valódi verseny

Lóska Gergely előadásának egyik fontos kiindulópontja az volt, hogy a piac már túl van az AI-hype első hullámán. A kezdeti lelkesedést kijózanodás követte, most pedig azok kerülnek előnybe, akik nem csak beszélnek az AI-ról, hanem képesek tudatosan beruházni, fejleszteni és konkrét működési értéket teremteni vele.

„Az AI velünk marad; a kérdés az, hogyan teremtünk vele valódi üzleti értéket.”

A pénzügyi szektor szempontjából ez különösen fontos váltás. A generatív AI ma még sok helyen elsősorban szövegfeldolgozási, kommunikációs, vagy támogatói use case-ekben jelenik meg, de

az igazi áttörést a döntés-előkészítés, a kockázatelemzés, a csalásmegelőzés és az egyre nagyobb autonómiával működő pénzügyi megoldások hozhatják el.

Lóska Gergely szerint a banki szereplőknek ezért nem technológiai címkéket kell üldözniük, hanem forgatókönyvekben kell gondolkodniuk: hol érdemes AI-t használni, mekkora döntési jogkört kapjon, és hol kell mindenképpen emberi kontrollt beépíteni.

Kate már ma is megmutat valamit a jövőből

A K&H Bank példája azért érdekes, mert a bank nem most kezdte az AI-jal való kísérletezést. Kate, a K&H Bank digitális pénzügyi asszisztense már ma is kézzelfogható példája annak, hogyan lehet az AI-t ügyfélélménnyé fordítani.

„Kate nem chatbot, hanem a mobilbankba integrált digitális pénzügyi asszisztens.”

Lóska Gergely szerint a különbség nem pusztán technológiai finomság. A lényeg az, hogy a megoldás nemcsak válaszol, hanem proaktív és reaktív módon is képes segíteni, sőt tranzakciók végrehajtásában is támogatja az ügyfeleket, könnyű és gyors megoldásokat nyújtva nekik. Ez a banki AI valódi mércéje: nem az, hogy mennyire látványos, hanem hogy könnyebbé és gyorsabbá teszi-e a bankolást.

A következő szintet azonban már nem önmagában a funkcionalitás, hanem az ügyfélelvárások változása hozza el. A nagy nyelvi modellek elterjedése miatt az ügyfelek ma már a bankjuktól is gyorsabb, pontosabb, természetesebb interakciót várnak el.

„Nem állhatunk meg a fejlődéssel, mert az ügyfélelvárásokat ma már ezek a technológiák formálják.”

A stratégiai kockázat: az ügyfélkapcsolat átkerülhet a banktól a termék eladójához

A webinár panelbeszélgetésében Lóska Gergely egy még erősebb stratégiai dilemmát is megfogalmazott. Számára az egyik legfontosabb figyelmeztető jel az Agentic AI-jal kapcsolatban az volt, amikor azt látta: az AI már nemcsak információt ad, hanem vásárlást és fizetést is képes kezdeményezni.

„Kiemelkedően fontos számunkra, hogy az ügyfélkapcsolat a kezünkben maradjon!”

Ez a mondat jól összefoglalja, miért kell a bankoknak az agentic AI-ra nem pusztán hatékonysági eszközként, hanem piacformáló erőként tekinteniük.

Ha a jövőben az ügyfél oldalán megjelenő AI-ügynökök tárgyalnak, kérdeznek, ajánlatot hasonlítanak össze és döntési helyzeteket készítenek elő, akkor a banki kapcsolódási pontok is újrarendeződnek.

Ebben a helyzetben a banknak nem elég „AI-projektet” indítania. Újra kell gondolnia, hogy hol akar jelen lenni az ügyfél élethelyzeteiben, és milyen szerepet akar betölteni egy AI-közvetített ökoszisztémában.

A kulcsszó: kontrollált autonómia

A bankok számára a biztonságos, stabil, szabályozott működés továbbra is alapelvárás marad, ezért a megközelítésük középpontjában a megfelelő kontroll áll. Lóska szerint nem az a helyes kérdés, hogy lehet-e AI-t használni, hanem az, hogy a szervezet érti-e, mit csinál a modell, tud-e kereteket szabni neki, észreveszi-e, ha hibázik, és képes-e időben beavatkozni.

„Mi a kontrollált autonómiában hiszünk.”

Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a bank élesen különválasztja azokat az eseteket, amikor az AI javasol, amikor dönt, és amikor már cselekszik is. Minél közelebb kerülünk a végrehajtáshoz – például szerződéskötéshez vagy folyósításhoz -, annál fontosabbá válik a magyarázhatóság, a monitoring, a dokumentálhatóság és szükség esetén a leállíthatóság.

A pénzügyi szektorban az agentic AI tehát nem a „minél több autonómia” versenye lesz, hanem a jól kialakított kontrollpontoké.

A compliance nem fal, hanem tervezési szempont

Ebben erősítette meg a beszélgetést Dobó Mátyás is, aki szerint a megfelelés nem akadály, hanem tervezési alapelv.

„A compliance tervezési szempont, nem fal.”

Dobó szerint a vállalatoknak nem általánosságban kell az AI-ról gondolkodniuk, hanem következményalapon. Vannak zöld zónák, ahol a rutinfeladatok nagy biztonsággal automatizálhatók, vannak sárga zónák, ahol ember és AI együtt dolgozik, és vannak piros területek, ahol a felelősség súlya miatt az emberi döntés megkerülhetetlen.

A másik fontos üzenete az volt, hogy az AI nem egyszerűen kiváltja az embert, hanem megsokszorozza a jó minőségű emberi munkát.

„A jövő nem ember vagy AI, hanem magas minőségű humán erőforrás, magas képességű AI-jal megszorozva.”

A házi feladatot nem lehet megspórolni – A robotporszívó teszt

A beszélgetés végére egy gyakorlati tanulság is világossá vált: az agentic AI korszakba nem lehet rendetlen adatvagyonnal, széttöredezett folyamatokkal és tisztázatlan governance-szel megérkezni. A K&H Bank oldaláról az egyik legfontosabb üzenet az volt, hogy előbb az alapokat kell rendbe tenni – adatstruktúrában, folyamatokban, háttérrendszerekben és felelősségi szintekben egyaránt.

Lóska Gergely a robotporszívó példáját hozta:

“mielőtt bekapcsolod, előbb rendet kell raknod a lakásban. Tiszta adatstruktúra, optimalizált folyamatok, stabil háttérrendszerek – ezt a házi feladatot nem lehet megspórolni.”

A pénzügyi szektor számára talán ez a legfontosabb üzenet: az agentic AI nem attól érkezik meg egy szervezethez, hogy annak nevezzük, hanem attól, hogy az ügyfél könnyebb, gyorsabb és relevánsabb szolgáltatást kap. A technológia mögötte lehet látványos, de

a versenyelőnyt végül nem a hype, hanem a kontrollált értékteremtés dönti el.

Az agentikus AI korszak beköszöntének jelét mindketten máshol keresik. Dobó Mátyás szerint előbb fognak AI-ok „támadni” a bankokra – felvértezett ügyfelek formájában, akiket mesterséges intelligencia segít a legjobb ajánlatok felkutatásában. Lóska Gergely visszafogottabb:

„Az ügyfeleknek nem kell észrevenniük, hogy agentic AI-t használunk. Azt kell tapasztalniuk, hogy értéket kapnak.”

2026-ban egyelőre szkeptikus az agentic AI áttöréssel kapcsolatban a bankszektorban, de a felkészülést már ma megkerülhetetlennek tartja.