Az ügyfelek ma már gyorsabb szolgáltatást, személyre szabott ajánlatokat és maximális biztonságot várnak el bankjaiktól, miközben a pénzügyi szektorban soha nem látott verseny zajlik a digitális innováció terén. Az AI technológia napjainkra már nem pusztán választási lehetőség, hanem a versenyképesség záloga lett.
Hogyan lehet kiaknázni az AI-ban rejlő lehetőségeket? Hogyan lehet jövőálló technológiai infrastruktúrát építeni? A következő hetekben szakértői körinterjúk és elemzések keretében vizsgáljuk, hogyan lesz a digitálisból intelligens.
A pénzügyi szektor digitális átalakulásának egyik legerősebb motorja mára az AI lett. A bankok előtt álló kérdés már nem az, hogy érdemes-e belevágni, hanem az, hogyan érdemes megtenni az első lépéseket, és kialakítani az intelligens működést megalapozó infrastruktúrát.
BankTechShow 3.0: Digitálisból Intelligens
„Az intelligencia nem csupán digitalizáció.” – Hogyan lép túl a bank a digitális csatornák világán? Mi kell az adatvezérelt, automatizált, AI-alapú működéshez?
A BankTechShow 3.0 a digitális innováció, IT-technológiák és üzleti stratégia találkozópontja, ahol hazai és nemzetközi banki CTO-k, CIO-k és vezető digitális szakértők mutatják be, hogyan válhatnak a technológiai víziók valós üzleti megoldásokká.
További részletek: BankTechShow 3.0
1. Felhőben a jövő – infrastruktúra az AI mögött
Az AI bevezetése olyan technológiai hátteret igényel, amely képes hatalmas adatmennyiségek valós idejű feldolgozására és intenzív számítási igények kiszolgálására. Ezt az igényt a hagyományos banki IT-rendszerek jellemzően nem képesek teljesíteni.
Sok bank számára ennek optimális eszköze a hibrid vagy multi-cloud környezet, amely egyszerre biztosítja az érzékeny banki adatok biztonságát és a publikus felhő rugalmasságát.
A felhőalapú technológia ma már jóval több egyszerű adattárolásnál: lehetőséget nyújt arra, hogy a bankok rugalmasan, gyorsan és hatékonyan reagáljanak a piaci változásokra.
GPU-alapú, AI-optimalizált számítási kapacitások alkalmazásával akár valós időben is képesek az adatelemzésre és döntéstámogatásra, új szintre emelve a banki működés hatékonyságát és az ügyfélélményt egyaránt.
Ezeket a felhőalapú megoldásokat tovább erősítik a konténertechnológiák (például Docker és Kubernetes), amelyek lehetővé teszik, hogy a banki alkalmazások könnyen telepíthetők, frissíthetők és skálázhatók legyenek. A konténerizált megközelítés a bank számára hosszú távon költséghatékony, valamint kiválóan alkalmazkodik a gyors technológiai változásokhoz.
Best practice:
- AI-optimalizált GPU-alapú infrastruktúra (pl. NVIDIA GPU-farmok)
- Felhőalapú AI platformok (AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform)
- Konténerizált alkalmazások (Docker/Kubernetes) a könnyű hordozhatóságért
2. Adat és biztonság – az AI infrastruktúra sarokkövei
Az AI rendszerek valódi értékét az adat adja, azonban ez csak akkor realizálódhat, ha az adatok strukturáltak, integráltak és hozzáférhetőek.
Sok bank számára az egyik legnagyobb kihívás éppen az, hogy az adatokat jelenleg különálló silókban kezelik, ez pedig nehézkessé teszi az AI-modellek bevezetését.
Az egységes, valós idejű adatintegráció azonban lehetővé teszi, hogy minden fontos információ egyetlen adatplatformon jelenjen meg, amit a bank különböző részlegei gyorsan és biztonságosan elérhetnek. Az ilyen központosított adatkezelés komoly versenyelőnyt biztosít, hiszen az adatok így valódi értékteremtő eszközökké válnak, amelyek segítségével jobb döntéseket lehet hozni, valamint személyre szabott ügyfélélményt lehet kialakítani.
Best practice:
- Valós idejű adatintegráció (Apache Kafka, eseményvezérelt architektúrák)
- Adatpiacok és adat-katalógusok kialakítása a belső „önkiszolgáló” adathasználat érdekében
- Szabványosított API-ökoszisztéma létrehozása a belső adatszolgáltatáshoz
Az adatplatform és az AI rendszerek védelme ugyanakkor kiemelt figyelmet kíván. Az új technológiák bevezetésével megjelenő új kockázatok miatt a bankok számára létfontosságú, hogy a biztonsági szempontokat már az infrastruktúra tervezésének kezdeti fázisában figyelembe vegyék.
Egy bank sem engedheti meg magának, hogy a modernizáció folyamata során sebezhetővé váljon. Ezért a leginnovatívabb bankok a zero trust megközelítést választják, ahol minden hozzáférés szigorúan ellenőrzött, és a modellek védelmét is proaktív módon kezelik.
Best practice:
- Zero trust elvű hozzáférés-szabályozás
- Modellbiztonsági intézkedések, pl. modell-tűzfalak és modell integritásellenőrzés
- Rendszeres adverziális támadások szimulálása (ML Red Teaming)
3. MLOps, transzparencia és integráció – AI a gyakorlatban
A bankok számára az AI nem csupán látványos technológiai kísérlet, hanem egy olyan eszköz, amelynek napi szinten kell működnie és értéket teremtenie. Ennek feltétele az úgynevezett MLOps (Machine Learning Operations) kultúra kialakítása, amelyben az AI-modellek fejlesztése és üzemeltetése automatizált, folyamatosan monitorozott és könnyen menedzselhető.
Az MLOps révén a modellek gördülékenyen kerülhetnek át a fejlesztői laborból az éles banki folyamatokba, miközben a rendszeres tesztelés és visszajelzések révén folyamatosan finomíthatók és továbbfejleszthetők.
Best practice:
- Automatizált CI/CD pipeline-ok (GitLab CI, Jenkins, Kubeflow)
- Valós idejű modellmonitorozás (adatdrift és modellpontosság figyelése)
- „Blue-green” vagy „canary” deployment a kockázatok minimalizálására
A modellek működtetése mellett ugyanilyen fontos a modellek átláthatósága és etikus használata is. Egy hitelbírálati döntést nem elég meghozni, azt meg is kell tudni magyarázni az ügyfeleknek és a hatóságoknak egyaránt. Ezért kulcsfontosságú a modellek transzparenciáját biztosító keretrendszerek alkalmazása, amelyeket például SHAP vagy LIME technológiákkal is támogatni lehet.
Ezzel a bank nemcsak szabályozói megfelelését biztosítja, hanem az ügyfelek bizalmát is megerősíti, ezzel növelve hosszú távú versenyképességét.
Best practice:
- Model registry és dokumentáció minden élesített modellhez
- SHAP és LIME technikák alkalmazása a modellek magyarázhatóságára
- Felelős AI keretrendszer (Responsible AI Framework), amely biztosítja az etikai szempontok figyelembevételét
Végül, az AI sikerességének egyik legfontosabb feltétele, hogy az új technológiák gördülékenyen illeszkedjenek a meglévő banki core rendszerekhez. A korábbi, merev, monolitikus infrastruktúra és az új AI-modellek integrációja API-alapú, moduláris megoldásokat igényel.
Az ilyen flexibilis architektúra révén a bank képes lesz gyorsan reagálni az új piaci igényekre és könnyen beépíteni az AI-alapú megoldásokat meglévő folyamataiba.
Best practice:
- Mikroszerviz-alapú architektúra kiépítése („hollowing the core”)
- API-alapú integrációs rétegek a legacy rendszerekhez
- Middleware-ek (ESB vagy event streaming platformok) használata az AI és a core rendszerek közötti kommunikációban
[4.] Hét gyakori hiba, amit érdemes elkerülni
Sok banki AI-projekt bukik meg vagy szenved késedelmet bizonyos tipikus hibák miatt. Az alábbiakban néhány a leggyakoribb problémák közül:
- Túlbonyolított technológia egyszerű feladathoz: Előfordul, hogy a bank AI-t próbál alkalmazni olyan problémára, amit egy egyszerű szabályrendszer is megoldana, csak mert az AI “divatos”.
- Piszkos vagy széttagolt adatok: Az “adat = arany” mantrát sokan ismerik, de ez csak tiszta adatra igaz. Gyakori hiba, hogy a bank azt hiszi, minden adatvagyona kincset ér, holott annak nagy része rendezetlen, hiányos vagy megbízhatatlan, és így nem alkalmas modell tanítására.
- Hiányzó “data engineering” kapacitás: Sok bukás oka, hogy a bank felvesz adatelemzőket, data scientist-eket, de nem biztosít elég adatinfrastruktúra-szakértőt, mérnököt. Pedig a modellek fejlesztési idejének nagy része adatgyűjtéssel és előkészítéssel telik.
- Eszköz- és platformhiány, ad-hoc fejlesztés: Ha nincs megfelelő MLOps/infrastruktúra, előfordul, hogy a data science csapat fejleszt valamit, de az élesben nem reprodukálható vagy nem skálázható, mert a szükséges eszközök hiányoznak
- Túl sok új eszköz kontrolálatlan használata: A tech csapatok szeretnek kísérletezni új, menő nyílt forrású cuccokkal, de ha mindenki a saját kedvenc keretrendszerét viszi be, a végére egy támogatathatatlan ökoszisztéma alakul ki.
- Szigetprojektek és silo-effektus: Sok bank esik abba a csapdába, hogy különböző üzletági egységek elszigetelten fejlesztenek AI megoldásokat, összehangolt stratégia nélkül. Ennek eredménye párhuzamos fejlesztés, az erőforrások pazarlása, illetve az, hogy a végén töredezett tech stack alakul ki, amit nehéz egységesen menedzselni.
- Az emberi tényező figyelmen kívül hagyása: Egy innovatív AI-projekt belső ellenállásba ütközhet – pl. az alkalmazottak félthetik a munkájukat, vagy a vezetők nem bíznak a “fekete doboz” megoldásban. Ha ezeket a változáskezelési szempontokat nem kezelik, az be tudja fagyasztani a kezdeményezéseket.
[5.] Kilenc iparági gyakorlat az AI-infrastruktúra kiépítéséhez
1. Stratégiai vízió és üzlet-IT összhang:
- A legsikeresebb AI-bankok “AI-first” stratégiát alakítanak ki, ahol a technológiai fejlesztések szorosan az üzleti célokhoz illeszkednek. Ez azt jelenti, hogy a bank felsővezetése által támogatott, világos AI roadmap van, és a tech beruházásokat az üzleti megtérülés fényében rangsorolják.
- A technológiai és üzleti csapatok közös célokért dolgoznak, például interdiszciplináris agile team-ek formájában, ahol a fejlesztők, adatosok, termékmenedzserek együtt tervezik meg a megoldásokat.
- Ez biztosítja, hogy az AI fejlesztések ne izolált kísérletek legyenek, hanem a bank értékteremtésének szerves részei.
2. Adatvezérelt kultúra és erős adatgovernance:
- Bevált gyakorlat, hogy az AI-projektet megelőzi egy adatmenedzsment fejlesztési hullám – például a bank kialakít egy vállalati adatmodellt, kijelöli az adatgazdákat, bevezeti a metaadat-katalógust és adatminőségi keretrendszert.
- Egységes “igazságforrás” (single source of truth) létrehozása kulcsfontosságú: ha a különböző jelentések és modellek ellentmondó számokat produkálnak az adatinkonzisztencia miatt, az aláássa a bizalmat.
- Azok a bankok járnak élen, amelyek az adatot valóban stratégiai vagyonnak tekintik, és befektetnek a háttérrétegbe (adatplatform, minőségbiztosítás, adatarchitektúra) még mielőtt komplex AI-t futtatnának rajta
3. Kicsiben kezdeni, gyors sikereket elérni:
- Még ha a végcél egy AI-alapú bank is, érdemes pilot projektekkel kezdeni, jól körülhatárolt use-case-ekre fókuszálva (pl. churn előrejelzés egy szűk szegmensben, vagy egy belső folyamat AI-alapú automatizálása).
- A pilotokból tanulva lehet finomítani az infrastruktúrát és bizonyítani az értéket. Iparági tapasztalat, hogy a “boil the ocean” megközelítés (mindent egyszerre) sok kudarchoz vezetett.
- „Boil the ocean„helyett a “Two-track” stratégia ajánlott: rövid távon párhuzamosan kis projekteken gyors eredmény (quick win) + hosszú távon az alapok építése. Például miközben egy csapat egy AI chatbottal kísérletezik az ügyfélszolgálaton, a infrastruktúra csapat a felhő-migráción dolgozik; az eredményeket és tanulságokat rendszeresen össze kell vezetni.
4. Cross-funkcionális “AI team” és tehetségfejlesztés:
- A szervezeti siker kritikus tényezője a megfelelő emberi erőforrás. A bankoknak be kell vonniuk a domain szakértőket (pl. kockázati modellzőket, termékmenedzsereket) az AI-projektekbe, nem csak az IT-t.
- Az üzleti és tech csapatok közös platformokon dolgozzanak (pl. ugyanazt a Jira boardot használják, daily standupokat tartanak együtt), hogy a kommunikáció folyamatos legyen.
- Emellett a banknak gondoskodnia kell a belső tudás fejlesztéséről: tréningek, workshopok, belső certify programok az AI eszközökről, hogy az alkalmazottak “felhatalmazva” érezzék magukat az AI használatára, ne tartsanak tőle.
- A kritikus képességeket házon belül is ki kell építeni, hogy a bank ne függjön teljesen külsősöktől a know-how terén.
5. Standardizált, moduláris architektúra és újrahasznosítható komponensek:
- Az AI-infrastruktúra tervezésénél tartsuk szem előtt a modularizációt. Ha egyszer fejlesztünk egy komponenset (pl. egy adatelőkészítő pipeline-t vagy egy feature-tárolót a modellhez), azt dokumentáljuk és tegyük újrahasznosíthatóvá más projektek számára is.
- Ez összhangban van a “API economy” szemlélettel: kezeljük a belső szolgáltatásokat is termékként, dokumentációval és verziókövetéssel. Ezáltal gyorsul az innováció, mert az új csapatok nem nulláról kezdenek mindent, hanem építhetnek a meglévő blokkokra.
- Például egy jól megtervezett feature store (közös adatjellemző-tár) rengeteg időt spórol a modellezőknek, mert a jórészt hasonló változókat nem mindenki külön gyűjti ki a nyers adatokból, hanem központilag elérik a tisztított, aktualizált feature-öket.
6. Infrastruktúra as Code és automatizáció alkalmazása:
- Bevált gyakorlat az IaC (Infrastructure as Code) használata, pl. Terraform, CloudFormation vagy Ansible eszközökkel írni le a teljes stacket. Így bármikor reprodukálható egy környezet konfigurációja, ami stabilitást ad és gyors skálázást enged.
- Az automatizáció kiterjedjen a tesztelésre és telepítésre is: pl. minden módosítás (új modell vagy változtatás) menjen át automatikus teszteken, és csak azután kerüljön élesbe. Ez csökkenti az emberi hibákat és növeli a telepítések biztonságát.
7. Folyamatos monitorozás és visszacsatolás:
- Miután az AI rendszerek működnek, folyamatosan mérni kell a teljesítményüket nemcsak technikai (uptime, latency) de üzleti szempontból is (pl. megnőtt a konverzió, javult az ügyfél-elégedettség).
- A “Control Tower” megközelítés bevált: egy központi irányítópult, ahol a bank monitorozza az összes AI-modelljét, adatfolyamát és rendszerét. Ez a control tower képes proaktív riasztásokra (pl. drift esetén), és összefogja a security monitoringot is. A bank így átfogó képet kap az AI ökoszisztéma egészségéről, és hamar be tud avatkozni, ha bárhol gond van.
- A visszacsatolás alapján pedig folyamatosan javítani kell a modelleken és a folyamatokon – az AI infrastruktúra építése sosem “kész”, mindig van új adat, új modell, új kihívás, amihez alkalmazkodni kell.
8. Megfelelés és etika előtérbe helyezése:
- Bevált gyakorlat, hogy a bankok compliance és jogi szakértőket vonnak be már az AI-fejlesztés korai szakaszába. Így biztosítható, hogy az adatkezelés megfelel pl. a GDPR-nak, a modell nem sért mondjuk fogyasztóvédelmi előírásokat, és figyelembe veszi a méltányossági szempontokat.
- Néhány nagybank külön AI Etikai Bizottságot is létrehoz, amely felülvizsgálja a magas kockázatú AI használati eseteket (pl. hitelbírálat, állásra jelentkezők szűrése stb.), és iránymutatást ad.
- A transzparencia a legjobb gyakorlat szerint nemcsak belső, hanem külső kommunikációban is fontos: egyre több bank publikál “AI elveket” vagy white paper-eket arról, hogyan használja felelősen az AI-t, ezzel is erősítve az ügyfelek bizalmát.
9. Biztonság beépítése a tervezéstől kezdve:
- A “security by design” elvét követve az AI-infrastruktúra tervezésénél eleve kalkulálni kell a kiberbiztonsági kontrollokkal. Például egy új adatforrás integrálásakor rögtön gondolni kell az esetleges adatminőségi vagy adathozzáférési kockázatokra, egy új modell bevezetésekor pedig threat modelinget végezni (mire lehet érzékeny, hogyan védenénk ki).
- Az iparági legjobb gyakorlatok közé tartozik a zero trust hálózati modell, a szigorú titkosítás, a rendszeres biztonsági tesztelés (pl. etikus hackerek bevonása), és a NIST AI kockázati keretrendszer alkalmazása a folyamatokban.
- Mindez garantálja, hogy az AI gyors terjedése ne jelentsen egyben új sebezhetőségeket.
Kapcsolódó cikkek:
- Elemzés: Digitális transzformációs kihívások a bankszektorban 2025-ben – Miért válik sikertelenné sok esetben?, 2025.04.02.
- Magyar fintech siker Európában: a R34DY innovációja nyerte a Finovate rangos díját! Áttörést hoznak a banki integrációban, 2025.04.03.
- Deloitte Tech Trends 2025: Hat technológiai erő, amely újraformálja a pénzügyi szektort, 2025.04.30.
[Források: McKinsey: AI-bank if the future, DXC Technology, IBM: Banking Modernization, The Financial Brand]