1. Mi a hír röviden?
A Deloitte „Tech Trends 2025” jelentése hat technológiai erőt azonosít, amelyek a következő években meghatározzák a pénzügyi szektor innovációját: a térbeli számítástechnika, az AI jövője (agentic AI), a hardver reneszánsza, a fejlesztés demokratizálódása, a kvantumbiztos kiberbiztonság és az intelligens core. Ezek nem csupán technológiai irányok, hanem stratégiai lehetőségek.
2. Mi az a három dolog, amit érdemes megjegyezni?
- Élmény és AI: a térbeli számítástechnika (AR/VR) virtuális ügyfélszolgálati teret és VR-es lakáshitel-folyamatot hozhat, az agentic AI és a kisebb nyelvi modellek (SLM) pedig önállóan javasolnak és cselekszenek (hitelbírálat, AML/KYC).
- Hardver és fejlesztés: nő az igény a saját, on-premise AI-infrastruktúrára (adatvédelem, költség), és a no-code/low-code eszközökkel az üzleti munkatársak is fejlesztővé válnak (citizen developer).
- Biztonság és core: a kvantumbiztos titkosításra (PQC) és a zero trust modellre kell átállni, az AI mély integrációja a core rendszerekbe pedig dinamikus árazást és előrejelző modellezést tesz lehetővé.
3. Miért fontos a pénzügyi szektornak?
A pénzügyi szektornak ez azt jelenti, hogy a kihívás nem a technológia megléte, hanem az, hogyan kapcsolják össze ezeket az erőket az üzleti célokkal és a működési modellel. A szektor előtt egy új stratégiai gondolkodásmód lehetősége áll, amelynek megfelelő alkalmazása új piaci pozíciót és személyre szabottabb ügyfélélményt hozhat.
Folytatás élőben itt: TechShow X.
2026. október 14-15., Várkert Bazár. Itt azokat hallhatod a színpadon, akik már élesben építik az intelligens pénzügyek következő fejezetét.
A Deloitte friss „Tech Trends 2025” jelentése hat olyan technológiai erőt azonosít, amelyek a következő években meghatározzák az üzleti innováció és digitális átalakulás irányát. A pénzügyi szektor számára ezek nem csupán technológiai irányok, hanem stratégiai lehetőségek, melyek megfelelő alkalmazása új piaci pozíciót, gyorsabb működést, és személyre szabottabb ügyfélélményt hozhat.
A pénzügyi szektor előtt nemcsak egy új technológiai ciklus áll, hanem egy új stratégiai gondolkodásmód lehetősége is.
A szektor szereplői számára a kihívás abban rejlik, hogyan tudják ezeket az erőket összekapcsolni üzleti céljaikkal, ügyfélélményükkel és működési modelljeikkel.
BankTechShow 3.0: Digitális banktól az Intelligens banking
Milyen technológiák formálják át alapjaiban a pénzügyi szolgáltatásokat? Hogyan lehet hatékonyan és sikeresen építeni a jövő digitális bankját?
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. Térbeli számítástechnika – A digitális ügyfélélmény új dimenziói
A térbeli számítástechnika (spatial computing) – amely magába foglalja az AR/VR technológiákat – új élményalapú ügyfélinterakciókat tesz lehetővé, amelyek túllépnek a képernyőalapú kapcsolódáson. Lehetőséget ad arra, hogy a pénzügyi szolgáltatók új, sokkal természetesebb módon lépjenek kapcsolatba ügyfeleikkel.
Példák a gyakorlatban:
- Virtuális ügyfélszolgálati terek: A bankok és biztosítók virtuális fiókokat hozhatnak létre, ahol az ügyfelek 3D térben avatárként léphetnek kapcsolatba tanácsadókkal. Ez különösen jól alkalmazható prémium szolgáltatások, befektetési konzultációk vagy akár biztosítási kárrendezés esetén.
- Lakáshitel folyamat VR-ben: Az ügyfelek egy VR-élmény során bejárhatják a megvásárolni kívánt ingatlant, miközben párhuzamosan konzultálnak egy hitelügyintézővel. A folyamat nemcsak interaktívabb, de gyorsabb is lehet, és csökkentheti az ügyfélszolgálati terhelést.
- Pénzügyi edukáció gamifikációval: AR-élmények segítik a fiatalabb generáció pénzügyi tudatosságának fejlesztését. Interaktív, játékosított tanulási modulok révén a pénzintézetek már a fiatal generációt is elérhetik. Ez a módszer nemcsak edukál, de már korai ügyfélkapcsolatokat is építhet.
Lehetőség: A fizikai bankfiók korlátait lebontó megoldások nemcsak költséget csökkentenek, de a fiatalabb ügyfélkör elérését is hatékonyabbá és sikeresebbé tehetik.
2. Az AI jövője – Az ügyféltől a back office-ig
A generatív mesterséges intelligenciát követően a kisebb, hatékonyabb nyelvi modellek (SLM-ek) és az önálló feladatvégzésre képes ú.n. „agentic AI” kerülnek előtérbe. Ezek nemcsak válaszolnak, hanem önállóan javasolnak és cselekszenek.
Példák a gyakorlatban:
- Digitális pénzügyi tanácsadók: Olyan AI-ügynökök jelennek meg, amelyek képesek proaktívan javaslatot tenni megtakarítási lehetőségekre, költségoptimalizálásra, vagy éppen új hiteltermékekre. Ezek a rendszerek nemcsak reagálnak, hanem képesek figyelni és tanulni az ügyfél szokásaiból.
- Hitelbírálat új alapokon: Az SLM-ek képesek szöveges, félig strukturált adatok (pl. ügyfélpanaszok, szabad szövegű email-ek) alapján is értelmezni a kockázatokat, így új, árnyaltabb döntési logikák alkalmazhatók a hitelezés során.
- AML / KYC automatizáció: A gépi tanulás folyamatosan frissíti az anomáliadetektáló modelleket, így képes felismerni új típusú csalási mintákat és tranzakciós viselkedéseket. A hagyományos szabályalapú rendszerekhez képest ezek sokkal adaptívabbak.
3. A hardver reneszánsza – Lokális teljesítmény és adatkontroll
Az AI növekvő számítási igénye újra előtérbe helyezi a hardvert, nő az igény a dedikált hardverekre: GPU-kra, edge eszközökre, saját AI-infrastruktúrákra. A pénzügyi szektorban ez nemcsak teljesítménybeli kérdés, hanem adatvédelmi és költségoptimalizálási szempont is.
Példák a gyakorlatban:
- Saját AI-infrastruktúra (on-prem feldolgozás): Ahol az adatkihelyezés szabályozott vagy érzékeny kérdés, a bankok saját, zárt rendszereken belül dolgozzák fel az AI-modelleket. Ez csökkenti az adatvédelmi kockázatokat és kiszámíthatóbbá teszi a működést.
- Kereskedési algoritmusok gyorsítása: High-frequency trading valós időben, hardveres gyorsítással. A megfelelően optimalizált hardver közvetlen versenyelőnyt jelent a tőzsdén.
- Edge eszközök kiberbiztonsági célokra: AI-modellek az IT-infrastruktúra peremén (pl. ATM-ek, POS-terminálok), amelyek azonnal észlelik a gyanús viselkedéseket vagy támadásokat – még az adatközpont elérése előtt.
4. A fejlesztés már nem csak az IT dolga
A generatív AI és a no-code/low-code eszközök egyre több üzleti szereplőt vonnak be az alkalmazásfejlesztésbe. Az IT nem központosított erőforrás többé, hanem kooperatív kompetencia.
Példák a gyakorlatban:
- Citizen developer-ek megjelenése: A kontrolling, marketing vagy kockázatkezelési területeken dolgozó munkatársak saját workflow-kat, riportfelületeket, elemző dashboardokat készíthetnek, fejlesztői beavatkozás nélkül – ezzel jelentősen gyorsítva a döntéshozatalt.
- AI-asszisztált szoftverfejlesztés: A DevOps és fejlesztői csapatok számára az AI képes javaslatokat tenni, kódot generálni, hibát detektálni vagy automatikusan teszteket készíteni. Ez lerövidíti a fejlesztési ciklusokat, és növeli a minőséget.
- Agilis működés IT és üzlet között: Az AI révén az üzleti oldal is képes részt venni a digitális termékfejlesztésben, nemcsak igénymegfogalmazóként, hanem alkotóként is.
5. Kiberbiztonság új alapokon – Kvantumbiztos jövő
A kvantumszámítógépek előretörése a jelenlegi titkosítási módszerek végét vetíti előre. A pénzügyi szektor, mint adat- és pénzalapú iparág, különösen kiszolgáltatott.
Várható változások:
- Post-quantum cryptography (PQC): A bankoknak és biztosítóknak már most olyan titkosítási protokollokra kell átállniuk, amelyek a kvantumgépek támadásainak is ellenállnak – különösen hosszú távú szerződéseknél és értékpapíroknál.
- Zero trust modellek bevezetése: A hozzáférés-felügyeletet nem elég egy egyszeri azonosításra alapozni. Az új megközelítés szerint minden tranzakció, minden eszköz és minden hozzáférés potenciális kockázat, ezért folyamatos, AI-alapú monitorozás szükséges.
- Digitális aláírás újragondolása: A jelenlegi digitális aláírási módszerek lecserélése kvantumbiztos alternatívákra elengedhetetlen lesz a bizalmi szolgáltatók és pénzügyi infrastruktúrák esetében.
6. Az intelligens mag – AI az alapfolyamatokban is stratégiai szerepet kap
Az AI mély integrációja a core rendszerekbe új működési paradigmát hoz: a rendszerek nemcsak rögzítenek, hanem értelmeznek és ajánlanak.
Pénzügyi alkalmazások:
- Dinamikus árazás és kockázatkezelés: Az ügyféladatok és piaci információk alapján valós időben számított kamatok, biztosítási díjak vagy kockázati profilok jelennek meg. Ez lehetővé teszi az egyedi ügyfélszintezés kialakítását.
- Előrejelző pénzügyi modellezés: A cash-flow, likviditás és tőkekövetelmény számítások nem múltbéli adatokon, hanem AI által előrevetített eseményeken alapulnak, segítve a pénzügyi kontrolling hatékonyságát.
- Automatizált ügyfélinterakciók intelligens háttértámogatással: A chatbotok mögött nem sablonlogika áll, hanem olyan AI, amely a core rendszerből valósidejű adatokat képes értelmezni, és ez alapján javaslatokat tenni vagy tranzakciót indítani.
