A digitalizáció csak a kezdet volt. Az AI‑natív működés lesz az új banki DNS – ahol a gép nemcsak támogat, hanem dönt, tanul és optimalizál. A jövő nyertesei nem appokat fejlesztenek, hanem autonóm rendszereket építenek már. A kérdés nem technológiai. Stratégiai. Mikor, ha nem most?

A pénzügyi szektorban az innováció gyorsasága, a biztonság és a megfelelőség nem választható opciók – hanem alapfeltételek. Az előadás bemutatja, hogyan segíti az AWS a bankokat és pénzügyi szolgáltatókat abban, hogy modernizálják rendszereiket, csökkentsék a működési kockázatokat, és megfeleljenek a folyamatosan változó szabályozói előírásoknak.

A TC2, mint Advanced AWS Partner és tanúsított Managed Service Provider, konkrét, bevált stratégiákat oszt meg a biztonságos, skálázható és szabályozásnak megfelelő felhőalapú banki megoldások megvalósítására. Megismerheti, hogyan lehet magabiztosan, kompromisszumok nélkül átállni az AWS-re – úgy, hogy közben az ügyfélbizalom és az üzleti rugalmasság is erősödjön.

Tucatnyi európai és amerikai vállalat, köztük nagybankok és többszázmilliárd dollárt kezelő befektetőcég AI megoldásainak fejlesztésében szerzett tapasztalatai alapján Zimmer Márton leteszi a voksát, hogy melyik felhasználási területen várható a legnagyobb előrelépés 2026-ban.

A menedzsment minden tagjának az agendájára felkerült már az AI, de a legnagyobb kihívásokkal a CIO-k szembesülnek. Ők azok akik beszorulnak az általános hype által hajtott, sokszor túlzó elvárások és a realitások közé.

• Mik az időszerű IT transzormációs lépések, és melyekkel érdemes még várni?
• Hogyan lehet egységessé formálni az elszigetelt, sőt sokszor egyéni LLM használatot?
• Hogyan fordítható előnnyé a vibe coding?
• Milyen szervezeti és szervezési módosításokra van szükség?

Ezek súlyos kérdések, de a jó hír az, hogy a legnagyobb lehetőség is a CIO háza táján adódik.

Az előadásban a CIO szemüvegét vesszük fel, hogy belelássunk a banki IT transzformáció jelenébe és jövőjébe az AI világában.

• Generatív AI alkalmazási banki környezetben
• Generatív Üzleti Intelligencia
• vezetői döntéstámogatás, internal audit
• GenAI alkalmazások bevezetés

• Hogyan gyorsítja fel a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek a legacy rendszerek modernizációját
• Hogyan lehet AI segítségével hatékonyabban legacy rendszereket üzemeltetni
• Miért kulcsfontosságú a szervezeti tudás megőrzése, és hogyan segít ebben az AI

• Nagyvállalati környezetben az AI használata minden adat esetén megengedett?
• Valóban csak játszótérnek használhatjuk, vagy igazából a félelmünk szab ennek határt?
• Kell-e külön fejlesztenünk az AI miatt, vagy ha már van egy fejlett felhős infrastruktúránk, akkor bevezetésre készen állunk?
• Mi az életútja, mennyire feszegeti sikerrel a határokat az AI?

• Az API a rendszer belépési pontja – és gyakran ez a leggyengébb láncszem
• Tipikus hibák: nyilvános tesztvégpontok, rossz jogosultságkezelés, kiszivárgó API-kulcsok
• Védekezés: központi szabályozás és automatizált biztonsági megoldások (pl. IBM API Gateway)

• AI Aranyláz korában élünk.
• Az AI ügynök az újkori arany.
• Használatuk nem csak előnyt, de kockázatot is rejt.
• A lehetőség rajtunk áll, közömbösek vagyunk a kockázatokra, vagy kezeljük őket.

• Munkafolyamat támogatása AI technológiával
• OTP Virtuális Asszisztens bemutatása NLU felhasználásával
• Teljesen automata kampány eredményeinek bemutatása
• Kitekintés a fejlesztési irányokra a következő években

• Milyen kihívásoknak nem tudott megfelelni az OCR technológia?
• Az AI mindent megold?
• AI egyedül vagy AI és OCR együtt?
• Ha digitalizálunk miért van erre egyáltalán szükség?

Az előadásomban bemutatásra kerül, hogy az IBM watsonx. Orchestrate megoldása:

• Hogyan képes a jelenlegi front-end rendszerekből back-end rendszeket csinálni azáltal, hogy gondoskodik a megfelelő UI felületről és a felhasználói élményről
• A nyitott és hibrid IBM watsonx ökoszisztéma részeként hogyan biztosít egyszerre robosztusságot és rugalmasságot az Ágens alapú MI működést illetően
• Milyen előre gyártott felhasználási esetekkel segíti a pénzintézeti szektort abban, hogy a komplex üzleti folyamatok minden eddiginál hatékonyabban működjenek

• A kibervédelem alakulása: múlt, jelen és jövő
• Az AI, mint kétélű fegyver
•  Technológiai válaszok és kollaboráció
• Felelősség és tudatosság a digitális térben

• The AI Market Reality Check
• Az AI -al kapcsolatos várakozások kezelése
• Mi számít Agentic AI megoldásnak?
• AI a virtuális kolléga

• Digitális eszközök ökoszisztémája és fejlődése
• Mastercard szerepe és megoldásai a kripto térben
• Felhasználói élmény és biztonság kihívásai
• Szabályozás, együttműködés és jövőbeli kilátások

• AI alapú digitális ügyfélkiszolgálás evolúciója
• A banki tanácsadás demokratizációja
• Gyakorlati példák, felhasználási esetek
• Fékek & nehezítő tényzők

• Elvesző vagyonok helyett biztonság és hosszú távú ügyfélkapcsolat.
• Digitális örökségterv + tudatos pénzügyi tervezés egyben.
• Érzelmi elköteleződés: digitális emléknapló és bizalomépítés.

• Real-World Asset tokenizáció
• NFTicketing jegykezelő megoldás csalások ellen beyond-banking szolgáltatásként
• ChainifyIT szabadalmaztatott paytech megoldás tokenizációra
• AI alapú megoldások blokkláncon tárolt adatokból

• Milyen nagy trendek alakítják a cégeket és a munkavégzés módját
• Hogyan ötvözhetjük a trendek kínálta lehetőségeket
• Ailina mesterséges intelligencia alapú megoldás funkciói
• Néhány példa a lehetséges alkalmazási területekre

• Technológiai Forradalmak
• Hogyan tudjuk a legtöbbet kihozni a tudás forradalmából?
• A mi megoldásunk

A jövőben azok a fintech cégek lesznek sikeresek, amelyek a legjobban tudják „keresni az AI kegyeit” – mert az AI válik a vásárlási döntések tényleges meghozójává.

• Avagy hogyan vásároltam a jelenlegi sportcipőmet, és hogyan fogom a következőt?
• Miként változik a hagyományos B2B értékesítés logikája?
• Fintech cégek az AI vásárlási asszisztensek világában.

A jövő fintech sikerének kulcsa tehát nem a fogyasztó, hanem az AI „kegyeinek keresése”.

• AI development vs Agentic AI
• Nexi company presentation
• GenAI usecases in Nexi group
• Lynx Fraud Management System

• Mi az Agentic Payment és miért most? - Hogyan válik valósággá 2025-ben az autonóm AI-vezérelt fizetés?
• A vásárlási élmény teljes átalakulása - Hogyan rövidül a 45 perces online vásárlási folyamat 30 másodpercre a természetes nyelvű interakciók mentén?
• Globális trendek és hazai lehetőségek - Hol áll ma a piac és kik vezetik?
• Gyakorlati implementáció és üzleti hatások - Use case-ek és esettanulmányok
• Kihívások és sikertényezők - Technikai integrációs kihívások, szabályozási környezet (PSD3, EU AI Act)

I. EU AI Act - gyors helyzetkép:

1. Hol tart az EU-s végrehajtás és a magyar implementáció? Retrospektívként: Az AI Act mely elemei léptek életbe augusztus 2-án?
2. Melyek a következő határidők, amik a bankokat és biztosítókat érintik?
3. AI soft law az EU-ban

II. Jó gyakorlatok és trendek a megfelelésben
a. Mire kíváncsi a szabályozó? Miért ennyire részletesen?

1. Nagy kockázatú AI
2. Kockázatértékelési jó gyakorlatok
3. AI agentek – más, mint a többi?

III. Jövő // Ha az AI képes autót vezetni…tudna bankot is vezetni?

1. Felelősségi kérdések az AI működésével kapcsolatban.