Alapjaiban változik meg Magyarországon a bankolás

Alapjaiban változik meg Magyarországon a bankolás

2024-02-20 17:11:27

Alapjaiban változik meg Magyarországon a bankolás


A hazai banki szereplők erőteljesen belevetették magukat a digitalizációba és az AI alkalmazásba. Valós idejű, teljes körű jövedelem-adatbázishoz való hozzáférés, digitális adattárca, online hitelbírálat 15 perc alatt, FinTech és Big Tech cégek bevonása a hitelbírálatba, virtuális asszisztensek, generatív AI és még sorolhatnánk. Mindezek olyan megoldások, amelyek már nagyban velünk élnek az online banki világban vagy néhány éven belül az életünk részévé válhatnak. Ugyanakkor ez a folyamat még tartogat meglepetéseket. A Portfolio a hazai banki digitalizáció jelenlegi kihívásairól és jövőjéről kérdezte Belényi Andreát, Menyhárd Attilát és Várady Endrét, a VJT&Partners Ügyvédi Iroda szakértőit.


Az elmúlt években a magyar bankszektor erőteljesen beleállt a digitalizációba, a digitális ügyfélkiszolgálás a szektor alapműködésének részévé vált. Ugyanakkor ez a folyamat láthatóan nem akar leállni; a Magyar Bankszövetség a közelmúltban újabb, erőteljes digitalizációs javaslatot fogalmazott meg a jogalkotó felé. A szektor hazánkban a digitalizáció szempontjából valóban az élvonalba tartozik?

V.E.: Abszolút. A magyar bankszektorban a digitalizáció erőteljesen dübörög. A jövő egyértelműen abba az irányba mutat, hogy az offline bankolás még inkább a háttérbe fog szorulni. A közelmúltban a Magyar Bankszövetség kezdeményezéseinek is hatására a jogalkotó már számos lépést tett, amely tovább erősítheti a szektor digitalizációs törekvéseit, beleértve az online bankolásban az elektronikus okiratok bevezetését, a digitális szolgáltatási platform tevékenység, mint üzletszerű tevékenység létrehozását vagy az elektronikus ingatlan-nyilvántartás alkalmazásának bevezetését, amely jelentősen csökkentheti a hitelbírálati folyamat időigényét és költségét.

B.A.: És ez a banki digitalizáció töretlenül menetel előre. A Magyar Bankszövetség a közelmúltban fogalmazott meg egy újabb digitalizációs javaslatot, amely magában foglalná a folyamatok átalakítását szinte minden szinten, beleértve az ügyfél-azonosítást, ügyfél-átvilágítást és az ügyféladatok nyomon követését, a digitális irattárcát, az elektronikus szerződéskötést, a papíralapú kommunikáció digitális útra terelését és a digitális hitelezés kialakítását. A mesterséges intelligencia térnyerése is segíti ezeket a folyamatokat, hiszen

EGYRE TÖBB MUNKÁT LEHET MEGSZERVEZNI EMBERI BEAVATKOZÁS NÉLKÜL ÚGY, HOGY A HIPERPERSZONALIZÁCIÓVAL A BANK AZ AJÁNLATAIT VALÓS IDŐBEN AZ ÜGYFÉL IGÉNYÉRE SZABHATJA.

Ha a jövőben még ehhez társul a videóbank/internetbankos szerződéskötés, a blokklánc alapú megoldások beépítése a szerződéskötési folyamatokba és a virtuális asszisztensek még szélesebb körű elterjedése, akkor tényleg nagyon közel járunk majd egy teljesen


Mivel a banki szakma is erősen a bizalmon alapul, itt is különösen fontos, hogy a bank megnyugtatóan kezelje azokat a kihívásokat, amelyeket az AI technológiával kapcsolatos bizalmatlanság generál. Az emberi kontroll hiánya az automatizált döntéshozatal során, vagy az AI rendszerek átláthatatlansága bizalmatlanságot szül, de ezekre megoldás lehet például egy alternatív tesztadatbázis bevezetése. Ilyenkor ugyanis az ügyfelek tesztelhetik, hogy mely bemeneti adatok, milyen kimeneti adatokat generálnak. Az emberi felülvizsgálat beépítése a folyamatokba, valamint az MNB által is preferált naplózás alkalmazása is megoldás lehet az egyes döntési folyamatok rekonstruálására.

B.A: Olyan kockázatok is felmerülhetnek, amelyről ritkán beszélünk. Például, ha a digitális eszköztudással nem rendelkező ügyfelek nehezebb érik el a pénzügyi termékeket, úgy például a Gazdasági Versenyhivatal ezt a gyakorlatot minősítheti a fogyasztók számára káros megoldásnak. Ezt a problémakört a GVH a digitalizációs stratégiájában egyébként külön is kiemeli. A bankoknak a digitalizációs stratégiájuk kialakítása során figyelniük kell arra, hogy a digitális eszköztudással nem rendelkező ügyfelek szempontjai is megfelelően érvényesüljenek, és ne kerüljenek kedvezőtlenebb helyzetbe, mint a digitalizációval jól bánó társaik. Szintén fogyasztóvédelmi problémát vethet fel, ha az AI rendszer átláthatatlansága miatt a banki ügyfelek nem látják előre a viselkedésük vagy helyzetük és a döntés kimenetele közötti kapcsolatot, és így nem tudnak megalapozott döntést hozni.

M.A: Ezek a kérdések nemcsak fogyasztóvédelmi kérdések, mert a társadalmi egyenlőtlenségeket is felerősítik. Így újabb tere nyílik az egyenlő bánásmódra vonatkozó elvárások érvényesülésének. A bankok számos tovább kihívással szembesülnek, ideértve az adatvédelmi, etikai, versenyjogi, fogyasztóvédelmi, felelősségi, kiberbiztonsági és szektorális kihívásokat. Mindegyik téma külön is megérne egy kerekasztal-beszélgetést. Valójában bármelyik területről beszélünk, az leszögezhető, hogy az a nagy mennyiségű feladat, amelyet az AI rendszer el tud látni, messze meghaladja egy élőerős banki ügyintéző teljesítményét.

AZ AI RENDSZEREK ÖSSZETETTSÉGE ÉS ALKALMAZÁSUK MÉRTÉKE FELERŐSÍTHETI AZ AI RENDSZEREKKEL JÁRÓ POZITÍV VAGY ÉPPEN NEGATÍV HATÁSOKAT IS.

Például a kiberbiztonság terén az AI rendszerek növelhetik a szervezet ellenállóképeségét, de a komplexitásuk és átláthatatlanságuk miatt egyben jelentősen meg is nehezíthetik a rendszer sérülékenységének felismerését. Ez a kettősség alapjaiban határozza meg az AI rendszerek működését, amit a kockázatok felmérése során érdemes szem előtt tartani.

Az MNB mennyiben fogja vizsgálni a jövőben a bankok AI alkalmazását?

V.E: Ez már nem is a jövő, hanem a jelen. Igen, az AI alkalmazása egyre inkább az MNB vizsgálatok fókuszpontja lesz. Az AI alkalmazásának szabályozottsági, ellenőrzési, valamint a kontrollrendszerek hatékonyságát, az ezzel kapcsolatos szervezeti működést, a fejlesztési és üzembeállítási feladatokat, az IT architektúrát, az üzemeltetést, a logikai- és adatbiztonságot, illetve a jogosultságok kezelését az MNB már most figyelemmel kíséri. Az MNB legutóbbi témavizsgálatai nem tártak fel jogszabályokat sértő megoldásokat, de hiányosságokat találtak a kockázatelemzés, a szabályozottság, a tesztelések hiányából vagy nem teljeskörűségéből fakadóan.

https://pcdn.hu/articles/images-sm/0/w/3/0w3a8758-657239.jpg 730w, https://pcdn.hu/articles/images-md/0/w/3/0w3a8758-657239.jpg 1125w" alt="0W3A8758" sizes="(min-width: 768px) 60vw, 100vw" data-id="657239" data-editorial="0" data-mfp-src="https://pcdn.hu/articles/images-md/0/w/3/0w3a8758-657239.jpg">
Belényi Andrea és Menyhárd Attila

Tény, hogy a bankok már komolyan foglalkoznak az AI megfeleléssel, de még nem teljes a felkészülés, különös tekintettel arra, hogy az új szabályozási rendszer (például AI Rendelet, a DORA Rendelet, a NIS2 irányelv, a CRA Rendelet) is formálódóban van. Az MNB figyelem ellenére még rengeteg a nyitott kérdés, például, hogy hogyan fognak viszonyulni egymáshoz a különböző, még formálódó jogszabályok a bankszektorban. Nagy segítség lenne, ha az MNB az AI alkalmazása kapcsán új ajánlás keretében is támogatná a bankokat.

DIGITAL COMPLIANCE BY DESIGN & LEGALTECH 2024

Mára gyakorlatilag minden vállalkozás digitális vállalkozásnak minősül, a kérdés az, hogy ezt időben felismerik-e a piaci szereplők, és jól használják-e az innováció és azon belül is az MI lehetőségeit a vállalati versenyképesség növelése érdekében. Ma tervezzük a holnap innovatív projektjeit, a digitális gazdaság uniós szabályozási közege viszont rendkívül komplex. Ha nem fordítunk kellő figyelmet a jogi-szabályozási szempontokra, a projekt elbukhat a jogszerűségen. Ha pedig nem a leghatékonyabb LegalTech eszközöket választjuk, a piac elszaladhat mellettünk, mire kijövünk az egyébként jogszerű, de idejétmúlt megoldással.

Információ és jelentkezés


2019-ben a Bank of America virtuális asszisztense 50 millió ügyfélkérést szolgált ki, ami jól szemlélteti, hogy a modern technológia milyen mértékben épült be a pénzintézetek mindennapi működésébe. A virtuális asszisztens a magyarországi mobiltelefonokba is egyre inkább beköltözik. Mindez csak szebbé és jobbá teszi a világunkat, vagy a jelentős mennyiségű érzékeny banki adat digitális kezelése azért rejt magában újszerű kockázatot?

V.E.: Ha egy banknak a virtuális asszisztensen keresztül több szolgáltatása érhető el, akkor mindegyik szolgáltatás személyre szabott profil létrehozását igényelheti. Mindez jelentősen megkönnyíti az ügyfelek életét, de természetesen a hatalmas adatkészlet fokozott adatvédelmi, adatbiztonsági odafigyelést igényel a bankok részéről.

A virtuális asszisztensek esetében eleve komolyabb biztonsági aggályokkal találkozhatunk, mint más technológiáknál, már csak azért is, mert ezek a szolgáltatások alapvetően hangalapúak. Megfelelő hozzáférési jogosultsági mechanizmus nélkül komoly esély van a visszaélésre. Ha hangosan megadja az ügyfél az asszisztensnek a jelszót, az kellő körültekintés nélkül könnyen illetéktelenek számára is hozzáférhetővé válik. Ha az azonosítás valamilyen tokenen keresztül történik, azt kezelni és forgalmazni kell, illetve plusz adminisztrációs kötelezettséggel is járhat. Vagy marad az emberi szervezet egyedi jellemzőinek felismerésén alapuló biometrikus azonosítás. Azonban a biometrikus adat különleges adat, ezért újabb GDPR-kérdések merülhetnek fel. Ez az adatvédelmi kihívások szempontjából is egy nagyon izgalmas terület.

M.A.: Ezt a kérdéskört viszont az AI rendelet szempontjából is érdemes megvizsgálni. Jelenleg még a kényelmi szolgáltatás szintjén vagyunk, bármikor dönthet úgy a felhasználó, hogy nem használja a virtuális asszisztenst, de hogy mit hoz a jövő, az megjósolhatatlan. A trend ugyanakkor elég világosan a hiperperszonalizáció és a hiperautomatizáció. Ami a leginkább valószínű, az az, hogy a virtuális asszisztens teljesen átveszi a banki ügyintézést. Ebben az esetben már jóval komolyabb kockázatról beszélhetünk. A hitelbírálathoz hasonlóan a virtuális asszisztensek alkalmazása majd további megfeleltetési munkát fog eredményezni a bankok számára. Biztosítani kell azt is, hogy a profilozás során az ügyfél tisztában legyen azzal, hogy milyen paraméterek mentén alkotnak róla képet és törekszenek a döntései befolyásolására.

A DIGITÁLIS TÉRBEN ELEVE ÓRIÁSI MENNYISÉGŰ SZEMÉLYHEZ KAPCSOLÓDÓ ADAT TALÁLHATÓ MEG ÉS ERRE A VIRTUÁLIS ASSZISZTENS ALKALMAZÁSA CSAK RÁERŐSÍT.

Ha csalárd módon hozzáférnek egy adatbázishoz, abból rengeteg személy érzékeny pénzügyi adatát lehet megszerezni, részben ezért is növekszik ilyen mértékben az online csalások száma.


 digitalizált iparághoz.

M.A.: Az EU jogalkotási folyamat pedig meg is koronázhatja ezeket a folyamatokat. Az új pénzügyi adathozzáférési keretre vonatkozó jogalkotási javaslat célja a pénzügyi adatok megosztásával kapcsolatos szabályozás kialakítása. Ezzel az ügyféladatok széles köre válhat hozzáférhetővé a pénzügyi intézmények számára és a bankszektorban is beindulhat a megfelelő jogi keretek mellett az adatgazdaság térnyerése. Ez nagyon fontos pillanat lesz, hiszen az adatgazdaság és digitalizáció mindig kéz a kézben jár. Az EU mesterséges intelligencia rendelete a pénzügyi tevékenységeket a magas kockázatú mesterséges intelligencia alkalmazások közé sorolja. A befektetési és pénzügyi döntések algoritmusokon alapuló direkt befolyásolása olyan felelősségi és hatósági ellenőrzési kérdéseket vet fel, amelyekkel eddig nem szembesült az ágazat, különösen, mert ennek kapcsán is biztosítani kell majd az átláthatóság, a magyarázhatóság és a tisztességesség követelményeit.   

A hazai bankok egyre szélesebb körben használják az AI megoldásokat, legyen szó például virtuális asszisztensekről, online hitelbírálatról vagy csalásfelderítésről. Milyen konkrét kihívásokat vet fel az AI megoldások használata a banki szektorban? Hogyan lehet megőrizni az ügyfelek bizalmát egy olyan helyzetben, amikor a technológiát eleve bizalmatlanság övezi?

V.E.: A bankszektorban is érvényes, hogy az AI megoldás csak olyan erős lehet, mint az adatkészlet, amelyhez hozzáfér, így a bankoknak tudatosan kell kialakítaniuk az egyes esetekre alkalmazandó adatstratégiát. Az MNB frissen lezárt témavizsgálatai kiemelt figyelmet fordítottak arra, hogy a bankok az AI modellek tanítása során kitérnek-e az „adatmérgezés”, azaz az adatbázisokban szereplő hibás modellek, információk felismerésére, vagy a széles körben választott mintákkal történő tanításra a diszkrimináció kivédése érdekében.