pénzügyi szektorban élesben működik – A mesterséges intelligencia használata 2026-ra új szakaszba lépett a pénzügyi szektorban: a technológia a legtöbb intézménynél már nem kísérleti fejlesztés, hanem a mindennapi működés része. A 2026-os IIF–EY-felmérés szerint a megkérdezett pénzügyi szereplők 98 százaléka éles üzemben alkalmaz AI-megoldásokat, a fennmaradó 2 százalék pedig a közeljövőben tervezi a bevezetést.
pénzügyi szektorban élesben működik: a legfontosabb részletek
A felmérés alapján valamennyi globálisan rendszerszempontból jelentős bank, biztosító, tőkepiaci szereplő és fizetési szolgáltató használ mesterséges intelligenciát működési környezetben. A technológiai terjedés üteme is felgyorsult: a hagyományos gépi tanulási és prediktív megoldások széles körű elterjedéséhez több mint 15 év kellett, a generatív AI-nál körülbelül négy év, az ügynökalapú AI-nál pedig mindössze két év alatt jutott el a szektor hasonló szintre.
A generatív AI már megelőzte a prediktív megoldásokat
A kutatás történetében először fordult elő, hogy a generatív mesterséges intelligencia szélesebb körben van jelen éles rendszerekben, mint a prediktív AI. Generatív AI-t a válaszadók 97 százaléka használ, míg prediktív megoldásokat 94 százalékuk.
A globálisan rendszerszempontból jelentős bankok mindegyike alkalmaz generatív AI-t, 77 százalékuk pedig már ügynökalapú AI-t is bevet. A biztosítók körében a prediktív és a generatív technológia használata egyaránt 100 százalékos. Különösen gyorsan terjednek az autonómabb működésre képes ügynökalapú rendszerek: éles alkalmazásuk aránya egyetlen év alatt 23 százalékról 70 százalékra nőtt.
A kísérleti fejlesztések között szintén ezek a technológiák dominálnak. A válaszadók 95 százalékánál generatív, 92 százalékánál pedig ügynökalapú AI-projektek állnak tesztelés alatt.
Növekvő költségvetések, egyre jobban mérhető megtérülés
A mesterséges intelligencia a pénzügyi vállalatok hosszú távú stratégiájának részévé vált. A megkérdezettek többsége 2024 és 2026 között növelte az AI-ra fordított keretét, és a felmérésben egyetlen szervezet sem jelezte, hogy csökkentené ezeket a kiadásokat. A cégek 43 százaléka 0–25 százalékos költségvetés-emelkedéssel számol, miközben mindössze 5 százalékuk nem vár változást.
A megtérülés elsősorban a régebb óta használt technológiáknál látható. Prediktív AI esetében a válaszadók 86 százaléka számolt be már realizált pénzügyi előnyökről. Generatív AI-nál ez az arány 81 százalék, miközben a következő időszakra vonatkozó várakozás 92 százalék. Az ügynökalapú AI egyelőre kevésbé érett: jelenleg 32 százalék tapasztal mérhető pénzügyi eredményt, a következő egy évre azonban már 75 százalék vár ilyen előnyt.
A felhasználási területek technológiánként eltérnek. A prediktív AI leggyakrabban kockázatkezelésben, csalásmegelőzésben és megfelelőségi feladatokban jelenik meg. A generatív megoldásokat alkalmazó intézmények 98 százaléka belső tudásmenedzsmentre, 97 százaléka pedig folyamatok automatizálására használja ezeket.
Az adatok és a beszállítói függés jelenti a legnagyobb kihívást
A bevezetés fő akadályai az adatminőségi problémák, a szakemberhiány és a korlátozott adathozzáférés. A válaszadók fele a költségeket is jelentős gátként jelölte meg. Az ügynökalapú rendszereknél ehhez társul a meglévő technológiai környezetbe történő integráció, valamint a megfelelő irányítási keretek kialakítása.
A külső AI-infrastruktúrák és platformok használata közben erősödik a szolgáltatóktól való függés. Az ilyen megoldásokat élesben alkalmazó intézmények aránya 2023 és 2026 között 59 százalékról 88 százalékra emelkedett. A külső modelleket használó cégek 83 százaléka nem fér hozzá megfelelően a modellarchitektúra és a technikai részletek információihoz, 65 százalékuk pedig a frissítési és újratanítási folyamatokat tartja átláthatatlannak.
Erősödik az ellenőrzés és a szabályozói párbeszéd
A felmérés szerint minden éles AI-rendszert üzemeltető intézmény hivatalos kockázatkezelési keretrendszert alkalmaz. Az AI-alapú felügyeleti megoldások használata 2025 és 2026 között 41 százalékról 81 százalékra nőtt. Ezek célja a rutinszerű monitorozás támogatása, nem pedig az emberi ellenőrzés teljes kiváltása.
Az irányítási modellek is változnak: a több felsővezető közös felelősségére épülő rendszer aránya egy év alatt 9 százalékról 45 százalékra emelkedett. Az ügynökalapú AI kockázatai miatt a válaszadók 62 százaléka frissíti irányítási kereteit.
A jogi környezet közben összetettebbé válik. A válaszadók 71 százaléka szerint már a nem kifejezetten AI-ra szabott adatvédelmi és kiberbiztonsági szabályok is hatással vannak a működésére, 48 százalékuk pedig átfogó, AI-specifikus előírások hatálya alá tartozik. A hatóságokkal folytatott egyeztetések aránya szintén nőtt, így a felmérés alapján a következő időszak egyik központi kérdése már nem az AI bevezetése, hanem annak ellenőrzött és átlátható bővítése lehet.
Mit mutatnak a számok az AI érettségéről?
A felmérés adatai alapján a pénzügyi szektorban az AI bevezetésének kérdése nagyrészt eldőlt: a válaszadók 98 százaléka már élesben használja a technológiát, és a fennmaradó intézmények sem elutasítják, hanem tervezik a bevezetést. A hangsúly ezért a kísérletezésről a méretezésre és az ellenőrzésre helyeződik át.
A technológiák érettsége azonban nem azonos. A prediktív AI-nál a legtöbb intézmény már konkrét pénzügyi előnyt mér, a generatív AI esetében a jelenlegi eredmények mellett erősek a jövőbeli várakozások, az ügynökalapú rendszereknél pedig még nagyobb a különbség a tapasztalt és a várt megtérülés között. Ez magyarázza, hogy a beruházások növekedése mellett a vállalatok egyre nagyobb figyelmet fordítanak a kockázatkezelésre, a beszállítói átláthatóságra és az emberi felügyeletet támogató rendszerekre.
A forrás szerint ugyanakkor nem minden részlet tekinthető lezártnak: a külső modellek validálásához szükséges technikai információkhoz sok intézmény továbbra sem fér hozzá megfelelően, miközben az ügynökalapú AI új irányítási kihívásokat hoz.
