Összefoglaló egy mélyreható tanulmányról
Bevezetés
A pénzügyi szektor napjainkban egy technológiai fordulóponthoz érkezett. A generatív mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása alapjaiban alakítja át a szolgáltatásokat és működési modelleket. Míg korábban az MI használata jellemzően szűk feladatokra korlátozódott (például hitelminősítési modellekre, csalásészlelő rendszerekre vagy algoritmikus kereskedésre), addig a generatív MI új, példátlan képességeket kínál a pénzügyi intézmények számára. A hagyományos, szabályalapú és prediktív elemzéseket alkalmazó rendszerektől eljutottunk a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és más generatív modellek korszakáig. Ezek a modellek nemcsak osztályozási vagy előrejelzési feladatokat képesek ellátni, hanem emberhez hasonló tartalmakat állítanak elő több modalitásban (szöveg, programkód, sőt szintetikus adatok formájában is). Ennek köszönhetően a generatív MI kreatív problémamegoldásra, strukturálatlan dokumentumokból való tudáskinyerésre és dinamikus párbeszédes interfészek működtetésére is alkalmas. Ez korábban nem volt lehetséges a pénzügyi IT-rendszerekben.
Ez a technológiai ugrás a pénzügyi szolgáltatások terén lehetővé teszi, hogy a pénzügyi intézmények személyre szabottabb ügyfélélményeket nyújtsanak, javítsák a működési hatékonyságot és fejlettebb kockázatkezelési módszereket alkalmazzanak. Ugyanakkor a generatív MI bevezetése jelentős kihívásokat is magával hoz: kezelni kell a modellek „hallucinációs” hajlamát (amikor a modell valós tények helyett kitalált információt ad), a beépülő esetleges torzításokat és biztosítani kell a modellek átláthatóságát a szabályozói megfelelés érdekében. A következőkben áttekintjük, miként fejlődött idáig a generatív MI a pénzügyek területén, milyen konkrét esettanulmányok mutatják be az alkalmazását, mely területeken hoz áttörést, valamint milyen kockázatokat és irányítási (governance) megoldásokat kell szem előtt tartani. Végül kitérünk a várható jövőbeni trendekre és ajánlásokra is a pénzintézetek számára.
A generatív MI fejlődése és szerepe a pénzügyi szektorban
Az elmúlt évtizedben az MI fokozatos térnyerését láthattuk a pénzügyi szolgáltatásokban. Kezdetben a bankok és fintech cégek szűk területeken vezették be az MI-t: ilyen volt például a hitelkockázat becslése, a csalásfelderítés vagy az automatizált kereskedési algoritmusok használata. Ezek az első generációs megoldások hasznosnak bizonyultak, de jellemzően elszigetelten, egy-egy üzletági területen működtek, és többnyire jól struktúrált adatokra támaszkodó gépi tanulási modelleket alkalmaztak. A technológia érettségi görbéje azt mutatja, hogy a szabályalapú rendszerek után a prediktív analitika terjedt el, majd most beléptünk a generatív MI korszakába, amely minden korábbinál fejlettebb képességeket hoz magával.
A generatív MI megjelenése alapvető szemléletváltást jelent a pénzügyi technológiában. Míg a korábbi MI-rendszerek előre meghatározott szabályok vagy tanult minták alapján hoztak döntéseket, addig a generatív modellek önállóan képesek új tartalmak létrehozására és a komplex kérdések megválaszolására. 2022 óta a nagy alapmodellek (foundation models) robbanásszerű fejlődése felgyorsította ezt az átmenetet. Ennek hatására a pénzügyi intézmények egyre több területen kísérleteznek generatív MI megoldásokkal: a jogszabályi megfelelés támogatásában, a kockázati jelentések automatizálásában, az ügyfélszolgálati chatbotokban és a belső tudásmenedzsmentben egyaránt megjelentek az ilyen rendszerek. Elemzők szerint ez a technológiai fordulópont jelentősen befolyásolja, hogyan építik fel a jövőben a pénzügyi szolgáltatók a műveleti folyamataikat, miként kezelik az információáramlást, és hogyan formálják az ügyfélélményeket.
Eltérő adaptációs stratégiák a szereplők között
A kutatás megállapításai alapján jelentős különbség van a hagyományos bankok és a fintech cégek között a generatív MI bevezetésében. A tradicionális bankok – mint például a JPMorgan Chase – jellemzően belső produktivitásnövelő célokra vezetik be az új technológiát. A szerző szerint ezeket az intézményeket jellemzi a fokozatosság, az erős kockázatkerülés és a szabályozásnak való megfelelés elsődlegessége. Ezzel szemben a fintech cégek – mint például a Revolut – sokkal közvetlenebb módon építik be a generatív MI-t az ügyfélélménybe, gyakran új típusú szolgáltatásokkal.
Esettanulmányok: A technológia működés közben
A kutatás részletesen ismerteti, hogyan alkalmazzák a generatív MI-t a vezető pénzintézetek:
- JPMorgan Chase: A belső használatra fejlesztett OmniAI platform több mint 30%-kal csökkentette a szabályozói kutatási időt.
- Mastercard: A Decision Intelligence rendszerük szintetikus adatokat használ fel a csalások szimulálására, így 25%-kal csökkent a hamis pozitív riasztások aránya.
- Revolut: Napi 20 millió ügyfélüzenetet dolgoznak fel automatikusan a generatív MI segítségével, ezáltal 35%-kal javult a potenciális megfelelési problémák detekciója.
- HSBC: Többszintű MI-governance modellt vezettek be, amelyben automatikus rendszer figyeli a generatív MI válaszainak megbízhatóságát, és emberi beavatkozás is biztosított.
Ezek az esetek jól illusztrálják, hogy a generatív MI nem csak kísérleti technológia, hanem konkrét üzleti előnyök forrása.
Alkalmazási területek: csalásdetekció, AML, megfelelés
A szerzők szerint a generatív MI legígéretesebb területei közé tartozik a csalásdetekció és az anti-money laundering (AML). A kutatás bemutatja a HAMLET nevű rendszert, amely transzformer-alapú architektúrával képes összetett tranzakciós mintázatokat felismerni. A transzformer (transformer) modellek a természetes nyelvfeldolgozásban (NLP) már bizonyítottak, és képesek nagy mennyiségű adat összefüggéseit kontextusfüggően értelmezni. Ezek a modellek figyelemmechanizmuson (attention) alapulnak, amely lehetővé teszi számukra, hogy a tranzakciós adatok elemei közötti kapcsolatokat hatékonyan modellezzék, így például felismerjenek egy pénzmosási lánc rejtett logikáját, amely több lépésen keresztül valósul meg. A vizsgálat alapján ez a megközelítés jelentősen meghaladja a hagyományos szabályalapú modellek teljesítményét. Utóbbiak előre rögzített, statikus logikán alapulnak: például ha egy tranzakció meghalad egy bizonyos összeghatárt vagy ismeretlen országból érkezik, akkor gyanúsnak minősül. Bár ezek a rendszerek egyszerűek és gyorsan alkalmazhatók, érzékenyek a változó csalási mintákra, és gyakran produkálnak hamis pozitív találatokat. Ezzel szemben a transzformer-alapú megközelítés rugalmas, tanulékony, és képes alkalmazkodni új, korábban nem látott tranzakciós viselkedésekhez is., különösen a rétegezett, strukturált pénzmosási tranzakciók esetében.
Egy másik terület a Suspicious Activity Report (SAR) készítés automatizálása. A kutatás szerint az LLM-ek képesek narratívát generálni a nyomozati anyagokból, így gyorsabb és konzisztensebb dokumentáció születik. A megfelelés automatizálása is komoly fejlődést mutat: például a Revolut rendszere már valós időben monitorozza az ügyfélkommunikációkat potenciális szabálysértések után kutatva, nagy pontossággal és kevés fals pozitívval.
Szintetikus adatok és kockázatmodellezés
A kutatás hangsúlyozza, hogy a generatív MI új lehetőségeket nyit a szintetikus adatok előállítására. Ezek az adatok lehetővé teszik, hogy a pénzintézetek olyan modelleket teszteljenek, amelyek valódi ügyféladatokon nem futtathatók – például adatvédelmi vagy szabályozási korlátok miatt. A Goldman Sachs példája jól illusztrálja ezt: ők generatív MI segítségével állítanak elő szintetikus piaci adatokat, így gyorsítva az algoritmusfejlesztési ciklust.
A szerzők szerint ez különösen hasznos olyan helyzetekben, ahol a múltbeli adatok nem elégségesek, például stressztesztek során vagy új termékek kockázatbecslésénél. A generatív modellek képesek olyan extrém forgatókönyveket létrehozni, amelyek eddig nem fordultak elő, de statisztikailag lehetségesek. Ez segít a robusztusabb kockázatkezelési gyakorlatok kialakításában.
Kockázatok és governance: a felelős alkalmazás feltételei
A tanulmány jelentős hangsúlyt fektet a generatív MI-vel járó kockázatokra. A szerzők szerint a modellek úgynevezett “hallucinációs” hajlama, vagyis a téves vagy kitalált információk generálása komoly veszélyt jelent a pénzügyi szektorban. Ennek kezelésére a kutatás több stratégiát javasol, például:
- RAG (retrieval-augmented generation, azaz ellenőrzött forrásokra támaszkodó szövegalkotás) használata,
- prompt engineering technikák,
- többlépcsős emberi ellenőrzés.
A bias, vagyis a torzítások kezelése is kulcsfontosságú. A szerzők szerint előfeldolgozási, tanulás alatti és utófeldolgozási módszerekkel lehet csökkenteni a diszkriminatív minták megjelenését. Governance szinten a kutatás például az HSBC gyakorlatát emeli ki, ahol háromlépcsős jóváhagyási rendszer működik, és folyamatosan figyelik az MI rendszerek működését emberi kontrollal.
Konklúzió
A kutatás következtetése szerint a generatív MI nem csupán a vállalati folyamatok segítését szolgálja, hanem az emberi döntéshozatal segítését. Az intézmények, amelyek képesek az MI-t kontrollált környezetben, etikus módon és átláthatóan alkalmazni, jelentős versenyelőnyre tehetnek szert. A jövő pénzügyi rendszerei azok lesznek, amelyek nem kizárják az embert a döntéshozatalból, hanem az MI segítségével megerősítik és gyorsítják azt.
A szerzők szerint a pénzügyi szektor előtt álló kihívás nem az, hogy alkalmazza-e a generatív MI-t, hanem az, hogy milyen keretek között teszi ezt meg. Azok az intézmények, amelyek már most tudatosan építik ki governance rendszerüket, hosszú távon megalapozzák technológiai vezető szerepüket a szektorban.
További cikkek:
A bankok többsége már elköteleződött a generatív AI mellett
