Banki folyamatoptimalizálás, automatizáció, fejlesztések – mekkora szerepet kap mindebben 2026-ban a mesterséges intelligencia? Ma könnyĹą azt gondolni, hogy az AI már nem csupán trend, hanem szinte kötelező eleme minden fejlesztésnek. A banki mĹąködésben azonban ennél árnyaltabb a kép: a mesterséges intelligencia nem minden esetben determinisztikus, kiszámítható eszköz, ezért a fejlesztési és automatizációs folyamatokban jól meghatározott szerepet kell neki kijelölni.

A bankok belső folyamataik optimalizálása során egyrészt meglévő eszközeiket fejlesztik tovább, másrészt új megoldásokkal támogatják a mindennapi munkát. Az automatizált folyamatok jellemzően előre meghatározott, tesztelt útvonalakon mĹąködnek: néhány adat megadását követően a rendszer megbízhatóan és konzisztensen végrehajtja a kijelölt feladatokat. Ez a robotizáció egyik legfontosabb eredménye.

Az AI-alapú megoldások ezzel szemben nagyobb önállóságot kínálnak. Képesek a döntési folyamatokhoz szükséges információkat önállóan összegyĹąjteni és rendszerezni, majd ezek alapján javaslatokat vagy döntési lehetőségeket kialakítani. Választásaik ezért nem feltétlenül előre megrajzolt, rögzített sémák eredményei. Banki környezetben ugyanakkor 2026-ban továbbra is kiemelten fontos az emberi kontroll: az AI által végzett munka ellenőrzése, validálása és szükség esetén korrigálása elengedhetetlen.

Röviden tehát: a folyamatoptimalizálás és a robotizáció elsősorban az emberi tevékenységeket és döntési folyamatokat támogatja, illetve automatizálja előre meghatározott szabályok mentén, míg az AI képes elemezni, következtetéseket levonni és döntési javaslatokat tenni. A két megközelítés ezért nem egymás konkurenciája, hanem egymást kiegészítő technológiák.

50–40–10: így épül fel a banki automatizáció

Ha arányosan szeretnénk bemutatni a banki folyamatok optimalizálásának lépéseit, egy leegyszerĹąsített 50–40–10-es modell jól szemlélteti a különböző technológiák szerepét.

Az automatizálható folyamat első, mintegy 50 százalékát az egyszerĹąsítés és a folyamatok racionalizálása jelentheti. Ezt követi körülbelül 40 százalékban a robotizáció, amely a szabályalapú, ismétlődő feladatokat képes automatizálni. A fennmaradó, nagyjából 10 százaléknyi összetettebb kihívásnál kerülhet előtérbe az AI, amely már nem csupán előre definiált szabályokat követ, hanem képes információkat értelmezni, összefüggéseket felismerni és döntési javaslatokat kialakítani.

Forrás: Magnific

A K&H-nál alkalmazott RPA (Robotic Process Automation, azaz robotizált folyamatautomatizálás) megoldások olyan szoftverrobotok, amelyek ismétlődő, szabályalapú és nagy volumenĹą adminisztratív, illetve back-office folyamatokat automatizálnak. Ilyen lehet például a banki rendszerekben végzett adatfeldolgozás, a riportkészítés, a számlakezelés vagy a hitelbírálathoz kapcsolódó adatellenőrzés. Az automatizáció eredményeként gyorsabbá válik a napi mĹąködés, csökken a hibák száma, és jelentős munkaterhet vehetnek le a munkatársak válláról.

„A K&H-nál közel 100 robot dolgozik azon, hogy minden banki területet folyamatosan és hatékonyan fejleszteni tudjunk. Valamennyi szakterületünkön dolgoznak dedikált folyamatszakértők, akik az IT csapatunkkal szoros együttmĹąködésben vezetik optimalizálási projektjeinket. A robotizációs fejlesztésekben a back office területünk jár az élen. Ezt az ügyfelek közvetve érzékelik a gyorsabb átfutási időkön és a gyorsabb ügyintézésen keresztül” – mondta el Ozorai Dénes, a K&H IT vezetője.

A K&H egyik automatizációs megoldása, az Agent Portal robot a háttérben támogatja az ügyfelek hitelképességének vizsgálatát. Ezzel jelentősen tehermentesíti az ügyintézőket, és hozzájárul ahhoz, hogy a folyamat gyorsabban és hatékonyabban valósuljon meg.

Egy másik megoldás a lakossági tervező megtakarítási számlák megnyitását automatizálja: ellenőrzi a jogosultsági feltételeket, és elvégzi a kapcsolódó adminisztrációt. A folyamat így gyorsabbá, egységesebbé és hatékonyabbá válik.

A K&H olyan robotot is alkalmaz, amely a vállalati ügyfelek kiemelkedő nagyságrendĹą, akár több százmillió forintos betétlekötéseinek feldolgozását támogatja. A megoldás biztosítja a pontos és határidőn belüli ügyintézést, miközben jelentősen csökkenti a manuális munkaterhelést és a mĹąködési kockázatokat.

Robotizáció vagy AI? Más problémára adnak választ

A két technológia közötti különbség különösen jól megmutatkozik a dokumentáció és az adatkezelés területén.

Az AI-alapú mĹąködés egyik jó példája a banki visszaélések megelőzése. Az információbiztonsági és adatvédelmi követelmények betartása mellett a digitálisan kezelt adatokból az AI képes lehet felismerni a gyanús pénzmozgásokat és olyan mintázatokat azonosítani, amelyek visszaélésre utalhatnak.

Az AI ennél összetettebb helyzetekben is támogathatja a banki munkát. Ha például egy potenciális csalás célpontjává váló ügyfél korábban hozzátartozói adatait is megadta, a rendszer egy visszaélésgyanús esetben javaslatot tehet arra, hogy a hozzátartozókat is értesítsék. Ez különösen hasznos lehet olyan esetekben, amikor nagyobb a veszélye annak, hogy az ügyfél megtévesztés áldozatává válik.

A K&H egyik jelentős értéket teremtő robotizációs megoldása ezzel szemben a vállalati ügyfelek kötelező dokumentációját ellenőrzi automatizáltan. Hiányzó dokumentum esetén értesítéseket és kontrolllépéseket indít, ezáltal támogatja a megfelelést, csökkenti a felügyeleti kockázatokat, és jelentős manuális erőforrást szabadít fel.

A robot ebben az esetben nem hoz önálló döntést és nem tesz javaslatot: előre meghatározott, ellenőrzött és bejáratott útvonalakon dolgozik, azokat azonban következetesen és emberi beavatkozás nélkül képes végrehajtani.

Bár a robotizáció ma már klasszikus technológiának számít, továbbra is meghatározó szerepet tölt be a nagyvállalati és multinacionális környezetben zajló fejlesztésekben. Az AI megjelenése ezért nem a robotizáció végét jelenti. Sokkal inkább arról van szó, hogy a két technológia egymásra épülve, eltérő feladatokra alkalmazva képes tovább javítani a banki folyamatok hatékonyságát, gyorsaságát és megbízhatóságát.

English Summary

In 2026, AI is playing an increasingly important role in banking, but it is not replacing traditional process optimisation and robotic process automation (RPA). While RPA is highly effective at automating repetitive, rule-based tasks along predefined workflows, AI can analyse information, identify patterns and support more complex decision-making. The two technologies are therefore not competitors but complementary tools that can jointly improve efficiency, accuracy and the quality of banking operations. A simplified 50–40–10 model illustrates this approach: around 50% of optimisation comes from simplifying processes, 40% from robotisation, and only the remaining 10% requires AI-based solutions. At K&H, nearly 100 software robots support a wide range of banking processes, helping reduce manual workload, processing times and operational risks. At the same time, AI-based solutions are being explored for more complex use cases, such as detecting suspicious transactions, while human oversight remains essential in the banking environment.