Az mesterséges intelligencia a banki ügyfélélmény része lett: a márka hangját, hitelességét és az iránta érzett bizalmat is formálja.
A mesterséges intelligencia (AI) a bankoknál már régen nem pusztán informatikai kérdés. Ahogy egyre több ügyfél kérdez chatfelületen, keres rá pénzügyi megoldásokra digitális asszisztensekkel, vagy vár azonnali választ egy szolgáltatótól, úgy válik az AI a márka útjának egyik legfontosabb találkozási pontjává. Erről beszélt Pataky Piroska, az MBH Bank marketingigazgatója a radiocafé Business Lounge című műsorában: hogyan lehet egyszerre gyorsnak, egységesnek és felelősnek maradni egy olyan bankban, ahol több üzleti terület is saját AI-megoldásokon dolgozik.
Az AI már nem pusztán háttéreszköz
A digitális csatornák világában eddig viszonylag egyértelmű volt, hol találkozik az ügyfél a márkával: a weboldalon, az applikációban, a call centerben vagy egy fiókban. Az AI ezt a rendszert borítja fel. Egy jól látható chatasszisztens vagy belső okossegéd ugyanis nemcsak kiszolgál, hanem megszólal a cég nevében is.
Pataky Piroska szerint ezért ma már az AI-ra elsődleges interakciós felületként kell tekinteni. Az ügyfelek egyre természetesebben fordulnak hozzá információért, és ugyanez igaz a szervezeten belüli használatra is. Vagyis a kérdés már nem az, hogy lesznek-e AI-asszisztensek a bankokban, hanem az, hogyan fognak beszélni, milyen feladatokat kapnak, és mennyire maradnak összhangban a márkával.
Nem elég, hogy működik, meg is kell szólalnia
A banki AI bevezetésének legnehezebb része nem feltétlenül a technológia, sokkal inkább az irányítás. Ha több üzleti terület fejleszt külön megoldásokat, könnyen széttartóvá válhat a kommunikáció: más lehet a hangnem, az elnevezés, a vizuális megjelenés, sőt még az is, hogy az asszisztens tegez vagy magáz.
Az MBH Bank ezért egy olyan keretrendszeren dolgozik, amely közös szabályokat ad ezekhez a fejlesztésekhez. Pataky arról beszélt, hogy az elmúlt egy évben már kialakult egyfajta rendszer, ezt most skálázzák tovább az új fejlesztésekhez. A cél nem az, hogy a marketing minden egyes válaszba beleszóljon, hanem az, hogy megszülessen az a keret, amelyben az AI a bank identitásával összhangban működik.
Ez a gyakorlatban sok, apróságnak tűnő, valójában nagyon is fontos döntést jelent. Milyen legyen az asszisztens stílusa? Milyen nevet kapjon? Hogyan nézzen ki az avatárja? És ennél is fontosabb: melyik ügyfélproblémára érdemes egyáltalán AI-megoldást fejleszteni?
A szabályok nem a végén jönnek
A beszélgetés egyik kulcsfogalma a governance by design volt. Egyszerűbben fogalmazva ez azt jelenti: az AI-szabályozást nem utólag illesztik rá a kész termékre, hanem már a fejlesztés elején beépítik.
Pataky szerint ugyanúgy, ahogy bármely termékfejlesztésnél fontos az ügyfélút és a dizájn, az AI esetében is meghatározó, hogy előre tisztázzák a brand-, hangnem- és ügyfélélmény-szempontokat. Ez azért lényeges, mert utólag sokkal nehezebb egy már működő megoldást hozzáigazítani a transzparencia, az elszámoltathatóság vagy épp az egységes márkamegjelenés követelményeihez.
A bankszektorban ennek külön súlya van. A Magyar Nemzeti Bank is foglalkozik az AI-keretrendszerek és a megfelelőség kérdésével, vagyis a technológiai újítás itt nem választható el a szabályozási és bizalmi oldalról.
Kifelé nehezebb, mint befelé
A belső oldalon a banki munkatársak kifejezetten várják az új megoldásokat. A beszélgetésből kiderült, hogy a többcsatornás belső kommunikációra szükség is van, hiszen az MBH-nál mintegy 9000 munkavállalóhoz kell eljuttatni az új eszközökkel kapcsolatos tudást. A HR folyamatos AI-képzéseket szervez, sőt egyes programokhoz külön, specifikus tréningek is kapcsolódnak.
Kifelé azonban még magasabban van a léc. Az ügyfelek ugyanis nem üres lappal érkeznek: a saját életükben már használnak különféle generatív AI-eszközöket, ezért egy banki asszisztens teljesítményét rögtön nemzetközi platformokhoz mérik. Ha egy bank saját chat-megoldással jelenik meg, annak nemcsak működnie kell, hanem valódi, releváns problémára kell választ adnia.
Pataky szerint ettől válik igazán ügyfélbaráttá egy AI-megoldás: ha nem általánosságban „okos”, hanem egy konkrét helyzetben segít. Az MBH-nál erre példa a KKV-knak szóló pályázati iránytű, amely a vállalkozásokat támogatások és uniós programok közötti eligazodásban segíti. A háttérben a bank a Peak fejlesztőcsapatával dolgozik együtt.
Az ember is marad a képben
Az AI terjedésével az egyik legfontosabb kérdés a bizalom. Mi történik, ha az asszisztens téved? Mikor kell egy ügyfelet emberi ügyintézőhöz irányítani? És mennyit kell magából a technológiából elmagyarázni?
Pataky szerint az edukáció itt kettős feladat. Belül mély tudásra van szükség: a kollégáknak érteniük kell, hogyan használják megfelelően az eszközöket, hogyan kérdezzenek, hogyan ismerjék fel, ha az AI hibázik. Kifelé inkább a bizalomépítő kommunikáció a fontos: az ügyfélnek értenie kell, mire való az adott szolgáltatás, mennyire biztonságos, és mikor érdemes inkább személyes ügyintézőhöz fordulnia.
Ez a gyakorlatban azt is jelenti, hogy a jövő jó banki AI-ja valószínűleg nem leváltja az embert, hanem tudja, mikor kell átadnia a helyét neki. Különösen ott, ahol a chat és az emberi interakciók összekapcsolhatók, például egy kontaktcenter működésében.
A verseny nemcsak gyorsaságról szól
A beszélgetésből az is kiderült, hogy a bankok számára a felelős és gyors AI-beépítés később versenyelőnyt jelenthet. Ha az ügyfelek egyre több pénzügyi információt nem keresőkből vagy összehasonlító oldalakról szereznek be, hanem célzott banki asszisztensektől, akkor felértékelődik az a szereplő, amely pontosabb, érthetőbb és jobban testre szabott segítséget tud adni.
Pataky a jövőt az úgynevezett agentic AI-megoldások felé látja elmozdulni: olyan rendszerek felé, amelyek nemcsak válaszolnak, hanem a megadott célok és paraméterek alapján javaslatokat is kidolgoznak. Ez a pénzügyi döntéseknél különösen érdekes lehet, hiszen egy lakásvásárlás, hitelfelvétel vagy megtakarítás kiválasztása nem egyszerű keresést, hanem összetett mérlegelést igényel.
Megváltoztak a szükséges készségek is
A technológiai váltás nemcsak a bankokat, hanem a kommunikációs és marketinges szakembereket is átformálja. Pataky arról beszélt, hogy a jövő kulcskészségei között egyre nagyobb szerepet kap a kritikus gondolkodás és a problémamegoldás. Ezt a World Economic Forum jelentései is gyakran hangsúlyozzák.
A lényeg nem az, hogy mindenki programozóvá váljon, hanem hogy jobb kérdéseket tudjon feltenni, jobban tudja értelmezni a válaszokat, és felismerje, ha valami nem stimmel. Az AI ugyanis nemcsak gyorsít, hanem vissza is kérdez a felhasználóra: mennyire tudatosan használja, mennyire képes értékelni az eredményt.
Ki kicsoda, mi micsoda?
- Governance by design: olyan megközelítés, amelynél az irányítási, megfelelőségi és márkaszempontokat már a fejlesztés elején beépítik egy digitális megoldásba, nem csak utólag igazítják hozzá.
- MBH Bank: magyarországi bankcsoport, amely digitális és AI-alapú ügyfélkiszolgálási megoldásokon is dolgozik. A beszélgetésben saját banki asszisztenseik és belső AI-platformjuk is szóba került.
- Peak: fintech fejlesztőcég, amely az interjú szerint az MBH Bank AI-megoldásainak fejlesztésében vesz részt.
- MNB: a Magyar Nemzeti Bank rövidítése. A hazai jegybank a pénzügyi rendszer felügyelete mellett az AI-val kapcsolatos megfelelőségi kérdésekkel is foglalkozik.
- Agentic AI: olyan mesterségesintelligencia-megközelítés, amely nemcsak kérdésekre válaszol, hanem megadott célok alapján önállóbban képes javaslatokat, lépéseket vagy döntési támogatást összeállítani.
