A Rabobank 2 milliárd eurót fektet be a mesterséges intelligencia jövőjébe

A Rabobank átalakulása: a mesterséges intelligencia, mint a versenyképesség kulcsa

Mesterséges intelligencia a bankokban: Az elmélettől a gyakorlati alkalmazásig

A Rabobank, Hollandia egyik vezető bankja, a következő három évben akár 2 milliárd eurós jelentős beruházást tervez adat-, információtechnológiai és mesterséges intelligenciába (MI). Ez a döntés akkor születik, amikor a bank nettó nyeresége várhatóan 2,694 milliárd eurón stagnál 2026 első felében. A rövid távú profit maximalizálása helyett a Rabobank digitális infrastruktúrájának modernizálását tartja elengedhetetlennek a jövőbeli versenyképességhez.

Ez az ambiciózus projekt túlmutat a mesterséges intelligenciába történő egyszerű befektetésen; magában foglalja az adatminőség javítását, a digitális ügyfélélmények fejlesztését és a modern technológiák integrálását a meglévő rendszerekbe. Az egyre inkább digitalizált világban elengedhetetlen, hogy a bankok technológiailag fejlődjenek, hogy megfeleljenek a növekvő ügyféligényeknek és a piaci kihívásoknak. Ezzel a lépéssel a Rabobank bizonyítja, hogy felismeri annak szükségességét, hogy újrapozícionálja magát egy rendkívül versenyképes környezetben, nemcsak az innovatív technológiákra, hanem a hosszú távú siker biztosítása érdekében egy szilárd adat- és informatikai alapra is összpontosítva.

A Rabobank kétmilliárd dolláros tétje a mesterséges intelligenciára

Az európai bankok már nem engedhetik meg maguknak a technológiai stagnálást

A Rabobank három éven belül akár 2 milliárd eurót is befektetni tervez adat-, információtechnológiai és mesterséges intelligenciába. Ez a befektetés egy olyan időszakban történik, amikor a nettó nyereség 2026 első felében változatlanul 2,694 milliárd euró volt az előző év azonos időszakához képest. Ez a kombináció teszi gazdaságilag figyelemre méltóvá a döntést: a bank nem a rövid távú profitnövekedés érdekében, hanem a stagnáló bevételek ellenére növeli technológiai képességeit. Így a bank digitális infrastruktúrájának modernizációját nem önkéntes innovációs programként, hanem a jövőbeli versenyképesség szükséges előfeltételeként kezeli.

Az a gyakori tévhit, hogy ez kizárólag mesterséges intelligencia-befektetés, félrevezető. A költségvetés kifejezetten tartalmazza az adat- és informatikai infrastruktúrát, a digitális ügyfélélményeket és a mesterséges intelligencia skálázását. Ezért valószínűleg nem fognak jelentős részt látványos nyelvi modellekbe vagy látható asszisztensekbe fektetni, hanem inkább az adatminőségbe, az interfészekbe, a felhőarchitektúrákba, a kiberbiztonságba, a modellvalidációba és a modern alkalmazások meglévő alaprendszerekbe való integrálásába. Pontosan ez a gazdasági logika: megbízható adatok és robusztus technikai alapok nélkül a mesterséges intelligencia bemutatható egy nagybankban, de nem skálázható biztonságosan és nyereségesen.

A stratégiai tét tehát nem az, hogy a mesterséges intelligencia önmagában azonnal milliárdokat takarít meg. Inkább az, hogy egy modern adat- és technológiai architektúrával rendelkező bank gyorsabban tudja majd megváltoztatni a folyamatait, pontosabban azonosítani a kockázatokat, hatékonyabban teljesíteni a szabályozási követelményeket, és költséghatékonyabban kiszolgálni az ügyfeleket. Ugyanakkor egy új költség- és függőségi struktúra is kialakulóban van. A számítási teljesítmény, a felhőszolgáltatások, a speciális szoftverek, a külső tanácsadás, a magasan képzett személyzet és a folyamatos monitoring folyamatosan magas költségeket generál. Így egy egyszeri befektetés az üzleti modell többéves átalakításává válik.

Egy több milliárd dolláros program, amelynek jelentős hatása van az eredményekre

Akár 2 milliárd euró három év alatt, ami átlagosan évi körülbelül 667 millió eurót jelent. Ha a féléves 2,694 milliárd eurós nyereséget a méretarányosság kedvéért extrapoláljuk egy teljes évre, az eredmény körülbelül 5,388 milliárd euró lenne. Az átlagos éves technológiai költségvetés ekkor ennek a számított éves nyereségnek körülbelül 12,4 százalékát tenné ki. A bejelentett féléves nyereséghez képest a teljes hároméves költségvetés eléri a jó 74 százalékot is. Ezek a számok azt mutatják, hogy ez nem egy kiegészítő digitális költségvetés a szervezet perifériáján.

A számlát nem szabad összekeverni a közvetlen nyereséglevonással. Nem világos, hogy melyik rész kerül aktiválásra, több év alatt értékcsökkentésre, vagy közvetlenül költségként elszámolásra. Hasonlóképpen nincs nyilvánosan elérhető lebontás arról, hogy mekkora része képviseli a szükséges megújítási beruházásokat, és mekkora része valójában többletköltség. A „legfeljebb” kifejezés is releváns: egy maximális összeget határoz meg, nem feltétlenül egy olyan összeget, amelyet teljes mértékben felhasználnak. Ezért a gazdasági értékelés szempontjából a teljes összeg kevésbé fontos, mint az alapok összetétele, a kifizetésük időzítése és az egyes konkrét felhasználási esetek mérhető eredményei.

A Rabobank pénzügyileg stabil pozícióból kezdi meg szerkezetátalakítását. 2026 első felében 20,2 százalékos elsődleges alapvető tőke (CET1) mutatót és 9,5 százalékos sajáttőke-arányos megtérülést ért el. A költség-bevétel arány 50,2 százalékra javult. Ugyanakkor a pénzügyi eszközök értékvesztése az előző év azonos időszakában elért 136 millió euróról 562 millió euróra nőtt, elsősorban a vállalati banki üzletágban képzett néhány nagy céltartalék miatt. Ez a fejlemény rávilágít arra, hogy a technológiai kiadások nem kockázatmentes környezetben történnek. Bár az erős tőke rugalmasságot biztosít, nem szünteti meg a hitelkockázatokat vagy a gazdasági bizonytalanságot.

A működési alapok is jelentősek. A holland lakossági és vállalati banki üzletágban a betétek elérték a 375,1 milliárd eurót, a hitelek pedig a 293 milliárd eurót. A nettó kamatbevétel ebben a szegmensben 6 százalékkal, 3,951 milliárd euróra nőtt. A nemzetközi vállalati és mezőgazdasági banki üzletágban a hitelportfólió állandó árfolyamon 7,8 milliárd euróval, 142,7 milliárd euróra nőtt. A privátbanki szektorban kezelt vagyon 83,1 milliárd eurót tett ki. A mérleget és a folyamatmutatót érintő technológiai változásokban bekövetkező kis százalékos javulásoknak is jelentős abszolút hatása lehet. Ezzel szemben a hibák, kudarcok vagy helytelen döntések szintén jelentős károkat okozhatnak.

Az igazi szűk keresztmetszet a mesterséges intelligencia felszíne alatt rejlik

A közbeszédben a mesterséges intelligenciát gyakran önálló szoftverként kezelik, amely a meglévő rendszerek mellé telepíthető. Egy nagy bankban azonban ennek az ellenkezője igaz. A mesterséges intelligencia számlák, tranzakciók, ügyfélkapcsolatok, hitelakták, dokumentumarchívumok, kockázatkezelési rendszerek és kommunikációs csatornák adataihoz fér hozzá. Ezek az információk gyakran különböző formátumokban, eltérő minőségi szabványokkal és néha ellentmondásos definíciókkal állnak rendelkezésre. Egy modell csak akkor működhet megbízhatóan, ha az adatok eredete, jelentése, pénzneme és hozzáférési jogai egyértelműen meghatározottak.

A szükséges magas beruházás tehát elsősorban a komplexitás ára. Az évtizedek alatt fejlődött alapvető banki rendszerek kritikus üzleti logikát tartalmaznak, de nehezen integrálhatók a modern platformokkal. Az adatokat meg kell tisztítani, kategorizálni és metaadatokkal kell gazdagítani. Az interfészekhez egységes szabványokra van szükség. Az identitásokat és az engedélyeket több rendszeren keresztül kell szabályozni. Minden fontos modellhez nyomon követhető verziókra, dokumentált képzési és tesztadatokra, meghatározott felelősségi körökre és folyamatos monitorozásra van szükség. Ez a munka ritkán eredményez nagy horderejű termékeket, de meghatározza, hogy a mesterséges intelligencia a demonstrációs rendszerből a rendszeres banki műveletekké válik-e.

A Rabobank már leegyszerűsítette alapvető architektúrájának egy részét. Vállalati banki üzletágában több ezer portfóliót, hitelkeretet, kölcsönt, kereskedési pozíciót és számlát migráltak több mint 35 régi alapvető banki rendszerből egy központi platformra. Az ilyen konszolidációk gazdaságilag jelentősek, mivel csökkenthetik a párhuzamos adatmodellek, interfészek és karbantartási útvonalak számát. Rövid távon azonban nem csökkentik automatikusan a költségeket. Az átmeneti szakaszban a régi és az új rendszerek gyakran egymás mellett futnak, további szakemberekre van szükség, és a migrációs kockázatokat mérsékelni kell.

Ez magyarázza a nagyszabású digitalizációs programok egyik fő paradoxonját: Kezdetben az erőfeszítések növekednek, annak ellenére, hogy a stratégia célja a hosszú távú költségek csökkentése. A régi rendszereket csak akkor lehet leszerelni, ha az adatok teljes mértékben átkerültek, a folyamatok áttervezése megtörtént, a kontrollok validálása megtörtént, és a vészhelyzeti eljárásokat tesztelték. A megtakarítások túl korán történnek, ami növeli a működési kockázatot. A rendszerek túl hosszú ideig tartó párhuzamos futtatása megakadályozza a megtakarítások megvalósulását. Ezért a gazdasági siker nemcsak a technikai megvalósítástól, hanem a következetes egyszerűsítéstől is függ. Egy modern mesterséges intelligencia réteg hozzáadása egy meglévő, összetett folyamatstruktúrához egyszerűen új költségeket jelentene a régiekhez.

A kísérleti projekttől az ipari méretezésig

Az európai bankszektor nagyrészt túllépett a kísérleti szakaszon. Az európai bankfelügyeletek által figyelemmel kísért nagyobb intézmények több mint 85 százaléka valamilyen formában használ mesterséges intelligenciát. Az Európai Bankhatóság által végzett felmérések a tágabb piacon még 90 százalék feletti arányt is mutatnak. Ezek a számok azonban nem jelentik azt, hogy a mesterséges intelligencia már minden területen produktívan működik. Jelentős érettségi különbség van egy korlátozott dokumentumosztályozási modell és egy mélyen integrált, üzletileg kritikus MI-platform között.

A gazdasági kihívás abban rejlik, hogy számos egyedi megoldást újrafelhasználható képességekké alakítson át. Egy chatbot, egy csalásészlelési modell vagy egy programozási asszisztens gyorsan biztosíthat helyi előnyöket. Ha azonban mindegyikhez külön adatfolyamatokat, biztonsági ellenőrzéseket és működési modelleket építenek, a költségek és a kockázatok megsokszorozódnak. A skálázáshoz megosztott technikai komponensekre, szabványosított minőségi kritériumokra és egy központi keretrendszerre van szükség, amelyen belül a részlegek alkalmazásokat fejleszthetnek.

Pontosan ez a célja a Rabobank által létrehozott Agentic Hubnak. Célja, hogy összefogja a tudást, a műszaki fejlesztést, az alkalmazási tapasztalatokat és az újrafelhasználható építőelemeket a mesterséges intelligencia ágensek számára. Ez rendkívül fontos, tekintve a bankon belüli több mint 1100 szoftverfejlesztéssel foglalkozó csapatot. Központi architektúra nélkül minden csapat ismételten megoldhatna hasonló problémákat, különböző eszközöket választhatna, és létrehozhatná saját ellenőrzési mechanizmusait. Egy központ csökkentheti az erőfeszítések megkettőzését és felgyorsíthatja a sikeres megoldások terjesztését.

A centralizáció azonban nem válhat nehézkes kontrollmechanizmussá. Ha minden változtatás hónapokig tartó jóváhagyást igényel, a részlegek nem jóváhagyott eszközökre térnek át, vagy lemaradnak a digitális versenytársak mögött. Ezzel szemben egy túlságosan nyitott platform ellenőrizetlen modellekhez, adatszivárgásokhoz és inkonzisztens eredményekhez vezet. A produktív köztes megoldás szabványosított, előre jóváhagyott komponensekből, egyértelmű kockázati osztályokból és többszintű jóváhagyási folyamatokból áll. Egy belső tudásasszisztensnek más kontrollokra van szüksége, mint egy olyan rendszernek, amely hiteldöntéseket készít elő vagy gyanús fizetéseket blokkol.

Ahol a gazdasági előnyök felmerülhetnek

A legvonzóbb alkalmazási területek kezdetben ott találhatók, ahol a nagyszámú ügy találkozik a szabványosított tudásmunkával. Ilyenek például az ügyfélazonosítás, a dokumentumellenőrzés, a csalásészlelés, a pénzmosás elleni felügyelet, a szolgáltatási kérelmek feldolgozása, a szoftverfejlesztés és a belső kutatás. Ezeken a területeken a mesterséges intelligenciának nem kell azonnal teljesen önállóan működnie. Még a továbbfejlesztett előválogatás, összegzés vagy priorizálás is lerövidítheti a feldolgozási időt, és mentesítheti a képzett alkalmazottakat a rutinfeladatok alól.

A Rabobank már most is naponta több millió tranzakciót dolgoz fel nagyon rövid idő alatt a csalások felderítése érdekében. A szabályalapú eljárásokat kockázatértékelésekkel és gépi tanulással kombinálják. Egy ilyen hibrid megközelítés előnye az átláthatóság és a mintázatfelismerés kombinációjában rejlik. A szabályok átláthatóan feltérképezik az ismert csalási forgatókönyveket, míg a statisztikai modellek képesek észlelni a szokatlan, előre nem teljesen leírt konstellációkat. A gazdasági érték az elkerült veszteségek, a kevesebb téves riasztás és a csökkentett manuális felülvizsgálati erőfeszítés révén keletkezik.

Ugyanez vonatkozik a pénzmosás és más pénzügyi bűncselekmények elleni küzdelemre is. A bankoknak hatalmas mennyiségű üzenetet, dokumentumot és tranzakciós információt kell elemezniük. A hagyományos rendszerek gyakran számos riasztást generálnak, amelyek közül sok alaptalannak bizonyul. Amikor a mesterséges intelligencia javítja a priorizálást, a nyomozók több időt fordíthatnak az összetett ügyekre. Az előnyök így túlmutatnak az egyszerű alacsonyabb költségeken. A gyorsabb és pontosabb felderítés csökkenti a szabályozási, jogi és reputációs kockázatokat, amelyek potenciális kárai messze meghaladják a folyamatos személyzeti költségeket.

Az ügyfélszolgálatban a generatív mesterséges intelligencia képes információkat összesíteni a belső tudástárakból, előkészíteni a beszélgetéseket és összefoglalni a dokumentumokat. Az alkalmazottak gyorsabb áttekintést kapnak, míg az ügyfelek rövidebb válaszidőket tapasztalnak. A teljesen automatizált kommunikáció továbbra is kockázatosabb, mivel a helytelen vagy hiányos válaszoknak azonnali külső következményei vannak. Ezért a szakaszos megközelítés gyakran gazdaságilag életképesebb: a mesterséges intelligencia előkészíti a tartalmat, egy ember áttekinti azt érzékeny kérdések szempontjából, és csak a világosan meghatározott standard esetek automatizálódnak teljesen.

A szoftverfejlesztés is jelentős lehetőségeket kínál. A mesterséges intelligencia ágensei kódot készíthetnek, teszteket generálhatnak, hibákat kereshetnek, dokumentációt hozhatnak létre és támogathatják az áttekintéseket. Az iparági példák 20-30 százalékos termelékenységnövekedést mutatnak, ha a teljes fejlesztési folyamat során következetesen alkalmazzák. Ezek a számok azonban nem garantálnak költségmegtakarítást. A fejlesztőnkénti megnövekedett teljesítmény csak akkor csökkenti a személyzeti költségeket, ha a kapacitás ténylegesen csökken. Az előnyök gyakrabban a gyorsabb projektekből, a kevesebb elmaradásból és a nagyobb alkalmazkodóképességből fakadnak.

A profit nem kizárólag a megtakarított percekből származik

Sok mesterséges intelligencia alapú üzleti modell túlbecsüli a kis időmegtakarítások értékét. Ha egy asszisztens minden alkalmazottnak napi néhány percet megtakarít, az nem jelent megfelelő profitot. A felszabaduló idő sok rövid intervallumra elosztható, amelyek alatt nem végeznek további értéknövelő munkát. Csak a folyamatok és a felelősségi körök átszervezésével érhető el a termelékenység alacsonyabb költségekben, megnövekedett kapacitásban vagy többletbevételben.

A Rabobank esetében ezért a gazdasági értékelést folyamatszinten kell elvégezni. A hitelfeldolgozás során a releváns mutatók közé tartozik a feldolgozási idő, a hibaszázalék, a befejezett ügyek száma és a kockázattal korrigált hozam. A csalásmegelőzésben az elkerült veszteségek, az észlelési arány, a téves riasztások aránya és az esetenkénti feldolgozási költségek kulcsfontosságúak. Az ügyfélszolgálatban az első kapcsolatfelvételi megoldási arány, a várakozási idő, az ügyfél-elégedettség és az esetenkénti költség jelentőségteljesebb, mint egyszerűen a mesterséges intelligencia által generált válaszok száma. A szoftverfejlesztésben a telepítési időt, az indítás utáni hibákat, az újrafelhasználást és a ténylegesen leselejtezett régi rendszerek százalékos arányát kell mérni.

A befektetés megtérülését a teljes költséghez kell viszonyítani. A licencek és a számítási teljesítmény mellett ezek magukban foglalják az adat-előkészítést, az integrációt, a kiberbiztonságot, a jogi felülvizsgálatokat, a modellvalidációt, az alkalmazottak képzését, a monitorozást és a tartalék megoldásokat. A növekvő használat szintén növelheti a költségeket, ha a számlázás a számítási mennyiségen vagy a modellhívásokon alapul. Egy kezdetben olcsó kísérleti projekt költségessé válhat a napi több millió tranzakcióval. Ezért minden felhasználási esethez megbízható egységköltség-számításra és egyértelmű határokra van szükség annak meghatározásához, hogy mikor válik gazdaságosabbá egy alternatív műszaki megközelítés.

Egy látványos összértéknél fontosabb a diverzifikált befektetési portfólió. Az alacsonyabb kockázatú és gyorsabban mérhető előnyökkel járó alkalmazások korai megtérülést biztosíthatnak. A magas kockázatú alapfolyamatok hosszabb validációt igényelnek, de nagyobb stratégiai előnyöket ígérhetnek. Az infrastrukturális beruházások gyakran nem generálnak közvetlen egyedi bevételt, hanem számos későbbi alkalmazást tesznek lehetővé. A legfontosabb vezetői hiba az lenne, ha a platformköltségeket teljes mértékben az egyes korai projektekhez rendelnénk, vagy éppen ellenkezőleg, minden jövőbeli ígéretet a kontrollálatlan költekezés igazolásaként fogadnánk el.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform az Ön átfogó, gondtalan megoldása a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök egy pillantásra:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

További információ itt:

• A menedzselt MI-megoldás - Ipari MI-szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatási, ipari és gépészeti szektorokban

A stagnáló profit növeli a siker iránti nyomást

A változatlan nettó nyereség nem automatikusan figyelmeztető jel egy erős bank esetében. Tükrözheti a stabil jövedelemtermelő képességet egy kihívásokkal teli környezetben. A Rabobanknál a magasabb bevételeket és a költségkontrollt ellensúlyozták a jelentősen megnövekedett értékvesztések. Mindazonáltal a stagnáló nyereségnövekedés megváltoztatja a technológiai programmal kapcsolatos megítélést. Amíg az eredmények nem növekednek dinamikusan, a befektetők, a tagok és a szabályozók alaposabban fogják vizsgálni, hogy mikor és hogyan térülnek meg a kiadások.

Az 50,2 százalékra javuló költség-bevétel arány szilárd kiindulópontot jelent. Ez azt mutatja, hogy minden euró bevétel nagyjából felét működési költségekre költik. Egy hagyományos univerzális bank számára ez versenyképes, de nem ok az önelégültségre. A digitális bankok és a specializált szolgáltatók a karcsúbb struktúrákkal az értéklánc jövedelmező részeit célozzák meg. Ugyanakkor a már meglévő intézmények egyre növekvő kiadásokkal szembesülnek a szabályozás, a kiberbiztonság, a képzett személyzet és a technológiai modernizáció terén. A mesterséges intelligencia célja, hogy részben ellensúlyozza ezeket a terheket, de kezdetben költségekkel is jár.

Ez időbeli aszimmetriát hoz létre. A beruházási költségek és a szervezeti terhek korán jelentkeznek; a megtakarítások és a megnövekedett bevételek később következnek, és bizonytalanok maradnak. Ha a belső elvárásokat túl agresszívan határozzák meg, fennáll az elhamarkodott személyzeti intézkedések vagy a nem kipróbált rendszerek idő előtti bővítésének veszélye. Ha a célokat túl óvatosan fogalmazzák meg, egymilliárd dolláros költségvetés is elherdálható kellő fegyelem nélkül. Ezért olyan köztes célokra van szükség, amelyek összekapcsolják a technológiai fejlődést a gazdasági eredményekkel. Nem a modellek vagy a felhasználók számára kell összpontosítani, hanem a teljes értékfolyamatok fejlesztésére.

A banknak azt is meg kell akadályoznia, hogy a hatékonyságnövekedés egyszerűen új keresletet generáljon a szervezeten belül. Ha minden részleg több elemzést, jelentést és szoftvermódosítást rendel a mesterséges intelligencia segítségével, a tevékenység növekedni fog, de nem feltétlenül a vállalat értéke. A jó irányítás a kockázat, a gazdasági hozzájárulás és a stratégiai relevancia alapján rangsorolja a felhasználási eseteket. Leállítja azokat a projekteket, amelyek előnyei nem bizonyíthatók, még akkor is, ha az alapul szolgáló technológia lenyűgözőnek tűnik.

A szabályozás a termék részévé válik

Az európai pénzügyi szektorban a mesterséges intelligencia nem választható el a szabályozástól. Az európai jogi keretrendszer általában a természetes személyek hitelképességének felmérésére szolgáló rendszereket magas kockázatú alkalmazásoknak minősíti. Ez követelményeket eredményez a kockázatkezelésre, az adatminőségre, a műszaki dokumentációra, a naplózásra, az átláthatóságra, az emberi felügyeletre és a bevezetés utáni monitoringra vonatkozóan. Ugyanakkor a bankfelügyeleti szabályok már most is érvényesek a modellkockázatokra, a fogyasztóvédelemre, az adatvédelemre és a megfelelő üzleti szervezetre vonatkozóan.

Ezen felül létezik a pénzügyi szektor digitális működési ellenálló képességéről szóló szabályozás, amely 2025 januárja óta van érvényben. Ez robusztus eljárásokat ír elő az informatikai kockázatok, az incidensjelentés, a tesztelés és a külső technológiai szolgáltatók ellenőrzése tekintetében. A Rabobank számára ez azt jelenti, hogy egy mesterséges intelligencia alkalmazásnak nemcsak helyesen kell számolnia. A banknak azt is tudnia kell, hogy mely szolgáltatók, alvállalkozók, adatközpontok és adatfolyamok érintettek, hogyan oldják meg a zavarokat, és hogyan lenne technikailag megvalósítható a szolgáltatóváltás.

A megfelelőség ezért nem utólagos szempont, hanem a rendszerarchitektúra szerves része. A dokumentáció, az adatok eredetének, a hozzáférési jogok és a monitorozás hozzáadása csak a fejlesztés után jelentős átdolgozást eredményez. Egy költséghatékony platform már a kezdetektől integrálja ezeket a funkciókat. A szabványosított protokollok, modellnyilvántartások, automatizált tesztek és az egyértelmű felelősségi körök növelhetik a kezdeti költségeket, de csökkentik az egyes későbbi alkalmazások határköltségeit.

Az emberi felügyelet kérdése különösen nagy kihívást jelent. Az alkalmazottak hivatalos jóváhagyása nem elegendő, ha nincs idejük és információjuk egy ajánlás kritikus vizsgálatára. A hatékony felügyelethez érthető indoklásokra, az eltérés lehetőségére és egyértelmű eszkalációs eljárásokra van szükség. Hiteldöntések vagy ügyfélpanaszok esetén az érintetteknek átlátható és érthető válaszokat kell kapniuk. Minél inkább beavatkozik egy rendszer a jogokba és a gazdasági lehetőségekbe, annál kevésbé szabad az emberi szerepnek az automatizált eredmények puszta szimbolikus megerősítésére redukálódnia.

A szabályozás rövid távon költségtényezőnek tűnhet, de hosszú távon versenyelőnyt teremthet. Egy olyan bank, amely megbízható, auditálható és tisztességes mesterséges intelligencia folyamatokat alkalmaz, gyorsabban tud új alkalmazásokat kiadni, és erősíteni az ügyfelek és a szabályozók bizalmát. Azok az intézmények viszont, amelyek az irányítást csupán akadálynak tekintik, későbbi korlátozásokat, bírságokat, modellleállításokat és hírnévkárosodást kockáztatnak. A banki szektorban a bizalom maga is gazdasági eszköz.

A felhőalapú függőség stratégiai mérlegkockázattá válik

A fejlett mesterséges intelligencia nagy teljesítményű adatközpontokat, speciális chipeket, skálázható tárolóeszközöket és összetett szoftverplatformokat igényel. Csak néhány globális szolgáltató képes nagymértékben biztosítani ezt az infrastruktúrát. Ez a konszolidáció új formáját hozza létre a bankok számára. Még ha a szerződéseket jogilag kiszervezik is, a kritikus funkciók felelőssége továbbra is az intézménynél marad.

A nagy felhő- és mesterséges intelligenciaszolgáltatók közvetlen előnye a sebesség és a méretgazdaságosság. Olyan biztonsági eszközöket, modelleket és számítási teljesítményt nyújtanak, amelyeket egyetlen európai bank csak hatalmas erőfeszítéssel tudna kifejleszteni. Egy teljesen házon belüli működés gyakran drágább, lassabb és technikailag kevésbé hatékony lenne. A technológiai szuverenitás ezért nem jelentheti értelmesen azt, hogy minden komponenst házon belül kell felépíteni.

Inkább a kritikus függőségek megértését és kezelését jelenti. Ez magában foglalja a hordozható adatformátumokat, a dokumentált interfészeket, a különálló biztonsági mentéseket, a tesztelt kilépési stratégiákat és az alternatív működési módszereket a különösen fontos funkciókhoz. A szerződéseknek tartalmazniuk kell a hozzáférési, auditálási és felmondási jogokat. Továbbá a banknak kerülnie kell a zárt szolgáltatások olyan mély beágyazását a folyamatokba, hogy a váltás gyakorlatilag lehetetlenné váljon.

A többszállítós stratégiákat gyakran egyszerű megoldásként mutatják be, de ezek saját költségeket generálnak. Két felhőalapú környezet további szakértelmet, biztonsági konfigurációkat, interfészeket és tesztelést jelent. Ezért nem kell minden alkalmazásnak egyszerre több platformon futnia. A kockázatalapú architektúra logikusabb: a különösen kritikus szolgáltatásokhoz valódi alternatívákra és tartalék lehetőségekre van szükség, míg a kevésbé kritikus alkalmazások szelektíven futtathatók egyetlen szolgáltatónál. A legfontosabb, hogy a bank ne keverje össze a koncentrációs kockázatokat a puszta szerződésdiverzifikációval.

A geopolitikai kérdések is egyre nagyobb jelentőséggel bírnak. Számos vezető felhő- és modellszolgáltató az Európai Unión kívül található. A kereskedelmi jogszabályok változásai, a szankciók, a területen kívüli hozzáférési igények vagy a nagy teljesítményű chipek ellátási szűk keresztmetszetei befolyásolhatják az elérhetőséget. Egy európai banknak ezért közösen kell értékelnie a műszaki teljesítményt, az adatvédelmet, a jogi keretet és az ellátás biztonságát. A legolcsóbb szolgáltatás nem feltétlenül a leggazdaságosabb választás, ha a leállási idő vagy az átállási költségek nincsenek kellőképpen figyelembe véve.

A munkaerőt újra fogják értékelni

A mesterséges intelligencia először a bankok feladatait változtatja meg, és csak utána a munkaköröket. Különösen a dokumentumfeldolgozás, az ügyfélszolgálat, a megfelelés, a kockázatelemzés és a szoftverfejlesztés ismétlődő feladatait érinti. A modellek képesek információkat keresni, ügyeket előre rendezni, szövegtervezeteket generálni és szabványos ellenőrzéseket végrehajtani. Ennek eredményeként az emberi munka a monitorozás, a kivételkezelés, a kontextusértékelés és az ügyfélkommunikáció felé tolódik el.

Ez a váltás semmiképpen sem automatikusan társadalmilag elfogadható. Ha a termelékenységi célokat elsősorban létszámleépítésként fogalmazzák meg, az alkalmazottak visszatarthatják a tudásukat, elutasíthatják az új rendszereket, vagy nem jelenthetik nyíltan a problémákat. A sikeres bevezetés azonban a tapasztalati tudáson múlik. A szakértőknek el kell magyarázniuk, mely kivételek relevánsak, hogyan lehet azonosítani a hibás eredményeket, és mikor kell egy esetet eszkalálni. Ezért a gazdasági előnyök megnőnek, ha az alkalmazottakat már a korai szakasztól kezdve bevonják a folyamatok tervezésébe és a minőségmérésbe.

Ugyanakkor irreális lenne lekicsinyelni a foglalkoztatási hatásokat. Ha egy bank tartósan több tranzakciót és ügyfélmegkeresést tud feldolgozni ugyanannyi vagy kevesebb alkalmazottal, akkor bizonyos feladatok iránti igény csökken. Ez a csökkenés természetes lemorzsolódás, kevesebb új felvétel, áthelyezés és célzott létszámleépítés révén történhet. Azok a szerepkörök, amelyek értéke elsősorban az információgyűjtésből, a szabványos dokumentációból vagy a szabályalapú feldolgozásból áll, különösen nyomás alatt vannak.

Új követelmények merülnek fel az adatmérnökség, a modellbiztonság, a folyamattervezés, a kibervédelem, a termékfelelősség és a független validáció területén. Az új szakértői pozíciók azonban nem feltétlenül ellensúlyozzák az ismétlődő munka csökkenését. Továbbá a tapasztalt adminisztratív személyzetet nem lehet egyik napról a másikra MI-architektussá képezni. Egy hiteles képzési programnak ezért különbséget kell tennie: egyes alkalmazottaknak biztonságos alkalmazási ismeretekre, másoknak mélyreható adatismeretre van szükségük, egy kisebb csoportnak pedig magasan specializált műszaki ismeretekre van szüksége.

A cél nem az lehet, hogy az embereket a folyamatokból a lehető leggyorsabban eltávolítsuk. A feladatok tudatos megosztása gazdaságilag stabilabb. A gépek nagy mennyiségű adatot, ismétlődő feladatokat és mintafelismerést kezelnek; az emberek felelősek a kétértelmű esetekért, az etikai megfontolásokért, a kapcsolatokért és a messzemenő döntésekért. Csak akkor növelhető az automatizálás szintje, ha a minőség, a biztonság és az elszámoltathatóság bizonyított.

A vevői előny határozza meg a legitimitást

A technológiai modernizáció csak akkor válik relevánssá az ügyfelek számára, ha az a mindennapi életükben is érezhető. A rövidebb feldolgozási idők, a jobb csalásmegelőzés, az átláthatóbb kommunikáció és a megnövekedett elérhetőség egyértelmű előnyök. A személyre szabott tanácsadás segíthet az ügyfeleknek a pénzügyi kockázatok korábbi azonosításában vagy a megfelelő termékek megtalálásában. Ugyanakkor ugyanez a személyre szabás tolakodónak vagy manipulatívnak tekinthető, ha a bank egyértelmű cél nélkül használ fel adatokat.

A hitelezés különösen érzékeny terület. A pontosabb modellek jobban megkülönböztethetnék a kockázatokat, és megnyithatnák a finanszírozáshoz való hozzáférést olyan ügyfelek számára is, akiket korábban nehéz volt felmérni. Ugyanakkor reprodukálhatják a meglévő egyenlőtlenségeket is, ha a historikus adatok torzított döntéseket tartalmaznak. Még a látszólag semleges változók is közvetve tükrözhetik a származást, a lakóhelyet vagy a társadalmi státuszt. A diszkrimináció rendszeres ellenőrzése ezért nemcsak jogilag kötelező, hanem az üzleti modellt is védi a helytelen kockázatkiválasztástól.

A digitális asszisztensek egy másik problémát is felvetnek: a nyelvi magabiztosság könnyen összetéveszthető a tényszerű bizonyossággal. Egy folyékonyan megfogalmazott, de helytelen tanács anyagi kárt okozhat. Az ügyfeleknek képesnek kell lenniük felismerni, hogy mikor lépnek interakcióba egy automatizált rendszerrel, és hogyan érhetnek el egy embert. Komplex pénzügyi döntések esetén a kényelem nem helyettesítheti a megalapozott tanácsadást.

A Rabobank együttműködő jellege azt az elvárást kelti, hogy a technológiai hatékonyság nem csupán belső költségcsökkentésben fog megnyilvánulni. A tagok és az ügyfelek jobb szolgáltatásokat, tisztességes árképzést és felelős adatkezelést is elvárnak. Ha az automatizálás csak a személyes kapcsolatok számának csökkentésével növeli a várakozási időt, az átalakulás elveszíti a társadalmi elfogadottságot. Ezzel szemben, ha a gyors digitális feldolgozás és a könnyen elérhető emberi támogatás kombinációját sikeresen megvalósítják, a technológia erősítheti az ügyfelek lojalitását.

Versenyelőny vagy költséges kötelezettség?

Egy ekkora befektetés nem garantál versenyelőnyt, mivel más nagybankok is növelik technológiai kiadásaikat. Továbbá a mesterséges intelligencia eszközei egyre inkább szabványosítottak, és a versenytársak számára ugyanazokon a szolgáltatókon keresztül érhetők el. Ezért a tartós megkülönböztetés nem pusztán a modellhez való hozzáférésből fakad. Saját fejlesztésű adatokon, jobb folyamatokon, gyorsabb megvalósításon, megbízható irányításon és azon képességen alapul, hogy az ismereteket konkrét ügyfélajánlatokká alakítsák.

A holland lakossági és vállalati banki szektorban betöltött erős pozíciójával, valamint a mezőgazdasági és élelmiszeripari nemzetközi szakértelmével a Rabobank értékes iparágspecifikus adatokkal és kapcsolatokkal rendelkezik. Ez olyan alkalmazásokhoz vezethet, amelyeket az általános technológiai vállalatok nem tudnak könnyen lemásolni. Ilyen például a pontosabb kockázatértékelés a mezőgazdaságban és az ellátási láncokban, a középvállalkozások számára jobb likviditási előrejelzések, valamint az időjárással és árukkal kapcsolatos zavarok korábbi figyelmeztetése. A stratégiai érték az általános mesterséges intelligencia képességeinek és a mélyreható iparági szakértelemnek az ötvözésében rejlik.

A méret azonban hátrány is lehet. Több üzleti egység, ország, szabályozás és régi rendszer növeli a koordinációs erőfeszítéseket. A kisebb digitális szolgáltatók gyorsabban tesztelhetik az új termékeket egy egységes platformon. A Rabobanknak ezért méretgazdaságossággá kell alakítania elérhetőségét anélkül, hogy a belső bonyolultság akadályozná. Az Agentic Hub és a megosztott adatalapok ehhez szükségesek, de nem elégséges feltételek.

Az, hogy a program versenyelőnyt teremt-e, három kérdéstől függ. Először is: Képes-e a bank gyorsabban telepíteni sikeres alkalmazásokat, mint ahogy a költségek és a kockázatok nőnek? Másodszor: Valóban leállítja-e a régi rendszereket és folyamatlépéseket, ahelyett, hogy csak új rétegeket adna hozzá? Harmadszor: Jobb döntésekhez és ügyfélélményekhez vezet-e, amelyek alacsonyabb veszteségeket, magasabb ügyfélmegtartást vagy további üzleteket eredményeznek? Ha ezek a kérdések megválaszolatlanok maradnak, a program egy költséges modernizációs kötelezettség lenne, átlagon felüli megtérülés nélkül.

Megbízható referenciaérték a következő három évre

A siker első mércéje a technikai környezet egyszerűsítése. A leszerelt régi rendszerek száma, a csökkentett interfészek és a konszolidált adatkészletek jelzik, hogy a bank kiküszöböli-e a hosszú távú költségeket. A leszerelés nélküli egyszerű migráció viszont kevés strukturális előnnyel jár. Ugyanilyen fontosak az adatminőségi mutatók, mint például a hibás adatrekordok gyakorisága, az adatok eredetének nyomon követhetősége és az ellenőrzött információk szolgáltatásához szükséges idő.

A második mérőszám a működési teljesítményre vonatkozik. A feldolgozási időknek, az automatizálási arányoknak, a hibaszázalékoknak, a csalásból eredő veszteségeknek és a manuális felülvizsgálatok mennyiségének összehasonlíthatónak kell lennie a bevezetés előtt és után. Az átlagérték nem elegendő. Egy rendszer felgyorsíthatja a standard eseteket, miközben egyidejűleg rontja a komplexeket. Ezért az eredményeket ügyfélcsoport, termék és kockázati osztály szerint kell értékelni.

A harmadik mérőszám a nettó pénzügyi hatás. A megtakarításokat és a többletbevételeket össze kell vetni a teljes működési költségekkel. Ezek magukban foglalják az értékcsökkenést, a külső szolgáltatásokat, az ellenőrzési funkciókat és a képzést. Az áthelyezett költségek nem jelenhetnek meg megtakarításként. Ha egy üzleti egység csökkenti a személyzetet, miközben a központi informatikai és megfelelési költségek jelentősebben nőnek, a vállalat egésze nem biztos, hogy javulni fog.

A negyedik mérőszám a kockázat. Láthatónak kell lennie a technikai hibák, adatvédelmi incidensek, modellbeli eltérések, ügyfélpanaszok és szabályozási kifogások számának és súlyosságának. Egy magas termelékenységű, de növekvő hiba- vagy panaszarányú projekt nem tekinthető sikeresnek. Hasonlóképpen, a kilépési és vészhelyzeti terveket rendszeresen tesztelni kell a gyakorlatban, ahelyett, hogy csak a dokumentációban léteznének.

Az ötödik mérőszám a szervezeti alkalmazkodóképesség. Milyen gyorsan tudja a bank átvinni egy sikeres pályázatot az egyik területről a másikra? Mennyi időbe telik egy új modell jóváhagyása? Hány csapat használ megosztott komponenseket? Az alkalmazottak hány százaléka tudja magabiztosan és hatékonyan használni az eszközöket? Ezek a mutatók azt jelzik, hogy az egyes projektek tartós képességhez vezetnek-e.

A milliárd dolláros fogadás mögött rejlő világos perspektíva

A Rabobank döntése gazdaságilag érthető, de nem automatikusan értékteremtő. A befektetés elmaradása költséges is lenne. Az elavult rendszerek, a fragmentált adatok és a lassú folyamatok növelik a működési kockázatokat, és akadályozzák a digitálisan fejlettebb szolgáltatók versenyét. Ugyanakkor veszélyes lenne a programot kizárólag a mesterséges intelligencia átalakító erejére való általános hivatkozással igazolni. A milliárd dolláros költségvetésekhez meggyőzőbb bizonyítékokra van szükség, mint meggyőző bemutatókra.

A projekt legnagyobb erőssége a széleskörű megközelítésében rejlik. A bank egyértelműen felismeri, hogy a mesterséges intelligencia csak robusztus adat- és informatikai alapokra építve skálázható. Az ügynökalapú alkalmazások központi platformjával, a folyamatos alaprendszer-modernizációval és a csalásfelderítés és a pénzügyi bűncselekmények terén már bevált alkalmazásokkal való kombináció ellentmond annak, hogy ez csupán egy múló divathóbort legyen. Továbbá a szilárd tőkebázis biztosítja a szükséges pénzügyi forrásokat.

A legnagyobb gyengeség a még mindig meghatározatlan gazdasági részletekben rejlik. A maximális költségvetés ismert, de annak elosztása és a kötelező érvényű megtérülési célok nem. Átlátható köztes célok nélkül fennáll annak a veszélye, hogy a szükséges alapvető beruházásokat, a kísérleti mesterséges intelligencia projekteket és a rutinszerű informatikai fejlesztéseket egyetlen nagy összegbe vonják össze. Így nehéz lenne megkülönböztetni, hogy melyik rész teremt valójában hozzáadott értéket.

A Rabobanknak ezért nem szabad egyetlen látványos mérőszám alapján meghatároznia a sikerét. A lényeg a kiegyensúlyozott eredmény, amely magában foglalja az alacsonyabb egységköltségeket, a gyorsabb alkalmazkodóképességet, a jobb kockázatkezelést és a nagyobb ügyfélértéket. A létszámleépítés hozzájárulhat ehhez a hatáshoz, de nem válhat az egyetlen üzleti modellé. Hasonlóképpen, a technológiai szuverenitást nem szabad összekeverni az irreális, házon belüli fejlesztéssel. A kezelhető függőségek, az egyértelmű elszámoltathatóság és a bevált alternatívák fontosabbak, mint a szimbolikus függetlenség.

Végső soron a program az egész európai bankszektor számára tesztet jelent. Ha a Rabobanknak sikerül stabil mérlegét egy produktívabb, egyszerűbb és megbízhatóbb digitális szervezetté alakítania, a befektetés tervrajzzá válik. Ha a folyamat a régi rendszerek, a szállítókhoz való kötődés vagy a működésbeni hiányosságok miatt kudarcot vall, az azt mutatja, hogy a magas mesterséges intelligencia-kiadások folyamatok átalakítása nélkül csupán egy újabb réteggel növelik a meglévők bonyolultságát. A döntő kérdés tehát nem az, hogy 2 milliárd euró sok-e. Az, hogy három év múlva a bank mérhetően kevésbé lesz-e bonyolult, mint korábban. Csak akkor fog a technológiai modernizáció gazdasági fejlődésbe fordulni.

A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Okos, tartalomvezérelt üzlet - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital egy adatvezérelt B2B iparági központ, amelyet Konrad Wolfenstein vezet. A vállalat külső, kvázi házon belüli megoldásként működik az ipari partnerek számára, áthidalva a marketing, a tartalom és az értékesítés működési hiányosságait – anélkül, hogy további erőforrásokat igényelne az ügyféloldalon.

További információ itt:

• A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Smart Content-Driven Business

☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német

☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!

Konrad Wolfenstein

Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.

Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt [email protected]:, vagy egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 telefonszámon. Az e-mail címem

Alig várom a közös projektünket.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Pioneer Üzletfejlesztés / Marketing / PR / Vásárok