Mesterséges intelligencia a pénzügyekben

Az AI alkalmazása átalakítja a személyes pénzügyeinket, a pénzügyi szolgáltatások számos területét, köztük a hitel- és részvénypiacokat, a pénzforgalmat, a hitelbírálatokat, valamint a szabályozói megfelelést. Az utóbbi években megjelenő technológiai innovációk közül a mesterséges intelligencia lehet rövid távon a legjelentősebb hatással a pénzügyi szektor működésére.

Globális viszonylatban a legnagyobb pénzügyi intézmények vezetőinek várakozása szerint a következő két évben – a big data, a felhő- és a blokklánc-technológiát is megelőzve – az AI pénzügyi célú felhasználása alakíthatja át a legnagyobb mértékben a szektor üzleti folyamatait. Ezt támasztja alá a technológiai vállalatok vezetőinek véleménye is, habár ebben az esetben a mesterséges intelligencia csak a második helyre szorult a IoT, azaz a dolgok internete mögött.

A Financial Stability Board (FSB, a G20-tagállamok pénzügyi szabályozásának összehangolásáért felelős szerv) 2017 novemberében készített, A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a pénzügyi szolgáltatásokban című jelentésében is számos lehetséges felhasználási területet azonosított:

• front office: ügyfél-azonosítás, ügyfélminősítés, hitelbírálat, biztosítás, ügyfélközpontú chatbotok;

• back office: tőkeoptimalizálás, modellvalidálás, stressztesztek elvégzése, anomáliák előre jelzése, adatelemzés, kockázatkezelés;

• piaci hatáselemzések, kereskedési, befektetési stratégiák kidolgozása, hedge fundok, optimalizált brókeri kereskedés;

• szabályozási megfelelés (RegTech),

felügyelet (SupTech), makropru­den­ciális elemzés, gazdasági előrejelzés, adatminőség-értékelés és csalásfelismerés.

Az FSB kiemelte, hogy az AI és a gépi tanulás vonatkozásában egyelőre nincsenek nemzetközi szabályozási szabványok. Emellett a mesterséges intelligencia egyre elterjedtebb használata a bankok, biztosítók és a technológiai szolgáltatásokat nyújtó vállalatok nagyfokú összefonódását eredményezheti. A szabályozók jelenlegi hatáskörén kívül eső technológiai szereplők nagymértékben kiterjeszthetik befolyásukat a pénzügyi szektorra.

Mindezek miatt egy jelentős AI-szolgáltató üzemzavara számos pénzügyi intézménynél okozhat mű­ködési zavarokat. Kockázatot jelent az ágazat egységes jogi szabályozottságának a hiánya. Különösen a felelősségi és az etikai kérdések rendezésére lenne szükség, a döntéshozatali felelősség ugyanis az emberekről a gépekhez és azok gyártójához kerül át.

Az FSB mellett számos nemzetközi szabványalkotó testület tett kísérletet arra, hogy meghatározza az algoritmikus kereskedelemmel kapcsolatos kockázatokat, amelyek a rendszerszintű kockázatok felerősödéséhez vezethetnek. Az Értékpapírpiaci Felügyeletek Nemzetközi Szervezete (IOSCO) jelentést tett az új technológiák hatásáról (beleértve azt a hatást is, amelyet az algoritmikus kereskedelem a piacfelügyeletre gyakorol), és ajánlásokat fogalmazott meg a jövőbeni intézkedésekre vonatkozóan. A Senior Supervisors Group (SSG), a világ minden táján működő felügyeleti hatóságok vezető képviselőinek fóruma az algoritmikus kereskedési tevékenységek ellenőrzésére vonatkozó alapelveket adott ki a felügyeleti hatóságok számára. Az Európai Bankfelügyelet (EBA) pedig jelentésben foglalkozott a gépi tanulás bankszektori használatával.

Korábban a pénzügyi intézmények kizárólag a csetbotoknál használtak mesterséges intelligenciát, mára azonban egyre több területen alkalmazzák. Ez számos előnnyel jár: a működési költségek csökkenését, a hatékonyság növekedését, az ismétlődő feladatok számának csökkenését és az ügyfélélmény javulását eredményezi. A mesterséges intelligencián alapuló folyamatok felhasználása már rendszerszinten is jellemző mind a piac új szereplői, mind a hagyományos pénzügyi szolgáltatók körében. Az AI-adaptáció az automatizált, akvizíciós célú ügyfélmegkeresések, a személyre szabott termékek fejlesztésére irányuló adatelemzés és a pénzügyi kockázatkezelési modellek fejlesztésében (ideértve a csalásmegelőzési modelleket) egyaránt széles körben elterjedt. Jelentős tere lehet még a növekedésnek a technológia szabályozói és complience-megfelelést támogató folyamatainak automatizációjában.

A fintech cégek nagyobb hányada már rendelkezik testre szabott mesterséges intelligencián alapuló megoldásokkal, eközben a hagyományos pénzügyi intézményeknél is egyre több fejlesztés zajlik. Így a klasszikus piaci szereplők hátránya akár már rövid távon kiegyenlítődhet, sőt, a fejlesztések sikeres bevezetése esetén akár a fintecheket is megelőzhetik.

Példák az AI felhasználására

• Létezik már olyan eljárás, amely a gépi tanulás eszközeinek segítségével, hatalmas mennyiségű fogyasztói adatot elemezve, megbízhatóbban határozza meg annak a valószínűségét, hogy egy kölcsönt felvevő fogyasztó a szerződésben meghatározott módon és időben fizeti-e vissza az adósságát. Így kaphat hitelt olyan ügyfél is, akinek egyébként a sztenderd banki értékelés szerint rosszabb a hitelminősítése.

• Számos olyan alkalmazás működik, amely az AI-t használja fel az emberek személyre szabott pénzügyeinek intézésére. Van, amelyik automatikusan segít a fogyasztóknak optimalizálni a kiadásaikat és a megtakarításaikat saját személyes szokásaik és céljaik alapján. Az alkalmazás olyan tényezőket elemez, mint a havi jövedelem, az aktuális egyenleg és a kiadási szokások, majd meghozza döntéseit, és átutalja a pénzt a megtakarítási számlára.

• A mesterséges intelligenciát csalásfelderítésben és -megelőzésben, valamint a kibertámadások elleni védekezésben is használják. Széles körű az alkalmazása az online fizetések során előforduló csaláskísérletek megelőzésében: egyrészt megakadályozza a csalásokat, másrészt a felhasználót azonnal tájékoztatja a csalási kísérletről.

• Az Ernst & Young a szerződések jogi átvilágításában (due diligence) alkalmaz mesterséges intelligenciát, a JPMorgan Chase-nél pedig mesterséges intelligencia vizsgálja át a kereskedelmi hitelszerződéseket a COiN (Contract Intelligence) platform segítségével.

Az AI Magyarországon is

egyre fontosabb

Itthon a Mesterséges Intelligencia Koalíció (MI Koalíció) 2018. október 9-én alakult meg, a több mint hetven alapító tag egyike a pénzügyi technológiai fejlesztések iránt elkötelezett Magyar Nemzeti Bank (MNB) is.

Tavaly októberben az akkorra már kétszáz tagú MI Koalíció elfogadta a mesterséges intelligenciára vonatkozó akciótervét, ez év elejére pedig elkészült Magyarország mesterségesintelligencia-stratégiája is, amelyet a kormány jóváhagyását követően publikálnak majd.

A digitalizáció témakörével az MNB házon belül is aktívan foglalkozik. A jegybank 2019 októberében publikálta a fintechhel kapcsolatos stratégiáját, amelynek egyik kiemelt célja a legkorszerűbb technológiák – köztük a mesterséges intelligencia – biztonságos keretek közötti használatának ösztönzése a hazai pénzügyi intézmények körében.

A jegybank Pénzügyi Stabilitási Tanácsa 2019 végén fogadta el az MNB új, 2020–2025-re vonatkozó felügyeleti stratégiáját is. Ebben az MNB felügyeleti területének küldetéseként a pénzügyi rendszer stabilitásának támogatását és mélyítését határozták meg, kiemelt fókusszal a fogyasztóvédelemre, a digitalizációra és a fenntarthatóságra.

Az MNB támogatja a pénzügyi innovációkat, ugyanakkor az új értékesítési csatornák, termékek, szereplők megismerése révén időben azonosítja az esetleges pénzügyi stabilitási, prudenciális és fogyasztóvédelmi kockázatokat, és azokra hatékonyan reagál. Mindez szükségessé teszi a felügyeleti eszköztár megújítását is, amelyben a jövőben az AI szintén szerepet játszhat.

Szükséges a szabályozás

A mesterséges intelligencia az élet szinte minden területére hatással lesz. Innovatív jellege és a vele kapcsolatban felmerülő speciális kihívások szükségessé teszik egy erős és kiegyensúlyozott pénzügyi szabályozási keret kialakítását, s az ezen alapuló, a technológia fejlesztésére és használatára vonatkozó etikai iránymutatások kidolgozását is.

Mivel a technológia gyorsan változik, és ezzel együtt a felmerülő kockázatok köre is mind nagyobb, a szabályozásnak és a pénzügyi felügyelésnek gyorsan kell reagálnia. Miután a felmerülő problémák kezelése jellemzően túlmutat egy-egy ország határain, ezért európai uniós szintű vagy globális válaszokra, szabályozói irányokra van szükség.

* A szerzők a Magyar

Nemzeti Bank munkatársai,

a tanulmány teljes terjedelemben a VG Online-on olvasható.