A mesterséges intelligencia jelene és lehetőségei a bankszektorban
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | bankszektor gépi tanulás informatika mesterséges intelligencia mély tanulás |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/52613 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg52613 | ||
| 005 | 20240124154900.0 | ||
| 008 | 240124suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Sefcsik Márk | |
| 245 | 1 | 2 | |a A mesterséges intelligencia jelene és lehetőségei a bankszektorban |c Sefcsik Márk |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a Azinterneten böngészve rengeteg olyan tudományos írással találkozhatunk, mely amesterséges intelligencia jelenét és jövőjét, veszélyeit és lehetőségeitvizsgálja. Napokon keresztül olvashatnánk a szalagcímeket, miszerint ezúttal azépítőipart, az egészségügyet, az agráriumot, az autóipart, vagy akár azoktatást forradalmasíthatja. Véleményem szerint ez alól azonban egyfajtakivételt képez a pénzintézeti szektor. Habár rengeteg pénzügyi startupsikertörténetét tette lehetővé a technológia ezen ágának fejlődése, mégisritkán találkozunk olyan írásokkal, melyek a mesterséges intelligenciabankszektorban fellelhető használatát taglalják. Dolgozatomban arra kerestem aválaszt, mi okozza azt, hogy a pénzintézeti szektorban nem látjuk azt afelhajtást, ami például az önvezető autókat, vagy az internetes chatbotokatveszi körül.Kutatásombanmegvizsgáltam, melyek a mesterséges intelligencia főbb banki alkalmazásiterületei. Habár az MI-technológia a pénzintézetek szinte minden területénhasznot hozhat, öt fő alkalmazási terület van, melyre már számtalan pénzintézetvezetett be megoldást. Az egyik ilyen terület az ügyfélkiszolgálás és humánerőforrás-kezelés, ahol chatbotok üzemeltetése megkönnyítheti az ügyfélszerzéstés gyorsabbá teheti a már meglévő ügyfelek kiszolgálását, problémáik megoldását.A technológiának központi szerepe van a csalásmegelőzés és felderítés területénis, ugyanis a gépi tanulás és az adatbányászat kombinációja már azelőttészlelheti a csalárd tranzakciókat, mielőtt azok végbe mehetnének. A mesterségesintelligencia e téren való felhasználása szintén megkönnyíti a szokatlanfióktevékenységek észlelését. Az EWS rendszerek terén egyaránt hatalmaselőrelépés a mesterséges intelligencia használata, hiszen képessé teszi abankokat arra, hogy a múltbéli események alapján meghatározzák egyes jövőbeliesemények valószínűségét, így elkerülhetővé tehetnek bizonyos pénzügyikríziseket. A mesterséges intelligencia alapú intelligens automatizálás egymásik példa, mely kihasználásával a pénzintézetek javíthatják munkafolyamataikhatékonyságát, ideértve az automatizált hitelezési folyamatokat, a complianceés szabályozási riportolást, vagy az automatizált dokumentumkezelést, amicsökkentheti a dolgozók adminisztrációval töltött munkaidejét, valaminthatékonyabbá és biztonságosabbá teszi munkájukat.Amesterséges intelligencia egyik legígéretesebb alkalmazása a dinamikusárképzés, mely az általam vizsgált pénzintézet számára is a leghasznosabbMI-fejlesztést eredményezte. Összeségében a korábban felsoroltak a mesterségesintelligencia legelterjedtebben használt alkalmazásai a bankszektorban, bárminden nap újabb és újabb felhasználási ötletek és technológiák születnek, ígyez könnyen változhat az elkövetkezendő években.Dolgozatomhozmind kvantitatív, mind kvalitatív kutatást készítettem. Előbbivel egy kérdőívsegítségével a magyar banki ügyfelek mesterséges intelligenciát illetőáltalános véleményére és tapasztalataira voltam kíváncsi, majd a technológiabankszektori alkalmazási lehetőségeivel kapcsolatos tudásáról, benyomásairólkérdeztem őket. Az eredmények azt mutatták, hogy a válaszadók gyengéntájékozottak a mesterséges intelligencia banki alkalmazásait illetően és habártöbbnyire nyitottak az ilyen fejlesztésekre, nem igénylik MI-szolgáltatásokhasználatát, hiszen nincs tapasztalatuk afelől, hogy milyen előnyökkelszolgálhatnak számukra.Kutatásommásodik részeként mélyinterjút készítettem egy Magyarországon is jelenlévőbanknál dolgozó, mesterséges intelligencia-rendszerek fejlesztésével foglalkozószakértővel, akitől megtudtam hogyan épül fel csapatuk, hogyan dolgoznak és mialapján priorizálják, hogy melyik projekt kaphat zöld utat.Megtudtam,hogy mindennapi munkájuk során olyan hátráltató tényezőkkel kell megküzdeniük,mint például a pénzintézetek informatikai rendszereinek széttagoltsága, melymegnehezíti az adatokkal való munkát. Emellett az egész szektort hátráltatja afejlődésben, hogy a pénzintézetek hatalmas, kiaknázatlan adathalmazzalrendelkeznek, ám még mindig először üzleti elemzéssel próbálják meg tisztítaniaz ilyen adatokat, csak második megoldásként gondolnak a gépi tanulásalkalmazására. Végül fontos megemlíteni, hogy a bankszektorból hiányzik azelkötelezettség az innovációra, mely a bonyolultabb technológiák megismerésefelé kényszerít.Összességébenkijelenthető, hogy a bankszektorban is elindult az a technológiai forradalom,mely a mesterséges intelligencia-rendszerek fejlesztésére és alkalmazásárakényszerít, azonban egyrészt ebben az iparágban a legfőbb használati esetek abank belső működését segítik, így a külső szemlélők számára láthatatlan módonműködnek és növelik a folyamatok hatékonyságát, másrészt az egyes pénzintézeteküzleti titokként kezelik ezen fejlesztéseiket, így ritkán hallhatunk a bankirendszerek forradalmáról. | |
| 695 | |a bankszektor | ||
| 695 | |a gépi tanulás | ||
| 695 | |a informatika | ||
| 695 | |a mesterséges intelligencia | ||
| 695 | |a mély tanulás | ||
| 700 | 1 | |a Hua Nam Son |e ths | |
| 700 | 1 | |a Schliszka Balázs |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52613/1/Sefcsik_M%C3%A1rk_QRYPIH.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52613/2/Titkos%C3%ADt%C3%A1si%20k%C3%A9relem.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52613/3/BA_O_Sefcsik_M%C3%A1rk.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52613/4/Sefcsik%20M%C3%A1rk-20230517-b%C3%ADr%C3%A1lat-B-pdf.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52613/5/BA_B_Sefcsik_M%C3%A1rk.pdf |z Dokumentum-elérés |