A banki alkalmazások használata hamarosan új szakaszba léphet: a menüpontok közötti keresgélést egyre inkább felválthatja a természetes párbeszéd. Az ügyfélnek nem kell majd tudnia, melyik funkció hol található, elég elmondania, mit szeretne elintézni. A K&H 2027 tavaszára tervezi digitális pénzügyi asszisztense, Kate nagy nyelvi modellre épülő új generációjának elindítását.
A mobilbanktól a digitális párbeszédig
A digitális bankolás eddigi fejlődését elsősorban az alkalmazások funkcióinak bővülése jellemezte. Ma már telefonról indíthatunk átutalásokat, intézhetjük kártyaügyeinket, vásárolhatunk autópálya-matricát, vagy akár a parkolást is fizethetjük. A szolgáltatások köre folyamatosan bővül, ám a használatukhoz többnyire továbbra is ismernünk kell az alkalmazás felépítését, és meg kell találnunk a megfelelő menüpontot.
A generatív mesterséges intelligencia ezen változtathat. A párbeszédalapú bankolás lényege, hogy az ügyfél a saját szavaival fogalmazhatja meg a kérését, a digitális asszisztens pedig megpróbálja értelmezni a szándékát, és a beszélgetés összefüggéseit figyelembe véve elvezetni a megfelelő megoldáshoz. Ha valaki például szeretné áttekinteni egy adott időszak kiadásait, vagy elintézne egy hétköznapi banki ügyet, nem feltétlenül kell végigjárnia az ehhez tartozó menüpontokat.
A változás nem egyszerűen egy újabb chatbot megjelenését jelenti. A banki alkalmazás kezelőfelülete válhat párbeszédalapúvá: az ügyfélnek egyre kevésbé kell alkalmazkodnia a digitális rendszer logikájához, mert a rendszer próbálja megérteni, mit szeretne elintézni.
A K&H elképzelése szerint a mesterséges intelligencia nem különálló funkcióként jelenik meg a banki alkalmazásban, hanem a digitális ügyfélkapcsolat egyik meghatározó elemévé válhat. A nagy nyelvi modellre épülő új Kate a már működő pénzügyi asszisztens továbbfejlesztése, nem pedig egy teljesen új szolgáltatás.
„A nagy nyelvi modellek alapjaiban változtatják meg, mit várnak az emberek a digitális szolgáltatásoktól. A bankok számára már nem az a kérdés, hogy alkalmazzák-e a mesterséges intelligenciát, hanem az, hogyan építik be az ügyfélkapcsolat egészébe” – mondta Lóska Gergely, a K&H informatikai és innovációs vezetője. Hozzátette: a bank egyetlen Kate-ben gondolkodik, amely könnyen és gyorsan segíti az ügyfeleket.
Az új generáció első változata a bank tervei szerint 2027 tavaszán indulhat. A cél, hogy a Kate-hez érkező ügyek mintegy 80 százalékában önállóan el tudja vezetni az ügyfelet a megfelelő megoldásig. Ez egyelőre fejlesztési célkitűzés, nem a már működő rendszer teljesítményére vonatkozó adat.
Kate ugyanakkor ma sem ismeretlen a K&H ügyfelei előtt: a mobilbank digitális asszisztensével havonta több mint 250 ezren beszélgetnek. A bank mobilalkalmazásának 770 ezer aktív ügyfele van. A következő generáció tehát egy már használatban lévő szolgáltatásra épülhet, és nem a nulláról kell megismertetnie az ügyfelekkel a digitális asszisztens fogalmát.
Külföldön már van, ahol a banki ügyintézés részévé vált a generatív AI
A K&H fejlesztése nem elszigetelt kísérlet. A nemzetközi példák azt mutatják, hogy a bankok már nemcsak az ügyfélszolgálati kérdések megválaszolására használják a generatív AI-t, hanem a személyre szabott pénzügyi információk és a mindennapi banki ügyintézés támogatására is.
A török Garanti BBVA digitális asszisztense, Ugi már több mint 300 banki tranzakciót képes támogatni. A 2016-ban elindított szolgáltatás a szabályalapú chatbotból nagy nyelvi modellre épülő, természetesebb párbeszédre képes asszisztenssé fejlődött. A bank 2026 májusában közzétett adatai szerint Ugi átlagosan havi 6,4 millió interakciót kezel, 1,6 millió aktív felhasználóval rendelkezik, és a kérések mintegy 90 százalékát képes megérteni. Az ügyfelek természetes nyelven kérdezhetnek, és számos banki műveletet is elérhetnek rajta keresztül.
A holland bunq digitális bank Finn nevű, generatív AI-alapú pénzügyi asszisztense a személyes pénzügyek áttekintésében segít. A felhasználók például megkérdezhetik, mennyit költöttek élelmiszerre, hogyan alakultak a kiadásaik, vagy mikorra várható egy befizetés. A rendszer követő kérdésekre is válaszol, így a felhasználó egyetlen kérdés helyett a beszélgetés során fokozatosan mélyítheti az elemzést. Finn ugyanakkor nem nyújt befektetési vagy pénzügyi tanácsot.
A brit NatWest bankcsoport egy másik irányban fejleszti a párbeszédalapú bankolást. A Royal Bank of Scotland ügyfeleinél bevezetés alatt álló Spending Insights eszközzel természetes hang- és szövegalapú beszélgetésben lehet kérdezni a kiadásokról, a költségvetésről és a pénzügyi szokásokról.
A rendszer követő kérdéseket és témaváltásokat is kezel, a tranzakciós adatokból pedig személyre szabott áttekintést és interaktív grafikonokat készít. A NatWest 2026 októberében arról számolt be, hogy a szolgáltatást már a Royal Bank of Scotland ügyfeleinek 75 százalékánál tesztelik a fokozatos bevezetés részeként.
A példákból az látszik, hogy nincs egyetlen, minden bankra érvényes modell. Egyes megoldások elsősorban a pénzügyi adatok értelmezésében és a tájékoztatásban segítenek, mások már a banki műveletek természetes nyelvű elérését is lehetővé teszik. A hangalapú, megszakításokat és témaváltásokat kezelő párbeszéd pedig a fejlődés egyik fontos iránya.
A közös cél, hogy az ügyfélnek egyre kevésbé kelljen a bank digitális rendszeréhez alkalmazkodnia. A különbséget egyre inkább az jelentheti, mennyire tudja a digitális asszisztens megérteni a kérést, felhasználni a rendelkezésére álló adatokat, és elvezetni a felhasználót a kívánt eredményhez.
Nem csak Kate fejlődik: egyre szélesebb a digitális szolgáltatások köre
A K&H bejelentésén a párbeszédalapú bankolás mellett a mobilbank más fejlesztései is előkerültek. A KateCoin programba fél év alatt mintegy 90 ezer felhasználó regisztrált. A szolgáltatás a mobilbank használatát személyre szabott ajánlatokkal és kedvezményekkel kapcsolja össze.
A Gyűjtögető nevű spórkassza egy másik hétköznapi pénzügyi szokást támogat: az ügyfél a tranzakcióihoz megtakarításra szánt összegeket kapcsolhat, amelyeket az alkalmazás külön gyűjt össze. A bank emellett a kisebb kockázatú befektetési lehetőségeket is elérhetővé kívánja tenni olyanok számára, akiknek nincs nála bankszámlájuk.
Ezek a fejlesztések önmagukban nem a generatív AI-ra épülő Kate újdonságai. Azt azonban jól mutatják, hogy a banki alkalmazások szerepe folyamatosan bővül: a hagyományos számlakezelés mellett egyre több pénzügyi és mindennapi élethelyzet megoldásában kaphatnak szerepet. Egyelőre nem állítható, hogy az új Kate valamennyi ilyen szolgáltatást természetes nyelvű kérésekkel is elérhetővé teszi majd.
A bank webes megoldásai szintén a digitális ügyintézés egyszerűsítését szolgálják. Az új bankszámla-kalkulátor például az ügyfél hozzájárulásával két teljes, lezárt hónap tényleges számlahasználatából indul ki, így a jelenlegi bankolási költségek a megszokott használat alapján vethetők össze a K&H számlacsomagjainak kalkulált költségeivel.
A vállalati ügyfelek számára kialakított új portál pedig egyetlen felületen teszi áttekinthetővé a cégek és cégcsoportok számlaegyenlegeit, pénzügyi információit és banki feladatait.
A természetes párbeszédnek is vannak határai
A párbeszédalapú bankolás bevezetése nem egyszerűen egy új nyelvi modell bekapcsolását jelenti. A banknak azt is meg kell határoznia, milyen ügyekben járhat el az asszisztens, mely adatokat használhatja fel, és milyen műveleteket végezhet el.
A K&H tájékoztatása szerint a Kate-tel megosztott ügyféladatok a banki környezetben maradnak, az asszisztenst pedig alapos tesztelés után, szűkített témakörrel tervezik bevezetni. A fejlesztés a banki és az ökoszisztéma-szolgáltatásokhoz kapcsolódó kérdésekre összpontosít.
A digitális pénzügyi asszisztens a mindennapi bankolásban és az alapvető tranzakciókban segíthet majd, pénzügyi tanácsadást viszont nem vállal(hat). Ha az ügyfél olyan kérdéssel fordul hozzá, amely szakértői tanácsot igényel, banki munkatárshoz irányítják. Ez lényeges határvonal: a természetes nyelvű kommunikáció nem jelenti azt, hogy az AI minden pénzügyi döntésben átveheti az ember szerepét – válaszolta a Digitrendi kérdésére Lóska Gergely.
A technológiai felkészültség szintén kulcskérdés. A nagy nyelvi modellek válaszai nem minden esetben határozhatók meg előre, ezért a banki környezetben különösen fontos a működésük ellenőrzése. Lóska Gergely elmondta, hogy a fejlesztés során kontrollpontokat építenek be, és a banki műveletek végrehajtását szabályozott folyamatokhoz kötik. A cél, hogy az asszisztens nyelvi rugalmassága ne menjen a banki működés pontosságának rovására.
A K&H fejlesztéseinek hátteréről a szakember azt is elmondta, hogy a belga központú bankcsoport elsősorban a technológiai fejlesztések irányait határozza meg, a konkrét fejlesztések több mint 90 százalékát viszont a helyi leányvállalatok szakértői végzik. Ez a munkamegosztás a helyi igényekhez igazodó megoldások kialakításának is teret ad.
A bankolás következő szakaszában így nem feltétlenül az lesz a legfontosabb kérdés, hány új funkció kerül egy alkalmazásba. Sokkal inkább az, hogy az ügyfél mennyire egyszerűen tudja elérni ezeket, és mennyire természetes módon kommunikálhat a bankjával. A generatív AI ebben hozhat valódi változást: a technológia egyre inkább a háttérbe húzódhat, miközben az ügyfél számára maga az ügyintézés válik egyszerűbbé.
