A BFSI-szektor és az AI fordulópontja: miért a háttérműveletekkel indulnak a legokosabb transzformációk?

Ezért kell az AI-ról szóló diskurzus fókuszát az ügyféloldali funkciókról a háttérfolyamatok strukturált felépítésére áthelyezni.

A Konectánál az AI-fejlesztéseket három fő területre osztjuk: folyamatok, munkavégzés és ügyfélélmény. Ezekre nem egymástól független kezdeményezésekként, hanem egymásra épülő szintekként tekintünk. A szervezetek ritkán küzdenek eszközhiánnyal; a valós problémát az jelenti, ha ezeket a szinteket nem a megfelelő sorrendben aktiválják.

Mielőtt az AI bármi érdemlegeset tehetne, kénytelen alkalmazkodni ahhoz a környezethez, amelybe belehelyezik. Ha az adatok töredezettek, következetlenek vagy hiányosak, az AI nem megoldja a problémát, hanem felerősíti és kiterjeszti azt. Ugyanez igaz a nem hatékony folyamatokra is: egy hibás munkafolyamat automatizálása csupán felgyorsítja a problémák eszkalálódását.

Ezért kell az átalakításnak a folyamatok feltérképezésével (process discovery) kezdődnie. Ez nem egy magas szintű stratégiai gyakorlatot jelent, hanem egy strukturált, tényeken alapuló felmérést:

• Hol találhatók manuális érintkezési pontok?
• Milyen emberi/munkavállalói erőfeszítést igényel a folyamat?
• Hol születnek következetlen döntések?
• Hol indokolatlanul hosszú az átfutási idő?

A cél egy olyan ütemterv kidolgozása, amely a munka valós működésén alapul.
E lépés fontosságát adatok is alátámasztják. A McKinsey 2025-ös év végi „State of AI” felmérése szerint azok a kiemelkedően teljesítő szervezetek, amelyek a legnagyobb értéket teremtik az AI-ból, háromszor nagyobb valószínűséggel alakították át alapjaiban a háttér-munkafolyamataikat ahelyett, hogy az AI-t egyszerűen csak rászerelték volna a meglévő struktúrákra. Ez is bizonyítja, hogy az árrés megvédése és a valódi megtérülés ritkán abból származik, hogy egy ügyféloldali chatbotot ráerőltetnek egy elavult rendszerre; a kulcs a láthatatlan folyamatok előzetes optimalizálásában rejlik.

Az AI első érdemi alkalmazásának folyamatközpontúnak kell lennie, még akkor is, ha ez bemutatóként kevésbé látványos.
Ez jellemzően a nagy volumenű, szabályalapú tevékenységeket érinti:

• Hitelfelvétel és -ellenőrzés
• Kárrendezés és elbírálás
• Ügyfél-onboarding és ügyfél-átvilágítási ellenőrzések
• Fizetési és egyeztetési munkafolyamatok

Nem ezek a szervezet legizgalmasabb területei, de itt halmozódik fel a legtöbb veszteség, és itt érhetők el korai szakaszban nagy hatékonysági javulások, ráadásul alacsony kockázat mellett.
Nem a legcsillogóbb üzleti területekről van szó, de a működési hatékonyság hiánya itt csapódik le. Optimalizálásukkal már az elején hatalmas hatékonyságnövekedést lehet elérni, hihetetlenül alacsony kockázat mellett. Ennek az operatív alapozásnak a stratégiai jelentőségét nem lehet eléggé hangsúlyozni.

A Gartner előrejelzése szerint 2029-re az agentic AI az általános ügyfélszolgálati megkeresések döbbenetes, 80%-át fogja emberi beavatkozás nélkül, autonóm módon megoldani. Ahhoz azonban, hogy elérjük a zökkenőmentes, autonóm problémamegoldásnak ezt a szintjét, hibátlan háttér-infrastruktúrára van szükség; egy nagyteljesítményű AI bevezetése egy felkészületlen, elavult környezetbe csupán felerősíti a meglévő szűk keresztmetszeteket.

Ahogy azt korábban részleteztük, a nagyteljesítményű AI bevezetése egy felkészületlen környezetbe a meglévő CTI-rendszereket gyakran az ágenseken alapuló AI rejtett szűk keresztmetszetévé változtatja, és ahelyett, hogy megoldaná, inkább felerősíti a meglévő útvonalválasztási problémákat.

Ez az a terület, ahol az alacsony kockázatú koncepcióigazolásoknak (POC-knak) a legtöbb értelme van.
A kiterjedt transzformációs programok helyett a sikeres intézmények:

• Elkülönítenek egyetlen munkafolyamatot
• Automatizálást alkalmaznak egy meghatározott lépésre
• Szigorúan mérik a hatást
• Csak az eredmények bizonyítása után lépnek tovább a bővítés felé

Ez egy kontrollált, praktikus és ami a legfontosabb, megismételhető megközelítés.

Amint a folyamatok stabilizálódnak, és az adatok áramlása is tisztábbá válik, a következő szint a munkavégzés: vagyis az, ahogyan a munkavállalók az információkkal és a rendszerekkel interakcióba lépnek.
Ezen a ponton az AI jelenléte már sokkal kézzelfoghatóbbá válik a szervezeten belül:

• Az ügyfélszolgálati munkatársak valós idejű útmutatást kapnak az ügyfélkommunikáció során.
• Automatizált összefoglalók váltják fel a manuális jegyzetelést és a hívás utáni adminisztrációt.
• Intelligens keresőmegoldások lépnek a különböző rendszerekben történő időigényes böngészés helyébe.
• Döntéstámogató eszközök csökkentik a megfelelőségi és szolgáltatási eredmények ingadozását.

Ez nem az emberek kiváltásáról szól, hanem a mindennapi munkájukat nehezítő akadályok lebontásáról.
A Konecta saját ügyfélirodai implementációi során konzisztensen azt tapasztaljuk, hogy a munkafolyamatok intelligens kiterjesztése hatalmas produktivitásbeli ugrást eredményez. Azáltal, hogy ügyfeleink AI-kopilotokat integrálnak a napi működésükbe, 25–30%-os csökkenést érnek el a feladatkezelési időben, és 30–50%-os folyamatautomatizálást realizálnak.

Ahogy ez a folyamat rendszerszintűvé válik, az intézmények jelentősen alacsonyabb kiszolgálási költségekből profitálhatnak – amit gyakran a digitális csatornák felé történő, akár 60%-os elmozdulás is felgyorsít. Végül pedig az AI közvetlen beépítése a munkafolyamatokba képessé teszi a csapatokat a komplex problémák megoldására anélkül, hogy ehhez a létszám arányos növelésére lenne szükség.

A legtöbb szervezet az ügyféloldali AI-megoldásokkal szeretné kezdeni a fejlesztéseket. A valóságban azonban ezekből akkor profitálhatnak a legtöbbet, ha az alapozó munkát már elvégezték.

Amennyiben az ügyféloldali funkciókat tiszta adatokra és hatékony folyamatokra építik rá, a képességeik valóban kiteljesednek:

• Virtuális asszisztensek és conversational AI
• Személyre szabott pénzügyi ajánlások és önkiszolgáló portálok
• Prediktív viselkedésen és kontextuson alapuló, proaktív megkeresések
• Csatornák közötti zökkenőmentes átjárhatóság

Ha ezek az eszközök tiszta adatokon és hatékony folyamatokon alapulnak, az eredmények magukért beszélnek.

A piaci igény már most is adott erre. A Forrester 2026-os „State of Conversational Banking” jelentése megerősíti, hogy a fogyasztók egyre tudatosabban fordulnak az AI-asszisztensekhez pénzügyi kérdésekben, termékkutatásban és tanácsadásban. Amikor ezek a digitális eszközök jól teljesítenek – pontos belső adatokkal megtámogatva –, az ügyfélelégedettség látványosan megugrik, ami mérhető növekedést eredményez az ügyfélmegtartásban és a termékek igénybevételében.

A korábbi fázisok kihagyásával viszont ugyanezek az eszközök töredezett vagy következetlen ügyfélélményt eredményezhetnek, ami adott esetben rosszabb is lehet annál, mintha egyáltalából nem csináltunk volna semmit.

Nincs hiány olyan AI-szállítókból, akik részmegoldásokat kínálnak. A kihívást az jelenti, hogy a legtöbben magából a technológiából indulnak ki, nem pedig a problémából.

A BFSI-szektor szereplői számára sokkal kifizetődőbb olyan partnerrel együttműködni, aki:

• A folyamatok feltérképezésével és az operatív működés modellezésével kezd.
• Már a korai szakaszban az adatfelkészültségre és az integrációra fókuszál.
• Egy lépcsőzetes, tényeken és bizonyítékokon alapuló ütemtervet épít fel.
• Koncepcióigazolásokat használ az értékteremtés igazolására a skálázás előtt.

A különbség árnyalatnyi, de döntő fontosságú. Az egyik megközelítés csupán funkciókat értékesít, míg a másik egyenes utat épít ki a valós eredményekhez.

Ahelyett, hogy az AI-ra egyetlen önálló projektként tekintenénk, sokkal célravezetőbb az érettségi szintek mentén gondolkodni:

• Folyamathatékonyság: a manuális munkaerő-befektetés csökkentése és a működés stabilizálása.
• Munkavégzés támogatása: a munkavállalói feladatvégzés és a döntéshozatal minőségének javítása.
• Ügyfélélmény: gyorsabb, személyre szabottabb és konzisztensebb interakciók biztosítása.

Minden egyes szakasz megerősíti a következőt. A szintek átugrása gyakran a munkafolyamatok későbbi újratervezéséhez vezet.

A pénzügyi szolgáltatásokat már most átformálja az AI, de nem feltétlenül úgy, ahogy azt a szalagcímek sugallják.
A legjelentősebb eredményeket nem a látványos sikertörténetek hozzák, hanem azok a szervezetek, amelyek hajlandóak először a kevésbé látható munkát elvégezni:

• Az adatok tisztítását és összekapcsolását
• A folyamatok egyszerűsítését és standardizálását
• A tesztelést kontrollált, alacsony kockázatú környezetben

Az AI skálázása innentől kezdve már lényegesen egyszerűbbé válik, és sokkal nagyobb értéket teremt, amikor eléri az ügyfelet.

A közepes méretű bankok, hitelszövetkezetek és biztosítók számára ez a megközelítés nemcsak biztonságosabb, de hosszú távon gyorsabb is, mivel így elkerülhetők a rossz helyen elkezdett projektek miatti kényszerű újratervezések.