Umelá inteligencia (AI) sa stala jedným z najdynamickejších oblastí v modernom finančnom sektore. Podľa IBM finančný sektor využíva v rámci AI pokročilé algoritmy, strojové učenie, spracovanie prirodzeného jazyka a generatívne modely na analýzu dát, automatizáciu procesov, zlepšenie rozhodovania a personalizáciu interakcií so zákazníkmi. Na rozdiel od tradičného softvéru sa AI systémy učia z nových informácií a neustále sa zlepšujú. Tým umožňujú rýchlejšie a presnejšie reakcie na meniace sa podmienky trhu.
V rokoch 2024 až 2026 pritom došlo k výraznému nárastu adopcie AI vo finančných inštitúciách. Podľa správy Bank of England z roku 2024 až 75 % britských finančných inštitúcií využíva AI a ďalších 10 % plánuje jej zavedenie v najbližších troch rokoch.
V oblasti poisťovníctva dosahuje adopcia až 95 % a očakáva sa, že počet systémov AI, ktoré používa 1 firma, sa viac ako zdvojnásobí. Globálne trendy potvrdzujú aj štúdie PwC, podľa ktorých 62 % manažérov v regióne DACH (Nemecko, Rakúsko, Švajčiarsko) považuje AI za kľúčovú inováciu. Hoci len 9 % firiem je reálne pripravených na jej nasadenie.
Hlavné oblasti využitia AI vo finančnom sektore
Umelá inteligencia (AI) nachádza uplatnenie v takmer všetkých oblastiach finančných služieb. Medzi najvýznamnejšie patria:
Detekcia podvodov. AI vo finančnom sektore predstavuje zásadnú zmenu v oblasti odhaľovania podvodov. Tradičné systémy založené na pevných pravidlách majú často problém identifikovať nové alebo komplexné podvodné vzorce. Na rozdiel od nich umelá inteligencia (AI) sa priebežne učí a prispôsobuje, aby dokázala zachytiť aj jemné signály podozrivej aktivity.
GenAI sa napríklad využíva na modelovanie bežného bankového správania a na identifikáciu aktivít, ktoré sa od tohto štandardu odchyľujú, čo bankám umožňuje rýchlejšie rozpoznávať vznikajúce hrozby.
Analýzou správania používateľov v reálnom čase dokážu systémy AI označiť neštandardné transakcie v priebehu milisekúnd, čím výrazne znižujú finančné straty. Tento dynamický model prevencie podvodov je mimoriadne dôležitý najmä v oblastiach, ako sú mobilné bankovníctvo a digitálne platby, kde kybernetická kriminalita neustále rastie.
Systémy AI analyzujú transakcie, v reálnom čase vyhľadávajú transakčné vzorce a identifikujú anomálie rýchlejšie ako tradičné metódy. Mastercard Decision Intelligence Pro vyhodnocuje viac ako 1.000 faktorov každej transakcie. Tým zlepšuje detekciu podvodov o 20 – 300 % a znižuje chybovosť až o 200 %. PayPal využíva neurónové siete na zníženie strát, ktoré im vznikajú z podvodov o 20 % a chybovosť o 30 %. Podľa Bank of England patrí detekcia podvodov medzi top tri aktuálne použitia AI (33 % firiem).
Na druhej strane, schopnosť GenAI generovať vysoko presvedčivú, ľudsky pôsobiacu komunikáciu zároveň uľahčuje a zlacňuje podvodné aktivity súvisiace s bankovým sektorom a platobnými inštitúciami.
Riadenie rizík a kreditné skóre. Systémy AI dokážu spracúvať trhové dáta v reálnom čase, správanie klientov aj úverovú históriu a na ich základe posudzovať potenciálne riziká výrazne presnejšie než tradičné prístupy.
Vďaka neustálemu učeniu sa z nových dát dokážu systémy AI včas identifikovať vznikajúce riziká, ako sú kybernetické hrozby, nestabilita finančných trhov alebo hroziaci default ešte predtým, než prerastú do vážnych problémov. Tento proaktívny prístup podporuje dodržiavanie regulačných požiadaviek a zároveň posilňuje odolnosť organizácií.
Upstart tak dokázal znížiť mieru defaultov o 75 % a zvýšiť mieru schválenia úverov pre ľudí bez tradičnej kreditnej histórie.
Algoritmické obchodovanie a manažment portfólia. AI výrazne zvyšuje efektivitu alokácie aktív prostredníctvom rýchlej analýzy rozsiahlych trhových dát a rizikových faktorov s využitím strojového učenia (ML) a prediktívnej analytiky. Tieto technológie identifikujú jemné korelácie medzi aktívami v širokom spektre alternatívnych investícií a umožňujú flexibilné úpravy portfólia na základe predpokladanej volatility trhu s cieľom optimalizovať zloženie aktív.
Zároveň AI optimalizuje alokáciu portfólia naprieč viacerými investičnými cieľmi – toleranciou rizika, očakávaným výnosom a požiadavkami na likviditu – prostredníctvom pokročilých modelov, ako sú posilňovacie učenie (reinforcement learning) a neurónové siete. Výsledkom je personalizovanejšia a efektívnejšia tvorba portfólií, ktorá dosahuje jemnejšiu rovnováhu medzi jednotlivými faktormi než tradičné prístupy.
Napriek vysokej efektivite pokročilých algoritmov však zostáva ľudská expertíza kľúčová pri prispôsobovaní stratégií komplexným trhovým podmienkam.
Okrem toho, pokročilé AI modely využívajúce hlboké učenie a strojové učenie, umožňujú komplexnejšie a dynamickejšie hodnotenie finančných rizík. Tieto systémy dokážu súčasne analyzovať trhové, úverové, likviditné a operačné riziká, čím poskytujú holistický a aktuálny pohľad na potenciálne hrozby pre výkonnosť portfólia. V porovnaní s tradičnými metódami to umožňuje proaktívnejšiu identifikáciu a zmierňovanie zraniteľností.
Významnou schopnosťou sú aj systémy AI včasného varovania. Analýzou historických trhových dát v kombinácii so súčasnými podmienkami trhu prostredníctvom algoritmov rozpoznávania vzorcov dokážu identifikovať jemné signály blížiaceho sa trhového stresu ešte predtým, než sa stanú všeobecne zjavnými.
Zákaznícky servis a personalizované služby. Chatboty poháňané umelou inteligenciou zásadne menia zákaznícky servis vo finančnom sektore. Poskytujú totiž okamžitú a personalizovanú podporu. zvládnu vyriešiť otázky týkajúce sa zostatkov na účtoch, transakcií či základného finančného poradenstva. To výrazne skracuje čakacie lehoty a znižuje prevádzkové náklady finančných inštitúcií.
Chatboty sa priebežne učia z interakcií s klientmi, čím sa postupne zvyšuje presnosť a relevantnosť ich odpovedí. Sú dostupné nepretržite, 24 hodín denne, 7 dní v týždni, a napĺňajú tak rastúce očakávania klientov na neustálu dostupnosť služieb. Automatizáciou rutinných dopytov umožňujú firmám presunúť ľudských operátorov na riešenie komplexnejších prípadov, čo vedie k vyššej efektivite služieb.
AI asistent Erica banky Bank of America, spustený v roku 2018, spracoval viac ako 2 miliardy interakcií s klientmi, pričom denne zaznamenáva približne 2 milióny zapojení. Využíva spracovanie prirodzeného jazyka a strojové učenie a pomáha používateľom rýchlo a presne spravovať každodenné bankové operácie. Jeho úspech demonštruje, ako dokáže AI vo finančníctve škálovať personalizované služby a výrazne zvyšovať digitálnu angažovanosť klientov.
Regulačné compliance a AML AI automatizuje monitorovanie transakcií, správanie klientov, sledovanie neobvyklých operácií, analýzu neobvyklých operácií, detekciu podozrivých aktivít a generovanie reportov. Napríklad HSBC Dynamic Risk Assessment spracováva 1,35 miliardy transakcií mesačne.
Udržateľnosť a ESG. Systémy AI pomáhajú predpovedať ESG riziká, optimalizovať portfóliá podľa udržateľnosti a monitorovať emisie, čím podporujú prechod na net-zero ekonomiku.
V oblasti ESG sa využíva umelá inteligencia na automatizáciu, analýzu a zvyšovanie kvality zberu, interpretácie a reportovania dát o udržateľnosti. Pomáha plniť strategické ciele, efektívnejšie riadiť riziká, ako sú klimatické dopady či problémy v dodávateľských reťazcoch, zabezpečiť súlad s regulačnými požiadavkami a zvyšovať transparentnosť prostredníctvom kvalitnejších dát a prediktívnych poznatkov.
Výsledkom je zjednodušenie komplexných ESG procesov a podpora strategickejšieho, informovaného rozhodovania, ktoré vytvára predpoklady pre dlhodobo udržateľný rast.
Výhody a prínosy
AI prináša výrazné zlepšenia v efektivite, znižovaní nákladov a zvyšovaní kvalite služieb. Odhaduje sa, že v roku 2025 AI ušetrila bankám 200 – 340 miliárd dolárov. Na základe týchto dát môže trh s AI vo finančnom sektore dosiahnuť hodnotu až 190 miliárd dolárov do roku 2030. Na rozvíjajúcich sa trhoch môže AI pomôcť obísť tradičnú infraštruktúru a priniesť finančnú inklúziu viac ako 1,4 miliarde ľudí. Príkladom sú Nubank (Brazília), MoniePoint (Nigéria) alebo Botim (Blízky východ).
Výzvy a riziká
Napriek benefitom čelia inštitúcie viacerým výzvam:
- Zaujatosť a skreslenie dát – mnohé modely AI a na nich postavené systémy AI môžu byť trénované na nedostatočných dátach a ich odpovede preto môžu byť skreslené alebo zaujaté.
- Vysvetliteľnosť – hoci v praxi existuje množstvo metód ako SHAP na vysvetlenie modelov, napriek tomu mnohé stále zostávajú „čiernymi skrinkami.“ Vysvetliteľnosť je pritom jedna zo základných povinností podľa Nariadenia AI.
- Dátová kvalita a súkromie – najväčšie riziká súvisia s dátami (kvalita, bezpečnosť, ochrana, GDPR). V roku 2026 sa pritom očakáva prísnejší dohľad nad dátovou ochranou a ochranou súkromia.
- Regulácie – Európska únia prijala Nariadenie AI, ktoré zavádza riziko-orientovaný prístup a komplexnú reguláciu umelej inteligencie. Vo vzťahu k regulácií AI je potrebné upozorniť na third-party závislosť – väčšina firiem používa systémy a modely AI, ktoré pochádzajú od externých poskytovateľov.
V roku 2026 bude preto kľúčová vysvetliteľnosť, odstraňovanie zaujatosti, kontrola externých poskytovateľov, ochrana dát a súkromia a human-in-the-loop.
Čo nás čaká v roku 2026?
V roku 2026 sa očakáva prechod k vysokošpecializovaným modelom AI, generatívnej AI pre analýzu, reporting a simulácie, ako aj autonómnym agentom. Na rozvojových trhoch bude AI kľúčom k inklúzii a rastu fintech spoločností. Európa a UK budú dobiehať konkurenciu z Ázie a USA.
Záver
AI už nie je len nástrojom automatizácie, ale strategickým faktorom konkurencieschopnosti. Finančné inštitúcie, ktoré dokážu vyvážiť inovácie s etikou, vysvetliteľnosťou a reguláciou, získajú výraznú výhodu na trhu. Budúcnosť financií bude hybridná – človek a AI, ktorí spolupracujú na rýchlejších, spravodlivejších a inkluzívnejších službách.
Umelá inteligencia (AI) sa v Európe stala kľúčovým motorom zmien vo finančnom sektore. Podľa dát ECB v roku 2025 mnohé európske banky aktívne nasadili alebo nasadzujú AI. Najrýchlejší rast vidíme v oblastiach kreditného skóre, detekcie podvodov a optimalizácie interných procesov. Európske banky v roku 2025 – 2026 prechádzajú od pilotných projektov k masovej industrializácii AI – tzv. „AI factories,“ čo prináša výrazné úspory nákladov a zvyšuje konkurencieschopnosť. Napriek tomu Európa zaostáva za USA a Áziou v rýchlosti adopcie, čomu prispieva aj prísna regulácia (Nariadenie AI). Regulácia síce zabezpečuje vyššiu úroveň bezpečnosti, no na druhej strane môže stáť za pomalšou adopciou a rozvojom.
Konkrétne európske príklady využitia AI (január 2026)
Tu sme vybrali najzaujímavejšie a najpokročilejšie príklady z európskych bánk:
BNP Paribas (Francúzsko) Jedna z najaktívnejších európskych bánk v oblasti AI. Už v roku 2025 používala umelú inteligenciu (AI) vo viac ako 750 prípadoch.
Generatívna AI sa používa na automatizáciu, analýzu dokumentov, spracovanie e-mailov a zákaznícku podporu.
Vo wealth managemente sa AI zameriava na personalizované odporúčania a skrátenie času spracovania hypoték. Cieľom je skrátiť schválenie hypoték z 10 dní na 3 dni v roku 2026.
Partnerstvo s francúzskym startupom Mistral AI umožňuje používať proprietárne modely priamo v rámci infraštruktúry banky, čím sa minimalizujú riziká súkromia dát.
BBVA (Španielsko) Španielska banka patrí medzi európskych lídrov v škálovaní generatívnej AI:
- v roku 2025 uzavrela strategické partnerstvo s OpenAI a nasadila ChatGPT Enterprise pre viac ako 120 000 zamestnancov,
- virtuálny asistent Blue sa vyvinul na pokročilého konverzačného AI poradcu, ktorý zvláda vyše 150 typov dotazov, vykonáva jednoduché transakcie a poskytuje personalizované finančné rady,
- zamestnanci uvádzajú úsporu takmer 3 hodín týždenne vďaka AI nástrojom,
- BBVA plánuje do roku 2026 integrovať svoje služby priamo do ChatGPT, čím umožní interakciu s bankou cez platformu OpenAI.
Eurobank (Grécko) V novembri/decembri 2025 spustila projekt „AI Factory“ – priemyselnú platformu agentickej AI v spolupráci s Microsoftom a Nvidiou.
Cieľ sú autonómni AI agenti, ktorí samostatne spracovávajú úverové žiadosti, riadia riziká a personalizujú wealth management.
Tento projekt je považovaný za európsky vzor pre prechod od experimentov k plnohodnotnej „továrni na inteligenciu.“
Société Générale (Francúzsko):
- vytvorila špecializovanú entitu SocGen AI na centralizáciu AI expertízy a skúseností,
- nasadzuje AI copilota pre poradcov – ten pomáha pri tvorbe ponúk, analýze dát a rýchlejšom rozhodovaní,
Banka patrí medzi tie, ktorých akcie v roku 2025 výrazne vzrástli (až +140 %) práve vďaka očakávaniam z AI úspor.
Ďalšie významné príklady
- ING a Deutsche Bank intenzívne využívajú AI na optimalizáciu likvidity v reálnom čase a na znižovanie nákladov/revenues ratio,
- HSBC používa AI asistentku Amy na automatické sumarizovanie výskumných reportov pre wealth management klientov,
- Mnohé banky (vrátane Commerzbank, Barclays) hlásia výrazné zlepšenie v detekcii podvodov a kreditnom skóre, často s 60–80 % poklesom falošných pozitív.
Pri adopcii a nasadzovaní AI s nami získate zodpovedného partnera nielen pre oblasť compliance, ale aj AI.
