AI v bankovnictví: Jak NLB bezpečně nasazuje GenAI ve velkém
Jak bezpečně a efektivně nasazovat AI aplikace v přísně regulovaném bankovním prostředí a zároveň mít pod kontrolou jejich fungování? Podívejte se, jak NLB ve spolupráci s Adastrou zavádí GenAI do praxe, od interního AI asistenta pro práci s regulatorní dokumentací až po podporu procesů Anti Money Loundering.
O webináři
NLB ve spolupráci s Adastrou vyvinula AI řešení, která zaměstnancům usnadňují práci se složitými regulatorními procesy. Jedním z nich je interní AI asistent, který umožňuje rychle vyhledávat informace v přibližně 1 500 interních dokumentech podléhajících regulaci. Další use case se zaměřuje na zpracování AML alertů, tedy upozornění na potenciálně podezřelé transakce.
Záznam webináře ukazuje, že nasazení AI do produkce v bankovnictví zdaleka nekončí u chatbota. Aby AI spolehlivě fungovala i v přísně regulovaném prostředí, je potřeba od začátku řešit kvalitu dat, verzování dokumentů, přístupová práva, bezpečnost, auditní stopu i governance.
Aleš Gorišek na konkrétních příkladech vysvětluje, proč úspěšný přechod od PoC do produkce nezávisí ani tak na samotném AI modelu jako na kvalitní architektuře, integraci do stávajících systémů, správě přístupů a důvěryhodnosti celého řešení. Věnuje se také rizikům shadow AI (využívání neschválených AI nástrojů zaměstnanci), přepínání mezi modely, kontrole nákladů, využití LLM gateway pro centrální správu přístupu k modelům a požadavkům na uchovávání dat v Evropě.
Hlavní závěry z webináře
GenAI v bankovnictví
Pro nasazení AI do produkce nestačí jen výkonný model s vysokou přesností. Od začátku je potřeba řešit kvalitu dat, spolehlivost odpovědí, governance a důvěryhodnost celého řešení. NLB ve spolupráci s Adastrou vyvíjí interního AI asistenta, který tyto požadavky zohledňuje.
Agentic AI
Automatizace ano, ale pod kontrolou. NLB zkoumá možnosti využití agentní AI pro složité procesy, například zpracování AML alertů. AI agenti dokážou samostatně vykonávat vícekrokové úkoly, konečné rozhodnutí ale zůstává na člověku. Samozřejmostí musí být auditovatelnost, řízení přístupů a jasně nastavené guardrails.
Od PoC k produkční AI platformě
Rozhodující není jen samotný AI model, ale především architektura, na které celé řešení stojí. Aby se AI aplikace dostaly z fáze PoC do produkce, musí být správně integrované do stávajících systémů a splňovat požadavky na bezpečnost, autentizaci a autorizaci.
Shadow AI pod kontrolou, inovace bez omezení
Centrální AI platforma umožňuje zaměstnancům bezpečně využívat různé AI modely, aniž by organizace ztrácela přehled o jejich používání. Zároveň zajišťuje kontrolu nákladů, správu přístupů a dodržování regulatorních požadavků. Firmy tak mohou podporovat inovace, aniž by slevovaly z bezpečnosti.
Pro koho je záznam nejužitečnější?
Webinář ocení především IT a business manažeři, specialisté na data a AI i odborníci na compliance, bezpečnost a řízení rizik. Ukazuje, jak generativní a agentní AI bezpečně nasazovat do praxe i v prostředí s přísnými regulatorními požadavky.
- Vedoucí IT, datových a AI týmů a architekti platforem, kteří hledají způsob, jak bezpečně škálovat GenAI a agentní AI, mít jejich provoz pod kontrolou a zajistit soulad s regulatorními požadavky.
- Specialisté na compliance, řízení rizik, IT bezpečnost a data governance, kteří řeší zabezpečení AI systémů, přístupová práva, auditovatelnost, požadavky na umístění dat nebo rizika spojená se shadow AI.
- Business a provozní manažeři, kteří chtějí AI využít při práci s interními znalostmi a dokumenty, zpracování AML alertů nebo podpoře rozhodování v regulovaném prostředí.
Podívejte se, jak NLB ve spolupráci s Adastrou zavádí generativní a agentní AI do bankovních procesů a jakou roli při tom hraje jednotná AI platforma, která zajišťuje bezpečnost, kontrolu a prostor pro další inovace.
Disclaimer: Video z webináře je pouze v angličtině.
