AI trendy v bankovnictví: Od otevření účtu až po správu úvěru

Klient nevidí jednotlivé systémy banky. Vnímá pouze to, jak snadno a rychle dokáže vyřídit svůj požadavek.
Chce si založit účet, požádat o financování, dodat potřebné dokumenty, rychle získat rozhodnutí a později jednoduše řešit další požadavky. Z jeho pohledu jde o jednu souvislou cestu. Uvnitř banky však stejný proces často prochází několika aplikacemi, datovými zdroji, schvalovacími kroky a týmy.

Právě tady se odehrává jedna z největších změn v bankovnictví. Umělá inteligence se posouvá od samostatných chatbotů a copilotů k AI agentům, kteří dokážou pracovat s daty a dokumenty, vyhodnocovat situaci a vstupovat do jednotlivých kroků procesu.

McKinsey to popisuje jako přechod od AI, která člověku pouze pomáhá, k AI, která dokáže vykonávat vícekrokové procesy. Současně ale platí, že právě v bankovnictví musí být automatizace vysvětlitelná, kontrolovatelná a auditovatelná.

Jak tedy může vypadat cesta klienta bankou, když jsou procesy, dokumenty, data a AI propojené prostřednictvím jedné moderní digitální platformy?

První zkušenost s bankou často vzniká ještě před prvním osobním kontaktem. Klient otevře web nebo mobilní aplikaci a očekává, že založení účtu bude stejně jednoduché jako jiné digitální služby, které běžně používá.

Digitální otevření účtu u banky není jen o elektronickém formuláři. Opravdový digitální onboarding musí spojit získání údajů, ověření identity, KYC a AML kontroly, práci s dokumenty, elektronický podpis, založení klienta v bankovním systému a případně i aktivaci dalších služeb. Moderní platforma může známé údaje předvyplnit, automaticky získat informace z identifikačních dokumentů, ověřit jejich úplnost a řídit další kroky podle typu klienta nebo produktu. Pokud klient proces přeruší, může se k němu později vrátit. Pokud vznikne výjimka, workflow předá případ pracovníkovi banky.

Přínos není jen v rychlejším založení účtu. Banka získává konzistentnější proces, méně ručního přepisování, a především data a dokumenty, se kterými může dále pracovat v dalších fázích vztahu s klientem. Právě na tomto principu funguje například Newgen Digital Account Opening, které propojuje online a pobočkové kanály s ověřením identity, elektronickým podpisem, AML službami a core bankingem.
 

Jakmile klient požádá o úvěr, jednoduchý digitální formulář už nestačí. Banka potřebuje získat a ověřit řadu informací, posoudit riziko, pracovat s dokumentací a aplikovat vlastní úvěrovou politiku. A požadavky se výrazně liší. Jinak vypadá spotřebitelský úvěr, jinak financování malé nebo střední firmy a ještě jinak komplexní komerční úvěr. Společný problém ale zůstává: pokud jsou data, dokumenty a rozhodovací proces rozdělené mezi mnoho systémů a týmů, roste množství ruční práce a prodlužuje se čas od žádosti k rozhodnutí.

Moderní platforma pro řízení úvěrového procesu proto neřeší jen samotnou žádost. Řídí celý proces poskytnutí úvěru: od získání informací a kontroly dokumentů přes komunikaci s klientem, scoring a schvalování až po přípravu dokumentace a předání do následné správy úvěru.

NewgenONE nabízí samostatně konfigurovatelné scénáře pro Consumer Lending, SME Lending i Commercial Lending. U komerčních úvěrů například pracuje s principem jednorázového získání dat, která jsou následně využívána napříč systémy, a s automatizací úvěrových pravidel a kontrol. Pro banku je důležitá právě tato flexibilita. Nemusí budovat pro každý nový produkt zcela oddělenou procesní architekturu. Na společné platformě lze vytvářet rozdílné zákaznické cesty a současně využívat stejné integrační, dokumentové a workflow služby.
 

Jedním z nejzajímavějších AI trendů v bankovnictví je posun v samotném úvěrovém rozhodování.
Klasické rozhodovací systémy pracují především s předem definovanými pravidly a scoringovými modely. Ty zůstávají důležitou součástí procesu, ale moderní platformy k nim přidávají další datové zdroje, prediktivní modely a agentickou AI.
AI podpora úvěrového rozhodování může v jednom řízeném procesu kombinovat obchodní pravidla, scoring, údaje z registrů, KYC a fraud kontroly i další dostupné datové zdroje. Právě na tomto principu funguje řešení NewgenONE Agentic Credit Decisioning.

Výsledkem přitom nemusí být pouze „schválit“ nebo „zamítnout“. Systém může případ doporučit k manuálnímu posouzení nebo navrhnout alternativu, například jinou výši úvěru či jiné podmínky. To však neznamená, že AI nahradí odpovědnost banky. U citlivých rozhodnutí je zásadní vysvětlitelnost: proč systém daný výsledek doporučil, s jakými daty pracoval, která pravidla aplikoval a zda do procesu zasáhl člověk.

NewgenONE Agentic Credit Decisioning právě proto propojuje AI modely s business pravidly, workflow a auditní stopou. Důležitá je též řízená integrace do existující architektury a schopnost upravovat rozhodovací logiku a předávat nestandardních případů odpovědným pracovníkům.
 

Schválením a čerpáním úvěru práce banky nekončí. Zvlášť u podnikatelského a komerčního financování je potřeba průběžně sledovat stav klienta, plnění závazků a změny, které mohou ovlivnit jeho schopnost splácet. Tradičně jde o kombinaci dat z různých systémů, pravidelných reportů a práce analytiků. AI může tuto část výrazně změnit tím, že pomáhá hledat signály, které by při ruční kontrole mohly zůstat skryté nebo by se k pracovníkovi dostaly pozdě.

NewgenONE Early Warning System Agent pracuje například s údaji o výkonnosti úvěru, platebním chování, finančních informacích a externích datech. Cílem není klienta „sledovat“, ale včas identifikovat změnu rizikového profilu a předat pracovníkům banky informace, na které mohou reagovat.

Pro banku to znamená posun od reaktivního řešení problémů k průběžnému řízení úvěrového portfolia. A pro klienta může včasná reakce znamenat možnost řešit situaci ještě před vznikem závažného prodlení.

Pokud se klient dostane do problémů se splácením, přichází na řadu správa a vymáhání pohledávek. I v této oblasti může AI významně pomoci. Různé případy vyžadují různé přístupy. Jiný přístup vyžaduje klient, který pouze zapomněl zaplatit, jiný zákazník s krátkodobým výpadkem příjmů a jiný případ, u kterého se dlouhodobě zhoršuje schopnost splácet.

AI může pomoci rozdělit případy podle rizika a pravděpodobnosti úhrady, vyhodnocovat historii komunikace a doporučit vhodný další krok, komunikační kanál nebo splátkový scénář. NewgenONE Collections AI Agent například propojuje údaje z loan managementu a CRM s informacemi o platebním chování a dokáže podporovat personalizované strategie při řešení pohledávek.

Nejde tedy jen o automatické rozesílání upomínek. Smyslem je využít data tak, aby pracovníci banky věnovali více času případům, kde je jejich zásah skutečně potřeba, a aby komunikace odpovídala konkrétní situaci klienta.

Cesta firemního klienta bankou bývá ještě složitější. Vedle účtů a úvěrů může firemní klient využívat také financování obchodu, financování dodavatelského řetězce, platební služby nebo další nástroje pro řízení pracovního kapitálu. Právě financování obchodu je dobrým příkladem oblasti, kde se potkávají dokumenty, procesy, pravidla a AI. Banka pracuje s fakturami, akreditivy, přepravními dokumenty, certifikáty a dalšími podklady, které je potřeba klasifikovat, vytěžit, porovnat a zkontrolovat.

Newgen zde využívá Intelligent Document Processing a AI agenty, kteří mohou klasifikovat dokumenty, extrahovat klíčová data, porovnávat údaje napříč několika dokumenty a upozorňovat na nesrovnalosti. Výjimka může být následně předána specialistovi k rozhodnutí. Podobný princip platí u financování dodavatelského řetězce, kde je potřeba řídit onboarding dodavatelů, financování faktur, schvalování a práci s rizikem.

A také u Payments Hub, který propojuje platební kanály, core banking a další systémy a podporuje mimo jiné standard ISO 20022, kontrolu dokumentů, autorizaci, AML kontroly nebo detekci duplicit ještě před zpracováním platby.
 

Jednotlivé bankovní produkty jsou rozdílné. Z technologického pohledu ale často používají velmi podobné stavební kameny.
Každý proces potřebuje přijmout informace, pracovat s dokumenty a daty, provést kontroly, rozhodnout o dalším kroku, komunikovat s klientem, řídit výjimky a zaznamenat, co se v procesu stalo.

Právě zde dává smysl společná digitální platforma. NewgenONE spojuje Business Process Management, Enterprise Content Management, Customer Communication Management, low-code vývoj a AI do jednoho prostředí. AI tak není izolovaným nástrojem vedle procesu, ale může pracovat přímo s jeho kontextem.

Pro banku je důležité ještě něco: jedna platforma neznamená jeden systém pro všechno ani nutnost nahradit core banking, CRM, datové sklady nebo specializované AML nástroje. Smyslem je vytvořit procesní a obsahovou vrstvu, která existující systémy propojí a umožní nad nimi rychleji stavět a měnit konkrétní klientské procesy.