AI laboratoře banky nejspíš nenahradí. Mohou ale ovládnout jejich rozhraní

Finanční služby se mohou stát jedním z největších trhů pro umělou inteligenci. To ale neznamená, že se vývojáři nejvýkonnějších modelů automaticky promění v dominantní banky. Banka totiž není jen zákaznické rozhraní ani algoritmus, který umí rozhodnout o úvěru. Je to regulovaná instituce s kapitálem, odpovědností za riziko, kontrolovanými procesy a povinností obstát ve chvíli, kdy se něco pokazí a peníze už jsou v pohybu.

Pravděpodobnější scénář proto vypadá jinak: AI laboratoře budou dodávat modely, schopnost uvažování, rozhraní a infrastrukturu pro agenty. Banky, brokeři, karetní společnosti, platební firmy a fintechy si ponechají licencované produkty, úschovu aktiv, řízení rizik i konečné provedení transakce.

Bankovnictví stojí na převzetí rizika

Špičkový model může zrychlit analýzu, klientskou péči, vývoj softwaru nebo automatizaci procesů. Sám o sobě však nepřináší rozvahu potřebnou k přijímání vkladů či poskytování úvěrů.

Americký regulátor OCC (Office of the Comptroller of the Currency) očekává, že uchazeč o licenci národní banky bude držet kapitál odpovídající rizikům jeho obchodního plánu. V materiálu pro udělování licencí výslovně uvádí pákový ukazatel kapitálu Tier 1 alespoň 8 % během prvních tří let fungování, případně do okamžiku očekávané stabilní ziskovosti. 34 Jde jen o jeden viditelný parametr širší reality: banka musí dlouhodobě zvládat úvěrové, likviditní, provozní, regulatorní i reputační riziko. Právě tyto oblasti americký dohled u velkých bank výslovně posuzuje. 37

AI laboratoř by si samozřejmě mohla koupit regulovanou instituci nebo o vlastní licenci usilovat. Tím by se ale její model podnikání změnil: místo škálovatelného prodeje technologií by nesla finanční riziko pod regulatorním dohledem. Nadprůměrně schopný model k tomu sám o sobě nestačí.

Odpovědnost nelze outsourcovat

Banky běžně nakupují technologie a využívají externí dodavatele. Odpovědnost však zůstává na nich. OCC uvádí, že zapojení třetí strany nesnižuje odpovědnost představenstva a vrcholového vedení banky za bezpečné fungování a soulad s právními předpisy. 19

Právě proto je partnerství přirozenější než snaha banku nahradit. Banka může nakoupit model, platformu pro řízení agentů nebo implementační službu, zároveň ale musí vztah s dodavatelem řídit podle jeho rizikovosti a složitosti. Meziagenturní pokyny pro řízení rizik třetích stran se vztahují na banky v takových vztazích a dohled OCC sleduje rizika fintechů i dalších subdodavatelů podporujících bankovní činnost. 2818

Stejně tak dodržování pravidel není funkce, kterou lze jednoduše přidat do univerzálního chatbota. Federální dohled zahrnuje programy proti praní špinavých peněz (AML), hlášení podezřelých aktivit a transakcí i povinnosti podle Bank Secrecy Act. 33 OCC kontroluje soulad národních bank s pravidly BSA v rámci pravidelných kontrolních cyklů. 43

Čím autonomnější agent, tím důležitější mantinely

Užitečný finanční agent nebude volně fungující bot s širokým přístupem k účtům. Musí pracovat jen s povolenými daty a nástroji, mít jasné limity oprávnění, schvalovací kroky, záznamy o činnosti a postupy pro výjimky.

Jde o technický i organizační problém. Pokyny OCC z roku 2026 k modelovému riziku se věnují vývoji, validaci, monitorování, správě a kontrolám modelů i produktům dodavatelů. Zároveň upozorňují, že generativní a agentní AI jsou nové, rychle se vyvíjející technologie a do rozsahu těchto pokynů nespadají. 21 Dosavadní praxe řízení modelového rizika tedy sama o sobě neřeší všechny otázky, které přinášejí autonomní finanční agenti.

Další hranici představuje bezpečnost a soukromí. Mezinárodní měnový fond upozorňuje, že autonomní agenti napojení na cloud, modelová rozhraní a finanční služby mohou potřebovat citlivé údaje, například bankovní přihlašovací údaje, čísla platebních karet nebo klíče ke kryptopeněženkám. To zvyšuje riziko úniků dat i riziko vzniku koncentrovaného slabého místa. 13

V praxi proto často není nejtěžší vybrat nejsilnější model. Náročnější je bezpečně jej propojit s daty a systémy pod kontrolou instituce tak, aby jeho kroky byly dohledatelné, omezené a pokud možno vratné.

Banky už drží aktiva, která se budují pomalu

Banky a platební společnosti mají vztahy s klienty, procesy identifikace a onboardingu, transakční data získaná se souhlasem klientů, produktová pravidla, ochranu proti podvodům i infrastrukturu, která platby skutečně provede. Mají rovněž provozní know-how uložené v core banking systémech, účetních knihách, nástrojích pro správu produktů a systémech pro řešení případů.

AI laboratoře přesto mohou získat významnou část hodnoty v oblasti uživatelského zážitku. Pokud lidé začnou finanční produkty vyhledávat, porovnávat a spravovat hlavně přes AI asistenty, může se asistent stát důležitým místem pro objevování produktů a jejich distribuci. To však není totéž jako vlastnit vklady, schvalovat úvěry, držet aktiva v úschově nebo být právně odpovědným poskytovatelem transakce.

Přístup k datům a provozní pravidla mohou mít pro škálování stejnou váhu jako kvalita samotné AI. Analýza Microsoftu pro kapitálové trhy zdůrazňuje význam bezpečného oprávněného přístupu k datům, auditovatelnosti, smluvních pravidel, vlastnictví dat a rozdělení vytvořené hodnoty. 14

Kde mohou AI laboratoře vyhrát

1. Od kopilotů k omezeným finančním agentům

V nejbližší době se nabízí automatizace jasně vymezené práce: příprava žádostí, párování a odsouhlasování účtů, hledání anomálií, návrhy komunikace pro klienty, shrnutí případů nebo podpora pracovníků při šetření a správě klientů. Regulovaná instituce určí, které kroky vždy vyžadují schválení člověkem a které mohou probíhat automaticky v přesně daných limitech.

OCC už zaznamenal využití AI v bankách při odhalování podvodů, identifikaci podezřelých aktivit, automatizovaném obchodování, úvěrových procesech, marketingu i zákaznickém servisu. 22

2. „Autopilot“ pro peníze, ale jen s jasným mandátem

Agent s výslovným souhlasem zákazníka by mohl pomáhat se splácením pravidelných plateb, řízením cash flow, spořením podle nastavených pravidel, prioritizací dluhů, rebalancováním portfolia nebo firemní pokladnou. Banka, broker či poskytovatel plateb přitom zůstává správcem aktiv, věřitelem, místem exekuce i regulovanou odpovědnou stranou.

Komentáře z oboru tento směr popisují jako přiblížení se bankovnictví bez toho, aby se technologická firma bankou stala: agenti mohou peníze přesouvat, platit a rebalancovat prostřednictvím partnerství s regulovanými institucemi. Přirozeným prvním vstupem jsou obchod a platby. 2

3. Obchod a platby

Vyhledávání produktů, porovnávání nabídek, dokončení nákupu, fakturace, vratky a opakované nákupy jsou časté procesy, ve kterých může agentní rozhraní přinést praktickou hodnotu. Agentní platby ale zahrnují mnoho účastníků: spotřebitele, obchodníky, poskytovatele AI, banky, agregátory dat, zpracovatele plateb, fintechy i kryptofirmy. 6

Taková struktura nahrává spolupráci. AI asistent může platbu navrhnout nebo iniciovat, zatímco tokenizace, ověření identity, autorizace, zúčtování, řešení sporů a dodržování pravidel zůstávají úkoly zavedené platební a finanční infrastruktury.

4. Podniková nasazení s partnery z finanční infrastruktury

Dlouhodobě životaschopná nabídka pravděpodobně spojí základní model se zabezpečeným přístupem k datům, řízením pracovních toků, testováním, auditními záznamy a zkušeností s nasazením ve finanční instituci.

Příkladem je spolupráce FIS a Anthropicu. Firmy uvedly, že společně navrhují AI agenta pro boj s finanční kriminalitou, který kombinuje schopnost uvažování modelu Claude s bankovními daty a regulatorní infrastrukturou FIS. FIS zároveň uvedla, že klientská data zůstanou v infrastruktuře pod její kontrolou a rozhodnutí agenta budou dohledatelná a auditovatelná. 11

Pravděpodobné rozvrstvení finanční AI

Nejpravděpodobnějším výsledkem není úplné nahrazení bank AI laboratořemi, ale rozdělení rolí:

• AI laboratoře dodávají modely, systémy pro uvažování, nástroje pro agenty a případně spotřebitelská či zaměstnanecká rozhraní.
• Finanční instituce poskytují licencované produkty, spravují oprávnění klientů, compliance, riziko, úschovu aktiv, úvěry a konečnou pravomoc provést transakci.
• Platební a fintech infrastruktura propojuje jednotlivé vrstvy přes identitu, data, core banking systémy, zpracování plateb a zúčtování.

To z AI laboratoří nedělá vedlejší hráče. Laboratoř, která ovládne široce používaného asistenta nebo nabídne nejlepší platformu pro podnikové agenty, může získat výraznou distribuci i výnosy. Trvalá výhoda v regulovaných financích však zůstává hlavně ve schopnosti nést riziko, provozovat kontrolní mechanismy a spolehlivě vykonávat transakce v prostředí dohledu — nikoli pouze ve schopnosti modelu.