Umelá inteligencia (AI) v bankovníctve

Moderné jazykové modely v bankovej praxi | Ako fungujú LLM: kontext, tokenizácia, embedding a mechanizmus pozornosti | Promptovanie pomocou RACEF, CLEAR a few-shot | Hodnotenie kvality výstupov a manažovanie halucinácií | Práca s dokumentmi a prevod údajov do štruktúrovaného formátu | Využitie AI vo finančnej stabilite, AML a regulácii kryptoaktív | RAG a práca s internými firemnými dátami | Copilot v bankovej praxi | Bezpečnosť a implementačná roadmapa | Praktické mini-laby a tvorba vlastných master promptov

Jazykové modely prestávajú byť izolovaným nástrojom na občasnú úpravu formulácií a stávajú sa súčasťou bežnej prevádzky bánk — v práci s dokumentmi, v programovaní, vo výskume a overovaní faktov, pri brainstormingu aj pri zvládaní rastúceho objemu informácií. Toto jednodňové školenie má dva ciele: naučiť účastníkov tieto nástroje s ľahkosťou používať v ich konkrétnej každodennej práci a zároveň im dať návod, ako posudzovať kvalitu výstupov. Ťažiskom dňa je praktická zručnosť — napísať zadanie, ktoré vráti očakávaný výstup na prvý pokus, a rozpoznať, kedý výstup modelu nespľňa požadované kvalitatívne kritériá. Účastníci získajú funkčný prehľad fungovania jazykových modelov bez matematických rovníc, osvoja si overené praktiky promptovania RACEF, CLEAR a few-shot, postupy na znižovanie halucinácií a vytvoria si vlastné šablóny zadaní pre opakované úlohy v bankovej praxi. Praktické príklady sú zamerané na finančnú stabilitu, podporu AML analýzy a reguláciu kryptoaktív. Kurz zároveň vysvetľuje prínosy práce s vlastnými dátami prostredníctvom RAG, pri ktorom model odpovedá z interných dokumentov s uvedením zdroja.

Lektor(i)

Martin Macko

Marko Vateha

Pre koho je kurz vhodný

Zamestnanci bankového dohľadu
Pracovníci interného a externého auditu
Odborníci na reguláciu bánk a bankové obchody
Risk manažéri a pracovníci útvarov riadenia rizík
Špecialisti na štatistiku, reporting a finančnú stabilitu
Právne služby a compliance tímy
Pracovníci ekonomických a menových analýz
Finančné riadenie, controlling a plánovanie
Informačné technológie, dátové a AI tímy v bankovom sektore

Obsah

09:00 – 10:30 | Ako fungujú moderné LLM v praxi + Promptovanie

Ako model „premyšľa“: tokeny, kontext a objective; prečo model halucinuje a kedy stačí menší a rýchlejší model namiesto najväčšieho — výkonnosť, latencia a náklady.
Odpovede, ktorým sa dá veriť: ako si vypýtať zdroje, ako držať jednotný firemný štýl a ako si nastaviť model raz a používať ho opakovane.
Prvé prompty: čo oddeľuje zadanie, ktoré funguje, od zadania, ktoré vráti všeobecný alebo nepoužiteľný výstup.
Ako naučiť AI pracovať s vlastnými dokumentmi — základ pre popoludňajší blok.

Interaktivita:

Ankety a kvízy.
Priestor na zdieľanie otázok a očakávaní účastníkov od seminára.

10:45 – 12:00 | Využitie AI v bankovníctve

Prípadové štúdie: digitálny onboarding, dokumenty od skenu po štruktúrovaný záznam, triedenie AML alertov, indikátory podvodov, včasné varovania a personalizované poradenstvo.
Koľko AI reálne ušetrí: ako sa meria prínos a miera automatizácie.
Promptovanie v bankovej praxi: osvedčené postupy RACEF a CLEAR, kedy stačí zadanie a kedy je vhodné pridať príklady, ako si vypýtať výstup v presnom formáte a ako vytvoriť opakovane použiteľný master prompt.

Interaktivita:

Mini-lab #1: Zhrnutie dlhého dokumentu, vytiahnutie potrebných údajov a prevod do tabuľky na reálnom type dokumentu z agendy účastníkov.
Mini-lab #2: Vytvorenie vlastného master promptu na pravidelne vykonávanú úlohu.
Ankety a kvízy.

13:00 – 15:00 | RAG na firemné dáta, bezpečnosť a implementačná roadmapa

Ako AI pracuje s firemnými dokumentmi prostredníctvom RAG: kde sú dokumenty uložené, ako sa z nich vyberá relevantný obsah, prečo je dôležité ich rozdelenie a ako si vypýtať citáciu zdroja.
Praktické vysvetlenie pojmov vektorová databáza, chunking a re-ranking.
Kedy siahnuť po vlastných dátach a kedy po dotrénovaní modelu — porovnanie RAG a fine-tuningu.
Copilot v bankovej praxi: čo s ním vieme a čo nevieme spraviť.
Keď si model vymýšľa: ako to rozpoznať a ako si overiť fakt pred ďalším použitím alebo odoslaním.

Interaktivita:

Mini-lab #3: Prompty, ktoré píšu prompty — využitie AI pri tvorbe kvalitných inštrukcií.
Mini-lab #4: Manažovanie halucinácií — ako odhaliť chyby v odpovedi modelu a ako im predchádzať.

15:00 – 15:30 | Vyhodnotenie, Q&A a diskusia

Priestor na konkrétne prípady účastníkov — prineste si úlohu, s ktorou si neviete rady, a vyriešime ju spoločne.

Ďalšie informácie

Tento kurz je možné prispôsobiť vybranej cieľovej skupine podľa vašich potrieb a v požadovanom rozsahu (obvykle 1 až 3 dni).

Tento kurz poskytujeme aj vo forme in-house, pre banky, inštitúcie alebo rôzne organizované skupiny účastníkov.

Na požiadanie vystavíme potvrdeni o absolvovaní tohto kurzu v slovenskom alebo anglickom jazyku.