Umelá inteligencia (AI) v bankovníctve: Prípadové štúdie Copilot

Ciele školenia

Cieľom školenia je poskytnúť účastníkom praktický prehľad o možnostiach a limitoch generatívnej AI v bankovníctve a naučiť ich efektívne využívať AI nástroje pri každodennej práci. Účastníci získajú praktické skúsenosti s používaním Microsoft Copilot Chat, naučia sa vytvárať kvalitné prompty, pracovať s regulatornými dokumentmi a využívať AI pri AML/KYC, compliance, risk manažmente či príprave reportov a manažérskych podkladov. Dôležitou súčasťou školenia je aj pochopenie rizík AI modelov, overovanie výstupov a bezpečné používanie AI v bankovom prostredí.

Obsah

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

• LLM v kocke: tokeny, kontext, „objective“, prečo model halucinuje; SLM vs. LLM (výkonnosť, latencia, náklady).
• Bezpečné odpovede: citácie zdrojov, kontrolované štýly, systémové inštrukcie.
• Úvod do tvorby promptov
• AI RAG v kocke: prečo/ako dopĺňať model o interné dáta (základ pre popoludňajší blok).
• Ankety a kvízy

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

• Mini-lab #1: Sumarizácia dokumentov, výber dát, tvorba tabuliek.
• Prípadové štúdie (prehľad): digitálny onboarding, dokumenty (OCR+NLP → štruktúra), AML alert triage, fraud indikátory, early warnings (EW), personalizované poradenstvo.
• Kľúčové ukazovatele (KPI) a návratnosť (ROI): využitie AI, miera automatizácie
• Promptovanie v bankovej praxi: RACEF a CLEAR, zero-shot vs. few-shot, štruktúrované výstupy (JSON/XML), master prompt a meta promt.
• Mini-lab #2: Tvorba meta-promptov a master promptov 

13:00 – 15:00 | RAG na firemné dáta, bezpečnosť a implementácia AI

• Mini-lab #3: Využitie meta-promptov a master promptov 
• RAG do hĺbky: vektorové DB, retrieval stratégie (top-k, re-ranking), chunking, citovanie zdrojov.
• Kedy RAG a kedy nie: porovnanie s fine-tuningom (náklady, údržba, riziká).
• Využitie modelu Copilot v bankovej praxi
• Halucinovanie AI modelov a overovanie informácií
• Mini-lab #4:Halucinácia a overovanie informácií z AI modelov
• Ankety a kvízy

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

Kontaktujte nás a získajte viac informácií.

Cieľová skupina

Lektori 

Martin Macko - svoju kariéru zahájil v bankovníctve v roku 1994 ako dealer na peňažnom a devízovom trhu. Neskôr bol vymenovaný za riaditeľa Treasury a predsedu ALCO v medzinárodnej bankovej skupine. V roku 2007 založil poradenskú spoločnosť Bearning, kde pôsobí ako konzultant a lektor pre odborné bankové vzdelávanie v oblastiach ALM & Treasury, finančných trhov, riadenia rizík, fintech a digitalizácie. Martin je držiteľom viacerých titulov a kvalifikácií: Ing. zo Slovenskej technickej univerzity, ACI Dipl. (ACI Dipl.) od Asociácie finančných trhov ACI FMA, Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)® a Certified Banking & Credit Analyst (CBCA)™ a Capital Markets & Securities Analyst (CMSA)® od Corporate Finance Institute. 

Marko Vateha - Marko pôsobí ako Enterprise Architect v spoločnosti Erste Group, kde sa venuje dátovej architektúre, IT architektúre a využitiu moderných analytických riešení v bankovníctve. Popri svojej profesijnej kariére pôsobí aj ako postdoktorand a lektor na Ekonomickej univerzite v Bratislave, kde vyučuje predmety zamerané na Data Science, investičné bankovníctvo a peňažné trhy. Vo svojej výskumnej činnosti sa venuje menovej politike, risk managementu a aplikáciám machine learningu vo financiách. Marko je držiteľom titulu PhD. v odbore financie z Ekonomickej univerzity v Bratislave.