Veštačka inteligencija uveliko je našla svoju primenu u bankarstvu, od analize podataka i upravljanja rizicima do otkrivanja prevara i unapređenja korisničkog iskustva. Evropska centralna banka je za period od 2026. do 2028. najavila da će nastaviti da prati opštu upotrebu AI, ali da će se sve više fokusirati na generativnu veštačku inteligenciju, odnosno sisteme koji na osnovu obučenih modela mogu da generišu novi sadržaj, kao što su tekst, slike, programski kod ili analitički rezultati, a koji mogu da imaju značajan uticaj na poslovanje banaka. Šta možemo da očekujemo u Srbiji?
Godišnje prikupljanje podataka Evropske centralne banke o korišćenju inovativnih tehnologija pokazuje da više od 85 odsto banaka pod evropskim bankarskim nadzorom koristi veštačku inteligenciju (Govor Frenka Eldersona, člana IO ECB na junskoj konferenciji „Goldman Sachs European Financials Conference 2026). Prema navodima Narodne banke Srbije, banke u našoj zemlji prepoznaju potencijal koji primena veštačke inteligencije može da donese unapređenju poslovanja i upravljanju rizicima.
Kod generativne AI postoji vrlo praktičan problem: model može dati odgovor koji zvuči potpuno uverljivo, a nije tačan
U centralnoj banci ukazuju da, iako postoji interesovanje za širenje primene AI tehnologija, „banke njihovoj implementaciji pristupaju oprezno, imajući u vidu zahteve u pogledu upravljanja rizicima, zaštite podataka, informacione bezbednosti, pouzdanosti modela i usklađenosti sa regulatornim zahtevima.
„Obim i dinamika primene AI rešenja mogu se značajno razlikovati od banke do banke, imajući u vidu da razvoj, implementacija i održavanje takvih rešenja zahtevaju značajna finansijska ulaganja, odgovarajuću tehnološku infrastrukturu, kao i visoko specijalizovana znanja i stručne kadrove“, ukazuju u NBS.
Budućnost AI transformacije u bankama
U Narodnoj banci Srbije ističu da se budućnost AI transformacije u bankarstvu ogleda u sve široj primeni veštačke inteligencije u procesima upravljanja rizicima i unapređenja korisničkog iskustva.
„Danas se AI koristi za analizu velikih količina podataka, otkrivanje prevara, personalizaciju proizvoda i usluga, kao i za automatizaciju pojedinih poslovnih procesa. Značajnu ulogu veštačka inteligencija ima u oblasti upravljanja rizicima, gde omogućava preciznije i brže prepoznavanje obrazaca i potencijalnih rizika kojima je banka izložena, uključujući kreditni, operativni, tržišni i rizik od prevara. Zahvaljujući naprednim analitičkim modelima, banke mogu efikasnije da procenjuju rizike, blagovremeno uočavaju potencijalne probleme“, ukazuje NBS.
U narednom periodu, dodaju u centralnoj banci, očekuje se dalji razvoj i primena veštačke inteligencije, koja može značajno da unapredi interne procese, obradu dokumentacije, analizu nestrukturiranih podataka i pripremu različitih izveštaja.
„Evropska centralna banka je u okviru supervizorskih prioriteta za period od 2026. do 2028. godine najavila da će, pored praćenja opšte primene veštačke inteligencije u bankama, posebnu pažnju posvetiti generativnoj veštačkoj inteligenciji (GenAI), odnosno sistemima koji na osnovu obučenih modela mogu da generišu novi sadržaj, kao što su tekst, slike, programski kod ili analitički rezultati, a koji mogu imati značajan uticaj na poslovanje banaka“, ističu u NBS.
Centralna banka redovno prikuplja podatke od finansijskih institucija putem upitnika iz oblasti informaciono-komunikacionih sistema, što omogućava praćenje trendova, stepena digitalizacije i načina primene novih tehnoloških rešenja.
Šta kažu banke
Jelena Ilić, šefica odeljenja upravljanja automatizacijom i AI tehnologijama u Erste Banci, navodi da se AI već koristi u bankarstvu – u analizi podataka, upravljanju rizicima, automatizaciji procesa, podršci zaposlenima i unapređenju korisničkog iskustva.
Generativna AI je, kaže, dodatno proširila mogućnosti primene, posebno tamo gde procesi uključuju veliki broj dokumenata, nestrukturirane podatke ili značajan manuelni rad.
„U Erste Banci smo krenuli od konkretnih poslovnih problema i procesa u kojima možemo da napravimo merljivo poboljšanje. Posebno se bavimo povezivanjem AI sa automatizacijom, jer tako možemo da unapredimo ceo proces, a ne samo jedan njegov korak. Danas već imamo konkretna rešenja u produkciji koja kombinuju AI i automatizaciju i smanjuju manuelni rad zaposlenih. Paralelno razvijamo tehnološku platformu i znanja potrebna za nove slučajeve primene“, ukazuje.
Ona ističe da očekuje da će se ovaj trend nastaviti i da će AI postajati deo alata i procesa koje zaposleni svakodnevno koriste.
„Automatizacija može da preuzme deo repetitivnih aktivnosti, dok zaposleni dobijaju više vremena za analizu, složenije odluke i rad sa klijentima“, navodi Jelena Ilić.
Kada je reč o najavi ECB da će se sve više fokusirati na generativnu AI, koja će imati značajan uticaj na poslovanje banaka, naša sagovornica smatra da ćemo isti trend videti i u Srbiji.
„Bankarski sektor Srbije je snažno povezan sa evropskim tržištem, a tehnološke promene koje danas vidimo u evropskim bankama relevantne su i za nas. Generativna AI ima veliki potencijal u radu sa dokumentima i velikom količinom nestrukturiranih informacija“, navodi ona.
To, dodaje, otvara dosta praktičnih mogućnosti: od podrške zaposlenima u analizi i pripremi sadržaja do automatizacije delova poslovnih procesa.
Potreba za kontrolom
Sa širenjem primene raste i potreba za dobrim kontrolama.
„Banke rade sa osetljivim podacima i odluke koje donosimo mogu direktno da utiču na klijente. Zato moramo jasno da znamo koje podatke AI koristi, kako proveravamo rezultate, ko je odgovoran i u kojim situacijama je obavezan ljudski nadzor“, upozorava.
U Banci Intesa ističu da ECB u periodu od 2026. do 2028. godine posebnu pažnju usmerava na generativnu AI, prepoznajući da više nije reč samo o tehnološkoj inovaciji, već o tehnologiji koja može značajno da promeni način na koji banke posluju, upravljaju rizicima, donose odluke i komuniciraju sa klijentima. Istovremeno, uz prilike koje generativna AI donosi kroz veću efikasnost, automatizaciju i napredniju obradu informacija, ECB naglašava značaj adekvatnog upravljanja rizicima, kontrolnih mehanizama i jasno definisane AI strategije.
„Sličan pravac razvoja može se očekivati i na bankarskom tržištu Srbije, gde AI već nalazi sve veću primenu. Fokus ECB supervizije nije sama tehnologija, već konkretni slučajevi upotrebe, upravljanje podacima, modeli upravljanja i odgovornost za odluke koje AI podržava. Upravo u tome treba videti osnovu za uspešnu primenu AI u bankarstvu: u jasno postavljenoj strategiji, definisanom okviru za upravljanje veštačkom inteligencijom, pravilima odgovorne i bezbedne upotrebe AI alata, kao i kontinuiranom razvoju kompetencija zaposlenih i njihovom razumevanju kako prilika, tako i rizika koje ova tehnologija donosi“, ističu u ovoj banci.
Faze upotrebe
U Banci Intesa podsećaju da je u inicijalnoj fazi upotrebe AI u bankarstvu fokus bio na automatizaciji i analitici podataka, u drugoj fazi je mašinsko učenje omogućilo naprednije upravljanje rizicima, otkrivanje prevara i personalizaciju ponude, dok je treća, aktuelna faza, obeležena generativnom AI i digitalnim asistentima koji podržavaju zaposlene i klijente u realnom vremenu.
„Reč je, dakle, o prelasku sa automatizacije na inteligentne sisteme sposobne da razumeju, kreiraju i analiziraju sadržaj na način koji je donedavno bio isključivo ljudski domen“, ističu u Banci Intesa.
Danas najveću praktičnu vrednost upotrebe AI u bankarstvu nalazimo u repetitivnim procesima i oblastima u kojima je moguće ostvariti visok stepen optimizacije: od automatizacije kontakt centara i AI asistenata za zaposlene do četbotova, obrade i sumarizacije dokumenata.
„Međutim, paralelno sa razvojem pojedinačnih rešenja, banke moraju da razvijaju širu AI strategiju koja povezuje tehnološke inicijative sa poslovnim ciljevima, uspostavlja odgovarajući upravljački okvir, obezbeđuje regulatornu usklađenost, razvija kompetencije zaposlenih i počiva na adekvatnom i kontrolisanom upravljanju podacima i njihovim kvalitetom, uz jasno definisane KPI-jeve za merenje efekata“, navode u ovoj banci.
Šta kažu propisi
Postoje li regulatorna ograničenja za primenu AI alata u Srbiji?
„Da. I bez posebnog zakona koji reguliše sve aspekte veštačke inteligencije, banke već posluju u veoma regulisanom okruženju. Na primenu AI odnose se postojeći zahtevi u oblasti zaštite podataka, informacione bezbednosti, upravljanja rizicima, zaštite korisnika finansijskih usluga, eksternalizacije i drugim oblastima bankarskog poslovanja. Srbija istovremeno razvija regulatorni okvir za AI i približava ga evropskom pristupu. To je za bankarski sektor važno, posebno za slučajeve primene koji mogu da utiču na klijente ili donošenje odluka“, ukazuje Jelena Ilić iz Erste banke.
U Banci Intesa ističu da to što Srbija trenutno nema poseban zakon koji sveobuhvatno uređuje veštačku inteligenciju – ne znači da je primena AI alata neregulisana.
„Postojeći propisi i regulatorni zahtevi koji se odnose na zaštitu podataka o ličnosti, informacionu bezbednost, upravljanje rizicima i zaštitu korisnika primenjuju se i kada banke koriste rešenja zasnovana na veštačkoj inteligenciji“, navode.
Pored toga, ukazuju, primena AI u bankarskom sektoru već podleže određenim zahtevima Narodne banke Srbije.
„Banke su dužne da NBS prethodno obaveste o uvođenju novog proizvoda ili značajnoj izmeni proizvoda, usluge ili aktivnosti u vezi sa procesima i sistemima banke koja može biti posledica uvođenja AI, dok novi ili izmenjeni proizvod ne mogu da uvrste u ponudu pre dobijanja odobrenja NBS“, navode u Inteza banci.
Istovremeno, Srbija radi na posebnom regulatornom okviru za veštačku inteligenciju koji se u velikoj meri oslanja na evropski AI akt i koji će dodatno definisati obaveze u pogledu transparentnosti, odgovornosti i nadzora nad AI sistemima, posebno u sektorima od značaja za građane i privredu, među kojima je i bankarstvo.
Rizici primene AI u bankama
Za banke posebno su važni zaštita poverljivih i ličnih podataka, informaciona bezbednost, kvalitet podataka, pouzdanost rezultata, moguća pristrasnost modela, regulatorna usklađenost i upravljanje eksternim dobavljačima.
„Kod generativne AI imamo i vrlo praktičan problem: model može da da odgovor koji zvuči potpuno uverljivo, a nije tačan. Zato nivo kontrole mora da odgovara tome za šta AI koristimo. Nije isto da li nam AI pomaže da pripremimo interni tekst ili učestvuje u procesu koji može da utiče na klijenta“, upozorava Jelena Ilić iz Erste Banke.
Drugi veliki izazov su, kaže,znanja zaposlenih.
„Ne možemo očekivati da svi budu AI stručnjaci, ali ljudi koji koriste ove alate moraju da razumeju njihove osnovne mogućnosti i ograničenja. Zato u Erste Banci radimo na AI pismenosti zaposlenih, a za kolege koje će intenzivnije raditi sa ovim tehnologijama razvijamo i naprednija znanja“, zaključuje Jelena Ilić, šefica odeljenja upravljanja automatizacijom i AI tehnologijama u Erste banci.
Kvalitet i pouzdanost podataka
Prema navodima Narodne banke Srbije, postojeći regulatorni zahtevi već obuhvataju rizike koji mogu nastati upotrebom ovih tehnologija, naročito u oblastima upravljanja IKT rizicima i rizicima koji proizilaze iz poveravanja aktivnosti trećim licima u vezi sa IKT-om, imajući u vidu da se AI rešenja često oslanjaju na usluge spoljnih dobavljača, cloud infrastrukturu i specijalizovane modele.
„Među najznačajnijim rizicima izdvajaju se rizici povezani sa kvalitetom i pouzdanošću podataka koji se koriste za razvoj i funkcionisanje AI modela, kao i rizici u vezi sa zaštitom podataka i informacionom bezbednošću. Zbog toga je važno da se primena AI tehnologija razvija uz odgovarajuće mehanizme kontrole, upravljanja rizicima i ljudskog nadzora nad ključnim poslovnim odlukama“, ukazuje NBS.
S obzirom na brz razvoj ovih tehnologija, NBS će i u narednom periodu nastaviti da prati njihovu primenu i procenjuje potrebu za daljim unapređenjem supervizorskih pristupa u ovoj oblasti, ističu u centralnoj banci.
Nerealna očekivanja
U Banci Intesa navode da su jedan od najvećih rizika primene AI u bankama – nerealna očekivanja.
„AI je poslednjih godina jedna od najzastupljenijih tehnoloških tema i često se očekuje da sama tehnologija može da donese rezultate bez šire promene načina rada organizacije. Međutim, nisu svi procesi podjednako pogodni za primenu AI, niti svaki slučaj upotrebe donosi značajnu poslovnu vrednost. Zato je važno polaziti od konkretnih poslovnih
potreba i procesa, jasno proceniti gde AI može da donese merljiv efekat i transformaciju graditi kroz kombinaciju brzih rezultata i dugoročne AI strategije“, objašnjavaju u ovoj banci.
BROJKE
294,16 milijardi dolara – Vrednost globalnog tržišta veštačke inteligencije procenjena u 2025. godini
375,93 milijardi dolara – Prema navodima kompanije Fortune Business Insights, očekuje se da će vrednost globalnog tržišta porasti u 2026. godini
2.480,05 milijardi dolara – Procene vrednosti globalnog tržišta veštačke inteligencije do 2034. godine
Drugi značajan rizik, dodaju, odnosi se na podatke, budući da njihov kvalitet, dostupnost, pouzdanost i jasno definisano vlasništvo predstavljaju osnovu uspešne primene AI.
“Kod generativne AI dodatno se otvaraju pitanja zaštite osetljivih podataka, njihovog neadekvatnog korišćenja i mogućeg curenja”, ističu.
Informaciona i sajber bezbednost
Podjednako važne su informaciona i sajber bezbednost.
„Ovi rizici postoje u svim tehnološkim sistemima, ali u bankarskom sektoru imaju posebnu težinu zbog prirode podataka i kritičnosti poslovnih procesa. Zbog toga je uspostavljanje jasnog AI upravljačkog okvira jedan od ključnih preduslova za odgovornu primenu ove tehnologije, kako bi svako AI rešenje pre uvođenja bilo adekvatno procenjeno sa aspekta rizika, bezbednosti i usklađenosti“, kažu u Banca Intesa.
Na kraju, jedan od ključnih izazova odnosi se na ljude, ne samo na dostupnost tehničkih stručnjaka, već i na sposobnost poslovnih funkcija da razumeju mogućnosti, ograničenja i rizike koje AI donosi.
“Uspešna AI transformacija zato zahteva istovremeni razvoj tehnologije, podataka,
procesa i kompetencija zaposlenih”, zaključuju u Banci Intesa.
Bezbedno i merljivo
AI transformacija nije pojedinačan projekat, već trajna promena načina na koji organizacija funkcioniše, i zato u narednom periodu treba očekivati da će se fokus sve više pomerati sa uvođenja pojedinačnih AI alata na njihovu dublju integraciju u svakodnevne poslovne procese i donošenje odluka.
„U tom smislu, uspeh banke neće se meriti brojem AI alata koje koristi, već njenom sposobnošću da se oni bezbedno i merljivo prevedu u konkretnu poslovnu vrednost: bolju uslugu za klijente, veću produktivnost i brže i kvalitetnije donošenje poslovnih odluka“, ističu u Banci Intesa.
