Od aplikacije do agenta. Kako veštačka inteligencija redefiniše finansijski sektor Srbije

Ako je prethodna decenija u bankarstvu bila obeležena trkom za digitalizacijom i migracijom šaltera na mobilne telefone, ova 2025. godina u kojoj se završava četvrti kvartal, donosi novu, fundamentalnu promenu.

Nalazimo se na kraju ere digitalnog bankarstva i na početku ere kognitivnog bankarstva. U ovom novom ekosistemu, aplikacije koje pasivno čekaju naše komande postaju zastarele, a na scenu stupaju autonomni AI sistemi sposobni za rasuđivanje, planiranje i personalizaciju usluge na nivou koji je ranije bio rezervisan samo za klijente privatnog bankarstva.

Za finansijske institucije u Srbiji i regionu, ovo nije samo tehnološko pitanje, već ekonomski imperativ. Globalni podaci pokazuju da vodeće svetske banke sada ulažu preko 35% svojih IT budžeta u veštačku inteligenciju , ne više samo radi uštede troškova, već radi generisanja nove vrednosti.

 Makroekonomski kontekst – Srbija kao plodno tlo za FinTech

Srbija se nalazi u jedinstvenoj poziciji da ovu tranziciju izvede brže od mnogih zapadnih tržišta opterećenih zastarelim sistemima. Dva ključna faktora definišu domaći teren: snažan rast IKT sektora i digitalno pismena baza korisnika.

Prema podacima Vlade Srbije, IKT sektor je postao najvažnija izvozna grana, sa izvozom koji je u prvih 11 meseci 2024. godine dostigao rekordnih 3,7 milijardi evra. Ovaj rast stvara snažan ekosistem domaćeg znanja i inženjerskog talenta koji banke mogu da iskoriste.

S druge strane, navike korisnika su se nepovratno promenile. Narodna banka Srbije (NBS) izveštava da je broj korisnika mobilnog bankarstva u 2024. porastao na 4,6 miliona, što je skok od skoro 14% u odnosu na prethodnu godinu. Tradicionalno elektronsko (desktop) bankarstvo stagnira, dok mobilna plaćanja i instant transakcije beleže eksponencijalni rast.

Poruka tržišta je jasna. Korisnici su na mobilnim uređajima i očekuju trenutnu uslugu. Međutim, mali ekrani mobilnih telefona postaju pretesni za sve kompleksnije bankarske proizvode. Upravo tu na scenu stupa veštačka inteligencija.

 Tehnološki skok – zašto su stari chatbotovi mrtvi?

Da bismo razumeli budućnost, moramo napraviti jasnu distinkciju između tehnologije koja odlazi i one koja dolazi. Većina banaka je u proteklih pet godina implementirala prvu generaciju chatbotova. Ovi sistemi, zasnovani na jednostavnim skriptama i ključnim rečima, često su bili izvor frustracije. Funkcionisali su po principu „ako-onda“: ako korisnik ukuca reč „stanje“, bot prikaže stanje. Ako korisnik postavi kompleksnije pitanje, bot se „zaglavi“.

Danas pak banke masovno prelaze na naprednija rešenja. Moderan ai agent za banke nije samo napredniji chatbot; to je suštinski drugačija tehnologija. Za razliku od skriptovanih botova koji su poput automata za kafu (pritisni dugme, dobij proizvod), AI agenti su poput digitalnih konsijerža.

Oni poseduju tri ključne karakteristike koje menjaju igru:

1. Razumevanje konteksta
   Agent pamti prethodne interakcije. Ako klijent pita za stambeni kredit, a zatim pita „kolika bi mi bila rata?“, agent zna da se pitanje odnosi na prethodno pomenuti kredit, bez potrebe da se podaci ponovo unose.
2. Autonomija i korišćenje alata
   Napredni agenti mogu samostalno izvršavati zadatke – od zakazivanja sastanka sa savetnikom do popunjavanja formulara za kredit, integrišući se direktno u bankarske sisteme.
3. Hiper-personalizacija
   Umesto generičkih ponuda, agent analizira transakcije klijenta u realnom vremenu i nudi relevantne savete, npr. predlaže putno osiguranje u trenutku kada detektuje kupovinu avio-karata.

 Ekonomska logika – od uštede do profita

Globalne konsultantske kuće poput McKinsey-a predviđaju da će primena generativne AI smanjiti operativne troškove banaka za čak 20%. Međutim, prava vrednost leži u prihodnoj strani.

Uvođenjem AI agenata, banke demokratizuju finansijsko savetovanje. Usluga koja je nekada zahtevala skupog ljudskog savetnika sada postaje dostupna svakom klijentu sa pametnim telefonom, 24 sata dnevno. To direktno utiče na prodaju kompleksnih proizvoda kao što su krediti, osiguranja i štednja, jer agent može da vodi klijenta kroz ceo proces prodaje (sales funnel) bez ljudske intervencije, kvalifikujući lidove pre nego što ih prosledi prodajnom timu.

Pored prodaje, uloga AI u „Back Office“ operacijama je kritična. Automatizacija obrade dokumenata, gde AI čita i tumači bilanse stanja ili ugovore, smanjuje vreme odobravanja kredita sa nekoliko nedelja na nekoliko dana. Takođe, u svetu gde su sajber pretnje sve sofisticiranije, AI sistemi za detekciju prevara postaju prva linija odbrane, analizirajući obrasce ponašanja u realnom vremenu kako bi sprečili sumnjive transakcije.

Izazov suvereniteta podataka i lokalna rešenja

Iako globalni giganti poput OpenAI-a nude moćne modele, banke u Srbiji i Evropskoj uniji suočavaju se sa strogim regulatornim zahtevima (ZZPL, GDPR). Pitanje „gde se nalaze podaci mojih klijenata“ postaje glavna prepreka za usvajanje AI tehnologija. Finansijske institucije ne mogu priuštiti rizik da osetljivi finansijski podaci napuste njihove servere ili da se koriste za treniranje javnih AI modela.

Upravo ovaj regulatorni pritisak stvorio je prostor za domaća, specijalizovana FinTech rešenja kao što je Chatislav.ai. Ovaj platforma se izdvaja na tržištu jer nudi odgovor na ključne strahove bankarskog sektora: suverenitet podataka i sigurnost.

Za razliku od mnogih cloud-only rešenja, Chatislav.ai omogućava „On-Premise“ implementaciju. To znači da se AI agent može „nastaniti“ na serverima same banke, iza njenih bezbednosnih barijera (firewalla). Podaci klijenta nikada ne napuštaju kontrolisano okruženje banke, čime se osigurava maksimalna usklađenost sa regulativom.

Pored bezbednosti, prednost ovakvih lokalnih platformi je i prilagođenost jeziku. Dok se generički modeli ponekad muče sa nijansama srpskog jezika i lokalnim bankarskim terminologijom, specijalizovana rešenja trenirana su da razumeju specifičnosti našeg tržišta, padeže i kolokvijalni govor, što je ključno za poverenje korisnika.

Dodatna vrednost leži u „No-Code“ pristupu. Banke više ne moraju da zapošljavaju armije programera da bi izmenile odgovor svog AI agenta o kamatnim stopama. Službenici banke mogu sami, kroz jednostavan interfejs, da ažuriraju bazu znanja agenta postavljanjem novih PDF dokumenata ili pravilnika, čineći sistem izuzetno agilnim i jeftinijim za održavanje.

Budućnost je hibridna

Strah da će AI zameniti bankare je neosnovan. Budućnost finansijskih usluga je u modelu „Bioničke banke“ – simbiozi ljudske empatije i mašinske efikasnosti. AI agenti će preuzeti repetitivne, administrativne i analitičke poslove, oslobađajući zaposlene da se bave onim što mašine ne mogu: izgradnjom odnosa, rešavanjem kompleksnih životnih situacija klijenata i strateškim odlučivanjem.

Za bankarski sektor u Srbiji, vreme eksperimentisanja prolazi. Implementacija inteligentnih agenata više nije stvar prestiža, već uslov opstanka na tržištu na kojem klijenti očekuju da njihova banka bude jednako intuitivna i brza kao i njihove omiljene društvene mreže. One institucije koje prve uspešno integrišu domaća, bezbedna AI rešenja u svoje poslovanje, definisaće pravila igre u narednoj deceniji.