Transakční data umí rychle ukázat, jaké finanční produkty člověk používá, u koho je má sjednané a kolik za ně opravdu platí. Z těchto informací vzniká finanční a rizikový scoring založený čistě na datech a skutečném chování. Klienta porovnáváme s lidmi v podobné životní situaci, takže vidíme, kde přeplácí nebo kde má slabé krytí. Nejde jen o cenu. Sledujeme i limity, výluky, krytí a spoluúčasti napříč trhem. AI pak doporučí optimálně nastavenou pojistku pro danou situaci. Bez provizí, bez předsudků, se stejným výsledkem pro stejná data. Férově a transparentně.

Jakmile člověk řeší půjčku, pojištění nebo chce mít jasno ve svých financích, většinou skončí u finančního poradce. Jenže není tajemstvím, že poradce je placený z provizí. Doporučení pak často sedí více jeho „výplatní pásce“ než potřebám klienta. Obzvlášť u mladých dospělých, kteří řeší svou první pojistku, to často vede k tomu, že v ní mají připojištění nebo pojistná rizika, která pro ně v dané životní fázi nemají uplatnění.

Typickým příkladem je životní pojištění se složkou pro případ úmrtí, které primárně slouží k finančnímu zajištění rodiny. Pro někoho, kdo ještě nikoho nezajišťuje, to ale nemusí být priorita. Naopak daleko praktičtější může být kvalitní nemocenská nebo připojištění výpadku příjmů – tedy věci, které mladým lidem reálně pomohou, pokud by na čas nemohli pracovat.

 

Ať chceme nebo ne, AI bude hrát v poradenství stále větší roli. Některé průzkumy ukazují, že lidé jsou v řadě situací otevření informacím získaným z nástrojů umělé inteligence. Například studie společnosti Experian naznačuje, že mladší uživatelé zapojují AI do správy osobních financí nejčastěji. Více než 60 procent dotázaných v této skupině používá nástroje založené na umělé inteligenci a hlásí pozitivní zkušenost.

Souvisí s tím i to, jak se změnil způsob, jakým lidé pracují s informacemi. Mladší generace nemá problém nahrát svou pojistnou smlouvu do velkého jazykového modelu (LLM) a nechat si ji stručně vysvětlit nebo zhodnotit. I obecný model bez detailního kontextu českých finančních produktů často dokáže dát alespoň rámcově směrodatnou odpověď.

Pokud ale nad tímto principem postavíte specializované workflow, které smlouvu rozloží na jednotlivé části, zkombinuje je s deterministickými pravidly, katalogem produktů bank a pojišťoven, metodikami jednotlivých institucí a kontextem o konkrétním uživateli, získáte výrazně přesnější a v praxi použitelné doporučení.

Pro mnoho lidí je navíc taková interakce s AI bezpečnější než rozhovor s poradcem – nemusí se bát „hloupých“ dotazů a model dokáže přizpůsobit tón i úroveň vysvětlení tomu, kdo se ptá. Dvacetiletému studentovi věci zjednoduší a odfiltruje zbytečnou odbornost, zatímco člověku s rodinou je podá v kontextu jeho zkušeností, odpovědnosti a toho, co zrovna řeší.

 

AI proto není nástroj, kterého bychom se měli obávat, ale technologie, která dokáže ušetřit obrovské množství času i práce. Díky architektuře typu retrieval-augmented generation (RAG) má model neustále k dispozici aktuální metodiky jednotlivých bank a pojišťoven a dokáže z nich rychle vytáhnout konkrétní podmínky, výluky nebo složitější pravidla, která by poradce musel pracně dohledávat nebo ověřovat u jednotlivých institucí. Díky tomu připraví jasné a férové srovnání od pojištění přes půjčky až po celkový finanční obraz. Poradce návrh projde, doplní potřebné detaily a klient nakonec dostane řešení postavené na datech, ne na provizích.

Jak funguje propojení AI agenta a finančních expertů v praxi? Takový systém nestojí na samostatně jednající AI, ale na řízeném workflow, které vede každou konverzaci přesně danou cestou. Technicky jde o graf rozhodovacích a procesních uzlů, kde má každý uzel jasně definovaný úkol. Každá zpráva projde nejdřív přes jazykový model, který zkontroluje bezpečnost a určí, o jaký typ dotazu jde. Podle toho se celá komunikace větví dál. Systém se doptá na chybějící informace a dokáže pracovat i s nereálnými požadavky. Když například někdo chce půjčit 200 tisíc a splácet jen pět set korun měsíčně, workflow to automaticky přepočítá, ukáže, jaké podmínky jsou v praxi vůbec možné, a nabídne mu nejbližší možné řešení. Logika aplikace běží na moderním technologickém stacku, který jsme specificky zkombinovali tak, aby zajistil co nejvhodnější workflow pro případy našich uživatelů.

Každá úprava v tomto workflow se pak automaticky otestuje, aby bylo jisté, že změna nenaruší jiné části systému nebo připravené scénáře. Díky tomu se celý mechanismus chová konzistentně a s menší mírou zaujatosti než člověk, který může být ovlivněný provizemi nebo osobními preferencemi. A protože už na začátku dokáže systém rozpoznat uživatele, kteří by na úvěr nebo pojištění vůbec nedosáhli, šetří čas všem zúčastněným. Klient dostane rychlou a srozumitelnou odpověď přímo v aplikaci a poradce se může věnovat jen těm, kde má osobní spolupráce skutečný smysl.

Může se zdát, že finanční poradci zmizí a vše převezme automatizace, ale v dohledné době určitě ne. I když technologie zvládne obrovský kus práce, lidé pořád chtějí, aby s nimi někdo reálný prošel finální smlouvu, vysvětlil detaily a odpověděl na poslední otázky. U důležitých rozhodnutí potřebujeme lidský hlas a jistotu, že je všechno v pořádku a někdo nám to odsouhlasil.