Agentní AI v bance: víc než jen chytrý chatbot

Když se řekne AI v bance, většina lidí si představí chatbota, který odpoví na dotaz k zůstatku. Agentní umělá inteligence je ale o několik řádů dál. Jde o systém, který dokáže samostatně analyzovat situaci, předvídat potřeby klienta a aktivně asistovat zaměstnancům — třeba tím, že během hovoru s klientem v reálném čase navrhne relevantní řešení. TD Bank tento koncept dotáhla do praxe. Její AI chatboti jsou integrováni napříč sedmi obchodními divizemi a slouží jako asistenti pro zaměstnance zákaznické podpory. Nejde o náhradu lidí, ale o nástroj, který zrychluje a zpřesňuje jejich práci. Například Cassandra Aeichele, která v TD pracuje jako zákaznická podpora, využívá AI nástroj, který jí pomáhá rychleji a snadněji obsloužit klienty — systém v reálném čase navrhuje odpovědi, vyhledává relevantní informace a zkracuje dobu potřebnou k vyřízení požadavku.

Layer 6: AI výzkumné centrum uvnitř banky

TD Bank nevsadila na outsourcing. Už v roce 2018 založila vlastní AI centrum excelence Layer 6, umístěné v torontské čtvrti MaRS Discovery District — technologickém hubu, který sousedí s Torontskou univerzitou. Centrum dnes zaměstnává stovky datových vědců a výzkumníků a banka plánuje otevřít druhou pobočku v New Yorku. Hlavním vědcem Layer 6 je Maksims Volkovs, spoluzakladatel centra, který dohlíží na vývoj AI produktů pro novou éru bankovnictví. Vedle něj stojí tým v čele s Jesse Cresswellem, který zodpovídá za rámec Trustworthy AI — bezpečnostní a etické mantinely pro všechny nasazované modely. Klíčovou roli hrají také akademická partnerství. TD je zakládajícím sponzorem Vector Institute, nezávislého výzkumného centra AI v Torontu. Přes 500 zaměstnanců TD prošlo školením organizovaným Vector Institute — od webinářů po intenzivní bootcampy. Další spolupráce běží s Fields Institute, který školí doktorandy a magisterské studenty v oblasti AI a kybernetické bezpečnosti. Za dva roky programu prošlo výcvikem více než 60 studentů.

TD AI Prism: Causal Foundation Model, který rozumí příčině a následku

Jádrem technologické strategie TD je model nazvaný TD AI Prism — takzvaný Causal Foundation Model. Abychom pochopili, v čem je výjimečný, musíme nejdřív rozlišit dva pojmy: korelace a kauzalita. Běžné prediktivní modely (včetně velkých jazykových modelů jako GPT) hledají statistické korelace — pokud se dvě věci v datech vyskytují často spolu, model předpokládá souvislost. Jenže korelace neznamená příčinu. Klasický příklad: prodej zmrzliny koreluje s počtem utonutí, ale zmrzlina nikoho neutopí — obojí souvisí s horkým počasím. Causal Foundation Model jde o krok dál. Je trénovaný na hypotetických "co by se stalo, kdyby" scénářích, takže se učí rozpoznávat skutečné kauzální vztahy mezi proměnnými. V bankovní praxi to znamená, že model dokáže říct nejen to, že klient s určitým profilem pravděpodobně zruší účet, ale i proč — a co by se stalo, kdyby banka zasáhla konkrétním opatřením. Dřív museli experti manuálně studovat data a vytvářet kauzální modely ručně. S TD AI Prism stačí do modelu nasypat nová data a ten okamžitě předpoví kauzální efekty. Výsledkem je méně manuální práce, méně zdrojů a rychlejší rozhodování — od personalizovaných nabídek po predikci odchodu klientů. Technicky model vznikl ve spolupráci výzkumníků z Vector Institute, kteří přinesli hlubokou teoretickou znalost kauzálního modelování, a vědců z Layer 6, kteří využili své zkušenosti s trénováním rozsáhlých foundation modelů.

Důvěryhodná AI jako konkurenční výhoda

Když banka nasazuje AI, která ovlivňuje rozhodování o klientech, důvěryhodnost není volitelná — je to podmínka. TD Bank proto vybudovala interní framework Trustworthy AI pod vedením Jesse Cresswella a jeho osmičlenného týmu. Framework zajišťuje kontroly a vyvážení v každém kroku vývoje AI — od sběru dat přes trénování až po nasazení do provozu. Každý model musí projít auditem, který ověřuje nejen přesnost, ale i férovost a absenci zkreslení. V kontextu evropského AI Actu, který od února 2025 zavádí povinné posuzování rizik u vysoce rizikových AI systémů (kam bankovnictví spadá), jde o ukázkový příklad, jak může zodpovědná regulace a firemní governance jít ruku v ruce.

Co si z toho může vzít Evropa a Česko

České banky v AI nezaostávají, ale jdou jinou cestou. Česká národní banka buduje vlastní AI kompetenční centrum — podle informací z CzechCrunch nakoupila výkonné čipy Nvidie a provozuje na nich modely od OpenAI, Mistralu a Alibaby pro účely bankovního dohledu. Komerční banky jako Česká spořitelna nebo Komerční banka experimentují s AI chatboty a automatizací procesů, ale vývoj vlastního foundation modelu na úrovni TD AI Prism zatím není na stole. Přístup TD Bank je inspirativní ve dvou směrech. Zaprvé ukazuje, že investice do vlastního AI výzkumu — nejen do nákupu hotových řešení — může bance přinést unikátní konkurenční výhodu. Zadruhé demonstruje, že odpovědná AI není brzdou inovace, ale jejím předpokladem. V době, kdy EU AI Act stanovuje jasná pravidla hry pro bankovní AI, může právě důraz na důvěryhodnost rozhodnout, kdo bude v nasazování AI úspěšný a kdo zůstane pozadu. Pro menší české banky a fintechy může být model TD zajímavou inspirací — i když si nemohou dovolit stovky výzkumníků, princip kauzálního modelování a důraz na důvěryhodnost lze aplikovat i v menším měřítku. A právě to může být klíčová lekce, kterou si z kanadského příběhu odnést.