Umělá inteligence pro finanční týmy: Jak zajistit, aby vaše finanční procesy obstály i v budoucnosti

Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob fungování podniků – a tempo těchto změn se stále zrychluje. Společnosti ve všech odvětvích již nepřestávají pouze zkoumat potenciál umělé inteligence, ale přistupují k jejímu zavádění do klíčových finančních procesů.

Autor: Qvalia | Aktualizováno v červnu 2026 | Doba čtení: 18 minut

Žijeme v éře generativní umělé inteligence, která je založena na neuronových sítích typu Transformer a mechanismu pozornosti, díky nimž jsou systémy umělé inteligence schopny zpracovávat obrovské objemy dat, rozpoznávat složité vzorce a provádět specializované úkoly s vysokou přesností. Dnešní špičkové modely generují text, kód, obrázky, zvuk a video – a řeší vícestupňové problémy způsobem, který byl ještě před několika lety nedosažitelný.

Další významnou oblastí – na které se již intenzivně pracuje – je agentní umělá inteligence: autonomní systémy, které nejen reagují na podněty, ale také plánují, podnikají kroky a provádějí složité pracovní postupy s minimálním zásahem člověka. Krátkodobá konkurenční výhoda spočívá v dokonalém zvládnutí toho, co je k dispozici již nyní.

Jedna věc zůstává při každém vývoji umělé inteligence neměnná: ti, kdo disponují čistými, strukturovanými a přístupnými daty, z nich budou jako první těžit. Správa dat není nudným předpokladem pro umělou inteligenci – je to základ, na kterém se staví její výhoda.

Algoritmy umělé inteligence jsou užitečné pouze do té míry, do jaké jsou užitečná data, na nichž jsou trénovány. Organizace, které mají k dispozici snadno dostupná a vysoce kvalitní data, jsou v ideální pozici k tomu, aby zaváděly nejnovější nástroje umělé inteligence – a těšily se z budoucích pokroků, jakmile se objeví. Data se stávají jedním z nejcennějších aktiv podniků a právě správou dat zajistíte, že se tato hodnota plně zhodnotí.

V tomto průvodci se zaměříme na to, proč je správa dat připravená na budoucnost základem pro to, abyste mohli těžit ze současných i budoucích systémů umělé inteligence. Nadchnout se pro umělou inteligenci je snadné; důležité je však zavést správné procesy již nyní, abyste byli připraveni tyto systémy uvést do provozu. Stručně řečeno: připravit se na umělou inteligenci.

Jak jsme se dostali od počátků výpočetní techniky k éře, kdy umělá inteligence dokáže zvládat širokou škálu úkolů ve finančnictví i v dalších oblastech? Ačkoli by mohlo být lákavé vnímat umělou inteligenci jako nedávnou inovaci, ve skutečnosti jde o výsledek desetiletí výzkumu a vývoje.

Obor výzkumu umělé inteligence se začal vážně rozvíjet po druhé světové válce. Vědci a vizionáři, jako byli Alan Turing a John McCarthy, rozpoznali potenciál využití strojů k automatizaci úkolů, analýze dat a vytváření fundovaných předpovědí. Počáteční zájem o umělou inteligenci vedl k významnému pokroku v oblasti výpočetní techniky a ačkoli se umělá inteligence ukázala jako náročnější, než se původně předpokládalo, postupný pokrok postupně odhaloval, co vše je možné.

Každá éra umělé inteligence se vyznačuje vývojem v tom, jak se stroje učí a zpracovávají data. Ve finančnictví se tento vývoj soustředil na práci se strukturovanými daty za účelem trénování algoritmů pro konkrétní úkoly – což je zcela přirozené, protože finanční procesy právě tento typ dat neustále generují.

Modely a techniky umělé inteligence mají stále větší vliv na finanční sektor a nabízejí sofistikované nástroje pro analýzu transakčních dat, kmenových dat, účetních záznamů a mnoha dalších. Zde jsou klíčové technologie, které se dnes ve finančnictví využívají.

Modely strojového učení (ML). Modely učení s učitelem, jako je regresní analýza, předpovídají budoucí trendy na základě historických dat. Modely učení bez učitele, jako je shlukování, seskupují data do smysluplných celků pro účely analýzy zákazníků a profilování rizik.

Modely hlubokého učení. Neuronové sítě – včetně hlubokých neuronových sítí (DNN), konvolučních neuronových sítí (CNN) a rekurentních neuronových sítí (RNN) – jsou velmi účinné při rozpoznávání složitých vzorců, díky čemuž se hodí k odhalování podvodů, analýze chování zákazníků a prediktivní analytice.

Large jazykové modely a modely pro logické uvažování. Velké jazykové modely (LLM) zpracovávají a generují text podobný lidskému, což umožňuje analýzu finančních dokumentů, automatizované poradenství a kontrolu smluv. Modely pro logické uvažování – vycvičené pro vícestupňové logické uvažování – jsou vhodné pro analýzu auditních důkazů, posuzování daňové situace a modelování složitých scénářů, kde je přesnost důležitější než rychlost.

Agentní systémy umělé inteligence. Systémy umělé inteligence navržené tak, aby autonomně prováděly sekvence akcí, používaly nástroje a komunikovaly s externími systémy. Ve finančních operacích mohou agentní systémy řídit pracovní toky od začátku do konce – od přijetí faktury přes řešení výjimek až po provedení platby – pod lidským dohledem v předem stanovených kontrolních bodech.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP). Používá se k analýze finančních dokumentů, zpráv a komunikace za účelem získávání poznatků, provádění analýzy sentimentu nebo automatizace interakcí v rámci zákaznického servisu.

Rozhodovací stromy a náhodné lesy. Hodí se pro klasifikační a regresní úlohy, jako je například hodnocení úvěrové bonity, posuzování rizik a segmentace zákazníků.

Modely pro analýzu časových řad. Modely typu ARIMA slouží k prognózování finančních ukazatelů a k analýze časových vzorců na finančních trzích a v peněžních tocích.

Učení s posilováním. V algoritmickém obchodování se využívá k vývoji strategií, které maximalizují výnosy na základě historických dat a dat v reálném čase.

Modely pro detekci anomálií. Identifikují odlehlé hodnoty nebo neobvyklé vzorce ve finančních transakcích, které by mohly naznačovat podvod nebo chyby v datech.

Modely založené na grafech. Jsou účinné při odhalování složitých vztahů a sítí – například při odhalování podvodných aktivit prostřednictvím analýzy sítí transakcí.

Výběr modelu závisí na konkrétní finanční aplikaci, dostupnosti dat a požadované přesnosti. Finanční systémy využívající umělou inteligenci v praxi obvykle kombinují více přístupů.

Společnosti poskytující finanční služby aktivně zkoumají, jak může umělá inteligence přinést přidanou hodnotu jejich činnosti. Zaměření se na nejnovější algoritmus však nebude stačit, pokud jsou data, se kterými pracuje, nekvalitní, nestrukturovaná nebo nekonzistentní. Algoritmy jsou prázdné skořápky – aby byly užitečné, potřebují kvalitní data.

Pozornost by se neměla soustředit pouze na technologii, ale také na to, jak data připravit a zpřístupnit pro současné i budoucí aplikace – a jak zajistit, aby fungovala ve spolupráci s obchodními partnery. Data, která jsou dnes správně shromažďována a zpracovávána, mohou posloužit téměř k jakémukoli budoucímu účelu.

Normalizace dat zahrnuje uspořádání a standardizaci jak strukturovaných dat (tabulky, databáze), tak nestrukturovaných dat (e-maily, soubory PDF) do jednotného formátu, který zlepšuje jejich použitelnost a usnadňuje analýzu. Strukturovaná data jsou nezbytná pro současné i budoucí algoritmy umělé inteligence. Převod nestrukturovaných dat do strukturovaných formátů zůstává prioritou pro každou organizaci, která chce těžit z nástrojů umělé inteligence.

Příklady nestrukturovaných dat ve finančnictví:

Příklady strukturovaných dat v oblasti financí:

Vytvoření a udržování procesu zpracování dat – tedy získávání hodnotných dat z nestrukturovaných formátů a jejich převádění do strukturované podoby – je pro každou organizaci připravenou na umělou inteligenci zásadní.

I ten nejlepší algoritmus umělé inteligence není nic jiného než prázdná skořápka, pokud za ním nestojí kvalitní data. Procesy neustále generují data a současné i budoucí algoritmy umělé inteligence se z těchto dat budou učit, aby mohly své úkoly plnit přesně a efektivně.

Nejde jen o jakákoli data: účinnost umělé inteligence při zefektivňování provozních procesů závisí na kvalitě, množství a rozmanitosti dat. Komplexní postupy správy dat kladou důraz na to, aby data byla mezi obchodními partnery vyměňována ve formě elektronických obchodních zpráv. V případě potřeby je nezbytné nestrukturovaná data vyčistit nebo převést do strukturovaných formátů. Stejně zásadní je i prolomení datových sil – při přesunu dat mezi systémy a procesy si nemůžete dovolit ztrátu kvality ani kontinuity.

Data je třeba vnímat jako strategický aktivum – stejně cenné jako lidské zdroje či fyzické vybavení. Společnosti, které k datům takto přistupují, si s postupným vývojem umělé inteligence budují stále větší konkurenční výhodu.

Strategická hodnota nespočívá pouze v trénování nových algoritmů, ale také v tom, že umožňuje průběžné zdokonalování modelů s rostoucí přesností. Vezměte si například společnost Google, která již od samého počátku uplatňovala dlouhodobý přístup k datům a ukládala data z vyhledávání a map, která sice neměla okamžitou hodnotu, ale věděla, že budou užitečná v budoucnu. Vaše současná strategie správy dat by měla zohledňovat stejný přístup: dnešní data slouží k technologickému pokroku zítřka.

Vaše obchodní data mají velkou hodnotu nejen uvnitř firmy, ale i navenek – pro vaše obchodní partnery. Výměna dat mezi obchodními partnery je klíčová pro zajištění toku strukturovaných a vysoce kvalitních dat. Jsme svědky vzniku ekosystémů zaměřených na sdílení a využívání dat mezi podniky a státními orgány: jde o infrastrukturu pro digitální obchod.

V minulosti podniky využívaly služby sítě s přidanou hodnotou (VAN , VAN) k odesílání a přijímání obchodních zpráv, jako jsou elektronické faktury a elektronické objednávky, s využitím standardů EDI. Nové technologie – vyvinuté s ohledem na standardizaci a širokou konektivitu – výrazně zjednodušily přístup pro společnosti všech velikostí.

Peppol (Pan European Public Procurement Online) je iniciativa zaměřená na standardizaci digitální komunikace mezi podniky a veřejnou správou. Pro podniky představuje významnou příležitost začít shromažďovat strukturovaná data pro algoritmy umělé inteligence – a stále častěji se jedná také o zákonný požadavek.

Peppol je příkladem podnikové sítě: infrastruktury pro strukturovaná data a procesy související s transakcemi. Jiné sítě a řešení, jako je například bod-bodová elektronická výměna dat (EDI, Electronic Data Interchange ) a sítě s přidanou hodnotou (Value Added Networks,VAN), využívají podobný přístup k bezpečnému sdílení dat mezi podniky a státními orgány.

Zavedení systému Peppol pro fakturaci a sdílení dokumentů umožňuje přístup k bohatému zdroji strukturovaných dat. Data generovaná v rámci procesů souvisejících se systémem Peppol a vyměňovaná prostřednictvím přístupových bodů mají napříč podniky i státními orgány jednotný formát a strukturu, což přispívá k vytvoření robustního datového řetězce, který pohání algoritmy umělé inteligence nyní i v budoucnosti.

Vnější požadavky na strukturovaná data ze strany vlád, dodavatelů a zákazníků již nyní představují hnací sílu investic do správy dat. Počet vládních nařízení roste a tento trend se nezpomalí. Regiony i podniky rovněž vyžadují klasifikaci dat v rámci systémů, jako je například Continuous Transaction Controls (CTC). Výměna dat v souladu se zavedenými standardy, jako je Peppol, činí z vaší společnosti cenný a důvěryhodný článek v nově vznikajícím datovém řetězci.

Zákon EU o umělé inteligenci – platný od srpna 2024 a postupně zaváděný v letech 2025–2026 – je prvním komplexním předpisem o umělé inteligenci na světě. Má přímý dopad na společnosti poskytující finanční služby, které využívají umělou inteligenci, a jakákoli strategie přípravy na umělou inteligenci jej musí zohlednit.

Zákon rozděluje aplikace umělé inteligence do rizikových úrovní. Do kategorie vysokého rizika spadá několik aplikací běžně používaných ve finančních službách, mezi něž patří:

Co klasifikace jako „vysoké riziko“ znamená v praxi: Systémy umělé inteligence spadající do těchto kategorií musí před nasazením projít posouzením shody, vést podrobnou technickou dokumentaci, zavést mechanismy lidského dohledu, zaregistrovat se v databázi EU pro umělou inteligenci a splnit požadavky na transparentnost.

To není překážkou pro zavádění umělé inteligence – jedná se o rámec pro dodržování předpisů, který odměňuje organizace s vyspělým řízením dat. Pro společnosti, které již investovaly do strukturovaných dat, auditních stop a jasné datové linie, bude dodržování požadavků zákona EU o umělé inteligenci výrazně snazší než pro ty, které začínají od nuly.

Přístup k budování odolného podniku, který klade data na první místo, je klíčový pro zajištění budoucnosti správy dat. Dnešní data mohou sloužit technologickým pokrokům zítřka – ale pouze tehdy, pokud je od samého začátku správně zaznamenáváte a strukturováte.

Data v reálném čase, která jsou průběžně přiváděna do algoritmů umělé inteligence, umožňují získávat aktuální poznatky a předpovědi. To vyžaduje přechod od dávkových procesů k procesům průběžným, které podporují zpětnou vazbu pro algoritmy umělé inteligence. Procesy v reálném čase umožňují podniku spravovat a analyzovat transakce v okamžiku jejich vzniku, což umožňuje snižování rizik, předpovědi a ad hoc změny.

Jako příklad toho, jak digitalizace a standardizovaná data mění daný proces, si vezměme relaci typu „ punchout “:

Standardizace dat představuje soubor procesů a nástrojů, které vašim týmům umožňují jednotně shromažďovat a zpracovávat data v rámci celé organizace – a to díky tomu, že se všude dodržují stejné konvence pro označování a formátování. Standardy také slouží jako podklad pro metadata – tedy data o vašich datech –, která popisují, odkud data pocházejí, kdy byla upravena a jak souvisí s jinými záznamy. Tato metadata se stávají nepostradatelnými při trénování modelů umělé inteligence nebo při auditu rozhodnutí umělé inteligence.

Peppol BIS – formátový standard používaný v rámci sítě Peppol – je vynikajícím příkladem standardizace dat ve velkém měřítku. Standardní kód produktů a služeb Organizace spojených národů (UNSPSC) nabízí široce používanou taxonomii pro standardizaci údajů o produktech a službách a poskytuje rámec pro kategorizaci, který zvyšuje provozní efektivitu a umožňuje meziorganizační analýzu.

Rostoucím problémem, s nímž se podniky potýkají, je neuspořádanost dat – data jsou roztříštěná a izolovaná v soukromých i veřejných cloudech, aplikacích SaaS a okrajových zařízeních, často s odlišným formátováním, způsobem ukládání a řízením přístupu. Neuspořádanost dat výrazně brání jakémukoli využití umělé inteligence, a to i v případě jednoduchých analýz.

Řešení tohoto problému vyžaduje komplexní správu dat – komplexní proces řízení přesnosti, dostupnosti a bezpečnosti dat v rámci celé organizace. Program správy dat stanovuje, jak by se s daty mělo nakládat v průběhu celého jejich životního cyklu: při sběru, ukládání, využívání a likvidaci. Důkladná správa dat rovněž zajišťuje vytvoření auditních stop a dokumentace nezbytných pro dodržování požadavků zákona EU o umělé inteligenci.

Izolované procesy vedou k izolovaným datům a obojí brání efektivnímu nasazení umělé inteligence. Integrace různých IT systémů a nástrojů SaaS zabraňuje neřízenému rozšiřování dat a poskytuje nástrojům umělé inteligence i zaměstnancům přehled o celém datovém prostředí. Meziodborová spolupráce zvyšuje jak množství, tak kvalitu podnikových dat.

Spolupráce však není pouze interní záležitostí: partneři, zákazníci a obchodní sítě, jako je Peppol, přinášejí zcela nový způsob provádění transakcí, komunikace a výměny dokumentů v rámci B2B – a strukturovaná data, která z těchto transakcí vyplývají, připravují vaši společnost na to, aby mohla rychle těžit z nových vývojových trendů v oblasti umělé inteligence.

Zahájení projektu v oblasti umělé inteligence ve finančním sektoru vyžaduje vytvoření mezioborového týmu, který zajistí, že projekt bude v souladu s obchodními cíli, bude technicky proveditelný a bude splňovat právní a regulační požadavky – včetně zákona EU o umělé inteligenci. Mezi klíčové role obvykle patří:

Order-to-cash (O2C) a „ purchase-to-pay “ (P2P) patří mezi nejvhodnější procesy pro zavedení umělé inteligence. Zahrnují řadu kroků, spolupráci napříč odděleními a často se opírají o manuální úkony, které snižují efektivitu. Ačkoli automatizace již snížila objem některých opakujících se činností, umělá inteligence – a stále častěji agentní umělá inteligence – skýtá obrovský potenciál pro další transformaci těchto pracovních postupů.

Dynamické posuzování úvěrové bonity. Umělá inteligence kombinuje data z celé řady zdrojů – tržní trendy, platební historii, vzorce transakcí – a na jejich základě provádí dynamické posuzování úvěrové bonity. Díky schopnosti samoučení se tato posouzení v průběhu času stávají přesnějšími, což firmám pomáhá snižovat úvěrová rizika spojená s přijímanými objednávkami.

Účetnictví s využitím umělé inteligence. Účetnictví založené na umělé inteligenci využívá rozsáhlé datové soubory – záznamy o transakcích, aktualizace předpisů, výdajové vzorce – k zvýšení přesnosti a zefektivnění finančních procesů. Automatizací úkolů náchylných k chybám, jako jsou odsouhlasení, zpracování faktur a výpočty daní, umělá inteligence snižuje riziko lidských omylů a zároveň se díky strojovému učení neustále zdokonaluje.

Podpora rozhodování a analytika. Kategorizace dat založená na umělé inteligenci přeměňuje surová finanční data na prakticky využitelné poznatky tím, že je inteligentně třídí a uspořádává z různých zdrojů, jako jsou faktury, transakce a účetní zápisy. Díky rozpoznávání vzorců a souvislostí umožňuje umělá inteligence provádět hlubší analýzy a odhalovat trendy, které by jinak zůstaly nepovšimnuty.

Učení se pracovním postupům. Na rozdíl od automatizace založené na pravidlech se umělá inteligence neustále učí z nových dat, rozpoznává vzorce a postupem času vylepšuje své reakce. Systémy umělé inteligence typu „agent“ jsou nyní schopny autonomně a s rostoucí přesností řídit pracovní postupy s velkým počtem výjimek – spory s dodavateli, schvalovací procesy, dotazy na úvěrovou bonitu zákazníků.

Průběžné prognózování peněžních toků. Schopnost umělé inteligence integrovat širokou škálu datových bodů – od aktuálních úrokových sazeb a kurzových výkyvů až po stáří faktur a platební chování zákazníků – umožňuje průběžně aktualizované prognózy peněžních toků namísto periodických momentálních snímků vázaných především na prodejní zprávy.

Odhalování a prevence podvodů. Podvody v procesu O2C mohou být mimořádně nákladné: zboží může být odesláno ještě předtím, než je podvodná transakce odhalena. Umělá inteligence průběžně analyzuje interní systémy a externí údaje o podvodech, aby identifikovala neobvyklé vzorce a označila transakce k prověření ještě před jejich vyřízením.

Řízení úvěrů na základě chování. Umělá inteligence dokáže analyzovat komunikační vzorce a nálady, čímž získává hlubší vhled do platebního chování zákazníků, což pomáhá při rozhodování o schválení úvěru a při sjednávání platebních dohod na základě stanovených kritérií.

Do roku 2026 se oblast umělé inteligence posunula dál, než mnozí analytici před několika lety předpovídali. Několik průkopnických modelů nyní prokazuje široké schopnosti uvažování napříč různými obory, což vede přední laboratoře zabývající se umělou inteligencí k tomu, že prohlašují dosažení milníků v oblasti AGI – ačkoli definice zůstávají sporné a v oboru se stále vede debata o tom, co „obecná inteligence“ skutečně znamená. Praktická debata se přesunula od otázky, zda k AGI dojde, k tomu, co přijde po ní, a jak sladit stále výkonnější systémy s obchodními cíli.

V oblasti finančních operací není nejvýznamnějším přelomovým vývojem žádný filozofický milník, ale praktický pokrok: agentní AI pro finanční týmy. Systémy umělé inteligence, které autonomně provádějí vícestupňové finanční pracovní postupy – komplexní zpracování faktur, řešení výjimek u dodavatelů, simulace scénářů cash flow – se dnes ve velkém měřítku zavádějí v předních finančních odděleních. Právě zde se umělá inteligence posouvá z role nástroje pro zvýšení produktivity do role provozní infrastruktury.

Multimodální schopnost – tedy zpracování a generování textu, obrázků, dat, zvuku a videa v rámci jediného modelu – je dnes základní funkcí všech významných špičkových systémů umělé inteligence. Pro finanční týmy to znamená, že jediný pracovní postup založený na umělé inteligenci dokáže zpracovat naskenovanou smlouvu, extrahovat klíčové podmínky, provést křížovou kontrolu s databází a označit nesrovnalosti – úkoly, které dříve vyžadovaly několik specializovaných systémů. Otázkou již není, zda vaše umělá inteligence dokáže zpracovat více typů dat, ale zda je vaše datová infrastruktura schopna je poskytnout v čisté podobě.

V současnosti se široce využívá specifická třída modelů umělé inteligence, které jsou trénovány na vícestupňové logické uvažování a mají zvláštní význam pro finanční sektor. Tyto modely systematicky procházejí problémy, než poskytnou odpověď, díky čemuž se dobře hodí k analýze auditních důkazů, posuzování daňové situace, přezkoumávání složitých smluv a scénářovému finančnímu modelování – tedy k úkolům, u nichž je sebevědomá, ale nesprávná odpověď horší než pomalejší, ale správná odpověď.

Při každé změně v oblasti schopností umělé inteligence platí jedna skutečnost: nejdůležitějším faktorem, který určuje, jak rychle bude vaše organizace těžit z nových systémů umělé inteligence, je kvalita a dostupnost vašich dat. Správa dat připravená na budoucnost – strukturovaná, standardizovaná, řízená a sdílená prostřednictvím sítí, jako je Peppol – zajišťuje, že vaše společnost bude schopna poskytovat vysoce kvalitní data jakémukoli budoucímu systému umělé inteligence.