Fintech Világa

Fintech Világa

A Fintech Világa egy hetente megjelenő rádióműsor és podcast, amely betekintést nyújt a nemzetközi fintech piacok innovatív megoldásaiba - legyen az egy formabontó termék, egy szofisztikált megoldás vagy egy úttörő vállalkozás.

  1. 19h ago

    Digitális pénzügyek, analóg gondolkodás: ezért bánunk még mindig rosszul a pénzzel

    Ma már néhány másodperc alatt tudunk pénzt utalni, vásárolni, befektetni vagy akár hitelt felvenni. A technológia látványosan leegyszerűsítette a pénzügyi döntések végrehajtását, de ettől még nem lettünk automatikusan tudatosabbak. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója azt járta körül, miért nem jár együtt a digitális magabiztosság a pénzügyi tudással, és hogyan alakíthatják át ezt a fintech megoldások, az AI és a pénzügyi edukáció új formái. Tudunk fizetni a telefonnal, de ettől még nem értünk a pénzhez A fiatalabb generációk számára a mobilfizetés, az online vásárlás vagy egy befektetési alkalmazás használata már természetes. A technológiai jártasság azonban könnyen hamis magabiztosságot teremthet. Attól, hogy valaki néhány perc alatt képes számlát nyitni, részvényt venni vagy kriptót küldeni, még nem biztos, hogy érti a diverzifikációt, a kamatos kamatot vagy az adott befektetés kockázatait. Az OECD PISA pénzügyi műveltségi felmérése jól mutatja ezt az ellentmondást. A felmérés szerint az OECD-országokban a 15 évesek 86 százaléka vásárolt már online, 66 százalékuk pedig mobiltelefonnal is fizetett, miközben 18 százalékuk nem érte el az alapvető pénzügyi műveltségi szintet. Magyarországon a 15 évesek átlagosan 492 pontot értek el, szemben a 498 pontos OECD-átlaggal, és szintén 18 százalékuk maradt az alapvető képességszint alatt. Vagyis a digitális eszközök használata gyorsabban terjed, mint az a tudás, amely segítene megérteni, milyen pénzügyi döntéseket hozunk rajtuk keresztül. A láthatatlan pénzt könnyebb elkölteni A digitális fizetés kényelme egyben pszichológiai változást is hozott. Készpénznél fizikailag érzékeljük, hogy kevesebb marad nálunk. Kártyás vagy mobilos fizetésnél ez az élmény sokkal kevésbé kézzelfogható. A pénzügyi döntéseinket ráadásul nem pusztán tudás alapján hozzuk. Erősen hatnak ránk az érzelmek, a stressz, a környezetünk és az azonnali jutalom iránti vágy. Egy új telefon, játék vagy utazás sokkal kézzelfoghatóbb örömöt jelenthet ma, mint az, hogy ugyanazt a pénzt félretesszük egy évekkel későbbi célra. Ehhez társul a FOMO és a csordaszellem is. Ha valaki a közösségi médiában azt látja, hogy mások látványosan meggazdagodtak egy új memecoinon, könnyen beszállhat anélkül, hogy utánanézne a kockázatoknak. Ugyanez történhet akkor is, ha a baráti körben mindenki ugyanazt az eszközt vásárolja. A technológia tehát nem szüntette meg a régi viselkedési torzításokat. Inkább felgyorsította azt a folyamatot, amelyen keresztül pénzügyi döntéssé válhatnak. Az iskolának és a családnak egyszerre lenne feladata A technológia fejlődési sebessége az edukációt is nehezebb helyzetbe hozta. Korábban egy-egy pénzügyi újítás lassabban terjedt el, így a szülők tudása kevésbé szakadt el a gyerekekétől. Ma akár néhány év alatt teljesen új fizetési, kereskedési vagy hitelezési megoldások jelenhetnek meg. Az iskola szerepe elsősorban abban lehet fontos, hogy minden fiatal hozzáférjen ugyanazokhoz az alapokhoz. A család pedig a hétköznapi pénzügyi döntéseken keresztül teheti ezt a tudást kézzelfoghatóvá: bevonhatja a gyerekeket a vásárlásokba, az árak összehasonlításába vagy akár a családi költségvetés egyszerűbb részeibe. A BNPL, vagyis a „vásárolj most, fizess később” szolgáltatások jól mutatják, miért van erre szükség. Egyetlen részlet önmagában kezelhetőnek tűnhet, több párhuzamos konstrukció azonban már komoly adósságot eredményezhet. Egy amerikai kutatás szerint a BNPL-felhasználók mintegy 63 százaléka törlesztett már egyszerre több ilyen hitelt. A fintech egyszerre lehet fék és gázpedál A digitális pénzügyi szolgáltatások sokat segíthetnek a tudatosság növelésében. Egy modern banki alkalmazás automatikusan kategorizálhatja a tranzakciókat, megmutathatja, mire megy el a legtöbb pénz, vagy figyelmeztethet a szokatlan költésekre. Ez azé...

  2. Nov 2

    Előfizetési csapdák: így tűnnek el észrevétlenül a havi ezresek

    Streaming, AI, videójáték, nyelvtanulás, felhőszolgáltatás - ma már szinte mindenre elő lehet fizetni. A havi néhány ezer forintos tételek önmagukban ritkán tűnnek fájdalmasnak, együtt azonban komoly összeget vihetnek el a költségvetésből. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója azt járta körül, hogyan épít az előfizetéses gazdaság a fogyasztói pszichológiára, milyen trükkök nehezítik a lemondást, és hogyan segíthetnek a fintech és AI-alapú eszközök visszaszerezni a kontrollt. Havi kétezer forint nem fáj - amíg meg nem szorozzuk többel Az előfizetéses modell a vállalatok számára kiszámítható, visszatérő bevételt biztosít, a fogyasztóknak pedig alacsonyabb belépési költséget. Éppen ez az egyik oka annak, hogy ennyire gyorsan elterjedt. A probléma akkor kezdődik, amikor a kisebb összegek halmozódni kezdenek. Egy havi 2000 forintos szolgáltatás éves szinten már 24 ezer forintot jelent, öt ilyen előfizetés pedig 120 ezer forintos kiadást eredményez. Havonta nézve könnyű legyinteni ezekre az összegekre, éves távlatban viszont már egészen más képet mutatnak. Nagy-Britanniában az érintett szektorokban körülbelül 155 millió aktív előfizetés fut, amelyekre évente mintegy 26 milliárd fontot költenek a fogyasztók. Ezek közül közel 10 millió olyan szolgáltatás lehet, amelyet az ügyfelek már nem is szeretnének fenntartani. Más felmérések azt mutatják, hogy sokan még azt is jelentősen alábecsülik, mennyit költenek havonta előfizetésekre. A sok apró terhelés egyszerűen beleolvad a bankszámla forgalmába. Az automatikus megújítás a tehetetlenségre épít Az előfizetéses üzleti modell egyik legerősebb pszichológiai eleme az automatikus megújítás. Az első előfizetés aktív döntés: ki kell választani a szolgáltatást, regisztrálni kell, majd meg kell adni a fizetési adatokat. Ettől kezdve azonban már semmit sem kell tenni ahhoz, hogy a fizetés újra és újra megtörténjen. A lemondás ezzel szemben megint aktív cselekvést igényel. Be kell lépni a megfelelő felületre, megtalálni a beállítást, végigmenni a folyamaton. Mindezt egy olyan havi összegért, amely önmagában gyakran túl kicsinek tűnik ahhoz, hogy azonnal foglalkozzunk vele. Ehhez társul az a jelenség is, hogy rendszeresen túlbecsüljük, mennyit fogunk használni egy szolgáltatást a jövőben. Amikor előfizetünk, könnyű elképzelni, hogy rendszeresen nyelvet tanulunk, edzünk vagy filmeket nézünk majd rajta. Néhány hónap múlva viszont előfordulhat, hogy már alig használjuk, miközben a havidíj továbbra is automatikusan levonódik. A túl agresszív előfizetési trükk vissza is üthet Elsőre logikusnak tűnhet, hogy egy szolgáltatónak az a legjobb, ha az ingyenes próbaidőszak végén automatikusan fizetős csomagra váltja az ügyfelet. A műsorban idézett kutatás azonban érdekes ellenpéldát mutatott: az automatikusan megszűnő próbaidőszak hosszabb távon 23 százalékkal több fizető előfizetőt hozott. Ennek egyik lehetséges oka a bizalom. Egészen más felhasználói élmény úgy kipróbálni egy szolgáltatást, hogy nem kell előre megadni a bankkártyát, és a próba végén egyszerűen megszűnik a hozzáférés. Ilyenkor a fogyasztó saját döntése alapján tér vissza és fizet elő. Ezzel szemben a „két hét ingyen, aztán automatikusan levonunk egy évet” típusú ajánlat könnyen keltheti azt az érzést, hogy a szolgáltató inkább a figyelmetlenségre épít, mint a termék értékére. Amikor könnyű belépni, de nehéz kilépni A problémásabb előfizetési modellek gyakran úgynevezett dark patterneket, vagyis manipulatív felületi megoldásokat használnak. Ilyen lehet az apró betűs feltételek elrejtése, a lemondási gomb nehezen megtalálható elhelyezése vagy egy indokolatlanul hosszú megszüntetési folyamat. Miközben az előfizetéshez elég néhány kattintás, a kilépéshez már több menüponton, kérdésen és megerősítésen kell átverekednie magát a felhasznál...

  3. Oct 26

    Nem mindenhez kell óriásmodell: ezért kap egyre több figyelmet a Jev

    Az AI-verseny az elmúlt években jórészt arról szólt, ki tud nagyobb, komplexebb és általánosabb modellt építeni. A TypeSafe Jev modellje ezzel szemben egészen más irányból közelíti meg a kérdést: abból indul ki, hogy a vállalati AI-feladatok jelentős részénél nincs szükség hosszú válaszokra vagy összetett szöveges érvelésre, elég egy gyors, strukturált döntés. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója arról beszélgetett, lehet-e ebből egy új AI-architektúra alapja. A Jev nem beszélgetni akar, hanem dönteni A Jevet nem érdemes közvetlenül a ChatGPT-hez vagy a Claude-hoz hasonlítani. Nem ugyanazt a feladatot próbálja megoldani. Egy klasszikus nagy nyelvi modellnek feltehetjük azt a kérdést, hogy egy tranzakció gyanús-e, majd részletes magyarázatot kérhetünk tőle. A Jev esetében inkább azt mondjuk: döntse el, hogy a tranzakció normál, gyanús vagy manuális ellenőrzést igényel. Nincs szükség embernek szánt magyarázatra, csak egy strukturált eredményre és az ahhoz kapcsolódó valószínűségre. Ez azért lehet fontos, mert rengeteg vállalati AI-feladat valójában nem generatív. Egy banknál vagy fintech cégnél sokszor sokkal fontosabb az, hogy egy rendszer néhány ezredmásodperc alatt eldöntse, engedélyezzen-e egy tranzakciót, továbbítsa-e az ügyet vizsgálatra, vagy melyik folyamatba irányítsa tovább. A Jev tehát elsősorban nem a végfelhasználókért versenyez, hanem azokért a háttérben futó API-hívásokért, amelyeket ma gyakran jóval nagyobb modellek kezelnek. Olcsóbb és gyorsabb lehet, de ettől még nem tévedhetetlen A TypeSafe egyik legerősebb érve a költség. A Jev ára jelenleg 0,042 dollár egymillió input tokenenként, miközben output tokenekért nem számít fel külön díjat. Ez jelentős különbséget jelenthet a nagy nyelvi modellekhez képest, különösen akkor, ha egy vállalat napi több millió egyszerű döntést futtat át a rendszeren. A másik előny a sebesség lehet. Ha egy modellnek nem kell hosszú szöveget generálnia és több lépésen keresztül érvelnie, akkor egyszerűbb döntési feladatoknál jóval gyorsabban adhat eredményt. A biztonság azonban árnyaltabb kérdés. A Jev egyik kommunikált előnye, hogy nem hallucinál a klasszikus értelemben, hiszen nem állít elő hosszú szövegeket, nem talál ki neveket vagy hamis forrásokat. Ettől azonban még hozhat rossz döntést. Az adásban elhangzott példa szerint a modell egy süteményreceptet 94 százalékos bizonyossággal technikai problémának kategorizált, egy véletlenszerű betűsorra pedig 97 százalékos magabiztossággal adott valamilyen választ. Ez jól mutatja a különbséget a hallucináció és a hibás döntés között: attól, hogy egy modell nem talál ki történeteket, még nem lesz automatikusan pontos. A bankoknál különösen sok ilyen feladat akad A Jevhez hasonló megoldások egyik legkézenfekvőbb terepe a pénzügyi szektor lehet. Bankoknál és fintech cégeknél naponta óriási mennyiségű, viszonylag egyszerű döntést kell meghozni: tranzakciókat kategorizálni, KYC-dokumentumokat továbbítani, ügyfélszolgálati megkereséseket megfelelő csatornába irányítani vagy csalásgyanús eseményeket előszűrni. Ezeknél a feladatoknál a költség és a válaszidő is kritikus. Egy chatbot esetében a felhasználó még elviselhet néhány másodperc várakozást, egy valós idejű fizetési vagy fraud detection rendszerben viszont már milliszekundumok is számíthatnak. Ebből könnyen kialakulhat egy többszintű rendszer. A legegyszerűbb döntéseket egy Jevhez hasonló modell kezeli, a bonyolultabb ügyeket egy kisebb általános modellhez továbbítja, a komplex elemzéseket pedig egy nagyobb frontier modell végzi. A legkritikusabb esetek végül emberhez kerülhetnek. Nem biztos, hogy új matematikáról van szó A Jev mögötti alapgondolat önmagában nem teljesen új. Gépi tanulásban régóta léteznek klasszifikációs modellek, amelyek feladata nem szövegek generálása, hanem...

  4. Oct 20

    Három kriptosztori, három teljesen eltérő recept a növekedésre

    A 2026-os év első része nem kedvezett különösebben a kriptopiacnak, mégis akadt néhány projekt, amely látványosan szembe ment az általános trenddel. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója három ilyen történetet vett górcső alá: a Quant intézményi előretörését, a Robinhood saját blokkláncának váratlan memecoin-lázát és a Hyperliquid látványos növekedését. A három esetben közös az emelkedés, de egészen más okok állnak mögötte. A Quant nagyot nyert, de a token még nagyobbat ment A Quant szeptember közepén jelentette be együttműködését a The Clearing House-zal, az Egyesült Államok egyik legfontosabb fizetési infrastruktúra-szolgáltatójával. A szervezet mögött 25 nagy amerikai pénzintézet áll, rendszerein pedig naponta több ezer milliárd dollárnyi tranzakció fut keresztül. Az együttműködés lényege, hogy a The Clearing House a Quant technológiáját választotta On-Chain Money Initiative nevű projektjéhez, amely tokenizált bankbetéteket kapcsolna össze a hagyományos fizetési infrastruktúrával. Ez önmagában komoly intézményi validáció egy olyan vállalat számára, amelynek fő profilja különböző blokkláncok, vállalati rendszerek és tradicionális pénzügyi infrastruktúrák összekötése. A hír után azonban nemcsak a Quant megítélése változott meg, hanem a QNT token árfolyama is kilőtt: néhány hét alatt nagyjából 60 dollárról 350 dollár környékére emelkedett. Itt viszont fontos szétválasztani a vállalat sikerét és a token értékét. A nyilvánosan elérhető információk alapján nincs olyan közvetlen mechanizmus, amely miatt a The Clearing House több ezermilliárd dolláros forgalma automatikusan QNT-vásárlásokat generálna. A fundamentális hírre ráépült a spekuláció: jelentős derivatív pozíciók jelentek meg, shortokat likvidáltak, majd a momentumkereskedés és a FOMO is tovább hajtotta az árfolyamot. A QNT később vissza is korrigált. A történet így jól mutatja, hogy egy valóban pozitív üzleti fejlemény és az arra adott piaci reakció között könnyen hatalmas különbség alakulhat ki. A Robinhood részvényeket akart, memecoin-kaszinót kapott Egészen más utat járt be a Robinhood saját blokklánca. A vállalat eredeti elképzelése az volt, hogy egy Ethereumra épülő layer 2 hálózaton tokenizált részvényeket és más valós pénzügyi eszközöket lehessen a nap 24 órájában kereskedni. A tokenizált részvények akár decentralizált pénzügyi protokollokban, fedezetként vagy likviditási poolokban is használhatók lettek volna. A felhasználók azonban először egészen mást láttak meg a hálózatban. Ahelyett, hogy Nvidia-, Apple- vagy Google-részvények tokenizált változataival kezdtek volna kereskedni, pillanatok alatt beindult a memecoin-láz. A nyitott hálózat, az olcsó tranzakciók, a könnyű tokenkibocsátás és a Robinhood ismert márkaneve együtt ideális környezetet teremtett a spekulációhoz. Rövid idő alatt tokenek tízezrei jelentek meg. A történet azonban váratlan fordulatot vett. A memecoinok jelentős része később 50–70 százalékot esett, a spekuláció visszaszorult, de a felhasználók és a likviditás egy része a hálózaton maradt. A kezdeti őrület így paradox módon segített abban, hogy később az eredeti elképzelésnek megfelelő termékeket, például tokenizált valós eszközöket is elkezdjék használni. A Robinhood példája ezért szokatlan: a spekuláció először teljesen felülírta az üzleti narratívát, később azonban éppen ez hozta meg azt a forgalmat és figyelmet, amelyre a komolyabb szolgáltatások épülhettek. A Hyperliquidnek mindegy, merre megy a bitcoin A harmadik történet a Hyperliquidhez kapcsolódik, és itt már egészen más modell rajzolódik ki. A Hyperliquid egy saját blokkláncra épülő decentralizált derivatív tőzsde, amely a centralizált platformokhoz hasonló gyorsaságot és felhasználói élményt próbál kínálni. Legfontosabb termékei a perpetual futures kontraktusok, vagyis a lejárat nélküli határidő...

  5. Oct 9

    Forró ősz a fintech piacon: hackek, adatszivárgások és új növekedési csaták

    Szeptember nem kímélte a fintech szektort. Miközben egyes szereplők súlyos biztonsági incidensekkel és adatszivárgásokkal küzdöttek, mások minden korábbinál gyorsabban terjeszkedtek új piacokon. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója három látványos történeten – a Bitget, a Revolut és a Nubank példáján – keresztül mutatta be, milyen kockázatokkal jár, amikor egy fintech néhány év alatt globális szereplővé nő. A Bitgetnél nem a kulcsokat, hanem a háttérrendszert támadták A három történet közül pénzügyi szempontból a Bitget incidense volt a legsúlyosabb. A kriptotőzsdét szeptember közepén érte támadás, amelynek következtében a kár a műsorban elhangzottak szerint meghaladta a 388 millió dollárt. A támadás azért volt különösen aggasztó, mert nem a kriptoszektorban megszokott módon, privát kulcsok ellopásával történt. A támadók a tárcaszolgáltatás háttérrendszeréhez férhettek hozzá, majd tranzakciós információkat manipuláltak és az engedélyezési folyamatot is működésbe hozhatták. A Bitget vezérigazgatója szerint több jel is arra utalt, hogy észak-koreai hátterű hackercsoport állhatott a támadás mögött. Ez nem lenne példa nélküli: az Észak-Koreához kapcsolt csoportokat az elmúlt években több nagyszabású kriptoeszköz-lopással hozták összefüggésbe. A közvetlen veszteségnél azonban majdnem ugyanekkora problémává vált az ügyfélbizalom megingása. Miután a platform átmenetileg leállította a kiutalásokat, majd újraindította azokat, egyetlen nap alatt 463 millió dollárnyi nettó ügyfélvagyon távozott a tőzsdéről. A Bitget által versenyelőnyként kommunikált Protection Fund értéke közben 464 millió dollárról 200 millió dollár alá esett. Egy centralizált kriptotőzsde esetében ezért a bizalom legalább akkora érték, mint maga a technológia. Ha az ügyfelek azt érzik, hogy a vagyonuk nincs biztonságban, nagyon gyorsan megindulhat a pénzkivonás. A Revolutnál nem a főrendszer tört el A Revolut szeptemberben néhány napon belül két adatvédelmi incidenssel is szembesült, de egyik esetben sem klasszikus rendszerfeltörés történt. Az első történetben a támadók egy kompromittált olasz állami e-mail-fiókból küldtek hitelesnek tűnő hatósági megkeresést a Revolutnak. A vállalat legitimnek ítélte a kérést, és ennek megfelelően adatokat adott át. A támadás erejét éppen az adta, hogy a megkeresés egy valódi, megbízhatónak tűnő forrásból érkezett. A második incidensnél a probléma egy korábbi amerikai brókerpartnernél, a DriveWealthnél jelent meg. A támadók social engineering segítségével jogosulatlan hozzáférést szerezhettek a vállalati hálózathoz, és így ügyféladatokhoz is hozzáférhettek. A két eset közös tanulsága, hogy egy vállalat kiberbiztonsága ma már nem ér véget a saját rendszerénél. Minél több külső szolgáltatóval, beszállítóval és technológiai partnerrel működik együtt, annál hosszabb lesz az a lánc, amelynek minden egyes pontját védeni kell. A Revolut számára ez különösen fontos kérdés, hiszen a fintech cégek gyors növekedésének egyik motorja éppen az, hogy sok funkciót specializált partnereken keresztül építenek fel. Ez felgyorsítja a fejlesztést, de minden új kapcsolat egyben új kockázati pontot is jelent. A régi adatok is visszaüthetnek A DriveWealth-eset egy másik kellemetlen kérdést is felvetett: meddig őrizhetők meg egy korábbi partner ügyféladatai? A Revolut és a brókercég kapcsolata a műsor szerint 2023 és 2025 között nagyrészt megszűnt, ennek ellenére a későbbi incidens során még történelmi adatokhoz is hozzáférhettek a támadók. Ez rögtön felveti az adatmegőrzés problémáját: ha egy együttműködés lezárult, milyen információknak kell még évek múlva is elérhetőnek maradniuk? A kiszivárgott információk között személyazonosító dokumentumok, fényképek és kapcsolattartási adatok is szerepeltek. Még ha közvetlenül bankszámla- vagy fizetési adat...

  6. Oct 5

    Predikciós piacok: fogadás, tőzsde vagy a jövő információs infrastruktúrája?

    Néhány év alatt a predikciós piacok a pénzügyi és technológiai szektor egyik leggyorsabban növekvő területévé váltak. Ami korábban szűk rétegterméknek tűnt, ma már olyan platformokon jelenik meg, mint a Robinhood, miközben a Polymarket és a Kalshi milliárdos értékelésű szereplőkké nőttek. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója arról beszélgetett, hol húzódik a határ fogadás, befektetés, kockázatkezelés és információs piac között. A sport indította be, de ma már szinte bármire lehet kontraktust kötni A predikciós piacok alapötlete egyszerű: a felhasználók egy jövőbeli esemény bekövetkeztére vagy elmaradására vesznek fel pozíciót. Ezeket eseménykontraktusoknak nevezik, és ma már a sporttól kezdve a politikán és az időjáráson át egészen a kriptopiacig sokféle témára elérhetők. A piac egyik sajátossága, hogy egy kontraktus ára egyfajta pillanatnyi piaci valószínűségként is értelmezhető. Ha például egy „igen” kontraktus 70 centen forog, és egy dollárt fizet siker esetén, azt a piac gyakran úgy olvassa, mintha körülbelül 70 százalékos esélyt rendelne az adott esemény bekövetkeztéhez. A növekedésben továbbra is a sport játssza a főszerepet. A műsorban elhangzott, hogy a Robinhoodon egyetlen negyedév alatt 13,6 milliárd eseménykontraktus cserélt gazdát, ebből 5 milliárd csak a labdarúgó-világbajnoksághoz kapcsolódott. A Kalshi forgalmának mintegy 80 százaléka szintén sporteseményekhez kötődik. Ez már a hagyományos sportfogadóirodáknak is komoly versenyt jelent. A két világ között ráadásul felhasználói oldalról sokszor alig érzékelhető különbség: mindkét esetben arra teszünk pénzt, hogy egy esemény bekövetkezik-e. A predikciós piacokon azonban a pozíciót nem feltétlenül kell az esemény végéig tartani, hanem közben is el lehet adni, ahogy annak piaci ára változik. Fogadás vagy pénzügyi termék? A szabályozók sem értenek egyet Éppen ez a hasonlóság okozza az egyik legnagyobb szabályozási vitát az Egyesült Államokban. A platformok úgy érvelnek, hogy szabályozott eseménykontraktusokkal történő kereskedést kínálnak, nem hagyományos szerencsejátékot. Egyes amerikai államok viszont azt állítják, hogy különösen a sporthoz kapcsolódó termékek valójában ugyanazt az élményt nyújtják, mint a klasszikus sportfogadás. A helyzetet tovább bonyolítja, hogy a predikciós piacok ma már egyre mélyebben épülnek be a hagyományos befektetési platformokba. A Robinhood például részvények és kriptoeszközök mellett eseménykontraktusokat is kínál, miközben több különböző predikciós piaci infrastruktúrát kapcsol össze. Így egyre nehezebb egyetlen kategóriába besorolni ezeket a szolgáltatásokat. Ugyanaz a platform egyszerre hasonlíthat tőzsdére, fogadóirodára és kockázatkezelési eszközre. A predikciós piac vállalati biztosításként is működhet A szektor szereplői egyre erősebben hangsúlyozzák, hogy a predikciós piacoknak nemcsak spekulatív felhasználása lehet. Egy időjárásfüggő kisvállalkozás például olyan kontraktust vásárolhat, amely rossz idő esetén fizet. Egy strandbüfé bevétele erősen csökkenhet egy esős nyáron, de ha közben megfelelő pozíciót vesz fel egy időjárási predikciós piacon, az ott elért nyereség részben ellensúlyozhatja az alaptevékenységen elszenvedett veszteséget. A logika hasonlít ahhoz, ahogy a légitársaságok az üzemanyagárak, a mezőgazdasági vállalkozások pedig a terményárak változása ellen fedezik magukat. A Kalshi saját vizsgálata szerint több tízezer lezárt időjárási piacon a kontraktusárak viszonylag jól tükrözték a tényleges események bekövetkezési arányát. A vállalati felhasználás iránti érdeklődést jelzi az is, hogy az amerikai Hispanic Chamber of Commerce partnerséget kötött a platformmal annak bemutatására, hogyan használhatják a kis- és középvállalkozások az eseménykontraktusokat időjárási vagy szállítási kockázatok kezelésére. A piaci valószínűs...

  7. Sep 28

    AI-apokalipszis: valódi veszély vagy milliárdos marketingfogás?

    Az elmúlt hónapokban egymást érték azok a hírek, amelyek szerint egyes AI-rendszerek a vártnál önállóbban viselkedtek, korlátozásokat próbáltak megkerülni, vagy olyan lépéseket tettek, amelyekre a fejlesztők eredetileg nem számítottak. Ezzel párhuzamosan egyre több kutató és technológiai vezető kezdett arról beszélni, hogy érdemes lenne lassítani a fejlesztések tempóján. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető és Siklós Bence, a Peak tanácsadója azt járta körül, mennyire indokolt ez az aggodalom, és mennyire lehet üzleti érdek az AI körüli veszélyérzet felerősítése. Már nem csak rossz válaszokról van szó A korábbi chatbotok esetében a legnagyobb probléma sokáig az volt, hogy téves vagy kitalált információkat adtak. Az újabb, autonómabb rendszereknél azonban ennél összetettebb viselkedés is megjelent. Az adásban szóba került olyan modell, amely saját későbbi működését próbálta befolyásolni azzal, hogy önmagának hagyott utasításokat a korlátozások figyelmen kívül hagyására. Más rendszerek saját összefoglalóikban a hibák elrejtésére vagy hiányzó adatok kitalálására utaltak. A közös pont az volt, hogy a cél teljesítése érdekében olyan stratégiák jelentek meg, amelyekre a fejlesztők nem készültek fel. Ezek a tesztkörnyezetben még korlátozott következménnyel járó esetek önmagukban nem bizonyítják, hogy egy rendszer képes lenne tartósan kijátszani embereket vagy kritikus infrastruktúrát. Arra viszont rámutatnak, hogy a nagyobb önállóság új típusú kockázatokat hoz magával. Egy hibás AI-jelentésnek már valós következménye lehet Az adásban egy olyan esetről is szó esett, amelyben egy AI-jal készített amerikai hírszerzési jelentés tévesen nukleáris programhoz kapcsolódó szállítmányt azonosított egy kínai hajón. A hibát még a tervezett katonai lépés előtt észrevették, így végül nem történt beavatkozás. A példa azért fontos, mert jól mutatja: a probléma nem feltétlenül egy önállósodó, sci-fibe illő gép formájában jelenik meg. Sokkal reálisabb veszély, hogy döntéshozók túlságosan megbíznak egy hibás rendszer outputjában, és arra építenek komoly következményekkel járó döntéseket. Minél több területen válik az AI döntés-előkészítő eszközzé, annál fontosabb lesz, hogyan ellenőrzik az általa generált információkat. A amerikai katonai és hírszerzési szerveknél elvileg még nincs mindenhol egységes szabvány arra, hogyan kell validálni az AI által előállított tartalmat. Miért éppen most akar mindenki lassítani? Innen jutott el a beszélgetés az egyik legérdekesebb kérdéshez: miért éppen most vált sürgető témává a lassítás? Éveken keresztül az volt a technológiai verseny logikája, hogy aki gyorsabban fejleszt és előbb ér el áttörést, az stratégiai és gazdasági előnyhöz jut. Most viszont ugyanazoknak a vállalatoknak a vezetői kezdenek arról beszélni, hogy túl gyors lehet a tempó. Ennek egyik magyarázata természetesen az lehet, hogy a belső fejlesztések során valóban olyan képességeket vagy viselkedésmintákat látnak, amelyekkel a szélesebb közönség még nem találkozott. Ugyanakkor az üzleti környezet is megváltozott. A legfejlettebb modellek fejlesztése és üzemeltetése rendkívül költséges, miközben egyre több vállalat kezdi számszerűsíteni, hogy az AI-ra fordított kiadás valóban növeli-e a produktivitást és megtérül-e. Közben olcsóbb, részben nyílt modellek is egyre közelebb kerülnek a nagyobb rendszerek teljesítményéhez. A félelem akár versenyelőnnyé is válhat A vita egyik legérdekesebb üzleti oldala az, hogy a szigorúbb szabályozás éppen a jelenlegi piacvezetők helyzetét erősítheti. Ha a kormányok az egzisztenciális kockázatokra hivatkozva komoly audit-, biztonsági és megfelelési követelményeket vezetnek be, azoknak a legnagyobb cégek jóval könnyebben tudnak megfelelni, mint egy kisebb, új belépő. Így létrejöhet egyfajta szabályozási védőárok: a piacvezetők bent v...

  8. Sep 21

    Hamarosan eljöhet az idő, amikor mindent bizonyítani kell az interneten

    A mesterséges intelligencia fejlődésével egyre nehezebb pusztán ránézésre eldönteni, hogy egy videó, hangfelvétel vagy digitális tartalom valódi-e. A Fintech Világa legutóbbi adásában Érczfalvi András műsorvezető Siklós Bencével, a Peak tanácsadójával és Pethes Dáviddal, a Gen6 vezérigazgatójával beszélgetett arról, mi történik akkor, amikor a deepfake-technológia már üzleti és pénzügyi kockázattá válik, és miért kerül egyre inkább előtérbe az adatok eredetének bizonyítása és a digitális szuverenitás kérdése. Már nem az a kérdés, felismerjük-e a deepfake-et A beszélgetés egyik kiindulópontja egy 2024-es eset volt, amikor az Arup egyik pénzügyi munkatársa 25,6 millió dollárt utalt el csalóknak, miután egy videókonferencián azt hitte, valódi kollégáival beszél. A támadók egyszerre több ember hangját és arcát másolták le, ráadásul valós időben. Ez jól mutatja, hogy a deepfake már messze nem csak előre elkészített hamis videókat jelent. Egy támadás ma már élő beszélgetésként is megjelenhet, ráadásul éppen azokra az elemekre építve, amelyek korábban hitelességet sugároztak: ismerős arcokra, hangokra és vállalati kontextusra. A probléma egyik oka, hogy a támadók számára bőséges alapanyag áll rendelkezésre. Vezetők, szakértők és vállalatok évek óta arra törekednek, hogy minél láthatóbbak legyenek az interneten. LinkedIn-posztok, konferenciafelvételek, podcastok és videók mind olyan adatforrásokká válhatnak, amelyekből hitelesnek tűnő másolat készíthető. A detektálási versenyt egyre nehezebb megnyerni Pethes Dávid szerint a klasszikus megközelítés, amely a hamis tartalom felismerésére épít, hosszú távon nem elég megbízható. A generáló technológiák ugyanis jellemzően gyorsabban fejlődnek, mint azok az eszközök, amelyek megpróbálják kiszűrni őket. A műsorban elhangzott, hogy még a legjobb detektorok is csak korlátozott pontossággal dolgoznak, egy újabb és élethűbb modell megjelenése pedig rögtön ronthatja ezt az arányt. Mire egy deepfake-ről biztosan kiderül, hogy hamis volt, addigra a kár már rég megtörténhet. Ezért egyre fontosabbá válik az úgynevezett provenance, vagyis eredetbizonyítás. Ennek lényege nem az, hogy megpróbáljuk kitalálni, hamis-e egy tartalom, hanem az, hogy bizonyítani tudjuk, honnan származik. Ha egy dokumentum, videó vagy üzenet hiteles digitális aláírással rendelkezik, akkor ellenőrizhetővé válik, hogy valóban attól a személytől vagy szervezettől érkezett-e, akinek tulajdonítják. Ez binárisabb, egyszerűbb kérdéssé alakítja a problémát: nem azt kell eldönteni, hogy „vajon ez deepfake?”, hanem azt, hogy „bizonyítható-e a forrása?”. Az identitás feletti kontroll válhat az új alapértékké A Gen6 megközelítése az eredetbizonyítást decentralizált identitással kapcsolja össze. A rendszer különbséget tesz ember, szervezet és gépi vagy AI-identitás között, és ezekhez eltérő ellenőrzési folyamatokat rendel. A cél az, hogy egy digitális identitás ne kizárólag egy központi platformhoz tartozzon. A felhasználó saját kriptográfiai kulcsaival kezelhesse azt, és ezekkel tudja bizonyítani, hogy egy adott tartalom valóban tőle származik. Ez a digitális szuverenitás egyik alapgondolata: ha a felhasználónál vannak azok a kulcsok, amelyekkel az identitása irányítható, akkor nagyobb kontrollja marad a saját digitális jelenléte felett. Ha viszont ezek egy központi szolgáltatónál vannak, akkor az identitás feletti tényleges kontroll is részben oda kerül. A blokklánc ebben nem a teljes tartalmat tárolja, hanem bizonyítékként működik. A hitelesítési információ rögzíthető egy olyan elosztott rendszerben, amelyből utólag nem lehet egyszerűen eltüntetni vagy átírni a korábbi állításokat. Néhány éven belül fordulhat a bizalmi alaphelyzet A beszélgetés egyik érdekes felvetése az volt, hogy néhány éven belül megfordulhat az internetes tartalmakhoz való viszonyunk. Ma az emberek többsége még...

About

A Fintech Világa egy hetente megjelenő rádióműsor és podcast, amely betekintést nyújt a nemzetközi fintech piacok innovatív megoldásaiba - legyen az egy formabontó termék, egy szofisztikált megoldás vagy egy úttörő vállalkozás.

You Might Also Like