AI-oktatás a FinEx csapatnak – ChatGPT-first stratégia, CustomGPT-k és értékesítés

Rövid összefoglaló

Kétórás, gyakorlatközpontú AI-oktatást tartottunk egy pénzügyi szolgáltatócsapatnak: az előzetes felmérés alapján személyre szabtuk a tematikát, a tréningen ChatGPT–Perplexity–Gemini összehasonlítást, adatbiztonsági irányelveket és azonnal bevethető prompt-sablonokat adtunk át; a visszajelzések szerint a program „érthető, gyakorlatias és azonnal használható” volt.

• Fókusz: LLM-ek a pénzügyi folyamatokban (kutatás, riport, sales enablement)
• Eszközök: ChatGPT (általános), Perplexity (forrásolt kutatás), Gemini (multimodális)
• Biztonság: adatkezelési checklist, csapatszintű beállítások
• Kimenet: sablonkönyvtár, bevezetési roadmap, KPI-javaslatok
• Referencia: kiemelten hasznosnak értékelték a keresések finomhangolását és a konkrét use case-eket

Miért üzleti előny az AI-használat és -fejlesztés a pénzügyi szolgáltatóknál?

A pénzügyi szektorban a kutatás, a riportálás és a compliance-kötött kommunikáció mind időigényes, szabályozott tevékenység. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – megfelelő keretekkel – képesek gyorsítani a piaci/versenytársi összegzéseket, egységesíteni a belső dokumentumok stílusát, és csökkenteni a „nulláról induló” tartalomkészítés idejét. Szakmai szempontból az AI elsődleges értéke itt a minőségileg konzisztens vázlat → szerkesztett változat → végső anyag folyamat támogatása, transzparens ellenőrzési pontokkal.

A fejlesztett AI-kompetencia ráadásul kockázatot is csökkent. A csapat szintű alapok – biztonságos promptolás, adatvédelmi szabályok, forrásolt AI-kutatás – épp azt a területet erősítik, ahol a pénzügy különösen érzékeny. Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy a „ChatGPT-first, forrásolt böngészéssel kiegészítve” stratégia gyorsan mérhető időmegtakarítást, jobb egységességet és rövidebb review-ciklusokat hoz.

Előzetes felmérés: honnan indult a csapat?

Az oktatást megelőzően online kérdőívben mértük fel a résztvevők AI-érettségét. A válaszokból kiderült, hogy legtöbben már kipróbálták a generatív eszközöket, de a használat rendszertelen volt: hiányzott az egységes policy, az eszközválasztási iránytű és a „mit mikor, hogyan” szempontrendszer. A felmérés alapján priorizáltunk: kutatás/összegzés, sales-támogatás, majd belső riport-standardizálás.

A kollégák saját szavaival élve leginkább két dolog hiányzott: (1) jól működő, iparág-kompatibilis prompt-sablonok és (2) egy könnyen követhető bevezetési roadmap (szerepek, felelősségek, QA-pontok). Ezért a képzés kimenetét eleve kézzelfogható dokumentumokra és mintákra építettük, hogy az oktatás másnapján is használható legyen minden.

A prezentáció és a tematika: LLM-alapok → eszközök → keretrendszerek → use case-ek

A tréning anyaga négy lépésben épült fel. Először tisztáztuk az LLM-ek működését (kontextusablak, hallucináció kezelése, „ember a körben”), majd eszközszerepek szerint rendeztük a palettát: ChatGPT mint generalista szerkesztő/elemző, Perplexity mint forrásolt AI-böngésző kutatásra, Gemini mint multimodális kiegészítő. Szerintem szakmailag releváns, hogy már itt döntünk: „egy platform – jól”, és mellé célfeladatra választunk kiegészítőt.

A második blokk a prompt-keretekről szólt és a CustomGPT/asszisztens mintákról: kutató, szerkesztő, QA-ellenőr. Végül a pénzügyi környezetre szabott use case-könyvtár következett: piaci/versenytársi összegzés, hideg megkeresés 3-lépcsős sorozata, meeting-összefoglaló akciópontokkal, belső riportok egységesítése. Minden esettípushoz kész sablon és QA-ellenőrzőlista tartozott, bevezetési roadmap-pel (pilot → policy → enablement → KPI).

Résztvevői referencia: mit adott a tréning?

A visszajelzések a korábbi ügyvédi oktatásokhoz hasonlóan itt is a gyakorlatias megközelítést és az azonnal bevethető sablonokat emelték ki. „Az elsajátított prompt-ötleteket már a tréning napján elkezdtük használni – különösen a keresések finomhangolása és a forrásolt összegzések hoztak gyors eredményt.” Az is pozitívumként jelent meg, hogy az adatbiztonsági checklist és a csapatszintű beállítások végre közös nevezőt adtak az AI-használathoz.

Összességében a résztvevők azt emelték ki, hogy nem „eszközbemutatót”, hanem üzleti folyamatokra lefordított módszertant kaptak: mit csináljunk, mivel, milyen sorrendben, és hol ellenőrizzük az AI-kimeneteket. Szakmai szempontból a legértékesebbnek a „Perplexity (kutatás) → ChatGPT (szerkesztés) → belső QA” folyamatot tartották, mert rögtön látszott rajta a minőségjavulás és az időmegtakarítás.

Gyakorlati tippek a bevezetéshez (5)

1. Egy platform – jól: indulj ChatGPT-vel, kutatáshoz tedd mellé a Perplexityt.
2. RIC-keret minden prompt elején (szerep, feladat, kontextus).
3. Refine-loop: vázlat → kritériumos értékelés → önjavítás → végső QA.
4. Policy & jog: adatvédelmi checklist és „no-go” szabályok publikus megosztása.
5. KPI: perc/darab megtakarítás, review-körök száma, hibaarány, „AI napi használat” arány.