Mesterséges intelligencia segíti a céginformációs elemzéseket
Az Opten Informatikai Kft. szerdán mutatta be új, mesterséges intelligenciára épülő asszisztensét, amely a cég saját, több mint harminc éve gyűjtött céginformációs adatbázisából dolgozik. A budapesti sajtóeseményen Csorbai Hajnalka, a cég stratégiai és operatív igazgatója élő példákon keresztül szemléltette a rendszer működését és korlátait.
Az igazgató elmondta, hogy az ügyfelek korábban minél több adatot kértek, az utóbbi időben azonban egyre inkább arról számolnak be, hogy nehezen igazodnak el a rendelkezésre álló információhalomban, és gyors, pontos válaszokat szeretnének kapni. Az ötletet a cég tulajdonos-ügyvezetője, Tóth Tamás vetette fel, aki egy tárgyalás előtt szerette volna megtudni, ki a partnercég vezetője, mekkora az árbevétele, és mire érdemes figyelni. A választ felolvasva kérte, hogy közben a parkolásra koncentrálhasson.
Csorbai Hajnalka szerint a fő kérdés az volt, miben lehet más egy ilyen eszköz, mint a nyilvánosan elérhető generatív AI-rendszerek. Ezek ismert gyengesége az úgynevezett hallucináció, amikor a modell magabiztosan közöl kitalált vagy téves tényeket. Az Opten asszisztense ezért kizárólag a cég saját, friss adatforrásaiból dolgozik, így elvileg nem keveredhetnek bele más cégekről származó hamis információk.
Gyakorlati példák a rendszer működésére
Az első bemutató példában a rendszertől azt kérdezték, mire kell figyelni egy budapesti kereskedelmi kft.-vel kötendő, 40 millió forintos, utólagos fizetésű üzletnél. Az asszisztens a teljes adatbázison lefuttatta a céget és a tárgyalópartnert is. Kiemelte a vállalkozás likviditását, saját tőkéjét és kötelezettségeit. A modell szerint a cég hitelkeret-maximuma mindössze 13,2 millió forint, ezért egy 40 milliós halasztott fizetéssel óvatosan kell bánni. A rendszer egy már nem hatályos büntetőjogi bejegyzésre is felhívta a figyelmet. Csorbai Hajnalka hangsúlyozta, hogy ezek az adatok korábban is elérhetők voltak az Opten felületén, csak több lépésben és lassabban lehetett kikeresni őket, a döntés pedig minden esetben az embernél marad.
A második példa azt mutatta meg, miért nem elég egyetlen céget vizsgálni. A kiválasztott vállalkozást az Opten saját kockázati besorolása minimális kockázatúnak tartja, a cégjegyzésre jogosultak közvetett érdekeltségeiben viszont felszámolások és számos negatív információ bukkant fel. Az asszisztens ilyenkor nemcsak a közvetlen kapcsolatokat nézi meg, hanem több kapcsolati hálón átlépve a teljes cégcsoportot feltérképezi.
Névváltozatok és tulajdonosi hálók feltárása
A bemutató egyik legérdekesebb része a névvariánsok kezeléséről szólt. Az Opten munkatársai szerint gyakori, hogy a tulajdonosok és a cégjegyzésre jogosultak lehagyják a harmadik keresztnevüket, a vezetéknevüket hol egy, hol két l-lel írják, és az anyjuk nevét is többféle változatban tüntetik fel. A bemutatón elhangzottak szerint sokan ezzel próbálhatják elrejteni a valódi kapcsolataikat. Az Opten ezeket eddig kézzel javította a rendszereiben, de nehéz volt naprakészen tartani őket. Az asszisztens most az elírásokon keresztül is megtalálja az összetartozó szereplőket.
Az eseményen Jellinek Dániel üzletembert is felhozták, akit szeptember közepén a Volánbusz-ügyben letartóztattak. Az általa vezetett Indotek Group ingatlanbefektetési cégcsoport szerint az üzletember semmilyen bűncselekményt nem követett el. Az Opten munkatársai azt vizsgálták, hány cég kötődik hozzá. Az asszisztens szerint Jellinek Dániel csak 26 cégben közvetlen tulajdonos, végső tulajdonosként viszont 189 vállalkozásban érdekelt. Végső tulajdonosnak azt nevezik, aki más cégeken keresztül, közvetetten áll egy vállalkozás mögött. A bemutatón elhangzottak szerint aki csak a közvetlen érdekeltségeket nézi, jelentősen alábecsüli egy ilyen szereplő befolyását.
A rendszer korlátaira is kitértek: minden válasz csak annyira jó, amennyire helyesen teszik fel a kérdést a felhasználók, de erre szerintük pár nap alatt rá lehet érezni. Végezetül érdekességként megnézték a rendszerben Várkonyi Andrea és Mészáros Lőrinc cégeinek teljesítményét is, illetve a kapcsolati összefonódásokat. Az AI arra jutott, hogy a házaspárnak több közös céges érdekeltsége is van.
Hosszabb távon a szolgáltatás fizetős lesz, mert a cégnek jelentős tokenköltséget okoz. A token az a szövegegység, amelyben a nyelvi modellek a szöveget feldolgozzák, és amely alapján az AI-szolgáltatók díjat számolnak. A felhasználók előre feltöltött keretből fizethetnek, a költésüket pedig folyamatosan követhetik.
