1. Főoldal
  2. Hírek
  3. DIGITALIZÁCIÓ
  4. Mesterséges intelligencia alkalmazása a tényfeltáró vizsgálatok területén

Mesterséges intelligencia alkalmazása a tényfeltáró vizsgálatok területén

DIGITALIZÁCIÓ 2026-06-05

Nyomtatás
Forrás: PwC | Szerző: Eichardt Livia - Besszer Boglárka

Címkék: tényfeltáró vizsgálatok, Forensic

A mesterséges intelligencia ma már a tényfeltáró vizsgálatok egyik leghasznosabb eszköze. Több százezer email, dokumentum és tranzakció gyors feldolgozásával olyan összefüggésekre és kockázatokra világíthat rá, amelyek feltárása korábban hetekig tartott volna. A szakértői ítélőképességet ugyan nem helyettesíti, de jelentősen növeli a vizsgálatok hatékonyságát és mélységét.

Nem titok, hogy - valószínűleg sokakhoz hasonlóan – eleinte szkeptikusak voltunk az AI használatával. 10 évvel ezelőtt például legalább 2 hetet töltöttünk egy AI-alapú eszköz betanításával, hogy a magyar nyelvű elektronikus dokumentumokat priorizálja nekünk, és gyorsabban megtaláljuk a releváns dokumentumokat, bizonyítékokat. Sajnos ez akkor még nem működött - bár angol nyelven már voltak ilyen területen sikerek, a magyar nyelv még kifogott az AI-on. Az eszköz félreértette a kontextust, irreleváns dokumentumokat priorizált, végül mindent manuálisan kellett megcsinálnunk, ráadásul közben 2 hetet el is vesztettünk. Jogosan merül fel a kérdés: ilyen korábbi tapasztalatok után egyáltalán megéri használni az AI-t a tényfeltáró vizsgálatokban?

Ma már nem az a kérdés, hogy érdemes-e az AI-t használni a napi munka során a forensic területen, hanem az, hogy hogyan tudjuk a legjobban kiaknázni a lehetőségeket, miként lehet okosan „együttműködni” a technológiával, és hol vannak (vannak-e egyáltalán) határok?

Aki valaha is csinált már tényfeltáró vizsgálatot, tudja: a legtöbb vizsgálat során nem az a kérdés, hogy rendelkezésre áll-e az adat, hanem hogy milyen jellegű adatokat, mennyi idő alatt, mekkora volumenben tudunk elemezni, átnézni, feldolgozni.  Az utóbbi időben azt tapasztaljuk, hogy a mesterséges intelligencia komoly szövetségesünk lett ebben a munkában - és érdemes erről nyíltan beszélni.

E-mail review: amikor az AI gyorsabban (és sokszor pontosabban) olvas, mint te

Egy tényfeltáró vizsgálat során a vizsgálandó adathalmaz könnyen akár több száz GB-nyi mennyiségű adatot, több százezer email-t, dokumentumot tartalmazhat - jelentős részük strukturálatlan adat, vagyis szabad szöveges levelezés, sokszor informális nyelvezettel, mellékletekben csatolt táblázatok, csatolmányok láncolata. Ilyen mennyiségű elektronikus strukturálatlan adat átnézése (rövid idő alatt) lehetetlen feladat. Korábban – és sokszor még ma is - a vizsgálatra releváns kulcsszavakkal, szó-kombinációkkal és vizsgálati időszakkal is előszűrjük az adathalmazt. Ennek átolvasása, értelmezése azonban nemcsak időigényes, de emberileg is megterhelő, ráadásul a fáradtság növeli a tévedés kockázatát. Az esetek legnagyobb részében nem is az egyértelmű bizonyítékot találjuk meg elsőre, hanem például egy furcsa szófoszlányt, egy érdekes táblázatot, egy szokatlan címzettet vagy egy céges email továbbítását magán emailre. Ezek alapján kell aztán célirányos kutatással megtalálni a puzzle további darabkáját.

Ma már a piacon elérhető forensic szoftverek egyre fejlettebb, beépített AI-funkciókkal rendelkeznek, amelyek kifejezetten strukturálatlan adatok feldolgozására lettek tervezve. A betanítás ma már csupán néhány órát vesz igénybe. Elegendő egy jó prompt megírása az eset részleteivel, elmagyarázva a modellnek, hogy mi releváns számunkra, és milyen jellegű dokumentumokból lesznek bizonyítékok.

A promptolást természetesen validáljuk egy kb. százas nagyságrendű mintán, és ha indokolt, akkor két-három iterációs körben finomhangoljuk. Van némi gépidő, amíg dolgozik az AI, de általában egy napon belül előszűri az adathalmazt, és kiválogatja azokat az emaileket, dokumentumokat, amelyeket érdemes a nyomozóknak elemezni. AI-megoldással ma már gyakorlatilag 5-10 embernyi, többhetes munkát lehet elvégezni, mindössze 1 nap alatt.

Bár ez óriási eredmény, nem szabad elfeledkezni arról, hogy itt nincs vége a tényfeltáró vizsgálatnak. Ezekből az előszűrt dokumentumokból kell összerakni, hogy pontosan mi történt, történt-e bűncselekmény, ki a felelős. Erre az elemzésre (még) az AI nem képes, és nem is helyettesíti a komplex szakértelmet, viszont segítségével sokkal nagyobb adathalmazt tudunk vizsgálni, ami egy tényfeltáró vizsgálatban kritikus lehet.

Dokumentum-elemzés: gyorsabban, pontosabban, többet

Egy másik tipikus forgatókönyv, amikor egy-egy vizsgálat során keressük a trendeket, a csalási mintázatokat, túlszámlázást, a fiktív vagy egyéb szokatlan tranzakciókat, anomáliákat. Ehhez nagy mennyiségű dokumentum halmazt kell feldolgozni - szerződéseket, számlákat, teljesítést igazoló dokumentációt, mellékleteket.

Hagyományos módszerrel ez bizony egy igazi türelemjáték. Egy kisebb csapat mennyi dokumentumot tud rövidebb idő alatt átnézni reálisan? Mekkora anyagmennyiség elemzése után vagyunk képesek azonosítani a trendeket, a potenciális csalást? AI-alapú dokumentumelemző eszközökkel a léptékváltás drámai: a mai platformok akár százezres nagyságrendben képesek a dokumentumokat kezelni, kategorizálni és célzott promptok alapján strukturált, összehasonlítható formában visszaadni a válaszokat. Ugyanannyi idő alatt nem tízes, hanem akár több száz, több ezer tranzakció dokumentációját tudjuk feldolgozni. Az AI-eszköznek már nem okoz gondot a rossz fénymásolat, a nem tökéletesen szkennelt dokumentum. Nem azért, mert az AI mindent megold, hanem mert rendszerezi és strukturálja az anyagot, így a szakértő már a lényegre, azaz a feltárt anomáliákra és az érdemi kérdésekre tud fókuszálni.

Nyílt forrású információgyűjtés - háttérvizsgálat

Egy tipikus partneri átvilágítás során tucatnyi forrásból kell, különböző minőségű adatot gyűjteni és feldolgozni, gyakran több joghatóságtól, eltérő nyelveken és formátumokban. Kik a közvetlen tulajdonosok? Ki a tényleges tulajdonos? Milyen negatív hírek érhetők el a partnerről az interneten? Szerepel-e a társaság, a vezető tisztségviselő szankciós listákon? Mennyire komplex a tulajdonosi struktúra, hány szintű a tulajdonosi lánc?

Nyilván minél komplexebb egy struktúra, minél több a kapcsolt vállalat, minél inkább el van rejtve a tényleges tulajdonos, annál több adatot kell gyűjteni, és annál inkább előjön az elemzői tudás, hogy hogyan lehet ezeket az adatokat összeszedni és értelmezni. Egy ilyen esetben a nyílt forrású információgyűjtés, a háttérvizsgálat akár napokig is tarthat.

Szerencsére már ebben is tudnak segíteni az AI-eszközök: automatikusan feldolgozzák a letöltött cégmásolatokat, strukturált formában nyerik ki a releváns adatokat (például tulajdonosi arányok, igazgatósági tagok, bejegyzési dátumok stb.). A tényleges tulajdonos azonosítását és a tulajdonosi lánc elemzését percek alatt elvégzik, még a komplex struktúrák esetében is, amihez korábban napok kellettek. Az AI az elemzés során felhívja a figyelmet a negatív információkra, azokra az adatokra, amelyekhez valamilyen kockázat kapcsolódik.

Erre az esetre is igaz, hogy az AI összegyűjti, rendszerezi, jelzi a kockázatokat, de azok értékeléséhez és kezeléséhez, a kapcsolódó döntések meghozatalához továbbra is szükséges az ember. A tulajdonosi háttér mögötti valódi motivációkat, az informális befolyásolási viszonyokat, a helyi üzleti szokásokat (még) egyetlen algoritmus sem érti.

Ahol az AI véget ér - és a szakértő kezdődik

A mesterséges intelligencia alkalmazása a tényfeltáró vizsgálatok területén már nem a jövő, hanem a jelen. Használjuk, teszteljük, egyre jobban integráljuk a napi munkafolyamatainkba. Nyilván nem ismeri az ügyfél szervezeti kultúráját, nem érzékeli a sorok közötti feszültséget egy emailben, és nem tud egy jó interjút lefolytatni. Ám tekintve a fent megosztott példákat, mi azt gondoljuk, hogy aki ma nem használja ezeket az eszközöket, lehetőségeket, az holnap már versenyhátránnyal indul. Igaz, hogy az AI nem old meg mindent, és nem helyettesíti a nyomozói szakértelmet – de aki jól használja, az sokkal többet lát, mint aki nélküle dolgozik.

Forrás:

Szerintünk...
A PwC Magyarország blogja
www.pwc.com/hu/blog

FIZESSEN ELŐ 2026-RA AZ ÖNADÓZÓ ÚJSÁGRA ÉS ONLINE CSOMAGJÁRA!

Önadózó - okos újság okos cégeknek és könyvelőknek!  Velünk 2026-ban is könnyebb lesz alkalmazni a jogszabályokat, követni a változásokat, teljesíteni az aktuális adózási, könyvviteli feladatokat, és elkerülni a buktatókat. Az Önadózó az egyik legnagyobb terjedelemmel jelentkező havi szaklap. Igen gazdag az archívumunk, az előfizetéssel ingyenesen hozzájuthat a megelőző évek lapszámaihoz. Az egyes lapszámok tartalma online elérhető, illetve mobiltelefonon is. Online csomagunk: Számviteli szabályzatok 2026 ● Cafetéria szabályzat 2026 ● Pénzmosás elleni szabályzat csomag 2026 ● GDPR Segédlet, ● Gyorskérdés szolgáltatás a honlapon,● AI tanácsadás (NDZ) ● Segédletek + Mérlegképes és adótanácsadói kreditek ● Ingyenes e-könyvek és vásárlási kedvezmény az Önadózó Webáruhgázban ● Előfizetni itt lehet: https://www.onadozo.hu/elofizetes-az-ujsagra/ 

Figyelem a Money Network Kft hitel-, babaváró hitel és ltp kalkulátorának használata díjmentes!

Lakástakarék, babaváró hitel és jelzáloghitel közvetítésben együttműködő partnerünk a Money Network Kft. A kalkulátor üzemeltetője a moneynetwork.hu.

Vissza az előző oldalra

Webáruház

Szabályzatok

Szabályzatok kategória összes termékének megtekintése

E-Könyvek

E-Könyvek kategória összes termékének megtekintése

Szakkönyvek

Szakkönyvek kategória összes termékének megtekintése

E-Start

Önadózó segítség az ügyek elektronikus intézéséhez.

Vissza az előző oldalra