AI και «καλό χρήμα»: εμπιστοσύνη στις τράπεζες

Το 2025 μάς θύμισε κάτι που οι τραπεζίτες συχνά ξεχνούν όταν όλα «δουλεύουν»: η εμπιστοσύνη είναι υποδομή. Όχι συναίσθημα. Ένα σοκ στο εμπόριο, μια περίοδος υψηλού πληθωρισμού ή μια έξαρση ψηφιακής απάτης αρκούν για να φανεί το κενό.

Σε μια πρόσφατη ομιλία (16/12/2025), ο Διοικητής της Τράπεζας του Καναδά περιέγραψε το «καλό χρήμα» ως χρήμα ασφαλές, ανταλλάξιμο στο άρτιο σε όλες τις μορφές του, και με σταθερή αγοραστική δύναμη. Αυτή η οπτική δεν αφορά μόνο τον Καναδά. Για τις ελληνικές τράπεζες και τους fintech παρόχους, είναι ένας πρακτικός οδηγός: ό,τι κι αν χτίζεις—ψηφιακά πορτοφόλια, open banking, real-time πληρωμές—αν δεν χτίζεις παράλληλα μηχανισμούς εμπιστοσύνης, το προϊόν θα «σπάσει» στην πρώτη πίεση.

Και εδώ μπαίνει η Τεχνητή Νοημοσύνη στον Τραπεζικό και Χρηματοοικονομικό Τομέα: όχι ως μόδα, αλλά ως εργαλείο που κάνει την εμπιστοσύνη μετρήσιμη, λειτουργική και κλιμακούμενη.

«Καλό χρήμα» = καλή υποδομή εμπιστοσύνης

Το «καλό χρήμα» δεν είναι μόνο το χαρτονόμισμα ή το υπόλοιπο στον λογαριασμό. Είναι και οι ράγες πάνω στις οποίες κινείται: συστήματα πληρωμών, κανόνες, εποπτεία, πρότυπα ασφάλειας.

Στην πράξη, η εμπιστοσύνη σε ένα σύγχρονο χρηματοοικονομικό οικοσύστημα στηρίζεται σε τρεις πυλώνες:

1. Ακεραιότητα και ασφάλεια συναλλαγών (να μη χάνεται, να μη «πειράζεται»)
2. Ισοδυναμία/μετατρεψιμότητα (να ξέρεις τι αξίζει και να το εξαργυρώνεις όταν το χρειάζεσαι)
3. Σταθερότητα αξίας (να μην «τρώγεται» από πληθωρισμό ή συστημικούς κινδύνους)

Η κεντρική τράπεζα προστατεύει το πλαίσιο και το νόμισμα. Οι εμπορικές τράπεζες και οι πάροχοι πληρωμών προστατεύουν την καθημερινή εμπειρία του χρήστη. Η AI είναι ο σύνδεσμος που ενισχύει και τα δύο: προβλέπει, ανιχνεύει, αυτοματοποιεί, τεκμηριώνει.

Φράση-πυξίδα για το 2026: «Η εμπιστοσύνη δεν είναι feature. Είναι SLA.»

Από τα μετρητά στην ψηφιακή εποχή: γιατί η ασφάλεια αλλάζει μορφή

Τα μετρητά παραμένουν ανθεκτικά γιατί είναι απλά, λειτουργούν χωρίς ίντερνετ, και δεν «χακάρονται». Όμως η οικονομία μετατοπίζεται σταθερά σε ψηφιακές ροές: λογαριασμοί, κάρτες, μεταφορές, e-commerce, εμβάσματα. Αυτό σημαίνει ότι η απειλή αλλάζει: λιγότερη παραχάραξη χαρτονομισμάτων, περισσότερη απάτη ταυτότητας, social engineering, account takeover, synthetic identities.

Τι κάνει η AI που τα παραδοσιακά rules δεν μπορούν

Οι κλασικοί κανόνες τύπου «αν το ποσό είναι πάνω από Χ, μπλόκαρε» είναι χρήσιμοι αλλά εύκολα παρακάμπτονται. Η AI—ιδίως τα μοντέλα ανίχνευσης ανωμαλιών—αναγνωρίζει μοτίβα συμπεριφοράς σε πραγματικό χρόνο:

• Συμπεριφορική βιομετρία: ρυθμός πληκτρολόγησης, μοτίβα πλοήγησης, «δισταγμοί» σε φόρμες
• Graph analytics: δίκτυα λογαριασμών/συσκευών/τηλεφώνων που συνδέονται ύποπτα
• Device intelligence: αξιοπιστία συσκευής, emulator detection, αλλαγές SIM, γεωγραφικές ασυνέπειες
• Risk scoring σε 50–200 ms για έγκριση/απόρριψη/step-up authentication

Για ελληνικές τράπεζες, αυτό μεταφράζεται σε δύο μετρήσιμα αποτελέσματα: λιγότερα false positives (άρα λιγότερο «σπάσιμο νεύρων» στον πελάτη) και γρηγορότερη αναχαίτιση όταν η επίθεση είναι σε εξέλιξη.

Real-time πληρωμές: η ταχύτητα θέλει AI ή θα σε ξεπεράσει

Η ιδέα ενός συστήματος πληρωμών που εκκαθαρίζει 24/7/365—όπως το Real-Time Rail που περιγράφεται στην ομιλία—είναι ελκυστική, αλλά φέρνει μια σκληρή πραγματικότητα:

Όσο πιο γρήγορα κινούνται τα χρήματα, τόσο λιγότερος χρόνος υπάρχει για ανθρώπινο έλεγχο.

Η ελληνική πρόκληση (και ευκαιρία)

Στην Ελλάδα, το real-time πνεύμα υπάρχει ήδη σε μεγάλο βαθμό στην καθημερινότητα (άμεσες μεταφορές, κάρτες, ψηφιακά wallets). Το επόμενο βήμα είναι να γίνει η εμπειρία:

• πιο φθηνή (μείωση κόστους ανά συναλλαγή)
• πιο αξιόπιστη (λιγότερα fails)
• πιο ασφαλής (λιγότερη απάτη χωρίς τριβή)

Η AI μπαίνει εδώ ως «κόφτης» κινδύνου και ως αυτοματισμός λειτουργίας:

• Real-time fraud orchestration: όταν ανεβαίνει το ρίσκο, εφαρμόζεις δυναμικά step-up (OTP, biometric, passkey)
• Intelligent routing: επιλογή διαδρομής πληρωμής με βάση κόστος/χρόνο/ρίσκο
• Automated dispute handling: ταξινόμηση, συγκέντρωση αποδείξεων, προ-απόφαση επιστροφών

Πρακτικά, μια τράπεζα που στοχεύει σε «καλό χρήμα» σε real-time περιβάλλον πρέπει να έχει AI όχι μόνο στο fraud, αλλά και στο operations.

Stablecoins: «άριστο» μόνο αν είναι εξαγοράσιμα και εποπτευόμενα

Τα stablecoins σχεδιάζονται ώστε να ανταλλάσσονται 1:1 με ένα νόμισμα αναφοράς. Αυτό ακούγεται απλό, αλλά η αξιοπιστία τους κρίνεται σε τρία σημεία:

1. Τι assets τα καλύπτουν (ποιότητα και ρευστότητα)
2. Πώς και πότε γίνεται η εξαγορά (χρόνος, προμήθειες, όροι)
3. Operational resilience (ασφάλεια υποδομών, κυβερνοαντοχή)

Η καναδική κατεύθυνση (ρύθμιση εκδοτών stablecoins και υπαγωγή πληρωμών stablecoin σε πλαίσιο retail payments) δείχνει κάτι που αξίζει να κρατήσουμε και στην Ελλάδα/ΕΕ:

Χωρίς διαφάνεια και εξαγορά στο άρτιο, το stablecoin είναι «υπόσχεση», όχι χρήμα.

Πού κολλάει η AI στα stablecoins

Η AI δεν «εγγυάται» την κάλυψη. Αυτό είναι θέμα κανόνων και ελέγχων. Όμως κάνει δύο κρίσιμα πράγματα:

• Ανίχνευση απάτης και AML σε on-chain/off-chain ροές (ιδίως όταν το stablecoin χρησιμοποιείται ως μέσο πληρωμής)
• Συνεχής εποπτεία κινδύνου λειτουργίας (π.χ. ασυνήθιστα μοτίβα εξαγοράς, επιθέσεις σε wallets, liquidity stress indicators)

Για τράπεζες που εξετάζουν συνεργασίες με stablecoin providers, η ερώτηση δεν είναι «να μπούμε ή όχι». Είναι: μπορούμε να επιβάλουμε επίπεδο εμπιστοσύνης αντίστοιχο με αυτό που ο πελάτης περιμένει από τραπεζικό χρήμα;

Open banking (consumer-driven banking): τα δεδομένα είναι χρήμα, άρα θέλουν φύλαξη

Το open banking δίνει στον πελάτη έλεγχο στα δεδομένα του, ώστε να τα μοιράζεται με τρίτους (π.χ. budgeting apps, επενδυτικές πλατφόρμες, ψηφιακές πιστώσεις). Αυτό αυξάνει ανταγωνισμό και επιλογές. Αυξάνει όμως και την επιφάνεια επίθεσης.

Πώς «δένει» η AI με το open banking στην πράξη

Η ασφαλής εφαρμογή open banking απαιτεί:

• Δυναμική αξιολόγηση κινδύνου συγκατάθεσης (consent risk scoring): είναι ο χρήστης πράγματι αυτός που λέει ότι είναι;
• Ανίχνευση κατάχρησης APIs: spikes, scraping, credential stuffing, ύποπτα refresh tokens
• Data minimization με AI: να μοιράζεσαι το απολύτως αναγκαίο (π.χ. με policy engines που «καταλαβαίνουν» σκοπό χρήσης)
• Explainable AI στα decisioning συστήματα (ιδίως όταν τα δεδομένα οδηγούν σε πιστοληπτική απόφαση)

Εδώ η θέση μου είναι ξεκάθαρη: open banking χωρίς ισχυρή εποπτεία και AI controls καταλήγει να είναι open season για απατεώνες.

Σταθερή αγοραστική δύναμη: η AI ως «ραντάρ» κινδύνων και πληθωρισμού

Η ομιλία επανέφερε το πιο ανθρώπινο κομμάτι της νομισματικής πολιτικής: όταν ο πληθωρισμός ξεφεύγει, οι άνθρωποι νιώθουν ότι «τους κλέβουν». Ακόμη κι αν ο δείκτης επιστρέψει στο 2%, το επίπεδο τιμών έχει ήδη ανέβει και ο πόνος μένει.

Τι σχέση έχει αυτό με τις τράπεζες και την AI; Πολύ πρακτική:

• Καλύτερες προβλέψεις ταμειακών ροών για επιχειρήσεις (AI cash-flow forecasting)
• Stress testing χαρτοφυλακίων με σενάρια (ενέργεια, επιτόκια, εμπορικοί δασμοί)
• Έγκαιρα σήματα καθυστέρησης σε δάνεια (early warning systems) πριν «σκάσει» το NPL

Σε ένα περιβάλλον με εμπορικές εντάσεις και πιο συχνά σοκ προσφοράς, η AI δεν αντικαθιστά τους οικονομολόγους. Τους δίνει πυκνότερα δεδομένα και ταχύτερους κύκλους αναθεώρησης.

Τι μπορούν να κάνουν τώρα οι ελληνικές τράπεζες (πρακτικός οδηγός 60 ημερών)

Αν ο στόχος είναι «καλό χρήμα» σε ψηφιακή μορφή, οι πιο αποδοτικές κινήσεις δεν είναι οι πιο θεαματικές. Είναι αυτές που μειώνουν ρίσκο και τριβή μαζί.

1. Χαρτογράφηση ροών απάτης ανά κανάλι (κάρτα, μεταφορές, e-commerce, call center) και ενιαίο fraud data model.
2. Ενοποίηση σήματος ταυτότητας (device + συμπεριφορά + ιστορικό) ώστε ο πελάτης να μην κάνει 3 φορές επαλήθευση.
3. Πιλοτικό real-time risk scoring σε κρίσιμες συναλλαγές (π.χ. νέοι δικαιούχοι, μεγάλες μεταφορές, αλλαγές στοιχείων).
4. AI-assisted SOC / anti-fraud operations: αυτοματοποίηση triage περιστατικών και τεκμηρίωση για audits.
5. Πλαίσιο διακυβέρνησης AI: ποιος εγκρίνει μοντέλα, πώς μετράς drift, πώς εξηγείς αποφάσεις σε πελάτες/επόπτες.

Μια τράπεζα που μετράει «χρόνο μέχρι τον εντοπισμό» (MTTD) και «χρόνο μέχρι την απομόνωση» (MTTR) για απάτη, έχει ήδη μπει στη σωστή νοοτροπία.

Η ουσία για το 2026: πρόοδος χωρίς να χαθεί η εμπιστοσύνη

Η κεντρική τράπεζα κρατά το πλαίσιο. Οι τράπεζες κρατούν την εμπειρία του πελάτη. Η AI κρατά τη λεπτή ισορροπία: περισσότερη ταχύτητα, περισσότερες επιλογές, περισσότερα κανάλια—χωρίς να χαθεί η ασφάλεια.

Αν γράφω κάτι που αξίζει να μείνει από αυτό το κείμενο, είναι αυτό: «Καλό χρήμα» στην ψηφιακή εποχή σημαίνει καλές αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο. Και αυτές οι αποφάσεις, πλέον, γίνονται με AI.

Αν σχεδιάζετε το επόμενο βήμα σας σε fraud detection, open banking ή αυτοματοποίηση εξυπηρέτησης, η σωστή ερώτηση δεν είναι «να βάλουμε AI;». Είναι: πού ακριβώς χάνεται σήμερα η εμπιστοσύνη—και πώς τη μετράμε, τη βελτιώνουμε και τη διατηρούμε;