AI και SEPA: το σχέδιο μιας κεντρικής τράπεζας

Στις 07/10/2025 η Αλβανία εντάχθηκε στο SEPA. Για τον μέσο πολίτη αυτό ακούγεται σαν «άλλο ένα ευρωπαϊκό ακρωνύμιο». Για μια κεντρική τράπεζα, όμως, είναι κάτι πολύ πιο πρακτικό: μια μεγάλη άσκηση επιχειρησιακής αναβάθμισης, συμμόρφωσης, διαχείρισης κινδύνων και —όλο και περισσότερο— αξιοποίησης τεχνητής νοημοσύνης.

Η ομιλία του Gent Sejko σε διεθνές συνέδριο για οικονομία, καινοτομία και τεχνολογία λειτουργεί σαν καθαρό case study για το πώς μια μικρή οικονομία «δένει» ψηφιακές πληρωμές, ανάλυση δεδομένων, προγνωστικά μοντέλα και θεσμικές συνεργασίες. Και αυτό έχει άμεση αξία για το ελληνικό τραπεζικό οικοσύστημα: οι ίδιες επιλογές (και τα ίδια λάθη) εμφανίζονται παντού στην Ευρώπη.

Αν διαβάζεις τη σειρά μας «Τεχνητή Νοημοσύνη στον Τραπεζικό και Χρηματοοικονομικό Τομέα», εδώ είναι το πρακτικό μήνυμα: η AI στην τραπεζική δεν ξεκινά από ένα chatbot. Ξεκινά από δεδομένα, πληρωμές, πρότυπα και διακυβέρνηση.

SEPA ως «τεστ ωριμότητας» για τον ψηφιακό μετασχηματισμό

SEPA δεν είναι απλώς φθηνότερα εμβάσματα. Είναι ένα πλαίσιο κανόνων που πιέζει όλο το σύστημα να δουλεύει πιο προβλέψιμα, πιο μετρήσιμα και με υψηλότερα στάνταρ ασφαλείας. Αυτός ο εξαναγκασμός (με την καλή έννοια) δημιουργεί τις προϋποθέσεις για AI σε κλίμακα.

Στην ομιλία του, ο διοικητής της Τράπεζας της Αλβανίας το είπε καθαρά: οι πολίτες και οι επιχειρήσεις παίρνουν πιο γρήγορες πληρωμές στην Ευρώπη, χαμηλότερο κόστος και υψηλότερα πρότυπα ασφάλειας. Για τις τράπεζες και τους ρυθμιστές, όμως, το «πακέτο» είναι μεγαλύτερο:

• τυποποίηση ροών πληρωμών και μηνυμάτων,
• αυστηρότερες απαιτήσεις συμμόρφωσης,
• ανάγκη για 24/7 επιχειρησιακή ετοιμότητα,
• συνεχής παρακολούθηση απάτης και ανωμαλιών.

Γιατί αυτό «κουμπώνει» με AI στην τραπεζική

Η τεχνητή νοημοσύνη αποδίδει όταν υπάρχουν:

1. Καθαρά δεδομένα (δομημένα, με συνέπεια).
2. Σταθερές διαδικασίες (ώστε το μοντέλο να «μαθαίνει» από επαναλαμβανόμενα μοτίβα).
3. Μετρήσιμα outcomes (π.χ. false positives στην απάτη, χρόνος εκκαθάρισης, κόστος ανά συναλλαγή).

Το SEPA σπρώχνει ακριβώς προς αυτή την κατεύθυνση. Και όταν ακούς μια κεντρική τράπεζα να μιλά για modernisation των συστημάτων πληρωμών και για instant and secure payments 24/7, να το μεταφράζεις ως: χρειαζόμαστε καλύτερη ανίχνευση απάτης, καλύτερη παρακολούθηση ρίσκου και καλύτερο capacity planning — άρα AI/ML και analytics.

24/7 άμεσες πληρωμές: η πραγματική πρόκληση είναι ο κίνδυνος

Άμεσες πληρωμές 24/7 σημαίνει ότι το ρίσκο τρέχει 24/7. Δεν υπάρχει «θα το δούμε αύριο το πρωί». Αυτό αλλάζει την έννοια της λειτουργικής ανθεκτικότητας και της αντιμετώπισης απάτης.

Στην πράξη, ένα σύγχρονο οικοσύστημα πληρωμών απαιτεί:

• real-time fraud detection (μοντέλα που βαθμολογούν συναλλαγές σε milliseconds),
• dynamic risk scoring για λογαριασμούς/συσκευές/συμπεριφορές,
• automated case management (ώστε οι ομάδες AML/Fraud να πιάνουν τις σημαντικές υποθέσεις),
• observability σε υποδομές (ανάλυση log data για ανωμαλίες).

Πού «μπαίνει» η AI με πρακτικό τρόπο

Αν το δούμε με όρους έργου, όχι θεωρίας:

• Ανίχνευση απάτης σε πληρωμές: Μοντέλα ανωμαλιών (unsupervised) για νέα μοτίβα + supervised μοντέλα για γνωστά σενάρια. Στόχος: λιγότερα ψευδώς θετικά που ταλαιπωρούν τον πελάτη.
• Anti-Money Laundering (AML): Κατάτμηση πελατών/συμπεριφορών και καλύτερο alert prioritization. Η παραγωγικότητα των αναλυτών ανεβαίνει όταν τα alerts έχουν σωστή σειρά.
• Credit risk “spillover”: Οι πληρωμές δίνουν πρώιμα σήματα για stress σε νοικοκυριά/ΜμΕ (π.χ. αλλαγές συχνότητας πληρωμών, καθυστερήσεις, «σπασίματα» ποσών).

Η κεντρική τράπεζα, από τη δική της πλευρά, δεν υλοποιεί πάντα τα ίδια μοντέλα με μια εμπορική τράπεζα. Όμως βάζει τις ράγες: κανόνες, πρότυπα, πλαίσιο συνεργασίας και απαιτήσεις αναφοράς δεδομένων.

AI στην κεντρική τραπεζική: από τον πληθωρισμό μέχρι τη χρηματοπιστωτική σταθερότητα

Το πιο ενδιαφέρον σημείο της ομιλίας δεν είναι οι πληρωμές. Είναι ότι η Τράπεζα της Αλβανίας μιλά ανοιχτά για advanced models, data analytics και ψηφιοποίηση στατιστικών. Αυτά είναι η «άλλη όψη» της AI στον χρηματοοικονομικό τομέα: όχι μόνο προϊόντα για πελάτες, αλλά καλύτερη πολιτική και εποπτεία.

Προβλέψεις πληθωρισμού: γιατί τα μοντέλα αλλάζουν

Οι παραδοσιακές μακροοικονομικές προσεγγίσεις συχνά δυσκολεύονται όταν η οικονομία περνά από γρήγορες διαρθρωτικές αλλαγές (ψηφιοποίηση, ενεργειακές μεταβάσεις, αλλαγές εφοδιαστικών αλυσίδων). Αυτό οδηγεί πολλές κεντρικές τράπεζες σε πιο «υβριδικές» προσεγγίσεις:

• συνδυασμό δομικών μακρομοντέλων με machine learning για nowcasting,
• αξιοποίηση υψηλής συχνότητας δεδομένων (π.χ. τιμές, συναλλαγές, μεταφορές),
• πιο γρήγορο κύκλο ενημέρωσης προβλέψεων.

Για την Ελλάδα, το takeaway είναι ξεκάθαρο: όσο πιο «ζωντανά» γίνονται τα δεδομένα της οικονομίας, τόσο λιγότερο αρκεί ένα μοντέλο που ενημερώνεται ανά τρίμηνο.

Παρακολούθηση χρηματοπιστωτικού κινδύνου με analytics

Η ομιλία αναφέρει αξιολόγηση κινδύνων στο χρηματοπιστωτικό σύστημα με analytics και ψηφιοποίηση συλλογής στατιστικών. Αυτό συνδέεται με πρακτικές που βλέπουμε ήδη σε ευρωπαϊκές αρχές:

• έγκαιρη ανίχνευση συγκέντρωσης κινδύνου (sector concentration),
• stress testing με περισσότερα σενάρια και ταχύτερη εκτέλεση,
• παρακολούθηση λειτουργικού κινδύνου (incidents, downtime, cyber events).

Και εδώ η AI έχει μια «γήινη» δουλειά: να ξεχωρίζει το σήμα από τον θόρυβο σε τεράστιους όγκους δεδομένων.

Μια πρόταση που κρατάω: Όταν οι πληρωμές γίνονται άμεσες, η εποπτεία πρέπει να γίνει εξίσου άμεση.

Η «έξυπνη εξειδίκευση» δεν είναι σύνθημα: είναι σχέδιο ανθρώπων και δεξιοτήτων

Οι τεχνολογίες δεν αποδίδουν αν δεν υπάρχει ανθρώπινο κεφάλαιο που να μπορεί να τις χτίσει, να τις ελέγξει και να τις εξηγήσει. Ο Sejko δίνει βάρος σε εκπαίδευση, έρευνα, καινοτομία και συνεργασία με πανεπιστήμια. Και εδώ οι ελληνικές τράπεζες έχουν μια διπλή ευκαιρία το 2026:

• να καλύψουν το κενό δεξιοτήτων (data, ML, risk, model governance),
• να δημιουργήσουν «γραμμή παραγωγής» εφαρμογών AI με σωστά πρότυπα.

Τι σημαίνει πρακτικά συνεργασία πανεπιστημίων–τραπεζών

Δεν μιλάμε για ένα MoU που μένει στο συρτάρι. Μιλάμε για συγκεκριμένα πράγματα που φέρνουν αποτέλεσμα:

1. Κοινά projects με πραγματικά δεδομένα (με σωστή ανωνυμοποίηση): από ανίχνευση απάτης μέχρι πρόβλεψη καθυστερήσεων.
2. Προγράμματα πρακτικής σε ομάδες risk/AML/data: όχι μόνο σε IT.
3. Model governance labs: πώς τεκμηριώνεις, ελέγχεις και παρακολουθείς μοντέλα στην παραγωγή.
4. Διατμηματική εκπαίδευση: οι ομάδες compliance πρέπει να «μιλάνε» με τις ομάδες data science.

Η εμπειρία μου λέει ότι οι οργανισμοί που κερδίζουν δεν είναι αυτοί που έχουν τους περισσότερους data scientists. Είναι αυτοί που έχουν συμφωνήσει πώς παίρνουν αποφάσεις με δεδομένα.

Οδηγός εφαρμογής για τράπεζες: 5 βήματα για AI που “κολλάει” στις πληρωμές

Αν θέλεις AI στην τραπεζική που να φέρνει μετρήσιμο αποτέλεσμα, ξεκίνα από τις πληρωμές και τα λειτουργικά δεδομένα. Είναι το πιο «καθαρό» πεδίο για γρήγορες νίκες, ειδικά σε περιβάλλον SEPA/instant payments.

1. Χαρτογράφησε τα κρίσιμα use cases

   • απάτη σε άμεσες πληρωμές,
   • AML alert triage,
   • early warning για επιχειρησιακές δυσλειτουργίες.

2. Φτιάξε data pipeline με 24/7 SLAs

   • το μοντέλο είναι τόσο καλό όσο το latency και η ποιότητα των δεδομένων.

3. Βάλε model governance από την αρχή

   • versioning, monitoring drift, human override.

4. Μείωσε τα false positives ως KPI

   • η εμπειρία πελάτη χάνεται εύκολα όταν μπλοκάρονται «καθαρές» συναλλαγές.

5. Κάνε red teaming και σενάρια κατάχρησης

   • οι απατεώνες προσαρμόζονται. Άρα και τα μοντέλα πρέπει να προσαρμόζονται.

Μικρό Q&A (όπως το ψάχνει ο κόσμος)

Η ένταξη στο SEPA “λύνει” από μόνη της το θέμα των πληρωμών; Όχι. Δίνει κοινά πρότυπα και πρόσβαση. Η απόδοση (ταχύτητα, κόστος, εμπειρία) εξαρτάται από υποδομές, λειτουργίες, risk controls και ικανότητα υλοποίησης.

Πού βοηθά περισσότερο η τεχνητή νοημοσύνη στις πληρωμές; Στην ανίχνευση απάτης και ανωμαλιών σε πραγματικό χρόνο, στην προτεραιοποίηση alerts και στη σταθερότητα λειτουργίας 24/7.

Οι μικρές οικονομίες έχουν μειονέκτημα στην AI; Έχουν λιγότερους πόρους, αλλά μπορούν να κινηθούν γρηγορότερα αν έχουν καθαρή στρατηγική και σωστές συνεργασίες (πανεπιστήμια–θεσμοί–αγορά).

Τι να κρατήσουμε για την Ελλάδα το 2026

Η ομιλία του διοικητή της Τράπεζας της Αλβανίας δείχνει κάτι που συχνά υποτιμάμε: ο ψηφιακός μετασχηματισμός στην τραπεζική είναι πρωτίστως θεσμικό και επιχειρησιακό project, και μετά τεχνολογικό. SEPA, 24/7 πληρωμές, analytics για ρίσκο, προγνωστικά μοντέλα για πληθωρισμό—όλα αυτά είναι κομμάτια της ίδιας εικόνας.

Αν χτίζεις στρατηγική AI σε τράπεζα ή fintech, χρησιμοποίησε αυτό το παράδειγμα σαν «λίστα ελέγχου»: έχεις δεδομένα, πρότυπα, governance, ανθρώπους και συνεργασίες; Αν ναι, η AI θα παράγει αξία. Αν όχι, θα παράγει demo.

Στη συνέχεια της σειράς «Τεχνητή Νοημοσύνη στον Τραπεζικό και Χρηματοοικονομικό Τομέα», το ενδιαφέρον ερώτημα είναι συγκεκριμένο: όταν οι πληρωμές γίνονται άμεσες και πανευρωπαϊκές, ποια κομμάτια του risk και του compliance πρέπει να γίνουν εξίσου άμεσα — και ποια παραμένουν ανθρώπινη κρίση;