A globális és európai szakmai szervezetek, valamint a tudományos világ állásfoglalása alapján az utóbbi években több olyan megközelítés is napvilágot látott, melyek igyekeznek azonosítani a mezőgazdaság magas hitelkockázati jellege mögött húzódó tényezőket, s egyúttal potenciális megoldásokat is kínálnak ezen kihívások hatékony kezelésére. Az alábbiakban néhány olyan tényezőt emelünk ki, melyek a mesterséges intelligencia technológiai integrálása révén jelentősen hozzájárulhatnak az eddigi minősítési eljárások finomításához:
- Alternatív/külső adatforrások felhasználása: a környezeti változók monitorozására és előrejelzések készítésére számos apparátus elérhető (pl. műholdképek, terepi és meteorológiai szenzorok), melyek kiegészülve gazdasági paraméterek (pl. piaciár-adatok) figyelembevételével átfogóan becsülhető a hitel-visszafizetés valószínűsége. Ezek különösen hasznosak lehetnek a hagyományos pénzügyi történettel nem rendelkező, ún. „credit-invisible” gazdálkodók kockázati értékelése során.
- Időjárás- és klíma-kockázatok integrálása: az értékelési modellekbe épített klímakockázati stressztesztek segítik a hitelezők adaptív döntéseit. Ezen tesztek, habár hasznos információforrásként szolgálnak, de a forgatókönyvek megvalósulásának bizonytalansága, az esetleges adathiány, illetve a klímaváltozás időbeli távlatainak pénzügyi stressztesztekkel való nehézkes összeegyeztethetősége mind óvatosságra sarkalló tényezők az így kapott információk alkalmazhatósága szempontjából. Ezen korlátok azonban korai értesítő/riasztó rendszerek adatainak bevonásával némileg enyhíthetők.
- Hibrid modellek: a bankok és szabályozók elvárásai és igényei miatt nő az olyan megoldások iránti kereslet, amelyek kombinálják a gépi tanulást szabályalapú logikával, ezáltal megalapozottabb magyarázhatóságot biztosítanak a döntéshozók és ügyfelek számára.
Az előbb – a teljesség igénye nélkül – felsorolt néhány aktív közreműködő a jelenkori piaci és üzleti trendek formálásának jó példája, különösen európai vonatkozásban. Egy gyors körültekintés után hamar megállapítható, hogy Európa-szerte nő a specializált agri-fintech vállalatok száma, amelyek kifejezetten a mezőgazdasági lánc finanszírozására kínálnak AI-alapú hiteltermékeket és biztosítási szolgáltatásokat. A hagyományos bankok, különösen az agrárfókuszú intézmények pedig aktívan integrálják ezeket a megoldásokat. Közösségi szinten ezek kiegészülnek bizonyos finanszírozási és kutatási programokkal és támogatásokkal (pl. Horizon Europe program, digitális mezőgazdaság pilot programok), amelyek segítik a nagy léptékű tesztelést és fejlesztést Európában.
A fent említett kezdeményezéseken túl a szabályozói környezet is igyekszik táptalajt biztosítani a mesterséges intelligencia alapú rendszerek koordinált alkalmazásának. Az Unió mesterséges intelligenciáról szóló jogszabálya (EU AI Act), valamint az EIOPA/EBA iránymutatásai a hitelbírálatban alkalmazott MI-rendszereket magas kockázatúnak minősítik, ami megfelelési kötelezettséget, dokumentációt és auditálhatóságot követel meg. Ez rövid távon többletköltséget jelenthet, ugyanakkor javítja a rendszerek átláthatóságát és az érdekelt felek általános bizalmi szintjét. A kapcsolódó adatvédelmi és jogi kihívások tekintetében a GDPR-hez és MI-specifikus szabályokhoz való illeszkedés komplex jogi kérdéseket vet fel, különösen alternatív adatok használatakor. Az iparági szereplők és szabályozók ezért aktív párbeszédet folytatnak a megfelelő keretek kialakításáról.
A gyakorlati alkalmazás szempontjából azonban jelenleg nem elhanyagolható azon tényezők figyelembevétele, melyek egyelőre jól azonosítható korlátokat jelentenek az MI általános meghonosítása tekintetében. Egy ilyen szempontként kezelendő, hogy többek között Kelet- és Dél-Európában, illetve számos kisgazdaság esetében az infrastruktúra digitalizációjának szintje alacsony, ami nehezíti az MI-modellek adaptálhatóságát. Ezek feloldására regionális adaptáció és átfogó lokális modellezés szükséges. Ezen felül számos esetben fennáll a torzítás és kizárás veszélye. Amennyiben az adatok felhasználása rosszul kalibrált alternatív adatgyűjtők forrásain alapszik, az az egyes gazdálkodói csoportok hátrányos megkülönböztetéséhez vezethet. Emiatt különösen fontos a méltányosság ellenőrzése, azaz az emberi felülvizsgálat.
A szakmai szervezetek képviselői és a tudományos szféra kapcsolódó körei szinte egyöntetűen úgy vélik, hogy rövid- és középtávon az MI a mezőgazdasági hitelpiacon tovább növeli a hatékonyságot és a pénzügyi/támogatási intenzitást, különösen, ha a szabályozási követelmények teljesítése és a megbízható adatinfrastruktúra fejlesztése párhuzamosan halad. Emellett valószínűsíthető, hogy az EU-szintű digitalizációs programok, a banki és fintech együttműködések, valamint az egyre kifinomultabbá váló kockázatelemzési módszerek további gyorsulást hozhatnak a következő néhány évben.
Felhasznált források:
EIOPA (2024): AI Act and its impacts on the European financial sector. (Elérhető: https://www.eiopa.europa.eu/publications/ai-act-and-its-impacts-european-financial-sector_en)
Gajdosikova, D., Michulek, J., & Tulyakova, I. (2025): AI-Based Bankruptcy Prediction for Agricultural Firms in Central and Eastern Europe. International Journal of Financial Studies, 13(3), 133. https://doi.org/10.3390/ijfs13030133
Li, C., Wang, H., Jiang, S., Gu, B. (2024): The effect of AI-enabled credit scoring on financial inclusion: Evidence from an underserved population of over one million. MIS Quarterly, 48 (4), 1803–1834. https://doi.org/10.25300/MISQ/2024/18340
World Bank (2024): The Use of Alternative Data in Credit Risk Assessment: Opportunities, Risks, and Challenges. Elérhető: https://documents1.worldbank.org/curated/en/099031325132018527/pdf/P179614-3e01b947-cbae-41e4-85dd-2905b6187932.pdf)
