Digi Műhely
A Digitalizáció, mesterséges intelligencia és adatkorszak műhely célja, hogy kutassa az új technológiák gazdasági és társadalmi hatásait, a digitális transzformáció és a gazdasági verseny összefüggéseit és megállapítsa, hogy hol és milyen lehetőségek rejlenek ebben a pénzügyi világ számára. A műhely kutatási repertoárjában megjelennek a pénzügyi világ digitális fejlődését egyre inkább meghatározó területek, mint a FinTech, vagy a digitális jegybankpénz, valamint a fejlődés szempontjából kiemelt technológiák is, mint a blockchain, vagy akár a mesterséges intelligencia.
Az MNB-BME együttműködés keretében 2019 óta működik az egyetemen a Digitalizáció, mesterséges intelligencia és adatkorszak műhely (rövidebben általában csak: „digitalizációs műhelyként” „Digi műhelyként” vagy „Ipar 4.0 műhelyként” nevezik) tevékenysége, amelynek kutatásai többek között az alábbi kihívásokkal, témakörökkel kapcsolatosan kerültek meghatározásra.
A digitális kor egyik fontos, új minősége az általános, mindenre kiható digitalizáció, a hálózati összekapcsoltság, a hálózatosodás. A digitális kor a kommunikáló ágensek és az információ közti kapcsolatot a hálózati összekapcsoltság révén olyan módon könnyítette meg, ahogy a kerék feltalálása megkönnyítette a dolgok, tárgyak mozgatását. A hálózati összekapcsoltság a digitális kommunikációs tér kereke.
A mesterséges intelligencia a következő „általános célú technológia”, azaz olyan technológiai megoldás, amely a gazdaság és szélesebben értelmezve az élet szinte minden területén felhasználható. Alkalmazása a gazdasági versenyképesség egyik meghatározó tényezője lesz az elkövetkező évtizedekben. Lényeges kérdés és problémakör, hogy hol és mikor használjuk a mesterséges intelligencia koncepcióját, illetve eszközeit a pénzügyi világban, illetve általánosabban a gazdaságban.
A tudásfelhalmozás és tudásátadás módja is megváltozik a digitális eszközök alkalmazása révén, a szenzorforradalom eredményeként az ember tevékenységéről, a természetes és teremtett környezetünkről olyan minőségű és mennyiségű adat keletkezik, amely eddig sosem állt rendelkezésre, ezt tekinthetjük az adatkorszak nyitányának. Az emberek, a gépek, a dolgok, a természeti és műszaki folyamatok digitális lábnyomainak elemzésével újfajta, a korábbiaknál sokkal megalapozottabb tudáshoz juthatunk az emberről, annak környezetéről, így a gazdasági folyamatokról. A minőségileg és mennyiségileg újfajta tudásrendszer, a digitális tér kialakulása arra is esélyt ad az ember számára, hogy megtalálja és kialakítsa azokat a feltételeket, megoldásokat, technikákat, amelyek biztosíthatják számára, hogy a jelenleginél sokkal hatékonyabban, hosszú távon fenntartható módon éljen természetes környezetében.
A digitális ökoszisztéma új minőségei generálják bizonyos technológiák társadalmi hatásainak exponenciálisan gyorsuló növekedését. Az Ipar 4.0 világa, az automatizáció, a szenzorok jelentette tömeges adatkezelés és felhasználás problémakörei, a megváltozott generációs igények, a teljes iparágakat érintő munkahelyi, szervezeti innovációs folyamatok kezelése egyaránt vizsgálandó területek. A megfelelő felmérés, a változások trendjeinek felvázolása, az előrelátható krízishelyzetek hatásának csökkentése, esetlegesen nyertes helyzetté tételének tudományos elemzése és gyakorlati kidolgozása a két intézmény szervezésében lehetségessé válhat.
A közös munka révén, a legfrissebb trendeknek megfelelően, többek között olyan területek vizsgálata valósult és valósul meg, mint a blokklánc alapú digitális jegybankpénz rendszerek kutatása, a gépi tanulás és mélytanulásos algoritmusok gyakorlati elemzése Natural Language Processing érintésével, a KKV-k és a lakosság digitalizációs felmérése, valamint a banki mobilalkalmazások felhasználói élmény (UX) centrikus tanulmányozása.
A műhely fontos oktatási célja, hogy növelje a BME-s diákok, különösen a mérnökképzések hallgatóinak pénzügytudatosságát és hogy a hagyományos ismereteken túl, megismertesse őket az új pénzügyi technológiákkal is.
Résztvevők: Csigó Péter, Dobos Imre, Bánhidi Zoltán, Szakadát István, Janky Béla, Tófalvy Tamás, Nemeslaki András
2021-ben egy, a vállalati szektor egészét reprezentáló 2500-as nagymintás vállalati véleménykutatást végeztünk a vállalatok digitális átállásával kapcsolatban, az e-net közvélemény kutató cég közreműködésével. Az adatbázis két hullámban történő mintavételen alapul: 2020 júliusában és októberében készült egy-egy, nagyjából 1250 fős felvétel. Egyedülálló kutatási alapanyag keletkezett így.
Résztvevők: Kocsis Imre, Gönczy László, Klenik Attila, Varga Pál, Frankó Attila, Oláh Bence, Mezei Kitti
A digitális jegybank pénz (CBDC: Central Bank Digital Currency) a központi bank által kibocsátott pénz digitális formája, mely különbözik a tradicionális tartalék- és elszámolási számláktól, és bár annak ellenére, hogy sokan foglalkoznak vele, valójában még „nem létezik”, széleskörűen nem terjedt el, nem használják „élesben”, kutatóink így a lehetséges jövőbe léptek egy nagyot ebben az altémában.
Résztvevők: Gyires-Tóth Bálint, Knoll Zsolt, Németh Marcell, Szűcs Gábor, Gáspár Csaba
Az adatok használata, védelme, elemzése, kapcsán három témakörben működik együtt a BME és az MNB, ezek: megerősítéses mélytanulás, mélytanulás (deep learning) eljárások interpretálhatósága, illetve a gépi tanulási algoritmusok interpretációját segítő eszközök fejlesztése Python nyelven.
Résztvevők: Szűcs Gábor, Kiséry Máté Soma, Fábián István, Gulyás Gábor, Csarnó Tamás Péter, Gáspár Csaba
A személyazonosság, személyazonosítás online lehetőségei kapcsán három témakörben működik együtt a BME és az MNB, ezek az adversial jellegű támadások gépi tanuló modellek ellen és védekezés, a biometrikus azonosítás adatvédelemmel és tranzakció anonimitás és a privacy preserving gépi tanulási algoritmusok.
Résztvevők: Orbulov Vanda, Geszten Dalma, Szabó Bálint, Hercegfi Károly, Paulics Lilla
Ebben az alműhelyben két fő terület köré csoportosultak a kutatások. Egyrészt a mérnökoktatásban a pénzügyi tudatosság növelésének vizsgálatával és fejlesztésének lehetőségével, másrészt az MNB által kijelölt mobil applikációk User Experience vizsgálatával foglakoztunk.
Résztvevők: Vida Rolland, Fehér Gábor, Szakadát István
Ebben az alműhelyben két fő terület köré csoportosult kollégáink kutatási és fejlesztési tevékenysége. Az egyik a telekocsi sávok lehetséges használatának elemzése volt szimuláció segítségével, a másik egy okostérkép alkalmazás fejlesztése.