CSRD 2026: hogyan készüljenek a magyar biztosítók a 2027-es határidőre?
Egy közepes méretű magyar életbiztosító 2026 elején szembesül azzal, hogy az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) pontja alapján az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés és árazás magas kockázatú MI-felhasználásnak minősül, ezért későbbi döntés szerint megfelelési lépéseket kell tennie. A társaság a Magyar Nemzeti Bank 13/2025. (XII. 3.) ajánlását követi, amely a felelős MI-alkalmazás kereteit rögzíti a pénzügyi szektorban. A kárbejelentési folyamatban a gépi látás a cascokár-esetek jelentős mértékben automatizálja, ami gyorsítja a kifizetéseket, ám egyúttal felveti a GDPR szerinti biometrikus adatkezelés kérdését is.
A cikk központi tézise: a gépi tanulás az élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzésben és árazásban 2026-ban nem pusztán hatékonyságnövelő eszköz, hanem jogilag korlátozott, magas kockázatú alkalmazás, amely az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) pontja és az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása miatt későbbi döntés szerint megfelelést kíván, miközben a cascokár-bejelentések hatvan-hetven százalékát automatizáló gépi látás csak a GDPR szerinti biometrikus adatok megfelelő kezelésével és az arcfelismerés-törlés biztosításával vethető be.
Az élet- és egészségbiztosítás magas kockázatú az MI-rendelet Annex III 5(c) pontja szerint, ezért későbbi döntés szerint megfelelés szükséges. A magyar biztosítók 2026-ban az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása alapján dolgoznak, és a cascokár-bejelentések jelentős mértékben automatizálható. A felkészülés lépései: kockázati osztályba sorolás, alapmodell-regiszter, adatvédelmi hatásvizsgálat, emberi felülvizsgáló beépítése, valamint a biometrikus azonosítók azonnali törlése a feldolgozás után.
A megfelelés halogatása nem opció. Az MNB-ajánlás szankciómentes, de a 2027-es határidő jogilag kötelező, a GDPR alapján pedig a biometrikus adatok kezelése már most is engedélyköteles. A biztosítóknak 2026-ban kell felépíteniük az MI-nyilvántartást, a kockázati osztályba sorolást és az adatvédelmi keretet, mert az auditciklus és a belső jóváhagyás legalább kilenc hónap.
- Jogszabály
- MNB 13/2025. (XII. 3.) felelős MI-ajánlás a pénzügyi szektorra
- Új küszöb
- Magas kockázatú felhasználási eset: élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés és árazás
- ESRS-csomag
- Az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása 2025 decemberében jelent meg a felelős MI-alkalmazásról a pénzügyi szektorban.
- Magyar átültetés: az MNB 13/2025. (XII. 3.
- A biztosítói kockázatelemzés későbbi döntés szerint kötelezően megfelelendő az EU AI-rendeletnek, a magyar jegybanki ajánlás 2026-ban hatályos.
- Cascokár-bejelentési arány
- A gépi látás a cascokár-bejelentések jelentős mértékben automatizálja, így a kárbejelentési adatpontok érdemben csökkennek.
- CSDDD
- Az Annex III 5(c) szerinti élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés és árazás 2026-ban magas kockázatú MI-rendszernek minősül, a megfelelési határidő későbbi döntés szerint.
1. Mit változtat az Annex III 5(c) – három lépésben
A 2024-es uniós mesterségesintelligencia-rendelet, közismert nevén AI Act, kockázatalapú megközelítést vezetett be, és kiemelt kategóriába sorolta az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelést és árazást. Az Annex III 5(c) pontja értelmében ezek a rendszerek magas kockázatúnak minősülnek, így a biztosítóknak későbbi döntés szerint kell megfelelniük a szigorú követelményeknek. Az első lépés az átfogó kockázatkezelési rendszer kiépítése, amely azonosítja, értékeli és csökkenti a mesterséges intelligencia használatából fakadó kockázatokat. A második lépés az adatkezelési és irányítási keretrendszer, beleértve a felhasznált tanítóadatok dokumentálását, a torzítások vizsgálatát és az emberi felülvizsgálat biztosítását. A harmadik lépés a műszaki dokumentáció és naplózás, amely lehetővé teszi a hatósági ellenőrzést és a megfelelőség igazolását.
A második lépés a méretküszöb átalakítása. A korábbi, kevéssé differenciált megközelítéssel szemben az új szabályozás pontosítja, hogy mely biztosítási alkalmazások tartoznak a magas kockázatú kategóriába. Az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés és árazás kiemelt jelentőségű, mert közvetlen hatással van az egyének hozzáférésére a pénzügyi szolgáltatásokhoz. A biztosítóknak bizonyítaniuk kell, hogy rendszereik nem alkalmaznak jogellenes diszkriminációt, különösen érzékeny személyes adatok – például egészségi állapot vagy genetikai információ – feldolgozásakor. Az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása ehhez kapcsolódóan a felelős mesterségesintelligencia-alkalmazás kereteit határozza meg a pénzügyi szektorban. Az ajánlás kiemeli az átláthatóságot, az emberi felügyeletet és a dokumentálási kötelezettségeket.
A harmadik lépés a gépi látás alkalmazásának szabályozása a cascokár-bejelentések feldolgozásában. A magyar biztosítók 2026-ban egyre szélesebb körben alkalmaznak gépi látáson alapuló kárfelismerő rendszereket, amelyek a cascokár-bejelentések jelentős mértékben automatizálják. Ezek a rendszerek fényképek és videók alapján azorítják be a káresemény súlyosságát, és gyorsítják a kárrendezést. Azonban az arcfelismerés és biometrikus adatok kezelése szigorú adatvédelmi előírásokat követel. A GDPR értelmében a biometrikus adat különleges kategóriájú személyes adat, amelynek kezelése alapvetően tilos, kivéve az GDPR jelentős mértékben meghatározott kivételek esetén. Ezért a biztosítóknak gondoskodniuk kell az arcfelismerés-törlésről, vagyis a biometrikus azonosítók automatizált eltávolításáról a feldolgozás előtt, és a megfelelő hozzájárulási mechanizmusokról.
Három lépés, három eltérő üzenet. A kockázatértékelés szigorítása a fogyasztóvédelem erősítését szolgálja, a méretküszöb pontosítása az arányosság elvét érvényesíti, a gépi látás szabályozása pedig az adatvédelem és a hatékonyság közötti egyensúlyt keresi. A magyar biztosítóknak 2026-ban fel kell készülniük a későbbi döntés szerint-i megfelelési határidőre, ami stratégiai tervezést és jelentős erőforrás-befektetést igényel.
2. Ki és miért felelős a mesterséges intelligencia alkalmazásáért
Az élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés és árazás magas kockázatú felhasználásnak minősül, ezért későbbi döntés szerint megfelelés szükséges. A magyar biztosítók 2026-ban az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása alapján dolgoznak, amely a felelős MI-alkalmazás pénzügyi szektorra vonatkozó kereteit rögzíti.
A kockázatelemzés és árazás az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) pontja alá tartozik, ezért a biztosítóknak kockázatkezelési rendszert kell működtetniük. A cascokár-bejelentések jelentős mértékben gépi látás dolgozza fel, így a GDPR szerinti biometrikus adatkezelés is vizsgálandó. Az arcfelismerés adatait törölni kell, ha a cél más úton megvalósítható.
A mentesülés nem automatikus és nem végleges. Aki egyszer alkalmaz magas kockázatú MI-rendszert, annak a teljes életciklusra kell dokumentációt vezetnie. A felügyeleti szerv utólag is vizsgálhatja a modell működését, és a magyar biztosítói példák szerint a cascokár-feldolgozás emberi felülvizsgálata sem mellőzhető.
A hazai átültetés státusza kulcskérdés. Az EU rendeleteket a tagállamok jellemzően egy-két éven belül ültetik át, így 2026-ban a magyar biztosítók már a MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlás alapján dolgoznak. Az Annex III 5(c) szerinti élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés magas kockázatú felhasználásnak minősül, ezért későbbi döntés szerint megfelelés szükséges. Aki most indít MI-projektet cascokár-bejelentés automatizálására, annak érdemes rögzítenie a dokumentációt.
A gyakorlati döntéshozói kérdés: „Bevezessem-e az arcfelismerés-alapú cascokár-kezelést, vagy várjak?" A jogi minimum betartása 2026-ban nem elégséges, ha a rendszer biometrikus adatot kezel. A GDPR (EU) 2016/679 alapján az arcfelismerés-törlést adatvédelmi hatásvizsgálattal kell alátámasztani. Aki gépi látásra épít, annak a tanítóadatokból törölnie kell a személyazonosító jegyeket, és ezt dokumentálnia kell.
| Hullám | Érintett biztosítók | Megfelelési határnap |
|---|---|---|
| Wave 1 | Hazai élet- és cascokár-piac | 2026-ban bevezetve |
| Wave 2 | Élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés és árazás | 2027-ig alkalmazandó változatlan formában |
| Wave 3 | Halasztott cascokár-feldolgozás gépi látással | 2028-tól kötelező stop-the-clock harmonizáció |
| Wave 4 | Küszöb alatti, de önkéntes alkalmazás | kötelezettség nélkül, de felügyeleti elvárással |
A cikk téziseA biztosítói kockázatelemzésben az MI-használat nem önkéntes, és a magyar biztosítóknak későbbi döntés szerint fel kell készülniük.
Miért nem halasztható a felkészülés – a jegybanki ajánlás és a piac együtt szólít
A magyar biztosítók 2026-ban az MNB ajánlása alapján dolgoznak, miközben az élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés és árazás magas kockázatú felhasználásnak minősül az AI-rendelet értelmében. A határidő későbbi döntés szerint. Aki „megúsztuk" olvasatban gondolkodik, nem veszi figyelembe, hogy a cascokár-bejelentések jelentős mértékben a gépi látás már automatizálja. Ez nem kísérleti projekt, hanem mindennapi üzem. Aki nem készül fel időben, az a cascokár-ügyintézésben, a kárfelmérésben és az ügyfélszolgálatban is lemarad. Az adatvédelmi megfelelés – különösen a biometrikus adatok kezelése – nem utólagos javítás, hanem a bevezetés előfeltétele. Az arcfelismerés-törlés és a GDPR-kompatibilis adattárolás nem technikai részlet, hanem engedélyezési kérdés. Aki ezt most halogatja, 2027-ben nem kap felügyeleti jóváhagyást.
A jegybanki ajánlás nem szankció, hanem elvárás. A magyar biztosítóknak 2026-ban dokumentálniuk kell a felelős MI-alkalmazás elveit, az adatkezelési folyamatokat és a kockázatértékelési módszertant. A gépi látás a cascokár-bejelentés jelentős mértékben automatizálja, és ez a szám 2027-re várhatóan nő. Aki most nem építi be a GDPR-kompatibilis arcfelismerés-törlést és a biometrikus adatok védelmét a folyamataiba, az későbbi döntés szerint. után nem felel meg. A magyar biztosítói példák azt mutatják, hogy a felkészülés nem drága, hanem tervezhető. A kulcskérdés nem a technológia, hanem a szervezeti kultúra: az MI-etikai bizottság, a rendszeres audit és az ügyfél-tájékoztatás. Aki ezeket most bevezeti, nemcsak a jegybanki elvárásnak felel meg, hanem ügyfélbizalmat is épít. Aki viszont a „majd 2027-ben" stratégiát választja, az a piaci pozícióját is kockáztatja.
Az AI Act 2026-ban is hatályban tartja a kockázatelemzésre és árazásra vonatkozó különleges szabályokat, és későbbi döntés szerint türelmi időt biztosít a magyar biztosítóknak. Az Annex III 5(c) értelmében az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés magas kockázatú rendszernek minősül, ezért a kockázatkezelési és adatvédelmi kötelezettségek fokozottak. A magyar biztosítók 2026-ban az MNB 13/2025. számú felelős MI-alkalmazási ajánlása alapján készítik el belső szabályzataikat.
A cascokár-bejelentés feldolgozásában a gépi látás jelentős mértékben automatizáltsági szintet ér el, ami csökkenti a kézi adminisztrációt és gyorsítja a kárügyintézést. Az arcfelismerés-törlés megoldása a GDPR-nak való megfelelést szolgálja: a biometrikus adatok feldolgozása csak a legszükségesebb mértékben, célhoz kötötten történhet. A magyar biztosítók belső tesztjei szerint az ügyfél-azonosítás pontossága javult, miközben az adatvédelmi incidensek kockázata csökkent.
Összefoglalva: az AI Act magas kockázatú kategóriája és az MNB-ajánlás együtt határozzák meg a 2026-os magyar biztosítói gyakorlatot. Az adatvédelmi szempontból megfelelő arcfelismerés-törlés nemcsak technikai, hanem szervezeti intézkedéseket is igényel.
Mit jelent a cascokár-bejelentés gépi látásos automatizálása a GDPR-keretben
A cascokár-bejelentések feldolgozásában a gépi látás 2026-ban a kárbejelentések jelentős mértékben automatizálja a magyar biztosítóknál. A biometrikus adat és arcfelismerés kezelése a GDPR alapján szigorú előfeltételekhez kötött, ezért a felvételek arcfelismerésre alkalmas részeit a feldolgozás után haladéktalanul törölni kell, kivéve, ha a biztosított kifejezett hozzájárulását adja. Az Annex III 5(c) szerinti magas kockázatú felhasználás miatt a biztosítóknak dokumentált kockázatértékelést, emberi felülvizsgálatot és átlátható tájékoztatást kell biztosítaniuk. A magyar biztosítói példák azt mutatják, hogy ahol a folyamat végén emberi döntéshozó erősíti meg a kártérítést, ott a felügyeleti elfogadás is kedvezőbb. A cascokár-kezelés során keletkező járulékos adatok – például a jármű rendszáma vagy a helyszín – nem minősülnek biometrikus adatnak, de a GDPR általános elvei rájuk is vonatkoznak. A megfelelési útmutató hangsúlyozza, hogy a hozzájárulás nem oldja fel az adatminimalizálás és a célhoz kötöttség követelményét, így az arcfelismerés-törlést technikai és szervezeti intézkedésekkel is biztosítani kell.
A felülvizsgálat egyik fontos kérdése, hogy a biztosítók hogyan alkalmazzák az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) pontját az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelésben. A szabályozás nem pusztán technikai követelményeket állít, hanem a biztosítási döntések átláthatóságát és ellenőrizhetőségét is érinti. A kockázati modellekben felhasznált adatok, változók és algoritmusok dokumentálása ezért alapvető feladat. A biztosítóknak azt is meg kell mutatniuk, hogyan jutnak el a bemeneti adatoktól az árazási és kockázatértékelési eredményekig. A megfelelés nem korlátozódhat a modell elkészítésére: rendszeresen vizsgálni kell a pontosságot, a torzítást és az emberi felügyeletet is. A jegybanki ajánlás ehhez ad gyakorlati keretet.
A lényegességi vizsgálat újradefiniálása a biztosítási MI alkalmazásánál is fontos változás. A vállalkozásnak nemcsak a pénzügyi következményeket kell mérlegelnie, hanem az egyének jogaira és érdekeire gyakorolt hatást is. Különösen nagy jelentősége van annak, ha a rendszer élet- vagy egészségbiztosítási kockázatról dönt. Ilyen esetben a biztosítónak bizonyítania kell, hogy a modell megfelelő, ellenőrizhető és arányos. A lényegességi küszöböt nem lehet önmagában technikai mérőszámként kezelni. Figyelembe kell venni a döntés hatását, az érintett személyek körét és a helytelen eredmény következményeit is.
A gyakorlati hatás: az élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzésben a bemeneti adatok minősége továbbra is meghatározza a modell megbízhatóságát. A hiányos, elavult vagy nem reprezentatív adatok hibás kockázati következtetésekhez vezethetnek. A biztosítóknak ezért dokumentálniuk kell az adatforrásokat, az adatfeldolgozás módját és az alkalmazott ellenőrzéseket. A gépi látás cascokár-bejelentések feldolgozását is gyorsíthatja, de a képek és biometrikus adatok kezelése fokozott adatvédelmi figyelmet igényel. Az automatizálás nem helyettesíti az emberi ellenőrzést, különösen akkor nem, ha a rendszer személyes adatokat használ. A cél nem a kockázat elrejtése, hanem annak érthető és ellenőrizhető kezelése.
A belső kontroll és audit kérdése sem oldódik meg. A gépi látás cascokár-bejelentések feldolgozását is gyorsíthatja, de a képek és biometrikus adatok kezelése fokozott adatvédelmi figyelmet igényel. A (EU) 2016/679 rendelet alapján a biometrikus adat és az arcfelismerés adatvédelmi követelményekhez kötött. A biztosítónak meg kell határoznia az adatkezelés célját, jogalapját, tárolási idejét és hozzáférési rendjét. A kontrolloknak ki kell terjedniük a modell teljes életciklusára, a változatok nyomon követésére és a visszaélések jelzésére. Az auditálás során azt is vizsgálni kell, hogy a rendszer eredményei megfelelnek-e a jóváhagyott folyamatoknak.
A biometrikus adatkezelés és az arcfelismerés-törlés GDPR-megfelelősége
Az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés és árazás magas kockázatú MI-felhasználásnak minősül az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) pontja alapján. Ez a besorolás későbbi döntés szerint-ától alkalmazandó, és a magyar biztosítóknak is teljesíteniük kell a megfelelési kötelezettségeket. A jegybanki szabályozói környezet 2026-ban az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása szerint alakul, amely a felelős MI-alkalmazás kereteit rögzíti a pénzügyi szektorban.
Az Annex III 5(c) nem egyszerű automatizálási lehetőség, hanem konkrét megfelelési kötelezettség: a biztosítónak dokumentálnia kell a kockázatértékelési és árazási modell működését, az adatforrásokat és a döntéstámogatási logikát. A magyar biztosítók 2026-ban ezen ajánlás mentén dolgoznak, és a cascokár-bejelentések jelentős mértékben gépi látással automatizálják, ami csökkenti a feldolgozási időt, de egyben növeli az adatvédelmi és megfelelési terheket is.
A magyar biztosítók az átültetési határidő közeledtével felkészülnek a magas kockázatú MI-rendszerekre vonatkozó előírásokra. Az átvilágítási kötelezettség gyakorlatban azt jelenti, hogy minden egyes cascokár-feldolgozó modellnél igazolni kell a GDPR-nak való megfelelést, különös tekintettel a biometrikus adatok kezelésére. Az arcfelismerés-törlés ezért nem csupán technikai lépés, hanem a megfelelőség alapfeltétele.
A megfelelési kockázat nem elhanyagolható: az (EU) 2024/1689 rendelet a tagállami felügyeleti hatóságoknak szankcionálási jogkört biztosít a magas kockázatú rendszerek nem megfelelő használata esetén. A magyar biztosítók ezért olyan belső kontrollmechanizmusokat alakítanak ki, amelyek az Annex III 5(c) szerinti cascokár-automatizálást is lefedik, és a GDPR szerinti biometrikus adatkezelés korlátaival összhangban állnak.
A magyar átültetés az (EU) 2024/1689 rendelet esetében is késedelemben van: az alkalmazási határidő későbbi döntés szerint., de a hazai jogszabályi keretek és a felügyeleti útmutatók egyelőre nem teljeskörűek. Az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása iránymutatásul szolgál, de a végrehajtási rendeletek és a cascokár-feldolgozásra vonatkozó konkrét előírások még váratnak magukra, ami bizonytalanságot okoz a szektorban.
6. Felkészülési ütemezés 2026-ra – döntéshozói útiterv későbbi döntés szerint
A 2026-os felkészülés három fázisra bontható. Az első fázis (Q1–Q2) a helyzetértékelés: a magyar biztosítók áttekintik, mely élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelési folyamataik tartoznak az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) hatálya alá, és az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlásának tükrében felmérik a felelős MI-alkalmazás feltételeit. A második fázis (Q2–Q3) a biometrikus adatok, így az arcfelismerés GDPR szerinti kezelésének átvilágítása, valamint a gépi látásra épülő cascokár-feldolgozás kockázati besorolása. A harmadik fázis (Q3–Q4) a belső szabályzatok, az adatkezelési tájékoztatók és az érintetti joggyakorlás rendjének frissítése.
A második fázis (Q2–Q3 2026) a lényegességi vizsgálat és a folyamatok áttervezése. Ennek során azonosítani kell azokat az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelési pontokat – így az orvosi kérdőívek feldolgozását és a cascokár-bejelentések képelemzését –, ahol a gépi látás és a biometrikus azonosítás érinti az érintettek jogait. A GDPR (EU) 2016/679 szerint az arcfelismerés ilyen felhasználása kiemelt adatvédelmi kockázatot jelent, ezért az adatminimalizálás, a célhoz kötöttség és a pontos tájékoztatás elveit tételesen kell érvényesíteni. Szükséges továbbá a GDPR szerinti adatvédelmi hatásvizsgálat elvégzése, valamint az MNB-ajánlás emberi felügyeletre és magyarázhatóságra vonatkozó elvárásainak beépítése.
A harmadik fázis (Q3–Q4 2026) a belső szabályzatok véglegesítése és a későbbi döntés szerint-i megfelelési határidőre való felkészülés. A magyar biztosítóknál szerzett tapasztalatok szerint a cascokár-bejelentések feldolgozásában a gépi látás az esetek jelentős mértékben automatizálni tudja, miközben az emberi felülvizsgálat az arcfelismerés-törlés szabályainak betartásával történik. Az irányítási keretrendszer kiterjed az adatminőségre, az algoritmus-felügyeletre, a dokumentációra és az érintetti panaszkezelésre. Az átállás sikerének kulcsa, hogy a megfelelési útmutató ne formális legyen, hanem a kockázatelemzés és árazás mindennapi gyakorlatába beépülő, mérhető belső kontrollként működjön.
A későbbi döntés szerint-i határidőig a magyar biztosítóknak az Annex III 5(c) szerinti kockázatelemzési és árazási folyamatokon túl a cascokár-bejelentések automatizált feldolgozását is meg kell feleltetniük a GDPR-nak, az arcfelismerésből származó biometrikus adatok célhoz kötött tárolásával és törlési mechanizmusával együtt.
A jegybanki ajánlás 2026-os alkalmazása önmagában nem hoz azonnali megtérülést, de a felelős MI-irányítás kialakítása csökkenti a cascokár-csalások kitettségét, és hosszabb távon a kockázati modell auditálhatósága a tőkekövetelmények újraszámításában is megjelenik. A pontos megtérülés biztosítónként eltérő, ezért szektorszintű összeg itt nem közölhető.
| Fázis | Időablak | Fő tevékenység |
|---|---|---|
| Q1–Q2 2026 | Kockázati besorolás és árképzés | Kockázati és ügyfélportfólió-elemzés az élet- és. |
| Q2–Q3 2026 | Lényegességi vizsgálat a. | Anyagi és hatás-alapú értékelés az MNB-ajánlás szerinti. |
| Q3–Q4 2026 | Adatarchitektúra a biztosítási. | ERP-integráció és cascokár-adatgyűjtés a gépi látáson alapuló kárbejelentés-feldolgozáshoz |
| Q4 2026 – Q1 2027 | Audit-előkészítés a felelős. | Belső kontroll és korlátozott megbízhatóságú nyilatkozat |
7. Lépésről lépésre – a döntéshozói teendők listája
A 2026. évi teendők a jogi, üzleti és adatvédelmi dimenziókat egyaránt lefedik. Első lépés: az AI-rendszerek teljes leltára és kockázati osztályba sorolása az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) pontja alapján, kiemelten az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés és árazás eseteire. Aki nem tudja pontosan, mely folyamatok futnak gépi modellen, nem tud felelni az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlásának sem. A leltár legyen írásos, dátumozott, és évente felülvizsgált.
Második lépés: a cascokár-bejelentési folyamat átvilágítása. A gépi látás a kárbejelentések jelentős mértékben már automatizálja, de a biometrikus adatkezelés csak szigorú feltételekkel jogszerű. A (EU) 2016/679 rendelet szerint az arcfelismerés különleges adat, ezért az érintetti hozzájárulás, az adatminimalizálás és a tárolási határidő újraszabályozása nem halasztható. A magyar biztosítói példák azt mutatják, hogy a fotók és videók 30 napon belüli törlése működőképes megoldás.
Harmadik lépés: a jegybanki ajánlás szerinti felelős MI-keretrendszer kialakítása. Az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlás a modellkockázat-kezelést, a magyarázhatóságot és az emberi felülvizsgálatot helyezi előtérbe. A biztosítók 2026-ban ezen ajánlás szellemében dolgoznak, és a későbbi döntés szerint-i megfelelési határidőig tartó időszakban féléves önellenőrzést érdemes bevezetni. A dokumentáció legyen alkalmas a korlátozott megbízhatóságú nyilatkozat kiadására.
Negyedik lépés: a belső MI-csapat és adatarchitektúra kiépítésének megkezdése. Aki 2026-ban nem épít ki dedikált MI-felelős csapatot, az 2027-ben nem tudja teljesíteni a megfelelési kötelezettségeket. A csapat vegyen részt az MNB párbeszéd-platformjain, és dolgozzon ki belső tesztelési eljárást a cascokár-felismerő modellekre. Az adatvédelmi hatásvizsgálatot évente, az arcfelismerés-törlési protokollt pedig negyedévente felül kell vizsgálni.
Ötödik lépés: a magyar biztosítói megfelelés nyomon követése. Az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása alapján 2026-ban átvilágítják a cascokár-feldolgozás és a kockázatárazás MI-folyamatait.
Kulcs-megállapítások
- 01
Az (EU) 2024/1689 rendelet Annex III 5(c) pontja az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelést magas kockázatú MI-alkalmazásként sorolja be, ezért a magyar biztosítóknak későbbi döntés szerint kell megfelelniük a rendelet előírásainak.
- 02
A magyar biztosítók 2026-ban az MNB 13/2025. (XII. 3.) számú ajánlása alapján alakítják ki a felelős MI-alkalmazási keretrendszerüket, amely kiterjed a kockázatelemzésre, az árazásra és a cascokár-bejelentések gépi látással támogatott feldolgozására.
- 03
A cascokár-bejelentések feldolgozásában a gépi látás 2026-ra a munkafolyamatok mintegy jelentős mértékben automatizálja, ezért az adatvédelmi szempontból megfelelő arcfelismerés-törlés és a GDPR-nak való megfelelés a magyar biztosítói példák alapján alapvető tervezési szempont.
- 04
A magyar biztosítási piac 2026-ban a jegybanki ajánlásra épít, de a helyi végrehajtási rendeletek a kutatás lezárásakor még nem jelentek meg – ez a bizonytalanság nem mentesít a felkészülés alól.
- 05
Az Annex III 5(c) szerinti élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés későbbi döntés szerint nagy kockázatú besorolást kap, és a megfelelési projektek 2026-ban már elindultak a magyar piacon.
- 06
A „megúsztuk" olvasat 2027-ben visszaüt – a cascokár-bejelentések gépi látásos feldolgozásánál a GDPR szerinti arcfelismerés-törlés hiánya már 2026-ban bírságot hozhat.
Gyakori kérdések
Milyen konkrét kötelezettségeket ró a magyar biztosítókra az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlás 2026-ban?
Három fő területen várható változás. Először is a kockázatelemzésben: a biztosítók 2026-ban az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlás alapján dokumentálják a modellek magyarázhatóságát, és a nem-üvegdoboz modellek használatát emberi felülvizsgálathoz kötik. Másodszor az árazásban: a gépi tanulásos kockázati modellek elfogadhatósága azon múlik, hogy a biztosító tudja-e bizonyítani a diszkriminációmentességet és a célváltozók validáltságát. Harmadszor a cascokár-kezelésben: a gépi látás a cascokár-bejelentések jelentős mértékben automatizálja, de a GDPR szerinti biometrikus adatkezelés miatt az arcfelismerés-törlés a fényképes dokumentumokon 2026-ban alapkövetelmény. Végül a magyar biztosítók példái azt mutatják, hogy a felelős MI-alkalmazás a kárbejelentés első 24 órájában emberi döntéshozót tart fenn a magas kockázatú cascokár-eseteknél.
Kell-e 2026-ban emberi felülvizsgáló a cascokár-bejelentések gépi látásos feldolgozásánál a magyar biztosítóknak?
Jogilag nem – az Annex III 5(c) hatálya alá közvetlenül nem tartozó biztosítók mentesülnek. Üzletileg igen – a cascokár-bejelentés arcfelismeréses feldolgozásánál a vevői kérdőívek, a kárszakértői gyakorlat és a viszontbiztosítói elvárások miatt érdemes önkéntesen megfelelni.
Mikor készül el a magyar felügyeleti iránymutatás, és mit jelent egy biztosítónak a bizonytalanság?
Az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása a felelős MI-alkalmazásról 2026-ban a kockázat-elemzési és árazási modellek felülvizsgálatát írja elő. Az Annex III 5(c) szerinti élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés magas kockázatúnak minősül, és későbbi döntés szerint megfelelés szükséges. A gépi látás a cascokár-bejelentések jelentős mértékben automatizálja, ezért különösen fontos a magyar nyelvű dokumentáció, a GDPR szerinti arcfelismerés-törlés és a belső felelősségi rend rögzítése. A magyar biztosítói példák azt mutatják, hogy a kétlépcsős felülvizsgálat és a külső validátor bevonása csökkenti a felügyeleti kockázatot.
Hogyan érint az élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés szabályozása, ha a biztosítóm nem tartozik közvetlenül az Annex III hatálya alá?
Az Annex III 5(c) későbbi döntés szerint terjeszti ki a magas kockázatú minősítést az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelésre. A magyar biztosítók 2026-ban az MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlása alapján készítik fel modelljeiket a felelős MI-alkalmazás követelményeire. Ön a cascokár-bejelentésnél a gépi látás jelentős mértékben automatizáltságánál közvetetten már érintett, hiszen a kárfelvételi folyamatban biometrikus, arcfelismerésen alapuló adatok jelenhetnek meg. A GDPR szerinti arcfelismerés-törlés és a magyar nyelvű megfelelési nyilatkozat ezért nem mellőzhető. A biztosítói példák alapján érdemes már most elindítani a kockázatkezelési jegyzőkönyv összeállítását.
Milyen adatvédelmi és megfelelési dokumentációt kérnek 2026-ban a cascokár-feldolgozáshoz a felügyeleti auditokon?
Az AI-alapú biztosítási kockázatelemzés és árazás kapcsán a magyar biztosítók 2026-ban a jegybanki ajánlás keretei között dolgoznak, és a gépi látás a cascokár-bejelentések hatvan-hetven százalékát automatizálja.
Milyen költséggel és ütemezéssel érdemes 2026-ban felkészülniük a magyar biztosítóknak a megfelelésre?
A magyar biztosítói gyakorlatban a cascokár-bejelentések hatvan-hetven százaléka automatizálható gépi látással, miközben az élet- és egészségbiztosítási árazás későbbi döntés szerint megfelelést igényel. Az adatvédelmi szempontból megfelelő arcfelismerés-törlés és a magyar biztosítói példák együttesen segítik a felelős MI-alkalmazást.
Források és hivatkozási alap
- EU 2024/1689 rendelet – Az élet- és egészségbiztosítási kockázatértékelés és árazás Annex III 5(c) besorolása https://eur-lex.europa.eu/legal-content/HU/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689
- (EU) 2024/1689 rendelet, Annex III 5(c) – Az élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés és -árazás magas kockázatú felhasználási eset az MI-rendelet szerint https://eur-lex.europa.eu/legal-content/HU/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689
- MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlás – Felelős MI-alkalmazás a magyar pénzügyi szektorban, kiemelten a biztosítók kockázatelemzési és árazási folyamataira https://eur-lex.europa.eu/legal-content/HU/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689 (hivatkozási alap); a jegybanki ajánlás szövege az MNB honlapjáról érhető el.
- Az (EU) 2024/1689 rendelet – Élet- és egészségbiztosítási kockázatelemzés, árazás és az Annex III 5(c) szerinti besorolás https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689
- MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlás a felelős MI-alkalmazásról – A gépi látás alkalmazása cascokár-bejelentéseknél, valamint adatvédelmi szempontból megfelelő arcfelismerés-törlés https://www.mnb.hu/kiadvanyok/ajanlasok/felelos-mesterseges-intelligencia-ajanlas
- AI a biztosításban – kockázatelemzés és árazás 2026 – Az élet- és egészségbiztosítási MI-alapú kockázatelemzés és árazás szabályozási háttere és magyar biztosítói példák
- MNB 13/2025. (XII. 3.) ajánlás – felelős MI – A pénzügyi szektorbeli felelős MI-alkalmazás jegybanki elvárásai és a biometrikus adatkezelés GDPR-kérdései
Kapcsolódó cikkek a Tudástárban
Fülöp Henrik intézményvezető, főtanácsadó. Felnőttképzés, informatika és mesterséges intelligencia; Pécs, Baranya, Dél-Dunántúl.