AI az SSC-kben: megszünteti vagy újraértelmezi a shared service centereket?

Az SSC-k működését eddig elsősorban a folyamatok standardizálása, a költséghatékonyság és a megfelelően skálázható működés határozta meg. Az elmúlt években azonban egy új tényező alapjaiban kezdi átírni ezt a modellt: a mesterséges intelligencia.

Az AI nem egyszerűen gyorsabbá teheti a meglévő folyamatokat. Képes felismerni mintázatokat, kezelni strukturálatlan adatokat, döntéseket támogatni, automatizálni összetettebb feladatokat, és egyre több olyan munkafolyamatban részt venni, amelyeket korábban kizárólag emberek végeztek.

Ez természetesen felveti a kérdést: ha az SSC-k egyik legfontosabb értékajánlata éppen a hatékony és standardizált folyamatkezelés, mi történik akkor, amikor ugyanezeket a folyamatokat az AI egyre önállóbban képes elvégezni?

A válasz valószínűleg nem az SSC-k megszűnése, hanem a szerepük átalakulása. A következő években azok a szolgáltató központok kerülhetnek előnybe, amelyek nem pusztán automatizálják a meglévő működést, hanem képesek az AI-t a folyamatok, az adatok és a munkaszervezés szintjén is beépíteni a működésükbe.

A shared service centerek az elmúlt két évtizedben elsősorban a centralizációra, standardizációra, folyamatoptimalizálásra és költséghatékonyságra épültek. Magyarország ebben a modellben különösen sikeres lett: a Business Services Sector mára az egyik legjelentősebb hozzáadott értékű szolgáltatási ágazat.

A következő fejlődési szakasz azonban már nem egyszerűen az automatizációról szól. Az AI képes döntéstámogatásra, mintázatok felismerésére, természetes nyelvű kommunikációra, előrejelzésre, sőt egyre több esetben teljes folyamatok önálló végrehajtására is.

Ez alapvetően változtatja meg azt, hogy mit tekintünk SSC-munkának.

Magyarországon közel 120 ezer ember dolgozik BSC-kben

Magyarország számára ez nem egy távoli technológiai trend. A HIPA 2025-ös Business Services Hungary kutatása szerint 245 üzleti szolgáltató központ (BSC) működik Magyarországon, összesen 118 543 munkavállalóval. A szektor 2024-hez képest 7%-kal bővült foglalkoztatásban, és 2020 óta közel megduplázódott a központok száma.

A BSC-k ráadásul már messze nem kizárólag egyszerű adminisztratív feladatokat végeznek. A HIPA adatai szerint a leggyakoribb funkciók között a pénzügy és számvitel, a HR, az IT, a procurement és supply chain, valamint a customer service szerepelnek. A központok 36%-ában már valamilyen AI-funkció is megjelenik.

Ez azért fontos, mert az AI hatása pontosan azokat a területeket érinti, amelyekre a magyar SSC-piac jelentős része épül.

Miért különösen fontos az AI az SSC-k számára?

Az SSC-modell eddig nagyjából így működött: centralizáció → standardizáció → automatizáció → költségmegtakarítás.

Az AI ezt a láncot egy új szintre emeli: adat → intelligens automatizáció → döntéstámogatás → prediktív működés → autonóm folyamatok.

A KPMG szerint az SSC-kre egyszerre nehezedik nyomás a növekvő költségek, a szakemberhiány és a generatív AI gyors fejlődése miatt. A hagyományos folyamat-harmonizáció és automatizáció önmagában már nem feltétlenül elegendő.

Az AI ugyanakkor éppen abban erős, amiben az SSC-knek komoly előnyük van: rengeteg strukturált és strukturálatlan adattal rendelkeznek.

SAP-, Oracle- vagy Workday-rendszerek tranzakciós adatai mellett e-mailek, PDF-ek, dokumentumok, szkennelt anyagok és support ticketek tízezrei állnak rendelkezésre. Ha ezek az adatok megfelelően strukturáltak és kezelhetők, kiváló alapot jelenthetnek AI-modellek és intelligens asszisztensek alkalmazásához.

Hol változtatja meg leginkább az AI az SSC-k működését?

1. Finance

A pénzügyi SSC-kben már eddig is jelentős automatizáció zajlott. Az AI azonban ennél jóval tovább mehet.

Képes lehet:

• dokumentumok és számlák feldolgozására,

• eltérések és anomáliák felismerésére,

• csalásgyanús tranzakciók azonosítására,

• pénzügyi előrejelzések támogatására,

• riportok és elemzések készítésére,

• magyarázatok és javaslatok generálására.

A különbség az, hogy a klasszikus automatizáció elsősorban azt mondja meg, hogyan hajtsunk végre egy szabályt, míg az AI egyre inkább képes arra is, hogy mintázatokat ismerjen fel és következtetéseket támogasson.

2. HR SSC – a tranzakciós HR-től az intelligens HR felé

A HR shared service centerekben különösen látványos lehet a változás.

Az AI támogathatja például:

• a jelentkezések előszűrését,

• a dokumentumok feldolgozását,

• standard HR-dokumentumok elkészítését,

• munkavállalói kérdések megválaszolását,

• onboarding folyamatokat,

• fluktuáció és hiányzások előrejelzését,

• workforce planninget.

A KPMG szerint a kontextusérzékeny AI a jelentkezési dokumentumok feldolgozását és a meghatározott szempontok szerinti előszűrést is jelentősen felgyorsíthatja.

Ez azonban nem azt jelenti, hogy a HR-es szerepe eltűnik. Inkább azt, hogy a manuális feldolgozás helyett egyre nagyobb hangsúlyt kap a döntéshozatal, az üzleti partneri szerep és az AI által támogatott folyamatok felügyelete.

3. IT SSC – amikor az AI nemcsak reagál, hanem előre jelez

Az IT területén az AI már nem pusztán egy újabb helpdesk-eszköz.

Az intelligens rendszerek képesek lehetnek:

• a ticketek automatikus kategorizálására,

• standard problémák megoldására,

• rendszerhibák előrejelzésére,

• karbantartási feladatok kezdeményezésére,

• kiberbiztonsági anomáliák felismerésére,

• bizonyos hibák automatikus elhárítására.

A következő lépcső az úgynevezett self-healing IT, amikor a rendszer bizonyos hibákat már emberi beavatkozás nélkül is felismer és korrigál.

4. Service Desk – az ember helyett az AI mint első kapcsolattartó

„Hogyan igényelhetek szabadságot?”

„Hol találom a payroll dokumentumomat?”

„Miért nem működik a hozzáférésem?”

Ezek tipikusan olyan kérdések, amelyek korábban egy SSC-munkatárs idejét igényelték.

Egy megfelelően felépített AI-alapú self-service rendszer ezeket a kérdéseket a vállalat belső tudásbázisa alapján képes lehet azonnal megválaszolni, illetve a komplexebb ügyeket a megfelelő szakértőhöz továbbítani.

Magyarán ez nem egyszerűen gyorsabb ügyintézést jelent, hiszen a a teljes munkamegosztást átalakítja.

De akkor kevesebb emberre lesz szükség?

Bizonyos feladatokra igen. Bizonyos munkakörökben valószínűleg kevesebb emberre lesz szükség. De ebből nem következik automatikusan az SSC-k létszámának drámai lecsökkenése.

A Bain megközelítése szerint a lényegi kérdés nem az, hogy az AI kiváltja-e a shared service modellt, hanem az, hogy hogyan változik meg annak működése.

A hagyományos SSC egyfajta „transaction factory” volt: nagy mennyiségű, standardizált tranzakciót dolgozott fel. A jövő SSC-je sokkal inkább AI-, adat- és kompetenciaközpont lehet.

Az ember szerepe fokozatosan elmozdulhat: a feladat-végrehajtóból folyamatfelügyelő, majd szakértő és a végén ai folyamatirányító lesz.

Az AI nem a strukturált SSC ellen dolgozik – éppen ellenkezőleg

Elsőre paradoxonnak tűnhet, de az AI terjedése akár erősítheti is a shared service modell jelentőségét. Miért?

Mert az AI-nak szüksége van:

• standardizált folyamatokra,

• megfelelő mennyiségű adatra,

• jó minőségű adatokra,

• egyértelmű folyamatgazdákra,

• mérhető outputokra,

• megfelelő governance-re.

Vagyis pontosan azokra az alapokra, amelyeket egy jól működő SSC az elmúlt években kiépített.

A Bain példája szerint egy globális fogyasztási cikkeket gyártó vállalatnál egy forecasting folyamat SSC-be szervezése teremtette meg azt az alapot, amelyre később machine learning megoldást lehetett építeni. A korábban két hétig tartó forecast elkészítése így néhány órára rövidült.

Az SSC tehát nem feltétlenül az AI előtti korszak maradványa. Lehet az AI bevezetésének infrastruktúrája is.

Mi történik a magyar SSC-kkel?

Magyarország helyzete ebből a szempontból különösen érdekes.

A HIPA adatai alapján a hazai BSC-szektor már most is jelentős méretű: 245 központ és közel 119 ezer munkavállaló tartozik hozzá. A szektorban több mint 40 nyelvet használnak, a munkavállalók 25%-a külföldi állampolgár, az önkéntes fluktuáció pedig 12% körül alakult 2025-ben.

A magyar SSC-k számára ezért az AI egyszerre jelent kockázatot és lehetőséget.

A kockázat: A magas volumenű, szabályalapú, ismétlődő munkák egy része könnyen automatizálható.

Ilyenek lehetnek például:

• egyszerű számlafeldolgozás,

• adatbevitel,

• standard riportok elkészítése,

• első szintű ügyfélszolgálat,

• egyszerű HR-adminisztráció,

• standard IT support.

Ezekben a munkakörökben a létszámigény hosszabb távon csökkenhet.

A lehetőség: Ugyanakkor a magyar BSC-piac az elmúlt években éppen a komplexebb, magasabb hozzáadott értékű tevékenységek felé mozdult.

A HIPA szerint a magyar BSC-k egyre összetettebb szolgáltatásokat végeznek, és a szektorban már olyan területek is megjelennek, mint az AI, az engineering, az R&D és az analytics.

Ez azt jelentheti, hogy a magyar SSC-k egy része nem az AI miatt veszít jelentőségéből, hanem éppen AI-központúbb, magasabb értékű működés felé fejlődik.

Milyen munkakörök lehetnek veszélyben – és melyek erősödhetnek?

Nem feltétlenül egész szakmák tűnnek el egyik napról a másikra. Sokkal inkább feladatok automatizálódnak.

Várhatóan nagyobb AI-hatás	Várhatóan növekvő jelentőség
Adatbevitel	AI specialist
Standard számlafeldolgozás	Data Analyst / Data Scientist
Egyszerű customer service	Process Excellence
Standard HR-adminisztráció	AI Governance
Alap IT support	Automation Specialist
Standard riportkészítés	Business Analyst
Repetitív back-office feladatok	Transformation Manager
Szabályalapú ellenőrzések	AI Product Owner
Egyszerű dokumentumfeldolgozás	komplex szakértői szerepek

A munkakörök tehát nem egyszerűen „eltűnnek”, hanem átalakulnak.

Aki korábban napi több órát töltött adatfeldolgozással, a jövőben lehet, hogy ugyanennek a folyamatnak az AI által támogatott működését felügyeli.

A legnagyobb kihívás: a kompetenciák átalakulása

Az AI bevezetése ezért nem elsősorban technológiai projekt, hanem "People" projekt is.

A KPMG szerint a sikeres AI-transzformációhoz nemcsak a technológiai infrastruktúrát és az adatbázisokat kell felülvizsgálni, hanem a munkatársak képzését, a governance-t, a változáskezelést és a folyamatok újratervezését is.

A jövő SSC-munkatársa számára ezért egyre fontosabb lehet:

• digitális és AI-kompetencia,

• adatelemzési gondolkodás,

• problémamegoldás,

• folyamatoptimalizálás,

• üzleti szemlélet,

• kritikus gondolkodás,

• kommunikáció,

• változáskezelési képesség.

A puszta nyelvtudás és a tranzakciós folyamatok ismerete önmagában egyre kevésbé lesz elegendő.

McKinsey szerint az SSC-k AI-native GBS-sé alakulnak

A McKinsey The State of Organizations 2026 című kutatása még tovább viszi ezt a gondolatot. A jelentés szerint a hagyományos shared service center modell – amely elsősorban a folyamatok hatékonyságára és a költségcsökkentésre épült – elérkezett a határaihoz. A következő lépcső az AI-native Global Business Services (GBS) modell lehet.

Ez nem egyszerűen azt jelenti, hogy a meglévő SSC-folyamatokba több automatizáció kerül. A McKinsey szerint az új generációs GBS-ek újratervezik a munkafolyamatokat, a szerepköröket és a működési modellt, és az AI-t már a működés alapjába építik be. Az AI-agentek és az emberek együtt dolgoznak, egyre több end-to-end folyamatot pedig részben vagy akár teljesen AI-alapon lehet működtetni.

A változás már most is látható. A McKinsey felmérése szerint a szervezetek 84%-a tervezi bővíteni shared service központjainak tevékenységi körét a következő egy-két évben. Ez a bővülés azonban már nem elsősorban további adminisztratív vagy tranzakciós feladatokat jelent: a válaszadók 30%-a innovációs vagy transzformációs, 27%-a pedig analitikai feladatokat is a shared service működésébe kíván bevonni.

Ez egy fontos irányváltás. A jelenlegi shared service működésben még mindig az operatív és adminisztratív feladatok dominálnak: a McKinsey adatai szerint a szervezetek 56%-ában operatív, 49%-ában adminisztratív feladatok tartoznak a központokhoz, míg az analitikai feladatok aránya 41%, a stratégiai vagy tanácsadói feladatoké pedig 26%.

A jövőben tehát nem feltétlenül kevesebb shared service lesz, hanem másfajta shared service: olyan központok, amelyek egyre kevésbé tranzakciós feldolgozó egységként, és egyre inkább technológiai, analitikai és innovációs partnerként működnek.

A Mckinsey szerint a „no-touch” működés felé haladunk

A McKinsey egyik legerősebb jövőképe az úgynevezett „no-touch” modell. Ebben az AI-agentek egyre nagyobb részt vállalnak az end-to-end folyamatok végrehajtásából, miközben az emberi munka fókusza áthelyeződik.

Az ember feladata egyre inkább:

• az AI-rendszerek irányítása,

• a kivételek és komplex esetek kezelése,

• a döntéshozatal,

• az ember és technológia közötti koordináció,

• valamint az újabb fejlesztési lehetőségek azonosítása lehet.

Vagyis nem egyszerűen arról van szó, hogy egy munkatárs helyett „dolgozik egy AI”. A teljes munkafolyamat és a munkamegosztás változik meg.

De a technológia önmagában nem elég

A McKinsey kutatása arra is rámutat, hogy az AI-native GBS felé vezető út korántsem egyszerű. Mindössze 6% azoknak a business service vezetőknek az aránya, akik szerint több use case-en keresztül már teljes mértékben kiaknázzák a fejlett technológiák előnyeit, miközben több mint 40% még nem kezdte meg ezek szisztematikus alkalmazását.

A legnagyobb akadályok között a meglévő rendszerek integrációja (42%) és a változással szembeni szervezeti ellenállás (41%) szerepel. Emellett a tehetség- és kompetenciahiány, a beruházási igény, a széttagolt folyamatok és a nem egyértelmű felelősségi körök is lassíthatják az átalakulást.

Ezért az AI bevezetése az SSC-kben nem egyszerű technológiai projekt. Folyamat-, szervezeti, kompetencia- és működésimodell-váltás is egyben.

A McKinsey kutatása szerint az AI-native GBS-ek megfelelő működés esetén további hatékonyságot, nagyobb produktivitást és jobb ügyfélélményt is teremthetnek a hagyományos shared service modellekhez képest. A jelentés szerint az AI-native GBS akár 20%-os további költséghatékonysági javulást is elérhet, miközben az ilyen központok egyre inkább az AI-pilotok, folyamatinnováció és digitális termékfejlesztés inkubátoraivá válhatnak.

Mit jelent mindez a munkaerőpiacon?

Az SSC-kben dolgozók számára az AI nem feltétlenül azt jelenti, hogy „az AI elveszi a munkájukat”.

A nagyobb kérdés inkább az, hogy képesek -e átállni egy AI által támogatott működésre. Azok a munkatársak, akik kizárólag repetitív, szabályalapú feladatokat végeznek, nagyobb automatizációs kitettséggel számolhatnak.

Akik viszont képesek az AI-t használni, folyamatokat fejleszteni, adatokat értelmezni, kivételeket kezelni és üzleti problémákat megoldani, azok szerepe felértékelődhet.

Források

• KPMG – AI as the key to the further development of shared services: az AI SSC-kben történő alkalmazásáról, a Finance, HR, IT és Service Desk use case-ekről, valamint az AI bevezetésének szervezeti feltételeiről.

• KPMG Hungary – GBS Trends 4.0: From Service Delivery to Enterprise Intelligence: a GBS AI-alapú fejlődéséről, a talent szerepének felértékelődéséről és a stratégiai business partnering irányába történő elmozdulásról.

• HIPA – Business Services Hungary 2025: a magyar BSC-szektor méretéről, foglalkoztatásáról, funkcionális összetételéről és fejlődési trendjeiről.

• HIPA – Investor Interest Grows in Hungarian Business Services Sector, 2025: a magyar BSC-szektor további növekedési terveiről és a 2030-as célokról.

• Bain & Company – Shared Services Still Matter in an AI World, Mark Krafft, Evren Sungur, Praveen Bhardwaj: az AI és a shared service modell egymáshoz viszonyított szerepéről, a folyamat-, adat- és működési alapok jelentőségéről.

• McKinsey – The State of Organizations 2026