Odborný seminář

AUDIT AI PROCESŮ V BANKÁCH

1. října 2026 od 8.45 do 16.30

Česká bankovní asociace
Italská 69, Praha 2 | mapa

Cena:
10 000 Kč bez DPH (pro členy ČBA)
12 000 Kč bez DPH (pro ostatní)

On-line účast - sleva 30 %

Přihlaste se

Využívání nástrojů umělé inteligence se postupně stává součástí běžných firemních a bankovních procesů. S tím souvisí i otázky, jak AI systémy správně řídit, dokumentovat a kontrolovat z pohledu interního auditu, compliance a regulatorních požadavků.

Seminář nabídne základní orientaci v oblasti auditu AI procesů, regulatorních očekávání a praktických auditních přístupů. Zaměří se zejména na oblasti governance, model risku, práce s daty, využívání generativní AI a možnosti nastavení auditního programu v souladu s IPPF.

Jaké regulatorní požadavky dnes dopadají na využívání AI?
Jaké oblasti by měl interní audit u AI procesů sledovat?
A jak přistoupit k nastavení základního AI auditního programu v praxi?

Co se na semináři dozvíte

  • Základní regulatorní rámec pro využívání AI (EU AI Act, GDPR, DORA, regulatorní očekávání bankovního sektoru).
  • Jakou roli může mít interní audit v oblasti AI governance a řízení AI rizik.
  • Praktické oblasti auditu AI – governance, data, lifecycle modelů a model risk.
  • Rizika spojená s využíváním generativní AI a AI nástrojů zaměstnanci.
  • Možné přístupy k nastavení AI auditního programu a auditních kontrol.
  • Příklady auditních fokusů, kontrolních mechanismů a praktických otázek z auditní praxe. 

Seminář je určen zejména pro

  • Interní auditory
  • Compliance specialisty a pracovníky risk managementu.
  • Manažery a specialisty odpovědné za governance, kontrolní prostředí a digitální transformaci.
  • Ostatní odborníky, kteří se chtějí zorientovat v oblasti auditu AI procesů a souvisejících regulatorních očekáváních.

PROGRAM

8.20 Zahájení registrace

8.45
Úvodní slovo, zahájení semináře
Veronika Páníková, manažerka vzdělávání, Česká bankovní asociace

8.50–9.45
Úvod do AI z pohledu interního auditu: generativní AI, etika a reputační rizika
Tomáš Ryza, Katedra finančního práva a finanční vědy, Právnická fakulta Univerzity Karlovy

  • Praktické vysvětlení AI, ML a generativní AI (s důrazem na auditní rizika).
  • Typické využití AI v bance: scoring, AML, fraud detection, marketing, chatboty, interní asistenti a zpracování dokumentů.
  • Proč je AI rizikovou oblastí pro interní audit: dopad na klienta, vysvětlitelnost, data, odpovědnost, regulace a reputace.
  • Specifika generativní AI: halucinace, únik dat, prompt injection, shadow AI a používání AI zaměstnanci.
  • Etická a reputační rizika: bias, diskriminace, fairness a transparentnost vůči klientům, reputační dopady AI chyb.

9.45–10.15 Přestávka na kávu

10.15–11.00
Governance a řízení AI v praxi
Josef Krejčí, AI Officer, Česká spořitelna a.s.

  • AI governance framework (3 lines model) a jak se promítá do praxe.
  • Role a odpovědnosti: Data Science, Risk, Compliance, IT, AI Board, atd.
  • Model Risk Management (MRM) vs. AI governance.
  • AI registr, accountable owner, AI Board / AI Committee a schvalovací procesy modelů.
  • Vazba AI governance na model risk management, ethical AI a responsible AI.
  • Jak by mohla vypadat auditní zakázka na Audit AI governance frameworku.

11.00–12.10
Právní rámec pro využití a audit AI: AI ACT a zákon o umělé inteligenci
Petra Stupková, advokátka, Legitas advokátní kancelář

  • Vymezení působnosti AI Actu a zákona o umělé inteligenci.
  • Klasifikace AI systémů podle rizika: zakázané, high-risk, limited-risk a minimálně rizikové systémy.
  • Harmonogram účinnosti včetně návrhu Digital Omnibus.
  • Dopad AI Actu na banky jako poskytovatele a zavádějící subjekty AI systémů.
  • Vazba AI Actu na GDPR, automatizované rozhodování, profilování a transparentnost vůči klientovi.
  • DORA a outsourcingový rozměr AI služeb, zejména u cloudových a externě dodávaných AI řešení.

12.10–13.10 Oběd

13.10–14.30
Jak se připravit na audit AI systému, když jste AI dosud nikdy neauditovali
David Korniet, Senior Manager, Audit & Assurance, Deloitte
Václav Strnad, Manager, IT audit

  • Zaměřeno na auditní postup a přípravu auditora,
  • jak identifikovat relevantní zdroje a metodiky,
  • jak zmapovat AI prostředí organizace a vybrat auditovatelný use case,
  • jak stanovit rozsah auditu a auditní cíle,
  • jak připravit risk assessment a auditní program,
  • jaké otázky klást první a druhé linii,
  • jaké dokumenty a důkazy požadovat,
  • jak vytvořit jednoduchou risk-control matrix,
  • jak rozlišit audit AI governance, audit modelu a audit procesu využívajícího AI,
  • jak formulovat auditní zjištění, pokud auditor není datový vědec ani modelový specialista.

14.30–15.00 Přestávka na kávu

15.00–16.30
Model risk a validace modelů
Ladislav Mejzlík, proděkan Fakulty financí a účetnictví, Vysoká škola ekonomická v Praze, prezident Komory auditorů ČR

  • Model risk u AI systémů: chyby, overfitting, nevhodné použití modelu, nestabilita a změna chování v čase.
  • Nezávislá validace modelů: jak ji může interní audit ověřit.
  • Explainability a interpretovatelnost: jak banka dokládá, proč model dospěl ke konkrétnímu výstupu.
  • Bias, fairness a diskriminace: jak vznikají, jak se testují a jaké důkazy má auditor požadovat.
  • Human-in-the-loop a riziko formálního lidského dohledu.