AI-eszközök, adatfeldolgozás és biztonságos használat

Kutatási zárónap: 2026. augusztus 30. | A termékleírások ellenőrizendő gyártói állítások, nem teszteredmények.

3.1. Milyen rendszert érdemes elképzelni?

A hasznos megoldás egy ellenőrizhető bizonyítékfeldolgozó munkakörnyezet. Eredeti iratot, levelezést, pénzügyi adatot és hanganyagot kezel; összekapcsolja a forrásokat; megjelöli az ellenőrzendő állításokat; segít látni, mely tényállási elemhez nincs még megfelelő bizonyíték. A nyelvi modell ennek egyik eleme.

Az „AI végigolvassa az összes iratot” önmagában nem megfelelő terv. Előbb azt kell biztosítani, hogy az összes átvett adat valóban bekerült, a csatolmányok nem vesztek el, a kereső nem hagy ki formátumokat, a felhasználó csak jogosultan hozzáférhető adatot lásson, és minden kivonat visszavezessen az eredetihez. A rendszer sebességét ezért az ellenőrzött, használható megállapításig kell mérni.

Négy egymást kiegészítő eszköztípus:

Hagyományos adatfeldolgozás: fájlfelismerés, duplikátumkezelés, OCR, táblázatos egyeztetés, dátum- és számlaszám-ellenőrzés. Az összeadás és egyezésvizsgálat nem nyelvi modell feladata.
Keresés és gépi tanulás: szó szerinti és jelentésalapú keresés együtt; csoportosítás; emberi címkézésből tanuló iratpriorizálás, azaz technológiával támogatott áttekintés, röviden TAR.
Generatív AI: forráshivatkozásos kivonat, eseményjelölt, ellentmondásjelölt, lehetséges kihallgatási kérdés és iratvázlat.
Emberi bizonyítási munka: a forrás hitelessége, az összefüggés, a mentő magyarázat, a személyes felelősség és a jogi minősítés ellenőrzése.

3.2. Hol lehet gyorsítani? Feladatonkénti térkép

Az alábbi sorrend bevezetési javaslat. A „nagy” haszon az adott munkacsomagban jelenthet nagy előnyt; nem az egész nyomozás automatikus rövidítését jelenti. Mért magyar eredmény nélkül százalékos ígéret nem indokolt.

Feladat és bemenet	Javasolt támogatás, kézzelfogható kimenet	Várható haszon	Kötelező emberi ellenőrzés
Iratbevitel, szkennelt PDF	OCR, típusfelismerés, duplikátumok és csatolmánykapcsolatok; kereshető iratjegyzék	Nagy, gyakran AI nélkül is	Hiányzó oldalak, olvashatatlan iratok, darabszám-egyeztetés
Tömeges e-mail és chat	Szálak, témák, résztvevők, célzott relevanciarangsor; ellenőrzési sor	Nagy	Teljes beszélgetés, irónia, idézett szöveg, elhagyott találatok mintája
Szerződés és módosítás	Kötelezettségek, díjak, határidők, mellékletek és verzióeltérések kinyerése	Nagy	Aláírt és tervezeti változat, melléklet, feltétel, hatály
Ajánlatok, tenderek	Azonos hibák, minták, árviszonyok, szűkítő feltételek és közös eredetre utaló adatok	Közepes–nagy	Megengedett sablon, közös tanácsadó, piaci és műszaki magyarázat
Pénzügyi kivonat, számla	Strukturált tranzakcióegyeztetés, körutalás- és időzítésjelzés; pénzúttábla	Nagy, főleg adatmodellezéssel	Deviza, visszautalás, nettó/bruttó, könyvelés és teljesülés eltérése
Hang és lehallgatás	Időbélyeges gépi leirat, keresés, beszélőszakaszok és témák	Nagy, jó hangminőségnél	Lényegi részek visszahallgatása, beszélőazonosítás és bizonytalan szavak
Tanúvallomások	Állítások eseményhez rendezése, időbeli és tartalmi eltérések	Közepes–nagy	Emlékezeti bizonytalanság, kérdés megfogalmazása, közvetlen tudás vagy hallomás
Cég- és szereplőháló	Azonosítóalapú kapcsolatépítés, időállapot; kapcsolati ábra	Közepes–nagy	Névazonosság, korábbi cégnév, valódi irányítás és formális tisztség
Szakértő előkészítése	Dokumentumjegyzék, hiánylista, célzott kérdések és ellenőrizhető adatcsomag	Közepes, de kevés újramunkával nagy	A szakkérdés helyessége, összehasonlíthatóság, kirendelés tartalma
Jogi kutatás	Hatályos és történeti jogszabály, releváns döntés keresése	Közepes	Pontos időállapot, teljes döntés és eltérő tényállás
Vádirat-előkészítés	Ember által jóváhagyott állításokból vázlat, forrásjegyzék és hiányriasztás	Közepes	Minden tény, minősítés, személyhez rendelés és hivatkozás
Kézbesítés, külföldi végrehajtás	Határidőfigyelés, teljesebb megkeresés	Korlátozott közvetlenül	Az eljárási döntést és külső teljesítést a modell nem helyettesíti

Elsőként a kereshető, megbízható iratállományt, a forrásos idővonalat és a bizonyítási hiánylistát érdemes létrehozni. Ezek nemcsak az első átolvasást, hanem a későbbi kihallgatást, szakértői munkát és vádiratot is segítik.

Magyar nyelvi és ügytípusbeli hibák

A magyar személy- és cégnevek toldalékos alakjai, ékezetvesztése, rövidítései, korabeli intézménynevei és elgépelései külön tesztet igényelnek. A „nem hagytam jóvá” mondatból elvesző „nem” megfordítja a jelentést. Ugyanígy veszélyes a millió és milliárd, nettó és bruttó, 2021 és 2027, illetve „ötven” és „hetven” tévesztése. A régi fax, pecsét, kézírás, képernyőkép és táblázat más minőségvizsgálatot kíván.

A hang beszélőszakaszokra bontása nem bizonyítja a beszélő személyazonosságát. Az AI által jelzett ellentmondás sem bizonyít hazugságot: lehet más időszakról, más projektről vagy eltérő kérdésről szó. A célzott ellenőrzést segítő jelzés hasznos; a „hazudik” címke szakmailag és jogilag nem megfelelő.

3.3. Hogyan nézzen ki egy AI-találat?

Egy használható találati kártya legalább az alábbiakat tartalmazza:

Ellenőrzendő állítás: szűk, tényszerű megfogalmazás; ne legyen benne automatikus bűnösségi minősítés.
Forrás: ügyazonosító, bizonyítékazonosító, fájlverzió, oldal/bekezdés vagy hang-időkód; megnyitható eredeti és pontos idézet.
Kontextus: előző és következő üzenet, csatolmány, beszélgetés résztvevői, releváns dátumok.
Kapcsolódó kérdés: például előzetes ajánlategyeztetés, a teljesítés valódisága, döntési jogkör vagy pénzmozgás.
Bizonytalanság és alternatíva: hiányzó csatolmány, bizonytalan személyazonosítás, jogszerű üzleti magyarázat.
Terhelő és mentő kapcsolatok: mindkét irányban releváns adatok, azonos megjelenítési súllyal.
Emberi döntés: elfogadott tény, további ellenőrzés, irreleváns jelzés vagy hibás találat; név, időpont és indok.
Feldolgozási nyom: modell- és sablonverzió, keresési feltételek, feldolgozott források, eredményverzió.

Kitalált példa: „A D-1042 e-mail melléklete a későbbi nyertes ajánlat három egyedi elírását tartalmazza, a pályázati felhívás előtti dátummal. Ellenőrizendő az eredeti e-mail fejléc és a melléklet keletkezése. Alternatíva: korábbi jogszerű piaci konzultáció vagy újrahasznált közös sablon. Következő lépés: a feladó szerepének és a teljes levélszálnak az ellenőrzése.”

Ez alkalmas nyomozói feladatra. Az „AI szerint 94% valószínűséggel kartell történt” nem helyettesíti a bizonyítást, és a modell saját bizonyossági száma nem kalibrált jogi valószínűség.

3.4. Mely létező eszközök lehetnek érdemben vizsgálhatók?

Van dokumentált ügyészi alkalmazási tapasztalat: a brit Serious Fraud Office 2025. februári parlamenti válasz szerint a megelőző tizenkét hónapban folyamatban lévő büntetőügyekben próbált technológiával támogatott iratáttekintést, a bizonyítékfeltárási kötelezettség hatékonyabb teljesítésére. Ez a felhasználási irány realitását alátámasztja, de nem igazol magyar nyelvi teljesítményt, meghatározott megtakarítási arányt vagy minden generatív termék alkalmasságát. F33

Rendszer	Mire lehet jelölt?	Amit nem szabad adottnak tekinteni	Beszerzési következtetés
RelativityOne és aiR for Review	Nagy iratanyag áttekintése, relevancia és vizsgálati témák, forrással támogatott indoklás; kiforrott iratkezelési környezet	Magyar büntetőjogi pontosság, hatósági engedélyezettség, minden részfeldolgozás magyarországi helye	Iratáttekintési próba jelöltje; külön ellenőrizendő a felhő, modellútvonal, export és hozzáférés F34, F35
Nuix Neo / Investigations	Sokféle digitális adat feldolgozása, keresése, személyek és kapcsolatok feltárása	Az összes modul azonos telepíthetősége; a gyártói esettanulmányok független mérés volta	Adatbeviteli és vizsgálati környezetként vizsgálandó, konkrét modulcsomaggal F36
Cellebrite Pathfinder	Jogosan megszerzett eszközadatok összekapcsolása, idővonal, kommunikáció és multimédia elemzése	Hogy bármely titkosított eszköz hozzáférhető; hogy az elemzőtermék megszerzi az adatot is	Digitális nyomozati csapatnak jelölt; helyi és AWS VPC lehetőséget a gyártó közöl, konkrét konfigurációt ellenőrizni kell F37, F38
Magnet AXIOM / Magnet AI, Copilot	Digitális nyomok elemzése, kommunikációs tartalom áttekintése; egyes funkciók offline használata	Teljes szerződéses-bizonyítási rendszer; minden funkció offline vagy magyar nyelven azonos minőségű	Eszközadatok feldolgozásánál értékelendő; a választott verziót és modult külön tesztelni kell F39
Everlaw AI	Nagy iratanyag keresése, felülvizsgálata, forráshivatkozásos összefoglaló és iratvázlat	Magyar hatósági és adatvédelmi megfelelőség; a felhőhasználat automatikus elfogadhatósága	Alternatív iratáttekintési próba jelöltje, szerződéses és biztonsági ellenőrzéssel F40
Wolters Kluwer Libra / Jogtár-tartalom	Magyar és uniós jogi kutatás, jogi dokumentumok feldolgozásának támogatása	Nyomozati bizonyítékraktár, forenzikus adatmentés vagy validált bűnügyi minősítő rendszer	Külön jogi kutatási rétegként vizsgálandó; a 2026-os magyar ajánlat és adatkezelés tisztázandó F41

A táblázat előzetes piaci körkép, nem rangsor és nem beszerzési ajánlás egy konkrét gyártó mellett. A kutatás nem tartalmazott termékhozzáférést, magyar próbafeldolgozást, referencialátogatást vagy árajánlatot. A licenc, tárhely, feldolgozott adatmennyiség, felhasználó és AI-használat eltérő árazási tételek lehetnek. Publikus listaárból teljes hatósági költséget nem lehet megbízhatóan levezetni.

Nem szükséges mind a hat rendszert megvenni. A digitális adatmentés, a nagy iratanyag áttekintése és a magyar jogi kutatás eltérő feladat. Az első körben egy meglévő vagy beszerezhető adatfeldolgozó környezet és legfeljebb két AI-megoldás összehasonlítása indokolt, azonos tesztanyagon.

3.5. Mit célszerű készen venni, és mit sajátként kialakítani?

Készen használható vagy beszerezhető: bevált fájl- és e-mail-feldolgozás; forenzikus munkafolyamat; jogosultságkezelt iratáttekintés; OCR és beszédfelismerés; jogi tartalomszolgáltatás. Ezeket saját fejlesztéssel újraépíteni rendszerint több idő, mint a magyar munkafolyamatot hozzájuk illeszteni. A „készen” itt nem jelenti azt, hogy ellenőrzés nélkül használhatók.

Saját szakmai réteg: magyar bizonyítási kártyák és tényállási mátrix; az NVVH és az eljáró szervek közötti feladat- és jogosultsági rend; belső adatkapcsolatok; magyar név-, összeg- és időállapotkezelés; forráshivatkozásos idővonal; hiánylista; minőségmérés; iratjegyzék- és vádirat-előkészítő export. A legfontosabb saját érték a szakmai adatmodell és ellenőrzési folyamat, nem feltétlenül egy saját nagy nyelvi modell.

Saját modell tanítása csak második lépés. Előbb ellenőrizni kell, hogy megfelelő kereséssel, szűk feladatokkal és ellenőrzött példákkal elérhető-e a cél. A tanítás új adatkezelési, visszafejtési, verziózási és tesztelési terhet hoz. Ügyiratokból automatikusan épülő, később más ügyekben is működő tanítóadatbázis nem lehet alapbeállítás.

Javasolt technikai felépítés közérthetően

Eredeti bizonyítékok tára. Változatlan eredetik, átvételi jegyzék, hashértékek és dokumentált kezelési lánc. A hash az utólagos változást segít felismerni; önmagában nem bizonyítja az eredeti tartalom igazságát vagy jogszerű megszerzését.
Feldolgozott munkapéldány. OCR-szöveg, leirat, táblázat és kinyert adatok, egyértelmű visszahivatkozással. A hibás vagy kihagyott állomány külön sorban maradjon látható.
Kereső és adatmodell. Szó szerinti keresés a pontos nevekre és számokra; jelentésalapú keresés a körülírásokra; strukturált táblák a tranzakciókhoz és időállapotokhoz; kapcsolati háló az ellenőrzött kapcsolatokhoz.
Forrásokra támaszkodó AI. A modell a jogosultan elérhető iratrészletekből dolgozik, és forrást jelöl. Ezt gyakran RAG-megoldásnak nevezik. Csökkentheti, de nem szünteti meg a téves állítást vagy hivatkozást.
Emberi felülvizsgálat. Az elemző látja az eredetit, elutasíthatja a jelzést, mentő adatot kapcsolhat hozzá, és új feladatot adhat. Csak ellenőrzött állítás kerülhet a bizonyítási mátrix elfogadott részébe.
Ügyészi döntési és exportfelület. Személyenként és cselekményenként mutatja a tényeket, bizonyítékokat, hiányokat, vitatott pontokat és irathozzáférési státuszt.

A jogosultságot már a keresés előtt érvényesíteni kell. Ha a modell elolvashatja a tiltott iratot, majd csak az idézetet rejti el, az adat már kiszivároghat az összefoglalóban. Ugyanez a szabály vonatkozik a jelentésalapú indexre, gyorsítótárra, naplóra és exportra is.

3.6. Milyen magyar adatforrásokat érdemes összekapcsolni?

Adatforrás	Mit adhat?	Hozzáférési vagy értelmezési korlát
EKR, TED, közbeszerzési hirdetmények	Eljárás, szereplők, dátum, tárgy, eredmény	A nyilvános adat nem azonos a teljes ajánlattal és a belső levelezéssel
CoRe és nyilvános szerződések	Szerződés, módosítás, teljesítéshez kapcsolódó közzététel	Lefedettséget, mellékletet, időállapotot és közzétételi hiányt ellenőrizni kell F43
Cégnyilvántartás, beszámolók	Tulajdonosi és tisztségviselői változás, pénzügyi adatok	A jelenlegi állapot nem bizonyítja az elkövetéskori kapcsolatot; a beszámoló összesített
Tényleges tulajdonosi nyilvántartás	Tulajdonosi láncok vizsgálatának támpontja	Hozzáférés és felhasználási cél kötött; az adat minősége ellenőrzendő, nem kész bizonyíték F42
Banki és számlavezetési adatok	Tényleges átutalás, kedvezményezett, időpont, további pénzút	Jogszerű megkeresés szükséges; egy számlaazonosító-nyilvántartás nem teljes tranzakciótörténet
Támogatáskezelő, MÁK, önkormányzat, állami vállalat	Jóváhagyás, kötelezettségvállalás, elszámolás, utalványozás	Intézményi hozzáférés, adatátadási jogalap és teljességi ellenőrzés szükséges
Belső iratkezelő, ERP, levelezés, eszközadat	Döntés és végrehajtás részletes története	Célhoz kötött beszerzés; védett kommunikáció, személyes és minősített adatok elkülönítése
Kúria, bírósági határozatok, Jogtár/NJT	Jogi minősítés és értelmezés	Teljes döntés, történeti jogállapot, licenc és újrafelhasználás ellenőrzése

Nem célszerű a teljes állami adatvagyont előre egyetlen AI-adatbázisba önteni. Előbb ügyhöz vagy megfelelően meghatározott vizsgálati célhoz kötött kapcsolatok kellenek. A hozzáférhető nyilvános adatok tömeges összekapcsolása is járhat adatvédelmi kötelezettséggel; nyilvánosság és korlátlan másodlagos felhasználhatóság nem ugyanaz.

3.7. Jogi és biztonsági feltételek

Az illetékes hatóság bűnüldözési célú személyesadat-kezelésénél a 2016/680 irányelv, a magyar Infotv. és az ágazati eljárási szabályok összefüggését kell vizsgálni. A GDPR nem egyszerűen minden ügyiratkezelés alapértelmezett jogalapja. Más célú tevékenységeknél és a szolgáltató saját adatkezeléseinél eltérő szabályok lehetnek relevánsak. F28, F29

Bevezetés előtt adatfolyamonként kell rögzíteni a célt, jogalapot, adatkezelőt, adatfeldolgozót, hozzáférőket, megőrzést és esetleges harmadik országbeli adatmozgást. A szükségesség és arányosság, az érzékeny adatok, a tény és vélemény elkülönítése, valamint az érintetti jogokra vonatkozó különös szabályok nem oldhatók meg egy „titkosított” jelöléssel.

AI Act: funkció szerinti besorolás és a 2026-os módosítás

A bizonyítékok megbízhatóságát bűnüldözésben értékelő AI az AI-rendelet III. mellékletének 6. pontja alapján nagy kockázatú körbe kerülhet. További érintett kategória lehet a bűnüldözési profilalkotás, illetve az igazságszolgáltatás tény- és jogértékelésének támogatása. Egyszerű OCR vagy kereső nem automatikusan ugyanez a kategória: a rendeltetés és a döntésre gyakorolt tényleges hatás számít. Az, hogy egy ügyész végül rákattint a jóváhagyásra, önmagában nem szünteti meg a besorolást. F30

A dátumoknál már figyelembe kell venni az (EU) 2026/1744 módosítást. A III. mellékletes rendszerekre a III. fejezet 1–3. szakaszának fő alkalmazási időpontja – a 6. cikk (5) bekezdése kivételével – 2027. december 2.; az I. mellékletes termékeknél 2028. augusztus 2. A korábbi, általánosan 2026. augusztus 2-át idéző útmutató ezért nem elegendő. Más rendelkezések, különösen tilalmak, már alkalmazandók lehetnek; a halasztás nem adatvédelmi vagy büntetőeljárási mentesség. F31, F32

A kockázatkezelést, dokumentációt, naplózást, emberi felügyeletet, megfelelőségértékelést és hatósági használatnál az alapjogi hatásvizsgálatot a tervezésbe kell építeni, a konkrét kötelezettség és határidő jogi ellenőrzésével. Saját néven üzembe helyezés vagy érdemi módosítás szolgáltatói kötelezettségeket is keletkeztethet. A beszerzés nem ruházza át automatikusan a hatóság összes felelősségét a gyártóra. F30, F31

A 2026-ban módosított AI-műveltségi rendelkezés a munkatársak felkészültségének fejlesztését támogató intézkedéseket kíván meg; nem egyetlen kötelező vizsgapontszámot garantáltat. Az oktatásnak ki kell terjednie a forrásellenőrzésre, hibákra, mentő adatok keresésére és az automatizált eredmény túlértékelésére. F31

Amit a projektből ki kell zárni

Politikai hovatartozásból, személyiségjegyből vagy puszta kapcsolati közelségből képzett bűnösségi vagy elkövetési hajlam-pontszám. A kizárólag profilalkotásra vagy személyiségjegyekre épülő bűnelkövetési kockázatbecslésre az AI Act külön tilalmat tartalmaz. F30
Automatikus gyanúsítás, vádemelés, kényszerintézkedés vagy bizonyítékselejtezés.
Érzelem-, arckifejezés- vagy hangalapú „hazugságvizsgáló” beépítése a bizonyítékértékelésbe.
Hiányzó mondat, melléklet, hangrészlet vagy tény generatív pótlása. Zajcsökkentett hang és képfeljavítás is külön származtatott változat, nem eredeti bizonyíték.
Ügyirat feltöltése általános fogyasztói chatbotba pusztán azért, mert a felület jelszavas.

Bizonyíthatóság, védelem és informatikai védelem

Eredet és reprodukálhatóság: naplózni kell, mit vett át a rendszer, miből mit hagyott ki, melyik feldolgozásból született a leirat vagy találat, ki változtatta meg a címkét. A modell új verziója nem írhatja felül az előző eredményt és ellenőrzési történetet.

Védett kommunikáció: ügyvédi és más törvényileg védett adat, minősített adat, tanúvédelmi információ és szükségtelen különleges adat elkülönítési rendje már a bevitel előtt szükséges. A gépi szűrés segíthet, de nem elég önmagában. Téves besorolásnál karantén, jogosultsági felülvizsgálat és dokumentált döntés kell; nem automatikus törlés.

Védelem számára ellenőrizhető anyag: a Be. iratmegismerési és bizonyítási szabályainak megfelelően meg kell tervezni az eredetik, a felhasznált kivonatok és a releváns feldolgozási információk hozzáférését. Nem állítható általánosan, hogy mindig a teljes modell forráskódját át kell adni, de a „titkos algoritmus találta” nem pótolhatja a tényállítást alátámasztó ellenőrizhető bizonyítékot. F04, F15

Rosszindulatú irattartalom: egy e-mail szövege utasíthatja a modellt adatok kiszivárogtatására vagy találatok elrejtésére. Az ilyen tartalom bizonyítékként kezelendő, nem végrehajtható utasításként. A feldolgozó modell alaphelyzetben ne kapjon szabad internetes hozzáférést, üzenetküldést, fájltörlési jogot vagy külső eszközök önálló vezérlését.

Felhő és helyi üzem: mindkettő lehet kockázatos vagy megfelelően kialakított. Felhőnél külön vizsgálandó a tényleges adatfeldolgozási hely, a modellhívás, alvállalkozó, támogatói hozzáférés, napló, mentés és adattovábbítás. Helyi üzemnél a frissítés, sérülékenység, adminisztrátori hozzáférés, mentés és modelllicenc. Az EU-régió vagy az offline címke önmagában nem megfelelőségi tanúsítvány.

3.8. Javasolt használati szabály egy mondatban

Az AI ellenőrzendő állításokat és kapcsolódó eredeti forrásokat ajánlhat; joghátránnyal járó döntést nem hozhat, a bizonyítási hiányt nem fedheti el, és a mentő adatot ugyanúgy felszínre kell segítenie, mint a terhelőt.