TY - CONF AU - Nagy, Zsombor AU - Dobák, Dóra Éva ED - Lengyel, Péter ED - Kosztyán, Zsolt Tibor ED - Füzesi, István TI - Agentic AI in Finance Operations: Causal Effects on Discount Capture and Audit Delivery T2 - Absztraktkötet - XXI. OGIK Országos Gazdaságinformatikai Konferencia „Adatvezérelt döntéshozatal és MI az üzleti gyakorlatban” PB - Debreceni Egyetem Gazdaságtudományi Kar C1 - Debrecen SN - 9789634907718 PY - 2026 SP - 44 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/36931649 ID - 36931649 AB - Agentic large language model (LLM) workflows are entering finance back offices, yet causal evidence on their operational impact remains scarce. We evaluate two agentic workflows—(i) an AP agent that detects reverse-factoring eligibility, prioritizes invoices, and orchestrates outreach; and (ii) an audit-export agent that shards and validates large database extracts under file-size limits. Using a stepped-wedge rollout across AP pods and audit teams, we estimate effects with a difference-in-differences design that compares treated and not-yet-treated units over time while controlling for supplier mix, period-end effects, weekday, and seasonality. The primary outcome for AP is realized early-payment discount per € of eligible spend; secondary outcomes include cycle time from eligibility to action, manual-touch rate, exception/rework incidents, compliance deviations, and team Net Promoter Score (NPS). For audit support, the primary outcome is export completeness and time-to-delivery; secondary outcomes include re-run rate, checksum mismatches, and analyst time saved. We pre-specify heterogeneity by invoice complexity (lines, attachments), supplier risk, demand peaks (month/quarter-end), and team tenure. To test mechanisms, we analyze agent trace logs (plan length, tool choices, retries), human-in-the-loop (HITL) rates, and policy-rule violations to distinguish gains from earlier eligibility detection vs. faster routing and fewer errors. The study provides practice-oriented effect sizes that translate into incremental discounts captured, labor minutes saved, and avoided exceptions—offering managers a transferable design, metric framework, and analysis plan for agentic automation in finance operations. LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Nagy, Zsombor AU - Szabó, László ED - Edit, Terek Stojanović TI - On-Prem vs Cloud LLMS For GDPR-Compliant Customer-Service Chatbots in the Hotel Industry T2 - 15th International Symposium Engineering Management and Competitiveness 2025 ( EMC 2025) PB - University of Novi Sad CY - Zrenjanin SN - 9788676723874 PY - 2025 SP - 16 EP - 21 PG - 6 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/36253764 ID - 36253764 AB - Mid-size hotels in Central Europe are increasingly adopting AI chatbots to enhance customer service. They must, however, balance innovation with strict GDPR requirements.This study compares a cloud-based large language model (OpenAI’s GPT-4 API) against an on-premises deployment of an open-source LLM (Llama 3–13B) for hotel customer-service chatbots. We evaluate both solutions in the context of Cogniforce Labs deploying chatbots for regional hotels, focusing on GDPR compliance, operational cost, response latency, and customer satisfaction. Using three common use cases (booking modification, late check-in, and local recommendations), we simulate chatbot interactions and measure performance. The results show that the on-premises LLM offers superior data privacy (all guest data remains in-house, aiding GDPR compliance) and lower latency (up to ~35% faster responses), along with a more predictable cost structure. The cloud GPT-4 solution, however, delivers slightly higher answer quality, yielding greater customer satisfaction scores, at the expense of transmitting personal data to a third-party and incurring usage-based fees. Our findings suggest a trade-off between compliance/cost and service quality. Hotels prioritizing privacy may favor on-premise LLMs, while those emphasizing customer experience might opt for cloud AI with proper safeguards. We discuss hybrid strategies and provide recommendations for hospitality businesses navigating this choice. LA - English DB - MTMT ER - TY - GEN AU - Nagy, Zsombor AU - Dobák, Dóra Éva TI - Agentic AI in Finance Operations. Causal Effects on Discount Capture and Audit Delivery TS - Causal Effects on Discount Capture and Audit Delivery CY - konferencia előadás PY - 2025 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/36892546 ID - 36892546 LA - English DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Nagy, Zsombor AU - Szabó, Károly AU - Kováts, Dániel TI - Folyamatautomatizációs trendek Magyarországon – mire kell felkészülnie egy cégvezetőnek? JF - GIKOF JOURNAL: A NEUMANN JÁNOS SZÁMÍTÓGÉP-TUDOMÁNYI TÁRSASÁG GAZDASÁGINFORMATIKAI KUTATÁSI ÉS OKTATÁSI FÓRUM SZAKMAI SZERVEZET SZAKFOLYÓIRATA J2 - GIKOF JOURNAL VL - 2024 PY - 2024 IS - 1 SP - 1 EP - 10 PG - 10 SN - 1588-9130 DO - 10.14267/GIKOF.2024.01 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34571730 ID - 34571730 AB - Az utóbbi éveket úgy írhatjuk le talán a legjobban, mint egy technológiailag turbulens időszak kezdete. A vállalkozások mindennapi életébe olyan fejlesztések jelentek meg, mint a mesterséges intelligencia, az RPA vagy a különféle drónos technológiák. Az Ipar 4.0 egyértelműen átformálja a korábbi évtizedek vállalati működését, a következményekről pedig jelenleg csak sejtéseink lehetnek. A fent említett eszközök közül az egy legdinamikusabban terjedő megoldás az RPA, azaz a szoftverrobotok használata. Ennek megfelelően jelen kutatás ennek a technológiának a hatásait fogja mélyebben feltérképzeni. A tanulmány elsőként a szakirodalom-kutatás segítségével mutatja be a hazai és nemzetközi trendeket, valamint a korábbi kutatások eredményeit. Ezt követően kvalitatív eszközök segítségével vizsgáljuk meg a hazai RPA használat jelenlegi állapotát, illetve a jövőben várható hatásokat. Ezen belül főleg arra vagyunk kíváncsiak, hogy milyen előnyei és hátrányai vannak az RPA használatnak, valamint milyen hatással lehet a foglalkoztatottság alakulására a technológia alkalmazása. Valós veszély lehet-e, hogy bizonyos munkafolyamatok vagy teljes munkakörök alkalmazásával a vállalkozás olyan mértékű élő munkaerőt vált ki, amely tényleges leépítéshez vezethet? A fent megfogalmazott kérdéseket hazai környezetben vizsgáljuk, de a téma kiemelt aktualitása miatt a jövőben további kutatásokat szeretnénk lefolytatni nemzetközi szinten is. LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Nagy, Zsombor AU - Szabó, Károly AU - Kováts, Dániel AU - Szabó, László TI - Digital Transformation. The Gaining of RPA in the Financial Sector TS - The Gaining of RPA in the Financial Sector T2 - 2023 14th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom) PB - IEEE Hungary Section CY - Piscataway (NJ) SN - 9798350325652 PY - 2023 SP - 91 EP - 92 PG - 2 DO - 10.1109/CogInfoCom59411.2023.10397484 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34258727 ID - 34258727 AB - In actual days business offices are also affected by the evolution of technology, demanding an upgrade to Industry 4.0. One of the most popular solutions that corporations are implementing is RPA, and this study will represent how this technology is present in business daily operations. With the help of action research methodology, we mainly want to determine that what can be the effects the application of RPA technology in the financial sector. LA - English DB - MTMT ER -