Lehet, hogy ön az, aki egy-egy nehéz ügyben gyorsan beírja a tényállást a ChatGPT-be, hogy tisztázhassa a kérdést – és lehet, hogy ön az, akinek a kollégái dolgoznak így, sokszor a vezetés tudta nélkül. Akárhonnan nézzük, a vége ugyanaz: a munka gyorsabb lesz, az ügyfél adata viszont olyan helyre kerül, amelyet már nem az iroda felügyel – a felelősség pedig a végén mégis az irodát terheli.

Számos szervezetben a fenti munkamódszer egy kevésbé feltűnő, „félig hivatalos" változata jelenik meg. Sok irodában az íratlan szabály az, hogy a cég vásárol néhány Pro-előfizetést – céges e-mail-címmel, céges kártyával –, és ezzel mintegy elintézettnek tekinti a kérdést: „megvettük, használhatjátok". A szándék jó, csakhogy adatvédelmi szempontból ez nem biztos, hogy elegendő. Egy fogyasztói Pro-előfizetés ugyanazokkal a feltételekkel jár, akár a kolléga fizeti, akár a cég – a céges e-mail-cím vagy a céges kártya önmagában semmit nem tesz hozzá a biztonsághoz. Erre a kérdésre a cikk későbbi részében még részletesebben kitérünk.

A következő oldalakon sorra vesszük, hogy ez a jelenség mennyivel elterjedtebb, mint gondolnánk, mi történik valójában azzal az adattal, ami egy ilyen fiókba kerül, milyen szabályok vonatkoznak emiatt egy magyar vagy európai cégre – és hogy van-e ennél biztonságosabb, ráadásul pontosabb út.

Érdemes egy pillanatra szembenézni azzal, hogy a fent leírtak nem néhány lelkes kolléga elszigetelt szokása. Az MIT 2025-ös, State of AI in Business kutatása szerint a vállalatok több mint 90%-ánál használnak a munkavállalók személyes AI-fiókokat a napi feladataikhoz, miközben a cégeknek mindössze körülbelül 40%-a rendelkezik bármilyen hivatalos, vállalati AI-előfizetéssel.

A Microsoft és a LinkedIn 2024-es Work Trend Index felmérése szerint az AI-t használók mintegy 78%-a saját, nem engedélyezett eszközt használ a munkájához. A Verizon 2025-ös adatszivárgási jelentése (DBIR) hasonló képet fest: a rendszeresen AI-t használó szakemberek nagy része nem céges, hanem privát fiókon keresztül teszi ezt.

És hogy ez miért érinti súlyosan a pénzügyi-számviteli szakmákat? A Thomson Reuters egyik szakmai felmérése szerint azoknak az adótanácsadó cégeknek, amelyek már használnak generatív AI-t, 52%-a nyílt, fogyasztói eszközt használ – jellemzően a ChatGPT-t –, és mindössze 17%-uk dolgozik kifejezetten az adott szakmára fejlesztett eszközzel.

Ahhoz, hogy a kockázatot megértsük, nézzük meg egy példán keresztül, mi történik, amikor egy kérdést beírunk egy ilyen privát fiókba.

Amikor ön beír egy kérdést, annak feldolgozása nem a saját számítógépén történik. A szöveg elhagyja az ön eszközét, és átutazik a szolgáltató (jellemzően USA-beli cég) szervereire. Ott eltárolják, feldolgozzák, és – ez a kulcs – a fogyasztói (ingyenes és magán-előfizetéses) csomagoknál alapértelmezetten felhasználhatják a modell tanítására, hacsak ön kézzel ki nem kapcsolja ezt. Amit beírt, abból a rendszer „tanulhat". Ez leegyszerűsítve azt jelenti, hogy a beszélgetésből szerzett tapasztalatokat később más felhasználók kiszolgálásánál is felhasználhatja.

Itt fontos egy félreértést eloszlatni: ez nem csak akkor probléma, ha valaki egész ügyféldokumentumokat másol be. Legalább annyira gyakori – és épp ezért alattomosabb – az az eset, amikor a kérdés „csak úgy" egy cégről szól. Vegyünk egy ártalmatlannak tűnő példát: „egy győri, nyolc fős fémmegmunkáló kft., amely tavaly kezdett Németországba exportálni, hogyan…". Ebből a leírásból az adott vállalkozás akár egyértelműen beazonosítható válik. Ez hasonló helyzet, mint amikor valaki azt mondja: „nem mondom meg a nevét, csak annyit, hogy ő az egyetlen gyógyszerész a faluban". A név hiányzik, a személy mégis felismerhető. Vagyis az, ami elsőre általános szakmai kérdésnek látszik, a gyakorlatban egy konkrét céghez (és mögötte konkrét személyekhez) köthető adat. Önmagában a céges adatok nem esnek a GDPR hatálya alá, mivel az csak élő természetes személyekre vonatkozik, ám ha a cég munkavállalói, mint természetes személyek, azonosíthatóvá válnak, akkor már nem lehet azzal védekezni, hogy ez céges adat. A két eset – a dokumentum bemásolása és a beazonosítható „cégkérdés" – adatvédelmi szempontból ugyanabból a problémából fakad.

Érdemes azt is tudni, hogy a feldolgozás nem feltétlenül arctalan, automatikus folyamat. A Google a Gemini fogyasztói verziójánál nyíltan azt javasolja: ne írjon be olyat, amit nem szeretne, hogy egy emberi ellenőr lásson – mert a beszélgetések egy részét emberek nézik át a minőség javítása érdekében.

És van egy gyakori feltételezés, amit szintén érdemes árnyalni: „de hát én törlöm a beszélgetést". A törlés sem mindig az, aminek látszik. 2025-ben az OpenAI-t egy amerikai bírósági végzés – a New York Times szerzői jogi perének részeként – arra kötelezte, hogy a ChatGPT felhasználói naplóit a törölt és ideiglenes beszélgetésekkel együtt megőrizze, felülírva a saját, normál törlési gyakorlatát. A tanulság egyszerű: amint az adat kikerült a kezünkből, többé nem mi rendelkezünk a sorsáról.

Most nézzük meg, mit jelent ez a keret felől nézve – mert egy könyvelőre, adószakemberre vagy könyvvizsgálóra ebben a kérdésben más szabályok vonatkoznak, mint egy magánszemélyre.

Adatkezelési szempontból, a GDPR szerint személyes adatnak minősül minden tény, adat, információ stb., amely azonosított vagy azonosítható természetes személyre vonatkozik (GDPR 4. cikk 1. bekezdés). Egy név, egy adóazonosító, egy bérlista, egy ügyfél szerződésének száma, sőt akár egy céges kapcsolattartási adat (viszonylag ritkán, de bizonyos keretek között még az online fellelhető céges kapcsolattartási adat is lehet személyes adat) is a GDPR hatálya alá tartozhat, ha annak alapján egy természetes személy azonosított vagy azonosíthatóvá válik.

Adatkezelési műveletek esetén gondosan el kell különíteni a szerepeket, mert a különböző szerepekhez különböző követelmények tartoznak. Ebben a viszonyban a cég az adatkezelő, az AI-szolgáltató pedig adatfeldolgozó. A GDPR pedig egyértelmű: személyes adat adatfeldolgozó részére történő átadásának előfeltétele a GDPR 28. cikke szerinti adatfeldolgozói megállapodás megkötése. Ez a megállapodás rögzíti, hogy a szolgáltató milyen célból és milyen feltételekkel kezelheti az adatokat, illetve ki milyen felelősséget visel az adatkezelés során. Egy fogyasztói fiók mögött – akár magán, akár céges kártyával fizették – ilyen szerződés jellemzően nincs.

Ehhez jön két további réteg. Az egyik a harmadik országba történő adattovábbítás: ha az adat az EGT-n kívülre kerül, ahhoz – a GDPR V. fejezetében található – külön garanciamechanizmus szükséges, egy fogyasztói fióknál ez jellemzően nem elérhető. Az AI szolgáltatók többsége pedig az EGT-n kívül található, így a jogszabályoknak megfelelő működéshez szükség van az adattovábbítást biztosító jogalapra. A másik a szakmai titoktartás: a pénzügyi-számviteli szakmákban tevékenykedőket a GDPR-tól függetlenül is titoktartási kötelezettség terheli.

Ezek nem elméleti aggályok: az adatkezelésért a cég, mint adatkezelő, felel, és a megfelelés hiánya valós következményekkel járhat. A jó hír, hogy a megoldás sem bonyolult – csak tudatosságot és a megfelelő eszközt igényli.

(Ez a rész nem minősül jogi tanácsadásnak – egy konkrét helyzet megítéléséhez érdemes adatvédelmi szakértőt bevonni.)

Itt jön a legelterjedtebb félreértés. Sokan úgy gondolják, hogy ha fizetnek az eszközért – ha „Pro" csomagjuk van, pláne, ha a cég vette –, akkor meg is vették hozzá a biztonságot.

Pedig a Pro csomag elsősorban a használat mértékét bővíti, nem a használat körülményeit változtatja meg. Több kérdést tehetünk fel, magasabb limiteket kapunk, gyorsabb és erősebb modellekhez férünk hozzá. Ettől azonban még nem változik meg automatikusan az, hogy hol kezelik az adatot, milyen szerződéses garanciák védik, vagy milyen adatvédelmi feltételek vonatkoznak rá.

Az igazi kérdés tehát nem az, hogy mennyit használhatjuk az eszközt, hanem hogy milyen adatvédelmi és biztonsági garanciák állnak mögötte.

Tegyük tehát rendbe, mire van valójában szükség ahhoz, hogy az AI ebben a szakmában jogszerűen és biztonságosan használható legyen. Lényegében néhány, jól körülírható dologról van szó:

• Adatfeldolgozói megállapodás (DPA). Ez a jogi belépő. A GDPR szerint személyes adatot csak akkor adhatunk át egy szolgáltatónak, ha van vele írásos adatfeldolgozói megállapodás. Egyszerű példa: ahogy a bérszámfejtő szoftver gyártójával is rendezett szerződésünk van arról, hogyan kezelheti az adatokat, ugyanúgy kellene az AI-szolgáltatóval is. Enélkül már egyetlen ügyfélnév beírása is jogilag rendezetlen.
• Az adat helye (adatrezidencia). Hol tárolják és dolgozzák fel fizikailag az adatot? Az EU-ban, illetve az EGT-ben marad, vagy harmadik országba – jellemzően az Egyesült Államokba – kerül? Ha kikerül az EGT-ből, ahhoz külön garanciamechanizmus szükséges. Ez sok esetben fontosabb kérdés minden másnál, és épp ez az, amire egy fogyasztói fióknál semmilyen ráhatásunk nincs. Az AI-szolgáltató legtöbb esetben ún. általános adatvédelmi kikötéseket biztosít, melyek az EGT-n kívüli adattovábbításhoz megfelelő adatbiztonsági garanciát nyújtanak. Ez nem elméleti kérdés: ugyanúgy számít, mint amikor egy cég eldönti, hogy az iratait budapesti, bécsi vagy amerikai irattárban őrzi. Az adatok valahol ténylegesen tárolva vannak, és nem mindegy, melyik ország szabályai vonatkoznak rájuk.
• A megőrzés és a törlés kontrollja – ezen belül a „zero data retention”. Meddig tárolják az adatot, és tényleg törlődik-e, ha töröljük? Bizalmas ügyféladatnál a valódi mérce a „zero data retention” (nulla adatmegőrzés): a rendszer feldolgozza a kérdést, visszaadja a választ, majd a kérdést és a hozzá adott adatot nem tárolja tovább, nem tanul belőle – mintha egy kollégát kérdezne, aki válaszol, és utána semmit nem jegyez le. Az ellenkezője az lenne, mintha minden kérdésről másolatot készítene, és éveken át megőrizné azokat későbbi felhasználásra. Ez az a garancia, amelyre ennél a szakmánál tényleg szükség van; hogy mennyire nem alapértelmezett, jól mutatja a korábban említett bírósági megőrzési ügy.
• Auditált biztonság és hozzáférés-kontroll. Független tanúsítványok (például SOC 2 vagy ISO 27001). Ezek nagyjából azt jelentik az informatikában, mint egy könyvvizsgálói jelentés a pénzügyekben: egy külső fél rendszeresen ellenőrzi, hogy a szolgáltató valóban azt csinálja-e, amit állít magáról. Valamint az, hogy ki, milyen jogosultsággal és milyen nyomon követhetőséggel fér hozzá a rendszerhez (SSO, naplózás).
• Az ügyfél (mint Érintett) tájékoztatása: Az adatkezelésről, valamint az adattovábbításról nem mellesleg az ügyfelet is tájékoztatni kell az adatkezelési nyilvántartásban. A személyes adatok AI-ba történő beírása egy kérdés megválaszolása céljából egy adatkezelési művelet, melyről az Érintettet tájékoztatni kell.

Korábban már szó esett egy további szempontról is – hogy az adatot ne használják a modell tanítására. Ez fontos, de nem ez a kulcskérdés: a fogyasztói csomagoknál ráadásul gyakran csupán egy egyszerűen átállítható beállításról van szó. Az igazi tét a fenti, szerződéses és infrastrukturális garanciákon múlik – azon, hogy hol van az adat, és milyen jogalapon kezelik, illetve továbbítják az EGT-n kívülre.

És most nézzük meg a lényeget: ezekből mennyi van benne az egyes csomagokban. A rövid válasz az, hogy a sima felhasználói (Free, Plus, Pro) csomagokban ezekből a garanciákból gyakorlatilag egy sincs – legfeljebb az a bizonyos, kikapcsolható tanítás-beállítás. A felsorolt biztosítékok rendre egy szinttel feljebb, a céges csomagokban jelennek meg. Az alábbi táblázat azt mutatja, melyik szinttől válik elérhetővé az egyes garancia – a fogyasztói (Free / Plus / Pro) csomagokban ugyanis ezek egyike sem szerepel:

Megjegyzés: az Anthropicnál az EU-adatrezidencia nem általános Team-funkció; jellemzően egyedi (Enterprise) megállapodás vagy felhőszolgáltatói régió keretében oldható meg. A „—" azt jelzi, hogy az adott garancia ott külön termékként nem jellemző. A táblázat a céges szinteket mutatja; a fogyasztói (Free / Plus / Pro) csomagokban a fenti garanciák egyike sem szerepel.

A kép tehát összeáll. Ahhoz, hogy valaki ezeket az általános célú eszközöket jogszerűen használhassa ügyféladatokkal végzett munkája során, lényegében az egész irodának céges vagy Enterprise szerződést kellene biztosítania – fejenkénti, éves díjjal –, miközben az eszköz a jog felkutatásában továbbra is általános marad. Ráadásul épp a legfontosabb garancia, a „zero data retention” a nagy gyártóknál jellemzően csak a legfelső (Enterprise/API) szinten érhető el. A kézenfekvő következtetés ezért nem az, hogy egy drágább, általános fiókot kell venni, hanem, hogy egy szakmai eszköz a jó válasz – mert az a szükséges biztonságot már néhány felhasználónál, kis méretben is biztosítja.

Tegyük hozzá a másik oldalt, mert e nélkül féloldalas lenne a kép. Még ha valaki meg is venné a céges csomagot, ezek általános célú eszközök maradnak, amelyek a jogszabályok felkutatásában és a komplex esetek megítélésében – ahogy egy korábbi cikkben részletesen bemutattuk – ma sem teljesen megbízhatók. Független, pénzügyi-szakmai tesztek szerint a vezető nyelvi modellek a szakirodalmi kérdések jelentős részénél, nagyjából minden ötödik esetben kitalált hivatkozást adnak, és a valósághű elemzői feladatokon is jellemzően egy 60% körüli plafonba ütköznek a pontosságot illetően

Aki tehát a fogyasztói fiókjába viszi a munkát, az nemcsak kontroll nélküli helyre küldi az információt, hanem olyan válaszokra is épít, amelyek szakmailag gyakran pontatlanok.

Egy európai könyvelő-, adótanácsadó vagy könyvvizsgáló iroda számára az, hogy az adat az EU-ban marad, illetve az EGT-n kívüli adattovábbítás garantáltan biztonságos és nem épül be egy modell tanításába, ma nem extra szolgáltatás, hanem gyakorlatilag elvárás. Érdemes tehát az AI-ra is úgy tekinteni, mint bármely más adatkezelő rendszerre, és feltenni a kérdést: hol van az adat, ki fér hozzá, mi lesz vele felhasználás után?

Egy ilyen, helyben gondolkodó megközelítésre példa az azta (azta.ai), amelyet egy korábbi cikkben már bemutattunk, mint magyar fejlesztésű, kifejezetten adózási és üzleti jogi munkára épített rendszert. És itt van a lényegi különbség: az azta nem egy általános asszisztens, amelyet utólag próbálnak biztonságossá tenni, hanem kifejezetten európai könyvelő, adótanácsadó és könyvvizsgáló csapatoknak készült, ahol a biztonság nem opció, hanem alapfeltétel.

Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a biztonsági garanciák nincsenek egy drága felső csomagba zárva – már a belépő szinttől minden csomag részei. A saját közlése szerint:

• Elsődlegesen minden ügyféladatot EU-tagállamokon belül tárol és dolgoz fel, az adat nem hagyja el a régiót, amikor pedig EGT-n kívüli adattovábbításra kerül sor, csak olyan szolgáltatókat vesz igénybe, akik a GDPR-ban foglaltakat maradéktalanul betartják;
• a kérdések és a feltöltött dokumentumok nem épülnek be a modell tanításába;
• az ügyfelek adatai egymástól elkülönítve kerülnek kezelésre (sealed-tenant architektúra), vagyis ugyanazt a rendszert használják, de az adataik úgy vannak elkülönítve, mintha ugyanabban az irodaházban minden ügyfél iratai külön, saját kulccsal zárható irodában lennének tárolva;
• SOC 2 Type II és ISO 27001 tanúsítással rendelkezik (évente, független fél által auditálva), és illeszkedik a GDPR-hoz, naprakész adatkezelési tájékoztatóval, beépített adatminimalizálással és a törléshez való jog támogatásával.

Mindössze egyetlen olyan biztonsági elem van, amely kizárólag az Enterprise csomagban érhető el: a single-tenant működés. Mit jelent ez? A nem-enterprise csomagokban is teljesen elkülönül az ön adata a többi ügyfélétől – ez a sealed-tenant működés, mintha egy társasházban a saját, kulcsra zárt lakásában lakna: a falak közösek, de a lakás csak az öné. A single-tenant ennél is tovább megy: ilyenkor az egész „ház” kizárólag az öné, vagyis nemcsak a lakás különül el, hanem az egész épületet egyetlen ügyfél használja. Adatbiztonsági szempontból mindkettő erős; a single-tenant a legszigorúbb, jellemzően a legnagyobb vagy legérzékenyebb ügyfélkörnek szánt szint. (Az Enterprise emellett operatív extrákat is ad: SSO-t, SLA-t, saját domaint és a belső szakmai anyagok becsatornázását.)

Érdemes egymás mellé tenni a hétköznapi, fogyasztói csomagok árait – külön a belépő (Standard) és külön a korlátlan (Pro) szintet –, és odatenni, hol jár enterprise-szintű biztonság. Két dolog látszik azonnal: a korlátlan szinten az általános eszközök ára az azta árának sokszorosa, a legtöbb enterprise-szintű biztonsági garancia pedig az aztánál már a legolcsóbb csomagban is rendelkezésre áll, míg a többinél csak az Enterprise szinten.

És – ami a két szálat összeköti – az azta minden állítását paragrafusszinten citálja, a webkeresés kikapcsolása esetén pedig kizárólag jogforrásokból dolgozik, vagyis a pontosság kérdésére is választ ad.

A lényeg nem a riogatás. A kolléga, aki a ChatGPT-ben végzi a munkája egy részét, nem hanyag – csak hatékonyabban szeretné végezni a munkáját, és nem kapott jobb eszközt a kezébe.

Ha egy szakember nem küldene ügyféladatokat tartalmazó Excel-fájlt egy ismeretlen magán e-mail címre, akkor ugyanilyen körültekintően kell kezelnie azt is, amikor ugyanezeket az adatokat egy AI-rendszerbe írja be. A kérdés minden esetben ugyanaz: tudjuk-e pontosan, hogy ki fér hozzá az adathoz, hol tárolják, és milyen szabályok védik?

Érdemes azonban tisztán látni, miért nem megkerülhető ez. Egy könyvelő-, adótanácsadó vagy könyvvizsgáló iroda a szolgáltatás nyújtója: ha az ügyfél adataival bármi történik, a felelősség az irodát terheli, nem az ügyfelet, vagyis a szolgáltatás igénybevevőjét. A megfelelő adatkezelés tehát nem extra teher, hanem ugyanannak a szakmai felelősségnek a része, amelyet az iroda az ügyfelei felé amúgy is visel.

A megfelelés akkor válik kézzelfoghatóvá, ha az AI-ra is úgy gondolunk, mint az adatainkra: számít, hol vannak, ki fér hozzájuk, és mi történik velük. Ha az irodában lokálisan gondolkodunk az AI-ról – európai, helyben tartott adatkezelésben és a helyi szakmai kontextusra épített eszközökben –, akkor ezek a problémák nem megoldhatatlanok, hanem épp a legtermészetesebb módon oldódnak meg. Nem a technológiától kell tartani, hanem az olyan használattól, amelynek nem ismert a helye és a keretrendszere. Amint az adatnak van helye és gazdája, ugyanaz az eszköz már nem kockázat, hanem nyugodtan használható, mindennapi munkatárs.

A cikk szerzője:

dr. Nagy András, Privacy & GRC szakértő, az azta Data Protection Officerje (DPO)

Dr. Kővári Bálint, az azta társalapítója és vezető AI-kutatója