AI & Data Science
Modul AI & Data Science zahrnuje veškeré inovace ČNB na poli umělé inteligence, jejího testování a využívání v každodenní praxi s důrazem na zefektivňování a zjednodušování rutinních činností, uvolňování kapacit expertů pro řešení strategických, koncepčních a složitých úkolů a v neposlední řadě také s důrazem na bezpečnost a ochranu citlivých údajů. Dále je věnován též inovativním projektům v oblasti analýzy ekonomických dat.
Zavádění AI v ČNB
Umělá inteligence má obrovský potenciál usnadňovat lidem rutinní a časově náročnou práci. Umožňuje jim tak věnovat více času kreativním činnostem a strategickému uvažování. I díky tomu dokáže otevírat zcela nové možnosti v mnoha různých oborech lidské činnosti (centrální) bankovnictví nevyjímaje.
Také v ČNB má AI své místo. Již v roce 2024 zakoupila prvních několik desítek licencí generativního AI chatbotu ChatGPT Team a od té doby se paleta dostupných nástrojů umělé inteligence výrazně rozrostla – od Copilot Chat pro všechny zaměstnance až po vysoce pokročilé modely sloužící vybraným expertům k plnění specifických úkolů či k testování schopností AI v různých oblastech (viz např. blog První využití AI při prognózování inflace v ČNB). „Skvělý nápad na využití umělé inteligence se původně zrodil na jedné z mých snídaní se zaměstnanci banky. Od té doby jsme rozjeli v bance pilotní projekty na umělou inteligenci a postupně jsme ji začali zavádět také do běžné praxe“ říká guvernér ČNB Aleš Michl, podle něhož bude klíčové s pomocí AI mimo jiné programovat.
Jedním z konkrétních příkladů využití AI při plnění úkolů centrální banky je podpůrná role umělé inteligence při vyřizování žádostí o povolení poskytovat služby související s kryptoaktivy podle evropského nařízení MiCA. ČNB obdržela celkem 248 takových žádostí, což je nejvyšší počet v celé EU. AI nástroje expertům pomáhají zejména s obsahovou kontrolou dokumentací, identifikací nesouladů mezi předloženými podklady či vyhledáváním chybějících informací a poskytují tak důležitou podporu pro zvládání stanovených lhůt i při tak velkém objemu práce. Výsledné rozhodnutí o udělení či neudělení licence je však samozřejmě nadále na příslušných odborných pracovnících ČNB.
Výrazný pokrok ČNB učinila také na poli hardwaru. V únoru 2026 zprovoznila v rámci vlastní IT infrastruktury server Dell PowerEdge XE7740 se čtyřmi špičkovými grafickými kartami (GPU/AI) NVidia H200.
Server poskytne dostatek výkonu pro zrychlení a zefektivnění provozu velkých jazykových modelů, které ČNB již interně používá, a také pro testování a využívání AI při úlohách, na které dosavadní infrastruktura zatím nedostačovala. Vysoce výkonné grafické karty v rámci vlastního serverového řešení ČNB zařadila i z toho důvodu, že tak může provozovat pokročilé AI nástroje uvnitř svého plně kontrolovaného prostředí, a ne v cloudu – to je klíčové z pohledu bezpečnosti a práce např. s citlivými daty.
Z pohledu dalšího rozvoje umělé inteligence v ČNB je důležitá také existence Koordinační skupiny pro AI. Jedná se o projekční tým tvořený zástupci všech businessových sekcí centrální banky. Jeho hlavním úkolem je definovat potřeby AI, koordinovat implementaci a sdílet best practices mezi sekcemi. Zajišťuje efektivní zavádění AI v centrální bance, eliminuje duplicitní iniciativy a propojuje jednotlivé sekce s IT týmem pro technologickou podporu. Koordinační tým zároveň určuje rámec a směrování AI iniciativ napříč bankou tak, aby jednotlivé aktivity ostatních týmů byly vzájemně sladěné a naplňovaly jednotnou strategii.
- Koordinační tým pro AI – složený ze zástupců všech sekcí. Jeho úkolem je definovat potřeby AI, koordinovat implementaci a sdílet best practices.
- IT tým pro AI – zajišťuje technologickou podporu, kybernetickou bezpečnost a integraci AI do systémů.
- HR tým pro AI – zaměřuje se na školení, rozvoj kompetencí a podporu zaměstnanců při přijímání.
Z výsledků ankety mezi zaměstnanci ČNB uskutečněné v dubnu 2025 vyplynulo, že alespoň jednou týdně umělou inteligenci používá 81 % respondentů, přičemž více než třetina (34 %) uvádí každodenní používání. Pouze 18 % dotázaných odpovědělo, že AI nástroje zatím nevyužívají.
Anketa také potvrdila vysokou ochotu zaměstnanců podílet se na dalším rozvoji AI v rámci ČNB. Více než polovina respondentů (56 %) deklarovala přímý zájem účastnit se testování, dalších 36 % zvažovalo zapojení v případě, že budou mít více informací.
V polovině roku 2025 ČNB učinila další významný krok k širšímu využívání umělé inteligence, když přistoupila k zavedení nového nástroje Copilot Chat pro všechny zaměstnance. Zároveň byly pořízeny enterprise licence ChatGPT, které slouží k testování pokročilých možností generativní AI a podpůrných úloh napříč útvary.
Kromě toho ČNB začala testovat také další AI nástroje. Například Claude od společnosti Anthropic, který rozšíří možnosti v oblasti analýzy a automatizace procesů, nebo specializované nástroje v oblasti legislativy. V prostředí pro analýzu dat zvaném DSLab (podrobněji viz níže) je také k dispozici jazykový model Llama. Cílem je ověřit praktické přínosy různých přístupů k AI, zajistit jejich bezpečné používání a postupně vytvářet ucelený rámec pro odpovědné a efektivní využívání AI v prostředí centrální banky.
Mezi příklady konkrétního nasazení AI v praxi patří kromě Prvního využití AI při prognózování inflace v ČNB třeba i kontrola (f)influencerů s pomocí AI či využití umělé inteligence k urychlení vývoje ekonomických modelů (např. při přepisu matematických rovnic a tvorbě dokumentace či při generování vizualizací ve formě diagramů).
Data Science Laboratory
Data Science Laboratory (jinak také DSLab či Sdílená datová laboratoř ČNB) je sdílené prostředí pro provádění datových analýz a ekonomického výzkumu, a dále pak pro provádění pokročilých analytických úloh typu Machine Learning/AI pomocí jazyků Python, R, Matlab.
- Prostředí bylo zaměstnancům ČNB v první fázi zprovoznění poprvé zpřístupněno v prosinci 2024.
- Logické oddělení výpočetní kapacity pro jednotlivé uživatele je zajištěno prostřednictvím kontejnerové technologie (Podman).
- Sdílené skupinové disky a verzovací systém GitLab umožňují sdílení programového kódu a dat ve skupinách uživatelů pracujících nad stejnými úlohami.
- Díky centralizované správě a pravidelným bezpečnostním skenům softwarového vybavení, představuje DSLab garantovanou, podporovanou a bezpečnou variantu práce s jazyky pro datovou analýzu (Python/R/Matlab).
V průběhu roku 2025 a 2026 se prostředí Data Science Laboratory rozrostlo o řadu dalších inovativních prvků, jako například:
V rámci infrastruktury DSLabu pracujeme s jazykovými modely s otevřenými parametry (open weights), které umožňují generovat text, překládat mezi jazyky, odpovídat na otázky, shrnovat informace i tvořit zdrojový kód. Původně jsme nasadili model Llama, ke kterému jsme postupně přidali další pokročilé modely, jako je Mistral a Granite. Všechny modely běží plně v interním prostředí ČNB, což zajišťuje vysokou úroveň zabezpečení při práci s citlivými daty.
Softwarová platforma Dynare 5.0 pro Matlab určená k práci s ekonomickými modely. Dynare rozšiřuje analytické možnosti DSLab a přináší nástroj pro modelování, simulace a odhady parametrů ekonomických systémů v jednotném a výpočetně připraveném prostředí.
Podpora programovacího jazyka Julia. Toto rozšíření přineslo uživatelům nové možnosti při práci s ekonomickými modely, jak z hlediska flexibility, tak i výpočetní rychlosti.
- Julia je moderní programovací jazyk zaměřený na vědecké výpočty, který vyniká vysokou rychlostí a jednoduchou syntaxí, podobnou Matlabu nebo Pythonu. Umožnuje rychlé prototypování i náročné numerické simulace, a tím se stává vhodnou alternativou k tradičním nástrojům. To umožnuje rychlý vývoj a efektivní běh složitých ekonomických modelů, jejich simulací a optimalizačních úloh.
- Integrace do DSlabu umožňuje uživatelům psát a spouštět Julia kódy bez nutnosti lokální instalace. Cílovou skupinou rozšíření DSlabu o Julia jsou především analytici, modeláři a výzkumní pracovníci zabývající se makroekonomickým modelováním, s potřebou výkonného prostředí pro tvorbu a testování svých modelů.
Webové IDE Visual Studio Code. Jedná se o webovou verzi populárního IDE (Integrated Development Environment) Visual Studio Code. IDE VS Code se díky své "rozšiřitelnosti" (instalací tzv. rozšíření do VS Code) stalo de-facto standardem prostředí pro vývojáře/datové analytiky. Primární motivací pro nasazení této webové varianty VS Code v DSLab bylo poskytnutí komfortnějšího prostředí pro vývoj/ladění Python kódu v prostředí DSLab.
Na podzim 2025 bylo zahájeno testování běhu velkých jazykových modelů (LLM) s využitím grafické karty (GPU) NVIDIA H100 na zapůjčeném serveru. Cílem je ověřit možnosti využití této technologie pro zrychlení a zefektivnění provozu velkých jazykových modelů, které ČNB již interně používá. Předběžné výsledky naznačují výrazné zvýšení rychlosti a kvality výstupů.
V návaznosti na výsledky testování serveru s grafickým procesorem NVIDIA H100, jež ukázaly výrazné zvýšení rychlosti a kvality výstupů, se ČNB rozhodla vlastní AI infrastrukturu trvale rozšířit o server Dell PowerEdge XE7740 se čtyřmi grafickými kartami (GPU/AI) NVidia H200.
Server byl do provozu zařazen v únoru 2026 s cílem zrychlit a zefektivnit provoz velkých jazykových modelů, které ČNB již interně používá, a také zapojit AI i do řešení úloh či testů, na které by dosavadní technologické vybavení nedostačovalo. Klíčový je rovněž fakt, že centrální banka tuto pokročilou AI infrastrukturu provozuje ve vlastním plně kontrolovaném prostředí, namísto v cloudu. To zaručuje vyšší bezpečnost a možnost pracovat také s citlivými daty.
ČNB na jaře 2026 spustila v pilotním provozu interní chatovací platformu ČNB AI Chat (OpenWebUI) určenou pro všechny zaměstnance. Platforma nevyžaduje programátorské znalosti, což umožňuje snadné využití umělé inteligence na podobném principu, na jaký jsou uživatelé zvyklí z veřejně dostupných AI nástrojů, jako je např. Chat GPT, Grok či Gemini. Na rozdíl od těchto cloudových platforem ale konverzace/chaty, dokumenty ani žádná jiná data neopouštějí bezpečný prostor vnitřního prostředí ČNB. Vše se odehrává na vlastním LLM serveru.
Kromě běžných uživatelů, kteří mohou ČNB AI Chat používat k interakci s interními jazykovými modely včetně nahrávání dokumentů, slouží platforma vybraným pokročilým uživatelům také k vytváření custom modelů/odpovědních asistentů nad dedikovanou znalostní bází.