A korrupciós kockázat láthatóvá tétele. Interjú dr. Temesi Máriával és Kocsis Lászlóval a KAR-MAP rendszer megalkotóival

Absztrakt

A közigazgatásban a korrupció megelőzése ma már nem csupán jogi vagy etikai, hanem a digitális kormányzás egyik legfontosabb kihívása. A mesterséges intelligencia, az adatvezérelt döntéshozatal és az integritásmenedzsment találkozása új korszakot nyit a közszolgálat működésében, ahol az adatok és algoritmusok nem az ellenőrzés, hanem a bizalom és tanulás eszközei.

A Belügyi Szemle 2026. évi februári, korrupciómegelőzéssel és integritásirányítással foglalkozó tematikus számához kapcsolódva jelen interjú egy olyan hazai fejlesztésű innovációt mutat be, amely hidat képez a hagyományos jogi-etikai megközelítés és a modern, adatvezérelt kockázatkezelés között.

A KAR-MAP (Korrupciós kockázat Azonosító Rendszer – Monitoring, Analitika, Prevenció) az álláshely és munkaköralapú korrupciós kitettségelemzést (a továbbiakban: álláshelyalapú elemzést) új szintre emeli, mesterséges intelligenciával támogatott, objektív és összehasonlítható értékelést biztosít a korrupciós kockázati tényezők (KT1–KT20) strukturált elemzésére építve a humánpolitikai, ellenőrzési és integritásirányítási döntések támogatásához.

A rendszer a Belügyminisztérium koordinálásával végrehajtott országos felmérés adataira épül, amely a 2024–2025. évi Nemzeti Korrupcióellenes Stratégia (NKS) keretében készült. A több mint 69 000 álláshelyre kiterjedő adatgyűjtés eredménye feldolgozásának kihívásai új távlatokat nyitottak a kormányzati integritásmenedzsmentben, megteremtve az egységes, összehasonlítható kockázati elemzés alapját. A rendszer egyik kulcsmetrikája a Korrupciós Kitettségi Főszám (KKF), amely az álláshelyalapú elemzés kvantitatív összegző mutatója, és alapját képezi a vizuális megjelenítéshez használt KKF országos térképnek.

A KAR-MAP fejlesztése illeszkedik az Európai Parlament és Tanács 2024/1689/EU rendeletéhez (AI Act) és a 2025. évi LXXV. törvényhez – a magyar mesterséges intelligencia törvényhez –, amelyek a mesterséges intelligencia felelős, etikus és biztonságos alkalmazását szabályozzák az Európai Unióban és a magyar közszférában egyaránt. A rendszer architektúrája eleve úgy épült fel, hogy megfeleljen e jogszabályok követelményeinek, és később fejleszthető legyen tanuló algoritmusokkal és prediktív elemző modellekkel.

A KAR-MAP nemcsak a korrupciós kockázati kitettség mérését, hanem annak megelőzését is szolgálja, segíti a HR folyamatok, a döntéstámogatás és az ellenőrzési funkciók megerősítését, és nemzetközi szabványokhoz (OECD, UNODC) illeszthető adatstruktúrát biztosít, ami lehetővé teszi a nemzetközi összehasonlítást is.

Az alábbi interjúban dr. Temesi Máriát és Kocsis Lászlót, a rendszer megalkotóit kérdezzük, bemutatva, hogyan válhat a technológia a közigazgatásban nemcsak a korrupciómegelőzés, hanem a szervezeti tanulás és átláthatóság kulcseszközévé.