OpenAI: ChatGPT ulazi u lične finansije s integracijom bankovnih računa

OpenAI je 15. maja 2026. lansirao funkciju ličnih finansija za ChatGPT Pro pretplatnike u Sjedinjenim Državama. Funkcija omogućava povezivanje bankovnih računa putem Plaid-a, koji podržava integracije s više od 12.000 finansijskih institucija, uključujući Chase, Fidelity, Schwab, Robinhood i American Express.

Kako funkcioniše

Nakon povezivanja, ChatGPT prikazuje vizuelni dashboard s podacima o performansama portfelja, strukturi troškova, aktivnim pretplatama i predstojećim plaćanjima. Korisnici komuniciraju s ovim podacima kroz razgovor — postavljajući pitanja poput “Da li se moja struktura troškova promenila ovog meseca?” ili tražeći višegodišnje finansijske projekcije. Planirana je integracija s Intuit-om radi dodavanja analize poreskih posledica i prognoza odobrenja kredita. Korisnici mogu u svakom trenutku odspojiti račune, s brisanjem podataka u roku od trideset dana, a finansijska “sećanja” mogu se pregledati i brisati odvojeno.

Kontekst

OpenAI je u aprilu 2026. preuzeo fintech startup Hiro, a funkcija ličnih finansija je prvi product rezultat tog posla. Kompanija izveštava da 200 miliona korisnika već mesečno postavlja ChatGPT-u finansijska pitanja, pozicionirajući ovaj lansiranje kao proširenje postojećeg scenarija upotrebe, a ne kreiranje novog.

Šta to znači za product managere

Lansiranje je jasan korak ka vertikalno specifičnim aplikacijama umesto ostajanja na poziciji univerzalnog interfejsa. Za PM-ove koji prate AI product strategiju, pristup je vredan analize: najpre uspostaviti bazni nivo korišćenja kroz opšti razgovor, identifikovati domene gde se korisnici već angažuju bez podsticanja, a zatim izgraditi specijalizovanu infrastrukturu za preciznije opsluživanje tih domena. Partnerstvo s Plaid-om za bankarsku integraciju — umesto izgradnje sopstvenih konekcija — takođe prikazuje API-first pristup regulisanim vertikalama koji drugi mogu proučavati pri ulasku u slično osetljive kategorije.

Kombinacija osetljivih finansijskih podataka i AI zaključivanja pokreće i product dizajn pitanja o signalima poverenja, transparentnosti podataka i tome kako komunicirati ograničenja modela u domenu gde greške imaju stvarne posledice.