Ügyvédi titok · GDPR Art. 9 · EU AI Act · NIS2

AI megoldások a magyar ügyvédi irodáknak

Titoktartás-tudatos RAG, on-prem Llama / Qwen LLM, magyar nyelvű szerződés-átdolgozás Word-ben, jogosultság-tudatos tudásbázis és EU AI Act Article 4 governance, mindez egy kódbázisban, EU-only adat mellett. Frissítve: 2026-05-04.

Kérek jogi AI scoping call-t

30 perc konzultáció

TL;DR

A 2017. évi LXXVIII. tv. és a 6/2018. MÜK szabályzat szerinti ügyvédi titok abszolút, így publikus ChatGPT-be ügyfél-szerződést feltölteni komoly kockázat.
A GDPR Article 9 különleges kategória gyakorlatilag mindig jelen van; Art. 9(2)(f) a jogi eljárás-jogalap.
Az EU AI Act Article 4 AI literacy 2025-02-02 óta alkalmazandó, tehát kötelező az AI-tréning a személyzetnek.
On-prem Llama 3.3 70B / Qwen 2.5 72B + RAG forrás-citátummal a jó alapminta magyar nyelven.
Ár-tartomány: 2-42 millió Ft a scope-tól függően, EU-only deploy és magyar Kft. szerződéssel.

Amit a partnerek most tapasztalnak

Konkrét, megnevezett problémák magyar ügyvédi irodáknál.

ChatGPT shadow IT: a kollégák titokban használják

Sok irodában a junior kollégák ChatGPT-be / Claude.com-ba másolják a szerződéseket, mert gyors. A 2017. évi LXXVIII. tv. szerinti ügyvédi titok abszolút, és egy harmadik fél (USA / EU vegyes) infrastruktúrájára átadni az adatot komoly kockázat. Mi titoktartás-tudatos belső eszközt szállítunk, hogy a junior se kényszerüljön shadow IT-re.

A generikus AI hallucinál a magyar jogi kutatásban

Egy generikus ChatGPT-prompt magyar BH-számra, MK indokolásra, vagy Pp.-szakaszra megbízhatatlan: hallucinál vagy USA-jogot kever ide. Mi RAG-rendszert építünk az iroda BH-tárán, kommentárokon, korábbi beadványain, mindig forrás-citátummal.

Szerződés-átdolgozás 2 nap helyett 2 óra alatt

Egy 30 oldalas SPA-t első körben átolvasni, jelölni és alapszintű módosítást javasolni szenior kolléga számára 4-8 óra. AI első körrel ez 30-60 percre csökkenthető. A felelősség az ügyvédé marad, de a billable-órák szabadulnak fel értékesebb munkára.

A szétaprózott iratkezelés miatt nincs tudásmegosztás

Sok irodában a precedens-keresés Outlook-mappákban, helyi gépi PDF-ekben, ad-hoc Word-fájlokban zajlik. Egy partner távozása óriási tudásveszteség. Mi SharePoint / Microsoft 365 / saját iratkezelőre épülő, jogosultság-tudatos kereshető tudásbázist szállítunk.

EU AI Act Article 4 tréning-kötelezettség 2025-02-02 óta

Az AI Act Article 4 (AI literacy) már 2025-02-02 óta alkalmazandó: minden AI-rendszert kínáló vagy alkalmazó szervezetnek dokumentált AI-felkészítést kell adnia a személyzetnek. Sok iroda még nem kezdte el - ez egyszerű, de kötelező pont.

Szabályozási térkép a jogi AI-fejlesztéshez

Csak hivatalos forrásokra (Net.jogtár, EUR-Lex, MÜK) támaszkodó tételek.

Jogszabály / szabályzat	Alkalmazandó	Hatály	Bírság / szankció
2017. évi LXXVIII. tv. (ügyvédi tev.)	Hatályos	Ügyvédi titok, abszolút kötelezettség, időben végtelen	MÜK fegyelmi, kamarából való kizárás
6/2018. (III. 26.) MÜK szabályzat	Hatályos	Ügyvédi etikai kódex (titok kezelése, technológia-használat)	MÜK fegyelmi
GDPR (Reg. EU 2016/679)	2018-05-25	Article 9 különleges kategória, Art. 9(2)(f) jogi eljárás	≤ 20 M EUR vagy 4%
EU AI Act (Reg. EU 2024/1689)	Art. 4 AI literacy 2025-02-02; Art. 50 transzparencia 2026-08-02	Korlátozott kockázat (jogi support AI), magas csak hatósági döntésnél	≤ 15 M EUR vagy 3% (Art. 99(4))
NIS2 (Dir. EU 2022/2555)	HU 2026-01-06 (LXIX. tv.)	Nagyobb iroda mérete + szektor szerint Annex II / III lehet	≥ 7 M EUR vagy 1,4%

Integrációs mátrix: amihez csatlakozni szoktunk

Minden megnevezett rendszer dokumentált API-val.

Rendszer	Protokoll	Megjegyzés
Microsoft 365 / SharePoint / OneDrive	Graph API + OAuth2	Az ügyvédi piac vezető iratkezelő-rétege; permission-aware indexelés.
Microsoft Word	Office Add-in (Office.js)	Word panel a szerződés-redlining UX-hoz, change-tracking natív.
Llama 3.3 70B / Qwen 2.5 72B (on-prem LLM)	OpenAI-compatible REST	vLLM / Ollama / TGI futtatva GPU-szerveren, 4-bit quantization.
ChromaDB / Qdrant / pgvector	REST + gRPC	Vektor-keresés a RAG-réteghez, hibrid keyword + dense.
MS Copilot / OpenAI / Anthropic API (alternatíva)	REST + EU-régiós végpont	Ha az iroda elfogadja a kommerciális modellt, pl. Azure OpenAI EU-DC-ben.
JurStore / saját ügyviteli rendszer	REST / SOAP / DB	Ügyfél-, ügy- és aktanyilvántartás integráció.
DocuSign / Adobe Sign / OneSpan	REST + eIDAS QES	Elektronikus aláírás, eIDAS minősített aláírás (QES) igény szerint.
Számlázó (Számlázz.hu / Billingo)	REST + NAV bekötés	Részletes munkaóra-elszámolás és számlázás.

Miért minket érdemes választani jogi AI-projektre

Titoktartás-tudatos architektúra

On-prem Llama / Qwen, EU-only VPC, encryption-at-rest, opt-out-os fine-tune, retention policy, audit-log.

RAG forrás-citátummal

Soha nincs forrás nélkül érkező válasz; a partner átkattinthat a BH-számra, kommentár-pontra, beadvány-szakaszra.

Word-natív redlining

Office Add-in (nem külön webapp), change-tracking natív, az iroda saját stílus-sablonjával finetune-olva.

EU AI Act governance kész

Article 4 AI literacy tréning-anyag, Article 50 transzparencia disclaimers, FRIA-sablon ha magas kockázatúvá lép.

Mibe kerül egy jogi AI-projekt

Saját, dokumentált projekt-tartományaink (ld. /arak/), jogi overhead-del (kb. +10-15% titoktartás-tudatos audit-naplózásra).

· Titoktartás-tudatos RAG MVP: 2-3 hónap, 6-15 millió Ft
· On-prem LLM deploy (Llama / Qwen + finetune): 3-5 hónap, 14-32 millió Ft
· Word add-in szerződés-redlining: 4-6 hónap, 18-42 millió Ft
· Iratkezelő integráció (Microsoft 365 / saját): 2-4 hónap, 8-20 millió Ft
· Article 4 AI literacy + governance roadmap: 4-6 hét, 2-5 millió Ft
· Folyamatos retainer: havi 0,6-1,8 millió Ft

Beszéljünk személyesen, akár nálunk az irodában

30 perces scoping call alatt feltérképezzük a partner-igényeket és a titoktartás-keretrendszert, majd pontos ár-időbecslést adunk. Hívj minket a +36 30 098 0767 számon, vagy gyere be személyesen.

Budapesti irodánk: 1054 Budapest, Szabadság tér 7. (Bank Center), 2. emelet 217. iroda · H–P 9:00–18:00 előzetes egyeztetéssel · balint@appforge.hu

Hivatalos források

Frissítve: 2026-05-04. Az oldal nem helyettesíti az ügyvédi vagy MÜK-szakvéleményt.

Belső linkek, ha mélyebbre akarsz menni: MI / AI fejlesztés · EU AI Act checklist · Folyamatautomatizálás.

GYIK

Gyakori kérdések a jogi AI-ról

Ezt a kérdést érdemes az ügyvédi titoktartás (2017. évi LXXVIII. tv. és a 6/2018. (III. 26.) MÜK szabályzat) felől nézni: az ügyvédi titok abszolút kötelezettség, a megbízástól független és időben végtelen. Egy publikus ChatGPT / Claude.com / Gemini-ba feltöltött szerződés akkor is kockázatos, ha a szolgáltató ígéri a no-training-on-your-data beállítást, mert a fizikai adat-kezelés kerül egy harmadik fél kezébe USA-régiós (vagy ismeretlen) infrastruktúrán. Mi on-prem vagy EU-only deploy-t (Llama 3.x, Qwen 2.x, Mistral) építünk, ahol a szerződés sosem hagyja el az iroda hálózatát.

A RAG kombinálja az LLM-et (nagy nyelvi modell) egy strukturált tudásbázissal: a kérdésre a rendszer először releváns dokumentum-részleteket keres az iroda saját archívumában (korábbi beadványok, MK indokolás, kommentár, BH-tár), majd ezeket a releváns kontextus-darabokat odaadja az LLM-nek, ami forrás-hivatkozással válaszol. Magyar jog mellett ez kritikus, mert a generikus modellek vagy hallucinálnak, vagy USA-jogot keverhetnek ide. Mi az iroda iratkezelőjére (vagy SharePointra, Filesystem-re) ráépített RAG-ot szállítjuk, mindenhez forrás-citátummal.

Igen. A nemzetközi piacon a Spellbook (Microsoft Word integráció) és a LawGeex a két fő AI redlining név, mindkettő angol nyelven működik. Magyar nyelvre a generikus LLM (Llama 3.3 70B vagy Qwen 2.5 72B) finetune-olva megfelelően teljesít: határozott névelő-érzékeny benchmark-ok 80-90% precizitást mutatnak. Mi az iroda saját stílus-sablonját (boilerplate-jét) tanítjuk be, és Word add-in-en keresztül szállítjuk a változás-követéses javaslatokat. A jogi felelősség az ügyvédé marad. Az AI mindig csak first-pass.

Az iroda gyakorlatilag mindenkor különleges (special category) személyes adattal dolgozik a GDPR (Reg. 2016/679) Article 9 értelmében: egészségügyi adat (kártérítési ügy), büntetőjogi adat, szakszervezeti tagság, vallási meggyőződés (örökösödési ügy). Article 9(2)(f) alapján a peres és nem peres jogi eljárások célja az egyik kifejezett jogalap. Az AI-rendszer mégis specifikus kockázatot hoz: a vector store-ban tárolt embedding-ek visszafejthetősége, a logok long-term tartása, a fine-tune adatok keveredése. Mi default-ban encryption-at-rest, retention policy, opt-out-os fine-tune, EU-régiós VPC-t szállítunk.

Az EU AI Act (Reg. 2024/1689) Annex III alapesetben csak akkor minősíti a jogi AI-rendszert magas kockázatúnak, ha az kötelező végleges hatósági / bírói döntéshez használt. A kommerciális ügyvédi munkát támogató AI (szerződés-redlining, kutatási asszisztens) ezért általában korlátozott kockázatú. A fő követelmény az Article 50 transzparencia (a felhasználó tudja, hogy AI-val beszél) és az Article 4 AI literacy-tréning a személyzetnek, amely 2025-02-02 óta alkalmazandó. Magas kockázatúvá akkor válik, ha pl. a bíróság közvetlenül a modell kimenetére alapoz tényállás-megállapítást. Ez ma nem standard.

Tipikus tartományok: titoktartás-tudatos RAG MVP (saját iratokon, EU-only) 2-3 hónap, 6-15 millió Ft. On-prem LLM deploy (Llama / Qwen + finetune) 3-5 hónap, 14-32 millió Ft. Word add-in szerződés-redlining 4-6 hónap, 18-42 millió Ft. Iratkezelő integráció (Microsoft 365 / SharePoint / saját rendszer) 2-4 hónap, 8-20 millió Ft. Article 4 AI literacy + governance roadmap 4-6 hét, 2-5 millió Ft. Folyamatos retainer (modell-frissítés, prompt-iteration, tudásbázis-update) havi 0,6-1,8 millió Ft. Pontos árajánlat 30 perces scoping call után.

Kapcsolódó megoldások

Jogi AI-projektnél a folyamatautomatizálás, EU AI Act governance és banki iratcsere jellemzően egyszerre indul.

Indítsuk el a jogi AI scoping call-t

30 perces scoping alatt feltérképezzük a partner-igényeket, titoktartás-keretrendszert és ár-időbecslést adunk.

Kérek jogi AI scoping call-t →30 perc ingyenes konzultáció