Gli esperimenti di AI sono finiti. Nel 2026 il settore bancario entra in una nuova fase, una fase in cui agenti autonomi gestiscono vere richieste dei clienti, i dati sintetici mettono a rischio i repository core e la fiducia diventa una metrica di performance misurabile. La domanda non è più se l’AI trasformerà il banking, ma se le organizzazioni sono pronte ad affrontare le conseguenze della trasformazione accelerata già in corso.
Dall’automazione avanzata alla gestione della fiducia, dall’evoluzione del rischio alla qualità dei dati, emergono cinque priorità strategiche che separeranno gli istituti capaci di creare valore sostenibile da quelli che resteranno indietro.
Di seguito 5 previsioni per il mondo di AI nel banking secondo SAS, leader globale nel campo dei dati e dell’intelligenza artificiale.
1. La fiducia diventa una metrica misurabile
Nel 2026 la fiducia non sarà più un principio astratto, ma un indicatore concreto di performance. Con l’aumento delle decisioni automatizzate – dal credito alla prevenzione delle frodi, fino al customer service – le banche dovranno dimostrare trasparenza, tracciabilità e verificabilità di ogni decisione presa dall’AI. L’intelligenza artificiale evolve così da “model-driven” a “proof-driven”: contano meno le promesse e più le evidenze.
2. L’AI agentica entra in produzione
I sistemi di AI semi-autonomi iniziano a gestire richieste reali dei clienti, orchestrare processi complessi e supportare decisioni operative su larga scala. Questo passaggio dall’innovazione pilota all’industrializzazione dell’AI aumenta l’efficienza, ma apre anche nuovi fronti di rischio: dalle dispute generate da agenti autonomi come acquisti non autorizzati o frodi che imitano i comportamenti degli agenti, fino alla necessità di autenticare non solo le persone, ma anche gli agenti digitali che agiscono per loro conto.
3. Governance dei dati e difesa dell’integrità informativa
L’uso crescente di dati sintetici e modelli generativi mette sotto pressione i tradizionali meccanismi di data governance. Nel 2026 le banche dovranno proteggere i propri dati, creando ambienti controllati per i dati critici, evitando contaminazioni che possono introdurre bias invisibili ma sistemici nei processi di rischio, credito e compliance. La qualità del dato diventa un asset strategico tanto quanto la tecnologia che lo utilizza.
4. Nuova frontiera del rischio: frodi, mercati e clima
Il rischio si evolve su più dimensioni. Le frodi diventano più sofisticate e scalabili grazie all’AI, incluse truffe emotive e schemi automatizzati. Allo stesso tempo, i mercati finanziari richiedono modelli di rischio più dinamici, capaci di individuare bolle e anomalie in tempo reale. In parallelo, l’ottimizzazione del credito si evolve: l’AI permette valutazioni più granulari, personalizzate e sensibili al contesto, ma introduce anche nuovi rischi di bias e instabilità. Le banche dovranno integrare queste dimensioni in un framework di rischio unificato, più rapido e più intelligente.
5. Dall’efficienza operativa a nuovi modelli di valore
Nel 2026 l’AI nel banking non è solo uno strumento di riduzione dei costi, ma un motore di nuovi ricavi e servizi. Le banche iniziano a valorizzare dati e insight per sviluppare modelli di commerce media, migliorare l’efficienza dei mercati obbligazionari, sperimentare pagamenti più rapidi tramite stablecoin regolamentate e prepararsi all’impatto futuro del quantum computing. Chi riuscirà a coniugare innovazione, governance e scalabilità potrà costruire un vantaggio competitivo duraturo.
