AI nel banking: le 5 priorità strategiche che decideranno il futuro delle banche nel 2026

Il 2026 sarà un anno cruciale per il settore bancario, che vivrà una nuova fase con l'espansione dell'Ai nel proprio ambito. Agenti autonomi gestiranno vere richieste dei clienti, i dati sintetici metterannio a rischio i repository core e la fiducia diventerà 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 di una trasformazione già in corso.

HUAWEI FreeClip 2: comfort open-ear e design C-Bridge

HUAWEI FreeClip 2 puntano su comfort quotidiano e ascolto open-ear adattivo grazie all’innovativo design C-Bridge, pensato per un uso prolungato

TechpertuttiGuglielmo Sbano

AI nel banking: perché il 2026 è un anno chiave

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 del banking in ambito AI secondo SAS

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”, dove contano meno le promesse e più le evidenze.

IBM NERD? 2026: AI e formazione per le studentesse

IBM inaugura NERD? 2026, il programma che avvicina le studentesse italiane all’intelligenza artificiale e alle competenze digitali del futuro

TechpertuttiMarisa Guida

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.

Comunicazione e intelligenza artificiale: come si parla agli algoritmi | TechPerTutti

Dalla scrittura per i motori di ricerca ai modelli generativi: comunicare con l’intelligenza artificiale significa adattare linguaggio, struttura e contesto a nuovi interlocutori digitali

TechpertuttiGuglielmo Sbano

5. Dall’efficienza operativa a nuovi modelli di valore: nel 2026 l’AI 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.

Conclusioni: il nuovo equilibrio tra tecnologia e fiducia

Nel 2026 l’intelligenza artificiale non sarà più un vantaggio competitivo accessorio, ma un elemento strutturale del banking. Le banche che sapranno integrare l’AI in modo responsabile, sicuro e trasparente saranno quelle capaci di rafforzare la fiducia dei clienti e affrontare un mercato sempre più complesso e regolamentato. Il futuro del settore si giocherà sulla capacità di coniugare innovazione tecnologica e governance.