Gli esperimenti di intelligenza artificiale nel banking sono alle spalle. Tra il 2025 e il 2026 il settore è entrato in una fase di adozione strutturale, in cui l’AI non è più confinata a proof of concept o casi d’uso isolati, ma diventa parte integrante dei processi core. Agenti intelligenti iniziano a gestire interazioni reali con i clienti, le architetture dati vengono messe sotto pressione dall’uso crescente di modelli generativi e dati sintetici, mentre la fiducia di clienti, regolatori e mercati si afferma come nuova variabile critica di performance. La questione non è più se l’AI cambierà il banking, ma se le organizzazioni sono pronte a governare una trasformazione che sta accelerando più velocemente delle strutture decisionali e dei modelli di controllo tradizionali.
In questo scenario, l’attenzione delle banche si sposta dall’efficienza tattica alla sostenibilità strategica dell’AI su larga scala. Automazione avanzata, gestione del rischio, qualità e provenienza dei dati, accountability degli algoritmi e tutela della fiducia convergono in un’unica agenda. È qui che emergono alcune priorità decisive: la capacità di dimostrare come e perché l’AI prende decisioni, l’industrializzazione degli agenti autonomi, la difesa dell’integrità informativa e l’evoluzione dei framework di rischio. Sono questi i fattori che, nei prossimi anni, separeranno gli istituti in grado di creare valore duraturo da quelli che subiranno l’innovazione invece di guidarla.
Da questa cornice nascono cinque previsioni per il banking in ambito AI secondo SAS.
Indice degli argomenti
Banking e AI nel 2026: 5 tendenze
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 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.
Banking e AI nel 2026: attenzione alle norme
Nel contesto europeo, la corsa all’AI nel banking si intreccia ormai con un perimetro regolatorio che non riguarda solo “cosa” si può fare, ma come farlo in modo dimostrabile e resiliente. Da un lato, l’AI Act spinge le banche a trattare molti impieghi dell’AI – soprattutto quelli legati a credito, prevenzione frodi, Kyc e decisioni con impatto sui clienti – come sistemi da governare lungo l’intero ciclo di vita, con requisiti di accountability, gestione del rischio e tracciabilità che diventano parte della macchina operativa (la data di applicazione generale è fissata al 2 agosto 2026, con tappe progressive e linee guida attese su casi “high-risk”).
Dall’altro, DORA, applicabile dal 17 gennaio 2025, alza l’asticella su continuità operativa digitale, incident reporting, testing e – tema cruciale per l’AI – controllo dei fornitori ICT e delle terze parti, incluse le dipendenze cloud e le filiere tecnologiche che abilitano modelli e agenti.
In parallelo, la supervisione BCE sta già inquadrando l’uso dell’AI come questione di risk management (data governance, affidabilità dei dati di training, accountability e gestione dei modelli), rendendo più probabile che nei prossimi cicli Srep la “maturità AI” si traduca in aspettative concrete su controlli, evidenze e capacità di risposta agli incidenti.
Intelligenza artificiale e banking: una questione di governance
Nel complesso, l’AI nel banking europeo sta passando da leva tecnologica a questione di governo industriale. La capacità di innovare non sarà più valutata solo in termini di velocità o sofisticazione degli algoritmi, ma di integrazione tra tecnologia, dati, rischio e compliance. In un contesto in cui l’AI diventa strutturalmente embedded nei processi decisionali, il vero vantaggio competitivo si giocherà sulla capacità delle banche di rendere l’intelligenza artificiale affidabile, verificabile e sostenibile nel tempo. Non vince chi adotta prima l’AI, ma chi riesce a governarla meglio, trasformandola da fattore di discontinuità a infrastruttura stabile di creazione di valore.
