L'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) nei servizi finanziari ha raggiunto un punto di non ritorno, con solo il 2% delle istituzioni a livello globale che dichiara di non utilizzare affatto l'AI. Lo rivela il report Financial Services State of the Nation 2026 di Finastra, basato su un sondaggio condotto su 1.509 dirigenti senior in 11 mercati.

Priorità e sfide

Le istituzioni finanziarie si concentrano ora sullo sviluppo di capacità AI, con il 43% che indica l'AI come la leva di innovazione più importante. I casi d'uso principali includono la gestione del rischio e il rilevamento delle frodi (71%), l'analisi dei dati e il reporting (71%), il servizio clienti e gli assistenti di supporto (69%) e la gestione intelligente dei documenti (69%).

Le priorità future includono la personalizzazione guidata dall'AI, l'AI agentica per l'automazione del flusso di lavoro e la governance e la spiegabilità dei modelli AI. La carenza di talenti (43%) e i vincoli di budget sono le principali sfide. Le istituzioni si rivolgono sempre più a partnership fintech (54%) per colmare queste lacune.

Framework e modernizzazione

Quasi nove istituzioni su dieci (87%) prevedono di investire nella modernizzazione nei prossimi 12 mesi, guidate dalla necessità di scalare efficacemente l'AI. L'adozione del cloud, la modernizzazione della piattaforma dati e gli aggiornamenti del core banking stanno accelerando.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off complessi tra costi iniziali, controllo dei dati e requisiti di conformità. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.

Governance

Con il 63% delle istituzioni che già eseguono o sperimentano programmi di AI agentica, la tecnicia solleva questioni di responsabilità, trasparenza e controllo. La capacità di spiegare, controllare e supportare le decisioni dell'AI sta diventando un imperativo normativo e di reputazione.