La Resa dei Conti dell'IA nel Settore Bancario: 13 Previsioni degli Esperti per il 2026

Gli esperti SAS prevedono le innovazioni, i punti ciechi e i punti di rottura che daranno forma al settore bancario – e rivelano ciò per cui gli istituti non sono pronti

CARY, N.C., 16 dicembre 2025 /PRNewswire/ — Gli esperimenti con l'IA sono finiti. Nel 2026, il settore bancario entra in una nuova fase – una in cui gli agenti autonomi gestiscono richieste reali dei clienti, gli asset sintetici minacciano i repository principali e la fiducia diventa una metrica di prestazione misurabile. La questione non è più se l'IA trasformerà il settore bancario, ma se gli istituti sono preparati alle conseguenze della trasformazione accelerata già in corso.

Dalle controversie del commercio agentico alla modellazione del rischio basata sulla quantistica, gli esperti SAS offrono una "dozzina del banchiere", 13 previsioni che definiranno il settore e separeranno gli istituti che padroneggiano il banking intelligente da quelli che ancora faticano con le basi. Ecco cosa sta arrivando – e cosa le banche devono sapere ora.

L'Intelligenza Verificata Diventa la Nuova Valuta della Fiducia
"L'IA ha reso gli istituti finanziari più veloci, più intelligenti e infinitamente più sicuri – a volte troppo sicuri. Dal credit scoring al rilevamento delle frodi al servizio clienti, abbiamo addestrato sistemi intelligenti a decidere in millisecondi. Ma il settore ha rischiato di perdere di vista il suo principio più umano lungo il percorso? La fiducia deve essere guadagnata, non presunta.

"Nel 2026, la fiducia si trasformerà da promessa a metrica di prestazione mentre le banche passano dall'intelligenza basata su modelli all'intelligenza basata su prove. Richiedere trasparenza verificabile attraverso ogni previsione, decisione e interazione diventerà il nuovo standard di intelligenza. In altre parole, non fidarti di questa previsione – finché non puoi provarla."

– Alex Kwiatkowski, Director of Global Financial Services, SAS

L'IA Agentica Passa dalla Promessa alla Produzione
"Il 2026 segnerà l'alba dell'IA agentica nel settore bancario mentre i sistemi semiautonomi iniziano ad assumere lavori significativi in tutta l'azienda. Il futuro del banking intelligente sarà plasmato da agenti basati su IA che gestiscono richieste dei clienti, orchestrano flussi di lavoro e prendono decisioni governate e spiegabili su larga scala. Questo cambiamento cambierà fondamentalmente il modo in cui le banche progettano le operazioni e misurano il valore dell'IA.

"Secondo IDC, le aziende di servizi finanziari spenderanno più di 67 miliardi di dollari in IA entro il 2028. Le implementazioni produttive legate al processo decisionale e alle operazioni sono destinate a vedere la crescita maggiore. Il settore è maturato oltre la prova di concetto, e le banche che avranno successo saranno quelle che industrializzeranno la loro IA per trasformare i progetti pilota in profitto e la governance in vantaggio competitivo."

– Diana Rothfuss, Global Solutions Strategy Director for Risk, Fraud & Compliance Solutions, SAS

"Aiuto! Il Mio Agente IA È Impazzito e Ha Comprato un Tostapane da 900 Dollari." Le Banche Ereditano le Conseguenze del Robo-shopping.
"Dai call center alla C-suite, gli istituti finanziari saranno costretti ad affrontare gli impatti dell'economia del commercio agentico in rapida espansione. Le banche vedranno un'impennata di controversie innescate da agenti IA autonomi che effettuano acquisti mai approvati dal cliente, e i team antifrode affronteranno nuovi rischi mentre i criminali imparano a dirottare o imitare agenti legittimi.

"Mentre cresce l'e-commerce agentico, le banche devono imparare ad autenticare non solo le persone ma anche gli agenti IA che agiscono a loro nome, aggiungendo un nuovo livello di complessità a una lotta contro i crimini finanziari già difficile. Framework come token agentici, firme comportamentali e valutazione dinamica del rischio rappresentano la prima ondata di controlli di cui le banche avranno bisogno per salvaguardare i loro clienti umani e i loro profitti."

– Adam Neiberg, Global Banking Senior Marketing Manager, SAS

Le Banche Erigono "Vault" di Purezza dei Dati in Mezzo alla Contaminazione degli Asset Sintetici
"Le banche affronteranno un nuovo tipo di crisi di integrità dei dati mentre l'IA generativa e gli asset sintetici si infiltrano nei repository principali in modi difficili da rilevare. A differenza dei problemi isolati di qualità dei dati del passato, la GenAI può introdurre errori su larga scala – e con un livello di realismo che rende estremamente difficile individuare i dati contaminati.

"Mentre gli istituti finanziari sperimentano con asset sintetici per accelerare lo sviluppo dei modelli, molti introdurranno inconsapevolmente bias e distorsioni sottili nelle pipeline decisionali di credito, frode e rischio. Per proteggere i flussi di lavoro critici, le banche inizieranno a proteggere i loro dati di origine aurea in vault digitali controllati e imporranno una governance più rigorosa su come gli strumenti GenAI possono interagire con i set di dati principali."

– Ian Holmes, Director and Global Lead for Enterprise Fraud Solutions, SAS

Gli Agenti di Conoscenza GenAI Sbloccano il Potenziale dei Dati Non Strutturati
"Nel 2026, l'IA generativa diventerà per i dati non strutturati ciò che le statistiche tradizionali sono state a lungo per i dati strutturati, dando alle banche la capacità di estrarre significato e insight su larga scala. Oltre l'80% dei dati aziendali è in formati non strutturati come testo e immagini, e questo volume sta crescendo dal 50% al 60% ogni anno.

"Le banche inizieranno ad adottare agenti di conoscenza alimentati da modelli linguistici di grandi dimensioni e tecnologia di generazione aumentata dal recupero per trasformare dati non strutturati precedentemente sottoutilizzati in risposte rapide e attuabili. Useranno questi nuovi insight per accelerare il processo decisionale strategico aziendale e trasformare la gestione del rischio in una disciplina più proattiva e basata sull'intelligenza."

– Terisa Roberts, Global Director for Risk Modeling, Decisioning and Governance, SAS

Le Truffe Romantiche Ottengono un Aggiornamento Agentico
"Le tue possibilità di uscire con un modello non sono mai state così alte – un modello linguistico di grandi dimensioni, intendo. Mentre le truffe romantiche alimentate dall'IA esistono già, aumenteranno a livelli record mentre i truffatori armano l'inganno emotivo su larga scala. Ciò che una volta richiedeva settimane o mesi di impegno pratico ora può essere automatizzato e accelerato con uno sforzo minimo.

"Mentre la manipolazione assistita da macchine avanza, la linea tra connessione genuina e seduzione sintetica si offuscherà ulteriormente, mettendo alla prova non solo le difese antifrode ma l'intuizione umana stessa. Gli istituti finanziari saranno spinti ad agire come firewall emotivi per i loro clienti, combinando analisi comportamentale e monitoraggio basato su IA per rilevare modelli di sfruttamento prima che il danno monetario sia fatto." 

– Stu Bradley, Senior Vice President of Risk, Fraud and Compliance Solutions, SAS

Le Pressioni sugli Investimenti in IA Innescano uno Sconvolgimento nella Tecnologia dei Crimini Finanziari
"Il mercato della compliance contro i crimini finanziari subirà un grande sconvolgimento nell'anno a venire mentre i fornitori lottano per incorporare l'IA avanzata nelle loro offerte. Le recenti dismissioni sottolineano la scala del reinvestimento richiesto per modernizzare piattaforme obsolete basate su regole, lasciando molte banche con strumenti che non riescono a tenere il passo con le minacce in evoluzione di frode e riciclaggio di denaro. Mentre le difficoltà di aggiungere l'IA alle piattaforme legacy vengono alla luce, le tecnologie per crimini finanziari costruite nativamente su piattaforme IA brilleranno di più.

"Nel 2026, gli istituti finanziari accelereranno l'adozione di soluzioni AML e antifrode native del cloud e basate su IA che possono far emergere pattern complessi. Il nostro ultimo sondaggio dei membri ACAMS mostra che la maggior parte degli istituti vede già l'IA come essenziale per la modernizzazione AML, e le banche che migrano verso analisi spiegabili e in tempo reale otterranno vantaggi significativi in termini di compliance e rischio."

– Beth Herron, Americas Lead for Banking Compliance Solutions, SAS

L'IA e il Credito Quantitativo Accelereranno l'Efficienza del Mercato Obbligazionario
"La crescita delle strategie di credito quantitativo accelererà la scoperta dei prezzi nei mercati obbligazionari corporate, catalizzata da modelli assistiti dall'IA che incorporano rapidamente nuove informazioni, dati alternativi e indicatori di credito prospettici. I team del reddito fisso attivo si sposteranno oltre i flussi di lavoro centrati sui rating e adotteranno infrastrutture di modellazione e decisione flessibili e basate su ML che traducono segnali diversi in decisioni di trading.

"Una forte governance dei dati e un rigoroso controllo del rischio dei modelli saranno gli ingredienti necessari per questa evoluzione di processo e tecnologia. Inoltre, l'innovazione nella modellazione del rischio di rating del credito aiuterà gli investitori a ridurre le perdite e cogliere opportunità."

– Stas Melnikov, Head of Quantitative Research and Risk Data Solutions, SAS

La Gestione del Rischio Consapevole delle Bolle Dovrebbe Diventare una Pratica Standard nel 2026 … Ma Non Lo Farà
"Nel 2026, le principali banche e gestori patrimoniali inizieranno a incorporare modelli consapevoli delle bolle nella determinazione dei prezzi, nell'ALM e nello stress testing. Questi modelli scompongono esplicitamente il prezzo di mercato degli asset nei loro driver fondamentali, esaminando anche i premi di rischio e le componenti di bolle transitorie. I modelli consapevoli delle bolle aiutano le aziende a riconoscere i fattori che causano un aumento acuto e insostenibile dei prezzi degli asset. E mentre questi modelli dovrebbero diventare parte della pratica standard di tutte le banche nel 2026, temo – e prevedo – che non lo faranno."

– Robert Jarrow, Advisor and Industry Consultant, Quantitative Research and Risk Data Solutions, SAS

Le Stablecoin Passano dalla Teoria alla Pratica
"Immagina un corridoio corporate USA-UE che si regola in minuti anziché giorni. Non ci siamo ancora, ma l'anno a venire vedrà le stablecoin regolamentate passare a progetti pilota bancari reali. Con framework più chiari negli USA e nell'UE, le banche inizieranno a testare le stablecoin per il regolamento transfrontaliero e la tesoreria per i loro benefici intrinseci: movimento di fondi più veloce, costi inferiori e maggiore trasparenza. Alcune banche esploreranno anche depositi tokenizzati o partnership con emittenti autorizzati per spostare denaro su binari digitali con maggiore verificabilità e compliance. Questi primi progetti pilota segnalano il primo passo significativo verso la modernizzazione dei pagamenti internazionali."

– Ahmed Drissi, Anti-Money Laundering (AML) Lead for Asia-Pacific, SAS

Le Banche al Dettaglio Passano dal Testare i Modelli di Media Commerce allo Scalare
"Entro la fine del 2026, ogni grande banca al dettaglio avrà una strategia mediatica, che la chiamino così o no. Le banche che hanno testato silenziosamente il modello negli ultimi 12-18 mesi inizieranno a riportare guadagni di fatturato misurabili mentre inserzionisti e brand riconoscono il potere dei dati finanziari verificati. Gli istituti che operativizzano reti mediatiche finanziarie potrebbero realisticamente vedere un aumento del 20%-30% del reddito non da interessi entro due anni."

– Cornelia Reitinger, Head of Advertising Business Development, SAS

Le Banche Abbracciano lo Stress Testing del Rischio Climatico
"Mentre l'impatto di tempeste, incendi e siccità sui portafogli bancari si intensifica in tutto il mondo, le banche affrontano una pressione crescente da clienti, regolatori e azionisti per migliorare i loro sforzi di gestione del rischio climatico. Il 2025 ha visto la prima multa in assoluto per la non conformità di una banca con le normative sul rischio climatico. Pertanto, prevedo che le banche intensifichino il loro stress testing del rischio climatico per colmare le lacune nella modellazione, governance e infrastruttura. La sua più stretta integrazione con i framework di gestione del rischio business-as-usual delle banche sarà essenziale per rispondere efficacemente alle pressioni crescenti.

"L'automazione basata su IA e l'integrazione dei processi di stress testing saranno fattori abilitanti critici non solo per affrontare i requisiti del rischio climatico ma anche altri casi d'uso emergenti di analisi degli scenari, come lo stress test inverso del rischio geopolitico recentemente annunciato dalla Banca Centrale Europea."

– Peter Plochan, EMEA Principal Risk Management Advisor, SAS

Il Banking Fa un Salto Quantico
"Questo segnerà l'anno in cui vediamo i primi impatti che accennano a come l'IA quantistica rimodellerà il panorama bancario fino alla fine del decennio. Il calcolo quantistico-classico ibrido passerà dai progetti pilota alla produzione, fornendo innovazioni nel rischio e nella frode – ed espanderà la frontiera di come le banche ottimizzano, simulano e decidono, specialmente in aree dove i modelli classici si degradano. Le banche che costruiscono esperienza precoce vedranno guadagni trasformativi in precisione, agilità e prestazioni che offrono un vantaggio sproporzionato sulla concorrenza."

– Julie Muckleroy, Global Banking Strategist, SAS

Esplora le Previsioni, Scopri le Soluzioni
L'impatto dell'IA sul settore bancario si estende ben oltre queste 13 previsioni. Esplora altri trend tecnologici del 2026 tra i settori, o scopri come le soluzioni bancarie SAS aiutano gli istituti finanziari a trasformare l'intelligenza verificata in decisioni affidabili.

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SOURCE SAS