L’adozione dell’intelligenza artificiale nei servizi finanziari è diventata di fatto universale e le istituzioni che la trattano ancora come un esperimento sono ora un’eccezione. Secondo il Financial Services State of the Nation 2026 di Finastra rapportoche ha intervistato 1.509 dirigenti senior in 11 mercati, solo il 2% degli istituti finanziari a livello globale non segnala alcun utilizzo dell’intelligenza artificiale.
Il dibattito è finito. La domanda ora è cosa verrà dopo. Per i CIO e i leader tecnologici, i risultati dipingono un quadro che presenta in parti uguali opportunità e pressioni. Sei istituti su dieci hanno migliorato le proprie capacità di intelligenza artificiale nell’ultimo anno, con il 43% che cita l’intelligenza artificiale come la leva di innovazione più importante.
Dal rilevamento delle frodi e dall’intelligence dei documenti all’automazione della conformità e al coinvolgimento dei clienti, l’intelligenza artificiale si è silenziosamente incorporata nell’intera catena del valore finanziario. Ma l’adozione quasi universale significa anche che la sola implementazione non è più un elemento di differenziazione.
Dai piloti alla pressione
Il rapporto identifica un chiaro cambiamento nel modo in cui le istituzioni pensano all’intelligenza artificiale. La conversazione iniziale – se adottare, quali casi d’uso provare, quanto investire – ha lasciato il posto a qualcosa di più complesso dal punto di vista operativo. Le istituzioni sono ora concentrate sul ridimensionamento dell’intelligenza artificiale in modo responsabile, governandola in modo efficace e facendola funzionare in modo affidabile in tutte le funzioni aziendali piuttosto che in sacche isolate.
I quattro principali casi d’uso in cui le istituzioni eseguono programmi o sperimentano l’intelligenza artificiale riflettono questa maturità: gestione del rischio e rilevamento delle frodi (71%), analisi e reporting dei dati (71%), servizio clienti e assistenti di supporto (69%) e gestione dell’intelligence dei documenti (69%).
Queste non sono funzioni periferiche. Sono al centro del modo in cui le istituzioni finanziarie operano e competono. Guardando al futuro, le tre priorità che dominano la fase successiva sono: personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale, intelligenza artificiale basata sull’intelligenza artificiale per l’automazione del flusso di lavoro e governance e spiegabilità del modello di intelligenza artificiale.
Quest’ultimo merita attenzione. Man mano che le decisioni sull’intelligenza artificiale diventano più consequenziali – e più esaminate – la capacità di spiegare, verificare e sostenere tali decisioni sta rapidamente diventando un imperativo normativo e reputazionale, non solo una sottigliezza tecnica.
Il problema delle infrastrutture
Numeri elevati di adozione possono oscurare una verità scomoda: l’intelligenza artificiale è capace tanto quanto i sistemi sottostanti. I dati di Finastra rendono esplicito questo collegamento. Quasi nove istituti su dieci (87%) prevedono di investire nella modernizzazione nei prossimi 12 mesi, spinti proprio dalla necessità di scalare l’intelligenza artificiale in modo efficace. L’adozione del cloud, la modernizzazione della piattaforma dati e gli aggiornamenti del core banking stanno accelerando, non come iniziative autonome, ma come livello fondamentale che determina quanto lontano e quanto velocemente l’intelligenza artificiale può effettivamente arrivare.
Le barriere, tuttavia, restano ostinatamente umane. La carenza di talenti è citata dal 43% degli istituti come il principale ostacolo al progresso, con una sfida particolarmente grave a Singapore (54%), negli Emirati Arabi Uniti (51%) e in Giappone e Stati Uniti (entrambi al 50%).
I vincoli di bilancio seguono da vicino. Le istituzioni che vanno avanti si rivolgono sempre più spesso alle partnership fintech – ora la strategia di modernizzazione predefinita per il 54% degli intervistati – per colmare queste lacune senza sostenere l’intero costo della costruzione interna.
Il quadro regionale
In tutta l’Asia-Pacifico, i dati riflettono priorità distinte. Il Vietnam è in testa alla diffusione attiva dell’intelligenza artificiale con il 74%, spinto dall’urgenza dell’inclusione finanziaria e dalla necessità di un’elaborazione più rapida dei pagamenti e dei prestiti. Singapore sta ridimensionando in modo aggressivo gli investimenti nel cloud e nella personalizzazione, con aumenti di spesa previsti superiori al 50% su base annua.
Il Giappone, nel frattempo, rimane il mercato più cauto preso in esame, con solo il 39% che segnala un’implementazione attiva dell’IA, un riflesso dei vincoli ereditati e di una preferenza culturale per il cambiamento incrementale rispetto a quello rapido.
La governance è la prossima frontiera
Con il 63% delle istituzioni che già gestiscono o sperimentano programmi di intelligenza artificiale, la traiettoria della tecnologia è chiara. Ma lo è anche la sfida che comporta. L’intelligenza artificiale agentica – sistemi in grado di prendere decisioni autonome e di eseguire compiti in più fasi – aumenta considerevolmente la posta in gioco su questioni di responsabilità, trasparenza e controllo.
Per i leader aziendali, il prossimo anno non sarà tanto questione di decidere se investire nell’intelligenza artificiale, quanto di come farlo in modo che le autorità di regolamentazione, i clienti e i consigli di amministrazione possano fidarsi. Come ha affermato Chris Walters, CEO di Finastra: ci si aspetta che le istituzioni si muovano rapidamente, ma anche in modo responsabile, poiché il controllo normativo aumenta e i clienti richiedono servizi finanziari che funzionino ogni volta in modo affidabile, sicuro e personalizzato.
Il punto di svolta è stato superato. Ciò che le istituzioni faranno con questo slancio – e con quanta attenzione lo governeranno – definirà il panorama competitivo per il resto del decennio.
Il rapporto Financial Services State of the Nation 2026 di Finastra ha intervistato 1.509 manager e dirigenti di banche e istituti finanziari in Francia, Germania, Hong Kong, Giappone, Messico, Arabia Saudita, Singapore, Emirati Arabi Uniti, Regno Unito, Stati Uniti e Vietnam. La ricerca è stata condotta da Savanta nel novembre 2025.
(Foto di PR Newswire)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
