Rozliczenie AI w bankowości: 13 prognoz ekspertów na 2026 rok

Eksperci SAS prognozują przełomy, martwe punkty i punkty zwrotne, które ukształtują bankowość – i ujawniają, na co instytucje nie są gotowe

CARY, Karolina Północna, 16 grudnia 2025 /PRNewswire/ — Eksperymenty z AI dobiegły końca. W 2026 roku bankowość wkracza w nową fazę – taką, w której autonomiczne agenty obsługują rzeczywiste zapytania klientów, dane syntetyczne zagrażają podstawowym repozytoriom, a zaufanie staje się mierzalnym wskaźnikiem wydajności. Pytanie nie brzmi już, czy AI zmieni bankowość, ale czy instytucje są przygotowane na konsekwencje przyspieszonej transformacji, która już trwa.

Od sporów w handlu agentowym po modelowanie ryzyka wspomagane technologią kwantową, eksperci SAS przedstawiają „tuzin bankowy" – 13 określających branżę prognoz, które oddzielą instytucje opanowujące inteligentną bankowość od tych wciąż borykających się z podstawami. Oto co nadchodzi – i co banki muszą teraz wiedzieć.

Zweryfikowana inteligencja staje się nową walutą zaufania
"AI uczyniła instytucje finansowe szybszymi, mądrzejszymi i nieskończenie bardziej pewnymi siebie – czasami zbyt pewnymi siebie. Od oceny zdolności kredytowej po wykrywanie oszustw i obsługę klienta, wytrenowaliśmy inteligentne systemy do podejmowania decyzji w milisekundach. Ale czy branża nie zaryzykowała utraty z oczu swojej najbardziej ludzkiej zasady? Zaufanie musi być zdobyte, a nie zakładane.

"W 2026 roku zaufanie przekształci się z obietnicy w wskaźnik wydajności, gdy banki przejdą od inteligencji opartej na modelach do inteligencji opartej na dowodach. Wymaganie weryfikowalnej przejrzystości w każdej prognozie, decyzji i interakcji stanie się nowym standardem inteligencji. Innymi słowy, nie ufaj tej prognozie – dopóki nie możesz jej udowodnić."

– Alex Kwiatkowski, Dyrektor Globalnych Usług Finansowych, SAS

Agentowa AI przechodzi od obietnicy do produkcji
"2026 rok zaznaczy świt agentowej AI w bankowości, gdy półautonomiczne systemy zaczną podejmować znaczącą pracę w całym przedsiębiorstwie. Przyszłość inteligentnej bankowości będzie kształtowana przez agenty sterowane AI, które zarządzają zapytaniami klientów, organizują przepływy pracy i podejmują zarządzane, wyjaśnialne decyzje na dużą skalę. Ta zmiana fundamentalnie zmieni sposób, w jaki banki projektują operacje i mierzą wartość AI.

"Według IDC, firmy świadczące usługi finansowe wydadzą ponad 67 miliardów dolarów na AI do 2028 roku. Wdrożenia produkcyjne związane z podejmowaniem decyzji i operacjami są gotowe na największy wzrost. Branża dojrzała poza dowód koncepcji, a banki, które odniosą sukces, będą tymi, które uprzemysłowią swoją AI, aby zmienić projekty pilotażowe w zysk, a zarządzanie w przewagę konkurencyjną."

– Diana Rothfuss, Globalna Dyrektor Strategii Rozwiązań ds. Ryzyka, Oszustw i Zgodności, SAS

"Ratunku! Mój agent AI zbuntował się i kupił toster za 900 dolarów." Banki dziedziczą konsekwencje robo-zakupów.
"Od centrów obsługi telefonicznej po najwyższe kierownictwo, instytucje finansowe będą zmuszone zmierzyć się z wpływem szybko rozwijającej się agentowej gospodarki handlowej. Banki odnotują gwałtowny wzrost sporów wywołanych przez autonomiczne agenty AI dokonujące zakupów, na które klient nigdy się nie zgodził, a zespoły ds. oszustw staną przed nowymi zagrożeniami, gdy przestępcy nauczą się przejmować lub naśladować legalne agenty.

"W miarę rozwoju agentowego e-commerce, banki muszą nauczyć się uwierzytelniać nie tylko ludzi, ale także agenty AI działające w ich imieniu, dodając nową warstwę złożoności do i tak już trudnej walki z przestępstwami finansowymi. Ramy takie jak tokeny agentowe, sygnatury behawioralne i dynamiczne ocenianie ryzyka reprezentują pierwszą falę kontroli, których banki będą potrzebować, aby chronić swoich ludzkich klientów i swój wynik finansowy."

– Adam Neiberg, Starszy Menedżer ds. Marketingu w Globalnej Bankowości, SAS

Banki wznoszą „skarbce" czystości danych w obliczu zanieczyszczenia danymi syntetycznymi
"Banki staną przed nowym rodzajem kryzysu integralności danych, gdy generatywna AI i dane syntetyczne wnikną do podstawowych repozytoriów w sposób trudny do wykrycia. W przeciwieństwie do izolowanych problemów z jakością danych z przeszłości, GenAI może wprowadzać błędy na dużą skalę – i z poziomem realizmu, który sprawia, że zanieczyszczone dane są niezwykle trudne do wykrycia.

"Gdy instytucje finansowe eksperymentują z danymi syntetycznymi, aby przyspieszyć rozwój modeli, wiele nieświadomie wprowadzi subtelne błędy systematyczne i zniekształcenia do rurociągów decyzyjnych dotyczących kredytów, oszustw i ryzyka. Aby chronić krytyczne przepływy pracy, banki zaczną zabezpieczać swoje złote źródła danych w kontrolowanych cyfrowych skarbcach i nałożą surowsze zarządzanie na sposób, w jaki narzędzia GenAI mogą wchodzić w interakcje z podstawowymi zestawami danych."

– Ian Holmes, Dyrektor i Globalny Lider Rozwiązań ds. Oszustw Korporacyjnych, SAS

Agenty wiedzy GenAI odblokowują potencjał danych nieustrukturyzowanych
"W 2026 roku generatywna AI stanie się dla danych nieustrukturyzowanych tym, czym tradycyjna statystyka jest od dawna dla danych strukturalnych, dając bankom możliwość wydobywania znaczenia i wglądu na dużą skalę. Ponad 80% danych korporacyjnych występuje w formatach nieustrukturyzowanych, takich jak tekst i obrazy, a ta objętość rośnie o 50% do 60% każdego roku.

"Banki zaczną przyjmować agenty wiedzy zasilane dużymi modelami językowymi i technologią generacji wspomaganej wyszukiwaniem, aby przekształcać wcześniej niedostatecznie wykorzystywane dane nieustrukturyzowane w szybkie, wykonalne odpowiedzi. Wykorzystają te nowe spostrzeżenia do przyspieszenia strategicznego podejmowania decyzji biznesowych i przekształcenia zarządzania ryzykiem w bardziej proaktywną, opartą na inteligencji dyscyplinę."

– Terisa Roberts, Globalna Dyrektor ds. Modelowania Ryzyka, Podejmowania Decyzji i Zarządzania, SAS

Oszustwa romantyczne otrzymują agentową aktualizację
"Twoje szanse na randkę z modelem nigdy nie były wyższe – z dużym modelem językowym, to znaczy. Chociaż oszustwa romantyczne zasilane AI już istnieją, wzrosną do rekordowych poziomów, gdy oszuści uzbrajają emocjonalne oszustwo na dużą skalę. To, co kiedyś wymagało tygodni lub miesięcy praktycznego zaangażowania, może być teraz zautomatyzowane i przyspieszone przy minimalnym wysiłku.

"W miarę postępu manipulacji wspomaganej maszynowo, granica między prawdziwym połączeniem a syntetycznym uwodzeniem będzie się jeszcze bardziej zacierać, testując nie tylko obronę przed oszustwami, ale samą ludzką intuicję. Instytucje finansowe będą zmuszone działać jako emocjonalne zapory ogniowe dla swoich klientów, łącząc analitykę behawioralną i monitoring sterowany AI, aby wykrywać wzorce wykorzystywania, zanim nastąpi szkoda pieniężna." 

– Stu Bradley, Starszy Wiceprezes ds. Rozwiązań Ryzyka, Oszustw i Zgodności, SAS

Presja inwestycyjna AI wywołuje wstrząs w technologii przeciwdziałania przestępstwom finansowym
"Rynek zgodności przeciwdziałania przestępstwom finansowym przejdzie poważny wstrząs w nadchodzącym roku, gdy dostawcy będą mieli trudności z osadzeniem zaawansowanej AI w swoich ofertach. Ostatnie zbycia podkreślają skalę reinwestycji wymaganej do modernizacji przestarzałych platform opartych na regułach, pozostawiając wiele banków z narzędziami, które nie mogą nadążyć za ewoluującymi zagrożeniami oszustw i prania pieniędzy. W miarę ujawniania trudności z doczepianiem AI do starszych platform, technologie przeciwdziałania przestępstwom finansowym zbudowane natywnie na platformach AI będą błyszczeć najjaśniej.

"W 2026 roku instytucje finansowe przyspieszą przyjęcie natywnych dla chmury, sterowanych AI rozwiązań AML i oszustw, które mogą wykrywać złożone wzorce. Nasze najnowsze badanie członków ACAMS pokazuje, że większość instytucji już postrzega AI jako niezbędną do modernizacji AML, a banki, które migrują w kierunku wyjaśnialnej analityki w czasie rzeczywistym, uzyskają znaczące korzyści pod względem zgodności i ryzyka."

– Beth Herron, Lider ds. Rozwiązań Zgodności Bankowej w obu Amerykach, SAS

AI i kredyt ilościowy przyspieszą efektywność rynku obligacji
"Wzrost strategii kredytu ilościowego przyspieszy odkrywanie cen na rynkach obligacji korporacyjnych, katalizowany przez modele wspomagane AI, które szybko włączają nowe informacje, dane alternatywne i wyprzedzające wskaźniki kredytowe. Aktywne zespoły stałego dochodu wyjdą poza przepływy pracy skoncentrowane na ratingach i przyjmą elastyczną, sterowaną ML infrastrukturę modelowania i podejmowania decyzji, która przekłada różnorodne sygnały na decyzje handlowe.

"Silne zarządzanie danymi i rygorystyczne zarządzanie ryzykiem modelu będą niezbędnymi składnikami tego procesu i ewolucji technologicznej. Ponadto innowacje w modelowaniu ryzyka ratingów kredytowych pomogą inwestorom zmniejszyć straty i wykorzystać możliwości."

– Stas Melnikov, Kierownik Badań Ilościowych i Rozwiązań Danych Ryzyka, SAS

Zarządzanie ryzykiem uwzględniające bańki powinno stać się standardową praktyką w 2026 roku… ale nie stanie się
"W 2026 roku wiodące banki i zarządzający aktywami zaczną osadzać modele uwzględniające bańki w wycenie, ALM i testach warunków skrajnych. Te modele wyraźnie rozbiją cenę rynkową aktywów na ich fundamentalne czynniki napędowe, jednocześnie badając premie za ryzyko i przejściowe komponenty bąbli. Modele uwzględniające bańki pomagają firmom rozpoznawać czynniki powodujące gwałtowny i niezrównoważony wzrost cen aktywów. I chociaż te modele powinny stać się częścią standardowej praktyki wszystkich banków w 2026 roku, obawiam się – i przewiduję – że tak się nie stanie."

– Robert Jarrow, Doradca i Konsultant Branżowy, Badania Ilościowe i Rozwiązania Danych Ryzyka, SAS

Stablecoiny przechodzą z teorii do praktyki
"Wyobraź sobie korporacyjny korytarz USA-UE, który rozlicza się w minuty zamiast dni. Nie jesteśmy tam jeszcze, ale nadchodzący rok przyniesie regulowane stablecoiny do rzeczywistych pilotaży bankowych. Dzięki jaśniejszym ramom w USA i UE, banki zaczną testować stablecoiny do rozliczeń transgranicznych i skarbowych ze względu na ich nieodłączne korzyści: szybszy ruch środków, niższe koszty i większą przejrzystość. Niektóre banki będą również badać tokenizowane depozyty lub partnerstwa z licencjonowanymi emitentami, aby przenosić pieniądze na cyfrowych szynach z silniejszą audytowalnością i zgodnością. Te wczesne piloty sygnalizują pierwszy znaczący krok w kierunku modernizacji płatności międzynarodowych."

– Ahmed Drissi, Lider ds. Przeciwdziałania Praniu Pieniędzy (AML) dla regionu Azji i Pacyfiku, SAS

Banki detaliczne przechodzą od testowania modeli mediów handlowych do ich skalowania
"Do końca 2026 roku każdy duży bank detaliczny będzie miał strategię medialną, niezależnie od tego, czy tak to nazwie, czy nie. Banki, które cicho testowały model w ciągu ostatnich 12 do 18 miesięcy, zaczną zgłaszać wymierne wzrosty przychodów, gdy reklamodawcy i marki rozpoznają moc zweryfikowanych danych finansowych. Instytucje, które operacjonalizują sieci mediów finansowych mogą realistycznie odnotować wzrost dochodów nieodsetkowych o 20% do 30% w ciągu dwóch lat."

– Cornelia Reitinger, Kierownik Rozwoju Biznesu Reklamowego, SAS

Banki przyjmują testy warunków skrajnych ryzyka klimatycznego
"W miarę jak wpływ burz, pożarów i susz na portfele bankowe nasila się na całym świecie, banki stoją w obliczu rosnącej presji ze strony klientów, regulatorów i akcjonariuszy, aby poprawić swoje działania w zakresie zarządzania ryzykiem klimatycznym. 2025 rok przyniósł pierwszą w historii karę za nieprzestrzeganie przez bank przepisów dotyczących ryzyka klimatycznego. Dlatego przewiduję, że banki zintensyfikują swoje testy warunków skrajnych ryzyka klimatycznego, aby zamknąć luki w modelowaniu, zarządzaniu i infrastrukturze. Jej bliższa integracja z podstawowymi ramami zarządzania ryzykiem bankowym w normalnym toku działalności będzie niezbędna do skutecznego reagowania na rosnące presje.

"Automatyzacja i integracja procesów testowania warunków skrajnych sterowana AI będą kluczowymi czynnikami nie tylko dla spełnienia wymagań ryzyka klimatycznego, ale także innych pojawiających się przypadków użycia analizy scenariuszy, takich jak niedawno ogłoszony przez Europejski Bank Centralny odwrotny test warunków skrajnych ryzyka geopolitycznego."

– Peter Plochan, Główny Doradca ds. Zarządzania Ryzykiem w regionie EMEA, SAS

Bankowość wykonuje skok kwantowy
"Ten rok zaznaczy moment, w którym zobaczymy pierwsze wpływy wskazujące, jak kwantowa AI przekształci krajobraz bankowy do końca dekady. Hybrydowe przetwarzanie kwantowo-klasyczne przejdzie z pilotów do produkcji, dostarczając przełomów w ryzyku i oszustwach – i rozszerzy granicę tego, jak banki optymalizują, symulują i podejmują decyzje, szczególnie w obszarach, w których klasyczne modele ulegają degradacji. Banki budujące wczesne doświadczenie zobaczą transformacyjne zyski w dokładności, zwinności i wydajności, które dostarczą przeważającej przewagi nad konkurencją."

– Julie Muckleroy, Globalna Strategistka Bankowa, SAS

Eksploruj prognozy, odkrywaj rozwiązania
Wpływ AI na bankowość wykracza daleko poza te 13 prognoz. Poznaj więcej trendów technologicznych na 2026 rok w różnych branżach lub odkryj, jak rozwiązania bankowe SAS pomagają instytucjom finansowym przekształcać zweryfikowaną inteligencję w zaufane decyzje.

O SAS
SAS jest globalnym liderem w dziedzinie danych i AI. Dzięki oprogramowaniu SAS i rozwiązaniom branżowym organizacje przekształcają dane w zaufane decyzje. SAS daje Ci MOC WIEDZY^®.

SAS i wszystkie inne nazwy produktów lub usług SAS Institute Inc. są zarejestrowanymi znakami towarowymi lub znakami towarowymi SAS Institute Inc. w USA i innych krajach. ® oznacza rejestrację w USA. Inne nazwy marek i produktów są znakami towarowymi ich odpowiednich firm. Copyright © 2025 SAS Institute Inc. Wszelkie prawa zastrzeżone.

Zobacz oryginalną treść, aby pobrać multimedia:https://www.prnewswire.com/news-releases/bankings-ai-reckoning-13-expert-predictions-for-2026-302643671.html

ŹRÓDŁO SAS