Le sfide del 2026: tra focus sul cliente, fiducia e intelligenza artificiale

Il 2026 si prospetta come una fase di consolidamento e, allo stesso tempo, di riorientamento strategico per il settore bancario e assicurativo. Molti dei programmi di trasformazione avviati negli anni precedenti stanno per entrare in una fase cruciale di implementazione. Il quadro d'azione è plasmato dall'intelligenza artificiale (IA), dall'aumento dei requisiti normativi, dalle incertezze geopolitiche, dalla gestione dei rischi climatici e dalle crescenti aspettative di clienti e partner. La domanda centrale non è più se il settore cambierà, ma quanto coerentemente e sostenibilmente sarà plasmata questa trasformazione. Per fornire una prospettiva fondata, IT-Finanzmagazin ha nuovamente intervistato figure di spicco del mondo finanziario e assicurativo. Dirigenti, responsabili tecnologici, strateghi e opinion leader inquadrano gli sviluppi più importanti e offrono spunti sulle loro priorità per il prossimo anno. Le loro prospettive mostrano dove si aprono nuove opportunità, dove sorgono conflitti di obiettivi e quali competenze saranno decisive in futuro per le aziende e i dipendenti. Le citazioni che seguono dipingono un quadro differenziato del mondo finanziario nel 2026 e offrono preziosi impulsi per tutti coloro che desiderano contribuire attivamente alla prossima fase della trasformazione. Il tema di tendenza che oscura tutti gli altri rimane, come previsto, l'intelligenza artificiale, ma l'aspetto centrale è il seguente: l'IA diventerà produttiva e dovrà misurarsi in base alla sua efficienza. Ciò significa anche che le sperimentazioni con l'IA saranno messe alla prova se non contribuiscono in modo affidabile al modello di business.

Digitalizzazione, architettura ed eccellenza operativa nel banking

Il panorama bancario nel 2026 si trova di fronte alla sfida di progettare la propria architettura IT in modo che sia a prova di futuro, modulare e scalabile. Il successo dipenderà meno dalle tendenze rapide e più da sistemi stabili e intelligenti che offrano un reale valore al cliente.

Il ruolo dell'architettura IT

Per msg for banking, il nuovo anno sarà una vera e propria prova del fuoco per l'IT delle banche. Senza un'architettura modulare, scalabile e abilitata al cloud, la digitalizzazione rimarrà frammentaria. I sistemi monolitici frenano l'innovazione e l'automazione. Ora è il momento di superare radicalmente le vecchie strutture e di orientare coerentemente l'architettura verso il futuro. Solo così sarà possibile implementare veramente i servizi digitali, l'automazione dei processi e l'IA, e posizionare il settore in modo sostenibile e orientato al futuro. Andreas Mach, Vorstand Sales e Marketing di msg for banking, evidenzia l'importanza di tale cambiamento strutturale. I sistemi tradizionali, spesso rigidi e interconnessi in modo complesso, non possono supportare la velocità e la flessibilità richieste dal mercato moderno e dalle tecnologie emergenti come l'IA. Un'architettura IT ben progettata è il fondamento per qualsiasi innovazione digitale e per la capacità di adattarsi rapidamente alle mutate esigenze normative e di mercato.

La crisi dell'integrità dei dati e l'IA generativa

Nel 2026, le banche si troveranno di fronte a una crisi di nuova natura per quanto riguarda l'integrità dei dati: l'IA generativa e i dati sintetici si infiltreranno in modo difficilmente riconoscibile nei repository centrali. A differenza dei problemi isolati di qualità dei dati del passato, l'IA generativa può causare errori su larga scala, con un grado di realismo che rende estremamente difficile identificare i dati contaminati. Poiché gli istituti finanziari sperimentano i dati sintetici per accelerare lo sviluppo dei modelli, distorsioni e falsificazioni sottili si insinuano nei processi di valutazione del credito, delle frodi e del rischio. Per questo motivo, nel 2026 le banche inizieranno a proteggere i loro dati "Golden-Source" in caveau digitali controllati e a stabilire regole più severe per l'interazione degli strumenti di IA generativa con i set di dati fondamentali. Questa è la visione di Ian Holmes, Director e Global Lead for Enterprise Fraud Solutions di SAS. La sua osservazione sottolinea come la fiducia nei dati sia fondamentale per il settore finanziario e come l'introduzione dell'IA generativa, se non gestita con rigore, possa minare alla base questa fiducia, con conseguenze potenzialmente disastrose per decisioni critiche come l'approvazione di prestiti o la rilevazione di attività fraudolente.

Crescita vs. redditività e fiducia nei FinTech

Il 2026 non sarà un anno di nuove tendenze, ma di decisioni silenziose. Molti FinTech si stanno rendendo conto che la crescita rapida da sola non è sufficiente. Se mancano la redditività e la fiducia, manca il fondamento. Presso Holvi, abbiamo intrapreso questa rotta presto. In particolare, nei FinTech in fasi successive, oggi si vede chiaramente: raramente il fallimento dipende dalla tecnologia. Più spesso sono questioni normative, strutture mancanti o fiducia perduta. Questa è l'opinione di Tuomas Toivonen, CEO e Co-Founder di Holvi. Il suo punto di vista riflette un'importante maturazione del settore FinTech, dove l'entusiasmo iniziale per la velocità di crescita lascia il posto a una maggiore attenzione alla sostenibilità a lungo termine del modello di business. La costruzione di una base solida che includa la conformità normativa e la fiducia del cliente è più cruciale di una rapida espansione priva di fondamenta stabili.

L'eccellenza operativa nel FinTech

Per Vivid, il nuovo anno sarà l'anno dell'eccellenza operativa nel FinTech: chi non si adegua, scomparirà dal mercato. Nel banking per le PMI, non sono le valutazioni o la pura crescita aziendale a vincere, ma le piattaforme con un reale valore imprenditoriale, visibile nella crescita sostenibile dei clienti. Il banking da solo non è più sufficiente per questo. Vivid sta costruendo un'infrastruttura per i processi imprenditoriali: modulare, profondamente integrata e supportata dall'IA. In questo modo colleghiamo le funzioni finanziarie con i flussi di lavoro adiacenti e rimaniamo scalabili anche sotto pressione normativa. La scalabilità non nasce dalle visioni, ma da sistemi puliti. Alexander Emeshev, Co-Founder di Vivid, sottolinea come l'attenzione si stia spostando da metriche di crescita superficiali a quelle che misurano il valore reale fornito ai clienti, in particolare nel segmento delle PMI. La fusione di funzionalità finanziarie con altri aspetti operativi dell'attività aziendale, abilitata da un'architettura robusta e dall'IA, diventa il differenziatore chiave.

IA nelle banche e nei processi finanziari: focus su valore aggiunto e autonomia

Nel 2026, l'attenzione sull'IA non sarà più sulla tecnologia in sé, ma sul valore misurabile per il cliente, sull'automazione dei processi e sull'efficienza operativa. Gli agenti autonomi assumeranno compiti operativi, ma l'uomo rimarrà l'istanza di controllo.

IA: dal "cosa" al "come" e al "perché"

Le banche devono riformulare il focus sull'IA nel 2026: passare dalla tecnologia e dagli strumenti ai casi d'uso rilevanti per il cliente. La domanda dovrebbe sempre essere: cosa vogliamo risolvere e migliorare per il cliente? Solo chi può rispondere a questo può generare un reale valore aggiunto con le tecnologie IA. Altrimenti, giustamente si dirà: "A fool with a tool is still a fool". Così si esprime Alexander Jeremic, CEO di Fino Digital. Questa affermazione è un monito importante a non farsi prendere dal mero entusiasmo tecnologico. L'IA, come qualsiasi altro strumento, è efficace solo se applicata a un problema specifico e se produce un beneficio tangibile. Le banche devono quindi adottare un approccio più strategico e orientato al risultato nell'implementazione dell'IA.

Razionalizzazione dei compiti ripetitivi con l'IA

Per Unit4, il potenziale dell'IA per razionalizzare compiti ripetitivi come la riconciliazione dei conti e quelli con un focus definito e ristretto, come la formazione per le previsioni, suscita naturalmente entusiasmo. Se, ad esempio, si ha un problema con una formula, si potrebbe chattare con un agente che interroga il sistema FP&A per identificare il problema. Similmente, nel dipartimento finanziario, c'è un ottimo caso d'uso per il riconoscimento delle fatture, dove le fatture in arrivo devono essere assegnate ai conti corretti. Questo è qualcosa che si potrebbe insegnare a un sistema IA. Michael Lengenfelder, Global Solutions Architect FP&A di Unit4, illustra come l'IA possa agire come un assistente intelligente, alleggerendo il carico di lavoro del personale finanziario su attività che, seppur necessarie, sono ad alto volume e spesso monotone. Questo permette agli impiegati di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto che richiedono intuizione umana e pensiero critico.

Il mito dell'automazione completa e il ruolo umano

La creazione di valore si sposta ulteriormente nel 2026 verso agenti IA autonomi che assumono logiche operative – nella consulenza, finanza, fisco. Questi agenti esaminano le transazioni, riconoscono i rischi e generano dati dichiarabili. Ma il mito dell'automazione completa rimane per ora un mito: nel 2026, l'IA non fornisce ancora la cento per cento di affidabilità di cui le aziende hanno bisogno. L'uomo rimane l'istanza di controllo, l'ancora di qualità e il responsabile. Questo è il punto di vista di Roger Gothmann, Geschäftsführer di Taxdoo. Egli sottolinea una verità fondamentale sull'IA: pur essendo incredibilmente potente, non è infallibile e non può ancora assumere piena responsabilità. La supervisione umana è essenziale per garantire l'accuratezza, la conformità e, in ultima analisi, la fiducia nel sistema. Il ruolo umano si evolve da esecutore a supervisore e validatore.

L'IA come intelligenza finanziaria autonoma

Nel 2026, l'IA andrà oltre le pure capacità analitiche e si svilupperà in un'intelligenza finanziaria autonoma che interpreta i dati finanziari in tempo reale per prevedere, prevenire e personalizzare. L'IA sarà in grado di rilevare e contenere le frodi più velocemente di quanto sarebbe mai possibile per gli esseri umani. Ciò significa che si possono prevedere strumenti significativamente più potenti per il monitoraggio delle transazioni, una maggiore precisione di rilevamento e una notevole riduzione dei falsi allarmi. Helen Child, CEO e fondatrice di Open Banking Excellence (OBE), descrive una visione ambiziosa ma realistica dell'evoluzione dell'IA. Il suo potenziale nel combattere le frodi è immenso, offrendo una protezione molto più robusta e proattiva rispetto ai metodi tradizionali. Questo non solo salvaguarda le risorse finanziarie, ma rafforza anche la fiducia dei clienti nel sistema bancario.

La tracciabilità come "must-have"

La tracciabilità diventerà da un "nice-to-have" a un "must-have". La pressione normativa e i requisiti interni delle aziende rendono i sistemi "black-box" un onere rischioso. Gli agenti IA che possono agire in modo tracciabile e imputabile con se stessi, tra loro e con gli esseri umani, diventeranno elementari. Kurt Muehmel, Leiter für KI-Strategie di Dataiku, evidenzia l'importanza della trasparenza nell'IA. In un settore altamente regolamentato come quello finanziario, la capacità di comprendere come un'IA prenda una decisione non è solo una questione di best practice, ma un requisito legale e etico. I sistemi opachi possono comportare rischi significativi di conformità e reputazione, rendendo la tracciabilità una caratteristica fondamentale per l'adozione diffusa dell'IA.

Il futuro dei modelli linguistici: specificità e ROI

Nel 2026, la corsa all'IA per il modello linguistico generale (LLM) più grande e "migliore" rallenterà, poiché i costi aumentano, i rendimenti diminuiscono e i dirigenti esaminano attentamente il ROI. Il futuro risiede nel valore misurabile. Vedremo una maggiore focalizzazione su modelli linguistici piccoli e specifici per l'industria, che vengono addestrati per settori o casi d'uso specifici e possono fornire un reale valore aggiunto al giusto prezzo. Ram Chakravarti, Chief Technology Officer (CTO) di BMC Software, predice un cambiamento di paradigma nel campo dei modelli linguistici. Invece di una corsa al generalismo e alla scala massiva, si assisterà a una specializzazione, dove modelli più piccoli e mirati saranno più efficienti ed economicamente vantaggiosi per applicazioni specifiche del settore finanziario. Questo approccio promette di sbloccare il vero potenziale dell'IA, concentrandosi sul valore pratico e sul ritorno sull'investimento, piuttosto che sulla mera grandezza tecnologica. In sintesi, il 2026 sarà un anno cruciale per il settore finanziario, dove l'IA smetterà di essere un esperimento per diventare un pilastro della produttività e dell'efficienza. Tuttavia, questa trasformazione richiederà architetture robuste, un'attenzione maniacale all'integrità dei dati e una chiara comprensione del valore che l'IA può offrire, sempre sotto la supervisione e la responsabilità umana.