La ricerca Experian indica nel 2026 un anno di svolta per il settore bancario italiano grazie all’adozione dell’intelligenza artificiale e dei sistemi di Generative AI. Il report “Global Insights 2026: Predictions for Credit and Fraud Risk” ha infatti rivelato come il settore finanziario globale stia attraversando una transizione fondamentale. Essa va dalla proliferazione di progetti pilota all’implementazione di AI che genera valore economico.
Governance e qualità
Attualmente, il 95% dei progetti pilota di AI generativa non produce alcun valore misurabile. Solo il 15% dei decision-maker AI ha registrato un miglioramento della marginalità negli ultimi 12 mesi grazie all’innovazione tecnologica. Chi adotterà le giuste strategie di governance e qualità dei dati potrà dunque contare su un vantaggio di crescita nel 2026.
I risultati dell’intelligenza artificiale nel settore bancario italiano
Si tratta di un’evoluzione che emerge in un momento cruciale. Banca d’Italia pubblicherà a primavera il report finale del progetto AI sviluppato con OCSE e Commissione Europea. Mentre dal 2 agosto entreranno in vigore i requisiti principali dell’EU AI Act, che forniscono un framework chiaro di documentazione, trasparenza e gestione del rischio per i sistemi AI utilizzati nel credito e nella prevenzione frodi.
Il controllo normativo aumenterà
Secondo l’analisi di Experian, l’86% delle istituzioni finanziarie prevede un aumento del controllo normativo. Mentre l’87% anticipa la convergenza delle funzioni credito, frodi e compliance entro i prossimi cinque anni. Attualmente, le banche utilizzano in media 8 strumenti di risk management. Il 79% esprime il desiderio di consolidare i fornitori—un’opportunità per costruire l’infrastruttura AI governata e verificabile che permetterà di scalare l’innovazione. con fiducia.
Intelligenza artificiale e priorità per gli istituti bancari
Le priorità strategiche sono chiare: qualità e standardizzazione dei dati. Il 29% degli intervistati cita le limitazioni dei dati come il principale ostacolo all’AI. L’80% pianifica un incremento dell’uso di dati alternativi o consensuali per arricchire le decisioni creditizie. Il 67% intende adottare dati sintetici per lo sviluppo di modelli privacy-safe. Il successo di queste iniziative dipende dall’implementazione in parallelo di tracciabilità, lineage dei dati e framework di governance solidi, che trasformano i volumi di dati in intelligence azionabile.
La Banca d’Italia
Armando Capone, CEO di Experian Italia
Le banche italiane hanno accolto con prontezza l’intelligenza artificiale nei loro processi. Il 75% ha avviato l’utilizzo di alcune componenti sia in ambito di on boarding digitale che di valutazione. Quando Banca d’Italia fornirà le linee guida e l’EU AI Act stabilirà standard comuni, le banche che hanno integrato profondamente la governance dell’AI nella propria architettura di piattaforma saranno pronte ad accelerare e a distinguersi dalla concorrenza.
2026, la svolta dell’intelligenza artificiale
Lo studio Experian rivela inoltre che il 92% degli intervistati ritiene che AI e automazione miglioreranno velocità ed efficienza. Il 38% considera l’AI agentica una delle tecnologie più impattanti ’nei prossimi cinque anni in tema di underwriting. Con una fase di ottimizzazione degli investimenti in corso, dove i CFO europei che stanno riallocando circa il 25% della spesa AI pianificata fino al 2027 verso progetti con ROI dimostrabile, la pressione per passare dalla sperimentazione a deployment governati e misurabili si traduce in opportunità concrete per chi ha l’infrastruttura giusta.
La situazione dell’Italia
Il contesto italiano conferma questo dinamismo. Gli investimenti in tecniche basate sull’AI da parte degli intermediari finanziari italiani sono più che quadruplicati negli ultimi due anni. Con circa il 10% delle grandi banche che dichiara di avere progetti AI in fase di sviluppo. Evidenziando un’espansione continua supportata da crescente attenzione alla governance e ai risultati misurabili.
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