Raport: State of AI in the Financial Services Industry 2026

Dla dzisiejszych liderów sektora bankowego, ubezpieczeniowego i inwestycyjnego pytanie nie brzmi już „czy” wdrażać AI, ale „jak zrobić to skutecznie i bezpiecznie?”. Nowe regulacje, presja na redukcję kosztów operacyjnych oraz rosnące oczekiwania klientów wymagają podejmowania szybkich, opartych na danych decyzji. Obserwujemy zmianę podejścia do AI w sektorze finansowym.

Raport „State of AI in the Financial Services Industry. The untapped edge” został opracowany przez Deloitte AI Institute na podstawie corocznego badania „State of AI in the Enterprise”. Badanie przeprowadzono między sierpniem a wrześniem 2025 r. wśród 3 235 liderów szczebla dyrektorskiego, zarządczego i C-level z 24 krajów oraz sześciu branż. Część poświęcona sektorowi finansowemu obejmuje odpowiedzi ponad 570 liderów biznesowych i technologicznych bezpośrednio zaangażowanych w inicjatywy AI w swoich organizacjach. Prezentujemy w nim realne przypadki użycia, analizę rentowności (ROI) oraz strategie zarządzania ryzykiem.

Główne wnioski płynące z raportu.

Sztuczna inteligencja w finansach opuszcza fazę testów i staje się fundamentem operacyjnym. Z najnowszego badania wyłania się obraz rynku, na którym eksperymenty ustępują miejsca rozwiązaniom generującym realną wartość biznesową.

Oto 5 kluczowych trendów kształtujących rynek finansowy:

1. Operacjonalizacja algorytmów: przejście od testów do wdrożenia. Aż 54% organizacji planuje wdrożyć ponad 40% swoich eksperymentów z AI do środowiska produkcyjnego w ciągu najbliższych 3-6 miesięcy. Dla banków i ubezpieczycieli oznacza to masowe skalowanie modeli w kluczowych procesach – od zautomatyzowanego scoringu kredytowego po błyskawiczną likwidację szkód.
2. Nowe strumienie przychodów zamiast wyłącznie cięcia kosztów Dotychczas sektor finansowy wykorzystywał AI (np. RPA) głównie do optymalizacji back-office. Obecnie 74% firm oczekuje od AI bezpośredniego wzrostu przychodów. Co trzeci lider (34%) wykorzystuje tę technologię do redefinicji modelu biznesowego – wprowadzając hiperpersonalizację w wealth management, dynamiczny pricing w ubezpieczeniach i zaawansowaną analitykę predykcyjną na rynkach kapitałowych.
3. Agentic AI wyprzedza procedury zarządzania ryzykiem modeli.
   Wykorzystanie autonomicznych agentów AI (np. do zautomatyzowanego tradingu, weryfikacji KYC/AML czy obsługi klienta) rośnie lawinowo - w ciągu dwóch lat wdroży je 74% firm. Jednak zaledwie 21% instytucji posiada dojrzałe ramy zarządzania (Governance) dla takich rozwiązań. W silnie regulowanym środowisku finansowym brak „wyjaśnialności” modeli (XAI) oraz luki w ochronie danych (wskazywane przez 73% badanych) stanowią krytyczne ryzyko regulacyjne.
4. Suwerenność technologiczna prorytetem strategicznym.
   W obliczu rosnących wymagań dotyczących odporności cyfrowej i tajemnicy bankowej, pochodzenie technologii staje się tak samo ważne jak jej wydajność. 83% firm traktuje Suwerenną AI jako priorytet strategiczny, a 77% uzależnia wybór dostawcy od kraju pochodzenia technologii. Instytucje finansowe, szczególnie w regionie EMEA (32%), coraz częściej budują swoje stosy technologiczne w oparciu o lokalne rozwiązania, minimalizując ryzyko geopolityczne i regulacyjne.
5. Dług technologiczny największą barierą transformacji.
   Choć kadra C-level czuje się dobrze przygotowana pod kątem strategicznym, egzekucję hamują przestarzałe systemy centralne (core banking systems). Zaledwie 43% firm jest gotowych pod kątem infrastruktury technicznej, a tylko 40% ocenia pozytywnie swoje zarządzanie danymi. Integracja rozproszonych silosów danych (Data Governance) będzie niezbędna by w pełni wykorzystać potencjał AI w instytucjach finansowych.
    

Chcesz wiedzieć więcej? Zachęcamy do zapoznania się z pełną treścią raportu. Jeżeli masz pytania, zachęcamy do kontaktu i rozmowy z naszymi ekspertami.