Usvajanje umjetne inteligencije (AI) u financijskim uslugama postalo je gotovo univerzalno, a institucije koje to i dalje smatraju eksperimentom sada su iznimke. Prema izvještaju Finastre o stanju financijskih usluga 2026. koji je obuhvatio 1,509 visokih rukovoditelja iz 11 tržišta, samo 2% financijskih institucija na globalnoj razini izvještava o neupotrebi AI.
Debata je završena. Pitanje sada je što slijedi. Za CIO-e i tehnološke lidere, rezultati prikazuju sliku koja je jednako prilika i pritisak. Šest od deset institucija poboljšalo je svoje AI sposobnosti tijekom protekle godine, pri čemu 43% navodi AI kao svoj najvažniji inovacijski alat.
Od otkrivanja prijevara i inteligencije dokumenata do automatizacije usklađenosti i angažmana kupaca, AI se tiho ugradila u cijeli financijski lanac vrijednosti. No, gotovo univerzalno usvajanje također znači da samo implementacija više nije diferencijator.
Od pilota do pritiska
Izvještaj identificira jasnu promjenu u načinu razmišljanja institucija o AI. Rani razgovor – hoće li se usvojiti, koje slučajeve koristiti, koliko investirati – ustupio je mjesto nečemu operativno složenijem. Institucije se sada fokusiraju na odgovorno skaliranje AI, učinkovito upravljanje njome i pouzdano funkcioniranje diljem svih funkcija poduzeća, a ne u izoliranim dijelovima.
Četiri najvažnije primjene gdje institucije ili provode programe ili testiraju AI odražavaju tu zrelost: upravljanje rizicima i otkrivanje prijevara (71%), analiza podataka i izvještavanje (71%), usluge korisnicima i asistenti podrške (69%) te upravljanje inteligencijom dokumenata (69%).
To nisu periferni poslovi. Oni su u srži načina na koji financijske institucije djeluju i natječu se. Gledajući unaprijed, tri prioriteta koja dominiraju sljedećom fazom su: personalizacija vođena AI-jem, agentni AI za automatizaciju radnih tokova i upravljanje AI modelima te objašnjivost.
Posljednje zaslužuje pažnju. Kako odluke AI postaju sve važnije – i podložnije pregledu – sposobnost objašnjavanja, revizije i podrške tim odlukama brzo postaje regulatorni i reputacijski imperativ, a ne samo tehnička sitnica.
Problem infrastrukture
Visoki brojevi usvajanja mogu prikriti neugodnu istinu: AI je samo onoliko sposoban koliko su sustavi ispod njega. Podaci Finastre jasno povezuju tu vezu. Gotovo devet od deset institucija (87%) planira investirati u modernizaciju tijekom sljedećih 12 mjeseci, potaknuto potrebom za učinkovitijim skaliranjem AI-a. Usvajanje oblaka, modernizacija platformi podataka i nadogradnje osnovnog bankarstva ubrzavaju se – ne kao samostalne inicijative, već kao temeljni sloj koji određuje koliko daleko i brzo AI može ići.
Međutim, prepreke ostaju neupitno ljudske. Nedostatak talenata navodi 43% institucija kao glavni prepreku napretku, a izazov je posebno izražen u Singapuru (54%), UAE-u (51%), te Japanu i SAD-u (oba po 50%).
Ograničenja budžeta slijede blizu. Institucije koje napreduju sve više se oslanjaju na partnerstva s fintech kompanijama – sada strategija modernizacije za 54% ispitanika – kako bi zatvorile te praznine bez preuzimanja punih troškova izgradnje internog rješenja.
