Krönika: Sju trender som påverkar banksektorns AI-satsningar under 2026

Efter flera år av pilotprojekt börjar AI inom bank och finans nu användas på riktigt. Under det kommande året går många från att testa AI till att införa det i verksamheten, samtidigt som de bygger modern infrastruktur och lanserar konkreta användningsområden.

De sju viktigaste AI-trenderna att ha koll på under 2026:

1. Från pilot till produktion

Finansinstitut implementerar nu AI i skarp drift, främst där tekniken ger störst effekt. Ofta handlar det om att förbättra manuella och ineffektiva arbetssätt. Investeringsbanker använder till exempel AI för att snabba upp analys och rådgivning. Förmögenhetsförvaltare använder AI för att hjälpa rådgivare att fatta bättre beslut om risk. Banker och kreditkortsbolag satsar mer på AI för att stoppa bedrägerier i realtid, medan affärsbanker vill förenkla arbetet med att ta in nya kunder.

I mötet med kunderna ligger fokus främst på kundupplevelse och marknadsföring, särskilt på kampanjer. AI kan skapa flera varianter av budskap och anpassa framtida kontakter efter kundens respons, till exempel i rätt kanal, vid rätt tid och med rätt erbjudande.

2. Modernisering och utveckling sker parallellt

Den stora utmaningen för finansbranschen under året är att snabbt utveckla nya AI-lösningar samtidigt som man uppgraderar gamla system och databaser. Det är lite som att byta däck medan bilen rullar. Nya användningsområden dyker upp hela tiden, men tekniken bakom dem måste förbättras samtidigt. Därför behöver utveckling och modernisering ske parallellt.

Banker som väntar med AI tills allt det tekniska är uppdaterat riskerar att halka efter. Utvecklingen går mycket snabbare än förr, och det som tidigare tog månader kan nu göras på några timmar. Samma sak gäller tester. Man måste våga prova, och ibland misslyckas, för att komma framåt. För en försiktig bransch som finans är det ovant, men det blir allt viktigare när AI-användningen ökar.

3. Spårbarhet och mänsklig kontroll blir avgörande

När banker inför AI är det viktigt att kunna förstå hur besluten tas. Därför behövs kontroller och möjlighet för människor att granska och ingripa.

AI kan till exempel göra det mycket snabbare att ansöka om bolån. Men om ett beslut blir fel på grund av en liten miss i ansökan kan det leda till ett direkt avslag. Finns ingen människa med i processen är det svårt att upptäcka och rätta felet.

Under 2026 blir det därför ännu viktigare att bygga in skydd och regler som gör att människor kan kliva in. Banker måste kunna svara på varför ett beslut togs, vilken information som användes och vad som hände innan ett avslag gavs.

4. AI-beredskap blir en ledarskapsfråga

När AI blir en del av vardagen avgörs framgång mindre av tekniken och mer av hur redo organisationen är. Det börjar i ledningen, som måste arbeta med kultur och arbetssätt. Medarbetare behöver stöd för att använda AI i sina roller, till exempel för att gå från manuell hantering till att fokusera på avvikelser och kunddialog.

Ledningen måste också sätta ramar så att AI används rätt och skapar en tydlig strategi som hela organisationen förstår. Dessutom krävs rätt verktyg och infrastruktur. Många banker begränsar fortfarande lösningar som Copilot, men bredare tillgång är viktig för ett ansvarsfullt införande. Slutligen måste det finnas utrymme att testa nytt. Team behöver kunna prova, lära och förbättra utan stora investeringar, i en miljö där utveckling uppmuntras.

5. Ekosystem blir avgörande för AI-satsningar

Under 2026 kommer bankernas framgång med AI att bero mycket på vilka partners och leverantörer de väljer. För att undvika inlåsning och andra problem när marknaden förändras behöver samarbeten vara flexibla och tåla snabba förändringar.

6. Krav på att kunna förklara AI-beslut kommer att göra regelefterlevnad ännu viktigare

Tillsynsmyndigheter kräver att banker kan beskriva hur deras modeller fungerar. Problemet är att många moderna AI-system är svåra att förstå. Därför flyttas fokus nu från bara dokumentation till att faktiskt kunna förklara besluten. Banker måste kunna visa inte bara vad modellen gör, utan också varför den gör det. Det kräver investeringar i verktyg som gör AI mer begriplig utan att tappa effekt.

Utmaningen blir att balansera snabb innovation med kontroll. Mycket avancerade modeller kan vara mer träffsäkra men också mer svårtolkade. Därför kommer vi att se fler kombinationer: tydligare modeller för känsliga beslut och mer avancerade för analyser. De som lyckas med den balansen stärker både regelefterlevnad och förtroende hos kunder och investerare

7. Autonomi och ansvar behöver gå hand i hand

AI-agenter som kan arbeta självständigt mot uppsatta mål kommer att börja förändra finansbranschen. En agent kan till exempel följa marknadens utveckling, justera portföljer och genomföra affärer inom givna ramar i realtid. En annan kan hantera stora delar av en låneprocess och bara lämna över de mest komplicerade fallen till människor. Det här kan ge kraftigt ökad effektivitet och mer personliga kundupplevelser. Men mer självständighet innebär också nya risker. Banker måste därför sätta tydliga gränser och övervaka hur agenterna agerar.

AI-agenter ersätter inte människor, men de förändrar jobben. Fokus flyttas från att göra uppgifter till att övervaka, styra och tänka strategiskt. De som lyckas kombinera autonomi med ansvar kommer att ligga steget före sina konkurrenter.

Av: Nageswar Cherukupalli, SVP & BU Head, BCM och strategiska initiativ på Cognizant

Om författaren: Nageswar är Senior Vice President och chef för bank- och kapitalmarknader på Cognizant. Han har en 25-årig branscherfarenhet med expertis inom försäljning, konsulting, marknadsföring och ledningsfrågor. Nagesh har en examen från Harvard Business School och har ett stort intresse för innehåll, kultur och samarbete.