Next generation banking 2026: le 3 priorità tech che guideranno le banche italiane

Il settore bancario si trova a un punto di discontinuità in cui le traiettorie del cambiamento accelerano sensibilmente. Non si tratta più di rincorrere l'hype tecnologico, ma di governare una trasformazione strutturale che unisce l'urgenza di accelerare alla responsabilità di garantire fiducia e solidità sistemica.

I dati emersi dalla ventunesima edizione del Rapporto ABI Lab Scenario 2026 confermano questa spinta: per il 90% delle realtà bancarie italiane il budget ICT è in aumento o costante rispetto al 2025 (con il 48% che registra incrementi superiori al 5%).  

Per i decisori aziendali, tuttavia, la vera sfida non risiede nel comprendere quanto spendere, ma nel delineare come allocare le risorse per generare valore reale. Analizzando le dinamiche di investimento, emergono tre direttrici fondamentali che ridefiniscono l'operatività del settore.

L'Intelligenza Artificiale non è più un test, è mainstream

L'Intelligenza Artificiale è a tutti gli effetti una realtà consolidata: 8 banche su 10 la inseriscono nella top 10 delle priorità di investimento (dato che sale a 9 su 10 per i grandi player). In ambito di ricerca e innovazione, l'AI è la vera priorità identitaria, considerata dominante dal 100% delle grandi banche e posta al primo posto assoluto in graduatoria dal 60% del campione. 

Il punto di svolta strategico

La sfida si è spostata ufficialmente dalla sperimentazione pura (Proof of Concept) alla capacità di industrializzare e scalare le soluzioni nei processi core, garantendone una gestione efficace in modalità "run". I budget dedicati riflettono questa intenzione: per l'85% dei rispondenti la spesa in AI è costante o in crescita (e per il 55% aumenta di oltre il 5%).

Per abilitare un'adozione di successo a livello industriale, gli istituti devono agire su tre leve organizzative:

• Assetti organizzativi dedicati: istituzione di presidi centrali di AI strategy (responsabili di roadmap, governance e rischi) e strutture di AI factory dedicate alla messa in produzione.

• Lifecyle management e AI governance: implementazione di modelli di monitoraggio continuo dei modelli nel tempo per verificare accuratezza, consistenza ed evitare derive (es. in ambito GenAI), integrando nativamente il feedback umano.  

• Sistemi strutturati di prioritizzazione (modello a due gate): un primo gate valuta l'allineamento strategico e i benefici attesi, mentre un secondo gate analizza in profondità gli aspetti tecnologici, etici, di compliance e di rischio informatico prima dell'implementazione definitiva.  

Reengineering e automazione dei processi: le fondamenta dell'innovazione

Nessuna tecnologia avanzata, per quanto evoluta, può esprimere il suo potenziale o scalare se calata su processi frammentati o silos informativi privi di governo. Il 55% del campione inserisce il reengineering e l'automazione dei processi, insieme alla data governance, nella propria top 10 di investimento. L'automazione è talmente critica che il 100% dei rispondenti la posiziona solidamente nella propria top 5 strategica.   

Dal controllo al valore: l'evoluzione del dato e dei processi

Nello sviluppo delle piattaforme informative per il biennio 2026-2027, gli sforzi si concentrano su specifiche prospettive chiave:

• Data platform & lineage: la tracciabilità del percorso del dato (data lineage) si evolve da mero strumento di compliance normativa (es. BCBS 239) ad asset per comprendere l'impatto delle modifiche sui sistemi, individuare i punti di degrado della qualità e garantire la spiegabilità dei modelli di AI.  

• Data observability: adottata già dal 55% delle banche per monitorare l'affidabilità dei flussi in modo continuo.  

• Monitoraggio evoluto delle operations: il monitoraggio dei processi esce dalla logica dei report a consuntivo per focalizzarsi sulla gestione proattiva e sulla visione end-to-end. La misurazione si sposta dalla sola "qualità erogata" (SLA, tempi di risposta) alla "qualità percepita" (NPS, metriche di soddisfazione del cliente), integrando le operations come motore diretto di fiducia e customer experience.  

Modernizzazione dei core banking systems: una trasformazione profonda

I canali digitali e i touchpoint evoluti richiedono infrastrutture applicative agili, modulari e nativamente scalabili. Per questo la modernizzazione dei core banking systems è inserita nella top 10 degli investimenti dal 50% delle banche e inserita nella top 5 dall'intera totalità dei rispondenti.

Un dato ne evidenzia la criticità intrinseca: quando viene inserita tra le priorità, ben il 25% delle banche la colloca al primo posto assoluto della propria graduatoria, superando l'impatto immediato dell'AI.  

Il divario dimensionale e l'abilitazione del cloud

L'analisi mette in luce una netta polarizzazione dettata dalla scala organizzativa: mentre le grandi banche affrontano una trasformazione architetturale profonda e strutturale, le realtà di minori dimensioni mostrano una maggiore gradualità, legata a vincoli di scala e alla forte dipendenza da modelli di outsourcing.  

Il paradigma tecnologico abilitante per questa transizione è il cloud computing. Non viene più vissuto come un fine, ma come il mezzo per ottenere agilità e flessibilità applicativa: il 69% delle realtà imposta programmi di modernizzazione IT specificamente per facilitare la cloud adoption. Sul fronte della governance, i modelli si stanno strutturando rapidamente: il 68,4% delle banche ha già definito una cloud strategy aziendale e il 52,6% ha istituito un polo di Competenza per il cloud dedicato. 

I pilastri per l'action plan 2026

Per trasformare le evidenze del Rapporto ABI Lab in vantaggio competitivo, i decision maker finanziari devono indirizzare gli investimenti secondo un approccio integrato, focalizzandosi su tre ambiti di intervento:

1. Sincronizzare l'evoluzione tecnologica con lo skill readiness
   L'adozione di architetture moderne (microservizi, container, API) e di modelli avanzati di AI richiede un parallelo investimento nel change management e nell'up-skilling/re-skilling delle persone (indicata come priorità dal 76% delle banche), colmando i gap applicativi in aree emergenti come l'Agentic AI.  

2. Abbracciare l'approccio "by design" per sicurezza e resilienza
   Sotto la spinta del regolamento DORA, la cybersecurity esce dal perimetro aziendale tradizionale per estendersi all'intera catena di fornitura e alle terze parti. Gestire ecosistemi complessi (cloud, fintech, open banking) richiede l'adozione di metodologie agili/DevOps (77%) e team multidisciplinari per integrare il controllo direttamente nelle pipeline di sviluppo.  

3. Connettere l'innovazione agli obiettivi di sostenibilità ESG
   L'innovazione tecnologica deve diventare la leva operativa della strategia climatica e di conformità alle direttive europee (CSRD/ESRS). Questo si traduce nell'utilizzo di AI e advanced analytics per introdurre i fattori ESG nei modelli di credit scoring e nei sistemi di monitoraggio del rischio.
   

Come può aiutarti OT Consulting?

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