Aż 91% instytucji finansowych planuje zwiększyć wydatki na sztuczną inteligencję, wynika z badania Deloitte „AI ROI”. Jednocześnie – jak pokazuje raport „2026 Banking & Capital Markets Outlook” – sektor bankowy wchodzi w 2026 rok w relatywnie dobrej kondycji finansowej, ale pod silną presją technologicznej egzekucji. Po latach testów i projektów pilotażowych banki muszą dziś skalować AI w najbardziej kluczowych procesach biznesowych, mierząc się z ograniczoną gotowością danych, nowymi ryzykami i rosnącymi wymogami regulacyjnymi.
Sektor bankowy rośnie, ale czas na trudne decyzje
Europejski sektor bankowy wyraźnie wychodzi z wieloletniej stagnacji. Z danych przywoływanych w raporcie Deloitte „2026 Banking & Capital Markets Outlook” wynika, że do sierpnia 2025 roku wartość akcji banków w Europie wzrosła o około 45 proc. r/r. Spadek stóp procentowych sprzyja odbudowie akcji kredytowej, a większy udział dochodów pozaodsetkowych oraz procesy konsolidacyjne stabilizują wyniki finansowe instytucji.
Deloitte podkreśla jednak, że poprawa bieżącej kondycji finansowej nie zmniejsza presji transformacyjnej. Wręcz przeciwnie – tworzy przestrzeń do inwestycji, które w kolejnych latach mają zadecydować o konkurencyjności banków.
AI wychodzi z fazy testów
Sztuczna inteligencja przestaje być domeną innowacyjnych zespołów i pilotażowych wdrożeń. Z raportu Deloitte „AI ROI” wynika, że 91% organizacji planuje zwiększyć nakłady na AI, mimo że zwrot z tych inwestycji w bankowości jest opóźniony i wynosi średnio od 2 do 4 lat.
– Bankowość wchodzi w etap, w którym eksperymentowanie z AI przestaje być czynnikiem budzącym obawy. Instytucje finansowe mają już za sobą fazę testów i dziś mierzą się z dużo trudniejszym wyzwaniem: jak bezpiecznie i skalowalnie wprowadzić sztuczną inteligencję do procesów krytycznych, takich jak obsługa klienta, zarządzanie ryzykiem czy zgodność regulacyjna. To moment, w którym technologia musi realnie pracować na wynik biznesowy – mówi Piotr Zaborowski, Managing Consultant z Polcom.
Dane największym wąskim gardłem transformacji
Jak pokazuje Banking & Capital Markets Data and Analytics Market Survey Deloitte, największą barierą skalowania AI w bankach nie są algorytmy, lecz dane. Ponad 90 proc. bankowców wskazuje na problemy z dostępnością danych, ich jakością i rozproszeniem pomiędzy systemami. To właśnie brak spójnej architektury informacyjnej sprawia, że wiele projektów AI nie wychodzi poza etap proof of concept, a instytucje mają trudności z rzetelnym mierzeniem efektów biznesowych.
– Z perspektywy infrastrukturalnej największą barierą dla banków nie jest dziś brak narzędzi AI, lecz brak uporządkowanych danych. Rozproszone środowiska, historyczne systemy i brak spójnej architektury sprawiają, że nawet najlepsze algorytmy nie są w stanie pokazać pełnej wartości. Skalowanie AI zaczyna się od porządkowania fundamentów: danych, mocy obliczeniowej i zasad ich wykorzystania – podkreśla Piotr Zaborowski.
Raport Deloitte „2026 Banking & Capital Markets Outlook” zwraca również uwagę na pojawienie się nowych kategorii zagrożeń. Rozwój AI, aktywów cyfrowych oraz coraz bardziej zaawansowanych metod fałszowania tożsamości zmienia krajobraz ryzyka w sektorze finansowym. Transformacja technologiczna banków coraz silniej splata się więc z obszarem cyberbezpieczeństwa, compliance i zarządzania ryzykiem operacyjnym.
Bankowość liderem cyfryzacji
Co ważne, na tle innych branż sektor finansowy pozostaje liderem wdrażania nowych technologii. Z raportu Polcom „Barometr cyfrowej transformacji polskiego biznesu 2025-2026” wynika, że 82 proc. instytucji finansowych aktywnie wdraża nowe technologie – to najwyższy wynik spośród analizowanych sektorów. 92 proc. uznaje cyfryzację za kluczowy element strategii biznesowej na lata 2025-2026.
Chmura obliczeniowa stała się jednym z filarów tej transformacji. 78 proc. instytucji finansowych korzysta z rozwiązań chmurowych (IaaS, PaaS lub SaaS). 82 proc. wskazuje chmurę jako kluczowe wsparcie obsługi klienta, a 39 proc. wykorzystuje edge computing w zastosowaniach wymagających analityki w czasie rzeczywistym.
– Banki coraz częściej wybierają modele łączące chmurę, własne centra danych i rozwiązania edge. To nie tylko kwestia elastyczności, ale także odpowiedzi na wymagania regulacyjne i rosnące zagrożenia cybernetyczne. W 2026 roku przewagę zyskają te instytucje, które potrafią połączyć innowacyjność z kontrolą – zarówno na poziomie technologii, jak i ładu korporacyjnego – ocenia Piotr Zaborowski z Polcom.
Wnioski z raportów rynkowych są jednoznaczne: rok 2026 będzie momentem weryfikacji strategii technologicznych w sektorze bankowym. Instytucje, które nie uporządkują architektury danych i nie przejdą od pilotaży do skalowalnych wdrożeń AI, ryzykują utratę przewagi konkurencyjnej. Transformacja wchodzi w fazę egzekucji – a jej powodzenie zależeć będzie nie od liczby inicjatyw, lecz od ich integracji z podstawową działalnością banku.
