Technologie w sektorze finansowym – trendy na 2026 r.
Sektor finansowy od lat należy do gałęzi gospodarki, w których tempo wprowadzania innowacji oraz przełomowych zmian jest szczególnie wysokie. Można się spodziewać, że dynamiczny rozwój technologiczny, jaki zauważalny był w ubiegłym roku, doczeka się w 2026 r. kontynuacji. Krajobraz rozwiązań IT dla finansów będzie kształtowany przez sztuczną inteligencję, cyfrową transformację oraz niezmiennie silny trend wdrażania chmury hybrydowej przy zwróceniu bacznej uwagi na bezpieczeństwo, a także cyfrową suwerenność i odporność.
MONICA SASSO
dyrektor Red Hat ds. transformacji cyfrowej sektora finansowego
Transparentna i kontrolowalna AI
Transparentna i kontrolowalna AI W obszarze sztucznej inteligencji uwaga przedsiębiorstw koncentruje się dziś przede wszystkim na generatywnej oraz agentowej AI, w miarę jak predykcyjna AI już od dawna znajduje szerokie zastosowanie w sektorze finansowym. Firmy wciąż mierzą się z wyzwaniem wdrażania sztucznej inteligencji w sposób kompleksowy, przejrzysty i kontrolowany, z wykorzystaniem zabezpieczeń bazujących na ramach zarządzania ryzykiem AI (z ang. AI Risk Framework). Takie podejście jest niezbędne, aby móc zaufać tej technologii oraz wykazać wobec regulatorów, klientów i rynku, że jest ona wykorzystywana w sposób właściwy, uczciwy i etyczny.
Jednocześnie z obserwacji rynku widzimy, że firmy coraz częściej szukają rozwiązań, które pozwolą im równoważyć fazę eksperymentów innowacji z osiąganiem realnych korzyści biznesowych, takich jak zwrot z inwestycji i wzrost efektywności. Badanie MIT wskazuje, że aż 95 proc. inicjatyw związanych z AI kończy się niepowodzeniem. W tym kontekście w 2026 r. można spodziewać się, że firmy będą wprowadzać sztuczną inteligencję w sposób bardziej przemyślany i zaplanowany, już na etapie projektu starając się odpowiedzieć na szczególnie istotne pytania, takie jak „dlaczego wykorzystujemy AI” oraz „w jaki sposób zastosowanie tej technologii wpisuje się w strategię naszej firmy”.
Proaktywna cyberochrona
W obliczu rosnących możliwości generatywnej sztucznej inteligencji i postępującej demokratyzacji kodowania, cyberbezpieczeństwo pozostaje jednym z głównych powodów niepokoju na poziomie zarządów firm finansowych. Krajobraz zagrożeń stale się rozszerza obejmując m.in. technologie kwantowe, generatywną AI, kradzież danych, ataki na łańcuch dostaw, ryzyka związane z chmurą, a także ransomware, phishing, inżynierię społeczną czy zwiększającą się liczbę ataków DDoS.
To z kolei wymusza na firmach odejście od podejścia reaktywnego na rzecz proaktywnego, co w praktyce oznacza konieczność inwestowania w kompetencje zespołów oraz dbania o to, by nie były one przeciążone w obliczu nowo pojawiających się zagrożeń. Jednocześnie dużym wyzwaniem pozostaje wdrażanie nowych technologii w szybkim tempie, przy zachowaniu bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej – zwłaszcza, że cyberprzestępcy nie poruszają się w żadnych regulacyjnych ramach.
🔴 MANUFAKTURA, NIE MASÓWKA. DLACZEGO WOLA PRZYCIĄGA INWESTORÓW?
Dane to nowe złoto
W kontekście cyfrowego bezpieczeństwa w sektorze finansowym trudno pominąć trzy ściśle powiązane z nim obszary: suwerenność cyfrową, zarządzanie danymi oraz odporność – zarówno cyfrową, jak i operacyjną. Można by sprowadzić tę dyskusję do regulacji takich jak RODO czy DORA, jednak takie uproszczenie niewiele wnosi do praktycznego spojrzenia na wyzwania, z jakimi mierzą się dziś firmy finansowe. Zarządzanie danymi pozostaje bowiem nie tylko wyraźnym trendem technologicznym czy regulacyjnym, ale także koniecznością biznesową. Dane to nowe złoto i wszyscy oczekują, że będą one traktowane jak zasoby przechowywane w skarbcu, podczas gdy w rzeczywistości są – dosłownie i w przenośni – „rozsiane wszędzie”. Wyciek informacji z firmy natychmiast trafia na pierwsze strony gazet: audytorzy pukają do drzwi przedsiębiorstw, a te tracą klientów i udziały w rynku.
Co więcej równie istotna jest jakość danych – jeśli są one niekompletne lub niewłaściwie zarządzane, trudno wykazać, że klienci otrzymują odpowiednio dopasowane do swoich potrzeb produkty, a ich interesy są odpowiednio chronione. Wraz z rosnącym wykorzystaniem sztucznej inteligencji wyzwania te dodatkowo się nasilają, czyniąc porządkowanie, klasyfikację, zabezpieczanie i kontrolę danych nie tylko źródłem przewagi konkurencyjnej, ale także wymogiem bezpieczeństwa i przedmiotem rosnącej uwagi regulatorów.
Sektor odporny i suwerenny
Odporność pozostaje jednym z kluczowych tematów ostatnich lat i wszystko wskazuje na to, że prędko się to nie zmieni. Przykładem są regulacje takie jak DORA w Unii Europejskiej, brytyjskie wymogi odporności operacyjnej czy analogiczne przepisy w Australii, Nowej Zelandii, Kanadzie, Japonii, Hongkongu, Singapurze oraz na Bliskim Wschodzie. U podstaw tych regulacji leży pięć wspólnych założeń: zapewnienie pełnej widoczności łańcucha dostaw technologii, traktowanie dostawców zewnętrznych jak wewnętrznych usługodawców, planowanie scenariuszy awaryjnych i ciągłości działania, unikanie uzależnienia od jednego dostawcy (z ang. vendor lock-in) oraz regularne podnoszenie poziomu bezpieczeństwa poprzez tzw. testy penetracyjne.
Coraz częściej odporność cyfrowa i operacyjna jest łączona z pojęciem suwerenności cyfrowej. W odpowiedzi na rosnące oczekiwania regulatorów firmy muszą dziś jasno zdefiniować, co termin ten oznacza w ich przypadku oraz jaki poziom ryzyka są gotowe zaakceptować. Podobnie jak odporność operacyjna, także suwerenność cyfrowa nie jest stanem zero-jedynkowym, lecz procesem, który wymaga świadomych decyzji technologicznych. W tym kontekście podkreśla się, że przejrzystość wbudowana w oprogramowanie open source, otwarte modele AI i metody pracy mogą wspierać zarówno suwerenność, jak i odporność, m.in. dzięki możliwości przenoszenia aplikacji i elastyczności w wyborze dostawców.
