Grzegorz Chudek, Dyrektor Zarządzający, Cloud First oraz Technology for Financial Services Lead Accenture w Polsce o trendach technologicznych 2026 roku.
Koniec 2025 roku to moment, w którym technologia w bankach przestała być obietnicą, a zaczyna być rozliczana z wyniku. Przez ostatnie lata wiele instytucji funkcjonowało w komfortowych warunkach, wynikających z wysokiego poziomu stóp procentowych. Ten okres wyraźnie dobiega końca, a to oznacza powrót do podstaw: rosnącej wagi efektywności, jakości obsługi, odporności operacyjnej i tempa wdrażania zmian.
Technologia staje się narzędziem utrzymania konkurencyjności.
W 2025 roku szczególnie mocno było widać, że ambitne strategie transformacyjne w praktyce nie zawsze są wdrażane. Dzieje się tak nie dlatego, że brakuje pomysłów, tylko dlatego, że realizacja strategii wymaga rozwiniętych mechanizmów jej operacjonalizacji, czyli sprawnie działającej organizacji i infrastruktury. Banki działają na złożonych ekosystemach aplikacji, mają wiele zależności między produktami, kanałami i procesami, a do tego muszą utrzymywać wysoki poziom kontroli ryzyka i zgodności z regulacjami. Jeśli do takiej układanki dokładamy nowe pomysły strategiczne, ale brakuje im wystarczająco silnego „podwozia” – tak organizacyjnego, jak i ludzkiego – ukierunkowywanego na realizację celów organizacji to kończy się na pilotażach/MVPs, które trudno bezpiecznie skalować i utrzymywać.
2025 był rokiem porządkowania po okresie wstępnego zachwytu generatywną AI.
Wcześniej dominowało przekonanie, że wystarczy dodać warstwę konwersacyjną, aby systemy stały się nowoczesne. Minione miesiące przyniosły bardziej dojrzałe podejście: weryfikację jakości danych, budowę zasad bezpieczeństwa, mierzenie efektów biznesowych oraz kontrolę kosztów. To dobry kierunek, bo AI w banku nie może być jedynie ciekawą funkcją. Musi działać stabilnie, przewidywalnie, z pełną ścieżką audytu, a przede wszystkim w sposób, który realnie poprawia wynik procesu.
Sektor finansowy coraz częściej odchodzi od prostych narzędzi, które odpowiadają na pytania, w stronę rozwiązań, które potrafią wykonywać zadania w ramach jasno zdefiniowanych uprawnień. To kierunek szczególnie istotny dla banków, gdzie największa wartość powstaje z usprawnienia pracy w procesach: obsługowych, sprzedażowych, ryzyka, zgodności, przeciwdziałania nadużyciom czy w IT. W 2026 roku zobaczymy więcej wdrożeń, w których AI nie jest narzędziem konwersacyjnym, tylko elementem bieżącej pracy, który skraca czas, ogranicza liczbę błędów i ułatwia podejmowanie decyzji.
W Polsce wciąż jest niewiele projektów GenAI, które można by bez wahania nazwać przełomowymi i masowo wdrożonymi w produkcji. Bankowość ma prawo być ostrożna, bo stawką jest bezpieczeństwo środków, danych oraz zaufanie. Problem zaczyna się wtedy, gdy ostrożność przeradza się w impas, a AI zostaje na poziomie demonstracji. Dlatego w 2026 roku kluczowe będzie przesunięcie ciężaru z pokazywania możliwości na budowanie zdolności organizacyjnej: kto odpowiada za jakość działania modeli, jak zarządzamy zmianą, jak reagujemy na błędy, jak mierzymy wpływ na proces, jak kontrolujemy ryzyko. Bez tego nawet najlepsza technologia będzie dodatkiem, a nie przewagą.
Miniony rok dobitnie przypomniał, że technologia poprawia doświadczenie użytkownika, ale
jednocześnie w nieodpowiednich rękach zwiększa możliwości ataku. Syntetyczne treści,
automatyzacja prób wyłudzeń i coraz lepsze fałszerstwa tożsamości sprawiają, że bankowość cyfrowa wymaga nowego poziomu ochrony. W 2026 roku szczególnie ważne będzie podejście oparte na ciągłej ocenie ryzyka, a nie jednorazowej weryfikacji. W tym obszarze AI może być bardzo skuteczna, bo potrafi szybciej wykrywać anomalie i łączyć informacje z wielu źródeł. Ale aby to działało, potrzebne są dobre dane, spójne procesy i jasne reguły eskalacji, bo nawet najlepszy model nie zastąpi odpowiedzialności operacyjnej.
Banki już wdrożyły sporo narzędzi automatyzujących kontakt i obsługę, ale adopcja bywa nierówna. W 2026 roku wyzwaniem będzie nie tylko uruchomienie nowych funkcji, lecz także takie ich zaprojektowanie, aby były intuicyjne, wspierające i budowały zaufanie. AI może poprawić doświadczenie klienta, ale tylko wtedy, gdy jest przewidywalna, transparentna i w razie potrzeby pozwala szybko przejść do kontaktu z człowiekiem. Zaufanie w bankowości nie jest elementem wizerunku. Jest elementem produktu.
AI pozostanie dla banków jednym z kluczowych obszarów, ale wygrają ci, którzy potraktują ją jak część infrastruktury banku, a nie jak efektowną funkcję. W 2026 roku równolegle z pełną mocą wróci agenda modernizacji, która może nie będzie aż tak efektowna, ale za to szalenie efektywna: porządek w danych, integracje, jakość procesów, testowanie, odporność operacyjna, rozwój produktów i zarządzanie kosztami. W świecie, w którym kończy się przewaga wynikająca z otoczenia makroekonomicznego, technologia będzie musiała zapewnić konkretny rezultat. I to jest dobra wiadomość, bo wreszcie rozmawiamy o AI nie jako o obietnicy, lecz jako o narzędziu pracy.
W bankach ponownie pojawią się projekty związane z ich podstawową działalnością – wprowadzenie nowych lub zmodyfikowanych produktów, odświeżenie kanałów komunikacji, dalsza personalizacja oferty i podnoszenie wygody obsługi klienta. Będą one niezbędne, żeby zadbać o przychody inne niż odsetkowe, zwłaszcza że rywalizacja z neo-bankami nabiera tempa. Przed nami rok rzeczywistego wdrożenia technologii GenAI, konieczności ochrony wyniku finansowego banków i planowania przyszłych, nieuniknionych zmian transformacyjnych, które efektem tych dwóch czynników niechybnie będą musiały nastąpić.
