Het AI-kantelpunt van de bankensector: 13 voorspellingen voor 2026
In dit artikel:
AI-experimenten maken plaats voor operationele ingrepen: 2026 wordt volgens SAS-experts het jaar waarin banken écht met autonome AI-agents werken, vertrouwen meetbaar maken en te maken krijgen met nieuwe typen datarisico’s. In een ’bankiersdozijn’ schetsen zij dertien voorspellingen die bepalen welke instellingen AI tot concurrentievoordeel omzetten en welke achterblijven.
Kerntrend: vertrouwen als KPI
AI heeft financiële instellingen veel snelheid en autonomie gegeven, maar daarmee neemt ook het risico toe dat beslissingen blind worden vertrouwd. Vanaf 2026 verschuift vertrouwen van belofte naar toetsbare prestatie-indicator: elke voorspelling en beslissing moet verifieerbaar en uitlegbaar zijn. Banken zullen bewijs- en auditsporen eisen bij modeluitkomsten en interacties.
Agentic AI en agentic commerce
Semiautonome AI-agents zullen routinetaken overnemen: klantverzoeken afhandelen, workflows orkestreren en op schaal beslissingen nemen. Dat opent nieuwe efficiëntie, maar ook onverwachte conflicten. Autonome agents kunnen aankopen doen zonder expliciete klanttoestemming of gekaapt worden door criminelen. Banken moeten daarom niet alleen mensen, maar ook AI-agents authentiseren. Voorstellen zoals agentic tokens, gedragsmatige handtekeningen en dynamische risicoscores verschijnen als eerste verdedigingslinies.
Synthetische data en data-integriteit
Generatieve AI en synthetische data vormen een nieuwe data-integriteitsdreiging: foutieve of bevooroordeelde gegenereerde data kan ongemerkt in kernsystemen terechtkomen en besmetting op grote schaal veroorzaken. Banken worden aangeraden hun ‘golden source’-data in streng beveiligde digitale kluizen onder te brengen en duidelijke governance op te zetten voor hoe GenAI-tools met kerngegevens mogen werken.
Ongestructureerde data en kennisagents
Meer dan 80% van zakelijke data is ongestructureerd (tekst, afbeeldingen). Generatieve AI wordt in 2026 net zo bepalend voor ongestructureerde data als klassieke statistiek voor gestructureerde data: kennisagents (LLM + retrieval-augmented generation) zullen onderbenutte informatie gebruiken om snelle, bruikbare antwoorden en risicinsights te leveren, waarmee risicomanagement proactiever en besluitvorming sneller wordt.
Nieuwe vormen van fraude en emotionele manipulatie
AI maakt schaalbare emotionele manipulatie mogelijk; datingfraude en social engineering kunnen grotendeels geautomatiseerd worden uitgevoerd. Banken zullen fungeren als emotionele firewalls door gedragsanalyse en AI-monitoring te combineren om uitbuitingspatronen vroegtijdig te signaleren en financiële schade te beperken.
Modernisering van compliance-ecosysteem
Leveranciers van traditionele, regelgebaseerde AML- en fraudetools kampen met grote herinvesteringen om AI te integreren. Banken versnellen de overstap naar cloud-native, AI-gestuurde oplossingen die complexere patronen zichtbaar maken. Ondersteuning komt ook vanuit onderzoeken (ACAMS) en marktverwachtingen: IDC voorspelt dat financiële instellingen tot 2028 honderden miljarden dollars in AI investeren, met sterke groei in productie-implementaties voor besluitvorming en operations.
Krediet- en marktrisico-innovaties
AI-gedreven kwantitatieve kredietstrategieën veranderen de prijsvorming op de bedrijfsobligatiemarkt; markten stappen af van puur rating-gecentreerde beslissingen naar flexibele ML-infrastructuren. Tegelijk verschijnen bubble-bewuste modellen in prijsstelling, ALM en stresstests om tijdelijk opgeblazen waarderingen te identificeren — al is adoptie niet gegarandeerd.
Stablecoins en betalingen
Gereguleerde stablecoins worden in 2026 getest in echte bankpilots, vooral voor grensoverschrijdende corridors die nu dagen kosten maar in minuten kunnen afwikkelen. Verwacht is dat banken stablecoins inzetten voor snellere, goedkopere en transparantere transacties zodra regelgeving duidelijker wordt in VS en EU.
Commerciële kansen en media
Banken zullen media- en contentstrategieën operationaliseren om nieuwe niet-rentebaten te genereren; instellingen die financiële medianetwerken inzetten kunnen binnen twee jaar substantiële omzetgroei realiseren.
Klimaatrisico en stresstesten
Door toegenomen klimaatimpact op portefeuilles intensiveren banken hun stresstesten voor klimaatrisico’s en integreren die met reguliere risicokaders. Automatisering en AI-ondersteunde scenario-analyses worden randvoorwaarde om aan regelgeving en stakeholderverwachtingen te voldoen.
Quantum-AI naar productie
Hybridisatie van quantum en klassieke computing begint in 2026 de stap te maken van pilots naar productie: vooral bij complexe optimalisatie-, simulatie- en risico-opgaven kan dit banken een voortrekkerpositie geven.
Praktische implicaties
Overkoepelend is de boodschap: governance, datagovernance, modelrisicobeheer en cloud-native architectuur worden doorslaggevend. Banken die nu investeren in verifieerbare transparantie, digitale kluizen voor masterdata, agent-authenticatie en moderne AI-native AML/ fraudoplatforms, staan het beste gepositioneerd om de kansen van 2026 te benutten en de nieuwe risico’s te beheersen.