Finansiella institutioner navigerar i ett allt mer komplext landskap. Deras transformation, som drivs av molnberäkning, artificiell intelligens (AI), generativ AI (gen AI) och agent AI, har blivit avgörande för deras förmåga att anpassa sig och konkurrera.

I vårt 2025 Banking and Capital Markets Cloud, Data &AI Rotation Index pratade vi med chefer som arbetar med 78 av världens största banker för att avgöra var de är på sin resa mot molnet och omfamning av AI. Bland resultaten är att högpresterande institut redan ökar sin avkastning på eget kapital med 125 räntepunkter (BPS) samtidigt som de minskar kostnads-till-inkomstkvoterna med 452 BPS. Och att var 1 % av deras arbetsbelastning migrerade till molnet förbättrar avsevärt deras AI-användning.

Accentures Banking Top Trends 2026:Unconstrained banking is here

Läs mer

Här är de viktigaste strategiska stegen som framgångsrika bank- och kapitalmarknadsledare gör för att återuppfinna sin verksamhet och driva långsiktig tillväxt. 

1. Hybridmoln ger en konkurrensfördel

I många bankstyrelserum hör vi en liknande refräng:chefer vill ha flexibilitet, men de kan inte offra kontrollen. Detta leder ofta till partiell migration eller ”techturism”, vilket gör systemen mer komplexa. I slutändan gör det levererade värdet ofta besviken.

Hybridmoln levererar på designen av flexibel kontroll och det är nu den föredragna långsiktiga modellen för ledare inom bank- och kapitalmarknader. Det möjliggör efterlevnad utan kompromisser och balanserar smidighet med riskexponering. Ändå har bara 31 % av bankerna antagit en multimolnstrategi, vilket gör resten sårbara för koncentrationsrisk och leverantörslåsning. 

2. Kärnbank är din största outnyttjade resurs

Kärnsystem är fortfarande den största utmaningen för att modernisera banksystem eftersom de är komplexa, dyra, innehåller känsliga data och att ändra dem innebär operativa risker. Endast 10 % av kärnarbetsbelastningarna har flyttat till molnet och detta representerar den största outnyttjade källan till transformationsvärde för finansinstitutioner. 

Tidiga initiativtagare inom försäljning och handel och konsumentlån låser redan upp realtidsbearbetning, integrerad risk och skalbar AI. Nyckeln här är att se bortom kostnaden för att förstå kapaciteten. Kärnmodernisering är inkörsporten till beslut i realtid, inbyggd efterlevnad och AI i stor skala.  

3. Moln och AI ger bränsle till prestanda – inte bara tekniska uppgraderingar

Just nu formas framtiden för bankverksamhet av hur beslutsamt ledare kopplar moln och AI till affärsresultat. I våra nyligen genomförda uppdrag är ett mönster omisskännligt:​​de banker som rör sig snabbast migrerar inte bara arbetsbelastningar – de tjänar pengar på intelligens. 

Enligt vår analys tar de högst presterande instituten redan en höjning på 125 punkter i avkastning på eget kapital samtidigt som de sänker förhållandet mellan kostnad och intäkter med 452 punkter.

4. Hur verkligt AI-värde ser ut

Vår molnrotationsanalys visar att snabbspårad gen AI-implementering redan ger en genomsnittlig ökning på 29 % i vinst före skatt. Värdet är koncentrerat till fem funktioner – kundservice, lead originering, IT-teknik, produktutveckling och riskhantering – som tillsammans står för 59 % av den totala påverkan.

I vårt arbete med kunder ser vi AI som en transformation av affärsmodeller, inte bara en teknikuppgradering. Vi tillämpar det på kritiska områden som bedrägeriförebyggande, kreditbedömning, riskmodellering och kundservice. Vår forskning visar att gen AI i ett snabbt implementeringsscenario har betydande potential att ge stora resultat i stor skala. Inom tre år skulle gen AI kunna leverera:

– Intäktsökning:Upp till 4,9 % ökning av intäkterna.
– Kostnadsoptimering:7,7 % minskning av driftskostnaderna.
– Vinsttillväxt före skatt:29 % förbättring.

5. Gen AI utan korrekt styrning är en risk som inte är värd att överväga

Medan användningen av gen AI accelererar, söker många banker fortfarande efter värde utan en tydlig färdplan. Den svåra sanningen är att 63 % av institutionerna rapporterar att de har begränsade eller inga ramverk för styrning av gen AI, vilket skapar ett recept för risk och instabilitet.

De ledande bankerna vi arbetar med bygger ansvarsfull styrning, talangpipelines och finansiella mätvärden i sina AI-strategier från dag ett. Tydliga prestandamått bör upprättas för att säkerställa att AI-initiativ levererar påtagligt värde. Genom att bygga denna robusta grund av moln, data och disciplin kan banker på ett effektivt sätt gå bortom AI-piloter till verkliga affärsresultat.

6. För att täppa till brister i AI-talang, titta inom

Även om de flesta finansiella institutioner är överens om behovet av fler AI-talanger, kan den verkliga utmaningen ligga i ledarskap och förändringsledning, inte talangpipelinen.

Många banker saknar strukturerade utbildningsprogram, definierade karriärvägar och tydligt integrerade AI-roller. Genom att hjälpa organisationer att använda potentialen hos sin befintliga talang har vi hjälpt dem att koppla om sina talangstrategier och integrera AI-flytande över funktioner. Resultatet har blivit snabbare AI-antagande, starkare resultat och det skapar en kultur av nyfikenhet.

Nästa steg:Gå från ambition till värde

Bankverksamhetens konkurrensfördel beror alltmer på att molnmigreringen anpassas till AI-implementeringen. Framgång kräver att man tar itu med tre kritiska barriärer:äldre infrastruktur som hämmar innovation, ramverk för styrning som skapar flaskhalsar för efterlevnad och talangbrist inom molnbaserad och AI-expertis.

Vår studie visar att branschledare som effektivt implementerar AI rapporterar betydande förbättringar i avkastning på eget kapital, förhållande mellan kostnad och inkomst och vinst före skatt.

För seniora bankchefer är imperativen tydlig:orkestrera moln och AI som integrerade transformationsprogram. AI kommer att definiera framtiden för bankverksamhet:så designa med detta tänkesätt I dagens konkurrensutsatta landskap är denna anpassning avgörande för hållbar tillväxt och marknadsledarskap.

Om du vill veta mer om forskningen och ha en diskussion, vänligen kontakta mig.