De adoptie van AI in de Britse financiële sector bereikte 86% van de respondenten in een enquête van de Bank of England en de Financial Conduct Authority, gepubliceerd op 26 oktober 2026, tegenover 75% in 2024. De bevindingen wijzen op een bredere inzet van generatieve AI en agents, maar op beperkt gebruik van breed autonome systemen en een groeiende afhankelijkheid van externe technologieleveranciers.
Belangrijkste conclusies
- Het AI-gebruik nam toe onder de deelnemende ondernemingen, hoewel veranderingen in de enquêtepopulatie vergelijkingen met 2024 beperken.
- AI-agents werden op grote schaal ingezet, maar slechts 2% van de respondenten van de volledige enquête meldde agents met brede autonomie.
- Systemen van derden waren goed voor 53% van de AI-systemen met een grote materialiteit, waardoor toezicht op leveranciers belangrijker werd.
Inhoudsopgave
- Adoptie van AI in de Britse financiële sector neemt toe, met beperkingen aan vergelijkingen
- Een brede inzet van agents betekent niet dat autonomie ook breed voorkomt
- Externe leveranciers spelen een grotere rol bij materiële systemen
- Governance is vóór implementatie sterker dan daarna
- Conclusie
Adoptie van AI in de Britse financiële sector neemt toe, met beperkingen aan vergelijkingen
De vierde gezamenlijke enquête ontving 196 reacties, waaronder 101 grotere ondernemingen en 95 kleinere ondernemingen. Ondernemingen met minder dan 100 werknemers konden kiezen voor een kortere vragenlijst; 105 respondenten vulden de volledige versie in. Tenzij anders vermeld, zijn de gedetailleerde bevindingen gebaseerd op geldige antwoorden op de volledige enquête.
Het algemene adoptiecijfer omvat beide vragenlijsten. De autoriteiten waarschuwden dat veranderingen in de samenstelling van de respondenten en de reikwijdte van de vragen betekenen dat de percentages voor 2026 en 2024 niet dezelfde populatie beschrijven. De resultaten zijn bewijs afkomstig van deelnemende ondernemingen, geen volledige meting van de Britse financiële sector.
Generatieve AI vertegenwoordigde 56% van de gemelde systemen. Basismodellen waren goed voor 17% van de gemelde gebruikssituaties in 2024, maar volgens de autoriteiten zijn die metingen niet rechtstreeks vergelijkbaar. Operations en IT bleven het grootste bedrijfsgebied, met ongeveer 31% van de systemen, tegenover circa 22% in 2024.
| Onderdeel | Details |
|---|---|
| Beleid, principes of standaarden voor AI in de hele onderneming | Gemeld door 94% van de respondenten van de volledige enquête die de vraag beantwoordden. |
| Gecentraliseerde overlegorganen voor AI- of modelrisicogovernance | Gemeld door 84% van de respondenten. |
| Toepassing van modelrisicoprincipes op leveranciersmodellen | Door 54% aangemerkt als een gebied met onzekerheid over governance of uitdagingen bij de implementatie. |
| Cybercapaciteiten van geavanceerde AI | 88% verwachtte de komende twee jaar een matige of grote invloed op het risicoprofiel van hun onderneming's. |
Een brede inzet van agents betekent niet dat autonomie ook breed voorkomt
Van de respondenten van de volledige enquête meldde 80% dat AI-agents waren ingezet; nog eens 14% was van plan dat binnen de komende 12 maanden te doen. Ondersteuning van besluitvorming domineerde: 80% meldde agents die acties aanbevelen, terwijl mensen de beslissingen nemen en uitvoeren. Slechts 2% meldde agents met brede autonomie.
De inzet in klantgerichte toepassingen was beperkter. Geautomatiseerde klantcommunicatie werd gemeld door 16% van de respondenten, oplopend tot 34% wanneer plannen werden meegerekend. Zelfs met geplande inzet erbij verwachtte niet meer dan 9% dat agents functies zouden uitvoeren zoals klantuitkomsten goedkeuren, transacties uitvoeren, betalingen initiëren of blokkeren, of limieten en controles wijzigen. De adoptie bleef dus veel breder dan het delegeren van ingrijpende financiële handelingen.
Externe leveranciers spelen een grotere rol bij materiële systemen
Implementaties door derden waren goed voor 39% van de gemelde AI-systemen, tegenover 33% in 2024. Hun aandeel in systemen met een grote materialiteit steeg sterker, van 35% naar 53%.
Ondernemingen classificeerden ongeveer 7% van de systemen als systemen met een grote materialiteit, tegenover 16% in 2024. Dat lagere aandeel betekende niet dat er minder belangrijke systemen waren: het absolute aantal systemen dat als zeer materieel werd geclassificeerd, nam toe.
De relaties met aanbieders waren geconcentreerd. De drie grootste aanbieders van cloud- en rekencapaciteit waren goed voor 79% van de gemelde relaties, terwijl de drie grootste aanbieders van model-API's en hosting 54% voor hun rekening namen. Bezorgdheid over informatiebeveiliging en operationele veerkracht waren de meest prominente grote belemmeringen voor adoptie van oplossingen van derden; 40% van de respondenten noemde deze.
Governance is vóór implementatie sterker dan daarna
Menselijke goedkeuring, toetsing vóór implementatie en due diligence bij leveranciers werden elk door meer dan 90% van de respondenten gemeld. Doorlopende monitoring, tests op datalekken en periodieke toetsing of hercertificering werden elk door slechts ongeveer de helft gemeld. Formele goedkeuringsprocessen kwamen dus vaker voor dan doorlopende controles nadat systemen in gebruik waren genomen.
Ook verschilde het inzicht naargelang de herkomst. Voor systemen met een grote materialiteit meldde 77% te vertrouwen op diepgaande kennis van intern ontwikkelde systemen, tegenover 24% voor systemen van derden. Voor externe systemen vertrouwde 81% daarentegen op garanties van leveranciers en contractuele afspraken.
De bespreking van de autoriteiten uit 2022 over de toepassing van bestaande financiële regels op AI onderzocht vereisten op het gebied van data, modellen en governance. Dit beleidskader biedt context voor de uitdagingen rond toezicht op leveranciers in de meest recente enquête; de bevindingen voor 2026 beschrijven de praktijken en percepties van ondernemingen en kondigen geen nieuwe regels aan.
Respondenten verwachtten dat AI-risico's in alle categorieën de komende één tot drie jaar zouden toenemen. Versterking van cyberrisico's en kritieke afhankelijkheden van derden waren zowel nu als voor de komende drie jaar hun hoogst ingeschatte systeemrisico's.
Conclusie
De eerstvolgende vermelde implementatieperiode betreft de 12 maanden na de enquête, waarin nog eens 14% van de respondenten van de volledige enquête van plan was AI-agents in te voeren. Of die plannen tot productie leiden — en hoe ondernemingen extern geleverde systemen monitoren — zal belangrijke graadmeters zijn voor de volgende fase van de adoptie van AI in de Britse financiële sector.
Lees meer nieuws
Disclaimer
Dit artikel van FinanceVelix biedt algemene informatie en geen gepersonaliseerd financieel, beleggings-, juridisch of fiscaal advies. Marktprijzen, rentetarieven en economische omstandigheden kunnen veranderen; aan beleggen is een risico op verlies verbonden. De feiten weerspiegelen het materiaal dat beschikbaar was op het moment van publicatie en kunnen veranderen. Controleer belangrijke informatie zelfstandig en raadpleeg zo nodig een gekwalificeerde professional. Een vermelding van een activum, onderneming of dienst houdt geen aanbeveling in.
Reacties
Wees respectvol. Geen spam, identiteitsmisbruik of vertrouwelijke inloggegevens. Gewone berichten en reacties verschijnen direct; verdachte links worden vastgehouden ter beoordeling.
Wacht alstublieft...