Financial Census 2026
Införandet av AI går allt snabbare. Förtroendet har inte hunnit ikapp.
90 % av finansavdelningarna kräver mänskligt godkännande för AI-beslut. Nästan hälften medger att dessa regler inte finns nedskrivna.
AI har gått vidare från experimentstadiet.
Ekonomiteam använder AI för att automatisera godkännanden, analysera kostnader, prognostisera kassaflödet och ge rekommendationer varje dag. Många planerar redan för att autonom, handlingskraftig AI ska ta på sig ännu mer ansvar.
Men medan införandet går allt snabbare, gör inte förtroendet det.
Medius Financial Census 2026 visade att ekonomiavdelningen i allt högre grad förlitar sig på AI, men att många fortfarande saknar tydliga styrningsramar kring vem som godkänner AI-beslut, när människor bör ingripa och vem som är ansvarig om något går fel.
AI och förtroende: Styrningsgapet
Ekonomiteamen agerar utifrån AI-rekommendationer – ofta utan att det finns några tydliga riktlinjer. Vår 2026 Financial Census belyser det ansvarsvakuum som växer inom organisationerna i takt med att agentisk AI sprider sig snabbare än den styrning som är avsedd att hantera den.
Finansbranschen litar på AI… till en viss gräns.
Nästan alla finansorganisationer kräver fortfarande att människor hålls informerade.
90%
kräver obligatoriskt godkännande av en människa för AI-beslut.
46%
medger att godkännandetrösklarna är kända men inte formellt dokumenterade.
45%
uppger att deras team ofta agerar utifrån AI-rekommendationer utan mänsklig inblandning.
26%
uppger att de nästan alltid agerar utifrån AI-rekommendationer.
Resultatet blir en motsägelse.
Finansfolk litar tillräckligt på AI för att låta den påverka besluten varje dag – men inte tillräckligt för att tydligt definiera när den ska fatta dessa beslut på egen hand.
Agentbaserad AI kommer snabbare än många organisationer förväntar sig.
Diskussionen kring AI har förändrats.
Organisationer frågar inte längre om de ska använda AI, utan hur autonom den AI:n ska vara.
Undersökningen visade följande:
50%
planerar att implementera agentbaserad AI inom de närmaste 12 månaderna.
38%
har redan agentbaserad AI i drift inom vissa finansprocesser.
54%
tror att 10–25 % av finansbesluten kommer att bli helt autonoma inom tre år.
69%
av dem som förväntar sig större autonomi säger att de ser fram emot det.
Ekonomiavdelningen ser tydligt att autonom AI kommer att bli en del av den framtida verksamhetsmodellen. Utmaningen ligger i att förbereda styrningsramarna för den framtiden innan tekniken når den nivån.
Den viktigaste frågan handlar inte om noggrannhet, utan om ansvarsskyldighet.
På frågan om vem som skulle bära ansvaret om AI orsakade en ekonomisk förlust eller ett problem med regelefterlevnaden var svaren nästan jämnt fördelade.
28%
skyllde på teknikteamet.
27%
skyllde på økonomiavdelningen.
27%
skyllde på den anställde som följde rekommendationen.
Det framkom inget entydigt svar.
Denna brist på ägarskap kan komma att bli ett av de största hindren för att bredda användningen av AI inom finanssektorn.
Vad skulle få finansbranschen att lita mer på AI?
Finansaktörer efterfrågar inte bara smartare algoritmer. De vill kunna lita på att AI-beslut går att förstå, styra och kontrollera.
De viktigaste faktorerna för att bygga förtroende var:
35%
Fullständig förklarbarhet av AI-beslut.
33%
Tydligt regelverk eller revisionsramverk.
32%
Mänsklig överstyrning när som helst.
32%
Branschkollegor inför liknande autonomi.
31%
Bevisad noggrannhet över tid.
31%
Godkännande av styrelsen eller CFO.
30%
Tydligt ansvar hos leverantören.
Vad hindrar finansbranschen?
De största hindren för förtroendet för AI handlar inte om kapacitet. De handlar om tillit.
Ekonomiavdelningen nämnde följande:
34%
Problem med datakvaliteten.
33%
Rädsla för ansvarsskyldighet.
33%
Skepsis mot ledarskap.
33%
Organisationsmotstånd mot förändring.
29%
Begränsad förklarbarhet.
29%
Regulatorisk osäkerhet.
Ännu mer oroande är att 23 % av ekonomiavdelningen tror att medarbetarna redan använder AI-verktyg som inte har godkänts formellt.
Denna ”skugg-AI” håller på att bli ett eget styrningsproblem.
Att överbrygga klyftan inom AI-styrning.
Fastställ tröskelvärden för manuell godkännande.
Dokumentera i vilka fall AI kan agera självständigt och i vilka fall mänskligt godkännande krävs.
Se till att varje AI-beslut går att förklara.
Ekonomiteamen måste förstå varför AI-systemet kom fram till en rekommendation – de kan inte bara acceptera resultatet som det är.
Fastställ ansvaret.
Ansvaret bör fastställas före driftsättningen, inte efter att en incident inträffat.
Standardisera riktlinjerna för AI.
Godkända verktyg samt krav på godtagbar användning och efterlevnad bör vara enhetliga inom hela organisationen.
Skapa förtroende genom öppenhet.
Revisionsspår, tillförlitlighetsbedömning och övervakning i realtid hjälper ekonomiavdelningen att införa AI med tillförsikt.
AI bör öka förtroendet, inte osäkerheten.
Hos Medius är AI utformat för att eliminera repetitiva arbetsuppgifter samtidigt som det ger ekonomiteamen full insyn i hur beslut fattas. Det innebär intelligent automatisering med förklarbara rekommendationer, transparenta arbetsflöden och de kontrollmöjligheter som ekonomiavdelningen behöver för att kunna agera snabbare – utan att ge avkall på överblicken.
Upptäck AI-driven automatisering av fakturahantering,
utvecklad för finansiell styrning.
Vanliga frågor om AI-styrning inom finanssektorn
AI-styrning är det ramverk som fastställer hur artificiell intelligens används, övervakas och kontrolleras inom finanssektorn. Det anger när AI får ge rekommendationer, när mänskligt godkännande krävs, vem som är ansvarig för resultaten och hur beslut dokumenteras för revisions- och efterlevnadsändamål.
Ekonomiavdelningar inför i snabb takt AI för godkännanden, prognoser, analys av kostnader och andra arbetsflöden. Undersökningen ”2026 Financial Census” visade att 50 % av organisationerna planerar att införa agentbaserad AI inom det närmaste året, medan 38 % redan använder den i vissa ekonomiprocesser. Styrning bidrar till att säkerställa att införandet av AI kan skalas upp utan att det medför ökade operativa risker eller risker kopplade till regelefterlevnad.
De flesta organisationer betraktar AI som ett verktyg för beslutsstöd snarare än som en självständig beslutsfattare. Enligt Financial Census kräver 90 % av ekonomipersonalen obligatoriskt mänskligt godkännande för vissa AI-beslut, oavsett AI:s noggrannhet. Mänsklig övervakning bidrar till att minska finansiella risker, regleringsrisker och ryktesrisker.
Agentbaserad AI avser AI-system som kan planera, fatta beslut och genomföra flerstegsaffärsprocesser med begränsat mänskligt ingripande. I stället för att bara generera rekommendationer kan agentbaserad AI utföra uppgifter inom fastställda ramar för styrning och godkännande.
Undersökningen ”Financial Census” visade att förtroendet beror mindre på AI:s kapacitet än på styrningen. Ekonomiavdelningen angav datakvalitet, ansvarsskyldighet, ledningens stöd, motstånd inom organisationen och förklarbarhet som de största hindren för att utöka AI:s autonomi.
Organisationer bör fastställa ansvarsfördelningen innan de tar AI i bruk. Styrningen bör tydliggöra vilka ansvarsområden som gäller för ledningen inom ekonomi, teknikteam, affärsanvändare och programvaruleverantörer, så att det står klart vem som bär ansvaret om AI bidrar till ett problem av finansiell karaktär eller som rör efterlevnad.
Finansaktörer angav förklarbarhet, tydliga regelverk, möjlighet för mänsklig överstyrning, beprövad noggrannhet och stöd från ledningen som de viktigaste faktorerna för att öka förtroendet för AI. Sammantaget tyder dessa resultat på att styrning skapar förtroende på ett mer effektivt sätt än automatisering i sig.
Med ”skugg-AI” avses när anställda använder AI-applikationer som inte har godkänts av organisationen. Dessa verktyg kan medföra risker vad gäller regelefterlevnad, integritet och säkerhet, eftersom de används utanför fastställda styrningsprocesser.
Organisationerna bör fastställa godkännandetrösklar, dokumentera AI-riktlinjer, införa förklarbarhet, definiera ansvarsfördelningen, kontinuerligt övervaka AI-beslut och se till att medarbetarna förstår när AI kan agera självständigt och när mänsklig granskning krävs.
En stark AI-styrning gör det möjligt för ekonomiavdelningar att automatisera hantering av leverantörsfakturor, godkännanden och hantering av avvikelser samtidigt som transparens, spårbarhet och kontroll upprätthålls. Det gör att organisationer kan öka effektiviteten utan att kompromissa med övervakningen eller efterlevnaden.