Intelligenza artificiale e banche: come cambia la professione bancaria nell’era dell’AI

Il settore bancario si trova nel pieno di una trasformazione profonda, guidata dall’intelligenza artificiale (AI) e dalla crescente necessità di aggiornare continuamente le competenze professionali. Secondo Luigi Mastrangelo e Matteo Zanza, rispettivamente Financial Services Industry Leader e Human Capital Leader di Deloitte, il banker del futuro sarà affiancato da strumenti di AI generativa e analitica, fondamentali per affrontare attività strategiche come l’analisi dei dati – di performance, rischio o transazioni – e la gestione del capitale umano.

In un intervento pubblicato su Voices, nuova piattaforma di approfondimento di Deloitte Italia, Mastrangelo e Zanza delineano il profilo di una nuova figura professionale: un leader potenziato dall’AI, capace di leggere i dati, valorizzare le competenze, anticipare i bisogni del personale e guidare team agili e adattivi. In questo scenario, l’intelligenza artificiale diventa anche uno strumento chiave per migliorare la relazione con il cliente, offrendo esperienze più empatiche e personalizzate.

Le banche sono quindi chiamate a un doppio impegno: da una parte attrarre talenti con competenze tecniche in settori come cloud, cybersecurity, AI e digital banking; dall’altra costruire team ibridi in cui si integrano anche profili umanistici come data scientist, analisti comportamentali, antropologi e strategic designer. L’obiettivo è leggere e interpretare in modo più profondo i comportamenti dei clienti, combinando tecnologia e sensibilità umana.

Secondo il report Deloitte Global Banking Industry Outlook, oltre il 65% dei CEO del settore bancario individua nella carenza di competenze uno dei principali ostacoli alla trasformazione digitale. Tuttavia, cresce l’ottimismo sulla possibilità di colmare questo divario, con un approccio sempre più strutturato allo sviluppo delle skill.

In quest’ottica, il reskilling e l’upskilling diventano fondamentali per i leader bancari. Le competenze richieste si fanno ibride: dalla comprensione dell’AI alla capacità decisionale basata sui dati, fino all’empatia e alla capacità di far crescere i team in maniera personalizzata. In un mercato dove la vita media delle competenze tecniche è scesa sotto i tre anni, è necessario ripensare il concetto stesso di formazione, superando il tradizionale modello a silos a favore di competenze trasversali.

Le organizzazioni più evolute stanno già adottando un nuovo paradigma formativo: apprendimento continuo, piattaforme digitali personalizzate, analisi data-driven e valorizzazione del talento. In questo contesto, il manager evolve da semplice supervisore a “coach” e “orchestratore di skill”, in grado di individuare lacune, suggerire percorsi di crescita personalizzati e promuovere una gestione dinamica e predittiva del capitale umano.

Un altro dato significativo emerge dallo studio Scaling AI across talent management in financial services organizations: oggi solo il 18% delle aziende finanziarie utilizza attivamente l’AI nei processi HR. Eppure, proprio chi sarà in grado di guidare questa trasformazione potrà ottenere un vantaggio competitivo strutturale, con organizzazioni più snelle, persone più coinvolte e una cultura orientata all’innovazione. Il tutto, con l’AI come acceleratore – non sostituto – del capitale umano.

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