L’intelligenza artificiale e il futuro del lavoro nella finanza
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Una forza lavoro di 200.000 persone
Il settore finanziario è uno dei maggiori datori di lavoro qualificato di Singapore. Nel maggio 2026 il Vice Primo Ministro Gan Kim Yong, che presiede anche la MAS, ne ha stimato il contributo in circa il quattordici per cento del prodotto interno lordo e la forza lavoro in circa 200.000 professionisti, oltre l’ottanta per cento dei quali locali.1 La quota di dipendenti locali ha un peso politico. La parte J descrive come Singapore bilanci l’attrazione di talenti stranieri con le aspettative dei propri cittadini, e una tecnologia che soppiantasse il personale locale nei ruoli di back office e middle office acuirebbe questa tensione.
I compiti più esposti all’intelligenza artificiale sono quelli a contenuto ripetitivo e documentale: l’elaborazione delle operazioni, il controllo e la verifica dei dati, la produzione di rendiconti standard, il primo esame delle segnalazioni di compliance e la redazione della corrispondenza ordinaria. Sono meno esposti i compiti che combinano relazione, giudizio e responsabilità, tra cui la consulenza a clienti complessi, la negoziazione, le decisioni sul credito e i rapporti con le autorità di vigilanza. Tra questi poli, la maggior parte dei ruoli tenderà probabilmente a spostarsi verso la supervisione degli strumenti, l’interpretazione dei loro risultati e la gestione dei casi che gli strumenti non sono in grado di risolvere. Gli esempi che la MAS e l’IBF hanno scelto di presentare nel 2026 illustrano questo spostamento. Un addetto al servizio clienti guida oggi un team che sviluppa intelligenza artificiale per l’esperienza del cliente, mentre una responsabile di un team di sportello contribuisce alla supervisione del chatbot della banca rivolto alla clientela. Un dipendente di UOB è passato, dopo trentasette anni nel wholesale banking, a un ruolo antiriciclaggio nel retail grazie al programma di riqualificazione della banca.2
La riqualificazione tripartita
La risposta di Singapore segue il modello tripartito di governo, datori di lavoro e sindacati che plasma il suo mercato del lavoro fin dall’indipendenza. Nel settembre 2026 il governo ha riferito che l’IBF, il raggruppamento dei sindacati dei servizi finanziari e professionali del National Trades Union Congress e sette associazioni di categoria stavano rafforzando il loro memorandum d’intesa. Insieme essi rappresentano oltre 800 istituti finanziari e imprese fintech e più del settanta per cento della forza lavoro del settore.3
Il fulcro è l’IBF AI Workforce Co-Lab, che ha riunito ventitré istituti pionieri del settore bancario, assicurativo e della gestione del risparmio. Essi si sono impegnati a formare entro il 2028 l’intera propria forza lavoro a Singapore, oltre 80.000 dipendenti, nelle competenze fondamentali di intelligenza artificiale; nel settembre 2026 ne era già stata formata più della metà. Il Co-Lab prevede tre percorsi: uno per i dirigenti su strategia, governance e trasformazione della forza lavoro, uno per i gestori patrimoniali che combina le competenze di IA con l’esperienza consulenziale e uno che ridisegna i ruoli operativi e i percorsi di carriera. Dieci datori di lavoro del private banking si sono impegnati a riqualificare i propri relationship manager.4 Alla stessa data esistevano quasi sessanta programmi accreditati dall’IBF che insegnavano competenze di IA ai professionisti della finanza, contestualizzati ai casi d’uso del settore finanziario e alle linee guida della MAS.5
Il messaggio politico era esplicito. Gli istituti finanziari, ha affermato il Vice Primo Ministro, dovrebbero «pianificare per le proprie persone mentre pianificano per l’IA», e il governo voleva che l’intelligenza artificiale «si traduca in carriere migliori per i singaporiani».6 La dichiarazione riflette un patto noto: lo Stato sostiene l’adozione e finanzia la riqualificazione, e in cambio si attende che i datori di lavoro ricollochino il personale ove possibile. Se il patto reggerà quando l’automazione accelererà sarà una delle prove del prossimo decennio, che il capitolo K.VI considera nei propri scenari.
I nuovi ingressi e le competenze che contano
Anche il flusso dei nuovi ingressi sta cambiando. Nel maggio 2026 l’IBF ha annunciato uno Young Talent Programme for AI in Finance, sviluppato con la Singapore Management University, la Nanyang Technological University, istituti finanziari e partner tecnologici. Gli studenti lavorano a progetti del settore, ricevono il tutoraggio di professionisti e possono ottenere crediti accademici; i migliori possono ottenere tirocini o percorsi di formazione legati all’IA. La fase pilota è partita nell’agosto 2026 con circa venti istituti finanziari. La sintesi di Gan sulle competenze richieste è stata precisa: “Workers who are comfortable using AI, and who also have strong domain knowledge, will have a clear advantage.”7
L’accento sulla conoscenza della materia merita attenzione. L’intelligenza artificiale rende facile produrre un’analisi plausibile di una struttura di fondi, di una questione sanzionatoria o di una posizione fiscale, ma soltanto chi conosce la materia può stabilire se l’analisi sia corretta. Il centro finanziario ha quindi più che mai bisogno di professionisti con una conoscenza approfondita del diritto, della fiscalità, del credito e dei mercati, perché sono loro in grado di verificare i risultati degli strumenti. Lo stesso vale per la lingua, che la parte J tratta come una risorsa operativa del centro finanziario.
Esempio pratico
L’unità di compliance di una banca di Singapore gestisce 15.000 segnalazioni di monitoraggio delle transazioni all’anno. Circa il novantacinque per cento viene archiviato come infondato dopo un esame medio di trenta minuti, per un totale di circa 7.100 ore. La banca impiega un modello di machine learning che ordina le segnalazioni e propone l’archiviazione di quelle con i punteggi di rischio più bassi, con un analista che conferma ciascuna proposta. Ai sensi delle Guidelines, la banca valuterebbe con ogni probabilità il caso d’uso come a elevata rilevanza di rischio, perché un malfunzionamento inciderebbe sul rispetto della normativa antiriciclaggio. La banca registra quindi il modello nel proprio inventario dell’IA, lo fa convalidare da un team indipendente dai suoi sviluppatori, ne documenta le prestazioni rispetto ai casi storici e fissa soglie oltre le quali i casi vengono sempre sottoposti a un livello superiore. Se il tempo di esame per segnalazione si dimezza, l’unità risparmia circa 3.500 ore e le destina ai casi complessi e ai riesami periodici delle relazioni ad alto rischio. Il dirigente di vertice responsabile della compliance in materia di criminalità finanziaria continua a rispondere del risultato.
Note
- Gan Kim Yong, discorso programmatico all’IBF Financial Industry Fiesta, 19 maggio 2026 (mas.gov.sg): il settore finanziario contribuisce per circa il 14 per cento al PIL e impiega circa 200.000 professionisti, “more than 80%” dei quali locali. ↩
- Gan Kim Yong, discorso programmatico all’IBF Distinction Evening, 24 settembre 2026 (mas.gov.sg): esempi di dipendenti di DBS e UOB passati a ruoli di supervisione o sviluppo dell’IA, tra cui un dipendente di UOB passato dopo 37 anni, attraverso il programma Better U Pivot nel 2025, dal wholesale banking a un ruolo antiriciclaggio nel retail. ↩
- Gan Kim Yong, discorso programmatico all’IBF Distinction Evening, 24 settembre 2026 (sopra): MOU tripartito rafforzato tra l’IBF, l’NTUC Financial and Professional Services Cluster of Unions e sette associazioni di categoria, che rappresentano oltre 800 istituti finanziari e imprese FinTech e più del 70 per cento della forza lavoro del settore. ↩
- Gan Kim Yong, discorso programmatico all’IBF Distinction Evening, 24 settembre 2026 (sopra): 23 istituti pionieri; oltre 80.000 dipendenti da formare entro il 2028, più della metà già formati; Co-Lab@Leaders, Co-Lab@Wealth Managers e Co-Lab@Operations; 10 datori di lavoro impegnati nell’ambito di Co-Lab@Wealth Managers; Job Redesign Playbook for Financial Services. ↩
- Chia Der Jiun, Managing Director della MAS, saluto di benvenuto all’IBF Distinction Evening, 24 settembre 2026 (mas.gov.sg), par. 4: “IBF has accredited close to 60 programmes”, sviluppati con partner formativi e istituti finanziari, per sviluppare competenze fondamentali di IA e contestualizzati ai casi d’uso del settore finanziario e alle linee guida della MAS. ↩
- Gan Kim Yong, discorso programmatico all’IBF Distinction Evening, 24 settembre 2026 (sopra). ↩
- Gan Kim Yong, discorso programmatico all’IBF Financial Industry Fiesta, 19 maggio 2026 (sopra): YTP-AIF sviluppato congiuntamente da IBF, SMU, NTU, istituti finanziari e partner tecnologici; fase pilota a partire da agosto con circa 20 istituti finanziari; crediti accademici di SMU e NTU – Gan Kim Yong, discorso programmatico all’IBF Financial Industry Fiesta, 19 maggio 2026, par. 19(c). ↩
Solo a scopo informativo generale. Il presente articolo non costituisce consulenza legale o fiscale, non sostituisce la consulenza sul singolo caso e non instaura alcun rapporto tra avvocato e cliente. Riflette la situazione giuridica aggiornata a novembre 2026.