Ta prognoza przypomina soczewkę: skupia w jednym punkcie trzy trendy, które narastają od lat — cyfryzację usług, zamykanie oddziałów oraz automatyzację procesów back-office — a dziś dostają nowe paliwo w postaci generatywnej AI.
Dlaczego właśnie banki?
Bankowość ma kilka cech, które czynią ją podatną na automatyzację:
- wysoka powtarzalność procesów (raportowanie, KYC/AML, obsługa dokumentów, rozliczenia);
- duży ciężar kosztów stałych i presja na poprawę wskaźników efektywności (np. cost-to-income);
- rosnąca dojrzałość narzędzi AI w obszarach „papierologii” i analityki, gdzie praca polega na przetwarzaniu tekstu, danych i formularzy.
Cytowany w tekście Financial Times raport Morgan Stanley wskazuje, że najmocniej ucierpieć mogą role zaplecza operacyjnego: back-office i middle-office, a także obszary risk i compliance — czyli „niewidoczna infrastruktura” banku, w której algorytmy potrafią już szybko przeglądać dokumenty, klasyfikować ryzyko i generować raporty.
200 tys. etatów „do 2030” vs. realne cięcia „tu i teraz”
Warto odróżnić prognozę od bieżących decyzji. Jednak rynek już wysyła sygnały, że to nie czysta futurologia. Na przykład, ABN Amro ogłosił plan redukcji 5 200 etatów do 2028 r. (ponad 20% zatrudnienia) w ramach restrukturyzacji i redukcji kosztów. W szerszym tle inwestorzy coraz częściej zakładają, że AI będzie jednym z motorów oszczędności, które mają utrzymać europejskie banki na ścieżce poprawy wyników — pisał o tym Reuters, łącząc perspektywę technologii z oczekiwaniami rynku kapitałowego. To ważne: „AI” nie musi być jedyną przyczyną zwolnień. W praktyce działa jako akcelerator (przyspiesza cięcia, które i tak wynikałyby z digitalizacji i zamykania placówek), a jednocześnie jako uzasadnienie strategiczne — bo łatwiej ciąć, gdy można powiedzieć: „automat zrobi to szybciej”.
Które stanowiska są najbardziej zagrożone?
Jeśli spojrzeć na strukturę pracy w banku, najbardziej narażone są stanowiska, które:
- operują na dokumentach i powtarzalnych workflowach,
- polegają na weryfikacji, klasyfikacji i raportowaniu,
- są mierzalne metrykami czasu i kosztu jednostkowego.
TechCrunch pisze bez ogródek: cięcia mają dotknąć głównie operacji zaplecza, ryzyka i compliance, bo tam spodziewa się największych zysków produktywności (w obiegu medialnym pojawia się liczba rzędu 30% potencjalnych usprawnień). Równocześnie część liderów sektora ostrzega przed „zbyt wczesnym odcięciem” juniorów: jeśli młodzi pracownicy nie przejdą klasycznej ścieżki uczenia się podstaw, banki mogą za kilka lat odczuć brak kompetencji, których nie da się łatwo „wygenerować”.
Przed nami fala grupowych zwolnień?
W debacie o automatyzacji zbyt często stawia się fałszywą alternatywę: „AI zabierze pracę” albo „AI nic nie zmieni”. Dane i analizy instytucji publicznych sugerują bardziej zniuansowany obraz: w wielu zawodach AI raczej przekształci zadania niż całkowicie wyeliminuje stanowiska. Europejski Bank Centralny analizował adopcję AI i postawy pracowników, wskazując, że AI już wchodzi do codziennej pracy, ale skutki zależą od tego, jak organizacje przebudują role i szkolenia. Międzynarodowa Organizacja Pracy (ILO) w aktualizowanych analizach ekspozycji zawodów na generatywną AI podkreśla, że największe ryzyko dotyczy zadań biurowych i administracyjnych, ale w większości przypadków mowa o „transformacji pracy”, a nie prostym zastąpieniu człowieka. Europejska Federacja Bankowa zwraca uwagę na podwójny efekt: automatyzacja eliminuje część zadań, ale równolegle rośnie popyt na kompetencje cyfrowe, data/IT i nowe role nadzorcze.
W praktyce oznacza to scenariusz znany z wcześniejszych fal automatyzacji: mniej „pracy w Excelu”, więcej pracy przy systemach, jakości danych, modelach ryzyka, cyberbezpieczeństwie i zgodności — tylko że teraz tempo może być wyższe.
Czemu padło właśnie na Europę?
W prognozie Morgan Stanley pobrzmiewa jeszcze jeden wątek: porównanie europejskich banków do amerykańskich rywali i presja, by poprawić rentowność oraz efektywność kosztową. Jeśli AI staje się narzędziem „doganiania produktywności”, to Europa może próbować nadrabiać dystans szybciej i bardziej agresywnie — zwłaszcza tam, gdzie bankowość detaliczna wciąż utrzymuje gęstą sieć fizycznych placówek.
Spytajmy więc, co powinno nas interesować najbardziej: liczba zwolnień czy mechanizm? Nagłówki o „redukcji 200 tys. etatów” są nośne, ale dla społeczeństwa i gospodarki ważniejsze są trzy pytania.
- Czy redukcje będą selektywne (konkretne funkcje), czy „liniowe” (kosztowe cięcie bez planu)?
- Czy pojawią się programy reskillingu i redeploymentu, czy rynek pracy ma „wchłonąć” zwolnionych sam?
- Jak banki pogodzą automatyzację z regulacjami i odpowiedzialnością, zwłaszcza w obszarach ryzyka, kredytu i zgodności?
To właśnie te elementy przesądzą, czy fala cięć będzie miała charakter „korekty organizacyjnej”, czy stanie się społecznym wstrząsem. Dlatego zastanówmy się jeszcze, na jakie wskaźniki powinnyśmy w nadchodzących latach patrzeć ze szczególną uważnością. Zakładając, że prognoza Morgan Stanley ma się materializować, to wcześniej powinniśmy dostrzec:
- wzrost inwestycji w automatyzację back-office i wdrożenia generatywnej AI w dokumentach/regulacjach (to w praktyce najłatwiejszy obszar do ROI);
- redukcje w konkretnych działach operacyjnych (jak w planie ABN Amro) — zamiast „ogólnych oszczędności”;
- spadek zatrudnienia na wejściu do branży (mniej rekrutacji juniorów), bo automatyzacja najmocniej uderza w zadania „pierwszej linii biurowej nauki”.
Na koniec, postawmy taką oto tezę: AI nie „zabiera pracy” w próżni — to decyzje biznesowe, które wykorzystują AI jako dźwignię. Europejskie banki nie zwalniają dlatego, że algorytmy „same” przyszły po etaty. Zwolnienia są skutkiem decyzji strategicznych: AI staje się narzędziem obniżania kosztów i reorganizacji procesów, a tempo zmian zależy od presji inwestorów, regulacji i dojrzałości technologii. Prognoza 200 tys. miejsc pracy do 2030 r. to mocny sygnał, że Europa wchodzi w etap, w którym „transformacja cyfrowa” przestaje być projektem IT, a staje się polityką zatrudnienia i polityką społeczną — nawet jeśli formalnie nikt jej tak nie nazywa.
