The economic impact by AI on job displacement in the finance sector

Abstract

This Dissertation empirically examines the economic impact of artificial intelligence (AI) adoption on job displacement within the finance sector, focusing on variations across sub- sectors, firm sizes, and regions. Rapid AI advancements, particularly in machine learning, natural language processing, and robotic process automation, are transforming financial services by automating routine tasks while also creating demand for new higher-skilled roles. Using firm-level panel data from 152 publicly listed financial companies across North America and Europe from 2015 to 2023, this Dissertation employs fixed effects regression models with intangible assets and capital expenditures as proxies for AI adoption. The hypothesis that AI adoption reduces employment particularly in routine roles, is not validated. Instead, the findings show that intangible assets, reflecting digital capabilities and human capital integration, are positively associated with employment growth, while capital expenditures show no significant effect. Sub-sector, regional, and firm-size heterogeneity further indicate that AI adoption has complemented labour in most contexts, supporting organisational transformation and skill upgrading rather than widespread substitution. These findings contribute to the debate on AI and employment by reframing the narrative from inevitable displacement to differentiated adaptation, highlighting the importance of complementary investments and institutional context in shaping labour market outcomes.

Esta dissertação examina empiricamente o impacto económico da adoção da inteligência artificial (IA) na substituição de empregos no setor financeiro, com foco nas variações entre subsetores, tamanhos de empresas e regiões. Os rápidos avanços da IA, particularmente em aprendizagem automática, processamento de linguagem natural e automação de processos robóticos, estão a transformar os serviços financeiros, automatizando tarefas rotineiras e, ao mesmo tempo, criando demanda por novas funções que exigem habilidades mais qualificadas. Utilizando dados de painel ao nível das empresas de 152 empresas financeiras cotadas em bolsa na América do Norte e Europa entre 2015 e 2023, esta dissertação emprega modelos de regressão de efeitos fixos com ativos intangíveis e despesas de capital como proxies para a adoção da IA. A hipótese de que a adoção da IA reduz o emprego, particularmente em funções rotineiras, não é validada. Em vez disso, os resultados mostram que os ativos intangíveis, refletindo as capacidades digitais e a integração do capital humano, estão positivamente associados ao crescimento do emprego, enquanto as despesas de capital não mostram nenhum efeito significativo. A heterogeneidade do subsetor, regional e do tamanho das empresas indica ainda que a adoção da IA complementou a mão de obra na maioria dos contextos, apoiando a transformação organizacional e a atualização de competências, em vez de uma substituição generalizada. Estas conclusões contribuem para o debate sobre a IA e o emprego, reformulando a narrativa de uma substituição inevitável para uma adaptação diferenciada, destacando a importância dos investimentos complementares e do contexto institucional na definição dos resultados do mercado de trabalho.