東南亞最大銀行CEO：人工智能應用已開始見效，「唔係希望，而係而家」
新加坡——面對外界對人工智能（AI）泡沫的擔憂，近來有不少報告指出，投資數十億美元於AI技術的企業未必能即時獲利，但東南亞最大銀行的行政總裁卻有不同看法。DBS銀行CEO陳素珊表示，該行已經開始享受到AI帶來的收益，這只係剛剛開始。
陳素珊在新加坡金融科技周接受CNBC訪問時說：「呢唔係希望，而係而家。呢個已經發生，未來會更加好。」DBS過去十多年積極推動AI技術，為近期生成式AI及自主決策AI的浪潮做好準備。
所謂自主決策AI，係指能夠基於數據獨立作出決策、自行規劃及執行任務，並且只需極少人為監督的人工智能技術。
陳素珊預計，今年DBS因為AI應用，整體收入將較2024年增加超過10億新加坡元（約7.68億美元），去年則是7.5億新加坡元。這估算基於銀行內部約370個AI應用案例，並運用超過1,500個模型。
陳素珊表示：「生成式AI的普及對我哋係一個革命性轉變。」她補充，機器學習帶來的效益正呈雪球效應不斷擴大。
在金融服務方面，DBS利用AI為機構客戶收集及分析數據，從而更好地理解客戶背景，提供更個人化的服務。陳素珊指出，這令團隊工作更快更有韌性，亦助銀行在存款增長上超越競爭對手。
此外，DBS最近推出了名為「DBS Joy」的AI智能助理，全天候為企業客戶解答獨特的企業銀行問題。
投資回報率疑慮與銀行業的轉機
儘管陳素珊對AI充滿信心，近期研究顯示不少企業難以從AI投資中獲得實際回報。麻省理工學院（MIT）今年7月發佈報告指出，300個公開披露的AI項目中，95%未能達到實質收益，涉及生成式AI的投資金額高達300至400億美元。
不過銀行業似乎開始見到轉機。雖然DBS未細分生成式AI和其他內部投資支出，但其他大型銀行已有類似說法。摩根大通CEO Jamie Dimon上月接受彭博電視訪問時曾表示，該行每年約20億美元的AI投資已開始達到收支平衡，並形容這只係冰山一角。
DBS同樣計劃加快AI發展，目標成為一間「AI驅動的銀行」。陳素珊指出，最終希望生成式AI成為客戶可信賴的理財顧問，包括零售用戶透過DBS銀行App與個人化AI代理互動。
目前，DBS已擁有超過100個AI算法，分析用戶數據並提供個人化提示，例如預警資金不足、推薦產品及其他洞察。
持續投資與員工再培訓
雖然DBS已開始享受AI帶來的成果，陳素珊強調，未來仍需持續投資，不但要有資金支持，更要投入時間為員工提供再培訓。
今年DBS在多個部門展開AI再培訓計劃，並推出生成式AI輔助的教練工具，協助員工提升技能。
陳素珊表示，這將幫助銀行自動化繁瑣工作，讓員工更專注於與客戶建立及維護人際關係，而非裁員。
她說：「我哋唔會凍結招聘，但係意味住要再培訓。呢個係一個長遠旅程，永無止境……係一個不斷演變嘅過程。」
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評論與觀察
DBS作為東南亞最大銀行，能夠在AI應用上取得具體成果，確實為區內銀行業樹立了良好典範。陳素珊強調的「唔係希望，而係而家」這句話，反映出該行對AI技術成熟度和實際效益的高度信心，與其他行業尚處於觀望階段形成鮮明對比。
銀行業的數據密集性和服務個性化需求，使其成為AI技術最先受惠的領域之一。DBS利用AI優化金融產品推薦和客戶服務，提升效率和用戶體驗，這種「雪崩效應」的描述正好點出AI技術的複合效益：越用越好，越用越多。
然而，MIT報告所揭示的整體AI投資回報率偏低，也提醒我們，AI並非靈丹妙藥，成功的關鍵在於企業如何整合技術與業務流程，以及是否有足夠的數據基礎和人才支持。DBS在這方面的長期佈局和員工再培訓策略，值得其他企業借鑒。
值得注意的是，DBS並非單靠技術本身，而是結合業務需求，打造以客戶為中心的AI應用，這樣的策略更易於產生實際價值。未來，隨著AI技術不斷進步，如何平衡自動化與人性化服務，將成為銀行業持續競爭的關鍵。
總括而言，DBS的例子提醒香港及亞洲其他金融機構，AI投資不應只看短期回報，更要有長遠眼光和全方位配套，才能真正實現數碼轉型帶來的價值提升。
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