宫霄峻：星展银行人工智能的转型之旅

来源：市场资讯

中国国际服务贸易交易会第八届中国金融科技论坛于9月9日在北京举行，主题为“科技赋能—金融业数字化创新与应用”。星展银行中国区首席运营官兼首席信息官宫霄峻出席并演讲。

以下为演讲实录：

宫霄峻：谢谢大家，很荣幸再次受到邀请和大家分享一下星展银行人工智能的转型之旅，星展是新加坡最大的银行，前身也是新加坡发展银行，我们在2014年就开启人工智能之旅，到现在有一些心得想要跟大家分享一下。

各位同仁都知道我们一开始用的是一些传统概念的人工智能，2018年开始讲机器学习，也是在2023年开始大力的投入，也关注生成式人工智能，就是GenAI的事情。从去年开始，我们开始积累了一些经验，开始继续尝试Agent，就是 智能体式AI（Agentic AI）的工作。我们现在的感觉很深的一个点，人工智能，尤其是对生成式人工智能的应用是一个决定性的竞争优势，刚才龙首席也讲到，如果市场上大家都用了AI之后会怎么样？对于我们来说，整个生态环境里面，其实银行是相对来说有很多的限制。当我们的企业客户，当我们的个人客户大面积的应用了人工智能以后，银行对人工智能的接受状况会是一个有决定性的竞争优势，如果某些银行在上面走得快的话，将来的市场份额会相当的大，会有很大的上升空间。

主要是有三点：

一是我们需要提升人工智能的规模和普及度。

二是要降低AI应用的全生命周期成本与工作量。

三是我们希望能够看到经济性的成果有一个指数级的增长。

下面讲一讲银行内部的部署框架。

这个也是我们今年开始有体系性的一个推动，去年开始这个工作，今年比较完善整个体系。从下往上看，对一个公司来说，企业级的运用有四个推动因素：

一是使用场景，这个大家都知道。

二是数据以及技术的能力。

三是负责任的人工智能的安全，这个质量和安全相当的重要。

四是对人、对员工的关怀，这个也很重要，因为推行人工智能第一个对员工带来的感觉就是我担心我的工作会被抢掉了，怎么样成功的推行，对员工非常的重要。

在往上一层，我们所有的应用场景分成两类：

一是横向的应用场景，这是对行内的每一个员工都会有受益或者受到影响，这里我们做了一个DBS-GPT，我们自己行内做了一个类似AI的平台，在这个上面我们开发了一套安全风控管理，我们现在同时可以在这个上面，自己可以对DBS-GPT提问，我们也可以自己写一些比较简单的Agent，涉及某些比较深入的推理的话，我可以做自己的Agent。

二是纵向的，这个就需要有一些特别的、更强的AI的能力，比较集中某一些类型的方向，这就包括我们对客户经理开始做的Agent，生成式的人工智能。对客服的员工，集团在多个市场，客服中心每一个员工后面都有一个Agent在那里帮它做事情。怎么做呢？做两类事情：第一是听客户打进来的电话，理解客户听的电话，分析一下这个客户有可能的需求是什么？他前三次打过来可能都是为了开某一个账户，可能他对这一类账户有进一步的需求，需要投资的需求，这个Agent就会把这些东西准入好抓出来给到人工座席去给客户交流。第二个工作是去做质检，所以客户跟人工坐席交流的过程，我们会听他的语气判定打一个分，看这个客服坐席做得好不好，这是对于客服员工。

对于运营团队，也在做很多的应用场景。对应用来说，我们的一个想法就开始在想，现在是一个客户过来，尤其企业客户跟我们说我有这个需求，银行看我现在的产品，如果标准的产品，我做贸易融资产品，我的流程是这样的，我能不能符合你的客户的特别的需求要讨论一下，如果能符合的我就给你做，如果不能够符合的再和客户来来回回的交流。我如果为了这个客户去做一些修改，一些人工的流程的修补的话，大家看这个成本效益如何，等等，这是一个很复杂的过程。将来我如果有这个Agent在的话，我可以把客户的需求，用自然语言的形式打进来问，问我们的这个系统有一个什么方案做出来，这个系统自己会搭一些东西出来给到这个客户自己去做，这个有很大的改变。

我们做了一些尝试，其实现在的DBS-GPT里面，我就把我营运的不同团队的流程、操作手册，操规我都放到知识库里面去了。我们也做了一些测试，我就问了一些问题，我要开一个账户，但是有一些文件提供不了，怎么办？DBS-GPT就是后面的大模型就可以很快的搭出来一套方案给你，如果做不到的话有方案1、2、3，你可以这样做。我们现在看到有意思的问题，这些是做得很准确，有的做得不准确，主要是取决于后面知识库的质量好不好，因为银行有上百部的知识库进去，如果知识库的质量好到一定程度的话，这些工作是很快的。所以这个将来会给我们带来很大的变化，这是运营团队。

在往上一层就可以看到，智能体有几种类型，又分为个人智能体、团队智能体以及企业级的智能体。个人智能体，每个人可以在我的GBS-GPT上写一个很简单的事，让它去读一个会议纪要，然后生成一些跟进的动作，有哪些事情要跟进，让它再草拟一份下一步应用怎么做的总结，这些都是很简单的，直接可以做。而且做完之后可以分享，同时做完之后可以放一些好的东西在上面进行分享。一定程度上就有团队的智能体，在这个团队里面需要客户的某一些数据才能够达到这个结果，在这个团队里面才会生成团队共用的智能体，在下一步就是企业级的智能体可以用，这个是需要更多管理的。

在上面最重要的就是运营模式的转型，我们在每一个部门都在探讨、都在寻求整个组织架构和运营模式的转型，目标：我们准备每一个员工能够配备一个智能体的助理，每一项任务都能够有智能体处理，每一个客户也提供智能体的客服等等，将转型整合到银行的运营模式里面。

这是讲到对企业级的智能体的开发，和传统的系统开发又不一样了，因为传统的系统开发就是业务团队和技术部门两个一起开发，这个当中更多的加入了数据团队，因为数据的重要性是取决于将来智能体的能力的准确性最主要的关键点，我刚才也举了一个例子，我们的数据不是结构化的数据，更多的是你对数据、对知识库建立的准确性是相当的重要。

这个是刚才所做的案例，我就不一一讲了，包括我们对企业客户的智能体，包括我们对自动生成的审批、文档的备案录。

最后我想要讲一下，这是运营模式的转型，我想要突出一点，员工是非常重要的，我们的一个经验就是我们需要让员工做很多的转型，这是一个机会。转型两个方面，一个方面就是能够转向更多的面对客户的工作，能够更多的给银行带来效益。另一方面对于模型的应用之下，要有很多新的工作岗位会创造出来，有更多的人会需要花时间去管理这个模型，这个是一个新的领域，我们已经看到很多很开心的脸，这些很成功的案例可以通过自己的转型，在新的岗位上做出很多新的业绩。

我今天就这里，谢谢！