DBS 行政總裁 Tan Su Shan 在新加坡金融科技週期間透露，銀行今年透過人工智能技術獲得的收益將超過 10 億坡元（約港幣 59 億元），較 2024 年 7.5 億坡元（約港幣 44 億元）錄得顯著增長。
DBS 目前運行 370 個 AI 應用案例，由超過 1,500 個模型支援，涵蓋消費銀行、企業銀行以至內部審計、人力資源等不同部門。行業研究顯示，銀行業正成為人工智能技術投資回報率最高的領域之一，與其他科技企業投入數以十億美元卻未見明顯回報形成強烈對比。
DBS 收益顯著增長 AI 成效獲證實
DBS 早於 2014 年開展數碼轉型，並在過去十年持續投資建立數據分析基礎設施，令銀行能迅速適應近年生成式 AI 及代理式 AI 浪潮。Tan Su Shan 強調成效並非僅止於期望層面，而是正在發生的現實。銀行將生成式 AI 技術普及形容為「轉型性發展」，並表示機器學習帶來「滾雪球效應」益處。DBS 應用 AI 技術的主要範疇包括為機構客戶提供金融服務，系統收集並運用客戶數據，以提供更精準個人化產品建議。這些措施令團隊運作更快速且更具韌性，行政總裁認為相關技術應用促成銀行存款增長率超越競爭对手。
銀行最近推出全新 AI 助理「DBS Joy」，專為企業客戶設計，全天候協助處理獨特企業銀行查詢。系統配備超過 100 個 AI 演算法，分析用戶數據後提供個人化提示，例如即將出現的資金短缺預警、產品推薦及 other 財務洞察。DBS 的終極目標是讓生成式 AI 發展成客戶信賴的財務顧問，包括零售用戶透過銀行應用程式與個人化 AI 代理互動。
銀行業 AI 回報率跑贏科技巨頭
麻省理工學院 2024 年 7 月發表的研究報告顯示，在 300 個公開披露的 AI 項目中，涉及 300 億至 400 億美元（約港幣 2，340 億至 3，120 億元）的生成式 AI 投資，當中 95% 未能取得實質回報。不過銀行業似乎正扭轉這個局面。JPMorgan Chase 行政總裁 Jamie Dimon 上月接受訪問時表示，銀行每年約 20 億美元（約港幣 156 億元）的 AI 投資已達收支平衡，並形容這只是「冰山一角」。這評估與 DBS 經驗不謀而合，後者計劃繼續加速 AI 發展，目標成為 AI 驅動的銀行。
研究機構 Boston Consulting Group 指出，代理式 AI 在 2025 年已佔所有行業 AI 價值 17%，預計到 2028 年將達到 29%。代理式 AI 是一種依賴數據主動作出獨立決策、規劃並自主執行任務的人工智能，僅需最少人為監督。MIT Technology Review 於 2025 年進行的調查顯示，250 名銀行業高管中有 70% 表示其機構正使用代理式 AI，當中 16% 已完成部署，52% 正進行試驗項目。
銀行業能在 AI 投資中獲得回報，關鍵在於金融數據的結構化特性，以及清晰的投資回報率指標，令機構更容易衡量及改善 AI 表現。相比之下，Meta 及 Amazon 等科技企業持續投入數以十億美元建設 AI 基礎設施，投資者卻質疑回報何時實現。McKinsey 分析指出，銀行若要從 AI 中釋放價值，必須在整個 AI 能力堆疊中作出平衡投資，包括技術基礎、數據管理、人才培訓以及企業文化轉型。
DBS 深入應用 AI 涵蓋個人及中小企
DBS 於 2022 年透過 AI 及機器學習應用案例創造 1.8 億坡元（約港幣 11 億元）經濟價值，當中包括 1.5 億坡元（約港幣 9 億元）收益增長，及 3,000 萬坡元（約港幣 1.8 億元）生產力提升與成本規避。2023 年這數字增長超過一倍至 3.7 億坡元（約港幣 22 億元），2024 年再次倍增至超過 7.5 億坡元（約港幣 44 億元）。銀行在消費者層面的成效尤其顯著，AI 生成的建議協助客戶將儲蓄增加 83%，投資增加 4.3 倍，保險覆蓋增加 2.3 倍，同時令數碼客戶的收入倍數增加兩倍。
在中小企業貸款方面，DBS 部署 AI 技術提供快速營運資金貸款，配備內置 AI 現金流監控解決方案，能預測 95% 高風險貸款，並透過及時介入及支援防止大部分違約情況。銀行將 AI 能力擴展至企業及交易銀行等其他領域，加速客戶獲取及資產增長，協助機構成為本地市場佔有率領導者。分析師指出，DBS 成功源於十年來在數據基礎設施的持續投資，然後建立直接服務業務目標、且可衡量成果的 AI 能力。
AI 顛覆傳統銀行業 策略與挑戰並存
Tan Su Shan 承認 AI 應用需要持續投資，除了資本投入，還包括員工技能提升所需時間。銀行今年在各部門推出多項 AI 技能培訓計劃，甚至部署生成式 AI 驅動的輔導工具來支援這些工作。目標並非減少員工數量，而是自動化繁瑣工作，讓員工專注建立及維護與客戶的人際關係。行政總裁表示銀行並未凍結招聘，但確實需要技能提升，形容這是永無止境的旅程，需要不斷演進。
業界專家警告，銀行若要在 AI 時代保持競爭力，必須超越試驗階段，重新定義策略、技術及管治架構。傳統銀行業務模式長期依賴客戶惰性、定價不透明及對分銷渠道的控制，但 AI 正侵蝕這三大支柱。隨著 AI 驅動的金融代理變得更精密，將從根本上改變客戶與銀行的互動方式，迫使金融機構重新思考其價值主張。McKinsey 研究顯示，使用多代理系統準備信貸備忘錄可令信貸分析師生產力提升 20% 至 60%，決策速度加快約 30%。
KPMG 於 2025 年 2 月發表的報告估計，生成式 AI 有潛力為美國銀行業在 2025 年增加 1，570 億美元（約港幣 1.22 萬億元）價值，當中前台業務佔近一半。不過要釋放這價值需要策略性及以人為本的部署方式。Deloitte 預測到 2025 年，運用 AI 的企業中有 25% 將部署智能代理，到 2027 年採用率預計上升至 50%。這些預測反映行業正轉向能自主行動的系統，令代理式 AI 成為金融機構提升客戶滿意度、簡化營運及確保在快速變化環境中保持敏捷性的重要工具。
銀行業面對的挑戰包括數據品質問題、舊有系統及技術債務，以及 AI 及數據專家的人才短缺。不過機遇同樣巨大，包括增強客戶參與度及個人化體驗、改善營運效率及降低成本、加強風險管理及欺詐預防，以及加快新產品及服務的上市時間。Forrester 於 2024 年發表的研究顯示，雖然部署單一重要的生成式 AI 應用或代理仍屬罕見，但金融服務企業因其數據豐富及語言密集的營運特性，處於獨特有利位置以善用 AI 發展。
獲國際獎項肯定 結構化轉型成關鍵
Global Finance 於 2025 年頒發「全球最佳 AI 銀行」獎項予 DBS，表揚銀行在過去十年的創新追求及重大投資。銀行在平台、流程及人才方面的投資，令 AI 創新能快速在整個機構擴展，提升客戶體驗及員工生產力。Euromoney 亦將 DBS 評為「2025 年全球最佳銀行」及「2025 年亞洲最佳數碼銀行」，認可其在財富管理及批發銀行等高回報業務的增長，令銀行能維持 18% 股本回報率。
行業觀察指出，銀行需要在 AI 轉型中採取結構化及可擴展方法，結合高層願景與營運執行。成功策略需要將由上而下的視角（確保領導層願景及長期市場目標清晰界定）與由下而上的方法（解決職能及營運現實）相結合。透過將 AI 驅動的洞察及強大數據管治嵌入核心流程，銀行能應對零散數據、舊有系統及人才短缺等挑戰。專家建議銀行應優先執行在快速成效與長期轉型之間取得適當平衡的 AI 計劃，確保每項投資直接與業務價值掛鈎。
來源：DBS