在Tatler House与星展银行企业及机构银行部共同举办的对话活动中,OpenAI的Oliver Jay与星展银行的Bidyut Dumra就部署AI、衡量投资回报率、安全性及如何赢得员工认同等关键课题,分享了深刻的见解与AI战略。
对于那些数十年如一日深耕传统经营模式的企业而言,真正实现人工智能(AI)的有效落地究竟需要什么?9月22日傍晚,在Tatler House举办的一场对话活动中,这一议题成为焦点。新一代商业领袖与家族企业掌舵人齐聚一堂,展开了一场务实而非空谈的深入交流。
本次Tatler House对话由星展银行企业及机构银行部(DBS Corporate and Institutional Banking)合作举办。OpenAI国际业务董事总经理Oliver Jay与星展银行创新及未来工作组主管Bidyut Dumra受邀出席,并由Tatler的Chong Seow Wei担任主持。星展银行企业及中小企业银行部主管陈泽玲(Chen Ze Ling)发表致辞,欢迎新一代商业领袖为家族传承的基业注入新鲜的敏锐视角。
Above 星展银行企业及中小企业银行部主管陈泽玲(Chen Ze Ling)(摄影:Adrian Lee)
AI部署应源于重构,而非简单的功能叠加
对于Bidyut而言,最大的难题并非技术本身,而是人们习惯于维持既有运作流程的心理。他向与会者透露,星展银行的转型之旅从2014年的AI早期试验,迈向了2018年全面推行“AI产业化”的战略部署。银行将数据专业人士整合至单一业务部门以留住人才,培训董事总经理以确保能为新的应用场景提出关键问题,并将KPI中的20%与转型成果挂钩,而不单是产出水平。他的建议是:“当下必须采取强有力的举措,切勿拖延。”
Above 星展银行创新及未来工作组主管Bidyut Dumra(左)与OpenAI国际业务董事总经理Oliver Jay(右)(摄影:Adrian Lee)
衡量标准决定行为导向
银行还构建了一套“AI经济价值”评估框架,通过将每一个新应用场景作为测试组与对照组进行比对,精确追踪成本、收入及生产力的实际增长,这一机制自2022年起便披露在星展银行的年度报告中。他举例说明,银行利用AI模型识别出印度地区持有高息信用卡的客户,这些客户若改用低息分期方案将更为划算,于是银行主动进行引导——这一举措令相关业务实现了翻倍增长。
然而,他警示道,指标是一把双刃剑,必须明确你究竟在奖励哪种行为,并确保其得到切实量化。
从目标出发,而非从工具出发
对于没有专业AI团队的领导者,Jay的建议呼应了他整晚强调的核心主题:从业务目标出发,而非从技术本身出发。
那些仅仅堆砌零散生产力提升(例如提高5%或20%)的公司,往往难以展示真实的AI投资回报率(ROI)。反之,那些以具体目标为导向的企业,比如将生产周期缩短两个月,则能更轻易地锁定正确的AI投资方向。
他指出,新加坡的小贩中心正是AI技术普及化的最好证明,小贩们在追踪原料成本和分析客户偏好时,甚至比许多大型企业展现出更精湛的专业度。
安全已成为AI规模化的真正瓶颈
Jay表示,如果说四年前的关键在于技术能力,那么现在的核心差异则在于AI的安全性——这决定了企业是在扩展中获益,还是在盲目尝试中蒙受损失。
OpenAI在产品发布前会进行广泛的“红队测试”,以评估模型极限并设置护栏;而一旦企业为了追求性能而下载去除了安全保护措施的开源模型,这些屏障便会消失。
他的建议是:对待AI合作伙伴的选择,应像对待任何关键供应商决策一样严谨,并在采用任何平台前,先深入考量其背后的安全性测试细节。
当晚最生动的展示发生于研讨环节之后,OpenAI工程师Tyler Ryu利用ChatGPT Work即时构建了一份商业提案,涵盖了成本测算、表格编制以及针对一家虚拟行李标签初创公司的投资规划。
活动的最后,星展银行新加坡企业银行部主管Soh Wee Li敦促在座嘉宾将AI采纳视为一项紧迫而非可选的任务,并向嘉宾推介了旨在提供定制化指导的“星展生成式AI创新计划”(DBS’ Spark GenAI Programme)。
Above 星展银行新加坡企业银行部主管Soh Wee Li(摄影:Adrian Lee)
研讨结束后,嘉宾们移步至交流酒会,享用Tim’s Fine Catering提供的佳肴、Dassai清酒,并体验Bynd Artisan的现场皮具压印服务,领取个性化专属定制礼物。
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