星展银行坚持以人为本率先运用AI与ML技术-- 迪族网

星展银行坚持以人为本率先运用AI与ML技术

来源：至顶头条　2022-12-08 13:26:28

看似老生常谈，但星展银行用实际行动践行了自己的承诺。Euromoney将其评为2021年全球最佳数字银行与全球最佳银行，也是该机构连续第四年将星展评为全球最佳银行。

(资料图)

星展银行首席数据与转型官 Nimish Panchmatia

Panchmatia提到，银行内部一直在推动RED政策——即尊重他人、易于相处、稳定可靠。听起来倒是简单，可星展银行是如何达成这些目标的？

“首先，我们有着非常清晰的信息和愿景。在企业高层，我们的文化与技术、与客户的预期交互方式、可持续性以及对社会的回馈思路共同构成了完整的统一体。之后，我们把这个大愿景拆分成多个易于理解的小块，借此让员工们参与进来。崇高的宣言当然激动人心，但更重要的是让人们相信它、理解它，将话语转化成真实的意义。”

他补充道，星展银行还建立起了强大的创新框架。

“我们都乐于接受来自外部的想法，我们能够接受失败——每一年，我们都会给好思路颁发「虽败犹荣」奖。我们试过了，只是没能发挥作用。也许是因为技术还不成熟，也许是因为我们并不像自己想象中那样了解客户的需求，也可能是我们在测试中发现想法并不靠谱。总之，我们非常擅长在创新框架之内毙掉创意。”

星展银行还一直重视在整个技术堆栈内实现数字化。

“很多技术乍看之下似乎非常完美，但背后的很多流程却跟第一印象并不同步。我们的办法是，无论打算对什么进行数字化，都强调进行端到端的完整数字化。”

他回忆道，大概10到11年前，星展银行的大部分技术都是外包实现的，主要合作伙伴就是IBM。

“但我们后来看到了亚马逊、苹果、Facebook以及阿里巴巴的崛起。数字化开始发挥重要作用，但我们并不真正了解个中价值。我们意识到要想继续参与市场竞争，就必须主动学习，于是开始将外包转为内包。如今，我们90%的技术都是内部原研的产物。”

而在新冠疫情突然爆发之时，这一切都转化成了回报。

“当时我人在香港，发现很多银行被疫情冲昏了头脑、不知如何应对。但星展银行很快就完成了无缝切换。当时，不少全球知名的银行都没有向员工分发笔记本电脑（员工只能在单位的台式机上工作），也不清楚该怎么居家办公，我们则迅速做出了反应。但考虑到大家还不习惯长时间居家工作，我们又调整了IT堆栈。总之，因为我们拥有并理解自己的技术储备，所以才更容易做出反应。”

星展银行决定继续调查并试验技术，随后又尝试了物联网，但发现时机还不成熟。

至于人工智能（AI）和机器学习（ML），这两项技术已经做好准备、并且在市场上得到了广泛应用。

“我们一直非常关注数据和应用AI模型——必须将其作为我们业务的核心，为此投入再多资金也在所不惜。”星展银行拥有700多名数据专业人员，而且遍布在整个组织之内，并非集中在独立于业务线的统一部门内。

“我们的技术规模，没准已经能跟纯科技企业比肩。”

星展银行之所以能很好地留存员工，部分原因是提供丰富的成长机会和持续挑战。而且即使技术人员最终决定要走，他们的跳槽目标也不是另一家银行，而很可能是谷歌或者亚马逊。星展银行已经在DeFi、Web3、区块链和加密货币托管等领域建立合作，并在内部测试元宇宙及对话式AI，希望借此开发出客户服务型聊天机器人。

“我们一直与合作伙伴携手，随时把握商业环境的变化与节奏。在发现找不到出色的通用型聊天机器人之后，我们决定构建自己的机器人成果。”而且出于尊重客户的考量，星展银行不会强迫客户接受聊天机器人，只是借用它让24/7全天候呼叫中心的等待时间更短一些。

在消费金融方面，星展银行高度依赖于数据分析。

“我们非常重视人本位原则。只有这样的个性化水平，才能消除性别偏见。我们会通过数据分析个人资料、客户可能感兴趣的对话内容和产品组合。我们不会故意根据客户的性别来决定交流的走向。”

他也很清楚，有研究表明算法和模型中可能存在偏差/偏见。

Panchmatia强调，“我们知道算法漂移这类问题，也在努力加以解决。”

但模型漂移并不是严谨的科学，所以星展银行决定由数据科学家、“具有人文意识”的其他科学家和工程师，联合专门研究模型漂移的行为科学家共同解决这个难题。

“模型漂移需要一些判断，所以我们不能单从数据科学或者业务产出的角度来审视，更需要配合行为科学加以看待。”

他还补充道，AI与机器学习虽能提供良好的洞察力，但银行也要尽量保持平衡、避免给客户带来心理不适。

“只要运用得当，它们可以成为非常强大的工具。但其中也有需要遵循的道德规范。我们拥有一套高度结构化的方法，还建立了负责任数据使用委员会。我们会从各个角度探讨用例，而不仅仅是从中赚到更多的钱。”

其中一个现实项目，就是利用机器学习来确定向客户宣传保险计划的最佳年龄段。客户的保障需求会随着人生阶段的推进而改变。机器学习模型能够预测客户何时需要额外或不同类型的保险，并整理出更合适的保单条款。

星展银行还通过持续发现、深入双向对话等物理或数字方式与客户/非客户群体建立联系，并将这种方法融入新的产品或服务设计当中。新产品一经打包，银行就会开展测试。面向中小企业的固定利率外汇（FX）产品就是这种开发方法的产物。

Panchmatia总结道，“中小型企业客户表示，他们的进出口业务受汇率波动影响过大，迫切需要平抑这种冲击。从他们的业务特性来看，采取即期汇率完全不可接受，最好能有持续7到10天的固定汇率窗口。在此之前，银行只提供远期汇率认购服务，但起购额过高。这让我们意识到，短期内面向小额交易的固定汇率服务正是有待填补的市场空白。”

关键词：星展银行机器学习最佳银行

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