Архив Финансовые услуги и страхование · Банки
DBS: программа данных и ИИ/ML дала банку более 750 млн SGD за 2024 год
По данным DBS, в 2024 году инициативы банка в области анализа данных и ИИ/ML принесли более 750 млн сингапурских долларов экономического эффекта — более чем вдвое больше, чем годом ранее. В работе свыше 1 500 моделей в более чем 370 сценариях применения.
/01 · ключевые результаты
-
результат
более 750 млн SGD
экономический эффект инициатив в области данных и ИИ/ML
DBS Group Holdings, годовой отчёт за 2024 год
2024 год · все инициативы банка в области анализа данных и ИИ/ML
данные компании
-
масштаб
более 1 500
моделей ИИ/ML в работе
DBS Group Holdings, годовой отчёт за 2024 год
по данным годового отчёта за 2024 год · весь банк
данные компании
-
масштаб
более 370
сценариев применения ИИ/ML
DBS Group Holdings, годовой отчёт за 2024 год
по данным годового отчёта за 2024 год · весь банк
данные компании
- 81% снижение среднемесячного числа инцидентов из-за запросов на изменения · результат DBS Group Holdings, годовой отчёт за 2024 год
- более 1,2 млрд персонализированных подсказок отправлено клиентам · масштаб DBS Group Holdings, годовой отчёт за 2024 год
- более 1 млрд SGD ожидаемый экономический эффект в 2025 году (оценка компании) · прогноз компании DBS Group Holdings, годовой отчёт за 2024 год
оценка strategai
Компания приводит эффект всей программы, включая меры без ИИ: экономический эффект инициатив в области данных и ИИ/ML — более 750 млн SGD, 2024 год. DBS Group Holdings, годовой отчёт за 2024 год
По данным DBS, в 2024 году инициативы банка в области анализа данных и ИИ/ML принесли более 750 млн сингапурских долларов экономического эффекта — более чем вдвое больше, чем годом ранее. В работе свыше 1 500 моделей в более чем 370 сценариях применения.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- DBS Group Holdings
- Отрасль
- Финансовые услуги и страхование · Банки
- Функция
- Стратегия и управление
- Задача
- Портфель/программа ИИ (агрегат)
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Масштабировано, на 2024
- География
- Сингапур, Гонконг (САР), Индия, Тайвань (Китай)
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
DBS обслуживает 19 млн клиентов и делает ставку на технологии, новые способы работы и партнёрства в экосистемах, чтобы создавать для них больше ценности. В годовом отчёте за 2024 год банк называет одной из задач усиление своей стратегии в области ИИ. Технологическая служба должна сочетать устойчивость систем и экономию затрат со скоростью и инновациями. Наряду с микросервисной архитектурой и облачной инфраструктурой банк использует ИИ/ML для гиперперсонализированных услуг и повышения операционной эффективности. По словам директора по информационным технологиям, DBS работает с ИИ более десяти лет, и это позволило поставить использование анализа данных и ИИ/ML на поток по всему банку.
Что
Решение
К 2024 году в банке работает более 1 500 моделей в более чем 370 сценариях применения. Среди них — персонализированные подсказки: более 1,2 млрд таких подсказок получили свыше 13 млн клиентов в регионе. В Сингапуре клиентам доступен финансовый планировщик на основе ИИ. Для ИТ-систем банк применяет оценку рисков запросов на изменения на основе ИИ: собственная ML-модель обучена на прошлых запросах. Генеративный ИИ используется во внутренних инструментах. JIRA Assist помогает бизнес-аналитикам и тестировщикам составлять пользовательские истории и тест-кейсы по текстовым требованиям. CSO Assistant, собственная разработка банка, в реальном времени расшифровывает и резюмирует обращения клиентов и предлагает решения сотрудникам поддержки.
Как
Внедрение
По данным годового отчёта, в 2024 году инициативы в области данных и ИИ/ML принесли более 750 млн сингапурских долларов экономического эффекта — более чем вдвое больше, чем годом ранее. В 2025 году банк ожидает эффект свыше 1 млрд сингапурских долларов. Оценка рисков на основе ИИ теперь проверяет 100% запросов на изменения против 5% прежде; среднемесячное число инцидентов, вызванных такими запросами, снизилось на 81%. CSO Assistant работает в Сингапуре, Гонконге, Индии и на Тайване; банк ожидает сокращения времени обработки звонков до 20%. Банк также изучает пилоты для клиентов, в том числе чат-бот на генеративном ИИ для корпоративных клиентов и МСП в Сингапуре.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным DBS, в 2024 году инициативы в области анализа данных и ИИ/ML принесли более 750 млн сингапурских долларов экономического эффекта — более чем вдвое больше, чем годом ранее.
- В банке работает более 1 500 моделей в более чем 370 сценариях применения.
- Более 1,2 млрд персонализированных подсказок получили свыше 13 млн клиентов в регионе.
- Оценка рисков на основе ИИ проверяет 100% запросов на изменения против 5% прежде; инцидентов из-за таких запросов стало в среднем в месяц на 81% меньше.
Ограничения
- Более 750 млн сингапурских долларов — суммарный эффект всей программы; распределение по сценариям и метод расчёта банк не раскрывает.
- Клиенты в Сингапуре, которые пользовались подсказками и финансовым планировщиком, сберегали вдвое больше и инвестировали в пять раз больше непользователей. Это сравнение двух групп клиентов; оно не показывает, что разницу создали сами подсказки.
- Эффект свыше 1 млрд сингапурских долларов в 2025 году — ожидание банка; фактический результат за 2025 год в источниках не приводится.
- Снижение на 81% относится только к инцидентам, вызванным запросами на изменения; это не общее число ИТ-инцидентов банка.
-
[1] DBS Group Holdings
Innovating impactful solutions for customers — DBS Annual Report 2024
компания · годовой отчёт за 2024 год
Открыть источник -
[2] DBS Group Holdings
CIO statement — DBS Annual Report 2024
компания · годовой отчёт за 2024 год
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000015 · Версия 2 · 10.10.2026 · /c/CB-000015/