星展银行高管洞察：AI成本随规模化应用而优化

随着人工智能技术在企业内部的广泛应用，星展银行（DBS）正采取精细化策略，根据不同任务特性匹配最适合的AI模型，以期在效率提升的同时，有效控制相关运营支出。

该行高管指出，得益于内部在人工智能技术部署方面的持续优化，尽管AI使用量显著增加，但每单位（token）的运行成本反而呈现下降趋势。

具体实践中，对于较为简单的查询或任务，星展银行会优先采用规模较小的语言模型进行处理，以节约资源。同时，该行致力于测试来自多家供应商的AI技术方案，避免对单一技术提供商产生过度依赖。

此外，星展银行还引入了缓存机制，有效避免了对重复查询的重复处理，进一步提升了系统效率。

该高管强调，随着员工对AI工具的熟练度不断提升，他们在使用和优化相关技术方面也变得更加高效。

尽管人工智能技术在内部得到更广泛的采纳，但据该行高管透露，星展银行的整体技术投入占营收比重始终保持在10%左右，并呈现出稳定的态势。

在技术策略上，星展银行也在审慎评估哪些AI模型和核心技术适合进行内部自主研发。其开放性的技术策略，使得该行能够根据具体应用场景，灵活测试并选择最契合的外部技术方案。

近期，星展银行公布了亮眼的第二季度财报，实现净利润30.8亿新元，创下历史新高，并同时上调了全年业绩预期。