近日，星展银行首席执行官陈淑珊在接受采访时表示，该行正加速推进人工智能转型，致力成为有温度的生成式人工智能驱动银行。

陈淑珊指出，星展银行的AI探索始于十多年前。当时该行意识到数据整理的重要性，先搭建了专属数据库，随后推动这些数据应用的规模化与规范化，还创建了符合个人银行及中小企业客户需求的情景化推荐模型，为后续AI研发应用奠定基础。

此前，星展银行新加坡CEO林鑫川在署名文章强调，高质量数据是成功AI战略的核心。为了有效扩展AI应用，他呼吁银行应建立集中式数据平台，作为单一可信数据源，以确保数据治理、可发现性和安全性；AI协议库的建立可以提升模型的复用性。可见，这一观点与星展银行早年布局一脉相承。

事实上，随着AI应用的深入，其伴生的安全问题正日益凸显。进一步观察其应用端可见，大模型面临着幻觉输出、隐私泄露、提示词注入、数据投毒与数据窃取等风险，2024年全球频发的AI大模型安全事件，既印证了这些风险的真实性，也为行业敲响警钟，使得安全体系的构建迫在眉睫。

为此，星展银行建立了覆盖全生命周期的AI安全管控架构，针对数据采集、模型训练、部署推理等环节，实施训练数据安全防护、模型安全评估测试、用户输入防御、数据投毒攻击防范等机制，同步落实科技伦理与合规审查，再通过权限与知识分区双维度调控访问控制，实现精细化安全管理。

林鑫川表示，只有确保AI模型基于高质量、合规的数据训练，同时严防客户信息泄露与滥用，AI应用才能安全落地并发挥价值。谈及AI应用的进展，星展银行首席信息官兼科技及营运部主管宫霄峻透露，目前，该行已拥有1500多个AI模型，应用于多达370多个业务场景，预计2025年将创造逾10亿新元经济效益。

具体来看，星展银行在企业客户服务领域，通过AI完成客户验证、尽职调查及ESG调查的完善工作，同时还推出生成式人工智能支持的机器人，帮助中小企业客户处理账户余额、查询交易历史、定位自动柜员机等；在风险防控端，借助AI技术支持诈骗风险检测，助力欺诈识别；在内部层面，运用员工AI助手DBS-GPT服务于日常办公场景以简化流程、减少重复工作，提升了员工办公效率。

此外，在新加坡、中国等市场，该行已部署超过20个生成式AI应用案例，覆盖销售、运营服务与处理、软件开发等多个部门。