Westpac用AI迁移数据仓库，成本从7000万美元降至3500万

用AI加速迁移使成本减半，并形成可复用能力。

要点 Westpac表示，借助AI加速遗留的St.George数据仓库迁移，项目成本从预算的7000万美元降至约3500万美元。 CEO Anthony Miller称，AI工具加快了代码转换、测试和文档编写，使迁移提前两年多完成。 该项目形成了一套可复用的AI数据迁移能力，Westpac预计将其应用于其他迁移项目以进一步获益。

Westpac表示，对其St.George业务进行的一次“AI加速”数据仓库迁移，帮助该行节省了3500万美元的项目成本，并产出了一套可复用的模式，有望带来更多节省。

该行在9月的一次数字、数据与AI投资者日上简要介绍了其如何在数据仓库迁移中使用AI。[pdf]

当时，该行强调AI使迁移的预期交付时间缩短了两年。

但在年度业绩发布中，该行进一步量化了这一AI用例的财务收益。[pdf]

像数据仓库迁移这样的技术项目能在银行的财务业绩中获得专属幻灯片，本就相当少见，更不用说由银行CEO将其作为组织技术能力的范例来展示。

但CEO Anthony Miller表示，这项工作很好地说明了AI如何帮助该行交付Unite——这是该行一项重大技术简化和转型计划的代号。

“我们在Unite中使用了AI，”Miller说。

“一个例子是遗留St.George数据仓库的迁移。团队使用AI工具加快了代码转换、测试和文档编写。

“这帮助我们在两年多前以一半的成本完成了迁移。

“我们预计将从FY27开始确认相关收益。”

在幻灯片中，Westpac披露，该数据仓库迁移最初的预算成本为7000万美元，但现在预计约为3500万美元。

该迁移预计每年带来约1500万美元的直接收益。

Westpac写道，旧数据仓库的退役“计划在FY27进行”。

该仓库中数据的目的地是Westpac所称的Adapt，这实际上是一个构建在Azure上的基于云的数据与分析平台。

Miller表示，由于通过St.George数据仓库迁移，该行得以形成一套可重复的、“可复用的AI数据迁移能力”，因此现在将带来额外的财务和交付收益。

“所开发的工具、方法和经验可以复用于其他迁移，”Miller说。

“这是一个很好的例子，说明当AI能力被整合[到工作项目中]时可以实现什么。”

可复用的迁移流程是银行此前拥抱云计算时的一个标志性特征，当时它们能够创建并完善将应用从本地基础设施迁移到基于云的基础设施的模型。

Westpac报告称，截至2026年9月30日的全年法定净利润为68亿美元，较上年下降1%。