ขณะนี้ หลายภาคอุตสาหกรรมต่างเร่งนำ AI มาใช้ในการดำเนินงานของธุรกิจ สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว AI ได้กลายเป็นแต้มต่อสำคัญที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ทั้งในแง่กระบวนการทำงานและการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น 

อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้สร้างผลลัพธ์จริงไม่ใช่เรื่องง่าย บลูบิคจึงอยากชวนมาทำความรู้จักความท้าทายจาก AI และแนวทางจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น  

ความท้าทายจาก AI ในธุรกิจค้าปลีก 

• การสร้างความแตกต่าง (Differentiation)

โดยทั่วไปแล้ว แบรนด์ที่มีอัตลักษณ์ความเป็นแบรนด์แข็งแกร่งจะสามารถทำให้ลูกค้ารู้สึก “อิน” หรือรู้สึกมีส่วนร่วมกับแบรนด์อย่างใกล้ชิด อย่างไรก็ตาม เมื่อมีการนำ AI มาใช้งานอย่างแพร่หลายยิ่งขึ้น เช่น การใช้วยทำคอนเทนต์ หรือทำแคมเปญการตลาด ทำให้คอนเทนต์ส่วนใหญ่ที่มาจาก AI มักจะมีรูปแบบหรือข้อความคล้ายๆ กัน ดังนั้น องค์กรจึงต้องให้ความสำคัญกับการปรับแต่งชุดคำสั่งเมื่อใช้งาน AI เพื่อให้ยังคงรักษาความเป็นเอกลักษณ์ของแบรนด์

• อคติและความบิดเบือน (Biases & Liability)

โดยปกติแล้ว โมเดล AI/ ML จะเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หากชุดข้อมูลที่นำมาใช้เทรนมีอคติหรือความไม่ถูกต้อง โมเดลก็สามารถเรียนรู้และสืบทอดอคติเหล่านั้นต่อได้ ในบริบทของแบรนด์และธุรกิจค้าปลีกทั่วโลกแล้ว สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ไม่เป็นธรรม หรือเลือกปฏิบัติในด้านต่างๆ ตั้งแต่คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่อาจเลือกให้ความสำคัญกับคนเพียงบางกลุ่ม ไปจนถึงการปฏิบัติตามกฎหมายและอื่นๆ เช่น หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล AI อิงตามฐานลูกค้าที่เป็นคนเมืองเป็นหลัก การสรุปข้อมูลเกี่ยวกับคนในชนบทหรือแถบชานเมืองอาจไม่ถูกต้องและมีความคลาดเคลื่อน

• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย (Privacy & Security)

การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าอาจสร้างความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย แบรนด์ต่างๆ จึงต้องวางแนวทางและมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เข้มงวดยิ่งขึ้น เพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าที่มีความอ่อนไหว จากเหตุการละเมิดข้อมูลหรือการโจมตีทางไซเบอร์ โดยกระบวนการเก็บข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้ต้องมีความโปร่งใส รวมถึงมีการชี้แจงประเภทของข้อมูลที่จะเก็บ เหตุผลในการรวบรวม และแนวทางการนำข้อมูลไปใช้

• ความท้าทายทางเทคนิค (Technical Challenges)

ปฏิเสธไม่ได้ว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อน และการนำโซลูชัน AI ไปใช้เชื่อมต่อกับระบบเทคโนโลยีของธุรกิจหรือปรับให้เหมาะสมกับแต่ละองค์กรโดยเฉพาะ (Tailor-made) ไม่ใช่เรื่องง่าย โดยองค์กรควรมีบุคลากรที่เหมาะสมและมีทักษะความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ในเชิงเทคนิค รวมถึงมีแพลตฟอร์มเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่รวมศูนย์ข้อมูลไว้ในแหล่งเดียว เพื่อให้กระบวนการวิเคราะห์และนำข้อมูลไปใช้จริงดำเนินไปอย่างราบรื่น

• แรงกดดันจากลูกค้า (Customer Resistance)

ลูกค้าบางรายอาจมองว่าการใช้ AI แชทบอทมาช่วยตอบคำถามลูกค้า แตกต่างจากการคุยกับพนักงานที่เป็นคนจริงๆ หรือรู้สึกไม่ได้รับคำตอบที่ต้องการ และอาจทำให้ลูกค้าบางรายไม่อยากมีปฏิสัมพันธ์หรือไม่พึงพอใจในประสบการณ์ที่ได้รับเมื่อซื้อสินค้าหรือบริการ ซึ่งอาจส่งผลต่อการกลับมาซื้อสินค้าหรือใช้บริการในอนาคต ดังนั้น เมื่อนำ AI มาใช้ในการพูดคุยกับลูกค้าอาจต้องมีการปรับให้เหมาะสมเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้ลูกค้า 

กลยุทธ์บริหารจัดการความเสี่ยงในธุรกิจค้าปลีก 

การลดความเสี่ยงและเอาชนะความท้าทายที่เกิดขึ้น เมื่อนำ AI มาใช้กับธุรกิจค้าปลีกคือการวางกรอบบริหารจัดการความเสี่ยงจาก AI เพื่อระบุ ประเมิน จัดลำดับความสำคัญ และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพในการใช้งาน AI 

โดยกลยุทธ์บริหารจัดการความเสี่ยงที่ภาคธุรกิจค้าปลีกสามารถนำมาปรับใช้ได้ ประกอบด้วย 6 แนวทางด้วยกัน 

1. การฝึกอบรมและการสร้างความตระหนัก: องค์กรควรให้ความรู้แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและพนักงานเกี่ยวกับพื้นฐาน ความเสี่ยง ประโยชน์ของ AI และแนวทางปฏิบัติเมื่อนำ AI มาใช่จริงในองค์กร ผ่านการฝึกอบรมหรือให้ข้อมูลที่ชัดเจนและถูกต้อง
2. การวางแนวทางกำกับดูแล: องค์กรควรวางกลยุทธ์ในการบริหารจัดการความเสี่ยงของ AI ให้สอดคล้องกับนโยบายและเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อสนับสนุนการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบและปลอดภัย เพื่อป้องกันความเสี่ยงจากผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น 
3. การประเมินความเสี่ยง: ธุรกิจควรดำเนินการประเมินความเสี่ยงจากการใช้งาน AI อย่างครอบคลุมทุกด้าน ที่รวมถึงการมีเครื่องมือในการมอนิเตอร์และดูแลการใช้งาน AI สำหรับการทำงานภายในองค์กรและการติดต่อกับลูกค้า 
4. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: การวางมาตรการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยมีความสำคัญเช่นกัน เพื่อปกป้องระบบ AI จากการโจมตีทางไซเบอร์ การละเมิดข้อมูล รวมถึงผลกระทบที่ไม่คาดคิด ดังนั้นองค์กรจึงควรมีการตรวจสอบและอัปเดทเทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างสม่ำเสมอเพื่อรับมือภัยคุกคามใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
5. ประเด็นด้านจริยธรรม: การลดอคติและลดการเลือกปฏิบัติที่อาจเกิดขึ้นจาก AI เป็นอีกประเด็นที่ต้องใส่ใจมากยิ่งขึ้น โดยองค์กรควรสร้างความมั่นใจว่าชุดข้อมูลที่นำมาใช้เทรนโมเดลมีความหลากหลาย มีกระบวนการเก็บและประมวลผลข้อมูลที่รัดกุม เพื่อไม่ให้สุ่มเสี่ยงเกิดประเด็นด้านจริยธรรม
6. การสร้างประสบการณ์ลูกค้า: นอกจากในแง่ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้าแล้ว องค์กรยังต้องคำนึงถึงการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้าด้วยเช่นกัน โดยต้องมีการทำงานร่วมกันระหว่างทีมงานต่างๆ ภายในองค์กรและระหว่างพาร์ทเนอร์ เพื่อให้การใช้ AI สำหรับติดต่อสื่อสารกับลูกค้าเป็นไปอย่างราบรื่นมากที่สุด

แน่นอนว่าเทคโนโลยี AI ได้นำไปสู่การสร้างโอกาสมากมายให้ธุรกิจ อย่างไรก็ตามความท้าทายที่เกิดขึ้นจากการนำ AI มาใช้ย่อมเกิดขึ้นตามมาเช่นกัน ดังนั้นในการสร้างผลลัพธ์จาก AI จึงต้องมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เพื่อพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถทำงานร่วมกับระบบและกระบวนการทำงานขององค์กรได้อย่างราบรื่นและปลอดภัย ขณะที่สามารถสร้างคุณค่าเพิ่มให้ธุรกิจทั้งในแง่การดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น

บลูบิค ในฐานะที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีชั้นนำและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI สามารถช่วยคุณจัดการกับความท้าทายและปัญหาต่าง ๆ ด้วยการวางกลยุทธ์ การพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูง จนถึงการเชื่อมโยงกับบริการ/แอปฯต่าง ๆ บน Digital Landscape ทำให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ขั้นสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ พร้อมยกระดับผลลัพธ์ของกระบวนการทำงานด้วยระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้

สำหรับผู้ที่สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่

✉ [email protected] 

☎ 02-636-7011

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก spd.tech, the-future-of-commerce, chisw, clarkstonconsulting, akeneo, medium