บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) หรือ BBIK ที่ปรึกษาชั้นนำด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันระดับองค์กร (Digital Enterprise Transformation) ระบุว่า การแข่งขันทางธุรกิจที่ทวีความรุนแรง ประกอบกับความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มสูงขึ้น กำลังกดดันให้องค์กรต้องเร่งยกระดับโครงสร้างการทำงาน เพื่อขับเคลื่อนและประสานการทำงานระหว่างคน กระบวนการ ข้อมูล และเทคโนโลยีโดยเฉพาะปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) อย่างเต็มรูปแบบ หรือที่เรียกว่า “Intelligent Enterprise” — องค์กรที่ตัดสินใจและดำเนินการบนพื้นฐานของข้อมูล เทคโนโลยีและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความคล่องตัว และการเติบโตอย่างยั่งยืน

นายพชร อารยะการกุล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) หรือ BBIK กล่าวว่า การแข่งขันที่รุนแรงและการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี ที่เกิดขึ้นพร้อมกันหลายมิติ ทำให้องค์กรไทยต้องมองให้ชัดว่าเทคโนโลยีและ AI จะส่งผลต่อธุรกิจในจุดใดก่อน และควรลงทุนในส่วนใด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม มากที่สุด จากการวิเคราะห์ของบลูบิค เทรนด์เทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญต่อการเปลี่ยนผ่านขององค์กรไทยในปี 2569 สามารถจำแนกออกเป็น 3 เมกะธีมหลัก ดังนี้

ธีม 1 — Hyperefficient Operations and Value Chain

ปี 2569 องค์กรไทยจะเร่งใช้เทคโนโลยีที่ทำให้กระบวนการทำงานฉลาดขึ้น ลดงานซ้ำซ้อนและต้นทุน เพิ่มความแม่นยำ และช่วยให้การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เร็วขึ้น โดยเฉพาะในฟังก์ชันระบบงานหลังบ้าน (Back-Office) ลูกค้าสัมพันธ์ IT/DevOps และซัพพลายเชน ซึ่งจะเป็นกลุ่มงานที่นำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ควบคู่กับการวาง “Intelligent Architecture Foundation” อย่างมีนัยสำคัญ เพื่อสร้างรากฐานสำคัญก่อนขยายการใช้งาน AI ในระดับองค์กร

1.1) Autonomous Back-Office:

ระบบ AI ที่รับ–ตรวจสอบ–ประมวลผลข้อมูลตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง เพื่อทดแทนงานเอกสารจำนวนมากที่พึ่งพาแรงงานมนุษย์ (Straight-Through Processing – STP)

กรณีศึกษา (Use Case):

• กลุ่มธนาคาร บริการทางการเงิน และประกันภัย (BFSI): AI ตรวจสอบเอกสารสินเชื่อและเอกสารเคลมประกัน ลดเวลาการอนุมัติจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่นาที

• ภาครัฐ: AI ตรวจสอบแบบฟอร์มราชการจำนวนมาก เพิ่มความเร็วของกระบวนการให้บริการประชาชน

1.2) Multiple AI Models for Planning and Forecasting:

ประสานการใช้ AI หลายตัว (Composite AI Strategy) ตามจุดแข็งและความเชี่ยวชาญของแต่ละโมเดล เช่น Time-Series Forecasting ทำงานร่วมกับ Optimization Algorithms เพื่อดึงศักยภาพสูงสุดของ AI ตอบโจทย์ความต้องการธุรกิจได้อย่างแม่นยำในทุกมิติ

กรณีศึกษา (Use Case):

• ภาคการผลิต/ระบบซัพพลายเชน: ผสานการทำงานของหลายโมเดล AI บน ERP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ เช่น
  • AI สำหรับคำนวณปริมาณสินค้าคงคลังและการบริหารวัตถุดิบ
  • AI สำหรับวางแผนการผลิตให้สอดคล้องกับดีมานด์และกำลังการผลิตของเครื่องจักร 
  • AI ที่เชี่ยวชาญด้านการออกแบบเส้นทางขนส่ง เพื่อประหยัดต้นทุนโลจิสติกส์

1.3) AI Workflow Orchestration:

เทคโนโลยีที่เชื่อมต่อการทำงานหลายขั้นตอนให้เป็น Workflow เดียวกัน โดยมี AI Agent เป็นตัวประสานงาน รับเรื่อง วิเคราะห์ ส่งต่อ และจบงานอย่างไร้รอยต่อ อีกทั้งยังสามารถตัดสินใจแก้ปัญหาพื้นฐานระหว่างทาง เพื่อลดปัญหาคอขวดได้อีกด้วย (Autonomous Decision Making)

กรณีศึกษา (Use Case):

• ธุรกิจประกันภัย: การใช้ AI Orchestration ครอบคลุมทั้งงานเคลมประกัน ตรวจสอบเอกสาร ตรวจสอบการโกง/ฉ้อฉล ตลอดจนการจัดคิวอนุมัติประกัน
• ภาครัฐ: การใช้ AI ประสานงานบริการประชาชน เช่น รับเรื่องร้องเรียน → วิเคราะห์ → ส่งต่อหน่วยงานที่เกี่ยวข้องอัตโนมัติ

ธีม 2 — Intelligent and Adaptive Customer Experience

องค์กรธุรกิจกำลังก้าวข้ามจาก “จุดเริ่มต้น/Pilot Project” ไปสู่ “การขยายขอบเขตการใช้งาน AI ในองค์กร” เพื่อยกระดับประสิทธิภาพ สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างแท้จริง รวมถึงการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์/บริการที่ตอบโจทย์  ความต้องการ และการสร้างโมเดลธุรกิจใหม่ ซึ่งเทคโนโลยีที่จะเข้ามามีบทบาทสำคัญนี้ ได้แก่

2.1) AI Recommendation Engine:

โซลูชัน Ready-to-Use AI จะเข้ามาช่วยให้องค์กรสามารถใช้งานได้ทันที คุ้มค่า และแม่นยำ โดยไม่จำเป็นต้องมีทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI หรือระบบหลังบ้านขนาดใหญ่รองรับ เหมาะสำหรับงานเฉพาะด้าน อาทิ งานฝ่ายบุคคล การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และงานธุรการ

กรณีศึกษา (Use Case):

• กลุ่มธนาคาร/การเงิน: ใช้ระบบ AI สำหรับการปล่อยสินเชื่อดิจิทัล (Digital Lending AI) เพื่อประเมินความสามารถทางการเงินของลูกค้าอย่างแม่นยำและโปร่งใส ทำให้อนุมัติได้เร็วขึ้นและลดความเสี่ยง             เชิงปฏิบัติการ
• ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: ใช้ระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะ (Product Recommendation AI) ที่ติดตั้งและใช้งานได้ทันที เพื่อเสนอสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าแบบเรียลไทม์ เพิ่มประสิทธิภาพในการขาย

2.2) AI-Enhanced Customer Service:

บทบาทของ AI จะขยับจากการเป็น “เครื่องมือ (Tool)” ไปสู่การเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการหลักของธุรกิจ ทำให้องค์กรสามารถให้บริการและดำเนินงานแบบอัตโนมัติครบวงจร   (End-to-End) พร้อมสร้างคุณค่าได้อย่างต่อเนื่อง

กรณีศึกษา (Use Case):

• กลุ่มธนาคาร/การเงิน: ระบบศูนย์บริการลูกค้าอัจฉริยะ (AI Contact Center) และระบบติดตามหนี้อัตโนมัติ  ที่นอกจากติดตามหนี้แล้ว AI Collections ยังสามารถนำเสนอแนวทางการปรับโครงสร้างหนี้ ก่อนที่ลูกค้าจะ  ผิดนัดชำระหนี้ (Prediction-Based Action) ได้อีกด้วย
• ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: ระบบช่วยเหลือคำสั่งซื้อ (AI Order Support) ตอบคำถามลูกค้า ติดตามสถานะพัสดุ และแก้ไขปัญหาตั้งแต่หน้าบ้านถึงหลังบ้านแบบอัตโนมัติ

2.3) Hyperpersonalization:

AI ที่ “เข้าใจและใส่ใจมนุษย์ (Empathy Engine)” ด้วยการผสานความสามารถของ Multimodal AI เข้ากับข้อมูลเชิงลึกจากระบบหลังบ้าน (CDP/CRM) เพื่อส่งมอบประสบการณ์ที่ตรงความต้องการ เป็นธรรมชาติ และใกล้เคียงมนุษย์ที่สุดในทุก Touchpoint

กรณีศึกษา (Use Case):

• บริการลูกค้าสัมพันธ์: จาก Chatbot สู่ AI Empathy Agent ที่วิเคราะห์โทนเสียงและบริบท เพื่อเลือกวิธีตอบสนองที่เหมาะสมที่สุด หรือพิจารณาส่งต่อให้ผู้เชี่ยวชาญ — ทำให้การบริการเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และเป็นมนุษย์มากขึ้น
• ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: การใช้ AI ยกระดับ CX Personalization ด้วยการเชื่อมโยงข้อมูลของระบบหลังบ้านแบบอัตโนมัติ ทำให้ส่วนงานบริการหน้าบ้านสามารถส่งมอบบริการดีที่สุดให้กับลูกค้าได้ ในขณะเดียวกันก็    เพิ่มโอกาสในการขายสินค้าเพิ่มขึ้นอีกด้วย
• ธุรกิจประกันภัย: ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลและจัดการความเสี่ยงล่วงหน้าให้กับลูกค้า พร้อมเพิ่มโอกาสในการทำ Cross Selling ให้บริษัท เช่น การขายประกันเดินทางแบบรู้ใจผ่านการให้ข้อมูลการดูแลเชิงป้องกัน (Preventive Care) แก่ลูกค้าเฉพาะราย พร้อมนำเสนอบริการอื่น ๆ เพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการเดินทาง

ธีม 3 — Digital Trust and Resilience

เมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในกระบวนการตัดสินใจที่สำคัญ ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และการกำกับดูแลจึงกลายเป็นประเด็นที่องค์กรต้องให้ความสำคัญเป็นอันดับต้น ๆ เพื่อป้องกันความเสี่ยงด้านข้อมูล ความโปร่งใสของโมเดล และผลกระทบทางกฎหมาย แนวโน้มสำคัญในปี 2569 ได้แก่

3.1) Zero-Trust AI Access:

การจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลของโมเดล AI อย่างละเอียดในทุกระดับ (Layer) เพื่อป้องกันการเข้าถึงข้อมูลที่ไม่จำเป็นและลดความเสี่ยงด้านการละเมิดความมั่นคงปลอดภัยข้อมูล

กรณีศึกษา (Use Case):

• กลุ่มธนาคารและการเงิน: ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลลูกค้าและข้อมูลธุรกรรมการเงิน ในการนำไปเสริมการเรียนรู้ของโมเดล AI เช่น ระบบบัญชีหรือระบบบริหารลูกค้าสัมพันธ์ (CRM)

3.2) AI-Powered Cyber Defense:

ระบบป้องกันภัยไซเบอร์ที่ใช้ AI ตรวจจับ วิเคราะห์ และตอบสนองภัยคุกคามยุคถัดไปที่มีทั้งความเร็วและปริมาณมหาศาลแบบเรียลไทม์ พร้อมรับมือการโจมตีรูปแบบใหม่ เช่น Deepfake Phishing และการโจมตีทางไซเบอร์ที่ใช้ AI เป็นเครื่องมือ

กรณีศึกษา (Use Case):

• สถาบันการเงินและประกันภัย: ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติหรือพฤติกรรมเสี่ยงแบบทันที (Real-time Anomaly & Fraud Detection)
• องค์กรขนาดใหญ่: วิเคราะห์ทราฟฟิกเครือข่ายเพื่อป้องกันการบุกรุก (AI-Driven IDS/IPS)
• ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: ป้องกัน Bot Attack, Credential Stuffing และการปลอมแปลงคำสั่งซื้อ

3.3) AI Governance Framework:

กรอบกำกับดูแลการใช้ AI เพื่อให้ระบบโปร่งใส ตรวจสอบได้ และสอดคล้องกับกฎหมายและมาตรฐานองค์กร โดยเฉพาะในกรณีการใช้ AI ตัดสินใจเชิงนโยบายหรือมีผลต่อผู้บริโภค

กรณีศึกษา (Use Case):

• กลุ่มธนาคารและการเงิน: การกำกับดูแลโมเดลสินเชื่อ ให้สามารถอธิบายเหตุผลการอนุมัติหรือปฏิเสธได้อย่างโปร่งใส

“การก้าวสู่ Intelligent Enterprise ไม่ได้วัดกันแค่การปรับใช้เทคโนโลยี แต่ต้องให้ความสำคัญกับ ขีดความสามารถในการสร้างระบบที่คิด วิเคราะห์ และเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจได้จริง องค์กรที่สามารถผสานการทำงานระหว่าง AI กับคน กระบวนการ และข้อมูลอย่างเป็นหนึ่งเดียว จะเป็นผู้กำหนดเกมในยุคถัดไป ซึ่ง บลูบิค ในฐานะผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านที่ปรึกษาด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันระดับองค์กร ตระหนักถึงกระแสความเปลี่ยนแปลงนี้ จึงมีการเตรียมความพร้อม โดยเฉพาะในส่วนของกำลังพล เพื่อรองรับกับความต้องการในทุกมิติขององค์กรลูกค้า ” นายพชร กล่าวปิดท้าย