ขณะนี้ AI ได้กลายเป็นกลไกสำคัญในการทำธุรกิจ โดยเฉพาะในเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการทำงานต่างๆ วันนี้ บลูบิคจึงอยากพามาดู AI Use Cases ในหลากหลายด้านที่น่าสนใจ ไม่ว่าจะเป็นการช่วยแนะนำการใช้งานระบบคลาวด์ให้มีความคุ้มค่ามากที่สุดเพื่อลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น การช่วยคาดการณ์เรื่องการบำรุงรักษาอุปกรณ์ ไปจนถึงการเพิ่มขีดความสามารถในงานบริการลูกค้า การทำการตลาด ไปจนถึงเรื่องงานทรัพยาบุคคล 

AI Use Cases ที่น่าสนใจและแนวทางการใช้จริง

Cloud Cost Optimization 

ในปัจจุบัน ธุรกิจหลายแห่งต่างหันมาใช้ระบบคลาวด์ในการทำธุรกิจมากยิ่งขึ้น ทั้งใช้เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างระบบไอทีองค์กรหรือใช้งานสำหรับกระบวนการทำงานภายในทั่วไป ดังนั้นการใช้คลาวด์ให้เต็มประสิทธิภาพจึงกลายเป็นอีกประเด็นสำคัญที่ธุรกิจจำนวนไม่น้อยให้ความใส่ใจ และด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ทำให้ธุรกิจสามารถใช้งานระบบคลาวด์ให้มีความคุ้มค่ามากที่สุดเพื่อลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น หรือที่เรียกว่า AI-based Cloud Cost Optimization ซึ่งเป็นการนำ AI และ ML มาใช้วิเคราะห์การใช้งานคลาวด์และค่าใช้จ่ายต่างๆ เพื่อแนะนำแนวทางการใช้งานที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด โดยภายใต้ AI-based Cloud Cost Optimization สามารถแบ่งออกเป็น 

• Automation of Resource Management

AI สามารถนำมาช่วยบริหารจัดการทรัพยากรต่างๆ บนคลาวด์ให้เป็นไปแบบอัตโนมัติ โดย AI จะตรวจสอบแพทเทิร์นการใช้งานที่ไม่ปกติและปรับเปลี่ยนการใช้งานให้เป็นไปแบบอัตโนมัติตามความต้องการใช้งานแบบเรียลไทม์ 

• Predictive Analytics

ในแง่การปรับใช้คลาวด์อย่างเต็มประสิทธิภาพ AI สามารถคาดการณ์ความเป็นไปได้ในการใช้งานคลาวด์ โดยอ้างอิงตามข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น สถิติ พฤติกรรมการใช้งาน รูปแบบการใช้งานที่ผ่านมา  

• Anomaly Detection

AI สามารถตรวจสอบรูปแบบการใช้งานคลาวด์ที่ผิดปกติ (Anomaly Detection) ไม่ว่าจะเป็นทราฟฟิกการใช้งานหรือบิลค่าใช้จ่ายที่ไม่คงที่ ทำให้ธุรกิจตรวจพบความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้ในการใช้งานคลาวด์ ที่อาจรวมไปถึงความเสี่ยงและช่องโหว่ความปลอดภัย เพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที 

• Resource Rightsizing

อัลกอริทึ่ม AI สามารถช่วยแนะนำธุรกิจเกี่ยวกับแนวทางการจัดสรรทรัพยากรบนคลาวด์ เช่น การจัดการ Virtual Machine หรือการถ่ายโอนและจัดเก็บข้อมูลต่างๆ เพื่อปรับเปลี่ยนการใช้งานให้เหมาะสมกับปริมาณการใช้งานจริง ทำให้สามารถลดค่าใช้จ่ายในส่วนที่ไม่จำเป็นลง  

• Intelligent workload placement

อีกสิ่งสำคัญที่ AI สามารถช่วยเรื่อง Cloud Cost Optimization คือการช่วยวิเคราะห์เพื่อแนะนำการบริหารจัดการ Workload รูปแบบการใช้งาน และกระบวนการทำงานต่างๆ บนคลาวด์อย่างเหมาะสมตามความต้องการใช้งานยิ่งขึ้น  

AI-Assisted Maintenance

Predictive Maintenance ซึ่งเป็นการเป็นการคาดการณ์ความเสียหายของเครื่องจักรและอุปกรณ์ต่างๆ ซึ่ง AI สามารถนำมาใช้เพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำของกระบวนการซ่อมบำรุง โดยเครื่องมือ AI สามารถระบุจุดที่อุปกรณ์ทำงานมีประสิทธิภาพลดลง แล้วแนะนำส่วนที่ต้องปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในหลากหลายส่วน ไม่ว่าจะเป็น

• Overall Equipment Effectiveness (OEE)

ในการวัดประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร AI สามารถประเมินกระบวนการผลิตตั้งแต่ต้นจนจบ และระบุว่ามีจุดบกพร่องหรือจุดผิดปกติส่วนไหน เช่น AI อาจตรวจพบชิ้นส่วนสองส่วนที่ไม่เชื่อมต่อกัน หรือตรวจพบอุปกรณ์บางชิ้นทำงานช้ากว่าปกติ ซึ่งการที่สามารถตรวจสอบได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ธุรกิจสามารถรักษาประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานต่างๆ เอาไว้ได้ 

• Total Productive Maintenance (TPM) 

Total Productive Maintenance (TPM) คือการบำรุงรักษาอุปกรณ์และเครื่องจักรในโรงงานโดยเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพของการผลิตและการลดต้นทุน เพื่อให้มีความพร้อมใช้งานเสมอ ซึ่งเมื่อนำ AI มาปรับใช้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเก็บข้อมูลการบำรุงรักษาต่างๆ ได้รวดเร็วและรวมศูนย์ง่ายขึ้น ทำให้พนักงานปฏิบัติการมีข้อมูลในการช่วยในการดูแลรักษาอุปกรณ์ ลดความเสี่ยงเกิดข้อผิดพลาดในการผลิตซึ่งจะส่งผลให้กระบวนการทำงานมีคุณภาพตามมาตรฐานที่กำหนด

• Planned Preventive Maintenance (PPM)  

ในส่วนการบำรุงรักษาตามแผน หรือ PPM เพื่อลดความเสี่ยงอุปกรณ์ทำงานผิดพลาดด้วยการวางแนวทางบำรุงรักษาอย่างสม่ำเสมอ เมื่อนำ AI มาใช้สำหรับงาน PPM ธุรกิจสามารถระบุส่วนงานซ่อมบำรุงที่สามารถสร้างมูลค่าสูงให้องค์กร เพื่อให้จัดลำดับความสำคัญในการซ่อมบำรุงรักษาอย่างมีประสิทธิภาพ 

Customer Service Operations

AI คือกลไกสำคัญที่จะพลิกโฉมงานบริการลูกค้า โดยเฉพาะการมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้ากลุ่มต่างๆ เพื่อให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการที่มากขึ้นของผู้บริโภคได้อย่างรวดเร็วและครอบคลุม เพื่อสร้างประสบการณ์ซื้อสินค้าและการใช้บริการที่ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม โดยเทรนด์ AI ที่กำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในงานบริการลูกค้าคือโมเดลการทำงานร่วมกับระหว่างคนและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างครอบคลุมในส่วนต่างๆ 

• AI-Powered Chatbots

AI แชทบอทเป็นหนึ่งในเครื่องมือการสื่อสารกับลูกค้าที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด โดย AI แชทบอทนั้นต่างกับแชทบอทที่เราคุ้นเคยกันในอดีตที่อาจตอบคำถามแค่ในเรื่องทั่วๆ ไป แต่ปัจจุบัน AI แชทบอทที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเทคโนโลยี Machine Learning เพื่อทำความเข้าใจและตอบคำถามลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ ใกล้เคียงกับการพูดคุยกับพนักงานที่เป็นคนจริงๆ ยิ่งเมื่อธุรกิจนำ AI แชทบอทไปเชื่อมต่อกับระบบ CRM ขององค์กรจะยิ่งช่วยให้แชทบอทสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์และบริการ แล้วดึงข้อมูลในส่วนนั้นมาตอบคำถามลูกค้าได้แม่นยำมากขึ้น

• Predictive Customer Service

การนำ AI มาใช้ในงานบริการลูกค้า ไม่เพียงช่วยเพิ่มความรวดเร็วแต่ยังทำให้ธุรกิจสามารถให้บริการลูกค้าในเชิงรุกยิ่งขึ้นด้วยการคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการไว้ล่วงหน้าหรือคาดการณ์ปัญหาต่างๆ ที่เสี่ยงเกิดขึ้นและหาทางป้องกันก่อนเกิดจริง ด้วยการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์รูปแบบและพฤติกรรมของลูกค้าในช่วงที่ผ่านมา เช่น ช่วงเวลาที่ลูกค้ามักสั่งซื้อสินค้ หรือประเภทสินค้าที่สั่งซื้อด้วยกัน เพื่อนำเสนอโปรโมชันต่างๆ ที่ช่วยเพิ่มโอกาสสร้างยอดขายเพิ่มขึ้น   

• AI-Enhanced Self-Service Portals

Self-service portals ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ลูกค้าสามารถหาคำตอบหรือจัดการแก้ไขปัญหาเบื้องต้นได้ด้วยตัวเองโดยไม่จำเป็นต้องติดต่อเจ้าหน้าที่ เป็นอีกแนวทางที่ช่วยพัฒนาการสร้างประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้ลูกค้า โดยเฉพาะเมื่อนำ AI ผสมผสานเข้าไปในแพลตฟอร์ม ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นด้วย Personalized FAQ ตัวช่วยค้นหาข้อมูลอัจฉริยะด้วยเสียงหรือรูปภาพ รวมไปถึงวิธีการใช้งานฟีเจอร์หรือผลิตภัณฑ์ต่างๆ แบบอินเทอร์แอคทีฟ ซึ่งสามารถอัพเดทข้อมูลได้อย่างต่อเนื่องตามฟีดแบ็กของลูกค้า

• Sentiment Analysis for Customer Feedback

AI สามารถใช้ช่วยทำ Sentiment Analysis ซึ่งเป็นการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกจากข้อความ เพื่อนำไปใช้ปรับปรุงภาพลักษณ์หรือบริการให้ดียิ่งขึ้น เช่น ปรับการสื่อสารให้ลูกค้าเกิดความรู้สึกด้านบวกมากขึ้น หรือใช้ดูแลชื่อเสียงของแบรนด์ ด้วยการหลีกเลี่ยงใช้ข้อความที่สร้างความรู้สึกเชิงลบในการสื่อสาร โดยการทำ Sentiment Analysis มีตั้งแต่การใช้ AI วิเคราะห์ข้อความต่างๆ บนช่องทางออนไลน์ว่าคนมีปฏิกิริยาบวก ลบ หรือเป็นกลางต่อแบรนด์ รวมถึงใช้ ML วิเคราะห์รูปแบบชุดข้อมูลเพื่อระบุความรู้สึกเชิงบวกหรือลบ การทำ Sentiment Analysis ไม่เพียงช่วยธุรกิจปรับการสื่อสารให้ลูกค้าเกิดความรู้สึกด้านบวกมากขึ้น หรือใช้ดูแลชื่อเสียงของแบรนด์ ด้วยการหลีกเลี่ยงใช้ข้อความที่สร้างความรู้สึกเชิงลบในการสื่อสาร แต่ยังนำไปปรับใช้กับการทำคอนเทนต์ให้คนรู้สึกมีส่วนร่วมมากขึ้น รวมไปถึงการให้บริการลูกค้า การเลือกใช้คำในการตอบคำถามเพื่อให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้น  

Hyper-Personalization

การสร้างประสบการณ์ให้บริการลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล (Personalization) เป็นอีกหนึ่งตัวแปรสร้างความได้เปรียบให้ธุรกิจ โดยอัลกอทึ่ม AI สามารถช่วยวิเคราะห์รายละเอียดของลูกค้าเพื่อแนะนำสินค้าและบริการที่เหมาะสมสำหรับความต้องการของแต่ละราย ซึ่งการนำ AI ไปใช้สำหรับการทำ Personalization สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำการตลาดได้ในหลายส่วนด้วยกัน 

• Hyper-Targeted Marketing Campaigns

AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถทำการตลาดแบบเจาะจงกลุ่มลูกค้าได้ยิ่งกว่าเดิม โดยเฉพาะการออกแบบข้อความโฆษณา และแนะนำโปรโมชันสินค้าให้ตรงกับความต้องการซื้อสินค้าของลูกค้ามากขึ้นตามกลุ่มลูกค้าแต่ประเภท ด้วยการประมวลผลจากข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า ประวัติการค้นหาสินค้า และข้อมูลการสั่งซื้อสินค้าที่ผ่านมา ทำให้ธุรกิจนำเสนอโปรโมชันได้เหมาะสมกับช่วงเวลาที่ลูกค้าต้องการซื้อสินค้านั้น อีกทั้งสามารถเสนอขายสินค้าที่คนมักซื้อด้วยกัน (Cross-selling) และนำเสนอสินค้าหรือบริการที่มีมูลค่าสูงขึ้น (Up-selling) เมื่อลูกค้าได้รับโปรโมชันสินค้าที่กำลังต้องการซื้อ จะยิ่งช่วยกระตุ้นยอดขายสินค้าหรือการตัดสินใจใช้บริการของธุรกิจได้ดีขึ้น และเพิ่มความพึงพอใจในการใช้สินค้าและบริการจากลูกค้า  

• Personalization at Scale

หนึ่งในความสามารถของ AI คือการช่วยให้การสร้างประสบการณ์แบบ Personalized สามารถขยายวงกว้างครอบคลุมลูกค้าได้อย่างรวดเร็วกว่าในอดีต โดยเฉพาะในแง่การแนะนำผลิตภัณฑ์และบริการให้ลูกค้าที่ทำได้อย่างรวดเร็วตามความชอบและความต้องการเฉพาะในแต่ละช่วงเวลา รวมไปถึงการเพิ่มการมีปฏิสัมพันธ์และการแก้ไขปัญหาให้กับลูกค้าที่ AI สามารถแปลงเสียงเป็นข้อความ เปิดกระบวนการแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้ในทันที สรุปปัญหา ส่งเคสไปวิเคราะห์ปัญหาต่อและติดตามความคืบหน้าในการแก้ไข 

• Enhancing Lead Scoring and Nurturing

AI สามารถช่วยเรื่องการทำ Lead Scoring ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำการตลาดและการขาย ผ่านการให้คะแนนว่าที่ลูกค้าที่มีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจของเรา เพื่อค้นหาว่าคนกลุ่มใดที่มีแนวโน้มจะกลายเป็นลูกค้าของเราในระยะยาว (Potential Customer) นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยเรื่องการสร้าง Lead ตั้งแต่การติดตามติดต่อกลุ่มผู้สนใจสินค้า สร้างข้อความการตลาดแบบ Personalized ไปจนถึงระบุช่วงเวลาที่ธุรกิจควรติดต่อกลับไปเพื่อสร้างโอกาสกระตุ้นการขาย เป็นต้น  

• Reducing Churn and Increasing Retention

การรักษาฐานลูกค้าเป็นอีกสิ่งที่ธุรกิจควรให้ความสำคัญ ด้วยขีดความสามารถของ AI ธุรกิจสามารถคาดการณ์ช่วงเวลาและสาเหตุที่ลูกค้ามีแนวโน้มหยุดซื้อสินค้าและใช้บริการจากธุรกิจ ด้วยการระบุพฤติกรรมและปัญหาของลูกค้าก่อนหยุดซื้อสินค้า ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าไปแก้ไขได้อย่างทันท่วงที  

Recruiting and Hiring

สำหรับงานด้านทรัพยากรบุคคล AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาให้กระบวนการสรรหาและจ้างพนักงานให้เป็นไปอย่างรวดเร็วและตรงกับความต้องการขององค์กรมากที่สุด ทั้งการแนะนำประวัติผู้สมัครงานที่น่าสนใจ การประเมินความสามารถของผู้สมัคร ไปจนถึงช่วยวิเคราะห์ระหว่างการสัมภาษณ์งาน 

• Candidate Sourcing

AI สามารถช่วยธุรกิจค้นหาพนักงานและเชื่อมต่อกับพนักงานที่องค์กรต้องการได้อย่างรวดเร็ว ทั้งการวิเคราะห์ตลาดแรงงานและความสนใจของผู้สมัครงาน จากนั้นให้คำแนะนำในการทำโฆษณารับสมัครงานบนเว็บไซต์และโซเชียลมีเดีย เพื่อเพิ่มโอกาสดึงดูดผู้สมัครที่น่าสนใจ 

• Candidate Screening

โดยทั่วไปแล้ว การคัดกรองผู้สมัครก่อนติดต่อเพื่อนัดสัมภาษณ์งานเป็นอีกขั้นตอนที่ใช้ระยะเวลาในการดำเนินงานพอสมควร ด้วยเครื่องมือ AI ธุรกิจสามารถระบุผู้สมัครที่เหมาะสมที่สุดจากทักษะและประสบการณ์ทำงานแบบอัตโนมัติ เพื่อหาบุคลากรที่เหมาะกับความต้องการขององค์กร รวมถึงจับคู่ผู้สมัครงานที่ตรงกับความต้องการของตำแหน่งงาน โดยอิงจากทักษะและประสบการณ์ทำงาน 

• Talent Assessment

ไม่เพียงช่วยสรรหาและคัดกรองผู้สมัครเบื้องต้น AI สามารถนำมาช่วยประเมินความเหมาะสมของผู้สมัครได้ด้วยเช่นกันว่ามีคุณสมบัติตามที่องค์กรต้องการหรือไม่ เช่น การระบุแนวโน้มลักษณะผู้สมัครงานที่เหมาะสมกับวัฒนธรรมองค์กร การระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของผู้สมัครแบบละเอียด หรือการประเมินทักษะที่จำเป็นต่อตำแหน่งงาน เป็นต้น 

• Candidate Interviews

ขั้นการสัมภาษณ์ผู้สมัครนับเป็นอีกขั้นตอนที่สำคัญอย่างมาก โดย AI สามารถช่วยผู้สัมภาษณ์วิเคราะห์ผู้สมัครได้เบื้องต้น จากเทคโนโลยีที่ช่วยวิเคราะห์สีหน้าท่าทาง น้ำเสียง หรือปฏิกิริยาการตอบสนองของผู้สมัคร ซึ่งเมื่อนำไปประกอบการการตอบถามของผู้สมัครงานแล้ว จะช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลมีข้อมูลมากยิ่งขึ้นสำหรับการประเมินผลสัมภาษณ์ผู้สมัครแต่ละราย 

สุดท้ายแล้ว การสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจจาก AI ไม่ใช่แค่การทำเทคโนโลยีมาใช้งาน แต่ต้องมาจากการวางกลยุทธ์และการจัดลำดับความสำคัญว่าจะนำ AI ไปใช้สร้างคุณค่าให้องค์กรที่จุดไหน และต้องมีความพร้อมเรื่องข้อมูลสำหรับพัฒนาโมเดล AI ให้สร้างผลลัพธ์ได้ตามความต้องการ สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร Bluebik มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่จะช่วยวางรากฐานตั้งแต่การเตรียมความพร้อมด้านข้อมูลสำหรับต่อยอดสู่การใช้งาน AI และการพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูง ที่ปรับให้เหมาะสมกับธุรกิจแต่ละแห่ง จนถึงการเชื่อมโยงกับบริการและแอปพลิเคชันต่างๆ บน Digital Landscape ทำให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ขั้นสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ พร้อมยกระดับผลลัพธ์ของกระบวนการทำงานด้วยระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ สำหรับผู้ที่สนใจสามารถติดต่อเข้ามาได้ที่

✉ [email protected] 

☎ 02-636-7011

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก gocustomer.ai, geeksforgeeks, advancedtech, tractian, jobylon, wearedevelopers