ปัจจุบัน AI ได้กลายเป็นกลไกสำคัญในการทำธุรกิจ โดยเฉพาะในเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการทำงานต่างๆ บลูบิค (Bluebik) ขอพามาดูตัวอย่าง AI Use Cases ในหลากหลายด้านที่น่าสนใจ ไม่ว่าจะเป็นการช่วยแนะนำการใช้งานระบบคลาวด์ให้มีความคุ้มค่ามากที่สุด เพื่อลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น การช่วยคาดการณ์เรื่องการบำรุงรักษาอุปกรณ์ ไปจนถึงการเพิ่มขีดความสามารถในงานบริการลูกค้า หรือการทำการตลาด และงานทรัพยากรบุคคล 

AI Use Cases ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจ 

Cloud Cost Optimization  

หลายองค์กรต่างหันมาใช้ระบบคลาวด์ในการทำธุรกิจมากขึ้น ทั้งใช้เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างระบบไอทีองค์กร หรือใช้งานสำหรับกระบวนการทำงานภายในทั่วไป ดังนั้นการใช้งานคลาวด์ให้เต็มประสิทธิภาพจึงกลายเป็นอีกประเด็นสำคัญ ที่หลายธุรกิจต่างหันมาให้ความสนใจ  

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ทำให้สามารถใช้งานระบบคลาวด์ให้เกิดความคุ้มค่าต่อธุรกิจมากที่สุด เพื่อลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น 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 จะตรวจสอบแพทเทิร์นการใช้งานที่ไม่ปกติ และปรับเปลี่ยนการใช้งานอัตโนมัติตามความต้องการใช้งานแบบเรียลไทม์  

Predictive Analytics 

ในแง่การปรับใช้คลาวด์อย่างเต็มประสิทธิภาพ AI สามารถคาดการณ์ความเป็นไปได้ในการใช้งานคลาวด์ โดยอ้างอิงตามข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น สถิติ พฤติกรรมการใช้งาน หรือรูปแบบการใช้งานที่ผ่านมา  

Anomaly Detection 

AI สามารถตรวจสอบรูปแบบการใช้งานคลาวด์ที่ผิดปกติ (Anomaly Detection) ไม่ว่าจะเป็นทราฟฟิกการใช้งานหรือบิลค่าใช้จ่ายที่ไม่คงที่ ทำให้สามารถตรวจพบความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้ในการใช้งานคลาวด์ ที่อาจรวมไปถึงความเสี่ยงและช่องโหว่ความปลอดภัย เพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที  

Resource Rightsizing 

อัลกอริทึม AI สามารถช่วยแนะนำธุรกิจเกี่ยวกับแนวทางการจัดสรรทรัพยากรบนคลาวด์ เช่น การจัดการ Virtual Machine หรือการถ่ายโอนและจัดเก็บข้อมูลต่างๆ เพื่อปรับเปลี่ยนการใช้งานให้เหมาะสมกับปริมาณการใช้งานจริง ทำให้สามารถลดค่าใช้จ่ายในส่วนที่ไม่จำเป็นได้  

Intelligent workload placement 

อีกสิ่งสำคัญที่ AI สามารถช่วยเรื่อง Cloud Cost Optimization คือ การช่วยวิเคราะห์เพื่อแนะนำการบริหารจัดการ Workload รูปแบบการใช้งาน และกระบวนการทำงานต่างๆ บนคลาวด์อย่างเหมาะสมตามความต้องการใช้งานยิ่งขึ้น  

AI-Assisted Maintenance 

Predictive Maintenance เป็นการเป็นการคาดการณ์ความเสียหายของเครื่องจักรและอุปกรณ์ต่างๆ ซึ่ง AI สามารถนำมาใช้เพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำของกระบวนการซ่อมบำรุงได้ โดยเครื่องมือ AI สามารถระบุจุดที่อุปกรณ์ทำงานมีประสิทธิภาพลดลง พร้อมแนะนำส่วนที่ต้องปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ไม่ว่าจะเป็น

Overall Equipment Effectiveness (OEE) 

ในการวัดประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร AI สามารถประเมินกระบวนการผลิตตั้งแต่ต้นจนจบ และระบุว่ามีจุดบกพร่องหรือจุดผิดปกติส่วนไหน เช่น AI อาจตรวจพบชิ้นส่วนสองส่วนที่ไม่เชื่อมต่อกัน หรือตรวจพบอุปกรณ์บางชิ้นทำงานช้ากว่าปกติ ซึ่งการที่สามารถตรวจสอบได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ธุรกิจสามารถรักษาประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานต่างๆ เอาไว้ได้  

Total Productive Maintenance (TPM)  

Total Productive Maintenance (TPM) คือการบำรุงรักษาอุปกรณ์และเครื่องจักรในโรงงาน โดยเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพของการผลิตและการลดต้นทุน เพื่อให้มีความพร้อมใช้งานเสมอ ซึ่งเมื่อนำ AI มาปรับใช้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเก็บข้อมูลการบำรุงรักษาต่างๆ ได้รวดเร็ว และรวมศูนย์ง่ายขึ้น ทำให้พนักงานปฏิบัติการมีข้อมูลในการช่วยดูแลรักษาอุปกรณ์ ลดความเสี่ยงในการเกิดข้อผิดพลาดในการผลิต ซึ่งจะส่งผลให้กระบวนการทำงานมีคุณภาพตามมาตรฐานที่กำหนด 

Planned Preventive Maintenance (PPM)  

ในส่วนการบำรุงรักษาตามแผน หรือ PPM เพื่อลดความเสี่ยงอุปกรณ์ทำงานผิดพลาด ด้วยการวางแนวทางบำรุงรักษาอย่างสม่ำเสมอ เมื่อนำ AI มาใช้ในงาน PPM จะสามารถระบุส่วนงานซ่อมบำรุงที่สามารถสร้างมูลค่าสูงให้องค์กรได้ เพื่อให้จัดลำดับความสำคัญในการซ่อมบำรุงรักษาอย่างมีประสิทธิภาพ  

Customer Service Operations 

AI คือกลไกสำคัญที่จะพลิกโฉมงานบริการลูกค้า โดยเฉพาะการมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้ากลุ่มต่างๆ เพื่อให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการที่มากขึ้นของผู้บริโภคได้อย่างรวดเร็วและครอบคลุม ช่วยสร้างประสบการณ์ซื้อสินค้า และการใช้บริการที่ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม โดยเทรนด์ AI ที่กำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในงานบริการลูกค้า คือ โมเดลการทำงานร่วมกันระหว่างคนและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างครอบคลุมในส่วนต่างๆ

AI-Powered Chatbots 

AI แชทบอทเป็นหนึ่งในเครื่องมือการสื่อสารกับลูกค้าที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด โดย AI แชทบอทนั้นต่างกับแชทบอทที่เราคุ้นเคยกันในอดีต ที่อาจตอบคำถามได้แค่เรื่องทั่วๆ ไป แต่ปัจจุบัน AI แชทบอทที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเทคโนโลยี Machine Learning เพื่อทำความเข้าใจและตอบคำถามลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ จะใกล้เคียงกับการพูดคุยกับพนักงานที่เป็นคนจริงๆ 

ยิ่งเมื่อธุรกิจนำ AI แชทบอทไปเชื่อมต่อกับระบบ CRM ขององค์กร จะยิ่งช่วยให้แชทบอทสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์และบริการ เพื่อให้ AI สามารถดึงข้อมูลในส่วนนั้นมาตอบคำถามลูกค้าได้อย่างแม่นยำมากขึ้น 

Predictive Customer Service 

การนำ AI มาใช้ในงานบริการลูกค้า ไม่เพียงช่วยเพิ่มความรวดเร็วเท่านั้น แต่ยังทำให้ธุรกิจสามารถให้บริการลูกค้าในเชิงรุกได้ดียิ่งขึ้น ด้วยการคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการไว้ล่วงหน้า หรือคาดการณ์ปัญหาต่างๆ ที่เสี่ยงเกิดขึ้น และหาทางป้องกันก่อนเกิดขึ้นจริง ด้วยการเก็บข้อมูล วิเคราะห์รูปแบบ และพฤติกรรมของลูกค้าในช่วงที่ผ่านมา เช่น ช่วงเวลาที่ลูกค้ามักสั่งซื้อสินค้ หรือประเภทสินค้าที่สั่งซื้อด้วยกัน เพื่อนำเสนอโปรโมชันต่างๆ ที่ช่วยเพิ่มโอกาสสร้างยอดขายเพิ่มขึ้น   

AI-Enhanced Self-Service Portals 

Self-Service Portals เป็นแพลตฟอร์มที่ลูกค้าสามารถหาคำตอบ หรือจัดการแก้ไขปัญหาเบื้องต้นได้ด้วยตัวเองโดยไม่จำเป็นต้องติดต่อเจ้าหน้าที่ เป็นอีกแนวทางที่ช่วยพัฒนาการสร้างประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้ลูกค้า โดยเฉพาะเมื่อนำ AI ผสมผสานเข้าไปในแพลตฟอร์ม จะสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ด้วย 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 บนช่องทางออนไลน์ว่าผู้คนมีปฏิกิริยาเชิงบวก ลบ หรือเป็นกลางต่อแบรนด์ รวมถึงการใช้ ML วิเคราะห์รูปแบบชุดข้อมูล เพื่อระบุความรู้สึกเชิงบวกหรือลบ 

การทำ Sentiment Analysis ไม่เพียงช่วยธุรกิจปรับการสื่อสารให้ลูกค้าเกิดความรู้สึกด้านบวกมากขึ้น หรือใช้ดูแลชื่อเสียงของแบรนด์ ด้วยการหลีกเลี่ยงใช้ข้อความที่สร้างความรู้สึกเชิงลบในการสื่อสาร แต่ยังสามารถนำไปปรับใช้กับการทำคอนเทนต์ให้คนรู้สึกมีส่วนร่วมมากขึ้น รวมไปถึงการให้บริการลูกค้า การเลือกใช้คำในการตอบคำถาม เพื่อให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้น  

Hyper-Personalization 

การสร้างประสบการณ์ให้บริการลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล (Personalization) เป็นอีกหนึ่งตัวแปรสร้างความได้เปรียบให้ธุรกิจ โดยอัลกอทึม AI สามารถช่วยวิเคราะห์รายละเอียดของลูกค้า เพื่อแนะนำสินค้าและบริการที่เหมาะสมตามความต้องการของแต่ละราย ซึ่งการนำ AI ไปใช้สำหรับการทำ Personalization สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำการตลาดได้ในหลายส่วนด้วย

Hyper-Targeted Marketing Campaigns 

AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถทำการตลาดแบบเจาะจงกลุ่มลูกค้าได้ยิ่งขึ้น โดยเฉพาะการออกแบบข้อความโฆษณา การแนะนำโปรโมชันสินค้าให้ตรงกับความต้องการซื้อสินค้า ตามกลุ่มลูกค้าแต่ประเภทมากขึ้น ด้วยการประมวลผลจากข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า ประวัติการค้นหาสินค้า และข้อมูลการสั่งซื้อสินค้าที่ผ่านมา ทำให้ธุรกิจสามารถนำเสนอโปรโมชันได้เหมาะสม กับช่วงเวลาที่ลูกค้าต้องการซื้อสินค้านั้น  

อีกทั้งยังสามารถเสนอขายสินค้าที่คนมักซื้อด้วยกัน (Cross-selling) และนำเสนอสินค้าหรือบริการที่มีมูลค่าสูงขึ้น (Up-selling) เมื่อลูกค้าได้รับโปรโมชันสินค้าที่กำลังต้องการซื้อ จะยิ่งช่วยกระตุ้นยอดขายสินค้าหรือการตัดสินใจใช้บริการของธุรกิจได้ดีขึ้น และยังเพิ่มความพึงพอใจในการใช้สินค้าและบริการจากลูกค้าด้วย 

Personalization at Scale 

หนึ่งในความสามารถของ AI คือการช่วยให้การสร้างประสบการณ์แบบ Personalized สามารถขยายวงกว้างครอบคลุมลูกค้าได้อย่างรวดเร็วกว่าในอดีต โดยเฉพาะในแง่การแนะนำผลิตภัณฑ์และบริการให้ลูกค้า ที่ทำได้อย่างรวดเร็วตามความชอบและความต้องการเฉพาะในแต่ละช่วงเวลา รวมไปถึงการเพิ่มการมีปฏิสัมพันธ์ และการแก้ไขปัญหาให้กับลูกค้าที่ AI สามารถแปลงเสียงเป็นข้อความ เปิดกระบวนการแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้ในทันที สรุปปัญหา ส่งเคสไปวิเคราะห์ปัญหาต่อ และติดตามความคืบหน้าในการแก้ไข  

Enhancing Lead Scoring and Nurturing 

AI สามารถช่วยเรื่องการทำ Lead Scoring ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำการตลาดและการขาย ผ่านการให้คะแนนกลุ่มเป้าหมายที่มีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจ เพื่อค้นหาว่าคนกลุ่มใดมีแนวโน้มจะกลายเป็นลูกค้าของเราในระยะยาว (Potential Customer) นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยเรื่องการสร้าง Lead ตั้งแต่การติดตามและติดต่อกลุ่มผู้สนใจสินค้า สร้างข้อความการตลาดแบบ Personalized ไปจนถึงระบุช่วงเวลาที่ธุรกิจควรติดต่อกลับไป เพื่อสร้างโอกาสกระตุ้นการขาย เป็นต้น  

Reducing Churn and Increasing Retention 

การรักษาฐานลูกค้าเป็นอีกสิ่งหนึ่งที่ธุรกิจควรให้ความสำคัญ ด้วยขีดความสามารถของ AI ธุรกิจสามารถคาดการณ์ช่วงเวลา และสาเหตุที่ลูกค้ามีแนวโน้มหยุดซื้อสินค้าและใช้บริการจากธุรกิจ ด้วยการระบุพฤติกรรมและปัญหาของลูกค้าก่อนหยุดซื้อสินค้า ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าไปแก้ไขได้อย่างทันท่วงที

Recruiting and Hiring 

สำหรับงานด้านทรัพยากรบุคคล AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการสรรหาและจ้างพนักงานให้เป็นไปอย่างรวดเร็ว และตรงกับความต้องการขององค์กรมากที่สุด ทั้งการแนะนำประวัติผู้สมัครงานที่น่าสนใจ การประเมินความสามารถของผู้สมัคร ไปจนถึงช่วยวิเคราะห์ระหว่างการสัมภาษณ์งาน 

Candidate Sourcing 

AI สามารถช่วยธุรกิจค้นหาพนักงาน และเชื่อมต่อกับพนักงานที่องค์กรต้องการได้อย่างรวดเร็ว ทั้งการวิเคราะห์ตลาดแรงงาน และความสนใจของผู้สมัครงาน จากนั้นจะให้คำแนะนำในการทำโฆษณารับสมัครงานบนเว็บไซต์และโซเชียลมีเดีย เพื่อเพิ่มโอกาสดึงดูดผู้สมัครที่น่าสนใจ  

Candidate Screening 

โดยทั่วไปแล้ว การคัดกรองผู้สมัครก่อนติดต่อเพื่อนัดสัมภาษณ์งาน เป็นอีกขั้นตอนที่ใช้ระยะเวลาในการดำเนินงานพอสมควร ด้วยเครื่องมือ AI ธุรกิจสามารถระบุผู้สมัครที่เหมาะสมที่สุด จากทักษะและประสบการณ์การทำงานแบบอัตโนมัติ เพื่อเฟ้นหาบุคลากรที่เหมาะกับความต้องการขององค์กร รวมถึงจับคู่ผู้สมัครงานที่ตรงกับความต้องการของตำแหน่งงาน โดยอิงจากทักษะและประสบการณ์การทำงาน  

Talent Assessment 

AI ไม่เพียงช่วยสรรหาและคัดกรองผู้สมัครเบื้องต้นเท่านั้น แต่ยังสามารถนำมาช่วยประเมินความเหมาะสมของผู้สมัครได้ด้วยเช่นกัน ว่ามีคุณสมบัติตามที่องค์กรต้องการหรือไม่ เช่น การระบุแนวโน้มลักษณะผู้สมัครงานที่เหมาะสมกับวัฒนธรรมองค์กร การระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของผู้สมัครแบบละเอียด หรือการประเมินทักษะที่จำเป็นต่อตำแหน่งงาน เป็นต้น  

Candidate Interviews 

การสัมภาษณ์ผู้สมัครนับเป็นอีกขั้นตอนที่สำคัญอย่างมาก โดย AI สามารถช่วยผู้สัมภาษณ์วิเคราะห์ผู้สมัครได้ในเบื้องต้น จากเทคโนโลยีที่ช่วยวิเคราะห์สีหน้าท่าทาง น้ำเสียง หรือปฏิกิริยาการตอบสนองของผู้สมัคร ซึ่งเมื่อนำไปประกอบการตอบถามของผู้สมัครงานแล้ว จะช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลมีข้อมูลมากยิ่งขึ้น สำหรับการประเมินผลสัมภาษณ์ของผู้สมัครแต่ละราย  

สุดท้ายแล้ว การสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจจาก AI ไม่ใช่แค่การทำเทคโนโลยีมาใช้งาน แต่ต้องมาจากการวางกลยุทธ์และการจัดลำดับความสำคัญ ว่าจะนำ AI ไปใช้สร้างคุณค่าให้องค์กรที่จุดไหน และต้องมีความพร้อมเรื่องข้อมูลสำหรับพัฒนาโมเดล AI ให้สร้างผลลัพธ์ได้ตามความต้องการ 

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร บลูบิค (Bluebik) มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่จะช่วยวางรากฐานตั้งแต่การเตรียมความพร้อมด้านข้อมูล สำหรับต่อยอดสู่การใช้งาน AI และพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูง ที่ปรับให้เหมาะสมกับธุรกิจแต่ละแห่ง จนถึงการเชื่อมโยงกับบริการและแอปพลิเคชันต่างๆ บน Digital Landscape ทำให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ขั้นสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ 

พร้อมยกระดับผลลัพธ์ของกระบวนการทำงาน ด้วยระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

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