ภูมิทัศน์ธุรกิจการเงินกำลังเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เป็นผลพวงจากการบรรจบกันของ Artificial Intelligence – AI และเทคโนโลยีทันสมัย (Cutting-Edge Technologies) ทำให้ปัจจุบันธุรกิจการเงินสามารถใช้ประโยชน์จาก Machine Learning – ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล จัดการงานด้วยระบบอัตโนมัติ รวมถึงการตัดสินใจด้วยข้อมูล จากกระแสนิยมที่ผ่านมาพิสูจน์แล้วว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่ต้องมีในธุรกิจ และนับจากนี้การใช้งาน AI จะมีความเข้มข้นมากขึ้นเรื่อยๆ
สำหรับหัวใจสำคัญของการปฏิวัติในรอบนี้ คือ การผสานขีดความสามารถของ ML และศักยภาพของ Generative AI เข้าด้วยกัน เราจึงเห็นสถาบันการเงินระดับแถวหน้าของโลกทุ่มงบประมาณมหาศาล เพื่อทรานส์ฟอร์มองค์กร แค่ปี 2566 เพียงปีเดียว มีเม็ดเงินลงทุนใน AI ถึง 35,000 ล้านดอลลาร์ นำโดยอุตสาหกรรมธนาคารที่จัดสรรเงินลงทุนถึง 21,000 ล้านดอลลาร์ เพื่อพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ไว้ใช้งาน
‘บลูบิค (Bluebik)’ ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จะพาทุกคนไปถอดรหัสความจำเป็นและโอกาสของการประยุกต์ใช้ AI รวมถึง Use Cases ที่เกิดขึ้นในธุรกิจการเงิน
AI ทำให้ธุรกิจการเงินไม่เหมือนเดิม
แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจการเงินนั้นมีมากมายและหลายรูปแบบ ครอบคลุมทั้งในแง่การให้บริการและกระบวนการต่างๆ ตั้งแต่ Personalized Services ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน จนถึงการบริหารจัดการความเสี่ยงทางการเงินทั้งหมด
Personalization หรือการรู้จักและรู้ใจลูกค้าเฉพาะราย ผ่านการประมวลผลขั้นสูงด้วย AI และ ML ช่วยให้ธุรกิจการเงินสามารถสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ และนำเสนอบริการที่ตรงกับความต้องการ และตอบโจทย์เป้าหมายทางการเงินของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ
นอกจากนี้ AI ยังปฏิวัติระบบการดำเนินงานภายในสถาบันการเงิน เช่น การจัดทำรายงานทางการเงินได้แบบเรียลไทม์ หรือการทำบัญชี ยิ่งไปกว่านั้น AI กำลังขยับบทบาทเป็นผู้ประเมินและบริหารจัดการความเสี่ยง (Risk Assessment) ตรวจจับภัยคุกคามไซเบอร์ และเป็นเครื่องมือต่อต้านการฟอกเงินด้วยอัลกอริทึม
จับตา Gen AI จุดเปลี่ยนบริการทางการเงิน
การปรากฏตัวของเทคโนโลยีที่สามารถสร้างคอนเทนต์ ตัวหนังสือ ภาพ และโค้ดใหม่อย่าง Gen AI กำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรมการเงิน ผ่านการสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจ อาทิ การเพิ่มขีดความสามารถในกระบวนการทำงาน และรับมือพร้อมคว้าโอกาสจากเทรนด์ และความเปลี่ยนแปลงใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นในโลกธุรกิจ ด้วยเหตุนี้ธุรกิจการเงินจึงมีการปรับใช้ AI เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ จากข้อมูลอ้างอิงของ Statista ในปี 2565 พบว่า สถาบันการเงินกว่าร้อยละ 45 ใช้ AI และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 85 ภายในปี 2568
โดย Gen AI กำลังเข้าไปเปลี่ยนแปลงบริการต่างๆ ของสถาบันการเงิน เช่น แชทบอท (Chatbot) ที่ให้บริการได้เฉพาะเจาะจงมากขึ้น การสร้างประสบการณ์ให้ลูกค้าเฉพาะราย การกำหนดราคาแบบไดนามิค (Dynamic Pricing) และการปรับแต่งโค้ดเล็กๆ น้อยๆ รวมถึง Hyper-Personalized Financial Education หรือการออกแบบความรู้ทางการเงินสำหรับลูกค้าเฉพาะราย และการตัดสินใจเกี่ยวกับการเงินที่เชื่อถือได้ของ AI
ด้วยขีดความสามารถเหล่านี้ของ Gen AI ทำให้หลายคนเชื่อว่า Gen AI กำลังจะเข้ามาสร้างมาตรฐานการให้บริการใหม่ในธุรกิจการเงินในไม่ช้า
ไม่มีข้อมูล (คุณภาพ) ไม่มี AI (ที่มีประสิทธิภาพ)
Data หรือข้อมูล เปรียบได้กับอาหารของ AI เพราะการจะพัฒนา AI ได้นั้น จำเป็นต้องมีข้อมูลมากพอ ที่สำคัญข้อมูลที่นำมาใช้ฝึก AI ต้องมีคุณภาพอีกด้วย
Data Quality หมายถึง ข้อมูลที่มีความถูกต้องครบถ้วน สม่ำเสมอ และนำมาใช้งานได้อย่างสะดวก ซึ่ง Data Quality มีบทบาทสำคัญมากสำหรับ AI เป็นตัวชี้วัดความแม่นยำและประสิทธิผลของ AI หากปราศจาก Data Quality คุณภาพสูงแล้ว ผลลัพธ์ที่ได้จากอัลกอริทึมจะออกมาไม่ถูกต้องและเต็มไปด้วยอคติ ทำให้การตัดสินใจผิดพลาดและได้รับ Insights ไม่ถูกต้อง
นอกจากนี้ ระบบ AI ยังต้องการข้อมูลหลากหลายและซับซ้อนในการเรียนรู้ เพื่อปรับปรุงขีดความสามารถในการตัดสินใจ ดังนั้นข้อมูลไร้คุณภาพจะขัดขวางกระบวนการเรียนรู้ และจำกัดศักยภาพ AI ในการส่งมอบข้อมูลที่มีคุณค่า
ด้วยเหตุนี้ การใช้งาน AI ในธุรกิจที่มีกระบวนการที่ซับซ้อน จึงจำเป็นต้องให้ความสำคัญตั้งแต่การวางรากฐานข้อมูล อาทิ ธุรกิจการเงินการธนาคาร การให้บริการลูกค้า การบริหารจัดการซัพพลายเชน และการตรวจจับภัยคุกคามไซเบอร์ เพราะผลลัพธ์จากอคติหรือข้อผิดพลาดของ AI อาจส่งผลร้ายแรงต่อภาพลักษณ์ และรายได้ของธุรกิจ ทำให้ปัจจุบันองค์กรมากมายจำเป็นต้องหันกลับไปสร้างรากฐานด้านข้อมูล หลังจากที่ประสบปัญหาการใช้งาน AI และเทคโนโลยีอื่นๆ ได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ
6 Use Cases การประยุกต์ใช้ AI ที่น่าสนใจในธุรกิจการเงิน
ภาคธุรกิจการเงินยังคงเป็นอุตสาหกรรมอันดับต้นๆ ที่เปิดรับเทคโนโลยี AI อย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่การ Gen AI ที่ถูกกล่าวถึงทั่วโลกในปี 2566 และในปีนี้ AI จะยังคงเป็นหัวข้อสำคัญในแง่มุมต่างๆ โดยเฉพาะกระแสการใช้งาน AI ได้จริงในธุรกิจ โดยวันนี้เราจะนำคุณไปรู้จักกับ Use Cases ของ AI ในธุรกิจการเงิน
1. ต่อสู้กับกลโกงด้วย AI
มีการใช้ AI ระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยในระบบ โดย ML สามารถจับผิดธุรกิจที่ผิดปกติช่วยให้องค์กรปกป้องข้อมูลลูกค้าได้ทันท่วงที
2. AI Chatbot 24/7
มีการใช้ AI-Powered Chatbots ตอบคำถามลูกค้า และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำธุรกรรม ทำให้พนักงานมีเวลาให้กับงานด้านกลยุทธ์มากขึ้น
3. วางแผนการลงทุนด้วย AI
มีการใช้ขีดความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อหา Insights ด้านการลงทุนและแนะนำแนวทางการบริหารจัดการพอร์ตการลงทุนอย่างเหมาะสมให้ลูกค้าเฉพาะราย
4. AI อนุมัติสินเชื่ออย่างชาญฉลาด
AI สามารถประเมินเครดิตของผู้ขอสินเชื่อได้อย่างถูกต้องแม่นยำ ทำให้การอนุมัติสินเชื่อทำได้เร็ว มีประสิทธิภาพ และสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับผู้ขอสินเชื่อแต่ละราย
5. ยกระดับประสิทธิภาพงาน
มีการใช้ AI-Powered Natural Language Processing (NLP) คัดแยกข้อมูลจากเอกสารการเงิน ป้อนข้อมูลทางการเงินด้วยระบบอัตโนมัติ และปรับปรุงกระบวนการทำงานหลังบ้าน ซึ่งประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากรขององค์กร
6. คาดการณ์อนาคต
มีการใช้ประโยชน์จาก AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต เพื่อประเมินสถานการณ์และแนวโน้มในอนาคต ทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจจากการใช้ข้อมูล สามารถรับมือกับเทรนด์ธุรกิจและเพิ่มโอกาสใหม่ๆ ทางธุรกิจ
โดยสรุปแล้ว อนาคตและโอกาสของธุรกิจการเงินจะตกอยู่กับผู้ที่สามารถใช้ AI และเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิประภาพ แต่สำหรับองค์กรที่ปรับตัวช้าจะตกอยู่ในความเสี่ยงและรั้งท้ายในที่สุด และสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อทรานส์ฟอร์มสถาบันการเงินของตนเอง สามารถเริ่มต้นได้ที่ ‘บลูบิค (Bluebik)’ เราพร้อมให้คำปรึกษาและพัฒนา ตั้งแต่การวางรากฐานด้านข้อมูล (Data) จนถึงการพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูงที่สามารถส่งมอบ Return on Investment – ROI ได้อย่างแท้จริง โดยผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011
