ขณะนี้หลายภาคอุตสาหกรรมต่างเร่งนำ AI มาใช้ในการดำเนินงานของธุรกิจ สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว AI ได้กลายเป็นแต้มต่อสำคัญที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ทั้งในแง่กระบวนการทำงานและการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้สร้างผลลัพธ์จริงไม่ใช่เรื่องง่าย บลูบิค (Bluebik) จึงอยากชวนมาทำความรู้จักความท้าทายจาก AI และแนวทางจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

5 ความท้าทายจาก AI ในธุรกิจค้าปลีก  

1. การสร้างความแตกต่าง (Differentiation) 

โดยทั่วไปแล้ว แบรนด์ที่มีอัตลักษณ์ความเป็นแบรนด์แข็งแกร่ง จะสามารถทำให้ลูกค้ารู้สึก ‘อิน’ หรือรู้สึกมีส่วนร่วมกับแบรนด์อย่างใกล้ชิด อย่างไรก็ตาม เมื่อมีการนำ AI มาใช้งานอย่างแพร่หลายยิ่งขึ้น เช่น การใช้ทำคอนเทนต์ หรือทำแคมเปญการตลาด ทำให้คอนเทนต์ส่วนใหญ่ที่มาจาก AI มักจะมีรูปแบบหรือข้อความคล้ายๆ กัน ดังนั้นองค์กรจึงต้องให้ความสำคัญกับการปรับแต่งชุดคำสั่งเมื่อใช้งาน AI เพื่อให้ยังคงรักษาความเป็นเอกลักษณ์ของแบรนด์ 

2. อคติและความบิดเบือน (Biases & Liability) 

โดยปกติแล้ว โมเดล AI/ML จะเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หากชุดข้อมูลที่นำมาใช้เทรนมีอคติหรือความไม่ถูกต้อง โมเดลก็สามารถเรียนรู้และสืบทอดอคติเหล่านั้นต่อได้ ในบริบทของแบรนด์และธุรกิจค้าปลีกทั่วโลกแล้ว สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ไม่เป็นธรรม หรือเลือกปฏิบัติในด้านต่างๆ ตั้งแต่คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่อาจเลือกให้ความสำคัญกับคนเพียงบางกลุ่ม ไปจนถึงการปฏิบัติตามกฎหมายและอื่นๆ  

ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล AI อิงตามฐานลูกค้าโดยยึดคนเมืองเป็นหลัก การสรุปข้อมูลเกี่ยวกับคนในชนบทหรือแถบชานเมือง อาจไม่ถูกต้องและมีความคลาดเคลื่อน 

3. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย (Privacy & Security) 

การรวบรวมและวิเคราะห์ของข้อมูลลูกค้า อาจสร้างความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ดังนั้นแบรนด์ต่างๆ จึงต้องวางแนวทาง และมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เข้มงวดยิ่งขึ้น เพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าที่มีความอ่อนไหว จากเหตุการละเมิดข้อมูลหรือการโจมตีทางไซเบอร์ โดยกระบวนการเก็บข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้ต้องมีความโปร่งใส รวมถึงมีการชี้แจงประเภทของข้อมูลที่จะเก็บ เหตุผลในการรวบรวม รวมถึงแนวทางการนำข้อมูลไปใช้ 

4. ความท้าทายทางเทคนิค (Technical Challenges) 

ปฏิเสธไม่ได้ว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อน และการนำโซลูชัน AI ไปใช้เชื่อมต่อกับระบบเทคโนโลยีของธุรกิจ หรือปรับให้เหมาะสมกับแต่ละองค์กรโดยเฉพาะ (Tailor-Made) ไม่ใช่เรื่องง่าย โดยองค์กรควรมีบุคลากรที่เหมาะสม และมีทักษะความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ในเชิงเทคนิค รวมถึงมีแพลตฟอร์มเก็บรวบรวม และประมวลผลข้อมูลที่รวมศูนย์ข้อมูลไว้ในแหล่งเดียว เพื่อให้กระบวนการวิเคราะห์และการนำข้อมูลไปใช้จริงดำเนินไปอย่างราบรื่น 

5. แรงกดดันจากลูกค้า (Customer Resistance) 

ลูกค้าบางรายอาจมองว่าการใช้ AI แชทบอทมาช่วยตอบคำถามลูกค้า แตกต่างจากการคุยกับพนักงานที่เป็นคนจริงๆ หรือรู้สึกไม่ได้รับคำตอบที่ต้องการ และอาจทำให้ลูกค้าบางรายไม่อยากมีปฏิสัมพันธ์ หรือไม่พึงพอใจในประสบการณ์ที่ได้รับเมื่อซื้อสินค้าหรือบริการ ซึ่งอาจส่งผลต่อการกลับมาซื้อสินค้าหรือใช้บริการในอนาคต ดังนั้น เมื่อนำ AI มาใช้ในการพูดคุยกับลูกค้าอาจต้องมีการปรับให้เหมาะสม เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้ลูกค้า

6 กลยุทธ์บริหารจัดการความเสี่ยงในธุรกิจค้าปลีก  

การลดความเสี่ยงและเอาชนะความท้าทายที่เกิดขึ้น เมื่อนำ AI มาใช้กับธุรกิจค้าปลีก คือ การวางกรอบบริหารจัดการความเสี่ยงจาก AI เพื่อระบุ ประเมิน จัดลำดับความสำคัญ และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพในการใช้งาน AI โดยกลยุทธ์บริหารจัดการความเสี่ยงที่ภาคธุรกิจค้าปลีกสามารถนำไปปรับใช้ได้ ประกอบด้วย 6 แนวทางด้วยกัน ดังนี้ 

1. การฝึกอบรมและการสร้างความตระหนัก 

องค์กรควรให้ความรู้แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและพนักงาน ทั้งเรื่องพื้นฐาน ความเสี่ยง ประโยชน์ของ AI และแนวทางปฏิบัติเมื่อต้องนำ AI มาใช้จริงในองค์กร ผ่านการฝึกอบรมหรือให้ข้อมูลที่ชัดเจนและถูกต้อง 

2. การวางแนวทางกำกับดูแล 

องค์กรควรวางกลยุทธ์ในการบริหารจัดการความเสี่ยงของ AI ให้สอดคล้องกับนโยบายและเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อสนับสนุนการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบและปลอดภัย เพื่อป้องกันความเสี่ยงจากผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น  

3. การประเมินความเสี่ยง 

ธุรกิจควรดำเนินการประเมินความเสี่ยงจากการใช้งาน AI อย่างครอบคลุมทุกด้าน ซึ่งรวมถึงการมีเครื่องมือในการมอนิเตอร์และดูแลการใช้งาน AI สำหรับการทำงานภายในองค์กร และการติดต่อกับลูกค้า  

4. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย 

การวางมาตรการความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยก็มีความสำคัญเช่นกัน เพื่อปกป้องระบบ AI จากการโจมตีทางไซเบอร์ การละเมิดข้อมูล รวมถึงผลกระทบที่ไม่คาดคิด ดังนั้นองค์กรจึงควรมีการตรวจสอบและอัปเดตเทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้สามารถรับมือกับภัยคุกคามใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

5. ประเด็นด้านจริยธรรม 

การลดอคติและลดการเลือกปฏิบัติที่อาจเกิดขึ้นจาก AI เป็นอีกประเด็นที่ต้องใส่ใจมากยิ่งขึ้น โดยองค์กรควรสร้างความมั่นใจว่า ชุดข้อมูลที่นำมาใช้เทรนโมเดลมีความหลากหลาย มีกระบวนการเก็บและประมวลผลข้อมูลที่รัดกุม เพื่อไม่ให้สุ่มเสี่ยงต่อการเกิดประเด็นด้านจริยธรรม 

6. การสร้างประสบการณ์ลูกค้า 

นอกจากในแง่ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้าแล้ว องค์กรยังต้องคำนึงถึงการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าด้วยเช่นกัน โดยต้องมีการทำงานร่วมกันระหว่างทีมงานต่างๆ ภายในองค์กรและระหว่างพาร์ทเนอร์ เพื่อให้การใช้ AI สำหรับติดต่อสื่อสารกับลูกค้าเป็นไปอย่างราบรื่นมากที่สุด 

แน่นอนว่าเทคโนโลยี AI ได้นำไปสู่การสร้างโอกาสมากมายให้ธุรกิจ อย่างไรก็ตามความท้าทายที่เกิดขึ้นจากการนำ AI มาใช้ย่อมเกิดขึ้นตามมาเช่นกัน ดังนั้นในการสร้างผลลัพธ์จาก AI จึงต้องมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เพื่อพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถทำงานร่วมกับระบบและกระบวนการทำงานขององค์กรได้อย่างราบรื่นและปลอดภัย ขณะที่สามารถเพิ่มคุณค่าให้กับธุรกิจ ทั้งในแง่การดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น 

บลูบิค (Bluebik) ในฐานะที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีชั้นนำและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI สามารถช่วยคุณจัดการกับความท้าทายและปัญหาต่าง ๆ ในธุรกิจค้าปลีก ด้วยการวางกลยุทธ์ การพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูง จนถึงการเชื่อมโยงกับบริการและแอปพลิเคชันต่างๆ บน Digital Landscape ทำให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ขั้นสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ พร้อมยกระดับผลลัพธ์ของกระบวนการทำงานด้วยระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ สำหรับผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

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