fbpx
บทความ 29 เมษายน 2020

Data-driven Banking เตรียมพร้อม Big Data ต่อยอดสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธนาคาร

เมื่อ Digital Disruption เริ่มทำให้ทุกอุตสาหกรรมรับแรงสั่นสะเทือน ชนิดที่ใครช้า ไม่ปรับตัว ไม่เปลี่ยนแปลงอาจจะถูกกวาดทำลายล้างไปในที่สุด หนึ่งในอุตสาหกรรมที่จะเจอผลกระทบอย่างชัดเจนคือ “การธนาคารสำหรับรายย่อย” หรือ Retail banking ที่เครือข่ายหรือจำนวนสาขาอาจจะไม่ใช่คำตอบของการดำเนินงานที่สำเร็จอีกต่อไป จึงทำให้เราอาจจะเห็นแบงก์ต้องรุกขึ้นมาพลิกโฉมปรับกลยุทธ์ เสริมพันธมิตรรองรับพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงเร็วของลูกค้าในปัจจุบันและเตรียมพร้อมเพื่อการปรับเปลี่ยนการทำงานอย่างต่อเนื่อง 

เริ่มต้นต้อง Digitize กระบวนการทำงาน

แบงก์ถือเป็นธุรกิจที่มีกระบวนการทำงานซับซ้อนและจัดเก็บเอกสารจำนวนมาก เมื่อสู่โลกดิจิทัลก็ต้องก้าวข้ามมากกว่าการยกเลิกใช้กระดาษ สิ่งนั้นคือ การปรับวิธีการทำงานทุกอย่างให้ลื่นไหลจนถึงขั้นสามารถจัดการงานได้แบบอัตโนมัติ ในระยะเวลาที่รวดเร็วและช่วยทำให้ลดขั้นตอนการทำงานให้เหลือน้อยที่สุด จากการเข้าสู่ระบบออนไลน์ทั้งหมด ซึ่งตัวอย่าง Digitize แรกเริ่มของแบงก์คือ การมีอินเตอร์เน็ตแบงก์กิ้ง จนพัฒนาเป็นแอพพลิเคชั่นที่ทำให้มีการทำธุรกรรมบนสมาร์ทโฟนได้สะดวกถึงทุกวันนี้ แต่ประโยชน์ของการ Digitize ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การลดความยุ่งยากเพียงเท่านั้น สิ่งที่ได้มาจากการ Digitize อีกส่วนคือ “ข้อมูล” ในรูปแบบดิจิทัลที่สามารถนำไปใช้งานต่อยอดได้สะดวกยิ่งขึ้น

เมื่อผู้บริโภคก้าวข้ามมาสู่โลกดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ

ย้อนไปหนึ่งในการพัฒนาเทคโนโลยีที่เริ่มใช้กับแบงก์ช่วงแรกคือ ระบบการชำระเงินแบบอิเล็กทรอนิกส์พร้อมเพย์ (PromptPay) ที่ทำให้การโอนเงินผู้เข้ากับบัญชีโทรศัพท์ของตัวเองและช่วยลดความยุ่งยากในการจดจำเลขบัญชี จนปัจจุบันมีผู้ใช้เป็นจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ และทำให้คนลดความกังวลกับการทำธุรกรรมผ่านระบบดิจิทัลไปได้ ทำให้ในช่วง10 ปีที่ผ่านมาฟินเทคต่างๆ ที่นำเสนอใช้เทคโนโลยีใหม่เข้ามาอุตสาหกรรมการเงินมีผู้ใช้มากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ตั้งแต่  กระเป๋าเงินอิเล็กทรอนิกส์ (E-wallet) สกุลเงินดิจิทัล (Cryptocurrency) หรือการปล่อยสินเชื่อ ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเฉพาะส่วนบุคคล (Personalization)

วินาทีนี้แบงก์จะอ้างไม่ปรับตัวไม่ได้ แม้จะมีฐานลูกค้าที่ต้องการใช้บริการตามสาขาแบงก์อยู่ เพราะหากแบงก์ไหนยังยึดติดกับความสำเร็จประเด็นนี้อยู่ จนไม่พัฒนาระบบหรือฟีเจอร์ หรือปรับกลยุทธ์ใหม่ ตามพฤติกรรมลูกค้าที่เปลี่ยนไป เชื่อได้ว่าอนาคตแบงก์อาจมีโอกาสที่จะเดินสะดุดขาตัวเองหรือโดนฟินเทคกลืนกินส่วนแบ่งการตลาดไปในที่สุด

Tech Company ผู้เล่นใหม่ที่ต้องจับตา ปี 2020

ความท้าทายที่ปัจจุบันแบงก์ควรตื่นตระหนกกับผู้เล่นรายใหญ่ ที่มีขนาดใหญ่ และมีความเชี่ยวชาญในการใช้ข้อมูลและเทคโนโลยี อย่าง Tech Company ที่ปัจจุบันหลายแห่งพร้อมก้าวเข้ามาเป็นผู้เล่นในอุตสาหกรรมการการเงิน ประเภท Non-Bank มากขึ้น เช่น Apple มาทำ Solution ในการจ่ายเงิน Apple pay หรือบัตรเครดิต Apple Card ซึ่งได้รับความสนใจจากผู้ใช้จำนวนมาก หรือ Alibaba ที่เปิดตัว Ant Financial เพื่อลุยอุตสาหกรรมการเงิน โดยเริ่มปล่อยกู้โดยไม่ใช้เจ้าหน้าที่เลย แต่ใช้ Big Data และ AI มาประมวลผลและประเมินความเสี่ยงของลูกค้าเพื่อปล่อยกู้

เมื่อก่อนแบงก์อาจเคยได้เปรียบเรื่องมีฐานลูกค้ามาก แต่ก็อย่าลืมว่าบริษัท Tech เหล่านี้ต่างมีลูกค้าขนาดใหญ่เช่นเดียวกัน และเขายังมีข้อได้เปรียบที่สามารถประยุกต์ใช้เทคโนโลยีต่างๆ ได้เร็วกว่า จึงไม่ยากที่แย่งชิงส่วนแบ่งการตลาดจากแบงก์ได้ และในอนาคตจะเริ่มเห็นแบงก์ขนาดเล็กที่เริ่มต้นด้วยการเป็น Digital Bank อย่างเต็มรูปแบบ

ธนาคารจะปรับตัวอย่างไร ?

คำตอบคือ แบงก์จะอยู่รอดในยุคนี้ได้ ต้องเอาจริงเอาจังและผลักดันให้ใช้เทคโนโลยีและประยุกต์การใช้ Big Data ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพราะธนาคารยังถือเป็นองค์กรที่มีข้อมูลลูกค้าจำนวนมากที่สามารถนำไปสร้างมูลค่าเพิ่มได้ รวมถึงการหาแหล่งของข้อมูลชนิดใหม่ๆที่นำมาสร้างมูลค่าได้มากขึ้นเพราะการใช้ข้อมูลเดิมๆ เช่น Transaction Data อาจไม่เพียงพอที่จะสร้างความแตกต่างได้อีกต่อไป แต่ต้องไม่ละเลยการมีแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมไลฟ์สไตล์เพื่อเก็บข้อมูลพฤติกรรมอื่นๆของลูกค้าด้วย โดยมี 4 ข้อแนะนำเบื้องต้นดังนี้

1. ตั้งโจทย์ทางธุรกิจจาก Pain points บนการทำงานดั้งเดิม โดยอาจจะมองหาปัญหาของธุรกิจที่อยู่ในปัจจุบันที่สามารถประยุกต์การใช้เทคโนโลยี Big Data, Machine Learning และ AI มาเพิ่มประสิทธิภาพหรือแก้ปัญหาในการทำงานได้ เช่น การใช้ AI มาช่วยวิเคราะห์และคาดการณ์แนวโน้มการขึ้นดอกเบี้ยจากการสื่อสารที่ส่งมาจากธนาคารกลาง เพื่อทำให้แบงก์สามารถวางแผนหรือบริหารจัดการกับนโยบายดอกเบี้ยของแบงก์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด หรือใช้ AI มาผนวกกับข้อมูลเชิงพื้นที่เพื่อทำ (Geo-Spatial Analytics) สำหรับการวางเครื่อง ATM การปิด และควบรวมสาขาอย่างมีประสิทธิภาพ

2. มองหาหนทางสร้างมูลค่าใหม่ๆ โดยการเพิ่มรายได้เดิมหรือสร้างรายได้ใหม่ตั้งแต่ การเพิ่มความแม่นยำในการทำ Targeted Marketing จากการจัดกลุ่มลูกค้าและเลือกผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้อง การสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ๆจาก Insight ที่ได้จากข้อมูล เช่นบัตรเครดิต, เงินกู้, เงินฝากชนิดใหม่ ที่ตอบโจทย์ตลาดมากขึ้น การทำปฎิสัมพันธ์กับลูกค้าแบบเฉพาะเจาะจงตัวบุคคล  (Personalization) การสร้างรายได้จากผลิตภัณฑ์ข้อมูล (Data Monetization) เช่น ผลิตภัณฑ์ข้อมูลจากข้อธุรกรรมทางการเงินที่ผ่านกระบวนการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า

3. เสริมสร้างการเชื่อมต่อกับพันธมิตร เป็นกลไกหลักสำคัญเพื่อเตรียมตัวไปสู่ Open Bank Platform ซึ่งสิ่งที่ธนาคารจะต้องเตรียมคือ

(1) APIs เพื่อเชื่อมต่อข้อมูล Application และ Functions ทั้งภายในและภายนอก พร้อมการดูแลความปลอดภัยของ API 

(2) สร้างระบบนิเวศกับฟินเทคหรือพันธมิตรทางธุรกิจเพื่อสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ที่ทำให้เกิดโอกาสทางธุรกิจร่วมกันด้วยการเชื่อมต่อของระบบข้อมูล (API Platform) และ

(3) ร่วมสร้างบริการหรือผลิตภัณฑ์ระหว่างพันธมิตร ซึ่งถือเป็นกุญแจหลักในการขยายการให้บริการกลุ่มลูกค้าได้ครอบคลุมมากขึ้น เก็บข้อมูลได้มากขึ้น และนำไปสู่การพัฒนาโมเดลธุรกิจไปสู่ Open Banking Platform เพื่อให้ผู้ให้บริการรายย่อยอื่นๆในอนาคต เข้ามาเชื่อมต่อข้อมูล หรือ Function ต่างๆ ผ่าน Open API

4. คำนึงถึงมุมมองของ Data Governance และกฎหมายที่เกี่ยวข้องด้วย เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) สิทธิของเจ้าของข้อมูล เพื่อให้การดำเนินงานเป็นไปตามกฎหมายพรบ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) รวมทั้งการรักษาความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูลที่จะส่งผลโดยตรงต่อผลประโยชน์ที่จะได้จากการนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อโดยตรง

จะเห็นได้ว่า แบงก์จะใหญ่แค่ไหน มีส่วนแบ่งหรือฐานลูกค้ามากอย่างไร แต่เมื่อเทคโนโลยีได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงระบบการทำงานและกลยุทธ์ธุรกิจได้เสมอ สิ่งสำคัญที่สุดในยุค Digital Disruption คือ การนำข้อมูลที่เรามีมาปรับใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด เพื่อนำมาประยุกต์ให้เกิดการเปลี่ยนแปลง และสอดคล้องกับความต้องการของลูกค้าให้มากที่สุด โดยอย่าคิดว่าใหญ่แล้วจะล้มไม่ได้ เพราะการเป็นยักษ์ใหญ่ หากล้มเพราะไม่ปรับตัว มักจะล้มดังแล้วก็เจ็บนานกว่าคนอื่นเช่นกัน