ภูมิทัศน์ธุรกิจการเงินกำลังเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เป็นผลพวงจากการบรรจบกันของ Artificial Intelligence – AI และเทคโนโลยีทันสมัย (Cutting-Edge Technologies) ทำให้ปัจจุบันธุรกิจการเงินสามารถใช้ประโยชน์จาก Machine Learning – ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล จัดการงานด้วยระบบอัตโนมัติ รวมถึงการตัดสินใจด้วยข้อมูล จากกระแสนิยมที่ผ่านมากพิสูจน์แล้วว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่ต้องมีในธุรกิจ และนับจากนี้การใช้งาน AI จะมีความเข้มข้นมากขึ้นเรื่อย ๆ
หัวใจสำคัญของการปฏิวัติรอบนี้ คือ การผสานขีดความสามารถของ ML และศักยภาพของ Generative AI เข้าด้วยกัน เราจึงเห็นสถาบันการเงินระดับแถวหน้าของโลกทุ่มงบประมาณมหาศาลเพื่อทรานส์ฟอร์มองค์กร แค่ปี 2566 เพียงปีเดียว มีเม็ดเงินลงทุนใน AI ถึง 35,000 ล้านดอลล่าร์ นำโดยอุตสาหกรรมธนาคารที่จัดสรรเงินลงทุนถึง 21,000 ล้านดอลล่าร์เพื่อพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ไว้ใช้งาน
บลูบิค ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จะพาทุกคนไปถอดรหัสความจำเป็นและโอกาสของการปรับใช้ AI รวมถึง Use Case ที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมการเงิน
AI ทำให้ธุรกิจการเงินไม่เหมือนเดิม
แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจการเงินนั้นมีมากมายและหลายรูปแบบ ครอบคลุมทั้งในแง่การให้บริการและกระบวนการต่าง ๆ ตั้งแต่ Personalized Services ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน จนถึงการบริหารจัดการความเสี่ยงทางการเงินทั้งหมด
Personalization หรือการรู้จักและรู้ใจลูกค้าเฉพาะรายผ่านการประมวลผลขั้นสูงด้วย AI และ ML ช่วยให้ธุรกิจการเงินสามารถสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ และนำเสนอบริการที่ตรงกับความต้องการและตอบโจทย์เป้าหมายทางการเงินของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ
นอกจากนี้ AI ยังปฏิวัติระบบการดำเนินงานภายในสถาบันการเงิน เช่น การจัดทำรายงานทางการเงินได้แบบเรียลไทม์ หรือการทำบัญชี ยิ่งไปกว่านี้ AI กำลังขยับบทบาทเป็นผู้ประเมินและบริหารจัดการความเสี่ยง (Risk Assessment) ตรวจจับภัยคุกคามไซเบอร์และเป็นเครื่องมือต่อต้านการฟอกเงินด้วยอัลกอริทึม
จับตา Gen AI จุดเปลี่ยนบริการทางการเงิน
การปรากฏตัวของเทคโนโลยีที่สามารถสร้างคอนเทนต์ ตัวหนังสือ ภาพและโค้ดใหม่อย่าง Gen AI กำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรมการเงิน ผ่านการสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจ อาทิ การเพิ่มขีดความสามารถในกระบวนการทำงาน และรับมือพร้อมคว้าโอกาสจากเทรนด์และความเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นโลกธุรกิจ ด้วยเหตุนี้อุตสาหกรรมการเงินจึงมีการปรับใช้ AI เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ จากข้อมูลอ้างอิงของ Statista ในปี 2565 พบว่าสถาบันการเงินกว่าร้อยละ 45 ใช้ AI และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 85 ภายในปี 2568
โดย Gen AI กำลังเข้าไปเปลี่ยนแปลงบริการต่าง ๆ ของสถาบันการเงิน เช่น แชทบอท (Chatbot) ที่ให้บริการได้เฉพาะเจาะจงมากขึ้น การสร้างประสบการณ์ให้ลูกค้าเฉพาะราย การกำหนดราคาแบบไดนามิค (Dynamic Pricing) และการปรับแต่งโค้ดเล็ก ๆ น้อย ๆ รวมถึง Hyper-Personalized Financial Education หรือการออกแบบความรู้ทางการเงินสำหรับลูกค้าเฉพาะราย และการตัดสินใจเกี่ยวกับการเงินที่เชื่อถือได้ของ AI
ขีดความสามารถเหล่านี้ของ Gen AI ทำให้หลายคนเชื่อว่า Gen AI กำลังเข้ามาสร้างมาตรฐานการให้บริการใหม่ในธุรกิจการเงินในไม่ช้า
ไม่มีข้อมูล (คุณภาพ) ไม่มี AI (ที่มีประสิทธิภาพ)
Data หรือ ข้อมูล เปรียบได้กับอาหารของ AI เพราะการพัฒนา AI ได้จำเป็นต้องมีข้อมูลมากพอ ที่สำคัญข้อมูลที่นำมาใช้ฝึก AI ต้องมีคุณภาพอีกด้วย
Data Quality หมายถึง ข้อมูลที่มีความถูกต้องครบถ้วน สม่ำเสมอและนำมาใช้ได้อย่างสะดวก ซึ่ง Data Quality มีบทบาทสำคัญมากสำหรับ AI เป็นตัวชี้วัดความแม่นยำและประสิทธิผลของ AI หากปราศจาก Data Quality คุณภาพสูงแล้ว ผลลัพธ์ที่ได้จากอัลกอริทึมจะออกมาไม่ถูกต้องและเต็มไปด้วยอคติ ทำให้การตัดสินใจผิดพลาดและได้รับ Insights ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ระบบ AI ยังต้องการข้อมูลหลากหลายและซับซ้อนในการเรียนรู้และปรับปรุงขีดความสามารถในการตัดสินใจ ดังนั้นข้อมูลไร้คุณภาพจะขัดขวางกระบวนการเรียนรู้และจำกัดศักยภาพ AI ในการส่งมอบข้อมูลที่มีคุณค่า
ด้วยเหตุนี้การใช้งาน AI ในธุรกิจที่มีกระบวนการที่ซับซ้อนจึงจำเป็นต้องให้ความสำคัญตั้งแต่การวางรากฐานข้อมูล อาทิ ธุรกิจการเงินการธนาคาร การให้บริการลูกค้า การบริหารจัดการซัพพลายเชน และการตรวจจับภัยคุกคามไซเบอร์ เพราะผลลัพธ์จากอคติหรือข้อผิดพลาดของ AI อาจส่งผลร้ายแรงต่อภาพลักษ์และรายได้ของธุรกิจ ทำให้ปัจจุบันองค์กรมากมายจำเป็นต้องหันกลับไปสร้างรากฐานด้านข้อมูล หลังจากประสบปัญหาการใช้งาน AI และเทคโนโลยีอื่น ๆ ได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ
AI Use Case ในอุตสาหกรรมการเงิน
ภาคการเงินยังคงเป็นอุตสาหกรรมอันดับต้น ๆ ที่เปิดรับเทคโนโลยี AI อย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่ Gen AI ที่ถูกกล่าวถึงทั่วโลกในปี 2566 และในปีนี้ AI จะยังคงเป็นหัวข้อสำคัญในแง่มุมต่าง ๆ โดยเฉพาะกระแสการใช้งาน AI ได้จริงในธุรกิจ โดยวันนี้เราจะนำคุณไปรู้จักกับ Use Case ของ AI ในอุตสาหกรรมการเงิน
- ต่อสู้กับกลโกงด้วย AI ➤➤ มีการใช้ AI ระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยในระบบ โดย ML สามารถจับผิดธุรกิจที่ผิดปกติช่วยให้องค์กรปกป้องข้อมูลลูกค้าได้ทันท่วงที
- แชทบอท 24/7 ➤➤ มีการใช้ AI-Powered Chatbots ตอบคำถามลูกค้า และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำธุรกรรม ทำให้พนักงานมีเวลาให้กับงานด้านกลยุทธ์มากขึ้น
- วางแผนการลงทุนด้วย AI ➤➤ มีการใช้ขีดความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อหา Insights ด้านการลงทุนและแนะนำแนวทางการบริหารจัดการพอร์ตการลงทุนอย่างเหมาะสมให้ลูกค้าเฉพาะราย
- อนุมัติสินเชื่ออย่างชาญฉลาด ➤➤ AI สามารถประเมินเครดิตของผู้ขอสินเชื่อได้อย่างถูกต้องแม่นยำ ทำให้การอนุมัติสินเชื่อทำได้เร็ว มีประสิทธิภาพและสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับผู้ขอสินเชื่อแต่ละราย
- ยกระดับประสิทธิภาพงาน ➤➤ มีการใช้ AI-Powered Natural Language Processing (NLP) คัดแยกข้อมูลจากเอกสารการเงิน ป้อนข้อมูลทางการเงินด้วยระบบอัตโนมัติ และปรับปรุงกระบวนการทำงานหลังบ้าน ประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากรองค์กร
- คาดการณ์อนาคต ➤➤ มีการใช้ประโยชน์จาก AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต เพื่อประเมินสถานการณ์และแนวโน้มในอนาคต ทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจภายใต้ข้อมูล รับมือกับเทรนด์ธุรกิจและเพิ่มโอกาสใหม่ ๆ ทางธุรกิจ
โดยสรุปแล้วอนาคตของธุรกิจการเงิน โอกาสจะตกอยู่กับผู้ที่สามารถใช้ AI และเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิประภาพ องค์กรที่ปรับตัวช้าจะตกอยู่ในความเสี่ยงและรั้งท้ายในที่สุด สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อทรานส์ฟอร์มสถาบันการเงินของตนเอง สามารถเริ่มต้นได้ที่ บลูบิค เราพร้อมให้คำปรึกษาและพัฒนาตั้งแต่การวางรากฐานด้านข้อมูล (Data) จนถึงโมเดล AI ขั้นสูงที่สามารถส่งมอบ Return on Investment – ROI ได้อย่างแท้จริง
