จากโครงการทดลองสู่การใช้งานจริง Generative AI (Gen AI) ปี 2025 กำลังปฏิวัติวงการ “ธนาคาร” พลิกโฉมการดำเนินงาน เพิ่มประสิทธิภาพ และยกระดับประสบการณ์ลูกค้า
ปี 2024 ที่ผ่านมา ถือเป็นปีแห่งการทดลอง Generative AI (Gen AI) ในภาคธุรกิจต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวงการธนาคาร ซึ่งเริ่มมีการนำ Gen AI มาใช้ในโครงการนำร่องต่างๆ เพื่อสำรวจศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ แต่ในปี 2025 นี้ Gen AI ไม่ใช่แค่เทรนด์ใหม่ หรือการทดลองอีกต่อไป แต่กำลังก้าวสู่การเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะพลิกโฉมการดำเนินงานของธนาคารทั่วโลก
การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้เกิดขึ้นท่ามกลางความท้าทายมากมายที่ธนาคารกำลังเผชิญ ทั้งการแข่งขันที่รุนแรงขึ้น การขาดแคลนบุคลากร และความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มสูงขึ้น Gen AI จึงกลายเป็นกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้ธนาคารรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ พร้อมทั้งเพิ่มประสิทธิภาพ เสริมความปลอดภัย และยกระดับประสบการณ์ลูกค้าไปอีกขั้น
4 แนวโน้มสำคัญของ Gen AI ในวงการ “ธนาคาร” ปี 2025
1. Intuitive Search: ยกระดับประสิทธิภาพการทำงาน
Gen AI กำลังปฏิวัติวิธีการจัดการข้อมูลและความรู้ภายในธนาคาร ปัญหาที่พบบ่อยในปัจจุบันคือ การที่ข้อมูลมหาศาลกระจัดกระจายอยู่ในระบบต่างๆ ทำให้พนักงานต้องเสียเวลา และใช้แรงงานจำนวนมากในการค้นหาข้อมูลที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นนักวิเคราะห์ เจ้าหน้าที่ฝ่ายกำกับดูแล หรือผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ
ในปี 2025 Gen AI จะเข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้ด้วย “Intuitive Search” ซึ่งเป็นระบบการค้นหาอัจฉริยะ ที่สามารถเข้าใจความหมายของคำค้นหา และสรุปใจความสำคัญจากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานธนาคารจะสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องเสียเวลาไปกับการค้นหาข้อมูลแบบเดิมๆ
ตัวอย่างเช่น พนักงานสามารถพิมพ์คำถามลงในระบบ เช่น “แนวโน้มการลงทุนในตลาดหุ้นปี 2024 เป็นอย่างไร” ระบบก็จะสามารถประมวลผลข้อมูลจากรายงาน บทวิเคราะห์ และข่าวสารต่างๆ เพื่อสรุปแนวโน้ม พร้อมทั้งนำเสนอข้อมูลเชิงลึก เช่น ปัจจัยที่มีผลต่อตลาด อุตสาหกรรมที่น่าลงทุน และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
Intuitive Search จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน ลดเวลาในการค้นหาข้อมูล และช่วยให้มีเวลา และสมาธิมากขึ้นในการวิเคราะห์ ตัดสินใจ และให้บริการลูกค้า
2. AI Agents: ผู้ช่วยอัจฉริยะยุคใหม่
AI Agents ไม่ใช่แค่แนวคิดในอนาคตอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นจริงในวงการธนาคาร ผู้ช่วยดิจิทัลเหล่านี้สามารถทำงานต่างๆ ได้อย่างอัตโนมัติ ตั้งแต่งานroutine เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การประเมินความเสี่ยง การจัดการเอกสาร ไปจนถึงงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การให้คำปรึกษาทางการเงิน การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และการคาดการณ์แนวโน้มตลาด
การนำ AI Agents มาใช้ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน และลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ พนักงานธนาคารจะมีอิสระในการทำงานเชิงกลยุทธ์ สร้างสรรค์ และใช้ทักษะความเชี่ยวชาญในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
นอกจากนี้ AI Agents ยังช่วยยกระดับประสบการณ์ลูกค้า ด้วยการมอบบริการที่รวดเร็ว แม่นยำ และตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย AI Agents สามารถวิเคราะห์ข้อมูล และเรียนรู้พฤติกรรมของลูกค้า เพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์ บริการ และคำแนะนำทางการเงินที่เหมาะสมที่สุด ช่วยให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุด และรู้สึกพึงพอใจกับบริการของธนาคาร
3. Multimodal AI: ประสบการณ์ไร้รอยต่อ
Multimodal AI คือ เทคโนโลยีที่สามารถประมวลผลข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ซึ่งจะช่วยยกระดับประสบการณ์การใช้งานแอปพลิเคชันธนาคาร และช่องทางการสื่อสารต่างๆ ให้มีความเป็นธรรมชาติ และเข้าใจง่ายมากยิ่งขึ้น
ปัจจุบัน แอปพลิเคชันธนาคารส่วนใหญ่ ยังคงใช้ interface แบบเดิม ที่เน้นการพิมพ์ และการเลือกเมนู ซึ่งอาจมีความซับซ้อน และไม่สะดวกสำหรับผู้ใช้งานบางกลุ่ม Multimodal AI จะช่วยให้ลูกค้าสามารถโต้ตอบกับแอปพลิเคชันได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น เช่น การสั่งงานด้วยเสียง การสแกนรูปภาพ หรือการสนทนาผ่าน chatbot
ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถถ่ายรูปใบเสร็จ และถามแอปพลิเคชันว่า “เดือนนี้ฉันใช้จ่ายไปกับอะไรมากที่สุด” ระบบก็จะสามารถวิเคราะห์รูปภาพ และแสดงข้อมูลการใช้จ่าย พร้อมทั้งจัดหมวดหมู่ และเปรียบเทียบกับเดือนก่อนหน้า หรือลูกค้าสามารถสอบถามข้อมูล หรือขอความช่วยเหลือผ่าน chatbot ที่สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติ และตอบคำถามได้อย่างถูกต้อง และรวดเร็ว
Multimodal AI จะช่วยให้ธนาคารสามารถมอบประสบการณ์ที่ไร้รอยต่อ และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างครอบคลุม ไม่ว่าจะเป็นการทำธุรกรรม การขอข้อมูล หรือการแก้ไขปัญหาต่างๆ
4. AI: ปราการด่านหน้า ปกป้องภัยคุกคาม
ภัยคุกคามทางไซเบอร์ และการฉ้อโกง เป็นปัญหาที่ธนาคารทั่วโลกกำลังเผชิญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคดิจิทัล ที่อาชญากรไซเบอร์ มีวิธีการที่ซับซ้อน และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา Gen AI จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการป้องกัน และตรวจจับภัยคุกคามเหล่านี้
AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อระบุรูปแบบ และพฤติกรรมที่น่าสงสัย ที่อาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกง หรือการโจมตีทางไซเบอร์ ระบบ AI สามารถเรียนรู้ และปรับตัวให้เข้ากับภัยคุกคามรูปแบบใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดความเสี่ยง และปกป้องทรัพย์สินของลูกค้า และธนาคาร
ตัวอย่างเช่น AI สามารถตรวจจับธุรกรรมที่ผิดปกติ เช่น การโอนเงินไปยังบัญชีที่ไม่คุ้นเคย การใช้จ่ายในต่างประเทศ หรือการเข้าสู่ระบบจากอุปกรณ์ หรือสถานที่ที่ผิดปกติ ระบบ AI จะแจ้งเตือน และระงับธุรกรรมที่น่าสงสัย เพื่อป้องกันความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น
ข้อมูล: รากฐานแห่งความสำเร็จ
กุญแจสำคัญในการนำ Gen AI มาใช้ให้ประสบความสำเร็จ คือ การมีข้อมูลที่มีคุณภาพ และครอบคลุม ธนาคารจำเป็นต้องลงทุนในแพลตฟอร์มข้อมูล ที่สามารถรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ AI สามารถเรียนรู้ และทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
ในยุคที่ Gen AI กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในวงการธนาคาร ธนาคารที่สามารถนำ Gen AI มาประยุกต์ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ย่อมมีความได้เปรียบในการแข่งขัน และสามารถเติบโตได้อย่างยั่งยืน ในขณะที่ธนาคารที่ละเลย หรือไม่ให้ความสำคัญกับ Gen AI อาจต้องเผชิญกับความยากลำบากในการดำเนินธุรกิจ และสูญเสียความสามารถในการแข่งขันในที่สุด
โดย Mark Micallef กรรมการผู้จัดการ Google Cloud Southeast Asia
–AI จาก 2024 สู่ 2025: ก้าวข้ามขีดจำกัด สู่ยุคแห่งตัวแทนอัจฉริยะ (AI Agent)
