Salary Hero แพลตฟอร์มด้านสุขภาพทางการเงิน ประกาศระดมทุน Series A มูลค่า 7.6 ล้านเหรียญสหรัฐ โดยมี Cento Ventures เป็นผู้นำการลงทุน ร่วมด้วย Kairous Capital จากมาเลเซีย และ M Venture Partners

นอกจากการระดมทุนผ่านหุ้นแล้ว บริษัทยังได้ขยายวงเงินสินเชื่อ (Credit facility) เป็น 10 ล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความพร้อมของระบบชำระคืนและการทำงานร่วมกับระบบของนายจ้าง รวมถึงเป็นการเปิดทางสำหรับการขยายตลาดสู่ประเทศมาเลเซีย

“เราเริ่มทำ Salary Hero เพราะเห็นว่าระบบการเงินในภูมิภาคนี้ยังไม่ตอบโจทย์กลุ่มคนที่จำเป็นต้องใช้เงินมากที่สุด” Prabhav Rakhra ผู้ร่วมก่อตั้งและกรรมการผู้จัดการกล่าว “พนักงานโรงงานในไทยไม่ควรต้องจ่ายดอกเบี้ยสูงกว่า 20% ต่อเดือนเพียงเพื่อหมุนเงินให้ชนเดือน เราพิสูจน์ในไทยแล้วว่ามันมีโมเดลที่ดีกว่า ซึ่งยุติธรรมกับพนักงานและเป็นประโยชน์กับฝั่งบริษัท ก้าวต่อไปของเราคือมาเลเซีย”

สวัสดิการเบิกเงินเดือนล่วงหน้าที่เชื่อมต่อกับที่ทำงาน คนทำงานจำนวนมากในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ใช้เงินแบบเดือนชนเดือน เมื่อเงินหมดก่อนถึงวันจ่ายเงินเดือน ทางออกมักจะเป็นการกู้หนี้นอกระบบที่ดอกเบี้ยอาจสูงถึง 30% ต่อเดือน ซึ่งทำให้หลายคนติดกับดักหนี้

Salary Hero เข้ามาแก้ปัญหานี้โดยให้พนักงานสามารถเบิกเงินเดือนในส่วนที่ทำงานไปแล้วออกมาใช้ก่อนได้ เพื่อแก้ปัญหาเงินช็อตระหว่างเดือนโดยไม่ต้องพึ่งพาหนี้นอกระบบ แพลตฟอร์มยังมีหลักสูตรให้ความรู้ทางการเงิน เครื่องมือจัดการงบประมาณ และบริการอื่นๆ เพื่อช่วยพนักงานวางแผนการเงินในระยะยาว

ในส่วนของนายจ้าง ระบบของ Salary Hero สามารถเชื่อมต่อกับระบบ HR และการทำจ่ายเงินเดือนได้โดยตรง ผ่านพาร์ทเนอร์ผู้ให้บริการระบบ HR กว่า 25 ราย บริษัทจึงสามารถให้สวัสดิการนี้ได้โดยไม่เพิ่มภาระงานปฏิบัติการ นอกจากนี้ตัวระบบยังผ่านมาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูล ISO 27001

ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นคือ บริษัทที่ใช้งาน ครอบคลุมทั้งกลุ่มโรงงานอุตสาหกรรม โลจิสติกส์ บริการ และค้าปลีก มีอัตราการลาออกของพนักงานระดับปฏิบัติการลดลง 15-25% ซึ่งช่วยลดต้นทุนในการหาคนและฝึกอบรมพนักงานใหม่ได้อย่างชัดเจน

ผลการดำเนินงานในประเทศไทย นับตั้งแต่เปิดตัว Salary Hero ให้บริการพนักงานไปแล้วกว่า 300,000 คน ในกว่า 100 องค์กร ตั้งแต่บริษัทขนาดใหญ่ไปจนถึงธุรกิจที่กำลังขยายตัว แต่ตัวเลขที่สำคัญที่สุดคือการช่วยพนักงานหลีกเลี่ยงการกู้หนี้นอกระบบได้ประเมินมูลค่ากว่า 150 ล้านเหรียญสหรัฐ

Ali Fancy พาร์ทเนอร์จาก Cento Ventures ระบุว่า “Salary Hero นำบริการทางการเงินไปผูกติดกับระบบการทำงาน เพื่อแก้ปัญหาที่สถาบันการเงินเดิมมักมองข้าม ก่อนมาทำ VC ผมเคยบริหารโรงงานในไทยมากว่าสิบปีและเห็นเองว่าปัญหาเงินขาดมือส่งผลกระทบต่อพนักงานและครอบครัวอย่างไร ผู้ก่อตั้งสร้างโซลูชันที่เข้ากับบริบทของที่ทำงานได้ดี และสร้างประโยชน์ให้กับทั้งพนักงานและบริษัท”

ใช้ AI คาดการณ์การลาออกของพนักงาน ปัญหาการลาออกเป็นต้นทุนก้อนใหญ่ขององค์กรและมักคาดเดาได้ยาก ข้อมูลจาก Deloitte ระบุว่าในปี 2025 อัตราการลาออกโดยสมัครใจในไทยเฉลี่ยอยู่ที่ 12.9% และสูงถึง 32.9% ในภาคค้าปลีก การลาออกแต่ละครั้งหมายถึงต้นทุนการจ้างงานที่เพิ่มขึ้นและประสิทธิภาพงานที่หายไปในช่วงเปลี่ยนผ่าน

ระบบของ Salary Hero จะนำข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจากระบบ HR มาวิเคราะห์ด้วย AI เพื่อแสดงให้ทีม HR เห็นว่ามีความเสี่ยงที่พนักงานจะลาออกกระจุกตัวอยู่ที่ไหนบ้าง เช่น แยกตามพื้นที่ ทีม กะทำงาน หรืออายุงาน) และแนวโน้มเหล่านี้เปลี่ยนไปอย่างไรในแต่ละเดือน จากนั้นจะช่วยประเมินว่า หากพบพนักงานที่มีแนวโน้มจะลาออกสูงในช่วงเวลาหนึ่ง การเข้าไปให้แรงจูงใจ ที่ตรงจุดจะช่วยรักษาพนักงานไว้ได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าการหาคนใหม่

การขยายตลาดสู่มาเลเซีย ปัญหาที่ Salary Hero กำลังแก้ก็เป็นปัญหาใหญ่ในมาเลเซียเช่นกัน ข้อมูลจากธนาคารกลางมาเลเซียปี 2024 ระบุว่า คนมาเลเซีย 61% หาเงิน 1,000 ริงกิตมาใช้ในยามฉุกเฉินได้ยาก เพิ่มขึ้นจาก 47% ในปี 2021 และเมื่อเงินไม่พอ หลายคนยังต้องพึ่งพาแก๊งเงินกู้นอกระบบ ซึ่งมักใช้วิธีทวงหนี้ที่รุนแรง

เงินทุนรอบนี้จะถูกนำไปใช้เพื่อขยายตลาดในมาเลเซีย โดยมีการตั้งทีมงานท้องถิ่นและเริ่มจับมือกับลูกค้าองค์กรแล้ว บริษัทเริ่มดำเนินงานในมาเลเซียช่วงไตรมาส 2 ปี 2026 และตั้งเป้าให้บริการพาร์ทเนอร์ 50 บริษัทภายในสิ้นปี 2027 ด้วยการนำเทคโนโลยีระดับองค์กรมาผสานกับเครือข่ายท้องถิ่น

Jonathan Nohr ผู้ร่วมก่อตั้งกล่าวว่า “พนักงานในมาเลเซียก็เจอปัญหาเงินช็อตระหว่างเดือนและต้องพึ่งพาแก๊งเงินกู้นอกระบบไม่ต่างจากในไทย นี่คือปัญหาที่เราแก้ได้แล้ว เราจึงมั่นใจว่าจะสร้างผลลัพธ์ที่นี่ได้จริง นอกจากนี้เราไม่ได้เริ่มจากศูนย์ เพราะเครือข่ายลูกค้าในภูมิภาคของเราหลายแห่งก็มีฐานการทำงานในมาเลเซียอยู่แล้ว”

ด้าน Joseph Lee Managing Partner ของ Kairous Capital เสริมว่า “เราเห็นช่องว่างเรื่องสุขภาพทางการเงินในมาเลเซีย โดยเฉพาะกลุ่มผู้มีรายได้น้อย ซึ่งยังไม่มีใครเข้ามาแก้ปัญหาในสเกลที่ใหญ่พอ Salary Hero พิสูจน์โมเดลนี้แล้วในไทย หน้าที่ของเราคือสนับสนุนการขยายตลาด เพื่อนำแนวทางนี้มาปรับใช้ในมาเลเซียให้รวดเร็วและเกิดประสิทธิภาพสูงสุด”

Kristalina Georgieva ผู้อำนวยการจัดการกองทุนการเงินระหว่างประเทศ หรือ IMF ได้แถลงข่าวที่กรุงเทพฯ ภายในการประชุมประจำปีของ IMF และธนาคารโลกที่ไทยเป็นเจ้าภาพในปีนี้ เพื่อเปิดตัว Global Policy Agenda ซึ่งเปรียบเสมือน ‘การบ้าน’ ที่ IMF ต้องการให้รัฐบาลและธนาคารกลางทั่วโลกเร่งดำเนินการ

ประเด็นสำคัญที่เธอเน้นย้ำคือ แม้เศรษฐกิจโลกจะยังคงประคองตัวและรับมือกับวิกฤตที่ถาโถมเข้ามาอย่างต่อเนื่องได้ แต่ความสามารถในการทนทานต่อผลกระทบเหล่านี้กำลังเข้าใกล้ขีดจำกัดเต็มทีแล้ว

ตัวเลขเศรษฐกิจโลกปีนี้

IMF คาดการณ์ว่าเศรษฐกิจโลกในปี 2026 จะขยายตัวที่ประมาณ 3.1% ซึ่งเป็นระดับเดียวกับที่เคยประเมินไว้เมื่อเดือนเมษายน แต่ยังถือว่าชะลอตัวลงเมื่อเทียบกับปีที่ผ่านมาซึ่งเติบโตได้ 3.4%

ขณะนี้เศรษฐกิจโลกกำลังเผชิญกับปัจจัยสองด้านที่ส่งผลกระทบในทิศทางตรงกันข้าม ปัจจัยที่คอยกดดันเศรษฐกิจคือความขัดแย้งในตะวันออกกลาง ซึ่งส่งผลให้พลังงานขาดแคลนและมีราคาสูงขึ้น ในขณะที่ปัจจัยหนุนคือกระแสความตื่นตัวด้านเทคโนโลยี AI ที่กระตุ้นให้เกิดการลงทุนทั่วโลกอย่างมหาศาล ทั้งในส่วนของชิป เซิร์ฟเวอร์ และ Data Center เมื่อนำปัจจัยทั้งสองนี้มาหักล้างกัน จึงทำให้ตัวเลขการเติบโตเฉลี่ยอยู่ที่ราวๆ 3.1%

อย่างไรก็ตาม แม้ตัวเลขในภาพรวมจะออกมาในระดับนี้ แต่ในความเป็นจริงแล้ว แต่ละประเทศกลับกำลังเผชิญกับบริบทและสถานการณ์ที่แตกต่างกันไปอย่างมาก

กลุ่มที่ไปได้ดี

• ประเทศที่อยู่ในห่วงโซ่อุปทานของอุตสาหกรรม AI ซึ่งหลายแห่งอยู่ในภูมิภาคเอเชีย โดย Kristalina ยกตัวอย่างคือไทย มาเลเซีย เกาหลีใต้ และสิงคโปร์
• ประเทศส่งออกพลังงานที่ไม่โดนสงครามกระทบ

กลุ่มที่เจ็บหนัก

• ประเทศกลุ่มที่มีรายได้ต่ำ ตลอดจนประเทศที่มีความเปราะบางหรือมีปัญหาความขัดแย้งภายใน
• โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ประเทศที่ต้องพึ่งพาการนำเข้าพลังงาน ประเทศที่ก้าวไม่ทันกระแสความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี หรือประเทศที่ต้องเผชิญกับข้อจำกัดทั้งสองด้านพร้อมกัน

ประเทศที่รวยกู้แพงขึ้น ประเทศอื่นก็ต้องจ่ายแพงตาม

ประเด็นใหม่ที่ IMF มีความกังวลมาตั้งแต่การประชุมเมื่อเดือนเมษายน คืออัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาล (Bond Yield) ของกลุ่มประเทศพัฒนาแล้วที่พุ่งแตะระดับสูงสุดในรอบหลายทศวรรษ

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น ขออธิบายว่ารัฐบาลกู้ยืมเงินโดยการออกพันธบัตร ซึ่ง 'Yield' ก็คือดอกเบี้ยที่รัฐบาลต้องจ่ายให้กับผู้ถือครอง หากอัตราผลตอบแทนนี้สูงขึ้น ย่อมหมายถึงต้นทุนการกู้ยืมของรัฐบาลที่แพงขึ้นด้วย นอกจากนี้พันธบัตรรัฐบาลของสหรัฐฯ และยุโรปยังเปรียบเสมือนมาตรฐานอ้างอิงของอัตราดอกเบี้ยทั่วโลก ดังนั้นเมื่อมาตรฐานนี้ปรับตัวสูงขึ้น อัตราดอกเบี้ยเงินกู้ของประเทศอื่นๆ จึงขยับสูงขึ้นตามไปด้วย

เมื่อผู้สื่อข่าวจาก CNN สอบถามว่าสภาวะดอกเบี้ยสูงจะลากยาวไปอีกนานหรือไม่  Kristalina ตอบว่าอัตราดอกเบี้ยน่าจะทรงตัวอยู่ในระดับสูงไปอีกระยะหนึ่ง เนื่องจากสถานการณ์ในครั้งนี้ไม่ได้เกิดจากการเก็งกำไร แต่เป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจอย่างแท้จริง โดยเธอได้แจกแจงปัจจัยที่ผลักดันให้อัตราดอกเบี้ยปรับตัวสูงขึ้นไว้ดังนี้

• ราคาพลังงานสูง ทำให้เงินเฟ้อสูง
• พอเงินเฟ้อสูง ธนาคารกลางก็ขึ้นดอกเบี้ย
• กระแส AI ทำให้บริษัทต้องการเงินไปลงทุนเยอะ คนแย่งกันกู้ ราคาเงินเลยแพงขึ้น
• เศรษฐกิจประเทศใหญ่บางประเทศยังร้อนแรง ตลาดเลยคาดว่าธนาคารกลางจะขึ้นดอกเบี้ยอีก
• คนเชื่อว่า AI จะทำให้เศรษฐกิจโตแรงไปอีกนาน

นอกจากนี้ยังมีเรื่องการคลังด้วย หลายประเทศไม่ได้ใช้ช่วงฟื้นตัวหลังโควิดเก็บเงินสำรองเอาไว้ พอเจอวิกฤตรอบใหม่ หนี้ก็เพิ่มขึ้นอีก Kristalina พูดชัดว่ารอบนี้กลุ่มประเทศพัฒนาแล้วคือกลุ่มที่บริหารจัดการเรื่องนี้ได้ย่ำแย่ที่สุด 

สำหรับประเทศตลาดเกิดใหม่อย่างไทย ส่วนต่างอัตราดอกเบี้ยเมื่อเทียบกับประเทศพัฒนาแล้วยังคงทรงตัว ไม่ได้ขยายกว้างขึ้น แต่ปัญหาหลักคือ ‘ฐานดอกเบี้ยโลก’ ปรับตัวสูงขึ้นทั้งระบบ ดังนั้น แม้ไทยจะไม่ได้บริหารจัดการอะไรผิดพลาด แต่ต้นทุนการกู้ยืมก็ยังแพงขึ้นตามกลไกตลาดโลกอยู่ดี ภาระที่เพิ่มขึ้นนี้ทำให้ความก้าวหน้าทางเศรษฐกิจที่กลุ่มประเทศเกิดใหม่สั่งสมมาหลายปีต้องค่อย ๆ หดหายไป เพราะต้องนำงบประมาณไปแบกรับดอกเบี้ยที่สูงขึ้นแทน

การบ้านที่ IMF สั่ง

ด้านการคลัง: ข้อเสนอแนะที่ IMF เน้นย้ำมากที่สุดคือ การเร่งจัดระเบียบและซ่อมแซมระบบการคลังก่อนที่ปัญหาจะบานปลาย ซึ่งในทางปฏิบัติหมายถึงการเพิ่มช่องทางหารายได้เข้ารัฐ ตัดลดรายจ่ายที่ไม่จำเป็น และบริหารจัดการงบประมาณแผ่นดินให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ด้านค่าครองชีพ: ท่ามกลางภาวะที่อาหารและพลังงานแพงขึ้น IMF แนะนำให้ยึดหลัก ‘ดูแลคน ไม่ใช่คุมราคา’ หมายความว่าหากภาครัฐต้องการช่วยเหลือ ควรเป็นการช่วยเหลือแบบชั่วคราวและพุ่งเป้าไปที่กลุ่มเปราะบางโดยตรง

ด้านนโยบายดอกเบี้ย: IMF แนะนำว่าธนาคารกลางควรกลับมาให้ความสำคัญกับการแก้ปัญหาข้าวของราคาแพงหรือเงินเฟ้อเป็นเรื่องหลัก โดยเฉพาะประเทศไหนที่ของยังแพงเกินเป้าหมายอยู่ แต่เศรษฐกิจในประเทศยังเดินหน้าต่อไปได้ ประเทศกลุ่มนี้แหละที่สมควรปรับขึ้นดอกเบี้ยมากที่สุด นอกจากนี้ทาง IMF ยังเน้นย้ำว่าในช่วงนี้หลายประเทศควรตั้งรับและจับตาสถานการณ์ให้ดี พูดง่าย ๆ คือต้องเตรียมตัวให้พร้อมอยู่เสมอ ถ้าสถานการณ์บีบบังคับก็ต้องกล้าตัดสินใจขยับดอกเบี้ยขึ้นได้ทันที 

AI มีทั้งประโยชน์และความเสี่ยง

ทาง IMF ยอมรับว่าเทคโนโลยี AI มีส่วนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและยกระดับคุณภาพชีวิตให้ดีขึ้นได้จริง แต่ก็ยังมีความเสี่ยงสำคัญที่ต้องระมัดระวัง โดย Kristalina ได้ยก ‘Amara’s Law’ มาเปรียบเทียบว่าธรรมชาติของคนเรามักจะคาดหวังผลลัพธ์ระยะสั้นจากเทคโนโลยีใหม่สูงเกินไป แต่กลับมองข้ามประโยชน์ในระยะยาว เมื่อนำมาเทียบกับสถานการณ์ปัจจุบัน หมายความว่าในระยะสั้น AI อาจจะยังทำผลงานได้ไม่ถึงจุดที่นักลงทุนตั้งความหวังไว้ ซึ่งหากเป็นเช่นนั้น ราคาหุ้นหรือสินทรัพย์ต่าง ๆ ที่พุ่งทะยานขึ้นเพราะกระแส AI ก็อาจจะร่วงตกลงมาอย่างรุนแรงจนยากจะควบคุมได้

อีกหนึ่งความน่ากังวลคือภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ใช้ AI เป็นเครื่องมือ ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นแล้วในปัจจุบัน เธอยกตัวอย่างเหตุการณ์ในฝรั่งเศสที่แฮกเกอร์เจาะระบบเข้าไปปรับอุณหภูมิตู้เย็นใหม่จนอาหารเน่าเสีย การโจมตีลักษณะนี้เริ่มพบเห็นบ่อยขึ้น และที่น่ากลัวคือหากผู้ไม่หวังดีเปลี่ยนเป้าหมายไปโจมตีระบบการเงิน ก็จะสร้างความเสียหายต่อความมั่นคงทางการเงินของประเทศได้อย่างมหาศาล ด้วยเหตุนี้ IMF จึงเสนอแนะให้ภาครัฐเร่งยกระดับระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ พร้อมทั้งดูแลไม่ให้อำนาจหรือความเสี่ยงไปกระจุกตัวอยู่กับบริษัทเทคโนโลยีเพียงไม่กี่รายมากจนเกินไป

ถ้าอยากให้คนในประเทศใช้ AI กันมากขึ้นและมีงานใหม่ ๆ เกิดขึ้น Kristalina มองว่าภาคเอกชนจะเป็นกลไกหลักในการขับเคลื่อน ในขณะที่ภาครัฐควรทำหน้าที่เป็นผู้สนับสนุนที่ดี โดยการสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการทำธุรกิจ เปิดโอกาสให้เกิดการแข่งขันอย่างเสรี ตลอดจนลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานทั้งด้านดิจิทัลและพลังงาน ที่สำคัญคือต้องมีนโยบายรองรับเพื่อช่วยเหลือแรงงานในการฝึกทักษะใหม่ ๆ ให้สามารถปรับตัวและก้าวทันยุคสมัยที่เปลี่ยนไปได้

ไทยกับอาเซียนควรทำอะไร

สำหรับคำแนะนำที่ IMF ฝากถึงประเทศไทยมี 3 ประเด็นหลัก ข้อแรกคือ ต้องเร่งหาทางกระตุ้นให้เศรษฐกิจเติบโตได้เร็วกว่านี้ ข้อสองคือ การรักษารากฐานทางเศรษฐกิจให้แข็งแกร่งอยู่เสมอ เพื่อเป็นเกราะป้องกันไม่ให้ประเทศต้องเจ็บหนักเวลาเกิดวิกฤต

ส่วนข้อที่สามถือเป็นมุมมองที่น่าสนใจมาก Kristalina ตั้งข้อสังเกตว่ากลุ่มประเทศอาเซียนมักจะเน้นค้าขายกับประเทศนอกภูมิภาคมากกว่าจะค้าขายกันเอง ปัจจุบันการค้าภายในอาเซียนมีสัดส่วนแค่ 22% เท่านั้น ซึ่งต่างจากสหภาพยุโรปที่ค้าขายกันเองสูงถึง 60% นั่นหมายความว่าไทยยังมีโอกาสกอบโกยประโยชน์จากการค้ากับประเทศเพื่อนบ้านได้อีกมหาศาล โดยไม่จำเป็นต้องวิ่งไปหาตลาดไกลตัวเลย

นอกจากนี้เธอยังได้กล่าวชื่นชมประเทศไทยในเรื่อง AI ด้วยว่าไทยถือเป็นประเทศกลุ่มแรก ๆ ที่ได้รับประโยชน์จากการลงทุนด้านนี้ และมีความตื่นตัวในการเตรียมรับมือกับความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่น ๆ พร้อมกันนี้เธอยังได้พูดถึงสิงคโปร์ในฐานะผู้นำด้าน AI โดยเล่าว่าจากการไปเยือนก่อนหน้านี้ เธอเห็นเลยว่าสิงคโปร์ให้ความสำคัญและมองเห็นภาพความเสี่ยงจาก AI ได้อย่างทะลุปรุโปร่งกว่าอีกหลายประเทศมาก

ประเทศยากจนเจ็บหนักที่สุด

สำนักข่าว Reuters ถาม IMF ว่าประเทศร่ำรวยควรทำอะไร ไม่ให้ประเทศยากจนต้องรับวิกฤตหลายเรื่องที่เข้ามาพร้อมกันจนไปต่อไม่ไหว Kristalina ตอบว่าการที่ประเทศรวยกับประเทศจนจะห่างกันมากขึ้นเรื่อย ๆ เป็นเรื่องอันตราย โดยเฉพาะกับประเทศที่ตามหลังอยู่แล้ว

เธออธิบายว่าหนี้รวมของประเทศรายได้ต่ำลดลงมาบ้างเล็กน้อย แต่เงินที่ต้องจ่ายหนี้แต่ละปีกลับเพิ่มขึ้นมาก เพราะดอกเบี้ยทั่วโลกแพงขึ้น สิบปีก่อน ประเทศกลุ่มนี้ใช้เงินจ่ายหนี้ราว 6% ของรายได้รัฐ ตอนนี้ขึ้นมาเป็น 14% เงินส่วนนี้ควรจะได้เอาไปสร้างโรงเรียน โรงพยาบาล และดูแลสวัสดิการของประชาชน

นอกจากนี้เงินช่วยเหลือจากประเทศร่ำรวยก็ลดลง นักลงทุนต่างชาติก็ไม่ค่อยอยากเข้ามาลงทุน IMF จึงเข้ามาช่วยในหลายด้าน ดังนี้

• ปรับกองทุน PRGT ซึ่งเป็นกองทุนสำหรับช่วยเหลือประเทศยากจน โดย IMF ได้ปรับเงื่อนไขให้สามารถปล่อยกู้ได้มากขึ้นถึง 3 เท่าในยามจำเป็น และกำลังเร่งรัดให้ประเทศสมาชิกนำเงินมาสมทบเข้ากองทุนตามที่เคยรับปากไว้ 
• ระดมทุนรับมือภัยพิบัติและโรคระบาด โดยขอความร่วมมือจากประเทศที่มีฐานะดีให้ช่วยกันเติมเงินเข้ากองทุน CCRT เพื่อช่วยเหลือประเทศยากจน แม้ตอนนี้จะยังพอมีเงินเหลืออยู่บ้าง แต่ช่วงที่ผ่านมาก็ต้องดึงออกมาใช้บ่อยมากจนถึงเวลาที่ต้องเติมเงินสำรองเข้าไปใหม่
• ประเทศที่หนี้หนักจนแบกไม่ไหว IMF จะช่วยให้ปรับโครงสร้างหนี้ได้เร็วขึ้น 

จีนต้องใช้จ่ายมากขึ้น สหรัฐฯ ต้องเก็บออม ยุโรปต้องลงทุน

สำนักข่าว Bloomberg ตั้งคำถามว่าระหว่างปัญหาจีนเกินดุลการค้ามหาศาลกับกลุ่มประเทศร่ำรวยที่หนี้และดอกเบี้ยพุ่งสูง ปัญหาใดเสี่ยงต่อเศรษฐกิจโลกมากกว่ากัน

Kristalina ตอบว่า IMF เตือนเรื่องความไม่สมดุลของเศรษฐกิจโลกมาตลอด โดยในปี 2025 ช่องว่างระหว่างประเทศที่เน้นขายกับประเทศที่เน้นซื้อได้ขยายกว้างขึ้นเป็น 0.7% ของ GDP โลก ซึ่งตัวแปรหลักของปัญหานี้คือ จีน สหรัฐฯ และยุโรป

เพื่อปรับสมดุลเรื่องนี้ IMF มีคำแนะนำดังนี้

• จีน: ควรลดการพึ่งพาการส่งออกและกระตุ้นให้คนในประเทศใช้จ่ายมากขึ้น
• สหรัฐฯ: ควรส่งเสริมการออมและค่อย ๆ ลดการขาดดุลงบประมาณและหนี้ลง 
• ยุโรป: เนื่องจากที่ผ่านมาลงทุนน้อยไป จึงควรเร่งลงทุนเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน

เธอสรุปสั้น ๆ ว่า ‘จีนต้องใช้จ่าย สหรัฐฯ ต้องออม และยุโรปต้องลงทุนให้มากขึ้น’

ส่วนคำถามที่ว่าสหรัฐฯ ต้องใช้นโยบายรัดเข็มขัดหรือไม่นั้น Kristalina ระบุว่าแม้กระทรวงการคลังสหรัฐฯ จะยอมรับว่ามีปัญหาขาดดุลและหนี้สูงจริง แต่ยังหวังพึ่งการเติบโตทางเศรษฐกิจที่แข็งแกร่งมาช่วยแก้ปัญหานี้ ซึ่งทาง IMF มองว่าการรอให้เศรษฐกิจโตนั้นช่วยได้ช้าเกินไป สหรัฐฯ จึงจำเป็นต้องมีมาตรการอื่น ๆ เข้ามาจัดการเพิ่มเติม

IMF คาดว่าในปี 2026-2027 ฝรั่งเศสจะยังคงขาดดุลงบประมาณเกิน 5% ของ GDP แม้รัฐบาลกำลังพยายามจัดทำงบประมาณเพื่อลดหนี้ลง แต่ต้องใช้เวลาอีกระยะกว่าจะเรียกความเชื่อมั่นจากประชาชนและนักลงทุนกลับคืนมาได้

Kristalina ชี้ให้เห็นปัญหา 2 ข้อที่กำลังเกิดขึ้นพร้อมกัน คือ

• กลไกที่กระทบดอกเบี้ยพันธบัตรเปลี่ยนไป ทำให้ประเทศที่หนี้สูงโดนผลกระทบหนักกว่าเดิม
• ฐานดอกเบี้ยในยูโรโซนขยับสูงขึ้นทั้งแผง ส่งผลให้ประเทศที่มีวินัยการคลังดีต้องพลอยรับเคราะห์จ่ายดอกเบี้ยแพงขึ้นไปด้วยทั้งที่ไม่ได้ทำอะไรผิด

แม้ตลาดจะยังยอมปล่อยกู้ให้ แต่ถ้าไม่ลดหนี้ ภาระดอกเบี้ยก็จะยิ่งสาหัสขึ้น เรื่องนี้ไม่มีทางลัดต้องลดการขาดดุลเท่านั้น แม้ IMF จะเข้าใจดีว่ารัฐบาลต้องแบกรับแรงกดดันทางการเมือง เช่น การเลือกตั้งหรือการประท้วง แต่ก็ขอย้ำว่าหากรัฐบาลไม่ยอมจัดระเบียบการคลังให้เรียบร้อย ท้ายที่สุดประชาชนและภาคธุรกิจจะต้องเป็นผู้รับเคราะห์

กรณีของอังกฤษ แม้อังกฤษจะไม่ได้ขาดดุลหนักที่สุด แต่กลับต้องรับภาระจ่ายดอกเบี้ยพันธบัตรแพงที่สุดในกลุ่ม G7 Kristalina มองว่าตอนนี้อังกฤษเอาจริงเอาจังกับการลดหนี้แล้ว และเศรษฐกิจก็มีแววจะเติบโตขึ้นเล็กน้อย แต่สาเหตุที่ตลาดตอบสนองแรง เป็นเพราะลอนดอนเป็นศูนย์กลางการเงินโลก นักลงทุนจึงจับตาดูทุกความเคลื่อนไหวของรัฐบาลและอ่อนไหวกับข่าวเร็วกว่าประเทศอื่น ดังนั้นสิ่งเดียวที่รัฐบาลอังกฤษต้องทำคือ เดินหน้าตามแผนคุมเข้มต่อไป เพื่อทำให้นักลงทุนมั่นใจว่าจะไม่มีการเปลี่ยนทิศทางนโยบายกลางคัน

ในส่วนของตะวันออกกลาง นักข่าวถามว่าถ้าสงครามยังยืดเยื้อไม่จบ IMF จะปรับมุมมองต่อเศรษฐกิจของภูมิภาคนี้อย่างไร และอยากฝากอะไรถึงผู้นำซาอุดีอาระเบียกับประเทศกลุ่มอ่าวอาหรับ เพราะไม่กี่ชั่วโมงก่อนแถลงข่าวมีการโจมตีสถานที่หลายแห่งในซาอุฯ รวมถึงแหล่งผลิตน้ำมัน

Kristalina แสดงความเสียใจต่อประชาชนและรัฐบาลซาอุฯ ที่ต้องเกิดการสูญเสียชีวิตจากเหตุการณ์นี้ เธอบอกว่าเศรษฐกิจซาอุฯ สำคัญทั้งต่อภูมิภาคและต่อโลก ความเสียหายที่เกิดขึ้นจึงอาจส่งผลไปถึงประเทศอื่นด้วย

ส่วนสิ่งที่อยากฝากถึงผู้นำ เธอชมว่าเป็นประเทศที่ทำการบ้านมาดีในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ทั้งปฏิรูปเศรษฐกิจและดูแลการคลังให้มั่นคง เธอยกตัวอย่างว่าซาอุฯ เริ่มเก็บภาษีมูลค่าเพิ่ม (VAT) ตั้งแต่ช่วงโควิดเพื่อให้รัฐมีรายได้มากขึ้น และการลดพึ่งพาน้ำมันโดยหันไปส่งเสริมธุรกิจด้านอื่นแทน ซึ่งธุรกิจนอกภาคน้ำมันนี้เติบโตแซงหน้าภาคน้ำมันมาตั้งแต่ก่อนสงครามแล้ว การมีเงินสำรองที่แข็งแกร่งช่วยให้ประเทศกลุ่มนี้รับมือกับวิกฤตในปัจจุบันได้เป็นอย่างดี ซึ่ง IMF แนะนำให้เดินหน้าสานต่อนโยบายในแนวทางนี้ต่อไป

นักข่าวจากแคริบเบียนถามว่า ประเทศในภูมิภาคนี้ต้องเจอปัญหาหลายเรื่องพร้อมกัน จะรับมือกับข้าวของที่แพงขึ้นอย่างไร โดยไม่ให้มาตรการช่วยเหลือกลายเป็นภาระถาวร นักข่าวยังถามด้วยว่า หลายประเทศในแคริบเบียนถูกจัดเป็นประเทศรายได้สูง ทั้งที่พายุเฮอริเคนลูกเดียวก็อาจทำให้ GDP หายไปส่วนหนึ่ง IMF จะยอมพิจารณาปรับเกณฑ์นี้หรือไม่

Kristalina บอกว่าประเทศเกาะเล็ก ๆ เสี่ยงกับภัยธรรมชาติมากกว่าที่อื่น และมักพึ่งธุรกิจไม่กี่อย่าง โดยเฉพาะการท่องเที่ยว ซึ่งตอนนี้ได้รับผลกระทบเพราะค่าเดินทางแพงขึ้น นอกจากนี้ยังมีปัญหาสิ่งแวดล้อม ทำให้นักท่องเที่ยวบางส่วนไม่อยากมา

เธอแนะนำไว้สามข้อ

• ดูแลการคลังให้มั่นคง หลายประเทศยังเก็บภาษีและหารายได้เข้ารัฐได้อีกและควรเลือกลงทุนในเรื่องที่พัฒนาคนและช่วยให้เศรษฐกิจโต
• ร่วมมือกันในภูมิภาคให้มากขึ้น เธอยกตัวอย่างเรื่องความปลอดภัยไซเบอร์ว่าทุกประเทศจำเป็นต้องสร้างระบบเองทั้งหมดหรือจะทำร่วมกันก็ได้
• ใช้สิทธิ์ในฐานะสมาชิกองค์กรระหว่างประเทศให้เต็มที่ และขอความช่วยเหลือจาก IMF ให้มากขึ้น

สำหรับประเด็นเรื่องเกณฑ์รายได้ เธอชี้แจงว่า IMF เป็นสถาบันแรกที่นำ ‘ความเปราะบาง’ มาเป็นเกณฑ์พิจารณาปล่อยกู้ดอกเบี้ยต่ำ ผ่านกองทุน Resilience and Sustainability Trust ซึ่งเปิดโอกาสให้ประเทศที่เปราะบางอย่างจาเมกาและบาร์เบโดสกู้เงินได้ แม้ว่าบาร์เบโดสจะมีรายได้สูงเกินเกณฑ์ปกติก็ตาม

เธอย้ำทิ้งท้ายว่าการพิจารณาความช่วยเหลือไม่ควรดูแค่ตัวเลข ‘รายได้ต่อหัว’ แต่ต้องมองถึงขนาดประเทศและความเปราะบางประกอบด้วย ซึ่งประเทศเล็ก ๆ เหล่านี้สมควรได้รับการดูแลช่วยเหลือมากกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน

winter is coming

นักข่าว TNN ของไทยถามว่าที่เธอเคยพูดว่า ‘high for longer’ และล่าสุดพูดว่า ‘winter is coming’ โดยนักข่าวได้ถามว่าแล้วทั่วโลก รวมถึงประเทศไทย จะก้าวผ่านช่วงเวลาที่ท้าทายนี้ไปได้อย่างไร

Kristalina อธิบายว่าคำนี้มีสองความหมาย 

• ความหมายแรก: ซีกโลกเหนือกำลังเข้าสู่ฤดูหนาว ทำให้ความต้องการและราคาพลังงานมีแนวโน้มสูงขึ้น ซึ่งจะส่งผลกระทบอย่างมากต่อทิศทางเศรษฐกิจโลก
• ความหมายที่สอง: การที่เศรษฐกิจโลกรอดพ้นวิกฤตมาได้หลายครั้ง อาจทำให้หลายคนเริ่มชะล่าใจ เธอจึงเตือนว่า ‘เบาะรองรับ’ ที่เคยช่วยชีวิตเราไว้ ทั้งเงินสำรองแผ่นดินและพลังงานสำรองกำลังร่อยหรอลง ทุกประเทศจึงต้องเตรียมพร้อมเผื่อสถานการณ์แย่ลง

สำหรับคนไทย

จากที่ Kristalina พูดทั้งหมด มีเรื่องที่เกี่ยวกับไทยโดยตรงอยู่สามเรื่อง

• ดอกเบี้ยโลกจะสูงไปอีกนาน ภาครัฐ ภาคธุรกิจ และครัวเรือนไทยที่แบกภาระหนี้สูงอยู่ ไม่ควรวางแผนการเงินโดยคาดหวังว่าดอกเบี้ยจะปรับลดลงในเร็ว ๆ นี้
• โอกาสและความเสี่ยงจาก AI แม้ไทยจะได้อานิสงส์จากกระแส AI แต่ก็ต้องระมัดระวัง เพราะหากในระยะสั้น AI ไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้ตามที่ตลาดคาดหวัง ประเทศที่ได้รับประโยชน์ไปมากก็ย่อมได้รับผลกระทบหนักตามไปด้วย
• โอกาสเติบโตจากการค้าในอาเซียน ไทยยังมีช่องทางกอบโกยประโยชน์ได้อีกมหาศาลจากการค้าขายกับประเทศเพื่อนบ้าน เนื่องจากปัจจุบันอาเซียนยังค้าขายกันเองเพียง 22% ซึ่งยังมีโอกาสให้ขยายตัวได้อีกมากเมื่อเทียบกับยุโรปที่สูงถึง 60%

IMF ปรับคาดการณ์การเติบโตของเอเชียปีนี้ขึ้นเป็น 4.8% โดยมีบูม AI เป็นแรงหนุนสำคัญ ระหว่างการแถลง ผู้อำนวยการฝ่ายเอเชียและแปซิฟิกของ IMF ยกตัวอย่างว่า ถ้าประเทศในภูมิภาคลดอุปสรรคทางการค้าลง ประโยชน์ที่ได้จะเท่ากับการเพิ่มเศรษฐกิจขนาดประเทศไทยเข้าไปอีกหนึ่งประเทศ แต่ในรายงานฉบับเดียวกัน ไทยซึ่งเป็นเจ้าภาพการประชุมถูกคาดว่าจะโตเพียง 2.1% ต่ำที่สุดในกลุ่มอาเซียน 5 ประเทศ

ผู้แถลงคือ Krishna Srinivasan ผู้อำนวยการฝ่ายเอเชียและแปซิฟิกของ IMF และ Sonali Jain-Chandra รองผู้อำนวยการฝ่ายเดียวกัน โดยมี Pawit Thepphasit-Ayutthaya จากฝ่ายสื่อสารของ IMF เป็นผู้ดำเนินรายการ 

3 แรงกระแทกใหญ่ และความแกร่งของเอเชีย

เศรษฐกิจเอเชียแปซิฟิกในปีนี้ถูกขับเคลื่อนด้วย 3 แรงหลัก ได้แก่ วิกฤตพลังงานจากความขัดแย้งในตะวันออกกลางที่เริ่มขึ้นช่วงเดือนกุมภาพันธ์ (กระทบภูมิภาคซึ่งใช้พลังงานราว 4% ของ GDP และเกือบครึ่งเป็นพลังงานนำเข้า) กระแส AI และเทคโนโลยีที่พุ่งสูงตั้งแต่ปีที่แล้ว และผลจากการขึ้นภาษีนำเข้าของสหรัฐฯ ในช่วงต้นปี 2025

แม้จะเผชิญแรงกดดันรอบด้าน แต่เอเชียยังคงเป็นศูนย์กลางการเติบโตของโลก หลายประเทศปรับตัวรับวิกฤตพลังงานได้ดีโดยหาแหล่งนำเข้าใหม่ ลดการใช้ และหันไปหาพลังงานทางเลือก ประเทศใหญ่ดึงน้ำมันสำรองออกมาใช้ ขณะที่ภาคเทคโนโลยีและการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ช่วยดันการส่งออกและดีมานด์ชิปให้พุ่งสูงขึ้น 

นอกจากนี้ สินค้ากลุ่มอื่นยังขยายตัวได้ดีจากการกระจายตลาดและการค้าภายในภูมิภาค อย่างไรก็ตาม IMF เตือนว่าน้ำมันสำรองมีวันหมด และภาระทางการคลังจากการช่วยเหลือประชาชนก็เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ

การเติบโตที่ไม่เท่าเทียม และสถานะของประเทศไทย

IMF คาดว่าเศรษฐกิจเอเชียจะชะลอตัวจาก 5% ในปี 2025 เหลือ 4.8% ในปี 2026 และ 4.4% ในปี 2027 ซึ่งตัวเลขปีนี้ปรับขึ้นจากประมาณการเมื่อเดือนเมษายน (4.4%) และคิดเป็น 68% หรือมากกว่าสองในสามของการเติบโตของเศรษฐกิจโลก

ทว่าประโยชน์ที่ได้รับกลับไม่เท่ากัน กลุ่มประเทศที่ได้อานิสงส์เต็มๆ จากกระแสเทคโนโลยีและชิปเติบโตอย่างก้าวกระโดด เช่น ไต้หวัน ถูกปรับคาดการณ์ขึ้นถึง 5.5 จุด เป็น 10.7% เวียดนาม โต 8.4% เกาหลีใต้ โตแรงและมีแนวโน้มเกินดุลบัญชีเดินสะพัดสูงถึง 19% ของ GDP และสิงคโปร์ โต 5% ในขณะที่ประเทศรายได้ต่ำหรือไม่ได้ประโยชน์จากเทคโดยตรงอย่างกัมพูชา บังกลาเทศ และหมู่เกาะแปซิฟิก กลับถูกปรับลดลง

สำหรับประเทศไทย IMF คาดการณ์ GDP ปี 2026 และ 2027 ไว้ที่ 2.1% เท่ากัน แม้จะปรับขึ้นจากเดือนเมษายนมา 0.6 จุด แต่ยังต่ำที่สุดในกลุ่มอาเซียน 5 (ไทย อินโดนีเซีย มาเลเซีย ฟิลิปปินส์ สิงคโปร์) ซึ่งคาดว่าจะโตเฉลี่ย 4.4% โดยอินโดนีเซียและมาเลเซียคาดว่าจะโต 5.1% และ 5.2% ตามลำดับ 

รายงานระบุว่าไทยได้อานิสงส์จาก AI ในทางอ้อมผ่านการผลิตชิ้นส่วนป้อนดาต้าเซ็นเตอร์ในประเทศเพื่อนบ้าน

ความเสี่ยงรอบด้าน และข้อเสนอเชิงนโยบาย Protect People, Not Prices

ความเสี่ยงหลักที่ IMF จับตา ได้แก่ ความขัดแย้งในตะวันออกกลางที่ยืดเยื้อ การประเมินผลิตภาพ AI ใหม่ การชะลอตัวของเศรษฐกิจจีน ความตึงเครียดทางการค้า เงินเฟ้อค้างนาน และปรากฏการณ์ El Niño ที่อาจรุนแรงเป็นประวัติการณ์จนกระทบราคาอาหารและงบประมาณรัฐ

ในส่วนของคำแนะนำเชิงนโยบาย IMF เน้นย้ำให้ธนาคารกลางรักษาความเป็นอิสระและยึดเป้าหมายเสถียรภาพราคา สำหรับการคลังเน้นย้ำหลักการ "protect people, not prices" คือควรช่วยเหลือที่ตัวคนโดยตรง เช่น การให้เงินช่วยเหลือเจาะกลุ่มเป้าหมายผู้มีรายได้น้อย แทนการอุดหนุนราคาน้ำมันแบบเหมาจ่ายที่อุ้มทุกคน เพื่อไม่ให้เป็นภาระทางการคลังระยะยาว นอกจากนี้ยังเสนอการปฏิรูปโครงสร้าง 4 ด้าน คือ แก้ปัญหาการว่างงานของคนรุ่นใหม่และปรับตัวรับ AI, เสริมระบบคุ้มครองทางสังคม, สร้างความมั่นคงด้านพลังงาน และเพิ่มการเชื่อมโยงการค้าในภูมิภาค

ผลการศึกษาเชิงลึก: AI ตลาดแรงงาน และการค้าภาคบริการ

รายงานฉบับนี้มีบทวิเคราะห์เชิงลึกที่น่าสนใจหลายเรื่อง อาทิ

• AI กับแรงงาน: จากการวิเคราะห์ประกาศงานออนไลน์ 40 ล้านประกาศ พบว่าความต้องการจ้างงานในอาชีพที่ AI ทำแทนได้ลดลงราว 10% ในช่วงแรก แต่ปัจจุบันเริ่มทรงตัวแล้ว นายจ้างหันมาต้องการคนที่ใช้ AI เป็น จึงถือเป็นการปรับรูปแบบงาน มากกว่าการทำให้งานหายไป
• ระบบคุ้มครองทางสังคม: การสร้างบำนาญและเงินช่วยเหลือที่ตรงจุดจะช่วยให้ประชาชนกล้าจับจ่าย และทำให้การบริโภคทนทานต่อแรงกระแทกได้ดีขึ้น โดยเฉพาะในประเทศที่มีหนี้ครัวเรือนสูงอย่างไทย
• การค้าภาคบริการ: กฎระเบียบในเอเชียทำให้ต้นทุนการค้าบริการสมัยใหม่ (การเงิน ประกัน ไอที) สูงกว่าประเทศที่เปิดกว้างถึง 70% หากลดอุปสรรคเหล่านี้ได้ จะช่วยเพิ่ม GDP ระยะยาวของภูมิภาคได้เกือบ 1%

ประเด็นถาม-ตอบกับสื่อมวลชน

• วิกฤตพลังงานและหนี้ครัวเรือนไทย: IMF มองว่าไทยจำเป็นต้องลดการขาดดุลการคลังอย่างระมัดระวัง ควบคู่ไปกับการใช้ระบบดิจิทัลช่วยเหลือกลุ่มเป้าหมายที่เปราะบางและมีหนี้สูงอย่างตรงจุด เพื่อรักษาความมั่นใจของนักลงทุนภายใต้กรอบการคลังระยะกลาง
• พลังจากการลดอุปสรรคทางการค้า: IMF ระบุว่าหากประเทศในเอเชียร่วมมือกันลดอุปสรรคทางการค้าที่ไม่ใช่ภาษี (เช่น กฎระเบียบ ขั้นตอนศุลกากร) จะช่วยเพิ่ม GDP ภูมิภาคได้เกือบ 2% ซึ่งมีมูลค่ามหาศาลเท่ากับเพิ่มเศรษฐกิจขนาดประเทศไทยเข้าไปอีกหนึ่งประเทศ
• ทิศทางเศรษฐกิจจีน: IMF คาดว่าจีนจะเติบโต 4.5% โดยมาจากภาคการส่งออกเป็นหลัก แต่อุปสงค์ภายในประเทศยังอ่อนแอ IMF เสนอให้รัฐบาลจีนออกมาตรการกระตุ้นการคลังที่ใหญ่ขึ้น แก้ปัญหาวิกฤตอสังหาริมทรัพย์ด้วยงบราว 5% ของ GDP และปฏิรูประบบสวัสดิการ เพื่อดึงเงินเฟ้อและอุปสงค์ในประเทศให้กลับมา
• อินเดียและอาเซียน: อินเดียยังเติบโตโดดเด่นที่ 7% จากพื้นฐานที่แข็งแกร่ง ด้านมาเลเซียและบรูไนได้ประโยชน์จากการเป็นผู้ส่งออกพลังงาน ส่วนเวียดนามได้ประโยชน์จากการกระจายห่วงโซ่อุปทานและการลงทุนจากต่างชาติ

ผู้ร่วมเสวนาบนเวทีมาจากหลายภาคส่วน โดยมี Gabriele Steinhauser หัวหน้าสำนักข่าว Wall Street Journal ประจำเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เป็นผู้ดำเนินรายการ อาทิ

• ฝั่ง IMF คือ Jihad Azour ผู้อำนวยการฝ่ายตะวันออกกลางและเอเชียกลาง ซึ่งเคยเป็นรัฐมนตรีคลังของเลบานอน 
• ฝั่งมูลนิธิคือ Kalpana Kochhar ผู้ดูแลงานด้านนโยบายระดับโลกของ Gates Foundation ซึ่งเคยทำงานใน IMF มานานถึง 33 ปี 
• ฝั่งธนาคารเพื่อการพัฒนาคือ Greg Guyett รองประธานคนที่หนึ่งของธนาคารเพื่อการบูรณะและพัฒนาแห่งยุโรป (EBRD) ผู้เพิ่งย้ายมาจากโลกธนาคารพาณิชย์ 
• ฝั่งนักลงทุนคือ Frannie Léautier ซีอีโอของ SouthBridge Investments ซึ่งลงทุนในแอฟริกาและเคยเป็นผู้บริหารระดับสูงของทั้ง World Bank และ African Development Bank 

Steinhauser เปิดวงว่า ตลอดหลายวันของการประชุม เธอได้ยินทั้งความหวังและความกังวลเกี่ยวกับ AI แต่บทสนทนาส่วนใหญ่วนอยู่กับมหาอำนาจอย่างสหรัฐฯ และจีน เวทีนี้จึงอยากเปลี่ยนโฟกัสมาที่ประเทศกำลังพัฒนา เธอชี้ว่า AI ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีครั้งแรกที่โลกเคยเจอ ก่อนหน้านี้เรามีเครื่องจักรไอน้ำ ไฟฟ้า อีคอมเมิร์ซ คลาวด์ และการชำระเงินดิจิทัล ซึ่งทุกครั้งทิ้งร่องรอยไว้ในแต่ละพื้นที่ไม่เท่ากัน คำถามของวันนี้จึงอยู่ที่ว่า AI จะซ้ำรอยเดิมหรือจะต่างออกไป และจะทำอย่างไรไม่ให้มันซ้ำเติมความเหลื่อมล้ำ แต่กลายเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ประเทศที่ตามหลังไล่ทันได้

บทเรียนจากเทคโนโลยียุคก่อน สิ่งที่ตัดสินผลคือการออกแบบ

Kalpana Kochhar เริ่มด้วยการเล่าว่าในปีนี้ Bill Gates เขียนบันทึกส่วนตัวไว้ว่า เขาผ่านมาแล้วทั้งการปฏิวัติคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลและการปฏิวัติอินเทอร์เน็ต แต่ไม่มีครั้งไหนที่ให้ความรู้สึกเหมือนครั้งนี้ เธอจึงชวนย้อนดูว่าเทคโนโลยีแบบไหนที่เคยได้ผลจริงในประเทศกำลังพัฒนา เพื่อหาบทเรียนมาใช้กับ AI

ตัวอย่างที่ชัดที่สุดในมุมของเธอไม่ใช่เทคโนโลยีดิจิทัลเลย แต่เป็นวัคซีน นับตั้งแต่ปี 2000 จำนวนเด็กที่เสียชีวิตลดลงมากกว่าครึ่ง ส่วนใหญ่เป็นผลจากวัคซีน ซึ่งคาดว่าช่วยรักษาชีวิตคนได้ปีละ 3.5 ถึง 5 ล้านคน วัคซีนกำจัดไข้ทรพิษให้หมดไปจากโลก และเปลี่ยนโรคร้ายแรงอย่างมาลาเรีย หัด ปอดบวม และมะเร็งปากมดลูก ให้กลายเป็นโรคที่ป้องกันได้

ถ้ามองออกไปนอกเรื่องสุขภาพ ก็ยังมีเทคโนโลยีที่ช่วยยกระดับรายได้และคุณภาพชีวิตอีกหลายตัว ทั้งบริการโอนเงินผ่านมือถือ โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลภาครัฐของอินเดีย ที่รัฐสร้างระบบยืนยันตัวตนและระบบชำระเงินกลางให้ทุกคนใช้ร่วมกัน หรือรวันดาที่ใช้โดรนส่งเลือดไปยังโรงพยาบาลห่างไกล และนำระบบเวชระเบียนดิจิทัลมาใช้ทั้งประเทศ

Kochhar อธิบายว่าสิ่งที่ทำให้กรณีเหล่านี้สำเร็จ คือมันแก้ปัญหาที่คนจนมีอยู่แล้วจริง ๆ ไม่ได้สร้างความต้องการขึ้นมาใหม่ มันทำงานบนแพลตฟอร์มสาธารณะที่เชื่อมต่อกันได้ ทำให้การเพิ่มผู้ใช้แต่ละคนแทบไม่มีต้นทุน รัฐเป็นผู้ลงทุนในระบบหลักและคอยประสานให้ทุกฝ่ายเดินไปทางเดียวกัน และที่สำคัญคือมันใช้งานได้บนอุปกรณ์ที่ผู้คนพกอยู่แล้ว หรือในกรณีของวัคซีนก็ไม่ต้องใช้อุปกรณ์อะไรเลย เธอยอมรับด้วยว่ามีหลายโครงการที่ไม่สำเร็จ และนั่นคือบทบาทของเงินจากมูลนิธิ ที่กล้ารับความเสี่ยงในจุดที่คนอื่นไม่กล้า

ในความเห็นของเธอ AI กำลังเผชิญบททดสอบเดียวกันนี้ เพียงแต่เกิดขึ้นเร็วกว่ามาก และบางโครงการก็เริ่มสอบผ่านแล้ว ตัวอย่างที่ถูกพูดถึงบ่อยคือ AMA KrushAI ระบบ AI ที่ให้คำแนะนำด้านการเพาะปลูกแก่เกษตรกรในอินเดีย ตอนนี้มีเกษตรกรใช้งานแล้วกว่า 740,000 ราย โดยมีต้นทุนเพียง 18 เซนต์ต่อคน และจะยิ่งถูกลงเมื่อมีผู้ใช้มากขึ้น อีกตัวอย่างอยู่ที่ไนโรบี เมืองหลวงของเคนยา ซึ่งมีการนำ AI มาทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยคอยประกบการตรวจผู้ป่วยตามปกติ เธอบอกว่าสิ่งที่เห็นตอนนี้เป็นแค่ผิวหน้าเท่านั้น

บทสรุปของ Kochhar คือ ในประวัติศาสตร์ที่ผ่านมา ตัวเทคโนโลยีไม่เคยเป็นข้อจำกัดที่แท้จริง สิ่งที่ชี้ขาดคือการเลือกออกแบบว่าจะสร้างมันขึ้นมาเพื่อใคร และให้ทำงานในเงื่อนไขแบบไหน นี่คือเหตุผลที่ Bill Gates มองว่าการตัดสินใจในช่วง 12 ถึง 18 เดือนข้างหน้า จะเป็นตัวกำหนดว่าประโยชน์ของ AI จะไปกองอยู่กับคนที่มีมากอยู่แล้ว หรือจะไปถึงมือคนที่ควรได้รับมันจริง ๆ

การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีบนอุปกรณ์พื้นฐาน

เมื่อถูกถามถึงโอกาสในการเกิดปรากฏการณ์ Leapfrogging หรือการกระโดดข้ามขั้นทางเทคโนโลยี Frannie Léautier อธิบายว่า โทรศัพท์มือถือคือฐานรากสำคัญที่สุดสำหรับแอฟริกา และในเมื่อคนส่วนใหญ่ยังไม่มีสมาร์ทโฟน AI จึงต้องถูกออกแบบให้ทำงานผ่านเครือข่ายและโทรศัพท์รุ่นพื้นฐานได้

Léautier ยกตัวอย่างแพลตฟอร์มปล่อยสินเชื่อแก่ธุรกิจขนาดเล็กที่พัฒนาโดย Zindi และได้รับทุนสนับสนุนจาก Arab Bank for Economic Development in Africa ซึ่งให้ผู้กู้ทำแบบทดสอบผ่านฟีเจอร์โฟน จากนั้นใช้ AI เบื้องหลังประเมินพฤติกรรมเพื่อปล่อยกู้ โครงการนี้ปล่อยสินเชื่อไปแล้วกว่า 80,000 รายการ และสร้างงานมากกว่า 10,000 ตำแหน่ง แม้ AI จะเข้ามาแทนที่งานประเมินเครดิตแบบเดิม แต่ก็สร้างงานใหม่ในระบบ ทั้งนักเขียนอัลกอริทึม พนักงานขนส่ง และความต้องการบุคลากรสายวิทยาการข้อมูล

ความท้าทายและความต่างระดับภูมิภาคในตะวันออกกลางและเอเชียกลาง

Jihad Azour จาก IMF แบ่งกลุ่มประเทศในภูมิภาคตะวันออกกลางและเอเชียกลางออกเป็นสามกลุ่ม กลุ่มแรกคือกลุ่มประเทศอ่าวอาหรับ (GCC) เช่น UAE และซาอุดีอาระเบีย ซึ่งมีความพร้อมสูง ทุ่มเงินลงทุนด้าน AI กว่า 1.5 แสนล้านดอลลาร์ และตั้งเป้าเป็นผู้ส่งออกเทคโนโลยี กลุ่มที่สองคือประเทศที่กำลังเร่งการลงทุนในสตาร์ทอัพ และกลุ่มที่สามคือประเทศที่ยังขาดโครงสร้างพื้นฐาน

Azour มองว่า AI สามารถเป็นแกนกลางสร้างความร่วมมือในภูมิภาค (Integration 2.0) โดยการดึงเงินทุนจากกลุ่มประเทศร่ำรวยมาเชื่อมกับประชากรวัยหนุ่มสาวและกลุ่มผู้หญิงในประเทศอื่นๆ ซึ่งช่วยยกระดับการศึกษาและการพัฒนาทักษะแรงงาน ทั้งนี้ IMF กำลังเร่งหารือกับรัฐมนตรีกระทรวงการคลังเพื่อวางนโยบายคลัง โครงสร้างพื้นฐาน และกฎระเบียบที่เปิดรับ AI ต้นทุนต่ำเพื่อสร้างผลิตภาพโดยไม่จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีราคาแพงเสมอไป

ลำดับความสำคัญในการลงทุนของภาครัฐ

ในมุมมองของรัฐมนตรีกระทรวงการคลัง Léautier เสนอว่า ประเทศกำลังพัฒนาควรจัดลำดับการลงทุนเริ่มจากระบบไฟฟ้าและพลังงานพื้นฐาน ตามด้วยการลงทุนด้านการศึกษาเพื่อสร้างทักษะดิจิทัล เช่น กรณีตัวอย่างนักศึกษา University of Dodoma ในแทนซาเนียที่รับงานระดับโลกได้จากในประเทศ ถัดมาคือการนำ AI มาแก้ปัญหาจริงของผู้ใช้ เช่น เกษตรกรหรือระบบสัพพกวนยาในสาธารณสุข และสุดท้ายคือการบริหารจัดการแหล่งเงินทุนอย่างเป็นระบบ

นอกจากนี้ Léautier ยังแชร์ประสบการณ์การบริหารพอร์ตลงทุนในช่วงวิกฤตค่าเงินเซดีของกานา โดยชี้ว่าข้อมูลและการวิเคราะห์จาก AI ช่วยยืนยันว่าวิกฤตเศรษฐกิจมหภาคมีวงรอบที่บริหารจัดการได้ ซึ่งช่วยสร้างความมั่นใจให้นักลงทุนกล้าลงเงินในประเทศที่มีความเสี่ยงสูง

โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล และบทบาทของธนาคารเพื่อการพัฒนา

Greg Guyett จาก EBRD ระบุว่า หัวใจสำคัญในการดึงเงินทุนภาคเอกชนมาร่วมพัฒนา AI ในประเทศกำลังพัฒนา คือการเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน ทั้งพลังงานหมุนเวียนและดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ โดยธนาคารเพื่อการพัฒนาพหุภาคี (MDBs) ปรับบทบาทมาเป็นผู้รับความเสี่ยงก้อนแรก (first loss) หรือเข้าถือหุ้นเสี่ยงสูง เพื่อสร้างความมั่นใจให้เอกชน

Guyett เปรียบเทียบข้อมูลว่าเป็นเหมือนเงินออมที่ประเทศควรรักษาไว้ในบ้าน เพื่อนำกลับมาใช้พัฒนาประเทศ ขณะเดียวกัน ประเทศกำลังพัฒนาไม่จำเป็นต้องแข่งสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เอง แต่สามารถใช้ประโยชน์จากโมเดล Open-source ได้ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI ในภาวะวิกฤต เช่น การใช้นวัตกรรม AI ควบคุมโดรนและระบบการศึกษาในยูเครน แสดงให้เห็นว่า AI สามารถช่วยลดช่องว่างทางเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากมีโครงสร้างพื้นฐานการเชื่อมต่อที่เพียงพอ

การออกแบบ AI ให้เข้าถึงคนในพื้นที่และอุปสรรคจริงในปฏิบัติตาม

Kalpana Kochhar เน้นย้ำว่า หน้าที่ขององค์กรภาคสังคมและมูลนิธิคือการเข้าไปลงทุนในบริการสาธารณะที่เอกชนไม่ทำ โดย Gates Foundation ได้ร่วมมือกับผู้ให้บริการระบบคลาวด์รายใหญ่ (Hyperscalers) พัฒนา AI ให้รองรับภาษาท้องถิ่นทั่วโลก เพื่อป้องกันความผิดพลาดในข้อมูลวิกฤต เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ ตลอดจนการตั้ง AI scaling hubs และการสนับสนุนเครื่องมือแพทย์อัจฉริยะอย่างอัลตราซาวด์พกพาให้เจ้าหน้าที่ health workers ด่านหน้า

ในช่วงถามตอบ ตัวแทนจาก GSMA และผู้ประกอบการฟินเทคได้สะท้อนถึงอุปสรรคเรื่องภาษีอุปกรณ์มือถือที่สูงในบางประเทศ (เช่น คองโก และปากีสถาน) รวมถึงราคาค่าบริการ AI ซึ่ง Azour และ Léautier ให้ความเห็นว่า รัฐควรมองการปฏิรูปภาษีในภาพรวมเศรษฐกิจมหภาค และปรับวิธีคิดจากการให้ทุกคนถืออุปกรณ์ราคาแพง มาเป็นการใช้แพลตฟอร์มส่วนกลางประมวลผลแทน

Azour ทิ้งท้ายว่า AI ไม่ใช่เพียงเรื่องของแอปพลิเคชันเพื่อการบริโภคทั่วไป แต่เป็นการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่จะเปลี่ยนโครงสร้างผลิตภาพของเศรษฐกิจทั้งหมด ซึ่งภาครัฐต้องนำไปคิดรวมในนโยบายทุกระดับเพื่อปิดช่องว่างการพัฒนาระหว่างประเทศ

นายสาระ ล่ำซำ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เมืองไทยประกันชีวิต จำกัด (มหาชน) เปิดเผยว่า “เรื่องการเงินเกี่ยวข้องกับชีวิตของทุกคน แต่หลายคนยังรู้สึกว่าเป็นเรื่องไกลตัวหรือเริ่มต้นยาก สิ่งที่เมืองไทยประกันชีวิตพยายามทำ คือเปลี่ยนความรู้ที่ดูซับซ้อนให้เป็นเรื่องใกล้ตัว ชวนให้ผู้คนมองเรื่องการเงินผ่านสิ่งที่พบในชีวิตจริง และเห็นว่าตนเองจะเริ่มวางแผนจากตรงไหนได้บ้าง

เรามองเรื่องนี้ผ่านแนวคิด Wealthspan หรือการมีความพร้อมทางการเงินตลอดช่วงชีวิต ตั้งแต่การดูแลค่าใช้จ่ายในวันนี้ การรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดคิด ไปจนถึงการเตรียมรายได้และค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพในวัยเกษียณ การได้รับรางวัลทั้ง 3 ประเภทต่อเนื่องเป็นปีที่ 3 และได้รับการประกาศเป็นองค์กรต้นแบบในปีนี้ เป็นกำลังใจให้เราส่งต่อความรู้อย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้ผู้คนนำไปใช้วางแผนชีวิตของตนเองได้อย่างมั่นใจ”

โครงการ “ตลาดทุนไทย ร่วมใจส่งพลังความรู้ สู่ประชาชน” มุ่งส่งเสริมความรู้และทักษะด้านการเงินและการลงทุนที่ประชาชนสามารถนำไปใช้ได้จริง โดยเปิดโอกาสให้องค์กรร่วมออกแบบแผนและกิจกรรมให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมาย เมืองไทยประกันชีวิตเข้าร่วมโครงการอย่างต่อเนื่อง ด้วยความตั้งใจทำให้เรื่องการเงิน การบริหารความเสี่ยง และการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตเป็นเรื่องที่เข้าใจและเริ่มลงมือทำได้

สำหรับในปีนี้ บริษัทฯ ได้รับการเชิดชูเกียรติให้เป็น “องค์กรต้นแบบ” ด้านการส่งเสริมความรู้ทางการเงินและการลงทุน พร้อมรับรางวัลอีก 3 ประเภท ได้แก่ รางวัลขวัญใจมหาชน จากการเผยแพร่สื่อความรู้ที่เข้าถึงผู้คนผ่านช่องทางออนไลน์ รางวัลการสร้างองค์ความรู้อย่างยั่งยืน จากการดำเนินงานให้ความรู้อย่างต่อเนื่องและวัดผลได้ และ รางวัลความคิดสร้างสรรค์ยอดเยี่ยม จากการนำเสนอเรื่องการเงินและการลงทุนในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและจดจำได้

ที่ผ่านมา บริษัทฯ พัฒนาและเผยแพร่ความรู้ทางการเงินและการวางแผน พร้อมทั้งจัดกิจกรรมและสร้างเครื่องมือการเรียนรู้สำหรับผู้คนในแต่ละช่วงชีวิตต่างๆ ครอบคลุมตั้งแต่การจัดการรายรับ รายจ่าย การออม การวางแผนความคุ้มครอง ไปจนถึงการเตรียมความพร้อมก่อนเกษียณ หนึ่งในเครื่องมือดังกล่าวคือ MTL Financial Check และ MTL Retirement Check ซึ่งช่วยให้ประชาชนประเมินความพร้อมด้านการวางแผนการเงิน และวางแผนเกษียณด้วยตนเอง ควบคู่กับการจัดกิจกรรมให้ความรู้และพัฒนาบุคลากรให้สามารถถ่ายทอด เรื่องการเงินได้อย่างเข้าใจง่าย

นอกจากนี้บริษัทฯ เดินหน้าส่งเสริมความรู้ทางการเงินควบคู่กับแนวคิด Longevity ที่เชื่อมโยงการมีชีวิตยืนยาว (Lifespan) สุขภาพที่ดี (Healthspan) และความพร้อมทางการเงินตลอดชีวิต (Wealthspan) เพื่อให้ชีวิตที่ยืนยาวมาพร้อมความสามารถในการดูแลตนเองและเลือกใช้ชีวิตได้ตามที่ต้องการ

นายสาระ กล่าวเพิ่มเติมว่า “เมื่อคนไทยมีแนวโน้มใช้ชีวิตยืนยาวขึ้น การวางแผนการเงินก็ต้องมองไกลกว่าเพียงค่าใช้จ่ายในวันนี้ เราต้องคิดถึงการดูแลสุขภาพ ค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้น และทางเลือกในการใช้ชีวิตวันข้างหน้า ความรู้ทางการเงินจะช่วยให้แต่ละคนตัดสินใจได้เหมาะกับเป้าหมายและข้อจำกัดของตนเอง”

ภายในงานพบกับเทรนด์ เทคโนโลยี โซลูชัน และกรณีศึกษาจากกรุงศรีและ Tech Partners ชั้นนำ ครอบคลุมตั้งแต่วิสัยทัศน์และกลยุทธ์ ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ AI ในการทำงานและธุรกิจจริง

📅 วันพุธที่ 4 พฤศจิกายน 2569
⏰ เวลา 10:00–17:30 น.
📍 ชั้น 5 Samyan Mitrtown Hall
🎟️ เข้าร่วมฟรี ที่นั่งมีจำนวนจำกัด - https://bit.ly/4jOOK94 

ฟังมุมมองจากผู้นำธุรกิจและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI บนเวที Envisioning Stage 

ผู้เข้าร่วมจะได้ฟังวิสัยทัศน์ กลยุทธ์ และมุมมองต่ออนาคตของ AI จากผู้บริหารกรุงศรีและผู้เชี่ยวชาญจากองค์กรชั้นนำ

ช่วงสำคัญเริ่มต้นด้วย Opening Ceremony and Remarks โดย เคนอิจิ ยามาโตะ กรรมการผู้จัดการใหญ่และประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน) ก่อนเข้าสู่หัวข้อ “Krungsri ITD Vision Mission – Simplifying Life, Shifting Business with AI” ซึ่งนำเสนอโดยผู้บริหารจากกลุ่มสนับสนุนธุรกิจด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและดิจิทัล เทคโนโลยีสารสนเทศ งานข้อมูลและการวิเคราะห์ระดับองค์กร และดิจิทัลและนวัตกรรมของกรุงศรี

นอกจากนี้ ยังมีหัวข้อที่ชวนมอง AI ในมิติของการนำไปใช้และการสร้างคุณค่าทางธุรกิจ อาทิ “AI at Scale: From Pilot to Production Reality”, “AI Governance as a Business Accelerator”, “The Next Three Years of Work: What to Invest in Today” และ “Cybersecurity Challenges and IT Governance in the Era of Frontier AI” รวมถึงช่วง Insight Sharing from Leading Tech Company 

จากกลยุทธ์สู่การใช้ AI ในธุรกิจจริง

สำหรับผู้ที่อยากเห็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในบริบทธุรกิจจริง Execution Stage จะพาไปเจาะลึกโซลูชัน นวัตกรรม และกรณีศึกษาที่นำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ แก้ Pain Points และต่อยอดโอกาสทางธุรกิจ

หัวข้อบนเวทีครอบคลุมหลายมิติ ตั้งแต่ “AI & Human: Partners, Not Rivals” และ “AI Starter Kit for Business: From AI Trends to Data-Driven Intelligence” ไปจนถึงการใช้ AI ในงานปฏิบัติการ การออกแบบประสบการณ์การทำงานใหม่ และการพิจารณาว่าโครงการ AI แบบใดควรได้รับการลงทุน

อีกหนึ่งหัวข้อที่น่าสนใจคือ “Move Fast and Break Nothing: How to Build Innovation” ซึ่งชวนมองการสร้างนวัตกรรมให้เดินหน้าได้รวดเร็ว พร้อมคำนึงถึงความพร้อมและการใช้งานในองค์กร

เรียนรู้ผ่าน Workshop และสัมผัสโซลูชันใน Exhibition

นอกจากเวทีเสวนา ผู้เข้าร่วมยังสามารถเรียนรู้ผ่าน Workshop Room ที่เน้นการลงมือทำจริง โดยมีหัวข้อ AI Starter Kit for Business: From AI Trends to Data-Driven Intelligence, Agentic AI for Marketing Data และ AI for Finance

ภายในงานยังมีพื้นที่ AI & Technology Exhibition รวมโซลูชันจากกรุงศรี Tech Partners และ Startup ให้ได้สัมผัสอย่างใกล้ชิด พร้อม Business Clinic สำหรับผู้ที่ต้องการปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจและเทคโนโลยีแบบตัวต่อตัว

ผู้สนใจสามารถลงทะเบียนเข้าร่วมงาน Krungsri Tech Day 2026 ได้ฟรี ที่นั่งมีจำนวนจำกัด https://bit.ly/4jOOK94

ผู้บริหารมากประสบการณ์รายหนึ่งในสิงคโปร์ได้รับเชิญเข้าประชุมออนไลน์กับคนที่ดูเหมือนนายกรัฐมนตรี Lawrence Wong และผู้นำระดับสูงอีกหลายคน ใบหน้าคุ้นตาและบรรยากาศดูจริงจนผู้เสียหายเชื่อว่ากำลังได้ร่วมสนับสนุนโครงการระดับโลก จึงโอนเงินไปเกือบ 5 ล้านดอลลาร์สิงคโปร์ ก่อนจะพบว่าทุกคนในห้องประชุมนั้นถูกสร้างขึ้นด้วยวิดีโอปลอมจาก AI (Deepfake)

เหตุการณ์นี้ถูกหยิบมาเปิดเวทีเสวนา ‘Upholding Trust in the Age of AI: Detecting and Disrupting the Next Generation of Scams’ ในงาน Singapore International Cyber Week (SICW) 2026 โดย Josephine Teo รัฐมนตรีว่าการกระทรวงพัฒนาดิจิทัลและสารสนเทศ และรัฐมนตรีผู้รับผิดชอบด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ของสิงคโปร์ ซึ่งสรุปโจทย์ไว้ว่ามิจฉาชีพอาศัยความไว้ใจของมนุษย์มาตลอด แต่สิ่งที่ AI เปลี่ยนคือ ‘ต้นทุนของการหลอกลวง’ ที่ถูกลงมาก จนสัญญาณที่คนเคยใช้แยกของจริงจากของปลอมถูกปลอมขึ้นได้ทั้งหมด

ต่อจากปาฐกถาเปิด วงเสวนาที่ดำเนินรายการโดย Steven Chia บรรณาธิการอาวุโสและพิธีกรอาวุโสของสำนักข่าว CNA ได้รวมตัวแทนจากธนาคาร ตำรวจ หน่วยงานเทคโนโลยีภาครัฐ สถาบันวิจัยนโยบาย และ Google DeepMind มาตอบคำถามเดียวกันว่า เมื่อตาและหูเชื่อไม่ได้อีกต่อไป จะรักษาความไว้ใจไว้อย่างไร คำตอบที่ทั้งวงเห็นตรงกันคือภาระไม่ควรตกอยู่ที่ความระมัดระวังของแต่ละคน แต่ต้องย้ายการป้องกันขึ้นไปที่ต้นน้ำ และเชื่อมระบบของทุกฝ่ายเข้าหากัน

มิจฉาชีพไม่ได้เริ่มที่การโอนเงิน แต่เริ่มที่การสร้างความไว้ใจ

ประเด็นแรกของวงคือธุรกิจหลอกลวงเปลี่ยนไปแค่ไหน Senior Assistant Commissioner Justin Wong ผู้บัญชาการ Cyber Command ของตำรวจสิงคโปร์ (Singapore Police Force: SPF) ซึ่งเป็นทีมที่ดูแลคดี Deepfake มูลค่าเกือบ 5 ล้านดอลลาร์สิงคโปร์ เล่าว่าในทางเทคนิค วิดีโอปลอมในคดีนั้นไม่ได้ซับซ้อนและยังมีร่องรอยผิดปกติชัดเจน แต่ผู้เสียหายถูกดึงเข้าไปในเรื่องเล่าจนไม่ทันระวังตัว หากวิดีโอคุณภาพไม่สูงยังได้ผลขนาดนี้ เมื่อมิจฉาชีพหันไปใช้โมเดล AI ที่ล้ำหน้ากว่าเดิม ความเสียหายก็ยิ่งน่ากังวล

JJ Geewax ผู้อำนวยการฝ่าย Applied AI ของ Google DeepMind มองในทางเดียวกันว่าการหลอกลวงมีสองครึ่ง คือเทคโนโลยีกับจิตวิทยา และครึ่งที่แก้ยากกว่าคือจิตวิทยา เพราะเมื่อเหยื่อเชื่อไปแล้วก็ยากจะดึงกลับ ส่วนเทคโนโลยีที่ดีขึ้นทำหน้าที่พาเหยื่อจมลึกลงไปได้ง่ายขึ้น ทีมของ JJ จึงโฟกัสการตรวจจับให้เกิดเร็วขึ้นตั้งแต่ต้นทาง

ฝั่งธนาคารก็ต้องเปลี่ยนสมมติฐานตามไปด้วย Raju Nair กรรมการผู้จัดการฝ่ายกฎหมายและกำกับดูแล ด้านแพลตฟอร์ม การวิเคราะห์ข้อมูล และการเฝ้าระวัง ของ DBS Bank ระบุว่าการหลอกลวงไม่ได้เกิดตอนจ่ายเงิน แต่เริ่มจากการสร้างความไว้ใจ ไล่ตั้งแต่การดึงดูด การโน้มน้าว จนถึงการโอนเงิน คดีราว 90-95% ที่ DBS พบจึงเป็นธุรกรรมที่เจ้าของบัญชียินยอมโอนเอง และแม้แต่ลูกค้าที่ดีที่สุดก็ตกเป็นเหยื่อการหลอกลวงที่ทำกันเป็นอุตสาหกรรมได้

ปัญหาคือห่วงโซ่นี้กินพื้นที่หลายระบบ Josephine ยกตัวอย่างว่าเหยื่ออาจเจอมิจฉาชีพครั้งแรกบนโซเชียลมีเดีย ย้ายไปคุยต่อบนแอปแชต รับสายโทรศัพท์ แล้วปิดท้ายด้วยการโอนเงินผ่านสถาบันการเงิน ทุกจุดคือโอกาสในการสกัด แต่ไม่มีผู้ป้องกันรายใดมองเห็นทั้งห่วงโซ่

สู้ AI ด้วย AI แบบตรงๆ ฝ่ายป้องกันอาจเป็นฝ่ายแพ้

เมื่อมิจฉาชีพใช้ AI ฝ่ายป้องกันก็ใช้ AI เช่นกัน แต่ Mark Chen ผู้อำนวยการกลุ่ม Trust and Safety ของ Government Technology Agency of Singapore (GovTech) ยอมรับตรงๆ ว่าถ้าสู้กันแบบ AI ชน AI ฝ่ายป้องกันน่าจะแพ้ Mark ยกตัวอย่างว่าคดี Deepfake ข้างต้นเริ่มจากการเปิดวิดีโอจริงของรัฐมนตรี Indranee Rajah ก่อน หากมีเครื่องมือตรวจ Deepfake ที่แม่นยำ 100% จนทุกคนเชื่อถือ แล้วเครื่องมือยืนยันว่าคลิปนั้นไม่ใช่ของปลอม ผลที่ได้คือเหยื่อจะยิ่งเชื่อสนิทใจกว่าเดิม

JJ เสริมว่าแม้ Google จะมีลายน้ำดิจิทัล (SynthID) ที่ฝังในภาพจาก AI ให้ตรวจสอบได้ แต่มิจฉาชีพก็หาทางเลี่ยงได้เสมอ เช่น ส่งภาพจริงของบุคคลที่แอบอ้างไปก่อน แล้วค่อยแทรกภาพจาก AI โดยอ้างว่าแค่ลบรอยบนใบหน้า

ทางออกจึงอยู่ที่การหาจุดที่ฝ่ายป้องกันได้เปรียบ ซึ่ง Mark หมายถึงจุดที่มิจฉาชีพจำเป็นต้องเปิดเผยตัว เช่น เว็บไซต์หลอกลวงที่ต้องโผล่บนอินเทอร์เน็ตสาธารณะ หรือซิมการ์ดและบัญชีธนาคารที่ต้องยืนยันตัวตนผ่าน Singpass ระบบยืนยันตัวตนดิจิทัลของสิงคโปร์ ตรงนี้เองที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ช่วยจับรูปแบบการลงทะเบียนที่ผิดปกติได้ก่อนเกิดความเสียหาย

ตัวอย่างที่เห็นผลแล้วคือ Scam Analytics and Tactical Intervention System (SATIS) ที่ GovTech พัฒนาร่วมกับตำรวจ ระบบนี้ใช้ AI สแกนเว็บไซต์กว่า 600,000 แห่งต่อวัน และสกัดเว็บไซต์อันตรายได้ราว 20,000 แห่งต่อเดือน ก่อนขยายไปครอบคลุมเบอร์โทรศัพท์และแพลตฟอร์มออนไลน์ที่น่าสงสัย Justin ระบุเพิ่มว่าในเว็บไซต์หลอกลวงที่ตำรวจสกัดได้ราววันละ 300 แห่ง สองในสามเป็นผลงานของ AI ล้วนๆ โดยไม่ต้องใช้คน ทั้งยังศึกษาโปรไฟล์เว็บไซต์เพื่อหาโดเมนที่อาจถูกนำไปใช้ก่อนจะมีใครแจ้งเข้ามาด้วยซ้ำ

พลังของการป้องกันจะยิ่งทวีคูณเมื่อมีการแบ่งปันข้อมูล Josephine ระบุว่าตำรวจสิงคโปร์ช่วยให้ Meta ลบหรือจำกัดบัญชี เพจ และหน่วยที่เชื่อมโยงกับการหลอกลวงบน Facebook และ Instagram ได้เกือบ 3.8 ล้านรายการ ขณะที่ฝั่งการเงิน ธนาคารกลางสิงคโปร์ (Monetary Authority of Singapore: MAS) กำลังพัฒนาเครื่องมือ AI ร่วมกับธนาคารและตำรวจ เพื่อจับรูปแบบธุรกรรมผิดปกติในบัญชีของเหยื่อ แล้วส่งสัญญาณให้ธนาคารเข้าแทรกแซงได้เร็วขึ้น

สังคมที่ไว้ใจกันสูง กลับเป็นช่องโหว่ที่มิจฉาชีพใช้

ถึงระบบจะสกัดได้มากแค่ไหน สิงคโปร์ก็ยังมีจุดอ่อนที่ซ่อนอยู่ในจุดแข็งของตัวเอง เมื่อ Steven ถามว่าการเป็นสังคมที่ไว้ใจกันสูงกำลังย้อนกลับมาทำร้ายหรือไม่ Justin ยอมรับว่าใช่ เพราะสิงคโปร์มีความเสียหายจากมิจฉาชีพต่อหัวสูงเกินสัดส่วนเมื่อเทียบกับขนาดประเทศ ส่วนหนึ่งมาจากการที่คนเชื่อใจรัฐและระบบที่ทำงานได้ดี โจทย์จึงไม่ใช่การลดความไว้ใจ แต่คือการใช้ความไว้ใจนั้นให้เกิดประโยชน์ เพื่อขยับการป้องกันขึ้นไปที่ต้นน้ำ

Mark อธิบายต่อว่าการพึ่งให้เหยื่อสังเกตเอง ศึกษาเอง หรือลงมือป้องกันตัวเอง มักจบที่การปกป้องคนที่เปราะบางน้อยที่สุด โดยยกงานวิจัย ‘Why do Nigerian Scammers Say They are From Nigeria?’ ที่ชี้ว่าหากมาตรการต้านมิจฉาชีพเป็นแบบสมัครใจ การหลอกลวงบางแบบอาจทำกำไรได้มากขึ้น เพราะเท่ากับช่วยมิจฉาชีพคัดคนที่หลอกยากออกไปจากกลุ่มเป้าหมาย

ข้อมูลจาก Arifah Sharifuddin ผู้อำนวยการ Tech For Good Institute สถาบันวิจัยนโยบายไม่แสวงกำไรที่ศึกษาประเด็นเทคโนโลยีในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ยิ่งตอกย้ำภาพนี้ ผลสำรวจล่าสุดของสถาบันพบว่าคนในภูมิภาคเพียง 43% มั่นใจว่าจับมิจฉาชีพได้ แต่เมื่อให้ระบุประเภทการหลอกลวงจริง กลับตอบถูกถึง 72% ทว่าใน 6 ตลาดใหญ่ของภูมิภาค มีเพียง 16% ที่ ‘พร้อมรับมือในระดับสูง’ คือรู้ว่าต้องทำอะไรหลังถูกหลอก ส่วนใหญ่ยังโต้ตอบกับมิจฉาชีพต่อเพื่อหาความจริงหรือพยายามทวงเงินคืน

อีกข้อค้นพบที่น่าสนใจคือกลุ่มที่เสี่ยงที่สุดไม่ใช่ผู้สูงอายุหรือคนในชนบท แต่เป็นคนวัยทำงานและคนรุ่นใหม่ที่อยู่กับอุปกรณ์ตลอดเวลา Arifah สรุปว่า ‘การรู้ทันดิจิทัล ไม่ได้แปลว่ารู้ทันมิจฉาชีพ’

เมื่อเหยื่อเชื่อสนิท ระบบต้องช่วยซื้อเวลา

ปัญหาจะหนักขึ้นอีกเมื่อเหยื่อเชื่อไปแล้ว Raju เล่าว่าลูกค้าบางรายเชื่อว่ากำลังมีความรัก บางรายเชื่อว่าเจอโอกาสลงทุนที่ดีที่สุดในโลก หรือกำลังช่วยรัฐบาลทำภารกิจลับ บางคนถึงขั้นบอกพนักงานสาขาว่าต้องใช้เงินจ่ายค่าโรงพยาบาล ทั้งที่ธนาคารเตือนแล้วว่าอาจเป็นมิจฉาชีพ

Raju จึงมองว่าการป้องกันต้องซ้อนกันเป็นชั้น โดยใช้สัญญาณจากทุกชั้นสร้าง ‘จังหวะหยุดคิด’ (Cognitive Breaks) ตลอดเส้นทาง ให้ใจของเหยื่อค่อยๆ เย็นลงจากภาวะร้อนรนกลับสู่สภาวะที่มีเหตุผลพอจะตั้งคำถาม เพราะสิ่งที่ดูออกง่ายเมื่อมองย้อนหลัง มักมองไม่เห็นในวินาทีที่อารมณ์พุ่งสูง

ตำรวจเองก็เจอสถานการณ์แบบเดียวกันทุกวัน Justin เล่าว่าเหยื่อบางรายบอกเจ้าหน้าที่ตัวจริงว่าเป็นตำรวจปลอม เพราะตัวเองกำลังคุยสายกับ ‘ตำรวจตัวจริง’ อยู่ สิงคโปร์จึงออกกฎหมาย Protection from Scams Act ที่ให้ตำรวจออกคำสั่งจำกัดการใช้บริการธนาคารของเหยื่อได้ เพื่อซื้อเวลาให้ครอบครัวเข้ามาช่วย

คำสั่งแรกตามกฎหมายนี้ออกให้หญิงรายหนึ่งที่เชื่อว่ากำลังคุยกับ Elon Musk ซึ่งขอเงิน 300,000 ดอลลาร์ไปกอบกู้บริษัทที่มีปัญหาการเงิน โดยมิจฉาชีพยังสร้างตัวละครแม่และน้องสาวของ Elon มาร่วมเรื่องเล่าด้วย ตลอด 6 เดือนซึ่งเป็นระยะเวลาสูงสุดของคำสั่ง ตำรวจจัดการให้คำปรึกษาด้านจิตใจ ส่วนครอบครัวพาไปประเมินสุขภาพจิตจนพบภาวะทางจิต (Psychosis) จึงวางมาตรการอย่างหนังสือมอบอำนาจระยะยาว (Lasting Power of Attorney) เพื่อปกป้องเงินก้อนนั้นได้ในที่สุด

ในระดับครอบครัว JJ แนะนำให้กลับไปใช้วิธีดั้งเดิม คือตกลง ‘รหัสลับ’ กับพ่อแม่หรือลูกไว้ล่วงหน้าแบบต่อหน้า เพื่อใช้ถามยืนยันเมื่อมีสายขอความช่วยเหลือจากคนในครอบครัว เพราะการไล่ตามกันด้วยเทคโนโลยีอย่างเดียวมีแนวโน้มจะกลายเป็นเกมตีตัวตุ่นที่ไม่มีวันจบ นอกจากนี้ JJ ยังสนใจแนวคิด ‘วัคซีนกันมิจฉาชีพ’ ที่ Open Government Products (OGP) ของสิงคโปร์กำลังทดลอง ผู้ที่สมัครจะถูกจำลองการหลอกลวงตามบทของมิจฉาชีพจริง เพียงแต่ไม่เสียเงินในตอนท้าย เพราะการได้ยินเรื่องเล่ากับการเจอด้วยตัวเองต่างกันมาก

ไม้กายสิทธิ์ที่ทุกคนอยากได้ คือระบบที่เชื่อมถึงกัน

ช่วงท้าย Steven ให้ผู้ร่วมเสวนาเลือกสิ่งที่อยากเสกให้เกิดขึ้นทันทีหากมีไม้กายสิทธิ์ คำตอบส่วนใหญ่วนกลับมาที่โจทย์เดียวกับช่วงเปิด คือการเชื่อมการป้องกันเข้าหากัน

Raju ซึ่งมองจากมุมธนาคารที่อยู่ปลายสุดของห่วงโซ่ อยากเห็นการแชร์สัญญาณความเสี่ยงที่เชื่อถือได้ จากต้นน้ำที่มิจฉาชีพดึงดูดและโน้มน้าวเหยื่อ มาถึงธนาคารที่การโอนเงินเกิดขึ้นจริง Raju ย้ำว่าการแชร์สัญญาณเป็นเรื่องหนึ่ง แต่สัญญาณที่มั่นใจพอจะลงมือได้เป็นอีกก้าวใหญ่ เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้สกัดมิจฉาชีพคือสิ่งเดียวกับที่ขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัล หากสกัดผิดตัวก็กระทบธุรกิจสุจริต จึงต้องมีมาตรฐานร่วมกัน

Mark มองในทิศทางใกล้เคียงกันว่าสัญญาณที่ได้ผลจริงคือเบอร์โทรศัพท์และบัญชีธนาคาร ซึ่งแชร์ยากกว่าเพราะเป็นข้อมูลส่วนบุคคล แต่ร่างกฎหมาย Scams Countermeasures Bill ที่สิงคโปร์เพิ่งผ่านมีบทบัญญัติที่อาจช่วยได้ อีกความหวังคือการตรวจจับมิจฉาชีพบนตัวเครื่อง (On-device) ที่ GovTech พัฒนาร่วมกับ Google DeepMind เพราะช่วยแก้ทางแพร่งระหว่างความเป็นส่วนตัวกับความปลอดภัย ข้อความในแอปแชตที่เข้ารหัสอย่าง WhatsApp หรือ Signal จะยังอยู่บนเครื่องโดยไม่ต้องส่งให้ใครอ่าน

แนวคิดนี้ตรงกับคำตอบของ JJ ที่อยากเห็น ‘บอดี้การ์ดส่วนตัว’ เป็น AI บนโทรศัพท์ คอยแยกแยะว่าข้อความไหนมีรูปแบบของมิจฉาชีพ ข้อความไหนมาจากแม่จริงๆ แล้วขวางมิจฉาชีพไว้ตั้งแต่หน้าประตู ก่อนที่เหยื่อจะติดกับดักทางจิตวิทยาซึ่งแก้ยากกว่ามาก JJ มองว่ายังไปไม่ถึงจุดนั้น แต่ก็อยู่ไม่ไกลแล้ว

ขณะที่ Justin ในฐานะผู้บังคับใช้กฎหมาย อยากโจมตีมิจฉาชีพตรงจุดที่เจ็บที่สุด คือกระเป๋าเงิน ด้วยการยึดคริปโทเคอร์เรนซีและเงินจากการหลอกลวงคืนให้เหยื่อ ปัจจุบันตำรวจสิงคโปร์ทำงานร่วมกับ 15 ประเทศและเขตปกครองผ่านเครือข่าย Anti-Scam Network เพื่อสกัดเงินที่ไหลข้ามพรมแดนก่อนมิจฉาชีพจะโยกต่อ

ส่วน Arifah อยากเห็นศูนย์รับมือมิจฉาชีพระดับโลกที่เปิด 24 ชั่วโมง เพราะสายด่วนในบางประเทศยังโอนสายเหยื่อต่อไปหลายเบอร์และเปิดเพียง 9.00-18.00 น. นอกจากนี้ Arifah ยังชวนมองไกลกว่าสถาบันทางการอย่างรัฐ ธนาคาร และแพลตฟอร์ม ไปสู่ผู้นำชุมชนและอินฟลูเอนเซอร์ที่คนติดตาม ให้ช่วยสอนวิธีรับมือที่ถูกต้อง ไม่ใช่หยุดแค่การสร้างความตระหนักรู้ พร้อมเรียกร้องให้ผู้นำประเทศยกเรื่องนี้เป็นวาระสำคัญ เพราะการแก้ปัญหาต้องอาศัยหลายกระทรวงที่ต่างถือกฎหมายของตัวเอง

ในระดับภูมิภาค Josephine ระบุว่าสิงคโปร์ได้ริเริ่ม ASEAN Guide on Anti-Scam Policy and Best Practices ซึ่งประเทศสมาชิกอาเซียนให้การรับรองแล้ว และย้ำว่าความท้าทายนี้ไม่มีรัฐบาลหรือประเทศใดแก้ได้เพียงลำพัง

เมื่อใบหน้าและเสียงถูกปลอมได้ในราคาถูก ความไว้ใจในยุค AI จึงไม่อาจฝากไว้กับสายตาของแต่ละคน แต่ต้องสร้างจากระบบที่เชื่อมถึงกันตั้งแต่ต้นทาง

อ้างอิง : High-Level Panel ‘Upholding Trust in the Age of AI: Detecting and Disrupting the Next Generation of Scams’ งาน Singapore International Cyber Week (SICW) 2026

หลังเปิดตัว Bangkok Blueprint ในการประชุมประจำปี IMF และกลุ่มธนาคารโลกที่กรุงเทพฯ มีเวทีเสวนาต่อเรื่องการนำ Blueprint ไปใช้จริง ผู้ร่วมเสวนามาจากธนาคารกลางของไทย มาเลเซีย ฮ่องกง และสิงคโปร์ รวมถึงประธาน FATF องค์กรต่อต้านการฟอกเงินสากล แต่ละคนเล่าว่าประเทศตัวเองเจอมิจฉาชีพรูปแบบไหน แก้ด้วยวิธีอะไร และอะไรยังเป็นโจทย์ที่ค้างอยู่

Yan Liu ที่ปรึกษากฎหมายและผู้อำนวยการฝ่ายกฎหมาย กองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) เปิดเวทีด้วยตัวเลขที่ชวนให้เห็นว่า มิจฉาชีพเคลื่อนย้ายเงินได้เร็วแค่ไหน เพราะหลังเหยื่อโอนเงินไปเพียง 3 นาที เงินที่ถูกหลอกไปอาจเกือบครึ่งหนึ่งออกนอกประเทศแล้ว แต่กว่าผู้เสียหายจะรู้ตัวว่าถูกหลอกกลับใช้เวลาประมาณ 20 ชั่วโมง นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมทุกฝ่ายต้องเร่งรับมือให้เร็วขึ้น เพราะถ้าเงินถูกย้ายไปได้ภายในไม่กี่นาที การตามเงินกลับก็ต้องเร็วให้ทันเช่นกัน 

เธอบอกว่าการหลอกลวงทุกวันนี้ไม่ได้เกิดจากมิจฉาชีพเพียงคนเดียว แต่เป็นเครือข่ายข้ามชาติที่ทำงานกันเป็นระบบ คล้ายอุตสาหกรรมที่มีทั้งตลาดซื้อขายตัวตนปลอม บริการรับจ้างหลอกคน ช่องทางการติดต่อ บัญชีม้า และเครือข่ายฟอกเงิน ขณะที่ประเทศกำลังพัฒนามักได้รับผลกระทบหนักเมื่อเทียบกับขนาดเศรษฐกิจของประเทศ IMF กำลังพัฒนาแนวทางช่วยเหลือด้านเทคนิคเพื่อรับมือกับการฉ้อโกงโดยเฉพาะ โดยต่อยอดจากมาตรการป้องกันการฟอกเงินและการสนับสนุนทางการเงินแก่การก่อการร้าย (AML/CFT) ที่มีอยู่แล้ว เธอจึงเสนอว่าการนำ Blueprint ไปใช้ควรให้ความสำคัญกับ 3 เรื่อง

• กฎหมายต้องชัดเจน ใครมีหน้าที่ป้องกัน แชร์ข้อมูล และระงับเหตุ ต้องกำหนดให้ชัด พร้อมเปิดทางให้จัดการได้รวดเร็วและยังคุ้มครองสิทธิของประชาชน
• จัดการให้ครบทุกขั้นตอน ตั้งแต่ป้องกัน ตรวจจับ รับมือ ไปจนถึงตามเงินคืน หากเกิดเหตุ ต้องแจ้งความได้ง่าย เตือนสถาบันการเงินได้ทันที และตามรอยหรืออายัดเงินให้ทันก่อนถูกโอนต่อหลายทอดหรือข้ามประเทศ
• ทุกฝ่ายต้องร่วมมือกัน ทั้งหน่วยงานรัฐ ภาคธุรกิจ และต่างประเทศ เพื่อจัดการช่องทางที่มิจฉาชีพใช้ ตั้งแต่ระบบชำระเงิน เครือข่ายสื่อสาร แพลตฟอร์มออนไลน์ ไปจนถึงช่องทางฟอกเงิน

คุณดารณี แซ่จู รองผู้ว่าการ ด้านเสถียรภาพระบบการชำระเงินและกำกับบริการทางการเงิน ธนาคารแห่งประเทศไทย เล่าว่ามิจฉาชีพในไทยเปลี่ยนไปมาก เมื่อปี 2024 ปัญหาใหญ่คือแอปดูดเงินที่มิจฉาชีพโอนเงินออกจากบัญชีเองโดยเจ้าของไม่ได้กด หลังปิดช่องโหว่ทางเทคนิคไปหลายจุด ตั้งแต่ปีที่แล้วก็ไม่มีการแจ้งเหตุลักษณะนี้อีกเลย ตอนนี้ปัญหาหลักเลยกลายเป็นการหลอกให้เหยื่อโอนเงินเอง

ผลสำรวจของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยจากคน 7,000 คน พบว่า ประมาณ 3 ใน 4 เคยเจอมิจฉาชีพ โดยคนที่จบปริญญาตรีขึ้นไปเคยเจอถึง 83% ขณะที่คนที่จบประถมหรือต่ำกว่าอยู่ที่ประมาณ 50% 

ซึ่งต่อให้เก่งเทคโนโลยี รู้เรื่องการเงิน หรือเรียนสูงแค่ไหนก็โดนหลอกได้ทั้งนั้น การอุดช่องโหว่ของระบบยังง่ายกว่าการทำให้คนไม่หลงเชื่อมาก แค่รณรงค์ให้คนระวังตัวจึงไม่พอ ธนาคารและผู้ให้บริการต้องช่วยกันมากขึ้น ธนาคารแห่งประเทศไทยเลยเปลี่ยนวิธีคิด จากตามแก้หลังโดนหลอก มาเป็นกันไม่ให้มิจฉาชีพเข้าถึงตัวคนได้ตั้งแต่แรก 

มาเลเซียก็เจอภาพเดียวกัน Norhana Endut ผู้ช่วยผู้ว่าการธนาคารกลางมาเลเซีย บอกว่า 95% ของคดีแบบนี้ในมาเลเซียตอนนี้เป็นกรณีที่เหยื่อกดโอนเอง เทคโนโลยีทำให้มิจฉาชีพหลอกได้แนบเนียนขึ้น หลอกคนได้ทีละเยอะ ๆ และปรับคำพูดให้เข้ากับเหยื่อแต่ละคนได้ด้วย ส่วนการโอนเงินที่เข้าบัญชีทันที ก็ทำให้เจ้าหน้าที่มีเวลาเข้าไปช่วยน้อยลง แถมมิจฉาชีพยังโอนเงินต่อเป็นทอด ๆ ผ่านหลายธนาคาร ทำให้ตามยากขึ้นอีก มาเลเซียจึงใช้วิธีแก้ 3 ทาง คือป้องกัน บังคับใช้กฎหมายควบคู่กับตามเงินคืน และสร้างความตระหนักรู้

AI ช่วยให้มิจฉาชีพลงทุนน้อยลง แต่หลอกได้เนียนมากขึ้น

Leong Chiong รองประธาน GFTN และรองกรรมการผู้จัดการ องค์การการเงินสิงคโปร์ (MAS) บอกว่า AI ทำให้โจรทำงานง่ายและลงทุนน้อยลงมาก เครื่องมือที่เมื่อก่อนมีแค่แก๊งใหญ่ ๆ ใช้ ตอนนี้ใครก็หาได้ในราคาถูก ใช้เขียนข้อความให้ดูน่าเชื่อ ปลอมเป็นคนที่เหยื่อไว้ใจ และส่งข้อความหาคนเป็นจำนวนมากได้พร้อมกัน โดยแต่ละข้อความเขียนให้เข้ากับคนรับแต่ละคน

Giles Thomson ประธาน FATF ซึ่งเป็นองค์กรที่วางมาตรฐานต่อต้านการฟอกเงินระดับโลก บอกว่าธุรกิจประเภทนี้มีมูลค่าทั่วโลกราวครึ่งล้านล้านดอลลาร์ต่อปี ที่สหราชอาณาจักร อาชญากรรมเกือบครึ่งหนึ่งเป็นการหลอกลวง และคน 3 ใน 4 เคยเจอมิจฉาชีพ FATF จึงยกเรื่องนี้เป็น 1 ใน 3 เรื่องที่ต้องเร่งจัดการ เขาอธิบายว่าแก๊งที่หลอกเงินคนมักทำผิดอย่างอื่นไปพร้อมกันด้วย ทั้งฟอกเงิน หลบมาตรการคว่ำบาตร และค้ามนุษย์ หลายแก๊งทำงานจากศูนย์สแกมเมอร์ อีกอย่างที่ทำให้ตามยาก คือเงินที่หลอกมาได้ถูกฟอกแทบจะทันที ทั้งโอนผ่านธนาคารและแปลงเป็นคริปโต

ทำไมถึงตามจับยาก

Raymond Chan ผู้อำนวยการบริหารของธนาคารกลางฮ่องกง (HKMA) เล่าว่ามีเรื่องที่ทำให้งานนี้ยาก 4 อย่าง 

• มิจฉาชีพเปลี่ยนมุกเร็วมาก จากแอบดูดเงินในบัญชีมาเป็นหลอกให้เหยื่อโอนเอง จากหลอกให้รักไปเป็นหลอกลงทุน หลอกให้ทำงาน เจ้าหน้าที่เลยต้องวิ่งไล่ตามตลอด
• มิจฉาชีพไม่มีกฎต้องทำตาม แต่หน่วยงานรัฐมี ออกกฎหมายใหม่ทีต้องรับฟังความเห็น รอคิวสภาและร่างกฎหมายร่วมกับกระทรวงยุติธรรม ทุกขั้นใช้เวลา
• มิจฉาชีพไวกว่าเรื่องเทคโนโลยี จะทำ AI จับธุรกรรมแปลก ๆ ต้องขอข้อมูลจากธนาคาร รอธนาคารปรับระบบแล้วให้ทีมข้อมูลพัฒนาโมเดล ระหว่างนั้นก็มีบริการโอนเงินใหม่ ๆ ออกมาเรื่อย ๆ ซึ่งต้องตามตรวจช่องโหว่ทุกตัว
• ยังไม่มีมาตรฐานกลางให้ยึด เช่น โซเชียลมีเดียควรรับผิดชอบแค่ไหน ยังไม่มีใครวางหลักไว้ เขามองว่า Bangkok Blueprint ช่วยอุดช่องว่างตรงนี้ได้ส่วนหนึ่ง

ในมุมมองของไทย

ไทยมีระบบ Central Fraud Registry (CFR) ที่เป็นเหมือนฐานข้อมูลกลางให้ธนาคารแชร์ข้อมูลมิจฉาชีพกัน คุณดารณีบอกว่าการแชร์ข้อมูลสำคัญมาก แต่ทำจริงไม่ง่าย กฎหมายต้องชัด หน่วยงานกำกับต้องเป็นตัวตั้งตัวตี และทุกฝ่ายต้องยอมร่วมมือ

ตอนแรก CFR มีไว้แค่ตามรอยเงินและใช้เป็นหลักฐานดำเนินคดี ภายหลังเปลี่ยนมาใช้กันเหตุล่วงหน้า แม้จะมีกฎหมายอนุญาตให้แชร์ข้อมูลแล้ว ธนาคารก็ยังกลัวผิดเรื่องข้อมูลส่วนตัวลูกค้า และกลัวโดนฟ้อง ธนาคารแห่งประเทศไทยเลยออกเกณฑ์บังคับให้ธนาคารต้องแชร์ข้อมูล และต้องระงับบัญชีม้าตามระดับความเสี่ยง ธนาคารจึงกล้าเข้าร่วม

เงินที่โดนหลอกมักถูกโอนออกจากบัญชีแรกภายใน 2-3 นาที รายที่แจ้งเข้ามาจึงมักช่วยไม่ทัน แต่ข้อมูลจากรายนั้นช่วยกันไม่ให้คนต่อไปโดนหลอกได้ อีกเรื่องที่ไทยแก้ได้คือบัญชีม้าที่ย้ายไปมา มิจฉาชีพก็มีบัญชีหลายธนาคารเหมือนคนทั่วไป โดนปิดบัญชีหนึ่งก็ย้ายไปใช้อีกบัญชี ไทยเลยเปลี่ยนจากปิดทีละบัญชี มาเป็นปิดที่ตัวคน ถ้าเป็นบัญชีม้าที่ธนาคารไหน ก็ใช้บัญชีธนาคารอื่นไม่ได้อีกเลย

ขั้นต่อไปไทยอยากเพิ่มเบอร์โทร อีเมล และบัญชีโซเชียลเข้าไปใน CFR ด้วย เพราะการหลอกส่วนใหญ่ไม่ได้เริ่มที่ธนาคาร แต่เริ่มบนโซเชียล ถ้าเชื่อมข้อมูลกันได้ ก็จะเตือนคนได้ทันทีว่ากำลังคุยอยู่กับคนที่เคยก่อเหตุมาแล้ว

ในมุมมองของมาเลเซีย

มาเลเซียมีศูนย์ชื่อ National Scam Response Centre เป็นศูนย์กลางรับมือมิจฉาชีพ ใช้ระบบอัตโนมัติทำทุกขั้น ตั้งแต่รับแจ้งความไปจนถึงตามเงินคืน เมื่อก่อนเจ้าหน้าที่ต้องไล่ตามเงินเองทีละทอด ตอนนี้ระบบตามให้เองว่าเงินถูกโอนต่อไปที่ไหนบ้าง แม้จะผ่านหลายธนาคารหลายช่องทาง ระหว่างตามก็ส่งสัญญาณเตือนไปที่ธนาคารปลายทาง ธนาคารที่รับเงินจึงอายัดหรือชะลอไม่ให้เงินไหลต่อได้ทัน Norhana Endut บอกว่าระบบนี้ทำให้ตามเงินได้ครบเร็วขึ้น 75% และจับบัญชีม้าได้ไวขึ้น

เธอแชร์บทเรียนจากการทำระบบนี้ไว้ 3 ข้อ

• ข้อมูลต้องครบและเชื่อถือได้ มาเลเซียใช้ข้อมูลจาก PayNet ซึ่งเป็นตัวกลางรับส่งเงินของทั้งประเทศ จึงเห็นได้ว่าเงินไหลไปทางไหน แล้วค่อยเติมข้อมูลจากภาคส่วนอื่นเข้าไป
• สร้างระบบแบบต่อเติมได้ อยากเพิ่มฟังก์ชันใหม่ก็ต่อเข้าไปได้เลยโดยไม่ต้องรื้อของเดิม เช่น เริ่มจากระบบตามเงิน แล้วค่อยเพิ่มฐานข้อมูลบัญชีม้าทีหลัง
• แบ่งหน้าที่ให้ชัดตั้งแต่แรก ชวนทุกฝ่ายมานั่งโต๊ะเดียวกันยังไม่พอ ทุกคนต้องรู้ว่าเกิดเหตุแล้วตัวเองต้องทำอะไร และเจอบัญชีม้าแล้วต้องจัดการอย่างไร

ในมุมมองของฮ่องกง

ฮ่องกงตั้งศูนย์ต่อต้านมิจฉาชีพให้ธนาคารรายย่อย 10 แห่งส่งพนักงานมานั่งทำงานในศูนย์เดียวกับตำรวจ พอมีคนแจ้งความ ตำรวจก็ส่งข้อมูลผ่านระบบชื่อ FAST ให้ธนาคารทันที ถ้าเจอบัญชีที่เกี่ยวข้อง พนักงานธนาคารที่นั่งอยู่ตรงนั้นก็หยุดเงินไว้ได้เลย ก่อนเงินจะหลุดออกนอกฮ่องกง ซึ่งตั้งแต่พฤศจิกายนปีที่แล้ว ฮ่องกงสกัดเงินไว้ให้ผู้เสียหายได้ถึง 130 ล้านดอลลาร์ฮ่องกง

แต่ Raymond Chan บอกว่าวิธีนี้ช่วยได้แค่หลังโดนหลอกไปแล้ว ฮ่องกงจึงทำอีก 3 อย่างเพื่อกันตั้งแต่ต้น

• ออกมาตรการ 33 ข้อร่วมกับสมาคมธนาคาร เช่น ให้ธนาคารจับตาการโอนเงินแบบนาทีต่อนาที และเช็กตัวตนลูกค้าให้รัดกุมขึ้น
• ทำระบบ FINE ให้ธนาคารบอกต่อกันเองว่าใครน่าสงสัย ทั้งบัญชีคนและบัญชีบริษัท เช่น ถ้าธนาคารหนึ่งเห็นบัญชีที่รับเงินจาก 10 คน แล้วโอนออกไปต่างประเทศภายในชั่วโมงเดียว ก็แจ้งเข้าระบบให้ธนาคารอื่นรู้
• เชื่อมข้อมูลคดีของตำรวจเข้ากับระบบโอนเงินด้วยเบอร์มือถือ ระบบนี้ชื่อ FPS ใช้เบอร์มือถือหรืออีเมลโอนเงินได้ ถ้ากำลังจะโอนไปยังเบอร์ที่เคยถูกแจ้งความ จะมีข้อความเด้งขึ้นมาเตือนให้คิดก่อน

ในมุมมองของสิงคโปร์

สิงคโปร์เน้นแก้ที่พฤติกรรมคน ผู้แทน MAS อธิบายว่ามิจฉาชีพเล่นกับอารมณ์ ทั้งทำให้กลัว ทำให้อยากได้ เร่งให้รีบ ทำให้ไว้ใจ หรือแอบอ้างเป็นคนมีอำนาจ พออารมณ์พวกนี้มา ต่อให้รู้เรื่องการเงินดีแค่ไหน ก็เผลอทำสิ่งที่ปกติจะไม่ทำได้ 

Leong Chiong เลยให้ธนาคารเบรกคนไว้ก่อนในจังหวะเสี่ยง เช่น ตั้งระบบให้ต้องรอสักพักก่อนเพิ่มบัญชีคนรับเงิน ขยายวงเงิน หรือโอนเงินก้อนใหญ่ ลูกค้าจะได้มีเวลาหยุดคิดอีกรอบว่าตั้งใจจะทำรายการนี้จริง ๆ ใช่ไหม

ข้อความแจ้งเตือนก็เปลี่ยนใหม่ด้วย จากเดิมที่ขึ้นกว้าง ๆ ว่า 'โปรดระมัดระวัง' ซึ่งคนเห็นจนชินและมักกดข้าม ตอนนี้ให้ใช้ข้อความที่เจาะจงกับสิ่งที่ลูกค้ากำลังจะทำและเด้งขึ้นมาเตือนสติก่อนกดโอน อีกกรณีที่น่าสนใจคือคนที่โดนหลอกอยู่ เจ้าหน้าที่บอกแล้วก็ยังไม่เชื่อ และจะโอนให้มิจฉาชีพต่อ กรณีนี้ตำรวจสั่งให้ธนาคารระงับบัญชีและบัตรเครดิตของคนคนนั้นไว้ชั่วคราวได้

ในมุมมองของ FATF 

Giles Thomson ระบุว่ามาตรฐานของ FATF มีใช้อยู่แล้วในกว่า 200 ประเทศ ทั้งการพิสูจน์ตัวตนลูกค้า การติดตามธุรกรรม การเพิ่มความเข้มงวดในเคสเสี่ยงสูง ไปจนถึงการอายัดเงิน สืบสวน และดำเนินคดี ซึ่งหากทุกประเทศบังคับใช้เกณฑ์เหล่านี้ได้อย่างครอบคลุมก็จะช่วยจัดการปัญหาได้มาก โดยไม่จำเป็นต้องสร้างเครื่องมือใหม่ทั้งหมด   

นอกจากนี้ FATF ยังอยู่ระหว่างปรับปรุงมาตรฐานเพื่อให้สถาบันการเงินแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้ง่ายขึ้น และกำลังศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมว่า ผู้ให้บริการชำระเงินกับผู้ให้บริการสินทรัพย์ดิจิทัล ซึ่งกลายเป็นช่องทางที่มิจฉาชีพนิยมใช้มากขึ้น จำเป็นต้องมีมาตรฐานกำกับดูแลโดยเฉพาะหรือไม่

นี่เป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญจากเวทีเสวนา Future Economy Forum ในงาน KBank x Techsauce: Empower the Future Economy ซึ่งจัดโดยธนาคารกสิกรไทยร่วมกับ Techsauce เมื่อวันที่ 14 ตุลาคม 2569 ในฐานะกิจกรรมคู่ขนาน (Affiliate Program) ของการประชุม IMF-World Bank Group Annual Meetings 2026

เวทีนี้มีผู้ร่วมเสวนา 4 คน ได้แก่ Sarvesh Suri, Regional Vice President for Asia and the Pacific ของ International Finance Corporation (IFC) ในกลุ่มธนาคารโลก, Jan Metzger, Global Head of Coverage Banking ของ Standard Chartered, Koulibaly จาก Microsoft Asia และ Anoop Sagoo, CEO, Southeast Asia ของ Accenture

ตลอดการเสวนา ทั้ง 4 คนได้แลกเปลี่ยนมุมมองเกี่ยวกับการเติบโตของเศรษฐกิจในยุค AI ตั้งแต่ความเร็วในการเกิดขึ้นของธุรกิจใหม่ ความเหลื่อมล้ำระหว่างประเทศ ไปจนถึงทักษะที่มนุษย์จำเป็นต้องมีในอนาคต

แต่สิ่งที่น่าสนใจคือคำถามสุดท้ายของเวที เมื่อผู้ดำเนินรายการถามว่า มนุษย์ควรเตรียมวิธีคิด (Mindset) และปรับตัวอย่างไร เพื่อเติบโตไปพร้อมกับเทคโนโลยีขั้นสูงและความยั่งยืน

แม้ทั้ง 4 คนจะให้คำตอบแตกต่างกัน แต่ล้วนสะท้อนให้เห็นว่า ท่ามกลางความก้าวหน้าของเทคโนโลยี มนุษย์ยังมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของตัวเอง

เมื่อ AI อยู่ทุกที่ ความหมายของการเติบโตก็เปลี่ยนไป

การเสวนาเริ่มต้นจากคำถามว่า การเติบโตทางเศรษฐกิจในช่วงปี 2026–2027 มีความหมายอย่างไร

Anoop Sagoo จาก Accenture มองว่า สิ่งที่เปลี่ยนไปอย่างชัดเจนคือ AI กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีที่อยู่แทบทุกที่

เขาเล่าว่า ตลอด 33 ปีที่ทำงานในวงการเทคโนโลยี ได้ยินผู้คนพูดอยู่เสมอว่าเรากำลังอยู่ในช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้น แต่ครั้งนี้แตกต่างออกไป เพราะ AI กลายเป็นเรื่องที่ทุกคนพูดถึงอย่างรวดเร็ว จากเดิมที่ต้องใช้เวลาอธิบายว่าเทคโนโลยีใหม่คืออะไร วันนี้คำถามสำคัญกลับกลายเป็นว่าจะนำ AI มาใช้สร้างคุณค่าได้อย่างไร

ขณะที่ Jan Metzger จาก Standard Chartered Bank มองการเติบโตผ่านความเร็วในการเกิดขึ้นของบริษัทใหม่

เขาชี้ว่า ในอดีตบริษัทหนึ่งอาจต้องใช้เวลาหลายทศวรรษกว่าจะเติบโตเป็นธุรกิจขนาดใหญ่ แต่ปัจจุบันบริษัทที่เพิ่งเกิดขึ้นไม่กี่ปีสามารถเติบโตได้อย่างรวดเร็วในระดับที่ไม่เคยเห็นมาก่อน และความเปลี่ยนแปลงนี้มีแนวโน้มจะยิ่งเกิดขึ้นเร็วกว่าเดิม

ส่วน Sarvesh Suri จาก IFC มองไปที่ความแตกต่างของการเติบโตระหว่างประเทศ โดยตั้งข้อสังเกตว่า เศรษฐกิจที่ได้รับประโยชน์จากการลงทุนและห่วงโซ่อุปทาน AI กำลังเติบโต ขณะที่บางประเทศยังเผชิญผลกระทบจากความขัดแย้งและปัจจัยภายนอก ทำให้การเติบโตของแต่ละประเทศแตกต่างกันอย่างมาก

ด้าน Koulibaly จาก Microsoft Asia ชวนตั้งคำถามว่า เราควรใช้อะไรวัดการเติบโตของเทคโนโลยี

ที่ผ่านมา วงการเทคโนโลยีมักให้ความสำคัญกับการพัฒนานวัตกรรมและสิ่งประดิษฐ์ใหม่ ๆ แต่วันนี้เริ่มหันมามองผลกระทบทางเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นจริงจาก AI และเทคโนโลยีดิจิทัลมากขึ้น

กล่าวอีกอย่างคือ การมีเทคโนโลยีใหม่อาจไม่เพียงพออีกต่อไป แต่ต้องดูด้วยว่าเทคโนโลยีนั้นสร้างประโยชน์ให้เศรษฐกิจและผู้คนได้มากน้อยเพียงใด

AI อาจทำให้ความเหลื่อมล้ำกว้างขึ้น แต่เรามีทางเลือก

แม้ AI จะเปิดโอกาสใหม่ ๆ ให้กับเศรษฐกิจ แต่ Koulibaly เตือนว่า ประโยชน์จากเทคโนโลยีอาจไม่ได้กระจายไปถึงทุกประเทศอย่างเท่าเทียมกัน

เขาอธิบายว่า หากดูการแพร่กระจายของการใช้ AI (AI Diffusion) จะพบลักษณะคล้ายกับตัวชี้วัดเศรษฐกิจอื่น ๆ คือประเทศที่พัฒนาแล้วมีแนวโน้มจะนำ AI ไปใช้ได้รวดเร็วกว่าประเทศที่ยังตามหลัง

หากปล่อยให้ความแตกต่างนี้ดำเนินต่อไป AI ก็อาจยิ่งทำให้ช่องว่างทางเศรษฐกิจขยายกว้างขึ้น

AI จะยิ่งตอกย้ำความแตกต่างเหล่านี้ และอาจทำให้ความเหลื่อมล้ำรุนแรงขึ้น หากเราปล่อยให้เป็นเช่นนั้น แต่ในฐานะมนุษย์ เรามีอำนาจเลือกที่จะไม่ให้สิ่งนี้เกิดขึ้น

Koulibaly มองว่า หนึ่งในวิธีสำคัญที่จะช่วยลดช่องว่างดังกล่าวคือการพัฒนาทักษะ ทั้งความพร้อมในการใช้ AI (AI Readiness) และความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI (AI Literacy) เพื่อให้ประเทศที่ยังตามหลังสามารถนำเทคโนโลยีมาใช้สร้างการเติบโตได้เช่นกัน

ในโลกที่ความรู้หาได้ไม่จำกัด มนุษย์จะแข่งขันกันด้วยอะไร

อีกหนึ่งประเด็นที่น่าสนใจมาจาก Jan Metzger ซึ่งมองว่า AI กำลังเปลี่ยนทักษะที่สังคมให้คุณค่า

เขาย้อนให้เห็นว่า ในอดีตมนุษย์ให้ความสำคัญกับความสามารถในการเรียนรู้ จดจำ และถ่ายทอดความรู้ แต่เมื่อ AI ทำให้เราสามารถเข้าถึงองค์ความรู้จำนวนมหาศาลได้ง่ายขึ้น ทักษะเหล่านี้เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพออีกต่อไป

ในโลกที่มี AI และเข้าถึงความรู้ได้อย่างไร้ขีดจำกัด มนุษย์จะแข่งขันกันด้วยความใฝ่รู้ ความเห็นอกเห็นใจ วิจารณญาณ และความยืดหยุ่น

Metzger ยังมองว่า คนรุ่นใหม่จำเป็นต้องเตรียมพร้อมสำหรับเส้นทางอาชีพที่เปลี่ยนแปลงไปตลอดชีวิต

เขาคาดการณ์ว่า คนที่กำลังเรียนหนังสืออยู่ในวันนี้และประสบความสำเร็จในชีวิตการทำงาน อาจต้องผ่านอาชีพที่แตกต่างกันถึง 6 อาชีพตลอดชีวิต

ประเด็นสำคัญคือ เขาไม่ได้หมายถึงการเปลี่ยนงาน 6 ครั้ง แต่หมายถึงการเปลี่ยนไปทำอาชีพที่แตกต่างกันถึง 6 อาชีพ ซึ่งสะท้อนว่าคนรุ่นใหม่อาจต้องเรียนรู้และปรับตัวครั้งใหญ่หลายครั้งตลอดชีวิต

มนุษย์เป็นผู้สร้าง AI และต้องรู้ว่าจะใช้มันไปทางไหน

สำหรับ Anoop Sagoo การใช้ AI ให้เกิดประโยชน์ไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับวิธีที่องค์กรนำไปใช้งาน

เขามองว่าหัวใจสำคัญมี 2 เรื่อง คือ การนำ AI ไปใช้จริง (Adoption) และการสร้างบริบทที่เหมาะสม (Context)

เพราะแม้ AI จะพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่คุณค่าที่องค์กรจะได้รับก็ขึ้นอยู่กับบริบทที่นำเทคโนโลยีไปใช้ด้วย

การจะใช้ AI ให้เกิดประโยชน์อย่างแท้จริง เราต้องเปลี่ยนวิธีทำงาน เพราะแค่มีความรู้ความเข้าใจเรื่อง AI ยังไม่พอ แต่ต้องใช้ให้คล่อง และนำมาปรับใช้กับงานในแต่ละวันได้จริง

เมื่อถึงคำถามสุดท้ายของเวที Sagoo ย้ำว่า แม้ AI จะมีความสามารถเพิ่มขึ้นมากเพียงใด แต่มนุษย์ก็ยังเป็นผู้กำหนดทิศทางของเทคโนโลยี

เราเป็นผู้สร้างเทคโนโลยีนี้ขึ้นมา และมนุษย์ยังเป็นผู้นำ

เขามองว่าเราควรตั้งเป้าหมายให้สูงขึ้นและมองอนาคตในแง่บวก เพราะ AI สามารถช่วยเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ได้อย่างมหาศาล

Sagoo ยกตัวอย่างว่า คนรุ่นใหม่ที่มีไอเดียหลากหลาย วันนี้สามารถเริ่มต้นสร้างบริษัทจากโรงรถของตัวเองได้ ซึ่งเขามองว่าเป็นโอกาสที่น่าตื่นเต้นอย่างยิ่ง

ขณะที่ Koulibaly เลือกอธิบายบทบาทของมนุษย์ผ่านการเปรียบเทียบที่เข้าใจง่าย

เขาหยิบคำพูดของ Steve Jobs ที่เคยเปรียบคอมพิวเตอร์เป็น 'จักรยานสำหรับความคิด' (Bicycle for the Mind) ก่อนกล่าวว่า

ในเมื่อเราอยู่ที่กรุงเทพฯ ผมเชื่อว่า AI จะเป็นสกู๊ตเตอร์ไฟฟ้าหรือมอเตอร์ไซค์สำหรับความคิด แต่เราต้องรู้ว่าจะขับมันอย่างไร และกำลังจะมุ่งหน้าไปที่ไหน

สิ่งที่เขาต้องการสื่อคือ แม้ AI จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ แต่เรายังต้องรู้ว่าจะใช้เทคโนโลยีนี้เพื่ออะไร และควรพามันไปในทิศทางใด

Koulibaly ยังย้ำว่า สิ่งสำคัญที่สุดคือการทำให้ AI เป็นเทคโนโลยีที่มนุษย์ไว้วางใจได้ และยังคงทำงานเพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติ

โดยต้องมีมนุษย์อยู่ในกระบวนการทำงานของ AI หรือที่เรียกว่า Human in the Loop เพื่อให้มนุษย์ยังมีบทบาทในการกำกับดูแลและตัดสินใจ

Resilience ทักษะสำคัญในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

Sarvesh Suri จาก IFC มองเรื่องอนาคตของมนุษย์ผ่านความสามารถในการรับมือกับการเปลี่ยนแปลง

ก่อนหน้านี้เขาได้อธิบายถึงภารกิจของกลุ่มธนาคารโลก ซึ่งให้ความสำคัญกับการขจัดความยากจนและการสร้างความมั่งคั่งร่วมกัน โดยมี 'การสร้างงาน' เป็นเป้าหมายหลักที่ใช้กำหนดทิศทางการทำงาน

แต่เมื่อถูกถามว่ามนุษย์ควรเตรียมตัวอย่างไรสำหรับอนาคต เขาเลือกเน้นคุณสมบัติสำคัญเพียงข้อเดียว นั่นคือ Resilience

ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและไม่หยุดนิ่ง ความสามารถในการรับมือและปรับตัวต่อความเปลี่ยนแปลง (Resilience) คือจุดแข็งที่สำคัญที่สุด ไม่ว่าจะเป็นคน องค์กร หรือประเทศ

แนวคิดนี้สะท้อนว่า ไม่ว่าจะเป็นระดับบุคคล ธุรกิจ หรือประเทศ ความสามารถในการรับมือกับความเปลี่ยนแปลงจะเป็นปัจจัยสำคัญต่อการเติบโตในอนาคต

อีก 20 ปีข้างหน้า อาจเป็นยุคที่มนุษย์เรียนรู้ได้มากกว่าที่เคย

อีกหนึ่งมุมมองที่น่าสนใจมาจาก Jan Metzger ซึ่งไม่ได้มองว่าอนาคตของ AI จะลดบทบาทมนุษย์ลง แต่กลับมองว่าเทคโนโลยีจะเปิดโอกาสให้มนุษย์เรียนรู้และทำสิ่งต่าง ๆ ได้มากกว่าเดิม

เขาเปรียบเทียบว่า ในอีก 20 ปีข้างหน้า มนุษย์อาจมีโอกาสกลับมาเป็นคนรอบรู้ในหลากหลายศาสตร์ คล้ายกับผู้คนในยุคเรอเนซองส์ ซึ่งสามารถศึกษาและทำความเข้าใจความรู้ได้หลายแขนง

ผมตื่นเต้นกับอนาคตของมนุษย์มาก ในอีก 20 ปีข้างหน้า เราจะมีโอกาสเป็นคนรอบรู้หลายศาสตร์เหมือนคนยุคเรอเนซองส์ หากเราใฝ่รู้ เราจะสามารถสำรวจองค์ความรู้ของมนุษย์ได้อย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน

สำหรับ Metzger ความก้าวหน้าของ AI จึงไม่ได้หมายถึงการที่มนุษย์จะหมดความสำคัญ แต่เป็นโอกาสให้มนุษย์ขยายขอบเขตความสามารถและการเรียนรู้ของตัวเองออกไปอีก

ท้ายที่สุด แม้ทั้ง 4 คนจะมองอนาคตจากคนละมุม ทั้งการสร้างงาน การพัฒนาทักษะ การนำ AI ไปใช้จริง และการรับมือกับความเปลี่ยนแปลง แต่สิ่งที่เชื่อมโยงคำตอบเหล่านี้เข้าด้วยกันคือบทบาทของมนุษย์

เพราะในโลกที่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว การเติบโตในอนาคตอาจไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่า AI จะเก่งขึ้นเพียงใดเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับว่ามนุษย์จะเรียนรู้ ปรับตัว และใช้เทคโนโลยีเหล่านี้สร้างประโยชน์ได้มากแค่ไหน

ดังที่ผู้ดำเนินรายการสรุปไว้ในช่วงปิดเวทีว่า เทคโนโลยีเป็นเรื่องหนึ่ง ความยั่งยืนเป็นอีกเรื่องหนึ่ง แต่สิ่งที่ขับเคลื่อนโลกอย่างแท้จริงยังคงเป็นมนุษย์ ความคิด และวิธีคิดของเรา

อ้างอิง: เวทีเสวนา Future Economy Forum ในงาน KBank x Techsauce: Empower the Future Economy วันที่ 14 ตุลาคม 2569 

ธนาคารกสิกรไทยร่วมกับ Techsauce จัดงาน 'KBank x Techsauce: Empower The Future Economy' ที่กรุงเทพฯ ในฐานะกิจกรรมคู่ขนาน (Affiliate Program) ของการประชุม IMF-World Bank Group Annual Meetings 2026 ซึ่งประเทศไทยเป็นเจ้าภาพระหว่างวันที่ 12 ถึง 18 ตุลาคม 2569 

คุณขัตติยา อินทรวิชัย ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ธนาคารกสิกรไทย กล่าวเปิดงานโดยมองว่า การที่ผู้นำด้านเศรษฐกิจการเงินและภาคธุรกิจจากทั่วโลกมารวมตัวกันที่กรุงเทพฯ เป็นโอกาสที่ประเทศไทยจะได้ต้อนรับประชาคมโลก

เศรษฐกิจโลกกำลังถูกจัดวางใหม่พร้อมกันหลายด้าน

คุณขัตติยาเริ่มจากภาพที่ธุรกิจเผชิญอยู่ตอนนี้ ทิศทางเศรษฐกิจโลกกำลังถูกกำหนดขึ้นใหม่ และการค้าโลกกำลังถูกจัดระเบียบใหม่ ขณะเดียวกัน AI กำลังเปลี่ยนวิธีผลิต วิธีทำงาน และวิธีสร้างคุณค่าของธุรกิจ ส่วนความยั่งยืนก็กลายเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจทางธุรกิจและการลงทุน

ในมุมของคุณขัตติยา นักลงทุนกำลังมองหาประเทศที่มีโอกาสเติบโต มีความพร้อมในการปรับตัว และมีพันธมิตรที่ช่วยให้เดินหน้าได้อย่างมั่นใจ

ประเทศไทยในฐานะส่วนสำคัญของคำตอบ

จากโจทย์ข้างต้น คุณขัตติยาชี้ว่าประเทศไทยมีต้นทุนที่ตอบได้ 3 อย่าง คือฐานการผลิตและบริการ เครือข่ายผู้ประกอบการ และที่ตั้งที่เชื่อมโยงกับตลาดอาเซียน

"ดิฉันเชื่อว่า ประเทศไทยมีศักยภาพที่จะเป็นส่วนสำคัญของคำตอบ" คุณขัตติยากล่าว 

คุณขัตติยากล่าวถึงโปรแกรมของงาน KBank x Techsauce: Empower the Future Economy ว่า ผู้ร่วมงานจะได้รับฟังทิศทางการค้าและโอกาสของประเทศไทยจากรองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงพาณิชย์ และร่วมเปิดมุมมองกับผู้นำจาก International Finance Corporation (IFC) ในเครือ World Bank Group, Standard Chartered, Microsoft และ Accenture ในเรื่องการระดมทุนเพื่อการเติบโตอย่างยั่งยืน การเชื่อมต่อเงินทุนโลก การใช้ AI และพัฒนาทักษะคน ตลอดจนการปรับองค์กรให้พร้อมแข่งขันในเศรษฐกิจโลกที่กำลังเปลี่ยนแปลง

คุณขัตติยาระบุว่า เวทีนี้จะช่วยเชื่อมภาพตั้งแต่ทิศทางของประเทศ ไปจนถึงทิศทางการเติบโตอย่างยั่งยืนของภาคธุรกิจและภาคการเงิน

เศรษฐกิจแห่งอนาคต ไม่ใช่สิ่งที่เรารอให้เกิดขึ้น แต่เป็นสิ่งที่เราทุกคนมีส่วนร่วมสร้างขึ้นได้

คุณขัตติยาปิดคำกล่าวด้วยความหวังว่า วันนี้จะเป็นอีกหนึ่งก้าวที่ทุกคนร่วมกันเปลี่ยนโอกาสให้เป็นการเติบโตที่ยั่งยืน และบอกว่าธนาคารกสิกรไทยตั้งใจเป็นพันธมิตรตลอดเส้นทางของผู้ร่วมงานทุกคน

อ้างอิง : คุณขัตติยา อินทรวิชัย กล่าวเปิดงาน KBank x Techsauce: Empower the Future Economy