หนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญแห่งยุคคือ Big data และ AI ที่กำลังเบ่งบานในทุกอุตสาหกรรม และเมื่อไม่นานมานี้ Dtac ได้จัดงานเสวนา “dtac Loop : The Shapes of Data” เพื่อเผยประสบการณ์การพัฒนาเทคโนโลยี Machine Learning, Big Data และ AI ที่จะพลิกโฉมวงการการตลาด เกษตรกรรม และสาธารณสุข
ดีแทค (dtac) จัดงานเสวนาในชื่อ “dtac Loop : The Shapes of Data” นำเสนอเรื่องราวเกี่ยวกับการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัล ชูบทบาทและวิสัยทัศน์ด้าน “Big Data - Machine Learning - AI” ต่อภาคธุรกิจและสังคมผ่าน 4 ผู้เชี่ยวชาญ เผยประสบการณ์การพัฒนาเทคโนโลยีที่จะพลิกโฉมวงการการตลาด เกษตรกรรมและสาธารณสุข
คุณแอนดริว กวาลเซท รองประธานเจ้าหน้าที่บริหารกลุ่มการตลาดคนใหม่ของดีแทค กล่าวว่า แนวทางการตลาดในอนาคตจะเป็นในรูปแบบเฉพาะเจาะจงแบบรายบุคคล (Personalization) มากขึ้น ซึ่งต้องพึ่งพาการใช้ Big Data และ Machine Learning มากขึ้น
ซึ่งเบื้องหลังของประสบการณ์ที่ดีนั้นคือ Machine Learning ที่ใช้วิเคราะห์และสังเคราะห์ข้อมูล ทำให้ทราบว่าลูกค้าต้องการอะไร เมื่อไหร่ อย่างไร และดีแทคสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดีที่สุด ซึ่ง dtac ระบุว่าที่ผ่านมาพบว่ากว่า 80% ของลูกค้าดีแทคได้ดาวน์โหลดแอปดีแทค สร้างรายได้จากการบริการดิจิทัลเพิ่มขึ้นถึง 10 เท่าในปีที่ผ่านมา และนั่นทำให้ประสบการณ์ลูกค้าดีขึ้น เสริมสร้างคุณค่าของผลิตภัณฑ์และบริการดีแทคในยุคดิจิทัล
วิธีการในการสร้างบริการเฉพาะบุคคลนี้ขึ้น ดีแทคจะต้องประมวลข้อมูลหลายพันล้านชุด ซึ่งจะถูกอัพเดทตลอดเวลา และนั่นทำให้เทคโนโลยีอย่าง Algorithm และ Machine Learning เข้ามามีบทบาทในการทำความเข้าใจกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้แล้วจุดกลุ่มออกมา เพื่อหาลักษณะที่คล้ายคลึงกัน
คุณชวิน ฉัตรศิริวิชัยกุล ผู้จัดการฝ่ายกลยุทธ์ รีคัลท์ สตาร์ทอัพในโครงการ dtac accelerate batch 5 กล่าวว่า ผลิตผลจากภาคการเกษตรในประเทศไทยยังต่ำกว่ามาตรฐานทั้งในระดับโลกและระดับภูมิภาค ค่าใช้จ่ายของการเพาะปลูกหมดไปกับปุ๋ยและยาฆ่าแมลง แต่ในทางกลับกันผลผลิตแทบไม่เพิ่มขึ้นเลย ทำให้เกษตรกรเป็นประชากรประสบความยากลำบากจากความยากจน
และนี่จึงเป็นที่มาของ Ricult สตาร์ทอัพที่ก่อตั้งโดย 4 บัณฑิตจากสถาบัน MIT เพื่อแก้ปัญหาผลผลิตการเกษตรตกต่ำ โดยได้นำเอาเทคโนโลยีภาพถ่ายดาวเทียมและการคาดการณ์สภาพอากาศที่แม่นยำมาช่วยเกษตรกร ทำให้เกิดการทำเกษตรกรรมแบบแม่นยำ (Precision Farming) ภายใต้วิสัยทัศน์ “Those who feed us need us”
โดยบริการข้อมูลเชิงเกษตรของ Ricult จะให้ข้อมูลที่มีประโยชน์แก่เกษตรกรและสามารถนำไปใช้ได้ทันที สามารถเพิ่มผลผลิตได้สูงขึ้น 40% และกำไรเติบโตขึ้นถึง 100% ในขณะที่ข้อมูลการคาดการณ์สภาพอากาศทั่วไปมีความละเอียดอยู่ที่ระดับ 50 กิโลเมตร แต่ระบบของ Ricult ครอบคลุมได้ละเอียดถึงระยะ 3 กิโลเมตร และเราได้นำเอาอัลกอริทึมของ Machine Learning เข้ามาช่วยวิเคราะห์แสงสะท้อนจากใบไม้เพื่อประเมินสุขภาพของพืชอีกด้วย
นอกจากนี้ ยังร่วมมือกับโครงการ dtac smart farmer และมูลนิธิร่วมด้วยช่วยกันสำนึกรักบ้านเกิดในการเข้าถึงกลุ่มเกษตรกรทั่วประเทศ โดยหวังว่าแอปพลิเคชันนี้จะช่วยพัฒนาความเป็นอยู่ของเกษตรกรให้ดีขึ้น
คุณเคนท์ มอนเซน นักวิจัยอาวุโสจากเทเลนอร์รีเสิร์ช ภายใต้ความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด ผู้ทำรายงานวิจัยเรื่องการแพร่ระบาดของโรคไข้เลือดออกและไข้มาลาเรียผ่านข้อมูลบนโทรศัพท์มือถือในประเทศปากีสถานและไทย กล่าวว่า จากข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือของผู้ใช้งาน ช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์การเดินทางสัญจรของผู้ใช้งานทั่วทั้งประเทศ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลการระบาดของไข้มาลาเรีย เพื่อคาดการณ์การระบาดของโรคในครั้งต่อไป ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มีขนาดใหญ่มหาศาล ตลอดจนเน้นย้ำถึงความสำคัญด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
“ถ้าเราสามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้ว่าไข้เลือดออกหรือไข้มาลาเรียจะแพร่ระบาดไปยังพื้นที่ใด จะช่วยให้สถาบันสุขภาพแห่งชาติสามารถวางมาตรการป้องกันได้อย่างเหมาะสม เช่น เตรียมการแจกจ่ายมุ้งกันยุง จัดเตรียมคลีนิกเคลื่อนที่ เผยแพร่ข้อมูลในการป้องกันโรคระบาด รวมถึงการลงตรวจสอบพื้นที่อย่างใกล้ชิดมากขึ้น” คุณเคนท์ กล่าว
ทั้งนี้ มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด และมหาวิทยาลัยมหิดลได้ร่วมกันริเริ่มโครงการเพื่อคาดการณ์และป้องกันการแพร่ระบาดของไข้มาลาเรียในประเทศไทย โดยอาศัยข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์เคลื่อนที่ของลูกค้าดีแทค ประกอบเข้ากับข้อมูลผู้ป่วยจากกระทรวงสาธารณสุข
คุณฉัตรสุดา สันตานนท์ ผู้อำนวยการอาวุโสสาย Customer Value Management (CVM) กล่าวว่า เป้าหมายของ CVM คือ การนำเสนอสิ่งที่ลูกค้าต้องการ ผ่านช่องทางที่เหมาะสม ในเวลาที่เหมาะสม ซึ่ง Machine Learning ได้เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการตลาดแบบตัวต่อตัว (One-to-One Marketing) ให้ดียิ่งขึ้น
Machine Learning เข้ามาช่วยพัฒนาการตรวจสอบการลงทะเบียนของบริการระบบเติมเงิน โดยการใช้ระบบจดจำภาพใบหน้า นอกจากนี้มันยังถูกใช้ในการพัฒนา Social Listening Tool เพื่อช่วยในการจำแนกประเภทของความคิดเห็นบนสื่อสังคมต่าง ๆ โดยทั้งสองโปรเจ็คมีความแม่นยำสูงกว่า 90%
ซึ่งในการทำแต่ละโปรเจ็คนั้น จะต้องอาศัยทั้งศาสตร์และศิลป์ในการบริหาร โดยสร้างสมดุลระหว่างการใช้ Hard Skills และ Soft Skills เพื่อพัฒนาขีดความสามารถในการทำงานยุคดิจิทัลที่มีเปลี่ยนแปลงด้านข้อมูลและเทคโนโลยีตลอดเวลา ซึ่งได้ Data scientist เข้ามาร่วมทีมวิเคราะห์ข้อมูลอีกด้วย
เพื่อเสริมแกร่งศักยภาพการทำงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ดีแทคยังได้ร่วมมือวิจัยด้าน AI กับมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เพื่อสร้างทรัพยากรด้าน AI รุ่นใหม่กับประเทศ โดยมุ่งเน้นไปยังด้านระบบอัจฉริยะอัตโนมัติ (Intelligent Automation) Machine Learning การเสริมสร้างประสบการณ์ใช้งานของลูกค้า และการวิเคราะห์ข้อมูล
ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด