ใกล้ถึงเวลาระเบิดตัว ของการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ในแวดวงธนาคารแล้ว...

จากการที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถพัฒนาการให้บริการแบบส่วนบุคคลแก่ลูกค้า  ระบุแบบแผน และความเชื่อมโยงต่างๆ ที่มนุษย์ไม่สามารถมองออกได้  ทั้งยังตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับการธนาคารได้ แบบ real-time  

หลายองค์กรเริ่มมีการบันทึกความสำเร็จอันน่าอัศจรรย์จากการใช้ AI ในงานธนาคารกันแล้ว และสิ่งที่ดู "ว้าว" ในวันนี้ กำลังจะกลายเป็นเดินพันขั้นต่ำที่ขาดไม่ได้ ในอนาคตอันใกล้

บทความนี้แปลจาก The Financial Brand พร้อมเรียบเรียงใหม่ เพื่อให้คุณเห็นภาพของ AI ในวงการธนาคารมากขึ้นโดยมีเนื้อหาดังต่อไปนี้

[toc]

AI ไม่ใช่ของใหม่ของวงการธนาคาร

หากเราให้คำจำกัดความ AI ว่าคือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการมีปฏิสัมพันธ์และเรียนรู้งานต่างๆ ซึ่งก่อนหน้านี้เคยทำโดยมนุษย์  ประวัติศาสตร์ของ AI ในวงการธนาคารก็นับว่ามีมายาวนานตั้งแต่ยุคปี 1950’s  การปฏิสัมพันธ์และเรียนรู้เอง ของคอมพิวเตอร์ทำให้มันสามารถเข้าใจภาษาสนทนาที่เป็นธรรมชาติ  ทั้งยังทำการตัดสินใจได้เร็วและแม่นยำ กว่าที่เคยเป็นมาในอดีตด้วย

หนึ่งในผลที่เกิดจากการนำ AI มาใช้คือคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ดีและฉลาดขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเจอกับ ข้อมูลปริมาณมากขึ้นและประมวลผลข้อมูลเหล่านั้นได้ถูกต้องมากขึ้น  อันที่จริงนาย Ray Kurzweil จาก Google ได้คาดการณ์เอาไว้ว่าภายในปี 2019 ในที่สุดปัญญาประดิษฐ์ก็จะฉลาดเกินมนุษย์  แต่แม้จะมี ความสำเร็จดังกล่าวรวมถึงความสำเร็จจากทุกแวดวงอุตสาหกรรมออกมาให้เห็น  วงการธนาคารก็ยังคงเลือกเข้าหาเทคโนโลยีนี้ด้วยวิธีที่ระมัดระวังกว่ามาก

ความสนใจในเทคโนโลยี AI พุ่งสูงขึ้นทั้งเพราะความสามารถของมันเองและความต้องการในเชิงธุรกิจ  การระเบิดตัวของข้อมูลจำนวนมหาศาลทั้งแบบที่มีและไม่มีโครงสร้าง,  การเข้าถึงเทคโนโลยีใหม่ เช่น ระบบ Cloud Computer และอัลกอริทึ่มต่างๆ ที่ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้ด้วยตัวเอง,  ความกดดันที่ เพิ่มขึ้นจากการแข่งขันใหม่ๆ,  ข้อกำหนดและความความคาดหวังของผู้บริโภคที่เพิ่มสูงขึ้น,  เหล่านี้เอง คือสิ่งที่ทำให้ ‘พายุอันแสนเพอร์เฟ็ค’ ของการขยายตัวในการใช้ AI ก่อตัวขึ้นเหนือสถาบันการเงินต่างๆ

ประโยชน์ของ AI ในแวดวงธนาคารและบริษัทเครดิตยูเนียนเกิดขึ้นในวงกว้าง  ตั้งแต่การดำเนินงาน หลังบ้าน, กำกับการปฏิบัติงาน, ดูแลประสบการณ์ลูกค้า, ขนส่งผลิตภัณฑ์, การบริหารความเสี่ยง, ตลอดจน การตลาดและอื่นๆ เพียงช่วงเวลาไม่นาน จู่ๆ ธนาคารต่างๆ ก็สามารถดึงข้อมูลเก่าจำนวนมากขึ้นมาใช้เพื่อ อ้างอิงในทุกการตัดสินใจใหม่ได้

แต่ส่วนใหญ่ยังเพิ่งอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำมาใช้

ธนาคารและบริษัทเครดิตยูเนียนส่วนใหญ่อยู่ในระยะเริ่มต้นของการรับเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้  จากผลวิจัยที่ทำการสำรวจโดยองค์กร Narrative Science ร่วมกับสถาบัน National Business Research Institute พบว่า 32% ของธุรกิจบริการทางการเงินที่ได้ลงไปสำรวจยืนยันว่ามีการใช้ AI ภายในองค์กร เช่น ในระบบวิเคราะห์และคาดคะเน, โปรแกรมให้คำแนะนำ, ระบบจดจำและตอบรับเสียง เป็นต้น

อุปสรรคของการนำ AI มาใช้กับธนาคาร

สำหรับกลุ่มที่ยังไม่รับ AI เข้ามาใช้มีการกล่าวถึงปัญหาและอุปสรรคต่างๆ เช่น กลัวความล้มเหลว การจัดการข้อมูลยังไม่เข้าที่ และข้อจำกัดต่างๆ จากฝ่ายกำกับการปฏิบัติงาน  จากผลสำรวจของ Narrative Science กล่าวว่า 12% ของทั้งหมดยังไม่นำ AI เข้ามาใช้ตอนนี้เพราะรู้สึกว่ายังใหม่เกินไป ยังไม่ได้รับการ ทดสอบอย่างเพียงพอ และไม่มั่นใจเรื่องความปลอดภัย

อีกหนึ่งปัญหาหลักในหลายๆ องค์กรคือยังไม่มีหน่วยงานภายในที่รับผิดชอบการทดสอบและ นำเทคโนโลยีเข้ามาปรับใช้อย่างชัดเจน — มีเพียงแค่ 6% จากทั้งหมดของการสำรวจเท่านั้นที่มี หัวหน้าทีมพัฒนานวัตกรรมหรือผู้บริหารที่มุ่งมั่นกับการทดลองและปรับใช้ไอเดียใหม่ๆ  เห็นได้ชัดว่าการไม่มีบุคคล หรือฝ่ายที่รับหน้าที่เฉพาะในการทดสอบแนวคิดใหม่ๆ คืออุปสรรคใหญ่ขององค์กร

สองอุปสรรคใหญ่ที่ยังฉุดรั้งวงการธนาคารอยู่คือ ความไม่เพียงพอของบุคลากรที่มีประสบการณ์ ในการรวบรวม วิเคราะห์ สังเคราะห์ข้อมูล และความยุ่งเหยิงของโกดังข้อมูล (Data Warehouse) ในปัจจุบัน  เหล่านี้คือสิ่งที่สะท้อน ออกมาจากผลวิจัยของ Narrative Science  แต่ข่าวดีคือปัจจุบันบริษัทจัดการข้อมูลหลายเจ้าสามารถเข้ามา ช่วยดำเนินการ ‘แก้ขัด’ ได้แล้วด้วยการเก็บข้อมูลข้ามองค์กร

ประโยชน์ของ AI ในวงการธนาคาร

แม้ว่าช่วงเริ่มแรกทั้งวงการจะยังลังเลที่จะเปิดรับ AI  ทว่าก็มีการใช้งานหลายกรณีออกมาให้เห็น

พัฒนาการให้บริการลูกค้าแบบเป็นรายบุคคล (Customer Personalization)

เทรนด์อันดับหนึ่งที่ถูกกล่าวถึงใน เทรนด์และแนวโน้มอนาคตวงการธนกิจรายย่อยปี 2017 วกกลับ ไปสู่การโฟกัสที่ประสบการณ์ของลูกค้า  และจากรายงานในแวดวงธนาคารดิจิทัลอีกตัวหนึ่งที่มีชื่อว่า "The Power of Personalization in Banking" พบว่าผู้บริโภคจะอยากแบ่งปันข้อมูลส่วนตัวของพวกเขา กับธนาคารถ้าเกิดว่าได้รับคำแนะนำ ข้อเสนอ หรือบริการที่อ้างอิงจากข้อมูลส่วนบุคคลนั้นๆ

การสื่อสารและให้คำแนะนำรายบุคคลที่เกิดขึ้นได้ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ถูกสะท้อนออกมา ให้เห็นเป็นรูปธรรมในรูปของ ‘หุ่นยนต์ที่ปรึกษา’ (Robo Advisor) ซึ่งก็คือ บริการออนไลน์ที่ให้คำแนะนำอัตโนมัติเกี่ยวกับการจัดการหลักทรัพย์ในการลงทุนโดยใช้ระบบอัลกอริทึ่มและไม่มีมนุษย์ช่วย  ด้วย AI อัลกอริทึ่มสามารถปรับ สมดุลของหลักทรัพย์ได้เองอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ตอนเริ่มลงทุน  

บริการดังกล่าว มีค่าใช้จ่ายต่ำกว่า 100bp หรือคือราว 1% ของอัตราผลตอบแทนเท่านั้น (เปรียบเทียบกับบริษัท นายหน้าแบบเก่าที่มีค่าใช้จ่ายราย 2-3%)  นวัตกรรมนี้ถูกเริ่มนำมาใช้โดยบริษัท FinTech อย่าง Betterment และ Wealhfront  และปัจจุบันได้กลายมาเป็นส่วนหนึ่งของทางเลือกในบริษัทนายหน้าแบบดั้งเดิมด้วย

นอกเหนือจาก Robo Advisor สถาบันการเงินขนาดใหญ่กว่าหลายแห่งทั่วโลกมีการนำ AI มาใช้ เพื่อพัฒนาการสื่อสารและให้ข้อเสนอส่วนบุคคลกับลูกค้า  ในอนาคตข้างหน้าเชื่อกันว่าการทำการตลาด รายบุคคลและการพัฒนาวิธียกระดับประสบการณ์ผู้บริโภคจะกลายเป็นกุญแจสำคัญในการแข่งขันของสถาบันการเงินต่างๆ

เพิ่มผลประกอบการ

ไม่ว่าจะเป็นการสื่อสารกับลูกค้าหรือการดำเนินงานหลังบ้านทั่วๆ ไป  AI สามารถรับมือกับงานที่เป็น กิจวัตรซ้ำๆ ได้เป็นอย่างดีทั้งยังทำได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย  สิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นขั้นตอนที่แสนน่าเบื่อ อย่างเช่นการติดต่อประสานงานลูกค้าใหม่  ปัจจุบันได้ยกระดับกลายเป็นการปฏิสัมพันธ์ที่เฉพาะบุคคลมาก ขึ้นอยู่กับการเปิดบทสนทนาของลูกค้าคนนั้นๆ  การสื่อสารแบบรายบุคคลระดับนี้แทบจะเกิดขึ้นไม่ได้เลย หากไม่มี AI และระบบจักรกลที่เรียนรู้ด้วยตัวเองเข้ามาช่วย

การประยุกต์ใช้ AI อีกรูปแบบหนึ่งคือนำมาใช้จัดการข้อมูลที่จำเป็นต้องมีการอัพเดทอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ตรงกับข้อกำหนด อย่างเช่น เอกสารข้อมูลลูกค้า หรือแม้แต่คำตอบสำหรับ ‘คำถามที่พบบ่อย’ ที่ เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์  หากมีการเปลี่ยนแปลงหรืออัพเดทข้อมูลดังกล่าวอย่างต่อเนื่อง  การสื่อสาร ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเหล่านี้ก็จะถูกเปลี่ยนตามทันทีโดยอัตโนมัติ

ตรวจจับการฉ้อโกง

หนึ่งในการประยุกต์ใช้ AI ที่มีมายาวนานที่สุดในวงการธนาคารคือเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง  โปรแกรม จะทำการตรวจดูแบบแผนกิจกรรมของบัญชีผู้ใช้ทุกบัญชีอย่างสม่ำเสมอ  และสิ่งที่ผิดเพี้ยนไปจากรูปแบบ การใช้งานปกติของเจ้าของบัญชีนั้นจะถูกตรวจสอบอย่างละเอียดขึ้น  กว่าทศวรรษที่ผ่านมา AI ไม่เพียงแต่ พัฒนาระบบการตรวจตราให้ดีขึ้นอย่างก้าวกระโดด  แต่ปัจจุบันมันยังสามารถตอบสนองต่อสิ่งที่มีแนวโน้ม จะเป็นการทุจริตได้แบบ real-time ด้วย

Narrative Science ได้กล่าวไว้ว่า “ยกตัวอย่างบริษัท Feedzai ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อ ประเมินธุรกรรมและข้อมูลนับล้านจุดที่กำลังเกิดขึ้นแบบ real-time  บริษัทดำเนินการระบบโดยแบ่งเป็นสอง โมเดลควบคู่กับไป ได้แก่ โมเดลปฏิบัติการจริง และโมเดลทดลองซึ่งโดยปกติจะปรับตัวตามเมื่อรูปแบบของ การฉ้อโกงมีการเปลี่ยนแปลง  เมื่อโมเดลทดลองทำงานได้ดีกว่ามันจะถูกยกขึ้นมาเป็นโมเดลปฏิบัติการ แทน  ขณะที่พวกเขาสร้างโมเดลทดลองตัวใหม่ต่อไป”

ให้คำแนะนำลูกค้าได้ดีกว่า

แอป Moven ที่มาภาพจาก letstalkpayments.com

นอกจากจะติดต่อสื่อสารกับลูกค้าได้แบบส่วนตัวแล้ว AI ยังสามารถพัฒนาการให้คำปรึกษาหรือ คำแนะนำกับลูกค้าได้อีกด้วย  แอปพลิเคชั่นบนมือถืออย่าง Moven และ Simple ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ ติดตามการใช้จ่ายและเพิ่มปริมาณเงินเก็บโดยคำแนะนำส่วนบุคคลอัตโนมัติซึ่งอ้างอิงจากข้อมูลส่วนตัว ในบัตรเดบิตแบบพิเศษที่เชื่อมโยงกับโทรศัพท์มือถือของพวกเขา

นาย Brett King CEO ของ Moven เชื่อว่า AI จะเข้ามาแทนที่คนในงานที่มีลักษณะเป็นกิจวัตรซ้ำๆ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการให้คำปรึกษาและแนะนำผลิตภัณฑ์  เขาบอกกับ Narrative Science ว่า “สำหรับผม คำแนะนำคือจุดเปลี่ยนใหญ่ของวงการครับ  ยกตัวอย่างเช่น ในวงการธนาคารคุณต้องการคำแนะนำแบบ real-time  ความสามารถของมนุษย์ที่จะทำแบบนั้นได้มีน้อยมาก และเพราะเป็นมนุษย์บางครั้งเราจึงทำ ผิดพลาด แต่ปัญญาประดิษฐ์จะไม่มีวันพลาดครับ”

ตัวอย่าง Startup: Finie แอปพลิเคชั่น AI สำหรับบัญชีธนาคารของคุณ

จากหลากหลายนวัตกรรมในวงการธนาคารในช่วงหลายปีที่ผ่านมา หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่น่าตื่นตาตื่นใจที่สุดซึ่งนำ AI มาใช้กับ เกิดจากบริษัท Startup เล็กๆ ภายใต้ชื่อโปรดักส์ Finie (มาจาก Financial  กับ Genie) ซึ่งเป็นช่องทางให้คนสามารถสื่อสารกับบัญชีธนาคารของตัวเองได้ โดยใช้ภาษาพูดที่เป็นธรรมชาติ (ตรงข้ามกับโปรแกรมแบบเก่าที่เข้าใจคำสั่งได้จำกัดมากๆ)

โดยมุ่งเจาะตลาดธนาคารและบริษัทเครดิตยูเนียนโดยเฉพาะ  Finie นำเสนอการใช้ประโยชน์จาก AI แบบสูงสุดด้วยการโปรแกรมให้มันขยายฐานความรู้และพัฒนาคำตอบเองได้จากทุกการสื่อสารกับผู้ใช้  แทนที่จะจำกัดอยู่แค่คำสั่งอย่างเช่น “ฉันมียอดเงินคงเหลือเท่าไหร่”  Finie ตอบคำถามที่หลากหลายกว่านั้นได้ เช่น “ฉันมีเงินพอออกไปกินมื้อค่ำข้างนอกคืนนี้รึเปล่า”  หรือแทนที่จะบอกว่า “ขอรายการใช้จ่ายทั้งหมด”  คุณสามารถถาม Finie ได้ว่า “ฉันใช้เงินซื้อของสดไปทั้งหมดเท่าไหร่” หรือ “เดือนนี้ฉันจ่ายค่ากาแฟเยอะกว่าเดือนที่แล้วรึเปล่า”

แอป Finie ที่มาภาพจาก thefinancialbrand.com

Finie ทำงานร่วมกับแอปพลิเคชั่นธนาคารบนโทรศัพท์มือถือ  และสวมบทบาทเป็น “ผู้ช่วยประจำตัว สุดฉลาดที่สั่งการโดยเสียงและสามารถตอบคำถามส่วนบุคคลเกี่ยวกับการเงิน แนะนำการใช้จ่าย และช่วย เติมเต็มการทำธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับธนาคารได้”  โดยไม่มีการจำกัดรูปแบบของคำถามหรือฟังก์ชั่นพื้นฐาน  เชื่อกันว่าผู้ใช้จะรู้สึกเข้าถึงและเป็นมิตรกับแอปฯ รูปแบบนี้มากกว่า

อนาคตของ AI ในวงการธนาคาร

จากช่วงเริ่มแรกที่ถูกนำมาใช้แค่เพื่อตรวจจับความเสี่ยง การฉ้อโกง และลดต้นทุนในการดำเนินงาน  AI ทวีความสำคัญขึ้นเรื่อยๆ และกลายเป็นกุญแจที่จะใช้แข่งขันของสถาบันการเงินต่างๆ  ผู้บริโภคยุคดิจิทัล จะถูกฝึกฝนมาเป็นอย่างดีโดยปรมาจารย์ด้าน AI (Amazon, Google, Facebook, และ Apple) และคาดหวัง ให้บริษัทที่ตัวเองเป็นลูกค้ารู้จัก เข้าใจ และตอบแทนพวกเขาด้วยการสื่อสารแบบตัวต่อตัว

แนวทางใหม่ดังกล่าวยังช่วยให้องค์กรสามารถใช้กลยุทธ์เชิงรุกและเข้าถึงลูกค้าเป็น รายบุคคลได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำเป็นประวัติกาล ทั้งหมดนี้เกิดจากความสามารถของ AI ที่สังเคราะห์ความรู้ ได้ด้วยความเร็วสูง เข้าใจภาษาพูดที่เป็นธรรมชาติ และดำเนินการระบบปฏิบัติการได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

อ้างอิงจาก Narrative Science ปัจจุบันมีบริษัทเพียง 10% ที่ใช้ AI เพื่อการแข่งขันกับคู่แข่งและ ตรวจหาโอกาสจากข้อมูลซึ่งอาจเล็ดลอดสายตาไป  นี่เป็นเพียงยอดเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็งเท่านั้น  และในไม่ช้าทุกสถาบันการเงินจะรู้จักใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อนำเสนอประสบการณ์ที่ดีกว่าแก่ลูกค้า ลดต้นทุน ลดความเสี่ยง และเพิ่มช่องทางสร้างรายได้

บริบทในประเทศไทย

สำหรับในไทยเอง ก็ได้มีการพูดถึง AI กันมาซักระยะ หลายๆ ธนาคารกำลังเริ่มให้ความสนใจ และอีกหลายๆ ธนาคารกำลังเริ่มพัฒนาเทคโนโลยีนี้เข้าไปกับการบริการ คาดว่าในประเทศไทย เราน่าจะเริ่มได้เห็น Use Case ขั้นต้นของการนำ AI มาใช้กับการบริการลูกค้าภายในปีนี้หรือปีหน้า

แนะนำจากเทคซอส

สำหรับผู้ที่สนใจเทคโนโลยี AI/Machine Learning และ/หรือ สนใจอุตสาหกรรมแวดวงการเงิน สำหรับงาน  Techsauce Global Summit 2017 ในปีนี้ ถือเป็นอีกหนึ่งงานที่คุณไม่ควรพลาด เพราะนอกจากจะมีสเตจ "FinTech" แล้ว ยังมีไฮไลท์พิเศษอย่าง "The New Era Technology Showcase" ที่จะพา Founders ผู้พัฒนาเทคโนโลยียุคใหม่เข้ามาให้ความรู้และแสดงจริงในงานด้วย

ติดตามรายละเอียด และจองตั๋วได้ที่ summit.techsauce.co