AI ยุคต่อไป จะเสริมแกร่งให้ ธนาคาร ได้อย่างไร?

1240
AI ธนาคาร

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นแรงขับเคลื่อนการปรับโฉมวิธีการทำงานของธนาคาร ทั้งระบบหลังบ้านและส่วนติดต่อลูกค้าเกือบทั้งหมด

ความเคลื่อนไหวของAI ที่แพร่หลายมากขึ้นจะส่งผลกระทบระยะยาวต่อพนักงาน ลูกค้า และหน่วยงานที่ทำหน้าที่กำกับดูแล ดังนั้นธนาคารต่าง ๆ จึงต้องหาแนวทางนำเทคโนโลยีมาใช้และแนวทางในการเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร โดยให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันในรูปแบบใหม่ที่รองรับการใช้กลยุทธ์ด้านAI ขององค์กร

Generative AI เป็นเครื่องมือใหม่ที่ทรงประสิทธิภาพที่อยู่ในคลังทรัพยากรของธนาคาร ซึ่งสามารถช่วยให้ธนาคารให้บริการลูกค้าได้มากขึ้น และลดภาระงานที่หนักหน่วงของระบบหลังบ้าน

ผลเชิงบวกในระยะสั้นที่จะได้คือผลกำไร แต่เราเชื่อว่า AIในอนาคต จะมีความสำคัญต่อการสร้างมูลค่าให้กับธนาคาร และแน่นอนว่าจะเข้ามาเปลี่ยนรูปแบบการแข่งขันในอุตสาหกรรมนี้ และแม้ว่ามีโอกาสมากมายในการใช้AI แต่ก็มีความท้าทายมากมายเช่นกันที่ธนาคารจำเป็นต้องจัดการเพื่อใช้ศักยภาพของAI ให้ได้มากที่สุด

อนาคตการใช้ AI ด้านการธนาคาร

ธนาคารใช้AI เพื่อคาดการณ์ด้านต่าง ๆ และช่วยให้การดำเนินงานภายในธนาคารเป็นแบบอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพมากขึ้นมานานแล้ว เช่น ใช้เพื่อกระทบยอดการชำระเงิน หรือช่วยด้านการติดตามหนี้ โดยคาดการณ์ว่าใครมีแนวโน้มที่จะชำระคืนมากที่สุด เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม เมื่อมองไปยังอนาคตของการธนาคาร เราสามารถขยายการใช้AI ไปยังส่วนงานอื่นของธนาคารได้อย่างมีนัยสำคัญ เพื่อเพิ่มยอดขาย บริหารความเสี่ยง และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

ธนาคารมีโอกาสที่จะปรับปรุงวิธีการเข้าถึงลูกค้าเป้าหมายควบคู่กับการสร้างการดำเนินการใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มมูลค่าให้ลูกค้าตั้งแต่ต้นจนจบ (value streams) ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในทุกขั้นตอนตั้งแต่การหาลูกค้า ลูกค้าเริ่มใช้บริการ ไปจนถึงการให้คำปรึกษา นอกจากนี้ AIสามารถเพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้า และช่วยรักษาลูกค้าไว้ได้ด้วยวิธีการหลากหลาย

ขณะเดียวกันก็ช่วยให้การหาลูกค้าและเริ่มให้บริการลูกค้าใหม่ทำได้เร็วขึ้น AIสามารถช่วยระบุลูกค้าเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ทั้งยังช่วยให้ลูกค้าสามารถเริ่มต้นใช้งานได้อัตโนมัติเต็มรูปแบบ และสร้างประสบการณ์ลูกค้าเชิงบวกมากขึ้นด้วยผลิตภัณฑ์และบริการที่เจาะจงไปยังลูกค้าแต่ละราย

AIยังช่วยทีมปฏิบ้ติการและทีมบริการของธนาคารได้ในเวลาที่ทีมต้องการเพิ่มการประมวลผลและเพิ่มการให้การสนับสนุนลูกค้า ต้องการลดเวลาการรอคอย และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ทั้งนี้คำแนะนำทางการเงินควรมีความชาญฉลาดมากขึ้นและปรับให้เข้ากับเงื่อนไขต่าง ๆ ที่เปลี่ยนแปลง การจัดการกับข้อผิดพลาดในระบบการธนาคารควรทำได้อย่างรวดเร็ว และผู้ช่วยที่ทำงานด้วย ปัญญาประดิษฐ์ ควรรับมือกับคำถามและปัญหาที่ซับซ้อนของลูกค้าได้มากขึ้นด้วยการสนทนาที่ใช้โทนเสียงแบบหุ่นยนต์น้อยลง

นอกจากนี้ รายงานทางการเงินในระบบธนาคารควรได้รับการปรับประสิทธิภาพด้วยการใช้AI รวมถึงการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติ เพื่อให้ได้รายงานที่แม่นยำและทันใช้งานมากขึ้น

AIมีบทบาทสำคัญที่จะช่วยให้ธนาคารสามารถก้าวทันการเปลี่ยนแปลงของตลาด การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงในระบบธนาคารจะมีความแข็งแกร่งและไดนามิกมากขึ้นด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งจะช่วยให้คาดการณ์และลดความเสี่ยงทางการตลาดได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

นอกจากนี้ AIสามารถช่วยให้การตรวจจับอาชญากรรมทางการเงินมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการใช้การจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนเพื่อระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยและลดผลลัพธ์ที่บ่งชี้ว่าเป็นไปตามเงื่อนไขที่กำหนดทั้ง ๆ ที่ไม่ได้เป็นเช่นนั้น (false positives)

AI ธนาคาร

ความท้าทายของการนำAI ไปใช้กับทุกส่วนของธนาคาร

แม้ว่าอนาคตของการใช้AI ในภาคธนาคารจะดูสดใส แต่ก็ยังมีความท้าทายในการนำAI ไปใช้ในวงกว้าง เพราะการใช้เทคโนโลยีAI เป็นเรื่องที่เกี่ยวกับการปรับเปลี่ยนทางเทคนิค การเปลี่ยนความคาดหวังของลูกค้า และการเปลี่ยนวิธีปฏิบัติงานด้านต่าง ๆ ขององค์กร

ดังนั้นสิ่งสำคัญมากคือ ธนาคารต้องตระหนักถึงอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้นและเตรียมพร้อมที่จะเอาชนะอุปสรรคเหล่านั้น เพื่อบูรณาการเทคโนโลยีนี้ให้ฝังรากอยู่ในองค์กร

อุปสรรคมากมายมีแนวโน้มจะเกิดขึ้นบนเส้นทางการนำAI ไปใช้กับงานที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์, ข้อมูล, การปฏิบัติตามกฎระเบียบ, การดำเนินงานต่าง ๆ รวมถึงการสรรหาและอบรมบุคลากรที่มีความสามารถ การนำ ปัญญาประดิษฐ์ ไปใช้กับทุกส่วนของธนาคาร ใช้กับทีมให้บริการและทีมดำเนินงานทุกกลุ่ม เป็นความท้าทายสำคัญ

โดยเฉพาะเมื่อยังคงมีการเปลี่ยนแปลงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การทำให้AI เข้าถึงกลุ่มงานเหล่านี้ได้มากขึ้นด้วยเครื่องมือต่าง ๆ ที่ผู้ปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องการเป็นหัวใจสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีมากขึ้น ทั้งนี้การปรับขนาดการใช้AI ต้องการแพลตฟอร์มที่สามารถเป็นที่รวมของทีมงานเหล่านี้ และมีเครื่องมือต่าง ๆ ที่พวกเขาจำเป็นต้องใช้

ธนาคารยังต้องจัดการกับปัญหาอื่น ๆ อีกมากมาย เช่น โน้มน้าวลูกค้าที่ไม่เชื่อใจAI ให้ใช้บริการต่าง ๆ ที่ใช้AI เป็นตัวขับเคลื่อน, ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล รวมถึงการจ้างและการรักษาผู้เชี่ยวชาญด้านAI ที่มีทักษะทั้งด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและมีทักษะเกี่ยวกับธุรกิจธนาคารไว้กับองค์กร เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าปัญหาเหล่านี้ดูเหมือนเป็นเรื่องใหญ่แต่สามารถแก้ไขได้ด้วยการที่ธนาคารต้องทำความเข้าใจว่าความสามารถทางเทคโนโลยีที่ธนาคารจำเป็นต้องใช้มีอะไรบ้าง และหาพันธมิตรและเครื่องมือที่ถูกต้องเพื่อช่วยบูรณาการAI เข้าสู่ระบบของธนาคาร

AI ธนาคาร

ความเชื่อถือได้จะเป็นกุญแจสำคัญ

การใช้AI กับงานด้านต่าง ๆ ของธนาคารที่ยังไม่เคยใช้AI อาจก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความแม่นยำ และความถูกต้องตามที่ควรจะเป็น ดังนั้นจึงต้องการแรงหนุนเกี่ยวกับที่มาของข้อมูลว่าได้มาจากแหล่งใด และโมเดลต่าง ๆ ได้รับการบริหารจัดการอย่างไร เพื่อให้ลูกค้าและหน่วยงานที่กำกับดูแลเข้าใจมากขึ้นว่าธนาคารนำAI มาใช้อย่างไร

การตรวจสอบ model bias และ drift เป็นความสามารถหลักที่จะทำให้มั่นใจได้ว่าธนาคารยังสามารถประเมินและปรับ AI model ต่าง ๆ ของตนอย่างต่อเนื่องเพื่อป้องกันความไม่แม่นยำและการเอนเอียงของการคาดการณ์ การตรวจสอบและรายงานไปยังหน่วยงานกำกับดูแลเป็นประจำเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อคงการปฏิบัติตามกฎระเบียบและคงความโปร่งใสในการใช้AI เช่น การบูรณาการของเร้ดแฮทกับ watsonx.governance ช่วยให้ธนาคารบริหารความเสี่ยงโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เร้ดแฮทช่วยให้ธนาคารทั่วโลกปรับขนาดการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ ให้ได้รับคุณประโยชน์จากAI มากขึ้นโดยไม่ปล่อยให้เงินลงทุนจมปลัก Red Hat® OpenShift® AI มอบความสามารถในการเทรนด์ ปรับแต่ง และให้บริการโมเดลที่ทำงานบนคลาวด์ประเภทใดก็ได้ให้กับทีมทำงาน ทั้งยังเป็นแพลตฟอร์มที่ทันสมัยที่เป็นที่ทำงานร่วมกันของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์ เพื่อขยายการใช้AI ไปยังทุกส่วนขององค์กร

 

 

 

 

 

 

บทความโดย นายสตีเว่น ฮูลส์ ผู้จัดการทั่วไป หน่วยธุรกิจAI ของเร้ดแฮท

 

📌 อ่านข่าวที่เกี่ยวข้องกับ แวดวงเทคโนโลยี ทั่วโลก ได้ที่นี่ 📌