SCB เดินหน้ากลยุทธ์ Digital Bank with Human Touch ด้วย Data และ AI

“ธนาคารไทยพาณิชย์ ประกาศความคืบหน้าการยกระดับขีดความสามารถด้าน Data และเทคโนโลยี AI ตามกลยุทธ์ Digital Bank with Human Touch ของธนาคาร แก้ปัญหาไซโลดาต้า สร้างประสบการณ์ดิจิทัลแบงก์เฉพาะบุคคล

ธนาคารไทยพาณิชย์ ประกาศความคืบหน้าการยกระดับขีดความสามารถด้าน Data และเทคโนโลยี AI ตามกลยุทธ์ Digital Bank with Human Touch ของธนาคาร ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อให้การเปลี่ยนผ่านทางดิจิทัลของทั้งองค์กรประสบความสำเร็จ และสร้างการเติบโตไปพร้อมกับการยกระดับประสบการณ์แบบไร้รอยต่อให้แก่ลูกค้า

ดร.ชาลี อัศวธีระธรรม รองผู้จัดการใหญ่อาวุโส ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร กลุ่มงาน Digital Banking ธนาคารไทยพาณิชย์ กล่าวว่า “ในการเดินหน้าตามแผนกลยุทธ์ของ SCB นั้น ส่วนหนึ่งคือการสร้าง UDP (Unified Data Platform) ซึ่งเป็นการปฏิรูปโครงสร้างพื้นฐานการจัดการข้อมูลรุ่นใหม่ของ SCB ที่ได้เริ่มลงทุนมาระยะหนึ่งแล้ว” 

“โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างรูปแบบการเก็บข้อมูลที่สามารถเก็บข้อมูล Big Data ได้ทุกรูปแบบจากหลายแหล่ง หรือที่เรียกว่า Data Lake ช่วยลดปัญหาการเก็บข้อมูลแบบไซโล ประกอบกับ SCB ได้มีการปรับเปลี่ยน ระบบงานธุรกิจหลัก (Core Banking System) ตัวใหม่ จึงต้องจัดการเรื่องข้อมูลทั้งหมด เพื่อให้ประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถให้บริการทางการเงินได้ตลอดเวลา” 

“ในการพัฒนาระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลนั้น มีโจทย์อยู่ 4 ประการคือ หนึ่ง ความเร็ว ในการใช้และประมวลผลข้อมูล ที่ให้ความสามารถในการใช้ประโยชน์ได้เกือบเรียลไทม์

ประการที่สอง การบริการต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ, ความปลอดภัยของข้อมูล และการเข้าถึงข้อมูล ที่คาดว่าจะสามารถลด TCO ได้มากถึง 40-50%” 

“ประการที่สาม ความปลอดภัยข้อมูล เพื่อการควบคุมการเข้าถึงข้อมูล ด้วยระบบที่ดีและปลอดภัยกว่า ประการที่สี่ สร้างประชาธิปไตยทางข้อมูล หรือ ระบบฐานข้อมูลที่เปิดกว้างให้การเข้าถึงข้อมูลโดย คน เครื่องจักร หรือระบบ GenAI สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ อย่างปลอดภัย ลดความซับซ้อน ยุ่งยากในการเข้าถึงข้อมูล สามารถนำข้อมูลมาสร้างเป็นโมเดล รูปแบบ ไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งโปรเจ็ค UDP คาดว่าจะเสร็จสมบูรณ์ในปี 2025 

ยกระดับ การเก็บและประมวลผลข้อมูลให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

โดยส่วนหนึ่งของการยกระดับขีดความสามารถด้าน Data และเทคโนโลยี AI คือการ ลงทุนระบบการจัดการฐานข้อมูลและการประมวลข้อมูลด้วยแพลตฟอร์ม Data_Intelligence ของ Databricks สร้างการประยุกต์ใช้ Data ร่วมกับ AI สามารถสร้างประสบการณ์ดิจิทัลแบงก์เฉพาะบุคคลแบบไร้รอยต่อแก่ลูกค้าหลายล้านราย

เป็นการสร้างมาตรฐานใหม่สำหรับดิจิทัลแบงก์ที่ขับเคลื่อนโดย AI ด้วยแพลตฟอร์ม Data Intelligence โดยปัจจุบันธนาคารไทยพาณิชย์มีจำนวนลูกค้า 17 ล้านราย ยอดธุรกรรมกว่า 1.5 พันล้านรายการต่อเดือน ธนาคารจึงต้องสามารถรองรับปริมาณการประมวลผลข้อมูลที่แตะระดับเพตาไบต์ (petabytes) เพื่อที่จะใช้ในการตัดสินใจต่างๆ บนพื้นฐานของข้อมูล โดยยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง 

ด้วยเหตุนี้ ธนาคารจึงเลือกที่จะรวมศูนย์ (Centralize) และควบคุม Data และ AI Asset ทั้งหมดบนแพลตฟอร์ม Data Intelligence เพื่อใช้ข้อมูลมาตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ตรงความต้องการของแต่ละคนให้ได้มากที่สุด และจัดการบริการธนาคาร AI (AI banking services) สำหรับลูกค้าหลายล้านคน ไปพร้อมกับการสร้างมาตรฐานใหม่ให้กับดิจิทัลแบงก์ที่ขับเคลื่อนด้วยพลังของเทคโนโลยี AI 

โดยแพลตฟอร์ม Data Intelligence จะเป็นรากฐานของแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กรแบบครบวงจรของธนาคาร ซึ่งจะสนับสนุนกลยุทธ์ด้านการเปลี่ยนผ่านทางดิจิทัลขององค์กร รวมถึงการพัฒนาระบบไอทีหลักของธนาคาร (Core Banking) และบริการธนาคาร AI (AI banking services) อีกด้วย 

ด้าน เซซิลี อึ้ง รองประธานและผู้จัดการทั่วไปของ Databricks (ASEAN และ Greater China) กล่าวว่า “เรารู้สึกยินดีและเป็นเกียรติที่ธนาคารไทยพาณิชย์เลือกแพลตฟอร์ม Data Intelligence ของ Databricks สำหรับการสร้างกลยุทธ์ในการทรานส์ฟอร์มและปรับเปลี่ยนองค์กรสู่ระบบดิจิทัลของธนาคาร” 

“โดยความร่วมมือครั้งนี้ เราจะร่วมกันสร้างคุณค่าเพื่อตอบสนองความต้องการด้านการธนาคารแก่ลูกค้าของ ธนาคารให้มากยิ่งขึ้นผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์” 

การจัดการดาต้า นำไปสู่ AI ที่ให้โอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ

ดร.ชาลี อธิบายว่า “SCB ให้ความสำคัญกับการนำ AI มาใช้ในหลายๆ รูปแบบ อาทิ การต่อยอดขายผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวเนื่องกับบริการหลัก, การใช้เพื่อให้คำแนะนำหรือขายผลิตภัณฑ์สำหรับการลงทุนที่เหมาะกับลูกค้า, การบริการต่างๆ ของ SCB รวมถึง การใช้ AI เพื่อช่วยในการพิจารณาอนุมัติสินเชื่อ, การเรียกเก็บหนี้ต่างๆ และการตรวจจับการโกง”

“AI เข้ามาช่วย ทำให้ธนาคารมีประสิทธิภาพมากขึ้น อาทิ ที่สาขาสามารถขายบริการได้เพิ่มขึ้น 2-3 เท่า ผลจากข้อมูลและการคำนวณของเครื่องเข้ามาช่วยบอกว่าควรจะขายลูกค้าอย่างไร เพิ่มโอกาสในการขายผลิตภัณฑ์การเงินได้ตรงความต้องการมากขึ้น”

“ในส่วนการจัดเก็บหนี้ของพนักงาน การใช้ AI ช่วยให้อัตราการเก็บหนี้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นเป็นเท่าตัว ขณะที่มีส่วนช่วยในการลดต้นทุนความเสี่ยงจากการให้สินเชื่อ (Credit Cost) ได้ประมาณ 20-30%” 

“แพลตฟอร์ม Data Intelligence ทำให้ธนาคารสามารถเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้อย่างครอบคลุมรอบด้าน และช่วยสร้างประสบการณ์ด้านการเงินเฉพาะบุคคลแบบไร้รอยต่อให้แก่ลูกค้าในทุกช่องทางของธนาคาร อาทิ เว็บไซต์ โมบายแบงก์กิ้ง หรือที่สาขาของธนาคาร” 

“อย่างล่าสุดที่ ใช้ AI ในการสร้างผลิตภัณฑ์ทางการเงินบนแอปพลิเคชันของ SCB คือ FIN4U ที่ธนาคารจะเสนอบริการทางการเงิน โปรโมชัน หรือสิทธิพิเศษต่างๆ ให้ตรงกับพฤติกรรมหรือความต้องการของลูกค้าแบบเฉพาะตัว ซึ่งสามารถปรับอัตราดอกเบี้ยไปตามความเสี่ยงของลูกค้าแต่ละราย รวมถึงการคัสตอมไมซ์ทางการลงทุน ที่สอดรับกับความเสี่ยงของลูกค้า” 

“รวมถึงประโยชน์ในเรื่อง การจัดระดับความน่าเชื่อถือของการอนุมัติสินเชื่อแบบทันทีด้วย AI จากเดิมที่การอนุมัติสินเชื่อต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ แต่ปัจจุบันลูกค้าสามารถทำธุรกรรมได้ทันทีเพียงคลิกเดียว เนื่องจากธนาคารสามารถวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วยการใช้ข้อมูล” 

“ผนวกกับศักยภาพของ AI ที่มีอยู่เพื่อพิจารณาคุณสมบัติของลูกค้าแทนระบบเดิม ส่งผลให้ธนาคารสามารถอนุมัติสินเชื่อดิจิทัลใหม่ได้อย่างรวดเร็ว และเพิ่มอัตราการอนุมัติได้มากขึ้นถึงสองเท่า”

สำหรับในกรณีของการป้องกัน ข้อผิดพลาดจากการประมวลผลของ AI ในการอนุมัติสินเชื่อนั้น ดร.ชาลี อธิบายว่า “สำหรับสินเชื่อรายใหญ่ หรือสินเชื่อสำหรับองค์กรที่มีความซับซ้อน จะไม่ได้ใช้การประมวลผลของเครื่องตัดสินใจอนุมัติสินเชื่อแทนคน” 

“เราใช้ AI เพื่อช่วยประหยัดเวลาในการเรียกดูข้อมูลและช่วยในการคำนวณเรื่องคะแนนเครดิต เพราะข้อมูลอาจมีข้อมูลบางอย่างที่ต้องพิจารณาโดยคน แต่อย่างไรก็ตามยังอาศัยการทำงานควบคู่กันระหว่างคนและ AI ในการพิจารณาที่สำคัญ” ดร.ชาลี กล่าวสรุป

ดร.ชาลี อัศวธีระธรรม รอธิบายเหตุผลของการเติบโตของรายได้จากบริการดิจิทัล ด้วยการใช้ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำงานประสานกับทีมธุรกิจ และ AI

เซซิลี อึ้ง อธิบายความแตกต่างระหว่าง General Intelligence กับ Data Intelligence ว่าคืออะไร เหตุใด Data และ AI จึงมีความสำคัญ

Featured Image: Image by freepik