ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงภาคการเงินและธนาคารอย่างรวดเร็ว โดยช่วยให้องค์กรสามารถทำงานอัตโนมัติ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล และมอบบริการที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลได้

ตัวอย่างเช่น Google Cloud นิยาม AI ในภาคการเงินว่าเป็นชุดเทคโนโลยีที่สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูล การพยากรณ์ การให้บริการลูกค้า และการดึงข้อมูลอัจฉริยะ ช่วยให้ธนาคารและบริษัทการเงิน เข้าใจตลาดและความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

EY เน้นย้ำว่าโมเดล AI สร้างสรรค์ใหม่ๆ (เช่น GPT) กำลัง “นิยามใหม่กระบวนการทำงาน การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการบริหารความเสี่ยง” ช่วยให้ธนาคารสามารถให้บริการที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลสูงและโซลูชันใหม่ๆ พร้อมทั้งปรับปรุงงานประจำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อธนาคารเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล AI เป็นพื้นฐานของนวัตกรรมตั้งแต่การอนุมัติสินเชื่ออัตโนมัติไปจนถึงอัลกอริทึมการซื้อขายอัจฉริยะ

สรุป AI ในภาคการเงินและธนาคารหมายถึงการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเทคนิค AI อื่นๆ กับข้อมูลและกระบวนการทางการเงิน

AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรม เช่น การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบความปลอดภัยไซเบอร์และการสนับสนุนลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมง และช่วยให้องค์กรมอบประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้และประเมินความเสี่ยงได้ดีขึ้น 

ส่วนถัดไปจะเจาะลึกถึง ประโยชน์หลัก การใช้งาน ความเสี่ยง ข้อพิจารณาทางกลยุทธ์ และแนวโน้มในอนาคต ของ AI ในภาคการเงินและธนาคาร พร้อมภาพรวมที่เหมาะสมกับ SEO สำหรับหัวข้อสำคัญนี้

สารบัญ

ประโยชน์ของ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

AI มอบประโยชน์มากมายแก่องค์กรทางการเงิน ตั้งแต่ การลดต้นทุน ไปจนถึง การตัดสินใจที่ดีขึ้น โดยการทำงานอัตโนมัติในงานประจำและใช้ข้อมูลเชิงลึก AI ช่วยให้ธนาคารดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น

บริษัทที่ปรึกษาชั้นนำรายงานว่า การทำงานอัตโนมัติด้วย AI สามารถ ประหยัดเงินหลายล้าน โดยการปรับปรุงกระบวนการอนุมัติสินเชื่อ การตรวจจับการทุจริต และการบริการลูกค้า ขณะที่ การเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยพัฒนารูปแบบความเสี่ยงและความแม่นยำในการอนุมัติสินเชื่อ โดยรวมแล้ว AI ช่วยเพิ่มผลผลิตและเปิดทางให้นวัตกรรม ทำให้องค์กรสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

การทำงานอัตโนมัติและประสิทธิภาพ

การทำงานอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานอย่างมาก ระบบบอทและ AI สามารถจัดการงานธนาคารที่ซ้ำซาก เช่น การประมวลผลธุรกรรม การป้อนข้อมูล และการตรวจสอบเอกสาร ช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น

ตัวอย่างเช่น การทำงานอัตโนมัติในกระบวนการอนุมัติสินเชื่อและการตรวจสอบการชำระเงินสามารถ ลดเวลาการดำเนินการอย่างมาก และลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ ธนาคารรายงานว่าประหยัดต้นทุนได้มากเมื่อ AI เข้ามาช่วยตรวจสอบความถูกต้องตามกฎระเบียบและตอบคำถามลูกค้าในงานประจำ

ในทางปฏิบัติ หมายถึงบริการที่รวดเร็วขึ้น (เช่น การตรวจสอบเครดิตทันที) และการดำเนินงานที่คล่องตัวขึ้น รายงานของ EY ระบุว่า สถาบันชั้นนำสามารถ “ปรับปรุงกระบวนการ เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การตรวจจับการทุจริต และการบริการลูกค้า” ซึ่งช่วยประหยัดต้นทุนให้ธนาคารได้หลายล้าน

ความแม่นยำและการตัดสินใจที่ดีขึ้น

โมเดล AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินที่ซับซ้อนได้อย่างสม่ำเสมอและรวดเร็วกว่ามนุษย์ โดยการฝึกกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้ที่จะตรวจจับรูปแบบและความผิดปกติที่ละเอียดอ่อน เช่น ในประวัติเครดิตหรือกระแสธุรกรรม ซึ่งอาจถูกมองข้ามได้หากใช้วิธีเดิม

ส่งผลให้เกิด การทำนายที่แม่นยำขึ้น ธนาคารที่ใช้ AI ในการประเมินความเสี่ยงพบว่า อัตราการผิดนัดชำระสินเชื่อลดลง และการตรวจจับการทุจริตดีขึ้น เพราะ AI สามารถประเมินความน่าเชื่อถือและกิจกรรมที่น่าสงสัยได้อย่างแม่นยำกว่า

โดยสรุป ข้อมูลเชิงลึกจาก AI ช่วยเสริมการตัดสินใจ: งานวิจัยของ EY พบว่า AI ในการบริหารความเสี่ยงช่วย ประหยัดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ โดยลดสินเชื่อที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้และปรับปรุงการคัดกรองเครดิต ผลลัพธ์คือสุขภาพการเงินที่ดีขึ้นและการควบคุมความเสี่ยงที่เข้มงวดขึ้น

การปรับแต่งเฉพาะบุคคลและการมีส่วนร่วมของลูกค้า

AI ช่วยให้การปรับแต่งเฉพาะบุคคลเป็นไปได้ในวงกว้าง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมลูกค้า ธนาคารสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมและให้บริการดิจิทัลตลอด 24 ชั่วโมง ตัวอย่างเช่น แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตอบคำถามทั่วไปทันที (เช่น สอบถามยอดเงิน ประวัติธุรกรรม) ขณะที่ระบบเรียนรู้ความต้องการของลูกค้าแต่ละรายเบื้องหลัง

ส่งผลให้ลูกค้าพึงพอใจและภักดีมากขึ้น ธนาคารอย่าง Bank of America ใช้ AI เพื่อแนะนำกลยุทธ์การลงทุนที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลแก่ลูกค้า ซึ่งช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและการใช้ผลิตภัณฑ์ โดยสรุป AI ช่วยเปลี่ยนบริการธนาคารทั่วไปให้กลายเป็นบริการระดับคอนเซียร์จ: ให้คำแนะนำและข้อเสนอที่ตรงเวลาและเหมาะสมกับเป้าหมายของผู้ใช้แต่ละคน

นวัตกรรมและความได้เปรียบทางการแข่งขัน

AI ยัง ขับเคลื่อนนวัตกรรม ในภาคการเงิน ด้วยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็ว AI ช่วยให้เกิดผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ใหม่ๆ อย่างเช่น โรโบแอดไวเซอร์ตามคำขอ โมเดลการตั้งราคาที่เปลี่ยนแปลงได้ หรือประกันภัยตามการใช้งาน ซึ่งเป็นแนวคิดที่เป็นไปไม่ได้หากไม่มีการเรียนรู้ของเครื่อง

Google Cloud สังเกตว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ “สามารถนำไปสู่ผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นเอกลักษณ์และนวัตกรรมใหม่ๆ” ในภาคการเงิน ในทางปฏิบัติ ธนาคารใช้ AI ขุดค้นข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ (เช่น แนวโน้มการใช้จ่ายของผู้บริโภค) และสร้างต้นแบบบริการใหม่ๆ

ผู้ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะได้เปรียบทางการแข่งขัน รายงานของ EY ระบุว่า AI กำลังพาอุตสาหกรรมเข้าสู่ “ยุคของนวัตกรรมและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน” ซึ่งผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยให้ธนาคารสร้างความแตกต่าง

ประโยชน์ของ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

การประยุกต์ใช้ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

AI ไม่ใช่แค่คำฮิตในวงการการเงิน แต่ถูกนำไปใช้ในหลายฟังก์ชัน ธนาคารและฟินเทคใช้ AI ใน การป้องกันการทุจริต การซื้อขาย การปรับแต่งเฉพาะบุคคล การวิเคราะห์เครดิต การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และอื่นๆ ย่อหน้าต่อไปนี้จะเน้นการใช้งาน AI สำคัญในภาคการเงิน:

การตรวจจับและป้องกันการทุจริต

AI มีความสามารถโดดเด่นในการตรวจจับกิจกรรมทุจริตแบบเรียลไทม์ ระบบการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์กระแสธุรกรรมอย่างต่อเนื่องเพื่อค้นหารูปแบบที่บ่งชี้การทุจริต เช่น จำนวนเงินชำระที่ผิดปกติ การเปลี่ยนแปลง IP หรือการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น แตกต่างจากระบบกฎตายตัว โมเดล AI เหล่านี้จะพัฒนาไปตามกลยุทธ์การทุจริตใหม่ๆ ที่เกิดขึ้น

พวกมันสามารถจับการโจมตีที่ซับซ้อนได้ก่อนที่จะเกิดความเสียหาย ในทางปฏิบัติ การตรวจจับการทุจริตด้วย AI “ช่วยให้องค์กรการเงินตรวจจับและป้องกันการทุจริตก่อนที่จะเกิดขึ้น” ปกป้องทั้งผลประกอบการและความไว้วางใจของลูกค้า ธนาคารสมัยใหม่รายงานว่าระบบ AI ที่มีความรุกล้ำนี้ช่วยลดความเสียหายจากการทุจริตได้อย่างมากด้วยการระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยทันที

การซื้อขายด้วยอัลกอริทึมและการวิเคราะห์การลงทุน

ในตลาดทุน ระบบการซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเปลี่ยนวิธีการซื้อขายสินทรัพย์ อัลกอริทึมเหล่านี้รับข้อมูลจำนวนมากและหลากหลาย (ราคาตลาด ข่าวสาร ความคิดเห็นในโซเชียลมีเดีย รายงานเศรษฐกิจ) และดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วสูง โดยเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและข้อมูลเรียลไทม์ ผู้ซื้อขาย AI สามารถระบุโอกาสทำกำไรจากความแตกต่างของราคาและปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว

สิ่งนี้สร้าง ความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างมาก บริษัทที่มีโต๊ะซื้อขาย AI ขั้นสูงสามารถใช้ประโยชน์จากสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้เร็วกว่าผู้ซื้อขายมนุษย์ ในทางปฏิบัติ ผู้จัดการสินทรัพย์ที่ใช้โมเดล AI ปรับปรุงผลการดำเนินงานของพอร์ตโฟลิโอและบริหารความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีดั้งเดิม

การธนาคารและบริการลูกค้าที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล

AI กำลังปฏิวัติการให้บริการที่ติดต่อกับลูกค้า ด้วยการเข้าใจโปรไฟล์แต่ละบุคคล ธนาคารสามารถมอบประสบการณ์ การธนาคารที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล โดยแนะนำบัตรเครดิต สินเชื่อ หรือแผนการออมที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละราย ระบบ AI วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายและเหตุการณ์ในชีวิตเพื่อแนะนำบริการที่เกี่ยวข้อง (เช่น การรีไฟแนนซ์บ้านในเวลาที่เหมาะสม)

นอกจากนี้ แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถตอบคำถามทั่วไปได้ทันที (เช่น ที่ตั้งตู้เอทีเอ็ม ยอดเงินในบัญชี) ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ แอปพลิเคชัน AI เหล่านี้ทำให้การธนาคารรู้สึกใกล้ชิดและสะดวกสบายมากขึ้น ซึ่งส่งผลให้ลูกค้าพึงพอใจและภักดีมากขึ้น

จริงๆ แล้ว ธนาคารที่ใช้การปรับแต่งเฉพาะบุคคลด้วย AI จะเห็นการใช้ผลิตภัณฑ์ที่แนะนำสูงขึ้นและตัวชี้วัดการขายข้ามผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น

การให้คะแนนเครดิตและการอนุมัติสินเชื่อ

โมเดลเครดิตแบบดั้งเดิมใช้ข้อมูลเพียงไม่กี่จุด (ประวัติเครดิต รายได้) การให้คะแนนเครดิตด้วย AI วิเคราะห์ ข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น เช่น ประวัติธุรกรรม พฤติกรรมออนไลน์ หรือแม้แต่ตัวชี้วัดทางจิตวิทยา

สิ่งนี้ช่วยให้เห็นภาพรวมความน่าเชื่อถือของผู้กู้ได้ครบถ้วนมากขึ้น ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ ผู้ให้กู้สามารถตัดสินใจให้สินเชื่อได้ รวดเร็วและแม่นยำขึ้น และขยายการให้สินเชื่อแก่ลูกค้าที่มีประวัติเครดิตจำกัดได้อย่างปลอดภัย

โดยสรุป การอนุมัติสินเชื่อด้วย AI ช่วยขยายการเข้าถึงสินเชื่อในขณะที่ควบคุมความเสี่ยงได้ ธนาคารรายงานว่าโมเดลเครดิต AI ช่วยให้การอนุมัติสินเชื่อมีความชาญฉลาดขึ้นและขยายฐานลูกค้า เพราะ AI ค้นพบตัวชี้วัดการชำระหนี้ที่เชื่อถือได้ซึ่งคะแนนเครดิตแบบดั้งเดิมอาจมองไม่เห็น

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (RegTech)

การปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นอีกหนึ่งกรณีการใช้งานหลักของ AI อุตสาหกรรมการเงินมีกฎระเบียบที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งต้องมีการตรวจสอบและรายงานอย่างต่อเนื่อง เครื่องมือ AI ช่วยทำงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบหลายอย่างโดยอัตโนมัติ เช่น การสแกนธุรกรรมเพื่อหาสัญญาณฟอกเงิน การสร้างรายงานอัตโนมัติ และการแจ้งเตือนความผิดปกติให้ตรวจสอบ

ด้วยการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการจดจำรูปแบบ ธนาคารสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบในเอกสารและการสื่อสารทั้งหมดได้

ช่วยลดความเสี่ยงจากค่าปรับและข้อผิดพลาด คู่มืออุตสาหกรรมฉบับหนึ่งระบุว่า AI ช่วยให้ธนาคาร “จัดการภูมิทัศน์กฎระเบียบที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาด้วยการทำงานอัตโนมัติด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ” ในทางปฏิบัติ หมายความว่าทีมงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบสามารถมุ่งเน้นที่กลยุทธ์และการกำกับดูแลแทนการตรวจสอบเอกสารจำนวนมาก

การประยุกต์ใช้ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

ความเสี่ยงและความท้าทายของ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

แม้ AI จะนำมาซึ่งโอกาสมากมาย แต่ก็มี ความเสี่ยงและความท้าทายใหม่ๆ ที่ภาคการเงินต้องบริหารจัดการอย่างรอบคอบ ความกังวลหลักได้แก่ ความปลอดภัยของข้อมูล อคติในโมเดล ช่องว่างทางกฎระเบียบ และผลกระทบต่อแรงงาน ด้านล่างนี้คือความเสี่ยงหลักจากการนำ AI มาใช้ในภาคการเงิน:

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยไซเบอร์

ระบบ AI ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งมักรวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน นี่เป็นสาเหตุของความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ยิ่งธนาคารทำงานอัตโนมัติมากเท่าไร พื้นที่เสี่ยงต่อการโจมตีทางไซเบอร์ก็ยิ่งกว้างขึ้นเท่านั้น

ตามรายงานของ EY เมื่อธนาคารนำ AI มาใช้ ผู้ไม่หวังดีจะมองหาระบบ AI เป็นเป้าหมายใหม่ เช่น โมเดล AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลลูกค้าอาจถูกโจมตีหากข้อมูลหรือโค้ดถูกเจาะ

ดังนั้น ธนาคารต้องลงทุนในระบบบริหารจัดการข้อมูลที่เข้มแข็ง การเข้ารหัส และการตรวจสอบ เพื่อให้มั่นใจว่าปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัว (เช่น GDPR) และป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลในระบบ AI หากไม่มีความปลอดภัยไซเบอร์ที่แข็งแกร่ง ประโยชน์ของ AI อาจถูกลบล้างด้วยความเสียหายจากการโจรกรรมหรือการปลอมแปลงข้อมูล

อคติในอัลกอริทึมและความโปร่งใส

โมเดล AI เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต จึงอาจสะท้อนอคติของมนุษย์โดยไม่ตั้งใจ ความกังวลที่รู้จักกันดีในภาคการเงินคืออคติในอัลกอริทึมการให้สินเชื่อหรือการลงทุน หน่วยงานกำกับดูแลเตือนว่าอัลกอริทึมเครดิตที่ใช้ AI อาจฝังอคติต่อกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง ทำให้เกิดการให้สินเชื่อที่ไม่เป็นธรรม

นอกจากนี้ ระบบ AI หลายระบบทำงานเหมือน “กล่องดำ” ซึ่งหมายความว่าเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจไม่โปร่งใส ทำให้ยากต่อการอธิบายหรือการตรวจสอบผลลัพธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น หาก AI ปฏิเสธสินเชื่อ ธนาคารยังต้องอธิบายเหตุผล แต่โมเดล AI ที่ซับซ้อนอาจไม่สามารถเปิดเผยตรรกะได้ง่าย

การแก้ไขปัญหานี้ต้องสร้าง AI ที่อธิบายได้: ธนาคารต้องใช้โมเดลที่โปร่งใสหรือเพิ่มเครื่องมือที่ช่วยแปลผลการตัดสินใจของ AI และต้องทดสอบโมเดลอย่างสม่ำเสมอเพื่อความเป็นธรรม EY ระบุว่า คณะกรรมการต้องยืนยันการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม – ตรวจสอบอคติและทำให้ผลลัพธ์โปร่งใส

ความท้าทายด้านกฎระเบียบและการกำกับดูแล

กรอบกฎระเบียบเกี่ยวกับ AI ในภาคการเงินยังอยู่ในช่วงพัฒนา ปัจจุบันกฎระเบียบเฉพาะ AI ยังมีจำกัดหรือไม่ชัดเจน หน่วยงานกำกับดูแลกังวลเกี่ยวกับอัลกอริทึมที่มีอคติ คำแนะนำจากแชทบอทที่ไม่ถูกต้อง และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ด้วยเหตุนี้ ธนาคารหลายแห่งจึงเผชิญกับความไม่แน่นอนในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI ในอนาคต สถาบันชั้นนำตอบสนองด้วยการจัดตั้งกรอบการกำกับดูแลและบริหารความเสี่ยงภายในล่วงหน้า

ตัวอย่างเช่น BCG แนะนำให้ธนาคาร “เป็นเจ้าของวาระการกำกับดูแล” โดยร่วมมือกับหน่วยงานกำกับดูแลตั้งแต่เนิ่นๆ และสร้างเส้นทางตรวจสอบสำหรับระบบ AI ซึ่งรวมถึงการตั้งคณะกรรมการกำกับดูแล AI กำหนดความรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของ AI และดำเนินการตรวจสอบอย่างเข้มงวด

รวมถึงการกำหนดนโยบายการใช้ข้อมูล การรับรองว่าโมเดลสามารถตรวจสอบได้ และการตั้งแนวทางจริยธรรม (เช่น การตัดสินใจเครดิต) ด้วยการตั้งมาตรการเหล่านี้ตั้งแต่ต้น สถาบันสามารถสร้างนวัตกรรมได้รวดเร็วขึ้นในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ผลกระทบต่อแรงงานและข้อพิจารณาทางจริยธรรม

การทำงานอัตโนมัติด้วย AI อาจทำให้ตำแหน่งงานบางส่วนในธนาคารหายไป โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลซ้ำๆ เช่น งานหลังบ้านในการป้อนข้อมูล ตรวจสอบความถูกต้องตามกฎระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน

เวทีเศรษฐกิจโลกเน้นว่า ตำแหน่งงานดั้งเดิมหลายตำแหน่ง (เช่น เจ้าหน้าที่อนุมัติสินเชื่อ) จะต้องได้รับการฝึกอบรมใหม่เมื่อ AI เข้ามาทำงานแทน

นี่เป็นคำถามทางจริยธรรมและสังคมที่สำคัญ ธนาคารและหน่วยงานกำกับดูแลต้องพิจารณาวิธีการฝึกอบรมและจัดสรรบุคลากรใหม่ นอกจากนี้ แม้ระบบ AI จะตัดสินใจได้ แต่แนวทาง “มนุษย์ในวงจร” ยังคงจำเป็นเพื่อความรับผิดชอบ

ผู้เชี่ยวชาญระดับสูงเห็นพ้องว่าการตัดสินใจของมนุษย์ต้องควบคุม AI เพื่อให้ผลลัพธ์มีความรับผิดชอบ สถาบันการเงินจึงต้องสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม – ฝังความโปร่งใสและการกำกับดูแลของมนุษย์ในกระบวนการ AI เพื่อรักษาความไว้วางใจและสิทธิทางสังคม

ความเสี่ยงและความท้าทายของ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

การนำ AI ไปใช้เชิงกลยุทธ์ในภาคการเงินและธนาคาร

เพื่อให้ได้ประโยชน์จาก AI พร้อมกับบริหารความเสี่ยง ธนาคารต้องนำ AI ไปใช้ด้วย แนวทางเชิงกลยุทธ์และองค์รวม ซึ่งรวมถึงการสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม และการพัฒนาทักษะบุคลากร ผู้นำในอุตสาหกรรมให้คำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับกลยุทธ์ดังนี้:

สอดคล้อง AI กับกลยุทธ์ธุรกิจ: 

องค์กรควร ยึดโยงโครงการ AI กับเป้าหมายหลักของธุรกิจ แทนที่จะมอง AI เป็นโครงการแยก BCG เน้นว่าธนาคาร “ต้องยึดกลยุทธ์ AI กับกลยุทธ์ธุรกิจ” โดยมุ่งเน้นโครงการที่มีผลตอบแทนชัดเจน ไม่ใช่แค่เทคโนโลยีเพื่อเทคโนโลยี

หมายถึงการระบุกรณีใช้งานที่มีผลกระทบสูง (เช่น การทำงานอัตโนมัติสินเชื่อ การให้คำปรึกษาด้านความมั่งคั่ง) และตั้งตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่วัดผลได้ (รายได้ที่เพิ่มขึ้น การลดต้นทุน) ตั้งแต่เริ่มต้น ธนาคารที่ก้าวข้ามการทดลองไปแล้วคือธนาคารที่กำหนดวิสัยทัศน์ AI ที่เชื่อมโยงกับคุณค่าลูกค้าและความแตกต่างทางการแข่งขัน

สร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลและเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง: 

AI ที่ประสบความสำเร็จต้องการฐานเทคนิคที่มั่นคง ธนาคารต้องมีแพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์ ระบบคลาวด์หรือไฮบริด และชั้นการผสานรวมที่ราบรื่นเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ของเครื่องในระดับใหญ่ BCG แนะนำให้ “วาง AI ไว้ตรงกลางของเทคโนโลยีและข้อมูล” และลงทุนในชั้นการผสานรวมและการประสานงาน

ในทางปฏิบัติ อาจหมายถึงการปรับปรุงระบบเก่า การนำแพลตฟอร์ม AI/ML มาใช้ และการรับรองคุณภาพข้อมูล มีเพียงโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมเท่านั้นที่ทำให้โมเดล AI สามารถนำไปใช้ได้อย่างน่าเชื่อถือทั่วทั้งองค์กร

จัดตั้งการกำกับดูแลและควบคุมความเสี่ยง: 

ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น การกำกับดูแลที่เข้มแข็งเป็นสิ่งที่ไม่อาจต่อรองได้ ธนาคารควรตั้งคณะกรรมการความเสี่ยง AI แบบสหวิทยาการและกำหนดมาตรฐานสำหรับการตรวจสอบและติดตามโมเดล BCG แนะนำให้เป็นเจ้าของวาระการกำกับดูแลโดยทำงานร่วมกับหน่วยงานกำกับดูแลและ “สร้างกรอบการบริหารความเสี่ยงที่เน้นการตรวจสอบและการอธิบายได้”

รวมถึงการกำหนดนโยบายการใช้ข้อมูล การรับรองว่าโมเดลสามารถตรวจสอบได้ และการตั้งแนวทางจริยธรรม (เช่น การตัดสินใจเครดิต) ด้วยการตั้งมาตรการเหล่านี้ตั้งแต่ต้น สถาบันสามารถสร้างนวัตกรรมได้รวดเร็วขึ้นในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามกฎระเบียบ

พัฒนาบุคลากรและการเปลี่ยนแปลงองค์กร: 

การนำ AI มาใช้มักล้มเหลวเพราะขาดทักษะหรือการต่อต้านภายในองค์กร ธนาคารควรลงทุนในการฝึกอบรมและจ้างผู้เชี่ยวชาญ AI (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ML) และพัฒนาทักษะของพนักงานเดิมในด้านความรู้ข้อมูล นอกจากนี้ควรปรับบทบาทและแรงจูงใจให้สอดคล้องกับกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการลูกค้าอาจร่วมมือกับนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแปลผลข้อมูล AI ที่สำคัญ ที่สำคัญ ผู้นำระดับสูงต้องมีส่วนร่วม: BCG ระบุว่าธนาคารที่ประสบความสำเร็จในการใช้ AI “ใช้พลังเต็มที่ของ CEO” และมีผู้นำระดับสูงสนับสนุนตั้งแต่บนลงล่าง

การเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมเป็นกุญแจสำคัญ โดยผู้บริหารต้องส่งเสริมการทดลอง ขยายโครงการนำร่องที่ประสบความสำเร็จ และยอมรับความล้มเหลวในช่วงแรกเพื่อเรียนรู้และปรับตัว

โดยสรุป ธนาคารที่ประสบความสำเร็จจะมอง AI เป็น กลยุทธ์องค์กร ไม่ใช่โครงการแยกส่วน มุ่งเน้นการสร้างผลตอบแทนที่จับต้องได้ ฝัง AI ในกระบวนการหลัก และสอดคล้องเทคโนโลยี ความเสี่ยง และการบริหารคน

งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าธนาคารที่ลงทุนใน AI อย่างมีกลยุทธ์ (ไม่ใช่แค่ทดลองแยกส่วน) กำลังเตรียมพร้อมที่จะ “เปลี่ยนแปลงวิธีที่ธุรกิจสร้างคุณค่า”

ธนาคารที่เริ่มดำเนินการตอนนี้ — ปรับปรุงกลยุทธ์ เทคโนโลยี การกำกับดูแล และบุคลากรพร้อมกัน — จะสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่แข็งแกร่งขึ้น ลดต้นทุน และนำหน้าคู่แข่ง

การนำ AI ไปใช้เชิงกลยุทธ์ในภาคการเงินและธนาคาร

แนวโน้มอนาคตของ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

อนาคตของอุตสาหกรรมการเงินจะขับเคลื่อนด้วย AI อย่างลึกซึ้ง เทคโนโลยี AI ใหม่ๆ เช่น AI สร้างสรรค์และ AI อิสระ สัญญาว่าจะทำงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นโดยอัตโนมัติและเปิดศักยภาพใหม่ๆ

ตัวอย่างเช่น AI อิสระ – เครือข่ายของเอเจนต์ AI อัตโนมัติที่สามารถทำงานร่วมกัน – อาจจัดการการซื้อขายแบบครบวงจรหรือบริหารพอร์ตโฟลิโอแบบไดนามิกโดยมีการป้อนข้อมูลจากมนุษย์น้อยที่สุด ภายในไม่กี่ปีข้างหน้า BCG คาดการณ์ว่า “ภูมิทัศน์ธนาคารจะเปลี่ยนแปลงอย่างพื้นฐาน” เมื่อ AI แพร่หลายมากขึ้น

นักวิเคราะห์ประเมินว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะมีผลกระทบทางเศรษฐกิจมหาศาล การวิเคราะห์ล่าสุดโดย ECB/McKinsey คาดว่า AI สร้างสรรค์เพียงอย่างเดียวอาจเพิ่ม 200–340 พันล้านดอลลาร์ (9–15% ของกำไรจากการดำเนินงาน) ให้กับธนาคารทั่วโลกต่อปีผ่านการเพิ่มผลผลิต ในทางปฏิบัติ หมายถึงกระบวนการทำงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น (ลดต้นทุน) และรายได้ใหม่จากผลิตภัณฑ์ AI ที่สร้างสรรค์

ในฝั่งผู้บริโภค AI ในอนาคตจะช่วยให้การเงินเป็นส่วนตัวและเข้าถึงได้มากขึ้น เราคาดว่าจะเห็น เอเจนต์การเงิน AI ที่บริหารจัดการการเงินประจำวัน ให้คำแนะนำการลงทุนที่เหมาะสม หรืออนุมัติสินเชื่อขนาดเล็กแบบเรียลไทม์

ตัวอย่างเช่น งานวิจัยชี้ว่า AI อิสระอาจประเมินคำขอสินเชื่อของเกษตรกรรายย่อยโดยอัตโนมัติด้วยข้อมูลท้องถิ่น หรือสร้างผลิตภัณฑ์ประกันภัยเฉพาะบุคคลได้ทันที ความก้าวหน้าเหล่านี้อาจช่วยเพิ่มการเข้าถึงบริการทางการเงินอย่างมากโดยเข้าถึงตลาดที่ยังไม่ได้รับบริการด้วยโครงสร้างพื้นฐานขั้นต่ำ

แน่นอน ความก้าวหน้าเหล่านี้นำมาซึ่งความท้าทายใหม่ที่จะกำหนดกรอบกฎระเบียบในอนาคต หน่วยงานกำกับดูแลทั่วโลกกำลังเตรียมกรอบการทำงาน AI (เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป) และเรียกร้องความโปร่งใสและความรับผิดชอบมากขึ้น

ธนาคารในอนาคตจะต้องออกแบบระบบ AI ที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัว ความสามารถในการอธิบาย และความปลอดภัย เพื่อรักษาความไว้วางใจ และต้องปรับตัวอย่างต่อเนื่อง – เครื่องมือ AI รุ่นต่อไปจะพัฒนาอย่างรวดเร็ว ดังนั้นองค์กรต้องมีความคล่องตัว

>>> ดูเพิ่มเติม:

แอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจและการตลาด

ปัญญาประดิษฐ์ในวงการแพทย์และการดูแลสุขภาพ

แนวโน้มอนาคตของ AI ในภาคการเงินและธนาคาร

สรุปได้ว่า บทบาทของ AI ในภาคการเงินและธนาคารกำลังเติบโตอย่างมหาศาล เราคาดว่าจะเห็นการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น การทำงานอัตโนมัติที่ชาญฉลาด และนวัตกรรมที่มุ่งเน้นลูกค้าอย่างต่อเนื่อง ดังที่ผู้เชี่ยวชาญท่านหนึ่งกล่าวไว้ว่า “AI ไม่ใช่แค่การทดลองขอบข่ายอีกต่อไป แต่มันคือเครื่องยนต์ของธนาคารยุคใหม่” สถาบันการเงินที่ยอมรับการเปลี่ยนแปลงนี้ตั้งแต่ตอนนี้ – โดยสอดคล้องกลยุทธ์ เทคโนโลยี การกำกับดูแล และบุคลากร – จะมีตำแหน่งที่ดีที่สุดในการเติบโตในอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เอกสารอ้างอิงภายนอก
บทความนี้รวบรวมข้อมูลโดยอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลภายนอกดังต่อไปนี้