สรุปเนื้อหา หัวข้อ Panel: The Gen AI Impact: Transforming Financial Industry and Shaping Tomorrow จากงานสัมมนา SCBX Unlocking AI (EP3)

ปัจจุบันคงไม่มีใครปฏิเสธความสำคัญของ AI อีกแล้วว่ามีลต่อการใช้ชีวิต การทำงานของผู้คน และสร้างอนาคตที่ดีกว่าเดิมได้อย่างไร เพราะ AI เข้าไปเกี่ยวข้องด้วยในแทบทุกอุตสาหกรรม ทั้งด้านการเงินการลงทุน การทำงาน ด้านศิลปะ และอื่นๆ อีกมากมาย

ในงาน SCBX UNLOCKING AI: EP3 How AI Shapes the Future of Financial Service Industry นอกจากจะเชิญวิทยากรที่เชี่ยวชาญงาน AI ด้านต่างๆ มาเล่ากรณีศึกษาที่น่าสนใจแล้ว ยังมีการจัด Panel สัมมนาชื่อว่า The Gen AI Impact: Transforming Financial Industry and Shaping Tomorrow เพื่อถกเถียงถึงเรื่องดังกล่าวอย่างจริงจังว่า AI มีประโยชน์อย่างไรด้วย

งานนี้ได้รับเกียรติจาก

• คุณรามิน ทินาติ ASEAN Chief Data Scientist, Accenture

• คุณเดนนิส ทรอว์นิชเช็ค Chief Technology Officer, SCBX และ

• คุณดนัย เทพธนวัฒนา Senior Technology Strategist, Microsoft มาให้ทัศนะ

• โดยมีคุณธันยา ธงวรนันท์ Community & Strategic Planner, SCBX Moderator เป็นผู้ดำเนินรายการ

สิ่งที่น่าสนใจจากงานเสวนาหัวข้อนี้มีอะไรบ้าง ติดตามได้เลยในบทความนี้

Gen AI ตัวช่วยวงการธนาคารสู่อนาคตที่ไร้รอยต่อ

หนึ่งในวงการที่มีพัฒนาการด้านเทคโนโลยีอย่างน่าสนใจคือแวดวงด้านธนาคารและการลงทุน เมื่อมี Generative AI เกิดขึ้น แวดวงนี้ก็ยังเอาเข้ามาใช้สร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ให้เกิดขึ้นด้วย

คุณดนัยเล่าว่า สายงานด้านการเงินการลงทุนมีนวัตกรรมใหม่ๆ เปลี่ยนโลกเกิดขึ้นเสมอ เช่น การมีบัตรเครดิตแบบธรรมดา ไปจนถึงบัตรแบบออนไลน์ ซึ่งระยะหลังยังมีระบบ AI ที่สามารถตรวจพบได้ด้วยว่า คนใช้งานมีจริงหรือไม่ และอื่นๆ อีกมากมาย

นอกจากนั้น Gen AI อย่าง ChatGPT ยังเป็นเครื่องมือชิ้นสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรเล็กๆ สามารถโปรโมตตัวเองให้เป็นที่รู้จัก ให้สามารถตั้งหลักและเดินไปในทิศทางที่ถูกต้องได้ง่ายขึ้น ไม่แพ้องค์กรใหญ่ๆ เลย

ส่วนคุณเดนนิส เสริมว่า Gen AI ช่วยให้งานสายการเงินเดินไปสู่ทิศทางที่ยังไม่เคยมีใครสำรวจมาก่อน AI ช่วยกระตุ้นกระบวนการทำงาน สร้างกระบวนการใหม่ๆ ขึ้นมา ซึ่งน่าสนใจว่าเส้นทางที่กำลังเดินไปนั้น จะก่อให้เกิดสิ่งที่น่าสนใจและมีประโยชน์อะไรขึ้นบ้าง

ด้านคุณรามีนเห็นด้วยกับคำตอบของทุกคน พร้อมอธิบายเพิ่มว่า หากมองมุมกว้างจะพบว่าไม่แค่ Gen AI เท่านั้นที่มีบทบาทสำคัญ แต่จริงๆ มันเป็นเพียงเสี้ยวหนึ่งเท่านั้นที่พาวงการมาถึงขั้นนี้ เพราะระบบเทคโนโลยีทั้งหมดล้วนมีส่วนช่วยพัฒนาธุรกิจให้กว้างไกลขึ้น นำมาซึ่งข้อมูลมีค่า ช่วยเชื่อมโยงหาลูกค้า ช่วยให้แต่ละองค์กรสามารถเจอวิธีการทำงานที่ตอบโจทย์ เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีที่สุดของทุกฝ่าย

อยากใช้ AI ต้องรู้ ต้องเตรียมตัวก่อนตกรถ

หากต้องการนำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์ มีหลายเรื่องที่คนทำงานต้องรู้ และต้องเตรียมตัวก่อน เพื่อจะได้ทำงานอย่างราบรื่น ไม่สะดุดล้มกลางคัน

รามีน ยกตัวอย่างว่ามีการถกเถียงกันตลอดว่าระบบของ AI จะช่วยป้องกันข้อมูลรั่วไหล และทำให้มีความยืดหยุ่นในการทำงาน เกิดสิ่งดีๆ สิ่งใหม่ได้อย่างไร นี่คือเรื่องที่แต่ละองค์กรต้องวางแผนป้องกันไว้ตั้งแต่เนิ่นๆ เพราะเราอาจไม่รู้ตัวเลยว่า ตัวเราเองจะเผลอทำข้อมูลหลุดรั่วเมื่อไหร่ อย่างน้อยหากวางแผนไว้ตั้งแต่แรก จะช่วยอุดรอยรั่ว ป้องกันไม่ให้เกิดสิ่งที่ไม่คาดคิดขึ้นได้

คุณเดนนิส ชวนมองถึงกฎข้อบังคับเกี่ยวกับการใช้ AI ว่ายังต้องจับตาดูอย่างใกล้ชิดว่า ควรมีหน้าตาอย่างไร ควรควบคุม AI อย่างไร จากที่ศึกษามาพบว่ากฎระเบียบของหลายสถาบันยังมีข้อบังคับ แนวปฏิบัติไม่ตรงกัน แต่สิ่งที่สำคัญมากๆ คือเรื่องข้อมูลความเป็นส่วนตัวของผู้คน ผู้พัฒนา AI จะต้องปกป้องข้อมูลเหล่านั้น ต้องหาทางทำงานอย่างระมัดระวังที่สุด เพื่อไม่ให้ข้อมูลรั่วไหล การศึกษาเรื่อง AI เยอะๆ จะช่วยให้ทุกอย่างค่อยๆ วิวัฒนา และมองเห็นภาพชัดเจนขึ้นว่า กฎข้อบังคับควรเป็นอย่างไรกันแน่

คุณดนัย เสริมว่า AI ควรจะต้องเป็นสิ่งที่ผู้ใช้งานไว้ใจได้ ทั้งหมดขึ้นอยู่กับนักพัฒนาจำนวนมากว่าจะให้ความสำคัญกับเรื่องนี้ มีความรับผิดชอบต่อสังคมในเรื่องนี้มากเพียงใดด้วย

ความเสี่ยงของการใช้ Gen AI ในการลงทุนที่ทุกคนต้องรู้

ทุกการลงทุนมีความเสี่ยงเสมอ การใช้ AI มาช่วยลงทุนก็มีความเสี่ยงมากเช่นกัน และนักลงทุนจะประมาทไม่ได้เลย

อย่างไรก็ตาม คุณเดนนิส มองว่าท่ามกลางความเสี่ยงทั้งหมด เขามองเห็นโอกาสในการเกิดสิ่งที่ดีงามมากกว่า เขาเชื่อว่าการไม่มีความเสี่ยงไม่ใช่สิ่งที่ดีที่สุด แต่ตราบใดที่สามารถบริหารจัดการความเสี่ยงให้อยู่ในกรอบ ก็จะช่วยเสริมโอกาส ส่งเสริมด้านดีๆ ทำให้เห็นผลลัพธ์ที่ดีขึ้นตามมา

ฝั่งคุณรามีน ประเมินว่าทุกนวัตกรรมที่เกิดขึ้นย่อมมาพร้อมความเสี่ยงเป็นสัจธรรม แต่การนำมาใช้ในงานสายการเงินมีหลายกรณีที่พบว่า Gen AI ช่วยให้เกิดประสิทธิภาพในการลงทุน และการใช้ชีวิตมากขึ้น เพราะ Gen Ai สามารถช่วยสรุปข้อมูล สรุปสาระสำคัญของสิ่งต่างๆ ได้ดี แต่ยิ่งมีกรณีศึกษาเกี่ยวกับ AI เกิดขึ้นมากเท่าไหร่ จะช่วยให้ทุกคนกลับมาขบคิดว่า มนุษย์เองจะอยากไปไกลแค่ไหน ผลที่ออกมาจะคุ้มค่าหรือไม่

คุณดนัยเห็นด้วยกับทุกคน พร้อมเสริมว่า คนในไทยจะมีความอนุรักษ์นิยมในการนำเทคโนโลยีมาปรับใช้ ด้วยความกังวลว่าเทคโนโลยีมีความปลอดภัยเพียงพอหรือไม่ หากใครกล้ามากพอที่จะใช้และสามารถควบคุมปัจจัยต่างๆ ได้ จะเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้ทุกอย่างก้าวหน้า โดยเฉพาะด้านสุขภาพ (Healthcare) ซึ่งตอนนี้ถือเป็นแวดวงที่มีความก้าวหน้าไม่แพ้กับแวดวงธนาคารเลย

ใช้ AI ต้องวัดผลรูปธรรมได้

ประเด็นสุดท้ายของงานเสวนาวันนี้ คือการวัดผล AI คุณเดนนิส เน้นย้ำว่าสำคัญมากที่ต้องมีการทดลองก่อนจึงจะรู้ว่าผลของการใช้งาน AI จะออกมาเป็นเช่นไร เกิดกรณีศึกษาอะไรที่ทำให้ถอดบทเรียนได้บ้าง เขาพบว่าสิ่งที่วัดผลง่ายมากคือเรื่อง Productivity เพราะจะเห็นเลยว่า คนทำงานน้อยลงแค่ไหน ได้ประสิทธิภาพมากขึ้นเพียงใด และต้องใช้ให้ถูกต้อง ถูกเป้าหมาย ถูกวัตถุประสงค์ อย่าลืมว่าถึงแม้ AI จะทำได้หลายอย่าง แต่ไม่ได้หมายความว่าทุกงานต้องใช้ AI เสมอไป

รามีน มองว่า การวัดผลต้องเข้าใจก่อนว่ากำลังทำอะไรอยู่ ถ้าทุกคนรู้ว่ากำลังทำอะไรอยู่ จะมองเห็นว่าควรวัดผลการทำงาน ควรวัดผลเป้าหมายอย่างไร ซึ่งจะทำให้เข้าใจด้วยว่าจะเกิดประสิทธิภาพที่ดีหรือไม่ดีขึ้นอย่างไร

นอกจากเรื่องประสิทธิภาพแล้ว ยังต้องคำนึงถึงผลประกอบการด้วย การส่งข้อมูลให้กับลูกค้า ส่งผลให้ผลประกอบการดีขึ้นหรือไม่ มีคุณค่ามากขึ้นหรือไม่ แต่ทั้งหมดนี้ยังอยู่ในขั้นทดลองอยู่ ยังไม่มีใครรู้ว่าสิ่งนี้จะให้ผลลัพธ์ออกมาอย่างไร ดังนั้นต้องไม่หยุดทดลอง เพื่อมองหาผลกระทบด้านบวก

สุดท้าย คุณดนัยให้ทัศนะในนามของ Microsoft เห็นด้วยว่าสิ่งที่วัดได้ง่ายมากคือเรื่อง Productivity และบริษัทเองก็คาดหวังอยากเห็น AI ช่วยเหลือทุกคน เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้จริง

“ต้องเข้าใจก่อนว่า Gen AI แค่อย่างใดอย่างหนึ่งอาจไม่สามารถช่วยยกระดับองค์กรได้ ไม่สามารถแก้ปัญหาได้ทุกอย่าง แต่อยู่ที่การเลือกใช้ให้ถูกต้องกับวิธีการ การมีตัวเลือกให้ลูกค้าได้ใช้มาก ก็จะยิ่งเปิดประตูการเรียนรู้ และช่วยให้การวัดผลมีประสิทธิภาพมากขึ้นครับ” คุณดนัยทิ้งท้าย