การจับมือครั้งสำคัญของ AI กับธนาคาร: การเปลี่ยนแปลงความไว้วางใจและการปฏิวัติ

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่แขกหรูหราในโลกการธนาคารอีกต่อไป แต่กลายเป็น VIP ที่เขย่าวงการทุกมุม ตั้งแต่จุดเริ่มต้นที่เป็นเครื่องมือสนับสนุนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในงานหลังบ้าน AI ตอนนี้นั่งอยู่ที่โต๊ะประชุม คอยมีอิทธิพลต่อกลยุทธ์ ปรับเปลี่ยนบริการ และแม้แต่จินตนาการใหม่ว่าธนาคารจะโต้ตอบกับคุณและเงินของคุณอย่างไร

เรามาดำดิ่งสู่การเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีนี้กันเถอะ เพราะ AI ในการธนาคารไม่ใช่แค่การอัปเกรด แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่

ตามรายงานของ McKinsey Global Institute (MGI) เทคโนโลยี AI สร้างมูลค่าเพิ่มได้ระหว่าง 200 พันล้านถึง 340 พันล้านดอลลาร์ต่อปี

ด้วยความร่วมมือของผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้ เรามาดำลึกเข้าไปในโลกที่น่าหลงใหล—and ยังเป็นพื้นที่ที่ยังคงมีการค้นพบอีกมาก

กล่าวง่ายๆ ธนาคารต้องทำให้ถูกต้องและไม่สามารถเสี่ยงทำผิดได้ เพราะความเสี่ยงนั้นสูงเกินไป

Generative AI (GenAI) เป็นวิธีที่ทรงพลังในการรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ โดยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ค้นหารูปแบบ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยในการตัดสินใจที่ละเอียดอ่อนและมนุษย์เป็นศูนย์กลาง แต่ก็สำคัญที่ต้องจำไว้ว่าทุกโซลูชัน AI ไม่เท่ากัน

Kevin Green | COO ที่ Hapax

ยุคใหม่ของการธนาคาร: การใช้งานที่เข้าใจง่าย เป็นส่วนตัว และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

จินตนาการถึงช่วงเวลาที่การธนาคารหมุนรอบความสัมพันธ์ส่วนตัว—การจับมือแน่นๆ พนักงานที่คุ้นเคย และการตัดสินใจที่สร้างขึ้นจากความไว้วางใจที่สะสมมานาน น่ารักใช่ไหม? แต่ก็ไม่ใช่เรื่องที่มีประสิทธิภาพมากนัก เข้าสู่ยุคของปัญญาประดิษฐ์ พลังดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับการเงินของเรา AI ไม่ใช่แค่ตอบสนองความต้องการของคุณเท่านั้น แต่ยังเรียนรู้ คาดการณ์ และนำเสนอทางออกที่ปรับให้เหมาะสมกับชีวิตการเงินของคุณโดยเฉพาะ

จากภาพรวมสู่รายละเอียด: การเพิ่มขึ้นของการปรับแต่งแบบสุดขีด

ลองคิดดูว่า แทนที่จะได้รับข้อเสนอเครดิตการ์ดแบบทั่วไป ธนาคารของคุณนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบตามแนวโน้มการใช้จ่าย การเดินทาง และเป้าหมายการออมของคุณ AI ไม่ใช่แค่ผู้ช่วยดิจิทัล—แต่เป็นกลยุทธ์ทางการเงินของคุณ ที่วางแผนการออมที่สอดคล้องกับไลฟ์สไตล์ หรือเตือนคุณด้วยการแจ้งเตือนบิลที่ตรงกับรอบการเงินของคุณ

เราทุกคนต่างก็ประหลาดใจเมื่อ ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์ม COIN ของ J.P. Morgan อัตโนมัติการตรวจสอบสัญญาเงินกู้เชิงพาณิชย์ ช่วยประหยัดเวลาได้ถึง 360,000 ชั่วโมงต่อปี ถึงแม้จะไม่ใช่การปรับแต่งแบบส่วนตัวโดยตรง แต่ก็เป็นตัวอย่างของโครงสร้างพื้นฐานการดำเนินงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งกำลังเปลี่ยนแนวคิดเรื่องประสิทธิภาพ

แต่แล้วการตัดสินใจที่ต้องใช้วิจารณญาณ—ในสถานการณ์ที่ตัวเลขเพียงครึ่งเดียวบอกเรื่องราวทั้งหมดล่ะ? แม้ว่าเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเก่งในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและค้นหารูปแบบ แต่ก็ขาดความเข้าใจเชิงลึกที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์นำมาให้ เช่น นักธนาคารที่มีประสบการณ์สามารถประเมินบริบทภาพรวมของสถานการณ์ทางการเงินของลูกค้า พิจารณาปัจจัยภายนอก หรือคำนึงถึงผลกระทบระยะยาวที่อาจไม่ชัดเจนในข้อมูลทันที

ในช่วงเวลาที่ความไม่แน่นอนทางการเงิน—การสูญเสียงานกะทันหัน ค่าใช้จ่ายทางการแพทย์ที่ไม่คาดคิด หรือการตัดสินใจลงทุนที่ซับซ้อน—ที่ปรึกษามนุษย์ให้มากกว่าความเห็นอกเห็นใจ พวกเขามอบคำแนะนำที่มีข้อมูลอิงจากประสบการณ์ ความเข้าใจตลาด และความเข้าใจลึกซึ้งในเป้าหมายส่วนตัว ความเชี่ยวชาญนี้เสริมด้วยพลังคำนวณของ AI เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจไม่เพียงแต่แม่นยำ แต่ยังเป็นไปในทางปฏิบัติและปรับตัวได้กับความซับซ้อนในโลกจริง

อย่างที่ Marc Cooper ซีอีโอของ Solomon Partners และ David Buza CTO กล่าวไว้ใน AI at Scale: From Pilot Programs to Workflow Mastery การบูรณาการ AI ที่ประสบความสำเร็จไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นการเสริมพลังให้คน AI ช่วยให้การวิจัย การจัดทำเอกสาร และการวิเคราะห์เป็นไปอย่างราบรื่น ช่วยให้มืออาชีพสามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีมูลค่าสูง เช่น การเจรจาและสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า ด้วยการฝัง AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์อย่างไร้รอยต่อ บริษัทต่างๆ จึงสร้างเครื่องมือที่ขยายความเชี่ยวชาญของมนุษย์ แทนที่จะทดแทนมัน ทำให้ทีมสามารถส่งมอบงานที่มีผลกระทบและเน้นความสัมพันธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เทคโนโลยี Generative AI นั้นเจ๋งและน่าตื่นเต้น แต่ความสำเร็จในการใช้งานอยู่ที่การมีส่วนร่วมของคนมากกว่าเทคโนโลยี

David Buza | CTO ที่ Solomon Partners

ปัญหาข้อมูล: ความเป็นส่วนตัวกับการปรับแต่ง

หัวใจสำคัญของความสามารถของ AI อยู่ที่ความอยากได้ข้อมูลอย่างไม่รู้จักพอ ทุกประสบการณ์ที่ปรับแต่งมาแล้วล้วนขึ้นอยู่กับเครือข่ายซับซ้อนของประวัติธุรกรรม พฤติกรรมการใช้จ่าย และแม้แต่การวิเคราะห์เชิงทำนายที่คาดการณ์การซื้อครั้งใหญ่ถัดไป แต่ก็มีคำถามสำคัญว่า: เรายินดีจะแบ่งปันข้อมูลมากแค่ไหนเพื่อให้ได้ประโยชน์เหล่านี้?

ตัวอย่างเช่น AI อาจระบุว่าคุณมักใช้จ่ายเกินงบในช่วงสุดสัปดาห์ และแนะนำเครื่องมือออมอัตโนมัติให้คุณใช้ เพื่อช่วยให้คุณรักษาเสถียรภาพทางการเงิน ถึงแม้ว่าจะเป็นประโยชน์ แต่ก็ต้องการการเข้าถึงกิจกรรมทางการเงินประจำวันของคุณ ซึ่งเป็นระดับความโปร่งใสที่ไม่ใช่ทุกคนจะสบายใจ การหาสมดุลระหว่างการปรับแต่งและความเป็นส่วนตัวจึงจะกำหนดความสัมพันธ์ในอนาคตระหว่างธนาคารและลูกค้า

อนาคตของการปรับแต่งคืออะไร?

เราเพิ่งเริ่มต้นเท่านั้นกับสิ่งที่เป็นไปได้ ยุคต่อไปคือการสร้างระบบนิเวศทางการเงินแบบเรียลไทม์ที่ผสานเป้าหมาย การใช้จ่าย และค่านิยมของคุณอย่างไร้รอยต่อ ลองจินตนาการว่า พอร์ตการลงทุนของคุณจะปรับเปลี่ยนโดยอัตโนมัติให้สนับสนุนโครงการพลังงานที่ยั่งยืนทันทีที่คุณแสดงความสนใจใน ESG (สิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล) หรือ AI ที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อให้แน่ใจว่าทุกธุรกรรมทางการเงิน ตั้งแต่เงินเดือนของคุณไปจนถึงการซื้อขายหุ้น เกิดขึ้นด้วยความรวดเร็วและความปลอดภัยที่ไม่เคยมีมาก่อน

บริษัทด้านบริการทางการเงินที่มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อมูลธุรกรรมของผู้บริโภคและผู้ค้า มีความได้เปรียบในการใช้ AI ที่มีความสามารถในการดำเนินงานแบบอิสระเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงานที่เปลี่ยนแปลงและปลดล็อกนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ เรากำลังเห็นการลงทุนจำนวนมากจากบริษัทเหล่านี้เพื่อให้บรรลุ “การปรับแต่งแบบสุดขีด” ในประสบการณ์ดิจิทัลและปัญญาธุรกิจ

ซึ่งรวมถึงการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยี AI ขั้นสูงเพื่อสร้างบุคลิกผู้ใช้ที่ละเอียดอ่อนมากขึ้นอย่างคุ้มค่า ตลอดจนการพัฒนานวัตกรรมแพลตฟอร์ม ผลิตภัณฑ์ และบริการใหม่ๆ

Alex Sion | หัวหน้าฝ่ายบริการทางการเงินที่ Blend

การเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างธนาคารและลูกค้าด้วย AI

ตลอดหลายทศวรรษ ความสัมพันธ์ระหว่างธนาคารและลูกค้าสร้างขึ้นบนความระมัดระวังและความไว้วางใจ ต้องใช้เวลานานในการสร้างความภักดีด้วยบริการที่สม่ำเสมอ การจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอย่างรอบคอบ และการให้ความมั่นใจแบบตัวต่อตัว

แต่วันนี้ ปัญญาประดิษฐ์กำลังเขียนบทใหม่ ความไว้วางใจถูกสร้างใหม่ด้วยการปรับแต่งแบบสุดขีดและการโต้ตอบดิจิทัลที่ไร้รอยต่อ ก่อให้เกิดยุคใหม่ที่ความสะดวกและความเกี่ยวข้องมีความสำคัญมากกว่าการแสดงท่าทางแบบเดิมๆ

แชทบอท: ผู้ช่วยดิจิทัลในโลกการธนาคาร

หมดเวลารอคิว โทรผ่านเมนูที่ยุ่งยาก หรือจองนัดหมายที่สาขา แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังปฏิวัติการบริการลูกค้าในธนาคาร พวกมันไม่ใช่แค่ตอบคำถามทั่วไป แต่ยังแก้ไขปัญหาบัญชี แนะนำผลิตภัณฑ์ และนำทางผ่านธุรกรรมที่ซับซ้อน—ทั้งหมดในเวลาจริง

ตัวอย่างเช่น แชทบอท Erica ของ Bank of America ได้กลายเป็นตัวอย่างเด่นชัด Erica ไปไกลกว่าการตอบคำถามลูกค้า มันแจ้งเตือนผู้ใช้เกี่ยวกับการใช้จ่ายที่ผิดปกติ แนะนำกลยุทธ์การวางแผนงบประมาณ และแม้แต่ทำนายค่าใช้จ่ายในอนาคตจากแนวโน้มในอดีต การตอบสนองและการคาดการณ์นี้ทำให้แชทบอทกลายเป็นสิ่งขาดไม่ได้ในธนาคารยุคใหม่ ให้การสนับสนุนที่เข้าถึงได้ง่ายเพียงไม่กี่แตะ—ตลอด 24 ชั่วโมง

เบื้องหลัง: เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติของ AI ในการธนาคาร

ปัญญาประดิษฐ์อาจรู้สึกเหมือนเวทมนตร์เมื่อมันคาดการณ์ความต้องการทางการเงินของคุณหรือเตือนเรื่องการฉ้อโกงก่อนที่คุณจะสังเกตเห็น แต่เบื้องหลังคือชุดเทคโนโลยีอันซับซ้อนที่ทำงานร่วมกันเพื่อเปลี่ยนประสบการณ์การธนาคาร ลองเปิดม่านดูเทคโนโลยีหลักๆ ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมนี้กัน

Machine Learning (ML): สมองของ AI

ที่แกนกลาง, machine learning คือกลไกวิเคราะห์ของ AI มันประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ค้นหารูปแบบ และนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ทำนายผลและปรับปรุงการตัดสินใจ ในการธนาคาร ML ได้เปลี่ยนแปลงทุกอย่าง ตั้งแต่การให้คะแนนเครดิตไปจนถึงการตรวจจับการฉ้อโกง เช่นเดียวกับการประเมินความน่าเชื่อถือของผู้กู้แบบองค์รวม โดยวิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่ไม่ธรรมดา เช่น พฤติกรรมการชำระเงินหรือแนวโน้มกระแสเงินสด ควบคู่กับคะแนนเครดิตแบบดั้งเดิม

การตรวจจับการฉ้อโกงก็เป็นอีกด้านหนึ่งที่ ML โดดเด่น ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย ML สามารถตรวจจับรูปแบบผิดปกติในข้อมูลธุรกรรม เช่น การซื้อของจำนวนมากในต่างประเทศ และแจ้งเตือนให้ตรวจสอบทันที เมื่อเทคนิคการฉ้อโกงพัฒนาขึ้น ML ก็เรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ทันเกมและไม่ตกเป็นเหยื่อ

Natural Language Processing (NLP): เสียงของ AI

ถ้า ML คือสมอง, NLP คือเสียง NLP ช่วยให้ระบบ AI เข้าใจและสื่อสารด้วยภาษามนุษย์อย่างเป็นธรรมชาติ ลืมศัพท์เทคนิคธนาคารซับซ้อน—แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตอนนี้จัดการคำถามลูกค้าอย่างชัดเจนและแม่นยำ

ตัวอย่างเช่น Capital One’s Eno ซึ่งไม่ใช่แค่ช่วยลูกค้าตรวจสอบยอดคงเหลือหรือดูรายการธุรกรรม แต่ยังเฝ้าระวังบัญชีเพื่อหาการเรียกเก็บซ้ำหรือบิลที่ผิดปกติ NLP ทำให้การโต้ตอบเหล่านี้เป็นธรรมชาติ ทำให้การธนาคารเข้าถึงง่ายขึ้นสำหรับทุกคน ไม่ว่าจะมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคหรือไม่ก็ตาม

Robotic Process Automation (RPA): คนงานไม่หยุดหย่อน

ทุกธนาคารต้องจัดการกับงานซ้ำซาก—เช่น การป้อนข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง หรือการอัปเดตข้อมูลลูกค้า Robotic Process Automation (RPA) เป็นแรงงานของ AI ที่ทำงานเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำที่สุด ด้วยการอัตโนมัติ งานเหล่านี้ช่วยให้พนักงานสามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีมูลค่าสูง เช่น การให้คำปรึกษาและการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า

การวิเคราะห์เชิงทำนาย: ลูกแก้วคริสตัลของการธนาคาร

เคยสงสัยไหมว่าทำไมธนาคารของคุณดูเหมือนรู้ว่าคุณกำลังวางแผนจะซื้อของใหญ่หรือใกล้เกิน overdraft? นั่นคือการวิเคราะห์เชิงทำนายที่ทำงาน โดยวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและแนวโน้มพฤติกรรม ระบบเหล่านี้สามารถทำนายการกระทำในอนาคตของคุณได้อย่างแม่นยำ

ธนาคารใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อการตลาดแบบเฉพาะบุคคล เช่น การแนะนำบัตรเครดิตสะสมคะแนนการเดินทาง แต่ความสามารถนี้ยังไปได้ไกลกว่านั้น เช่น การคาดการณ์แนวโน้มเศรษฐกิจ การปรับพอร์ตสินเชื่อ และการเตรียมพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด ตัวอย่างเช่น JPMorgan Chase ใช้โมเดลทำนายเพื่อประเมินผลกระทบของเหตุการณ์เศรษฐกิจมหภาค ช่วยให้ธนาคารปรับกลยุทธ์และรักษาเสถียรภาพในช่วงเวลาที่ไม่แน่นอน

พื้นฐานของการธนาคารที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เทคโนโลยีเหล่านี้ไม่ได้ทำงานแยกจากกัน แต่รวมกันสร้างระบบที่แข็งแกร่งและเชื่อมโยงกัน เช่น แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย NLP อาจเก็บข้อมูลจากการโต้ตอบของลูกค้า ซึ่งถูกวิเคราะห์โดย ML เพื่อหาแนวโน้ม RPA จัดการอัปเดตเบื้องหลัง ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงทำนายช่วยให้ธนาคารเตรียมพร้อมสำหรับความก้าวหน้าทางการเงินของลูกค้า

ร่วมกันแล้ว เครื่องมือเหล่านี้กำลังสร้างอุตสาหกรรมการธนาคารที่ฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ใช่แค่ทำให้กระบวนการเร็วขึ้น แต่ยังเป็นการกำหนดสิ่งที่เป็นไปได้ใหม่ๆ เปลี่ยนแปลงวิธีที่ธนาคารดำเนินงานและประสบการณ์ของลูกค้า

AI ในฐานะผู้เฝ้าระวังดิจิทัลของธนาคาร: การต่อสู้กับการฉ้อโกง

การป้องกันการฉ้อโกงกลายเป็นเกมที่มีเดิมพันสูง และปัญญาประดิษฐ์ก้าวขึ้นเป็นผู้รักษาความปลอดภัยสูงสุด คอยสแกน วิเคราะห์ และปกป้องธุรกรรมทางการเงินของคุณอย่างไม่หยุดหย่อน ระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้เปลี่ยนวิธีที่ธนาคารระบุและตอบสนองต่อกิจกรรมที่น่าสงสัย ระบบเหล่านี้ไม่ใช่แค่แจ้งเตือนธุรกรรมผิดปกติขนาดใหญ่ แต่ยังตรวจจับรูปแบบเล็กน้อยในเวลาจริง เช่น การซื้อของต่างประเทศอย่างรวดเร็ว หรือการพยายามเข้าสู่ระบบหลายครั้งผิดพลาด ซึ่งอาจเป็นสัญญาณของการแฮ็ก AI ช่วยให้เงินของคุณปลอดภัย แม้ในขณะที่คุณไม่ได้เฝ้าดู

การฉ้อโกงทางการชำระเงินเป็นความท้าทายที่เพิ่มขึ้นสำหรับนีโอแบงก์และสตาร์ทอัปด้านการชำระเงิน โดยความสูญเสียทั่วโลกในปี 2023 สูงถึง 38 พันล้านดอลลาร์ องค์กรที่เน้นดิจิทัลเป็นหลัก เช่น สถาบันการเงินดั้งเดิม กลายเป็นเป้าหมายหลักของกลุ่มอาชญากร ถึงแม้จะมีอุปสรรคสำคัญ โดยเฉพาะสำหรับ FinTech ขนาดเล็ก แต่ก็ยังมีการเติบโตอย่างแข็งแกร่งในอุตสาหกรรมนี้

หลายบริษัทหันมาใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น machine learning เพื่อรับมือกับการฉ้อโกงในเวลาจริง แต่ต้นทุนการป้องกันการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้นก็สร้างอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด ส่งผลให้ผู้เล่นรายใหญ่ได้เปรียบและเกิดการรวมตัวในตลาด

Sagar Bansal | ผู้อำนวยการที่ Stax Consulting

การรับมือภัยคุกคามใหม่: การเพิ่มขึ้นของ Deepfake Fraud

แต่เมื่อ AI พัฒนาขึ้น ก็มีภัยคุกคามใหม่ตามมา เทคโนโลยี Deepfake ซึ่งสามารถสร้างวิดีโอที่เหมือนจริงมากหรือเลียนเสียงได้ เพิ่มมิติที่น่ากลัวให้กับการฉ้อโกงทางการเงิน ลองนึกภาพว่าคุณได้รับวิดีโอคอลจากผู้บริหารบริษัทที่คุณไว้วางใจ แล้วเขาขอให้โอนเงินด่วน หรือได้ยินเสียงหัวหน้าของคุณสั่งจ่ายเงินจำนวนมาก

ฟังดูเหมือนนิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นความจริงแล้ว และมีมานานแล้ว ในคดีที่โดดเด่นในปี 2019 กลุ่มมิจฉาชีพใช้เทคโนโลยีเสียงที่สร้างด้วย AI เลียนแบบ CEO จนสามารถชักชวนพนักงานให้โอนเงิน 243,000 ดอลลาร์ไปยังบัญชีปลอม

ข่าวดีคือ AI ไม่ใช่แค่ช่วยสร้างกลโกงเหล่านี้ แต่ยังเป็นทางออกในการต่อสู้กับมันด้วย ธนาคารใช้อัลกอริทึมขั้นสูงในการตรวจจับความผิดปกติในเสียง วิดีโอ และรูปแบบธุรกรรมที่บ่งชี้ถึง Deepfake เครื่องมือเหล่านี้สามารถระบุสัญญาณเตือน เช่น การเคลื่อนไหวริมฝีปากผิดปกติในวิดีโอ หรือความแตกต่างในจังหวะเสียง เพื่อหยุดกลโกงก่อนที่จะสร้างความเสียหายอย่างไม่สามารถแก้ไขได้

เมื่อความสามารถของ Gen-AI พัฒนาขึ้น กลุ่มอาชญากรจะใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในการพัฒนากลโกงที่ซับซ้อนและสามารถขยายขนาดได้มากขึ้น

ธนาคารควรประเมินความเสี่ยงในทุกภาคส่วนของธุรกิจ เพื่อเตรียมรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับธนาคารที่รับผิดชอบด้านการชำระเงินดิจิทัล ซึ่งอาจมีความเปราะบางเนื่องจากความซับซ้อนและการเข้าถึงระดับโลก

การรับมือภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงนี้ AI เป็นกุญแจสำคัญ

Assaf Zohar | CTO ที่ EverC

แนวทางเชิงรุกในการป้องกันการฉ้อโกง

การวิเคราะห์เชิงทำนาย ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ AI ในการธนาคาร ช่วยให้องค์กรสามารถระบุจุดอ่อนและเสริมสร้างการป้องกันล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น ธนาคารอาจใช้โมเดลทำนายเพื่อแจ้งเตือนบัญชีที่แสดงสัญญาณของการถูกแฮ็ก หรือแยกแยะอุปกรณ์ที่เชื่อมโยงกับอาชญากรไซเบอร์

เสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าผ่านความปลอดภัย

หัวใจของความระมัดระวังทางเทคโนโลยีนี้คือประสบการณ์ของลูกค้า เครื่องมือการตรวจจับการฉ้อโกงไม่ได้ออกแบบมาเพื่อปกป้องเงินของคุณเท่านั้น แต่ยังทำอย่างราบรื่น เมื่อ AI ปกป้องคุณจากการละเมิดโดยไม่รบกวนกิจวัตรประจำวัน มันเสริมสร้างความไว้วางใจ—ส่วนสำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างธนาคารและลูกค้า เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและง่ายดาย ที่ลูกค้ารู้สึกมั่นใจในการจัดการการเงินของตนเองโดยไม่ต้องกลัว

ความท้าทายด้านจริยธรรมของ AI ในการธนาคาร: อคติ ความเป็นส่วนตัว และความรับผิดชอบ

ปัญญาประดิษฐ์ในธนาคารมาพร้อมกับความท้าทายด้านจริยธรรมที่สำคัญ ซึ่งไม่ใช่เรื่องสมมุติ—แต่เป็นผลกระทบที่แท้จริงต่อความเป็นธรรม ความไว้วางใจ และความรับผิดชอบ ตั้งแต่ความลำเอียงของอัลกอริทึม ไปจนถึงปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การแก้ไขความท้าทายเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อใช้ AI อย่างรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพ

ความลำเอียงของอัลกอริทึม: ความเสี่ยงของการตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรม

เมื่อข้อมูลมีอคติในอดีตหรือความไม่เท่าเทียมกันในระบบ อัลกอริทึมอาจส่งเสริมการเลือกปฏิบัติอย่างไม่ตั้งใจ เหตุการณ์ในปี 2019 ที่ MIT Technology Review รายงานว่า Apple Card ซึ่งออกโดย Goldman Sachs ถูกวิจารณ์เรื่องการให้วงเงินเครดิตต่ำกว่ากับผู้หญิงเมื่อเทียบกับผู้ชายที่มีโปรไฟล์ทางการเงินคล้ายกัน ถึงแม้ Goldman Sachs ยืนยันว่าไม่ได้พิจารณาเพียงเพศ แต่ก็เกิดคำถามว่าระบบ AI อาจใช้ตัวแปรแทนที่เกี่ยวข้องกับเพศโดยไม่ตั้งใจ ผลลัพธ์เช่นนี้ไม่ใช่แค่ข้อผิดพลาดทางเทคนิค แต่ส่งผลต่อความครอบคลุมทางการเงินและความเสมอภาคในโลกจริง

การแก้ไขปัญหาเหล่านี้ต้องการมากกว่าการแก้ไขผิวเผิน หลายธนาคารจึงดำเนินการตรวจสอบความเป็นธรรม (fairness audits) ซึ่งทดสอบอัลกอริทึมอย่างเข้มงวดก่อนนำไปใช้ นอกจากนี้ การใช้ข้อมูลสังเคราะห์ (synthetic data)—ชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นเทียมเพื่อหลีกเลี่ยงอคติในโลกจริง—ก็เป็นแนวทางที่ได้รับความนิยมในการสร้างโมเดลที่เป็นธรรมมากขึ้น ขั้นตอนเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าแม้ความลำเอียงใน AI จะเป็นปัญหาที่ซับซ้อน แต่ก็ไม่ใช่เรื่องที่แก้ไม่ได้

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ความกังวลที่เพิ่มขึ้น

ความสำเร็จของ AI ในการธนาคารขึ้นอยู่กับความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลและธุรกรรมจำนวนมาก ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้สามารถเสนอสินเชื่อแบบส่วนตัว คาดการณ์แนวโน้มการใช้จ่าย และอื่นๆ แต่ก็มีความเสี่ยงที่สำคัญ ลูกค้ากังวลมากขึ้นเกี่ยวกับการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต การละเมิดข้อมูล และขอบเขตจริยธรรมของการใช้ข้อมูลเชิงลึกด้วย AI

ในปี 2024 การสำรวจทั่วโลกพบว่า กว่า 60% ของผู้บริโภคไม่สบายใจเกี่ยวกับวิธีที่บริษัทใช้ข้อมูลของตนเพื่อการปรับแต่งข้อมูล ซึ่งเน้นความจำเป็นของความโปร่งใสและมาตรการป้องกันที่เข้มงวด

เพื่อรับมือกับความกังวลเหล่านี้ ธนาคารจึงนำมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด เช่น การเข้ารหัสข้อมูลขั้นสูง การทำให้ข้อมูลเป็นนิรนาม และการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR และ CCPA

ความโปร่งใสก็กลายเป็นสิ่งสำคัญ ลูกค้าต้องการรู้ว่าข้อมูลอะไรถูกเก็บรวบรวม ใช้ไปเพื่ออะไร และทำไม การสื่อสารอย่างเปิดเผยนี้ช่วยสร้างความมั่นใจและเสริมสร้างความไว้วางใจ

AI ที่สามารถอธิบายได้: ทำให้การตัดสินใจชัดเจนขึ้น

ระบบ AI แบบเดิมมักทำงานเป็น “กล่องดำ” ซึ่งตัดสินใจโดยไม่อธิบายเหตุผลอย่างชัดเจน ปัญหานี้เป็นเรื่องสำคัญในสถานการณ์ที่การตัดสินใจส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ เช่น การอนุมัติสินเชื่อ หรือการสอบสวนการฉ้อโกง

AI ที่สามารถอธิบายได้มุ่งหวังที่จะแก้ไขปัญหานี้โดยให้เหตุผลที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย เช่น หากคำขอสินเชื่อถูกปฏิเสธ ลูกค้าควรทราบว่าทำไมและสามารถดำเนินการอะไรเพื่อปรับปรุงโอกาสในอนาคต วิธีนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ลูกค้าเข้าใจ แต่ยังตอบสนองต่อข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความรับผิดชอบในระบบ AI ธนาคารที่นำ AI ที่สามารถอธิบายได้มาใช้จึงก้าวสำคัญในการรักษาความไว้วางใจในยุคที่เทคโนโลยีเป็นหัวใจหลัก

สร้างความไว้วางใจด้วย AI ที่รับผิดชอบ

สำหรับธนาคาร การแก้ไขความท้าทายด้านจริยธรรมเหล่านี้ไม่ใช่แค่เรื่องการปฏิบัติตามกฎระเบียบ แต่เป็นเรื่องของความไว้วางใจ ลูกค้าคาดหวังความเป็นธรรม ความเป็นส่วนตัว และความโปร่งใส และสถาบันที่สามารถตอบสนองความคาดหวังเหล่านี้ได้ก็มีแนวโน้มที่จะได้รับความภักดี ด้วยการกำจัดอคติ การปกป้องข้อมูล และรักษาการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในการตัดสินใจสำคัญ ธนาคารสามารถแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในแนวทาง AI ที่จริยธรรมและเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า

เราควรย้อนดูปี 2010 เมื่อธนาคารใช้เงินจำนวนมหาศาลเพื่อรับมือกับคลื่นแรกของนวัตกรรมฟินเทค ซึ่งไม่ได้ผลดีนัก สำหรับธนาคารที่เป็นสถาบันที่ระมัดระวังความเสี่ยงอยู่แล้ว ก็ยังมีความท้าทายมากมายเกี่ยวกับ AI ที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เช่น การปกป้องข้อมูล ก่อนที่ธนาคารจะก้าวเข้าสู่การใช้งาน AI อย่างเต็มตัวในปี 2025

Laurent Descout | ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Neo

AI กับการเลิกจ้างงาน: ภัยคุกคามหรือโอกาส?

นอกจากเรื่องความเป็นธรรมและความเป็นส่วนตัวแล้ว การเพิ่มขึ้นของ AI ในการธนาคารยังเปลี่ยนแปลงแรงงานอีกด้วย แม้ AI จะมีศักยภาพทำให้กระบวนการรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ก็ยังเป็นคำถามสำคัญเกี่ยวกับอนาคตของงานในอุตสาหกรรมการเงิน คำถามคือ AI จะทดแทนงานหรือสร้างโอกาสใหม่? คำตอบอยู่ที่วิธีที่เราปรับตัว

เมื่อ AI เข้ารับช่วงงานซ้ำซากจำนวนมาก ความกลัวว่าจะมีการเลิกจ้างงานอย่างกว้างขวางก็เป็นเรื่องสมเหตุสมผล รายงานของ Bloomberg Intelligence (BI) คาดการณ์ว่า AI อาจทดแทนพนักงานประมาณ 200,000 ตำแหน่ง แต่ด้านดีคือ งานใหม่ก็เกิดขึ้น เช่น ‘ผู้บรรยาย AI’ หรือผู้เชี่ยวชาญด้านการฝึกและจัดการระบบ AI ซึ่งเป็นที่ต้องการสูง แทนที่จะทดแทนมนุษย์ AI กลับเป็นการปรับเปลี่ยนแรงงาน สร้างโอกาสให้กับผู้ที่พร้อมจะปรับตัว

AI ต้องการคุณไหม? อ่านบทความเต็มของเราและสมัครรับจดหมายข่าวเพื่อรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์และน่าสนใจเท่านั้น!

อนาคต: AI เป็นอาวุธลับของการธนาคาร

AI ไม่ใช่แค่เทรนด์ชั่วคราว แต่เป็นหัวใจใหม่ของการธนาคาร ในอนาคต อิทธิพลของมันจะเติบโตขึ้นเรื่อยๆ นำมาซึ่งนวัตกรรมที่ยังไม่เคยจินตนาการมาก่อน ตั้งแต่การบูรณาการบล็อกเชน ไปจนถึงการให้คำปรึกษาทางการเงินแบบเรียลไทม์ โอกาสไม่มีที่สิ้นสุด แต่เช่นเดียวกับเครื่องมือทรงพลัง การใช้อย่างรับผิดชอบคือกุญแจสำคัญ

สำหรับธนาคาร ความท้าทายคือการเป็นผู้ดูแล AI อย่างมีจริยธรรม เพื่อให้การใช้งานเป็นประโยชน์ทั้งต่อสถาบันและลูกค้า สำหรับผู้บริโภค ก็เป็นเรื่องของการยอมรับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ พร้อมทั้งรักษาความรู้และความระมัดระวัง ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรนี้สามารถนำพายุคทองของการธนาคาร—ที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และมุ่งเน้นลูกค้าอย่างแท้จริง—มาได้

สุดท้ายแล้ว ในเรื่องราวของการเงิน AI ไม่ใช่แค่บทหนึ่งเท่านั้น

อย่าพลาดที่จะก้าวนำ—สมัครรับจดหมายข่าว FinTech Weekly เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มล่าสุดที่กำลังเปลี่ยนอนาคตการเงิน