เผยรายงานการศึกษาการใช้ Big Data ในธุรกิจในภาคบริการทางการเงินของไทย ผู้เชี่ยวชาญแนะให้ตั้งโจทย์ก่อนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อรับมือกับความท้าทายใหม่ ๆ…

highlight

  • เผยรายงานเชิงลึกศึกษาเกี่ยวกับบิ๊กดาต้าในธุรกิจบริการทางการเงินของไทย พบ 73.2% ขององค์กรธุรกิจบริการทางการเงินกำลังศึกษาเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย ใช้ตอบโจทย์ความท้าทายทางธุรกิจ
  • เทคโนโลยีใหม่อย่าง AI และอื่น ๆ ถูกนำมาใช้ในธุรกิจเพื่อใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า ส่งผลให้ธุรกิจฟินเทคเกิดขึ้นมากมาย ทั้งในด้านการบริการทางการเงินก้าวหน้า (Advanced Financial Services) การเพิ่มประสิทธิภาพในขั้นตอนการบริการ รวมไปถึงมาตรการความปลอดภัยและวิธีการปฏิบัติตามข้อกำหนด
  •  3 ปัจจัยความสำเร็จก่อนเริ่มการวิเคราะห์ บิ๊กดาต้า ที่สำคัญ คือ การระบุความท้าทาย และผลกระทบ,กำหนดปัจจัยความสำเร็จในการทำโครงการ และกำหนดประโยชน์ หรือเป้าหมายที่จะได้รับจากโครงการ ซึ่งอาจรวมไปถึงการเลือกทำงานกับพันธมิตรที่มีศักยภาพในการทำบิ๊กดาต้าแบบครบวงจร

ผู้เชี่ยวชาญแนะธุรกิจตั้งโจทย์ก่อนวิเคราะห์ Big Data

อิชิโระ ฮาระ กรรมการผู้จัดการ บริษัท เอบีม คอนซัลติ้ง (ประเทศไทย) จำกัด กล่าวว่า บริษัทฯ ได้ทำการศึกษาเกี่ยวกับบิ๊กดาต้าในธุรกิจบริการทางการเงินของประเทศไทยออกมาเป็นไวท์เปเปอร์ เพื่อเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับองค์กรธุรกิจ

ซึ่งจากการศึกษาดังกล่าวพบว่า 73.2% ขององค์กรธุรกิจด้านบริการทางการเงินกำลังศึกษาเกี่ยวกับบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย และ 70% รายงานว่าบิ๊กดาต้าเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งกับองค์กรสำหรับใช้รับมือกับความท้าทายสำคัญ ด้วยการยกระดับความต้องการของธุรกิจ (Business Requirement)

ปัจจุบันความท้าทายของสถาบันการเงินและธุรกิจประกัน ซึ่งเป็นกลุ่มธุรกิจบริการทางการเงิน มาจาก 4 ด้าน คือ จากคู่แข่งเดิมที่มีการแข่งขันที่สูงด้วยการสร้างความแตกต่างด้วยฟีเจอร์ทางดิจิทัล ส่งผลให้ส่วนแบ่งการตลาดผันผวน ในขณะที่คู่แข่งใหม่จากธุรกิจ FinTech และ InsurTech สามารถเข้าสู่ตลาดการแข่งขันได้ง่ายขึ้น

Big Data
อิชิโระ ฮาระ กรรมการผู้จัดการ บริษัท เอบีม คอนซัลติ้ง (ประเทศไทย) จำกัด

จากการใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าในการดิสรัปท์อุตสาหกรรม นอกจากนี้ พฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงทั้งเรื่องการหาข้อมูล และการเลือกใช้บริการอย่างฉลาด รวมทั้งกฎระเบียบข้อบังคับของภาครัฐและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ล้วนเป็นความท้าทายที่องค์กรในธุรกิจกลุ่มนี้ต้องเผชิญ

ตัวอย่าง ของการรับมือกับสภาพแวดล้อมที่ท้าทายด้วยการเริ่มต้นที่การตั้งความต้องการของธุรกิจ คือ ธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCB ที่ตั้งความต้องการของธุรกิจให้เป็นธนาคารที่คนชอบมากที่สุด โดยได้เป้าความท้าทายไปที่ดิจิทัล ดิสรัปชั่น และการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้บริโภค

ก่อนที่จะตั้ง “SCB Abacus” เพื่อใช้บิ๊กดาต้า ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูล และ AI สนับสนุนดิจิทัลแพลตฟอร์มต่าง ๆ เพื่อตอบโจทย์ดังกล่าว

แน่นอนว่าวันนี้ธุรกิจบริการทางการเงินจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า ไปใช้ตอบโจทย์ความท้าทายทางธุรกิจ และเพิ่มความพร้อมในการรับมือกับความท้าทายใหม่ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน แต่เนื่องจากลักษณะของบิ๊กดาต้าจะเป็นข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และมีปริมาณมาก มีความหลากหลาย มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาอย่างรวดเร็ว

และไม่มีความชัดเจน ทำให้มีการนำเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อมาใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า เช่น Artificial Intelligence หรือ AI, Blockchain, Internet of Things หรือ IoT เป็นต้น ส่งผลให้ธุรกิจฟินเทคเกิดขึ้นมากมาย

ทั้งในด้านการบริการทางการเงินก้าวหน้า (Advanced Financial Services) การเพิ่มประสิทธิภาพในขั้นตอนการบริการ รวมไปถึงมาตรการความปลอดภัย และวิธีการปฏิบัติตามข้อกำหนด

Big Data

กรณีศึกษาที่มีการนำ AI มาใช้งาน

ตัวอย่างของการนำ AI มาใช้ในบริการทางการเงิน เช่น AI Trading อย่าง บริษัทหลักทรัพย์ เออีซี จำกัด (มหาชน) ได้นำบริการ AI Trading ที่ชื่อว่า “AIPRO” ด้วยการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายจากการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและเรียนรู้ในการปรับกลยุทธ์การซื้อขายจากสถานการณ์การตลาดที่เปลี่ยนแปลงและประวัติรูปแบบการซื้อขาย

บริการลูกค้าด้วย Chatbot ซึ่งเป็นโปรแกรมแชทโดย AI ถูกนำมาใช้จากหลายธนาคาร ไม่ว่าจะเป็น SCB “Connect”, Krungsri “Bella” หรือ TMB “Me” นอกจากนี้ ยังมีการใช้ AI ในอีกหลายบริการ ไม่ว่าจะเป็นการนำ AI มาทำหน้าที่ให้คำปรึกษาแนะนำด้านการลงทุนตามเป้าหมาย

และตรวจสอบโปรไฟล์ความเสี่ยงของลูกค้า รวมทั้งตามสถานการณ์ของตลาดปัจจุบัน ประกอบกับการนำข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาใช้ร่วมในการให้คำปรึกษา เป็นต้น

Big Data
Financial Figures Data Analyzing

อย่างไรก็ตาม ถึงแม้ว่าบิ๊กดาต้าจะเป็นเทรนด์ที่ธุรกิจนำมาใช้กัน แต่มีหลายองค์กรล้มเหลวในการทำบิ๊กดาต้าตั้งแต่เริ่มโครงการ เนื่องจากไม่ได้กำหนดความต้องการทางธุรกิจให้ชัดเจน ดังนี้ องค์กรธุรกิจที่ให้บริการทางการเงินควรเริ่มจาก 3 ปัจจัยหลัก ก่อนเริ่มทำโครงการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า คือ 

  • การระบุความท้าทาย และผลกระทบจากความท้าทายที่องค์กรทำลังเผชิญ 
  • กำหนดปัจจัยความสำเร็จในการทำโครงการบิ๊กดาต้า 
  • ประโยชน์ที่จะได้รับจากโครงการ

ทั้งนี้ จำเป็นต้องเลือกทำงานกับพันธมิตรที่มีความรู้ด้านการวิเคราะห์เชิงลึก โดยมีทีมงานที่เป็นมืออาชีพด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจที่เกี่ยวข้องอย่างธุรกิจธนาคารหรือธุรกิจประกัน รวมทั้งมีทีมงานสนับสนุนในการขับเคลื่อนโครงการครบทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว)
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก www.pexels.com

สามารถกดติดตามข่าวสารและบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่

RELATED ARTICLESMORE FROM AUTHOR