AI ในภาคการธนาคารคืออะไร
AI ในภาคการธนาคารแสดงให้เห็นว่า ธนาคารต่าง ๆ ใช้ AI เพิ่มมากขึ้น เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่าง ๆ มากขึ้น ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ และช่วยป้องกันอาชญากรรมทางไซเบอร์ ชุดเครื่องมือใหม่ ๆ เหล่านี้เป็นรากฐานที่สำคัญของการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาประยุกต์ใช้กับทุกส่วนขององค์กรในภาคการธนาคาร โดยสนับสนุนขั้นตอนการทำงานประจำวัน เช่น การตลาด การบริการลูกค้า การรับประกันภัย และการตรวจจับการทุจริต
เหตุใดจึงต้องใช้ AI ในภาคการธนาคาร
สถาบันการเงินเผชิญกับแรงกดดันในการเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของตนมาโดยตลอด โดยเฉพาะอย่างยิ่งขณะที่ความคาดหวังของลูกค้าต่อบริการดิจิทัลที่ราบรื่นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ ธนาคารจำเป็นต้องสร้างความแตกต่างควบคู่ไปกับการก้าวทันข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและการโจมตีทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น การเรียนรู้ของเครื่อง และ AI เชิงการสร้าง (GenAI) สามารถช่วยให้ธนาคารปรับตัวและเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ AI ในภาคการธนาคารนำเสนอชุดเครื่องมือใหม่ ๆ ที่ช่วยให้พนักงานทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และยกระดับขั้นตอนการทำงานแบบเดิมให้เป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้น ตลอดจนความสามารถในการทำความเข้าใจและดำเนินการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่มีจำนวนเพิ่มมากขึ้น
Retrieval-Augmented Generation (RAG) สำหรับการธนาคาร
ขณะที่ธนาคารประเมินมูลค่าที่เป็นไปได้ของ Large Language Model (LLM) เช่น ChatGPT เพื่อช่วยดึงดูดลูกค้าและส่งเสริมศักยภาพของพนักงานด้วยแชทบอท AI และผู้ช่วยส่วนตัว RAG สามารถช่วยลดความรับผิดอันเป็นผลมาจากการตอบกลับที่ไม่ถูกต้อง RAG เป็นวิธีการแบบใหม่ในการนำ LLM มาใช้โดยแบบจำลอง AI จะอ้างอิงฐานความรู้ที่เจาะจงองค์กรในการตอบคำถาม ด้วยเหตุนี้ คำตอบที่สร้างโดย AI อาจเป็นความรอบรู้เกี่ยวกับข้อเสนอผลิตภัณฑ์ที่เจาะจง ระเบียบปฏิบัติของธนาคาร และการสร้างแบรนด์ที่ตรงตามข้อกำหนดมากขึ้น
ประโยชน์ของ AI ในภาคการธนาคาร
AI สามารถสร้างประสบการณ์และมอบข้อเสนอผลิตภัณฑ์แบบปรับเฉพาะบุคคล คาดการณ์แนวโน้มของตลาดได้ดีขึ้นโดยอ้างอิงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้น และรับรู้พฤติกรรมที่ผิดปกติที่อาจบ่งชี้การโจมตีทางไซเบอร์หรือการทุจริต ชุดเครื่องมือ AI ขั้นสูงช่วยให้ธนาคารสามารถดึงดูดและรักษาลูกค้าได้มากขึ้น ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น และช่วยป้องกันและตอบกลับอาชญากรรมทางไซเบอร์ได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น McKinsey ประเมินว่าหากมีการนำไปใช้งานเต็มรูปแบบ GenAI อาจปลดล็อกมูลค่าเพิ่มให้กับอุตสาหกรรมการธนาคารได้ถึงปีละ 200-350 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ1
รูปแบบการใช้งาน AI ในภาคการธนาคาร
การเรียนรู้ของเครื่องและ GenAI ช่วยขับเคลื่อนกรณีการใช้งานจริงและกรณีการใช้งานที่อาจเป็นไปได้หลายกรณีในภาคการธนาคาร ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วน:
- การบริการลูกค้าแบบเฉพาะบุคคลและการตลาดอัตโนมัติ: แชทบอท AI อัจฉริยะสามารถช่วยตอบคำถามของลูกค้าอย่างครอบคลุมและเข้าอกเข้าใจลูกค้ามากขึ้น และช่วยเพิ่มคะแนนความพึงพอใจอีกด้วย GenAI ยังสามารถช่วยจัดทำแผนการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มเป็นลูกค้า ซึ่งอาจปรับปรุงผลลัพธ์จากการสื่อสารได้ด้วยการกำหนดเป้าหมายช่องทาง เวลา และความถี่ในการติดต่อที่เหมาะสม
- การรับเข้าเป็นลูกค้าใหม่ การประเมินสินเชื่อ และการรับประกันภัย: GenAI สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและเอกสารที่มีข้อความจำนวนมาก เช่น รายงานอุตสาหกรรมหรือรายงานข่าวสาร เพื่อช่วยให้กระบวนการรู้จักลูกค้าของคุณ (KYC) เข้าใจลูกค้ามากขึ้น ธนาคารยังสามารถใช้ GenAI เพื่อเร่งการพิจารณาสินเชื่ออย่างตรงตามข้อกำหนดได้รวดเร็วขึ้น
- ประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน: บริการ Enterprise GenAI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแต่ละบุคคล โดยปรับเปลี่ยนงานที่จำเจในการจัดการกล่องจดหมาย การร่างบันทึกการประชุมและสรุปการดำเนินการ และการสรุปการวิเคราะห์ที่เป็นภาระหนัก ให้เป็นเนื้อหาเชิงสนทนาที่ค้นหาได้โดยอัตโนมัติ
- การป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน (AML) และการตรวจจับการทุจริต: ระบบความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ใช้ AI สามารถวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมได้แบบเกือบเรียลไทม์ ช่วยระบุกิจกรรมต้องสงสัย และแม้แต่ปรับการตรวจจับการทุจริต การแจ้งเตือน และกระบวนการแก้ไขให้เป็นอัตโนมัติเพื่อการดำเนินงานที่ราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
- การประมวลผลที่เก็บข้อมูลเป็นความลับ: แพลตฟอร์มที่เสริมความแข็งแกร่งใช้การแยกที่ใช้ฮาร์ดแวร์ เพื่อช่วยปกป้องข้อมูลที่ระดับหน่วยความจำหรือเครื่องเสมือนจากการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต การประมวลผลที่เก็บข้อมูลเป็นความลับยังรองรับการเรียนรู้แบบกระจายเพื่อการฝึกและการอนุมานโมเดล AI ที่ช่วยให้ธนาคารหลายแห่งสามารถเรียนรู้และระบุรูปแบบในกลุ่มข้อมูลเดียวกันที่ใช้ร่วมกันได้ ขณะที่เก็บข้อมูลเป็นความลับและรักษาความเป็นส่วนตัวของลูกค้าด้วย
อนาคตของ AI ในภาคการธนาคาร
AI ในภาคการธนาคารจะยังคงได้รับการพัฒนาให้มีความทันสมัยมากขึ้นและสามารถทำงานที่ซับซ้อนให้เสร็จสิ้นได้มากขึ้น เพื่อเพิ่มมูลค่าสูงสุดจาก AI ธนาคารจำเป็นต้องใช้มาตรฐาน AI ที่เข้มงวด อธิบายได้และอย่างรับผิดชอบเพื่อช่วยให้ปฏิบัติได้ตรงตามข้อกำหนดและรักษาความไว้วางใจของลูกค้า
การนำ AI ไปใช้ต้องอาศัยความสามารถและมีความซับซ้อนเพิ่มมากขึ้น จึงจำเป็นต้องมีความโปร่งใสมากขึ้นเพื่อให้มั่นใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เข้มงวด ตรงตามความคาดหวังของลูกค้าเรื่องความเป็นส่วนตัว และตอบสนองโปรไฟล์ภัยคุกคามต่อข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อนที่ถูกยกระดับ ธนาคารจำเป็นต้องปฏิบัติตามหลักการของ AI ที่อธิบายได้ (XAI) และ AI อย่างรับผิดชอบมากกว่าอุตสาหกรรมอื่น ๆ เพื่อช่วยให้เข้าใจและสื่อสารได้ว่า ระบบการเรียนรู้ของเครื่องและ GenAI สร้างผลลัพธ์และเอาต์พุตที่เจาะจงได้อย่างไร สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งในการตัดสินใจที่ส่งผลกระทบต่อการเข้าถึงโอกาสทางการเงินของลูกค้า เช่น คุณสมบัติในการขอสินเชื่อ