ABeam Consulting เปิดรายงานเชิงลึกธุรกิจการเงินไทย แนะต้องตั้งโจทย์ให้ชัดเจนก่อนวิเคราะห์บิ๊กดาต้า

บริษัท เอบีม คอนซัลติ้ง (ประเทศไทย) จำกัด เปิดเผยจากข้อมูลรายงานเชิงลึก หรือ ไวท์เปเปอร์ที่ศึกษาเกี่ยวกับบิ๊กดาต้าในธุรกิจบริการทางการเงินของไทย พบ 73.2% ขององค์กรธุรกิจบริการทางการเงินกำลังศึกษาเกี่ยวกับบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย ใช้ตอบโจทย์ความท้าทายทางธุรกิจ และเพิ่มความพร้อมในการรับมือกับความท้าทายใหม่ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ชี้เทคโนโลยีใหม่อย่าง AI และอื่นๆ ถูกนำมาใช้ในธุรกิจเพื่อใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า ส่งผลให้ธุรกิจฟินเทคเกิดขึ้นมากมาย ทั้งในด้านการบริการทางการเงินก้าวหน้า (Advanced Financial Services) การเพิ่มประสิทธิภาพในขั้นตอนการบริการ รวมไปถึงมาตรการความปลอดภัยและวิธีการปฏิบัติตามข้อกำหนด แนะกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจ พร้อมเผย 3 ปัจจัยความสำเร็จก่อนเริ่มการวิเคราะห์ บิ๊กดาต้า ที่สำคัญคือเลือกทำงานกับพันธมิตรที่มีศักยภาพในการทำบิ๊กดาต้าแบบครบวงจร

นายอิชิโระ ฮาระ กรรมการผู้จัดการ บริษัท เอบีม คอนซัลติ้ง (ประเทศไทย) จำกัด บริษัทที่ปรึกษาระดับโลก ผู้ให้บริการที่มีความเชี่ยวชาญด้านการปรับเปลี่ยนองค์กรธุรกิจในรูปแบบดิจิทัลทรานสฟอร์เมชั่น ในเครือบริษัท เอบีม คอนซัลติ้ง จำกัด ประเทศญี่ปุ่น กล่าวว่าบริษัทฯ 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 จากการใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าในการดิสรัปท์อุตสาหกรรม นอกจากนี้ พฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงทั้งเรื่องการหาข้อมูลและการเลือกใช้บริการอย่างฉลาด รวมทั้งกฎระเบียบข้อบังคับของภาครัฐและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ล้วนเป็นความท้าทายที่องค์กรในธุรกิจกลุ่มนี้ต้องเผชิญ” นายฮาระ กล่าว

นายฮาระ กล่าวเสริมว่า ตัวอย่างของการรับมือกับสภาพแวดล้อมที่ท้าทายด้วยการเริ่มต้นที่การตั้งความต้องการของธุรกิจ คือ ธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCB ที่ตั้งความต้องการของธุรกิจให้เป็นธนาคารที่คนชอบมากที่สุด โดยได้เป้าความท้าทายไปที่ดิจิทัล ดิสรัปชั่นและการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้บริโภค ก่อนที่จะตั้ง “SCB Abacus” เพื่อใช้บิ๊กดาต้า ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI สนับสนุนดิจิทัลแพลตฟอร์มต่างๆ เพื่อตอบโจทย์ดังกล่าว

ทั้งนี้ธุรกิจบริการทางการเงินจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า ไปใช้ตอบโจทย์ความท้าทายทางธุรกิจ และเพิ่มความพร้อมในการรับมือกับความท้าทายใหม่ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน แต่เนื่องจากลักษณะของบิ๊กดาต้าจะเป็นข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และมีปริมาณมาก มีความหลากหลาย มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาอย่างรวดเร็ว และไม่มีความชัดเจน ทำให้มีการนำเทคโนโลยีต่างๆ เพื่อมาใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า เช่น Artificial Intelligence หรือ AI, Blockchain, Internet of Things หรือ IOT เป็นต้น ส่งผลให้ธุรกิจฟินเทคเกิดขึ้นมากมาย ทั้งในด้านการบริการทางการเงินก้าวหน้า (Advanced Financial Services) การเพิ่มประสิทธิภาพในขั้นตอนการบริการ รวมไปถึงมาตรการความปลอดภัยและวิธีการปฏิบัติตามข้อกำหนด

“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 มาทำหน้าที่ให้คำปรึกษาแนะนำด้านการลงทุนตามเป้าหมายและตรวจสอบโปรไฟล์ความเสี่ยงของลูกค้า รวมทั้งตามสถานการณ์ของตลาดปัจจุบัน ประกอบกับการนำข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาใช้ร่วมในการให้คำปรึกษา เป็นต้น” นายฮาระ กล่าวเสริม

อย่างไรก็ตาม ถึงแม้ว่าบิ๊กดาต้าจะเป็นเทรนด์ที่ธุรกิจนำมาใช้กัน แต่มีหลายองค์กรล้มเหลวในการทำบิ๊กดาต้าตั้งแต่เริ่มโครงการ เนื่องจากไม่ได้กำหนดความต้องการทางธุรกิจให้ชัดเจน ดังนี้ องค์กรธุรกิจที่ให้บริการทางการเงินควรเริ่มจาก 3 ปัจจัยหลัก ก่อนเริ่มทำโครงการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า คือ 1. การระบุความท้าทายและผลกระทบจากความท้าทายที่องค์กรทำลังเผชิญ 2. กำหนดปัจจัยความสำเร็จในการทำโครงการบิ๊กดาต้า และ 3. ประโยชน์ที่จะได้รับจากโครงการ ทั้งนี้ จำเป็นต้องเลือกทำงานกับพันธมิตรที่มีความรู้ด้านการวิเคราะห์เชิงลึก มีทีมงานที่เป็นมืออาชีพด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจที่เกี่ยวข้องอย่างธุรกิจธนาคารหรือธุรกิจประกัน รวมทั้งมีทีมงานสนับสนุนในการขับเคลื่อนโครงการครบทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า

บทความที่เกี่ยวข้อง

• 
  Oura Ring 4 แหวนอัจฉริยะสุดยอดคู่แข่งของ Samsung Galaxy Ring
• 
  ผลสำรวจชี้ชัด! ปัจจัยเลือกซื้อ iPhone 16 Series ผู้ใช้ให้ความสำคัญเกี่ยวกับอะไร?

ติดตามข่าว สยามโฟน.คอม ที่