TQM เปิดแผน JUMP+ มั่นใจรายได้ปี 71 แตะ 4.69 พันลบ. หลังนำระบบ AI - ผู้ช่วยการขายอัจฉริยะเข้ามาใช้

TQM เปิดแผน JUMP+ มั่นใจรายได้ปี 71 แตะ 4.69 พันลบ. หลังนำระบบ AI - ผู้ช่วยการขายอัจฉริยะเข้ามาใช้

สำนักข่าวอีไฟแนนซ์ไทย- -9 เม.ย. 69 16:47 น.

TQM โชว์แผน JUMP+ หวังรายได้ปี 71 เติบโต 5-7% พร้อมนำระบบ AI Sales Copilot ระบบผู้ช่วยการขายอัจฉริยะแบบ Real-time เข้ามาสนับสนุนการขาย

นายรฐนนท์ ฟูเกียรติ ผู้ช่วยผู้อำนวยการ ฝ่ายนักลงทุนสัมพันธ์ บริษัท ทีคิวเอ็ม อัลฟา จำกัด (มหาชน) หรือ TQM เปิดเผยในงานนำเสนอแผนเพิ่มมูลค่าบริษัท (JUMP+ Plan) วางเป้ารายได้ปี 71 แตะระดับ 4,697 ล้านบาท ผ่าน AI Sales Copilot ระบบผู้ช่วยการขายอัจฉริยะแบบ Real-time โดยมีประเด็นสำคัญดังนี้

แผนธุรกิจ ปี 2571 ตั้งเป้ารายได้เติบโตอย่างน้อย 5-7% โดยผ่านกลยุทธ์ : AI Sales Copilot ระบบผู้ช่วยการขายอัจฉริยะแบบ Real-time

โดยบริษัทมีปริมาณการโทรขายจำนวนมากต่อวัน และ ครอบครองข้อมูลเสียงลูกค้าปริมาณมหาศาล ซึ่งเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ อย่างไรก็ตาม ระบบ Automatic Speech Recognition (ASR) ที่ใช้งานอยู่ยังประมวลผลในรูปแบบ Batch Processing ทำให้ไม่สามารถนำข้อมูลดังกล่าวมาใช้สนับสนุนการขายแบบ Realtime ได้อย่างเต็มศักยภาพ บริษัทจึงกำหนดทิศทางในการยกระดับ ASR สู่การประมวลผลแบบ Real-time เพื่อเปลี่ยนบทบาทจากเครื่องมือเชิงปฏิบัติการไป สู่ Revenue Engine ที่สามารถวิเคราะห์บทสนทนา แนะนำสคริปต์ที่เหมาะสม ดึงข้อมูลผลิตภัณฑ์ทันที และ สนับสนุนการตัดสินใจ ณ ช่วงเวลาที่มีผลต่อการปิดการขายโดยตรง ซึ่งคาดว่าจะส่งผลต่อการเพิ่ม Conversion Rate และ ยอดขายต่อพนักงานอย่างมีนัยสำคัญ

ในระยะเริ่มต้น บริษัทจะใช้ Cloud LLM เพื่อเร่งการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ (Time-to-Value) อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม การพึ่งพา Cloud LLM มีต้นทุนผันแปรตามปริมาณการใช้งาน และ อาจไม่สอดคล้องกับเป้าหมายความยั่งยืนในระยะยาว บริษัทจึงมีแผนพัฒนา Local LLM ภายในองค์กร เพื่อควบคุมต้นทุน เพิ่มความสามารถในการบริหารจัดการข้อมูล และ สร้างความยั่งยืนเชิงโครงสร้างพื้นฐาน (Sustainable AI rchitecture) รองรับการขยายตัวในอนาคต

โดยเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ แบ่งเป็น

1.Sales Productivity per Employee : เป้าหมาย คือ การเพิ่มยอดขายต่อพนักงานผ่านการลดเวลาค้นหาข้อมูล และ เพิ่มความแม่นยำในการตอบข้อโต้แย้ง โดยใช้ Real-time Script Suggestion

2.Conversion Effectiveness : ใช้ AI วิเคราะห์ Intent และ Objection Pattern เพื่อเพิ่ม Conversion Rate อย่างมีนัยสำคัญ

3.Policy Persistency & Quality Growth : การเพิ่มอัตราการคงอยู่ของกรมธรรม์ ผ่านการนำเสนอข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำ และ ผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการของลูกค้า

4.Sustainable AI & Cost Efficiency Platform : พัฒนา Local LLM เพื่อลดต้นทุน Cloud และ เพิ่ม Data Sovereignty

สำหรับขอบเขตและแผนการดำเนินงาน แบ่งเป็น

Phase 1 (ปี 2569) : Real-time ASR (ใช้ Cloud LLM) โดยผลลัพธ์ที่คาดหวัง ประกอบด้วย เพิ่ม Conversion Rate 12% , ลดระยะเวลาเรียนรู้งานของพนักงานใหม่ , เปลี่ยน ASR จากต้นทุนเป็นเครื่องมือสร้างรายได้

Phase 2 (ปี 2570) : พัฒนา Local LLM ภายในองค์กร โดยผลลัพธ์ที่คาดหวัง ประกอบด้วย สร้างความยั่งยืนด้าน AI Infrastructure , เพิ่มความปลอดภัยและการควบคุมข้อมูล , รองรับการขยายระบบทั่วทั้งองค์กร , ลดต้นทุน Cloud LLM 3050%

อย่างไรก็ตาม เป้าหมายทางการเงินระดับองค์กรอัตราการเติบโตรายได้ ปี 2569 เติบโต 8.5% โดยมาจากการเติบโตของบริษัท 4,194 ล้านบาท และ มาจาก JUMP+ ที่ 90 ล้านบาท ส่งผลให้รายได้รวมอยู่ที่ 4,284 ล้านบาท

ปี 2570 เติบโต 4% โดยมาจากการเติบโตของบริษัท 4,319 ล้านบาท และ มาจาก JUMP+ ที่ 137 ล้านบาท ส่งผลให้รายได้รวมอยู่ที่ 4,456 ล้านบาท

ปี 2571 เติบโต 5.4% โดยมาจากการเติบโตของบริษัท 4,449 ล้านบาท และ มาจาก JUMP+ ที่ 248 ล้านบาท ส่งผลให้รายได้รวมอยู่ที่ 4,697 ล้านบาท

เรียบเรียง โดย กรณัช พลอยสวาท
อีเมล์. koranat@efinancethai.com
ดูข่าวต้นฉบับ