โปรดอัพเดตเบราว์เซอร์

เบราว์เซอร์ที่คุณใช้เป็นเวอร์ชันเก่าซึ่งไม่สามารถใช้บริการของเราได้ เราขอแนะนำให้อัพเดตเบราว์เซอร์เพื่อการใช้งานที่ดีที่สุด

ยกระดับความปลอดภัยองค์กร ลดทุกความเสี่ยงด้วยโซลูชัน AI แบบครบวงจรจากกลุ่ม SCBX

BT Beartai

อัพเดต 20 พ.ย. 2568 เวลา 06.42 น. • เผยแพร่ 20 พ.ย. 2568 เวลา 06.41 น.
ยกระดับความปลอดภัยองค์กร ลดทุกความเสี่ยงด้วยโซลูชัน AI แบบครบวงจรจากกลุ่ม SCBX

ความเสี่ยงทางการเงินไม่ได้จำกัดอยู่แค่การโจรกรรมเงินในตู้เซฟอีกต่อไป แต่มาในรูปแบบของ “บัญชีม้า” ที่สร้างความเสียหายมูลค่ามหาศาล และ “กระแสวิพากษ์วิจารณ์ในสังคมออนไลน์” ที่สามารถสั่นคลอนความเชื่อมั่นขององค์กรได้ในพริบตา

นี่คือจุดที่ SCBX ในฐานะกลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีทางการเงินที่ประกาศวิสัยทัศน์ “AI-First Organization” ก้าวเข้ามาพร้อมคำตอบ โดยตั้งเป้าว่า 75% ของรายได้ในปี 2027 จะต้องมาจากธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI และรวมไปถึงกระบวนการทำงานจะถูกเปลี่ยนเป็นระบบอัตโนมัติ หรือใช้ AI ในกระบวนการทำงาน 75% เช่นกัน

การเดินตามวิสัยทัศน์นี้ได้นำไปสู่การพัฒนาระบบ AI อัจฉริยะที่เข้ามาจัดการกับความเสี่ยงอันซับซ้อน ได้แก่ PITAG (Predictive Intelligence for Tactical Anti-fraud Guardian) ระบบตรวจจับการทุจริตอัตโนมัติแบบครบวงจร และ SCBX ARIS (Advanced Reputation Intelligence System) สำหรับการเฝ้าระวังและบริหารจัดการความเสี่ยงด้านชื่อเสียงขององค์กร

“PITAG” (พิทักษ์) หน่วยพิทักษ์ภัยทุจริตแบบครบวงจร

ปัญหา “บัญชีม้า” ได้สร้างความเสียหายต่อระบบเศรษฐกิจไทยไปแล้วกว่า 30,000 ล้านบาทต่อปี (ข้อมูลในปี 2024) จากความท้าทายคือการตรวจจับภัยร้ายเหล่านี้แบบ Near Real-time และเข้าถึงเหยื่อก่อนที่เงินจะสูญหาย

“พิทักษ์” (PITAG: Predictive Intelligence for Tactical Anti-fraud Guardian) คือคำตอบที่ SCB ธนาคารภายใต้กลุ่ม SCBX กำลังจะพัฒนาขึ้น โดยเป็นระบบตรวจจับและจัดการภัยทุจริตทางการเงินที่ประกอบไปด้วย 4 AI Agent หลัก ทำงานประสานกันอย่างครบวงจร

  • Data Collector Agent (หน่วยข่าวกรอง) ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลทุกรูปแบบ ทั้งข้อมูลธุรกรรมภายในธนาคาร ข้อมูลข่าวสาร และประกาศจับบัญชีม้าจากทางการ

  • Investigator Agent (หน่วยสืบสวน)

  • ตรวจสอบ ธุรกรรมแบบ Real-time บน SCB

  • ใช้ AI ที่เรียนรู้จากพฤติกรรมของบัญชีม้าที่เคยจับได้ในอดีตมาจำแนกพฤติกรรมที่ผิดปกติ ที่ไม่ใช่แค่บอกว่าผิดปกติ แต่ยัง “แนบเหตุผล” ประกอบการตัดสินใจว่าเพราะเหตุใดธุรกรรมนี้จึงมีความเสี่ยง เช่น พื้นที่เกิดธุรกรรมอยู่ในพื้นที่เสี่ยง หรือมีการทำธุรกรรมที่น่าสงสัย

  • Executor Agent (หน่วยปฏิบัติการ) คือจุดเปลี่ยนที่สำคัญที่สุด ทำหน้าที่ปฏิบัติการอัตโนมัติตามนโยบาย เช่น

  • AI Agent Call โทรหาเหยื่อที่มีความเสี่ยงสูงโดยอัตโนมัติด้วยเสียง AI เพื่อให้เหยื่อยืนยันความตั้งใจในการทำธุรกรรม

  • การอายัดยอดเงินปลายทาง หากเหยื่อยืนยันว่า “ไม่ได้ทำ” หรือ “ถูกหลอกให้โอนเพื่อตรวจสอบ” ระบบจะดำเนินการอายัดยอดเงินที่บัญชีปลายทางชั่วคราวในทันที เพื่อป้องกันไม่ให้เงินไหลไปยังบัญชีม้าทอดถัดไป

  • Governance Agent (หน่วยบริหาร) ทำหน้าที่ควบคุมการทำงานของ Agent ทั้งหมดให้เป็นไปตามกฎหมายและระเบียบธนาคาร

ปัจจุบันในกระบวนการทดสอบระบบ “พิทักษ์” มีความแม่นยำในการตรวจจับบัญชีม้าอยู่ที่ 80% โดยมีเป้าหมายในระยะยาวคือการขยายผล มุ่งลดภาระงานตรวจสอบของเจ้าหน้าที่อย่างมีนัยสำคัญ พร้อมเป้าหมายสูงสุดในการจัดการเคสบัญชีม้า

Scaling AI จาก Transaction สู่ Loan Fraud

ความสามารถของ “พิทักษ์” ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การป้องกันบัญชีม้า แต่ยังสามารถขยายขอบเขตไปจัดการกับภัยทุจริตประเภทอื่น ๆ ได้ เช่น Loan Fraud (การทุจริตสินเชื่อ)

ในการจัดการ Loan Fraud นั้น AI Agent ของ “พิทักษ์” จะเข้ามาทำหน้าที่ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

  • Data Collector + OCR : ใช้ระบบ OCR (Optical Character Recognition) และ AI ในการอ่านเอกสารสำคัญ เช่น รายการเดินบัญชี ใบแจ้งยอดธนาคาร เพื่อตรวจหา Font ที่ผิดปกติ หรือการเดินบัญชีที่ส่อไปในทางการตกแต่งบัญชี
  • Investigator Agent: เพื่อค้นหาความเชื่อมโยงของลูกค้ากับเคส Fraud ที่เคยเกิดขึ้นในอดีต รวมถึงการยืนยันตัวตนของร้านค้า ด้วยการถ่ายวิดีโอ เพื่อยืนยันว่าร้านมีอยู่จริง

หากทำสำเร็จ ระบบนี้จะเป็นต้นแบบของ Agentic AI เพื่อสร้างระบบการเงินที่ปลอดภัยและยั่งยืน ปกป้องและยกระดับคุณภาพชีวิตของคนไทยในยุคดิจิทัล

SCBX ARIS ปิดจุดบอดความเสี่ยงชื่อเสียงออนไลน์

ความเสี่ยงด้านชื่อเสียงออนไลน์ (Online Reputation Risk) คือเหตุการณ์หรือสถานการณ์ที่เกิดขึ้นทางออนไลน์และมีศักยภาพที่จะสร้างความเสียหายสำคัญต่อชื่อเสียงของบริษัทได้อย่างมหาศาล

ก่อนหน้านี้ ระบบการจัดการชื่อเสียงของ SCBX นั้นต้องอาศัยเจ้าหน้าที่คอยเฝ้าระวังผ่านแพลตฟอร์มแบบเรียลไทม์ ทำให้บางครั้งอาจเกิดความล่าช้าในการแจ้งเตือน

ในโลกดิจิทัลที่ดราม่าเกิดได้ใน 1 วินาที กระบวนการทำงานเดิมที่ต้องใช้แรงงานมนุษย์ในการเฝ้าระวัง และทำงานได้แค่ในบางช่วง เวลาทำงานจึงไม่เพียงพอ เพราะการแจ้งเตือนที่ช้าไปเพียง 2 ชั่วโมง หมายถึงการแพร่กระจายตัวของการวิพากษ์วิจารณ์ในสังคมออนไลน์ที่หยุดไม่ได้แล้ว

SCBX ARIS (Advanced Reputation Intelligence System) จึงถูกสร้างขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหานี้ โดยมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยน Information ให้เป็น Action ผ่านกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ระบบ ARIS ทำงานผ่าน 4 ขั้นตอนหลัก ดังนี้

  • Data Pruning (การกรองข้อมูล) รวบรวมข้อมูลจากโซเชียลมีเดียและกรองเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้เหลือเฉพาะข้อมูลที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์
  • Sentiment Analysis & Insights (การวิเคราะห์ความรู้สึกและข้อมูลเชิงลึก) วิเคราะห์หัวข้อและความรู้สึก (Sentiment) ของข้อความ เพื่อให้ทราบว่าสาธารณชนมีความคิดเห็นอย่างไร เช่น แบ่งเป็นเชิงลบ, เป็นกลาง, เชิงบวก ตามหัวข้อต่าง ๆ
  • Incident Detection (การตรวจจับเหตุการณ์) รวมข้อมูลและตั้งค่าเหตุการณ์ที่สำคัญ โดยประเมินว่าหัวข้อใดเป็นเหตุการณ์วิกฤตและประเมินระดับความรุนแรง เพื่อส่งการแจ้งเตือนตามความจำเป็น กฎในการประเมินจะพิจารณาจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น ปริมาณของข้อความเชิงลบที่ถึงเกณฑ์, อัตราการเติบโตของข้อความเชิงลบ และขนาดของหัวข้อ
  • Real-Time Dashboard (แดชบอร์ดเรียลไทม์) ระบุสัญญาณและตรวจจับแนวโน้มในขณะที่กำลังเกิดขึ้น และแสดงภาพรวมการวิเคราะห์ข้อมูลความรู้สึกจากช่องทางต่าง ๆ

ด้วยวิสัยทัศน์ AI-First Organization ทำให้ SCBX ก้าวข้ามการมอง AI เป็นเพียงเทคโนโลยีเสริม แต่ยกระดับให้เป็นแกนหลักของการขับเคลื่อนองค์กรและความรับผิดชอบต่อสังคม การนำ AI มาใช้ในระบบ PITAG และ ARIS ไม่ได้เป็นแค่กลยุทธ์ทางธุรกิจเท่านั้น แต่เป็นการสร้างความมั่นคงและความเชื่อมั่นให้กับประเทศชาติ สอดคล้องกับความเชื่อที่ว่า “หนึ่งคนที่ได้รับการปกป้อง คือหนึ่งก้าวที่ประเทศไทยจะไปสู่จุดที่ดีกว่า”

ดูข่าวต้นฉบับ
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...