แบงก์ปรับไอทีอินฟราฯ รับยุค Industrialized AI

คอลัมน์ Technology : วารสารการเงินธนาคารฉบับเดือนเมษายน 2569 (ฉบับที่ 528)

Red Hat เผยระบบไอทีแบงก์ไทยสุดล้ำ ได้แรงหนุน Cashless Society และ Virtual Bank ชี้ยุคนี้ต้องบริหารต้นทุน เน้นเพิ่ม Productivity ตอบโจทย์ลูกค้า ด้วยแพลตฟอร์มไอทีครบวงจร เพื่อก้าวสู่ยุคการนำ AI มาใช้จริง

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนขีดความสามารถทางการแข่งขัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมการเงินและธนาคาร ซึ่งกำลังเผชิญกับจุดเปลี่ยนสำคัญในการข้ามจากการใช้งาน “ปัญญาประดิษฐ์ในระยะทดลอง” (Experimental AI) ไปสู่ “ปัญญาประดิษฐ์ในระดับอุตสาหกรรม” (Industrialized AI) หรือการนำเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้งานจริงในกระบวนการทางธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ

การเงินธนาคาร ได้สัมภาษณ์พิเศษ นางสาวสุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย บริษัท เร้ดแฮท (ประเทศไทย) จำกัด (Red Hat) ถึงภาพรวมด้านไอทีของอุตสาหกรรมการเงินไทย ไปจนถึงความท้าทายและปัจจัยสำคัญที่เกี่ยวกับการปรับตัวของอุตสาหกรรมการเงินธนาคารไทยสู่ยุค Industrialized AI หรือการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้งานจริงในระดับอุตสาหกรรม

ระบบไอทีแบงก์ไทยสุดล้ำ ตัวเร่งคือ Cashless/ Virtual Bank

นางสาวสุพรรณีกล่าวว่า อุตสาหกรรมการเงินและธนาคารในประเทศไทย ได้ก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลที่มีความล้ำหน้ากว่าหลายประเทศในระดับภูมิภาค โดยปัจจัยสำคัญที่เร่งให้เกิดการพัฒนามาจากการที่สังคมไทยปรับตัวเข้าสู่สังคมไร้เงินสด (Cashless Society) อย่างเต็มรูปแบบ ผ่านการใช้บริการโมบายล์แอปพลิเคชั่น โดยมีศูนย์กลางการจัดการธุรกรรมระดับชาติอย่าง NITMX และระบบพร้อมเพย์เป็นเสาหลักสำคัญ

ในด้านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI นั้น อุตสาหกรรมธนาคารได้เริ่มนำ AI มาใช้งานอย่างเป็นรูปธรรมใน 2 ส่วนหลัก ได้แก่ การยกระดับความพึงพอใจของลูกค้าผ่านระบบบริการข้อมูล (Call Center) เพื่อลดระยะเวลาการรอสาย และการนำมาใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการทุจริตทางการเงิน (Fraud Detection) ตลอดจนติดตามปัญหาหนี้เสีย

อีกปัจจัยที่เร่งให้เกิดการแปลงเชิงโครงสร้างคือ การที่ธนาคารแห่งประเทศไทยได้อนุญาตให้มีการจัดตั้งธนาคารพาณิชย์ไร้สาขา (Virtual Bank) ซึ่งมีจุดเด่นที่มีโครงสร้างพื้นฐานแบบดิจิทัลตั้งแต่เริ่มต้นธุรกิจ มีต้นทุนต่ำ เพราะไม่ต้องบริหารจัดการสาขา สามารถลงทุนด้านเทคโนโลยีได้มากกว่าธนาคารแบบดั้งเดิม ส่งผลให้การพัฒนาเกิดขึ้นอย่างก้าวกระโดด

นางสาวสุพรรณีให้มุมมองเพิ่มว่า ภายใต้ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี องค์กรธุรกิจยังต้องเผชิญกับภัยคุกคามทางไซเบอร์และปัญหาการรั่วไหลของข้อมูล (Data Leak) อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งทำให้หน่วยงานกำกับดูแล เช่น ธนาคารแห่งประเทศไทย ต้องตื่นตัวและกำหนดนโยบายเพื่อตรวจสอบการดำเนินงานอย่างเคร่งครัดเพื่อคุ้มครองผลประโยชน์ของประชาชน ซึ่งโดยธรรมชาติของข้อมูลดิจิทัลนั้น มีความละเอียดอ่อนและยากต่อการควบคุม หากเกิดการรั่วไหล หรือถูกคัดลอกออกสู่เครือข่ายอินเทอร์เน็ตแล้ว การดึงข้อมูลเหล่านั้นกลับคืนมาถือเป็นเรื่องยาก

นอกจากนี้ องค์กรธุรกิจยังต้องเฝ้าระวังปัจจัยทางความมั่นคง และภูมิรัฐศาสตร์ในระดับโลก เช่น การโจมตีโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล (Data Center) จากสภาวะสงคราม วิกฤตการณ์ราคาพลังงาน ไปจนถึงเหตุฉุกเฉินระดับชาติที่อาจบังคับให้ภาคธุรกิจอาจต้องกลับไปใช้นโยบายการทำงานจาก Work from Home อีกครั้ง

โฟกัสที่ Cost Optimization ใช้เทคฯเพิ่ม Productivity

นางสาวสุพรรณีกล่าวต่อว่า จากปัจจัยความผันผวนรอบด้าน กลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีขององค์กรจึงควรมุ่งเป้าไปที่การบริหารจัดการต้นทุนให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด (Cost Optimization) มากกว่าการมุ่งลดต้นทุนเพียงอย่างเดียว (Cost Reduction) โดยเทคโนโลยีจะต้องเป็นเครื่องมือที่สร้างประสิทธิผลในการทำงานที่เหนือกว่าเพื่อชดเชยการลงทุน

“แม้การลดต้นทุนการบริหารจัดการ จะเป็นปัจจัยพื้นฐานที่ทุกโมเดลธุรกิจให้ความสำคัญ แต่ในปัจจุบัน การมุ่งเน้นเพียงการลดค่าใช้จ่าย อาจไม่เพียงพอต่อการดำเนินธุรกิจ องค์กรจึงจำเป็นต้องพิจารณาถึงความคุ้มค่าจากการทำ Cost Optimization โดยมุ่งเน้นไปที่ Productivity และขีดความสามารถในการตอบสนองความต้องการด้านบริการเป็นหลัก ในบางกรณีการลงทุนเพิ่มเติมเพื่อยกระดับประสิทธิภาพอาจมีความจำเป็นยิ่งกว่าการลดต้นทุนเพียงอย่างเดียว เพื่อสร้างรากฐานที่มั่นคงและหนุนให้ธุรกิจสามารถเติบโตได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว”

ดังนั้น ปัจจัยสำคัญคือ บทบาทของเจ้าหน้าที่ไอทีขององค์กร จะต้องเปลี่ยนผ่านจากการเป็นเพียงผู้แก้ไขปัญหาระบบ (System Operator) มาสู่การเป็นวิศวกรผู้สร้างแพลตฟอร์ม (Platform Engineer) แพลตฟอร์มดังกล่าว จะต้องสามารถรองรับสภาพแวดล้อมการทำงานแบบอัตโนมัติจากทุกสถานที่ มีความทนทานต่อภัยพิบัติ

อย่างไรก็ดี ปัจจุบัน องค์กรส่วนใหญ่ใช้โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีในรูปแบบของ Open Hybrid Cloud และ Multi-cloud การพัฒนาแอปพลิเคชั่นจึงต้องสามารถประมวลผลบนสภาพแวดล้อมที่หลากหลายนี้ได้ โดยดึงเอาความสามารถด้านความเสถียร การขยายขนาดเพื่อรองรับภาระงาน และระบบรักษาความปลอดภัยของระบบโครงสร้างเดิมมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

นอกจากนี้ ประเด็นด้านธรรมาภิบาลและการปฏิบัติตาม ก็ยังเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเงิน การพัฒนาแอปพลิเคชั่นจะต้องมีความโปร่งใส สามารถตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลและการประมวลผลของอัลกอริทึมได้ และองค์กรยังจำเป็นต้องนำระบบควบคุมนโยบายอัตโนมัติ (Policy Enforcement) และระบบความปลอดภัย (Guardrails) มาใช้เพื่อป้องกันการและตรวจจับช่องโหว่ จากปัญหาการรั่วไหลของข้อมูลองค์กร

แพลตฟอร์มไอทีครบวงจร หนุนแบงก์สู่ Industrialization AI

นางสาวสุพรรณีกล่าวต่อว่า เพื่อตอบสนองต่อความท้าทายที่เกิดขึ้น องค์กรธุรกิจจึงจำเป็นต้องมีแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีแบบครบวงจร โดยส่วนใหญ่จะเห็นว่าองค์กรธุรกิจ เริ่มต่อยอดความสามารถจากแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีเดิม ที่ใช้ควบคุมและพัฒนาแอปพลิเคชั่นระดับองค์กรที่ เช่น แพลตฟอร์ม Red Hat OpenShift เพื่อให้สามารถรองรับการพัฒนาแอปพลิเคชั่นที่มีความเกี่ยวข้องกับ AI ได้อย่างเต็มรูปแบบ ตั้งแต่กระบวนการพัฒนา ฝึกฝนโมเดล ตลอดจนการนำโมเดลไปใช้งานจริงและปรับปรุงระบบ

นอกจากนี้ แพลตฟอร์มต้องเปิดกว้างให้ผู้พัฒนาสามารถเลือกใช้ภาษาและเครื่องมือที่ตนเองมีความถนัดได้อย่างอิสระ และมีการนำระบบ MLOps เข้ามาเพื่อช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชั่นให้สามารถตรวจสอบและทำงานในรูปแบบอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อีกหนึ่งประเด็นสำคัญคือ องค์กรธุรกิจต้องประยุกต์ใช้โมเดล AI ขนาดเล็กที่มีความเฉพาะเจาะจงกับสายงาน (Right-sized AI Model หรือ Small Language Model : SLM) ซึ่งแตกต่างจากการพึ่งพาโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบครอบจักรวาล (Large Language Model : LLM) ที่ครอบคลุมความรู้ทั่วไปแต่ไม่เจาะลึก

“Red Hat หนุนให้องค์กรสร้างโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลเฉพาะทางของอุตสาหกรรมนั้นๆ ซึ่งจะส่งผลให้ระบบมีความแม่นยำสูงขึ้น ประหยัดงบประมาณ และลดปริมาณการใช้ทรัพยากรของฮาร์ดแวร์ประเภทหน่วยประมวลผล อีกทั้งยังมีข้อได้เปรียบสำคัญคือ ผู้ปฏิบัติงานสามารถเริ่มต้นพัฒนาและทดสอบโมเดลขนาดเล็กเหล่านี้ผ่านทางเครื่องคอมพิวเตอร์พกพาได้ทันทีในระยะเริ่มต้น ก่อนที่จะนำชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดลที่สมบูรณ์ไปประมวลผล เพื่อใช้งานจริงบน Data Center ขององค์กรต่อไป”

สิ่งสำคัญที่สุดคือ การมีแพลตฟอร์มที่ตอบโจทย์รอบด้าน จะช่วยให้องค์กรสามารถก้าวข้ามการพัฒนาเทคโนโลยีที่ถือเป็นปัจจัยหลักในการให้บริการลูกค้าอย่าง AI จาก Experimental AI หรือ โครงการ AI ในขั้นทดลองที่อยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา เน้นไปที่การทำ Proof of Concept (POC) หรือการทดสอบแนวคิดต่างๆ เพื่อดูความเป็นไปได้

ก่อนจะก้าวไปสู่ Industrialization AI ที่มีความพร้อมและการนำไปใช้งานจริงในภาคอุตสาหกรรม สามารถขยายเพื่อตอบสนองการใช้งานจริง และเวิร์กโหลดในอนาคตที่ต้องอาศัยโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมและแข็งแกร่ง มารองรับการรันระบบมีการบริหารจัดการโมเดลที่มีความซับซ้อน รวมถึงรองรับการทำงานร่วมกันของหลายทีม ไม่ว่าจะเป็น Data Scientist, Data Engineer, ทีมดูแลแพลตฟอร์ม และทีมแอปพลิเคชั่น และยังช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชั่นอยู่ภายใต้กฎระเบียบ และธรรมาภิบาลที่หน่วยงานกำกับดูแลเป็นผู้กำหนด มีความโปร่งใสและตรวจสอบได้ ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญมากโดยเฉพาะในภาคธุรกิจการเงินธนาคาร

ติดตามอ่านคอลัมน์อื่น ๆ ได้ในวารสารการเงินธนาคารฉบับเดือนเมษายน 2569 ฉบับที่ 528 ในรูปแบบดิจิทัล : https://goo.gl/U6OnIi

รวมช่องทางการสั่งซื้อวารสารการเงินธนาคาร ทั้งฉบับปัจจุบันและฉบับย้อนหลัง ครบจบที่นี่ที่เดียว : https://moneyandbanking.co.th/2023/18250/