แผนภาพ AI ที่ครอบคลุมสำหรับบริการทางการเงินในปี 2025 และอนาคต

อุตสาหกรรมบริการทางการเงิน (FSI) เป็นพื้นที่ที่ AI ได้กลายเป็นความจริง มากกว่าความฝันในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ฝังแน่นในด้านการตรวจจับการฉ้อโกง การป้องกันการฟอกเงิน และการบริหารความเสี่ยง อุตสาหกรรมนี้กำลังจะนำ AI มาใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

อุตสาหกรรมนี้กำลังจะเข้าสู่ยุคปฏิวัติ AI ที่เทียบเท่ากับการนำอินเทอร์เน็ตหรือสมาร์ทโฟนมาใช้ เช่นเดียวกับที่อุปกรณ์มือถือสร้างระบบนิเวศใหม่ของแอปพลิเคชันและพฤติกรรมผู้บริโภค AI และ đặc biệtคือ GenAI จะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน การสื่อสารกับลูกค้า และการบริหารความเสี่ยง

องค์กรที่พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงจะประสบการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในด้านความปลอดภัย ความสามารถในการผลิต ความมีประสิทธิภาพ ประสบการณ์ของลูกค้า และการสร้างรายได้ โดยส่วนใหญ่การละเมิดความปลอดภัยเกิดจากข้อมูลผู้ใช้ที่ถูกบุกรุก ดังนั้นกลยุทธ์ความปลอดภัยของ AI ที่ดีจึงต้องให้ความสำคัญกับการศึกษาผู้ใช้และให้อำนาจผู้ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์

สาขา AI

ในทางกลับกัน อุตสาหกรรม FSI มีชื่อเสียงในเรื่องของการอนุรักษ์นิยม แต่ก็ยังเป็นผู้บุกเบิกในการหาวิธีการจัดการข้อมูลใหม่ๆ โดยเฉพาะข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นผลมาจากความจำเป็น เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่เกิดใน FSI นำไปสู่ความท้าทายด้านปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็ว และสภาพแวดล้อมที่เข้มงวดในด้านกฎระเบียบ ทำให้อุตสาหกรรมนี้ต้องใช้ AI

การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความเสี่ยง

ทุกอุตสาหกรรมจะเข้าใจถึงความท้าทายที่เกิดขึ้นหลังจากการนำ AI มาใช้ในการทดลอง เช่น มีหลายๆ การทดลองที่น่าสนใจ แต่ผลลัพธ์ไม่ค่อยดีนัก การนำ AI มาใช้ทำให้เกิดความกังวลหลายประการ เช่น

• รู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน
• การขาดแนวทางเชิงกลยุทธ์ (AI เพื่อ AI)
• เจ็ด V ของข้อมูล (ปริมาณ ความถูกต้อง ความถูกต้อง ค่า ความเร็ว ความหลากหลาย และความไม่แน่นอน)
• ช่องว่างด้านทักษะและความขาดแคลนบุคลากร
• การบริหารความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เปลี่ยนแปลง
• การปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับที่เปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับ AI และ GenAI ที่แตกต่างกันไปในแต่ละประเทศและภูมิภาค
• ความยากในการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยเฉพาะระบบเก่าและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
• การรับรองความโปร่งใส ความสามารถในการอธิบาย และความยุติธรรม/การไม่มีอคติ
• ความไว้วางใจของลูกค้าเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความต้านทานของพนักงาน
• การสูญเสียข้อมูลลูกค้าและกลยุทธ์การซื้อขายที่ไม่ปลอดภัยนอกบริษัท
• ฮาร์ดแวร์และอุปกรณ์ที่ไม่เพียงพอ
• ค่าของข้อมูล
• การบริหาร
• ความกลัวการถูกแทนที่
• การสร้างสมดุลระหว่างระบบบนพื้นฐาน การผสมผสาน และคลาวด์สาธารณะ

AI ที่มีฐานความปลอดภัย

หากอุตสาหกรรมมีความเต็มใจที่จะนำ AI มาใช้ ก็ยังมีความกังวลหลักเกี่ยวกับความปลอดภัย โดยเฉพาะความปลอดภัยด้านไซเบอร์และการปกป้องข้อมูล

除了ความแม่นยำ ความสามารถในการอธิบาย และความโปร่งใสแล้ว ความปลอดภัยยังเป็นรากฐานของการรวม AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจ ซึ่งรวมถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI ที่จำเป็นและแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศและภูมิภาค เช่น EU AI Act และ Digital Operational Resilience Act (DORA) ใน EU รวมถึง GDPR

AI ที่มีความรับผิดชอบ

AI ที่มีความรับผิดชอบ เป็นสิ่งจำเป็นเมื่อสร้างและนำ AI มาใช้ เมื่อใช้เทคโนโลยีนี้ จะต้องแน่ใจว่า AI นั้นถูกต้องตามกฎหมาย มีจริยธรรม ยุติธรรม รักษาความเป็นส่วนตัว และมีความปลอดภัย

มีหกหลักการของ AI ที่มีความรับผิดชอบที่องค์กรควรปฏิบัติตาม ได้แก่

1. ความหลากหลายและความ包容 – รับประกันว่า AI จะเคารพมุมมองต่างๆ และหลีกเลี่ยงอคติ
2. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย – ปกป้องข้อมูลผู้ใช้ด้วยมาตรการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด
3. ความรับผิดชอบและความน่าเชื่อถือ – รับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของระบบ AI
4. ความสามารถในการอธิบาย – ทำให้การตัดสินใจของ AI สามารถเข้าใจได้ง่าย
5. ความโปร่งใส – ให้ข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับกระบวนการและกระบวนการตัดสินใจของ AI
6. ความยั่งยืน – ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและส่งเสริมความดี

การปรับบทบาทของ IT ใหม่

ในโลกแบบดั้งเดิม คุณจะตอบสนองต่อความท้าทายเหล่านี้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพระบบ IT ของคุณ แต่เมื่อ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของสแต็กเทคโนโลยีของคุณ เกมจะเปลี่ยนไป

ดังนั้น ทีม IT ของคุณจึงไม่เพียงแต่เป็นผู้ดูแลข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเป็นที่ปรึกษาดิจิทัลให้กับพนักงานด้วย โดยการทำให้งานประจำเป็นอัตโนมัติ รวมถึงโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI และทำให้ข้อมูลทำงานให้พวกเขา ช่วยให้พวกเขาปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของตนเอง และให้พลังประมวลผลส่วนบุคคลที่พวกเขาต้องการ

AI ที่ใช้งานในปัจจุบัน

ในปัจจุบัน เราได้เห็นกรณีการใช้ AI ที่น่าสนใจซึ่งจะมีผลกระทบต่ออุตสาหกรรม โดยบริษัทต่างๆ ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความสามารถในการปรับขนาด ความปลอดภัย และความยั่งยืน ซึ่งต้องใช้การทำงานร่วมกันระหว่างทีมผู้นำ ทีมโครงสร้างพื้นฐาน ทีมปฏิบัติการ และทีมพัฒนา

กรณีการใช้งาน AI ได้แก่

• การจำลองและแบบจำลอง: การใช้การจำลอง การเรียนรู้ลึก และการเรียนรู้แบบเสริมเพื่อสร้างคำแนะนำส่วนบุคคล ปรับปรุงโซ่จ่าย และเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ
• การตรวจจับการฉ้อโกงและความปลอดภัย: การใช้อัลกอริทึมการรู้จำรูปแบบ AI เพื่อตรวจจับภัยคุกคามและเสริมสร้างความปลอดภัย
• การเปลี่ยนแปลงสาขาและอาคารอัจฉริยะ: การใช้ AI เพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าส่วนบุคคล
• การปรับปรุงกระบวนการ: การใช้ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพ
• การสร้างกระบวนการใหม่: AI มีโอกาสที่จะเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจให้กลายเป็นกระบวนการที่มีประสิทธิภาพและฉลาด
• AI สำหรับการดำเนินงาน: AI สามารถช่วยให้การดำเนินงานของโครงสร้างพื้นฐานมีประสิทธิภาพและเร็วขึ้น
• การบริการลูกค้า: AI ช่วยให้บริษัทสามารถให้บริการลูกค้า 24/7 และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว
• การเร่งการตรวจสอบความถูกต้อง: AI สามารถช่วยให้กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องเร็วขึ้น
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: AI สามารถช่วยให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบมีประสิทธิภาพและแม่นยำ
• การบริหารความมั่งคั่งและที่ปรึกษาส่วนบุคคล: AI สามารถช่วยให้การบริหารความมั่งคั่งและที่ปรึกษาส่วนบุคคลมีประสิทธิภาพและแม่นยำ
• การประหยัดพลังงาน: AI สามารถช่วยให้การประหยัดพลังงานในศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์มีประสิทธิภาพ
• พนักงานดิจิทัล: AI สามารถช่วยให้การทำงานของพนักงานมีประสิทธิภาพและแม่นยำ

การวางแผนเส้นทางไปข้างหน้า

ในปี 2025 กำลังเปลี่ยนแปลงของ AI ไม่ได้มาจากสิ่งที่ AI สามารถทำได้ แต่มาจากวิธีการที่เราวางแผนการนำ AI มาใช้ การสร้างระบบ AI ที่มีความสามารถในการปรับขนาด ความปลอดภัย และความยั่งยืน ต้องใช้การทำงานร่วมกันระหว่างทีมผู้นำ ทีมโครงสร้างพื้นฐาน ทีมปฏิบัติการ และทีมพัฒนา

เมื่ออุตสาหกรรมต่างๆ นำ AI มาใช้ พวกเขากำลังเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงาน การสื่อสารกับลูกค้า และการบริหารความเสี่ยง AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นรากฐานของนวัตกรรมและความยั่งยืน