เอเจนต์ AI และพลวัตของตลาด: ความเสี่ยง โอกาส และกลยุทธ์

2026 จะเป็นปีที่ทดสอบความทนทานของเอเจนต์ AI: ตลาดได้เติบโตจาก 7 พันล้านดอลลาร์เป็นเกือบ 10 พันล้านดอลลาร์ ผู้กำกับดูแลกำลังเปิดตัว มาตรฐาน กองทุนร่วมลงทุนและองค์กรต่างๆ กำลังขยายหรือลดทรัพยากร Euphoria ได้ให้ทางไปสู่ความเป็นจริง: นักวิเคราะห์ เตือนว่า GenAI อยู่ในช่วงความผิดหวัง และเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องตอบคำถามว่าเอเจนต์สร้างมูลค่าที่วัดได้จริงที่ไหน และที่什么ต้นทุน และวิธีการรวมเข้ากับกระบวนการสำคัญอย่างปลอดภัย

เอเจนต์ AI คืออะไรในทางปฏิบัติ?

ในสื่อ เอเจนต์ถูกกำหนดให้เป็นเกือบทุกสิ่งที่สามารถเรียกใช้เครื่องมือได้ แต่สำหรับตลาดและผู้กำกับดูแล การกำหนดที่เป็นรูปธรรมมากกว่านี้มีความสำคัญ

เอเจนต์ AI คือระบบที่ไม่เพียงแต่ตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้ แต่ยังวางแผนลำดับของการกระทำและเรียกใช้บริการภายนอกภายในกรอบของนโยบายและข้อจำกัดที่กำหนด ไม่เหมือนกับหัวหน้างานที่เราคุ้นเคยซึ่งช่วยคนในการทำงานเฉพาะอย่าง เช่น การเขียนจดหมายหรือสรุปเอกสาร เอเจนต์เข้าควบคุมกระบวนการทำงานทั้งหมด

ในฟินเทค เอเจนต์วิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอของลูกค้าและรวบรวมข้อมูลตลาด ในหน่วยปฏิบัติการ เอเจนต์สามารถขอเอกสาร KYC ที่หายไป ตรวจสอบสถานะในทะเบียนภายนอก และเตรียมร่างการตัดสินใจในการเปิดบัญชี

ตลาดบิดเบือนมูลค่าของเอเจนต์ AI อย่างไร

การระเบิดข้อมูลที่เกิดขึ้นจากการแนะนำเอเจนต์ AI มีพลังมาก: องค์กรต่างๆ ได้รวมฟังก์ชันนี้เข้ากับสินค้า riêngๆ สร้างหน่วยธุรกิจใหม่ และส่งเสริมการเคลื่อนไหวใหม่ของความเป็นอิสระสำหรับลูกค้าองค์กร ส่วนสำคัญของงบประมาณ AI ในอนาคตของฟินเทคได้ถูกจัดสรรใหม่เพื่อสนับสนุนโซลูชันเอเจนต์

ตลาดมีการตีความสิ่งนี้ในแบบของตนเอง: องค์กรที่จดทะเบียนต้องการแสดงยุทธศาสตร์ของตนเพื่อไม่ให้ดูเหมือนล้าหลัง สตาร์ทอัพกำลังเปลี่ยนตำแหน่งตนเองจากผลิตภัณฑ์ ML ไปเป็นแพลตฟอร์มเอเจนต์ นักลงทุนกำลังเสี่ยงต่อการชำระเงินมากเกินไปสำหรับการเติบโตรายได้ที่สามารถ归功ให้กับเอเจนต์ แม้ว่าจะเกี่ยวข้องกับการอัตโนมัติแบบดั้งเดิม

ดังนั้น เอเจนต์จึงได้รับการยกย่องว่าเป็นแหล่งที่มาของมูลค่าในขณะที่ผลตอบแทนที่แท้จริงยังคงสร้างขึ้นจากกระบวนการที่มีมายาวนาน ข้อมูล และการควบคุม

ที่ไหนที่เอเจนต์แสดงผลลัพธ์ที่วัดได้แล้ว

ปัจจุบัน มีเพียงผู้เล่นจำนวนไม่มากที่ใช้แนวทาง agentic ในการผลิต โดยส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในขั้นทดลอง ผลลัพธ์ที่วัดได้แรกๆ สามารถเห็นได้ในพื้นที่เดียวกับที่ปัญญาประดิษฐ์เริ่มต้นขึ้นก่อนหน้านี้ – กระบวนการทำงานปริมาณมากที่มีรูปแบบและช่วงเวลาเริ่มต้นและสิ้นสุดชัดเจน รวมถึงคำขอของลูกค้าที่ซ้ำๆ กันและการเตรียมการประชุม การต่อต้านการฉ้อโกงและการตรวจสอบกิจกรรมที่น่าสงสัย โดยที่เอเจนต์ถูกผสมผสานเข้ากับระบบเตือนและสอบสวน

ตัวอย่างเช่น ธนาคารยุโรป ได้ใช้เอเจนต์ AIสำหรับการประมวลผลบัญชีสมทบเบื้องต้น เอเจนต์จะจัดเรียงเอกสารอัตโนมัติ แยกข้อมูลสำหรับ KYC และตรวจสอบข้อมูลที่หายไป ในผลที่ได้ เวลาในการรวบรวมข้อมูลลดลง 99% ต้นทุนลดลง 94% และความแม่นยำในการทำงานของนักวิเคราะห์เพิ่มขึ้น

สิ่งที่แท้จริงคือสินทรัพย์คือโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่ตัวเอเจนต์เอง

นักลงทุนควรซักถามเกี่ยวกับวิธีการจัดโครงสร้างข้อมูลภายใต้เอเจนต์ ว่ามีระดับการเข้าถึงและบันทึกการตรวจสอบสำหรับการกระทำของเอเจนต์ทั้งหมดหรือไม่ และวิธีการจัดการประเด็นความเป็นส่วนตัวและการจัดเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเมื่อใช้โมเดลภายนอก

สุดท้ายแล้ว สินทรัพย์ที่สำคัญที่สุดคือกระบวนการทำงานที่เอเจนต์ถูกฝังตัว: KYC, การเปิดบัญชี, การต่อต้านการฉ้อโกง, การจัดการสภาพคล่อง และการสื่อสารกับลูกค้า องค์กรที่จัดการกระบวนการเหล่านี้ผ่านการแบ่งปันตลาด ความลึกของการผสมผสาน หรือสถานะด้านกฎระเบียบ จะได้รับประโยชน์จากเอเจนต์มากกว่าคนอื่น: พวกเขาสามารถเพิ่งมาร์จินและลดขาดทุนโดยไม่สูญเสียการควบคุม

สตาร์ทอัพใดที่ขายเอเจนต์ที่มีเงื่อนไขสากล แต่ไม่มีกระบวนการหรือโดเมนสำคัญใดๆ จะพบว่าตัวเองอยู่ในตำแหน่งที่ไม่มีประโยชน์มากที่สุด: สามารถถูกแทนที่ได้ง่ายๆ ด้วยเฟรมเวิร์กอื่น

เราพบมูลค่าจริงของเอเจนต์ในความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลที่เชื่อถือได้สะอาดและปลอดภัยตามกฎหมาย และการผสมผสานกับระบบที่มีอยู่

หากไม่มีการควบคุม ก็ไม่มีการขยายขนาด

ผู้กำกับดูแลในประเทศต่างๆ ต้องการ ให้ระบบ AIเป็นระบบที่โปร่งใส สามารถควบคุมได้ และตรวจสอบได้ ดังนั้นความสามารถของบริษัทในการควบคุมและบันทึกการทำงานของเอเจนต์จึงเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นในการดำเนินธุรกิจในตลาด

สิ่งนี้นำไปสู่ขั้นตอนต่อไป: บริษัทต่างๆ ต้องการโครงสร้างพื้นฐานการควบคุมที่ครอบคลุม ซึ่งรวมถึงการบันทึกการกระทำของเอเจนต์ทั้งหมด การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง การแจ้งเตือนเมื่อมีการเบี่ยงเบน และการทดสอบความเครียด

ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จคือ Sumsub ซึ่ง ได้นำระบบ AI “Summy” สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการสืบสวนการฉ้อโกง ไม่เหมือนกับกล่องดำ ระบบไม่ตัดสินใจอัตโนมัติ แต่วิเคราะห์กลุ่มธุรกรรมและสร้างรายงานที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบในภาษาธรรมชาติเมื่อขอ ลดเวลาในการประมวลผลเหตุการณ์ลงสามเท่า ในขณะเดียวกันก็รักษาการควบคุมของมนุษย์ไว้เต็มที่

ซัพพลายเออร์ที่ฝังตัวเพิ่มเติมเช่นนี้ลงในแพลตฟอร์มและโซลูชันเอเจนต์ของตนจะได้รับไม่เพียงแต่ความได้เปรียบทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความได้เปรียบด้านกฎระเบียบด้วย: ลดเวลาและต้นทุนในการอนุมัติ และทำให้กระบวนการตรวจสอบและทดสอบง่ายขึ้น

สิ่งที่นักลงทุนควรตรวจสอบนอกเหนือจากผลิตภัณฑ์

นักลงทุนมักจะประเมินความเสี่ยงต่ำกว่าความเป็นจริง เนื่องจากความเสี่ยงเหล่านี้ไม่ปรากฏตัวทันที มักจะเป็นความล้มเหลวของระบบที่ค่อยเป็นค่อยไป ซึ่งสะสมขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปและนำไปสู่ผลกระทบร้ายแรง

หากบริษัทไม่ได้ตั้งขอบเขตที่เข้มงวดและไม่ได้ดำเนินการตรวจสอบ การมีปัญหาก็จะถูกสังเกตเห็นเมื่อถูกชี้ให้เห็นโดยผู้กำกับดูแลหรือลูกค้า

นอกจากนี้ การฉีดเข้าไปอย่างรวดเร็ว การปนเปื้อนข้อมูล และการหลบเลี่ยงนโยบายการเข้าถึงจะกลายเป็นภัยคุกคามที่แท้จริง เนื่องจากผู้โจมตีสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งเหล่านี้ได้ทั้งหมด ในฟินเทค การโจมตีเหล่านี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อการป้องกันการฉ้อโกง KYC และการดำเนินการชำระเงิน

ตัวอย่างหนึ่งของความเสี่ยงดังกล่าว: พนักงานทางการเงินขององค์กรหลายชาติ โอนเงิน 25 ล้านดอลลาร์ไปยังบัญชีของนักต้มตุ๋นหลังจากเข้าร่วมการประชุมทางวิดีโอที่ผู้โจมตีใช้ AI ที่สร้างได้แบบเรียลไทม์เพื่อโคลนใบหน้าและเสียงของ CFO และเพื่อนร่วมงานหลายคน

และตัวอย่างอื่นๆ อีกมากมายแสดงให้เห็นว่าวิธีการยืนยันตัวตนแบบวิดีโอหรือเสียงแบบดั้งเดิมไม่ได้ให้การป้องกันที่เชื่อถือได้ในสภาพแวดล้อมองค์กรอีกต่อไป

สำหรับนักลงทุน สิ่งนี้หมายถึงการดูที่ไม่เพียงแต่ผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังดูว่าใครเป็นผู้ให้เทคโนโลยี อาจถูกแทนที่ได้ง่ายๆ หรือไม่ มีแผนการในกรณีของความล้มเหลวหรือการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดใบอนุญาตหรือไม่

เป็นเวลาที่ต้องใช้แนวทางที่เป็นมืออาชีพ

ในขณะนี้ สิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับการเติบโตของตลาดไม่ใช่การตลาดที่ปฏิวัติ แต่เป็นสามสิ่งง่ายๆ: รู้วิธีการทำงานกับกระบวนการจริง การควบคุมปกติ และความซื่อสัตย์เกี่ยวกับความเสี่ยง

นักลงทุนควรถามว่าบริษัทควบคุมอะไรได้จริงๆ สตาร์ทอัพต้องตัดสินใจอย่างซื่อสัตย์ว่าต้องการเป็นแบบหลายหน้าที่หรือมีความรู้ลึกในพื้นที่เฉพาะใดพื้นที่หนึ่ง องค์กรต่างๆ ต้องจำไว้ว่าเอเจนต์ไม่ได้มาแทนที่ระบบที่มีอยู่ แต่เสริมระบบเหล่านั้น แต่นี่ใช้ได้ผลเฉพาะที่มีการจัดการและกระบวนการที่มีระเบียบ