หารายได้จากต่างประเทศ ใช้จ่ายที่บ้าน: ใช้เครื่องมือการเงิน AI ให้เกิดประโยชน์กับคุณ

นักออกแบบคนหนึ่งในเม็กซิโกซิตีออกใบแจ้งหนี้เป็นเงินดอลลาร์ให้ลูกค้าในนิวยอร์ก รับเงินเข้ากระเป๋าเงินดิจิทัล และจ่ายค่าเช่าเป็นเงินเปโซ จนกระทั่งไม่นานมานี้ เธอจะรู้ว่ารายได้จากการทำงานตลอดหนึ่งเดือนมีมูลค่าเท่าไรจริง ๆ ก็ต่อเมื่อเงินเข้าบัญชีและถูกแปลงสกุลเงินแล้ว ซึ่งตอนนั้นอัตราแลกเปลี่ยนก็ส่งผลเสียไปเรียบร้อย

ตลอดหนึ่งปี ความไม่แน่นอนนี้สะสมจนส่งผลอย่างมาก ผู้รับจ้างที่เสนอราคาเป็นสกุลเงินหนึ่ง แต่จัดทำงบประมาณเป็นอีกสกุลเงินหนึ่ง ต้องบริหารเงินเสมือนเป็นฝ่ายคลังขนาดย่อมโดยไม่มีทีมการเงินคอยช่วยเหลือ เธอต้องตัดสินใจว่าจะแลกเงินเมื่อไร กันเงินไว้จ่ายหน่วยงานจัดเก็บภาษีในประเทศหนึ่ง ทั้งที่ลูกค้าอยู่ในอีกประเทศหนึ่ง และอธิบายกับธนาคารในท้องถิ่นว่าเหตุใดเงินฝากทุกครั้งจึงมาจากต่างประเทศ เมื่อก่อนการตัดสินใจแต่ละอย่างเหล่านี้ต้องอาศัยข้อมูลที่ล้าสมัย

AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงเรื่องนี้ได้รวดเร็วที่สุด “เมื่อไม่กี่ปีก่อน ผู้รับจ้างที่ออกใบแจ้งหนี้เป็นดอลลาร์สหรัฐ รับเงินเข้ากระเป๋าเงินดิจิทัล และใช้จ่ายเป็นเงินเปโซ แทบไม่มีทางเห็นภาพแบบเรียลไทม์เลยว่าเรื่องทั้งหมดนี้หมายความว่าอย่างไร” Stephan Tschabold ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกำกับดูแลการปฏิบัติตามกฎระเบียบ & ความเสี่ยงของ Ontop ซึ่งดูแลการชำระเงินให้ผู้รับจ้างทางไกลกล่าว ผู้คนจะรู้กำลังซื้อที่แท้จริงของตนเองก็ต่อเมื่อเหตุการณ์ผ่านไปแล้ว แต่วันนี้คนทำงานคนเดิมสามารถเห็นกำลังซื้อเปลี่ยนแปลงไปได้แบบเรียลไทม์

อย่างไรก็ตาม ความพยายามด้าน AI ส่วนใหญ่ของอุตสาหกรรมไม่ได้มุ่งไปที่เรื่องนี้ Tschabold กล่าวว่า บริษัทโอนเงินและชำระเงินรายใหญ่ใช้งบลงทุนในปี 2026 ไปกับการพัฒนาภายในเป็นหลัก ตามข้อมูลของ McKinsey โดยมีเป้าหมายเพื่อลดต้นทุนการดำเนินงานและเปิดตัวผลิตภัณฑ์ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เขายกแนวคิดหนึ่งที่เริ่มได้รับความสนใจในแวดวงการชำระเงินขึ้นมาอธิบายว่า บทบาทที่แท้จริงของ AI ในการโอนเงินข้ามพรมแดนคือการทำให้เส้นทางความน่าเชื่อถือที่มีอยู่แล้วสามารถประมวลผลได้ ด้วยการตรวจสอบชื่อ การถอดเสียง และเจตนาให้ตรงกัน แต่ AI ไม่อาจสร้างความไว้วางใจที่ไม่เคยมีขึ้นมาได้ สำหรับคนทำงานรายบุคคล นั่นหมายความว่าเครื่องมือในโทรศัพท์ของพวกเขาเข้าใจสถานการณ์ของตนได้ดีขึ้นมาก แต่ยังเปลี่ยนระบบที่อยู่เบื้องหลังได้ไม่ดีเท่า

สำหรับคนจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ ที่หารายได้ในลักษณะนี้ ผลลัพธ์ยังไม่เท่าเทียมกัน เครื่องมือการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยได้มากในบางด้าน แต่ช่วยได้น้อยมากในด้านอื่น ๆ Tschabold มองเห็นชัดเจนว่าเส้นแบ่งอยู่ตรงไหนในปัจจุบัน และชี้ให้เห็นแนวปฏิบัติที่นำไปใช้ได้จริงหลายข้อซึ่งควรเริ่มทำ

ใช้ AI เพื่อให้เห็นภาพการเงินชัดเจนขึ้น

จุดเด่นที่สุดของเครื่องมือเหล่านี้คือสิ่งที่ Tschabold เรียกว่า “การมองเห็น” ปัญหา การคาดการณ์กระแสเงินสด การจัดหมวดหมู่ค่าใช้จ่ายโดยอัตโนมัติ และการแจ้งเตือนเวลาที่ควรแลกเงิน ช่วยให้คนทำงานเห็นภาพเงินของตนเองแบบเรียลไทม์ในหลายสกุลเงิน เขาจัดฟีเจอร์เตรียมความพร้อมด้านภาษีและคำแนะนำเรื่องค่าธรรมเนียมที่ปรับให้เหมาะกับรูปแบบการชำระเงินของแต่ละคนไว้ในกลุ่มเดียวกัน

“ฟีเจอร์เหล่านี้เปิดให้ใช้งานแล้วในปัจจุบัน และมีประโยชน์จริง” เขากล่าว สำหรับผู้รับจ้าง ขั้นตอนที่ทำได้จริงคือเปิดใช้การแจ้งเตือนอัตราแลกเปลี่ยนและการคาดการณ์ในทุกแพลตฟอร์มที่มีให้บริการ พร้อมตรวจสอบการคาดการณ์รายเดือนก่อนตัดสินใจย้ายเงินระหว่างสกุลเงิน

เก็บบันทึกของคุณเองเมื่อทำงานข้ามพรมแดน

เครื่องมือเหล่านี้ยังทำได้ไม่ดีเมื่อเกี่ยวข้องกับระบบกฎหมายมากกว่าหนึ่งประเทศ “เครื่องมือการเงิน AI ส่วนใหญ่สร้างขึ้นสำหรับผู้ใช้ในประเทศเดียว ใช้สกุลเงินเดียว อยู่ภายใต้หน่วยงานจัดเก็บภาษีเดียว และใช้ธนาคารแห่งเดียว” Tschabold กล่าว

“ชั้นระบบอัจฉริยะพัฒนาไปไกลกว่าชั้นโครงสร้างพื้นฐาน” แอปอาจแสดงความเคลื่อนไหวของรายได้แบบเรียลไทม์ แต่ยังช่วยจัดการภาระผูกพันที่ต้องชำระในสองประเทศไม่ได้

ช่องว่างเดียวกันนี้ยังปรากฏเมื่อผู้คนย้ายถิ่นฐาน คนที่มีรายได้ต่อเนื่องและพิสูจน์ได้มานานห้าปีอาจถูกมองว่าไม่มีบัญชีธนาคารหรือมีความเสี่ยงสูงเมื่อเดินทางมาถึง เพราะรายได้ ประวัติภาษี และประวัติเครดิตของพวกเขาอยู่ในระบบที่แยกจากกันและไม่เคยเชื่อมต่อกัน Tschabold มองว่าอัตลักษณ์ทางการเงินที่พกพาไปใช้ได้คือ โอกาสสำคัญที่สุดที่ยังไม่มีใครคว้าไว้ได้

จนกว่าจะมีใครทำเรื่องนี้ได้ คนทำงานควรรวบรวมเอกสารเหล่านั้นด้วยตนเอง ไม่ว่าจะเป็นใบแจ้งหนี้ แบบยื่นภาษี ประวัติการชำระเงินจากแพลตฟอร์ม และรายการเดินบัญชีธนาคาร โดยเก็บไว้ด้วยกันในรูปแบบที่สามารถนำไปยื่นให้ผู้ให้กู้ในประเทศใหม่ได้

ทำความเข้าใจสาเหตุที่การชำระเงินถูกแจ้งเตือน

ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบอิงกฎรุ่นเก่าจะแจ้งเตือนทุกอย่างที่ไม่คุ้นเคย ตั้งแต่การชำระเงินจากประเทศใหม่ไปจนถึงการโอนเงินในเวลาที่ผิดปกติ ซึ่ง Tschabold ชี้ว่า “ตรงกับรูปแบบชีวิตปกติของผู้รับจ้างที่ทำงานอย่างสุจริตพอดี” ผลที่ตามมาคือการปฏิเสธธุรกรรมโดยผิดพลาดและการอายัดบัญชีต่อเนื่องนานหลายปี ทั้งที่คนเหล่านั้นไม่ได้ทำอะไรผิด

โมเดลรุ่นใหม่พิจารณาความถี่และความเร็วของธุรกรรม ข้อมูลอุปกรณ์ ประวัติความสัมพันธ์ และความสม่ำเสมอของพฤติกรรม โดย ผู้ออกบัตรที่ใช้โมเดลเหล่านี้ รายงานว่าพบผลบวกลวงน้อยลง จึงควรสอบถามผู้ให้บริการว่ามีวิธีคัดกรองการชำระเงินอย่างไรก่อนสมัครใช้บริการ

การรักษาความสม่ำเสมอก็ช่วยได้เช่นกัน การใช้อุปกรณ์เดิมและออกใบแจ้งหนี้ตามกำหนดที่คาดเดาได้ช่วยลดประเด็นที่โมเดลพฤติกรรมต้องตรวจสอบ ควรเตรียมรับการตรวจสอบยืนยันตัวตนที่เข้มงวดขึ้นตอนเริ่มใช้งานด้วย เนื่องจากการฉ้อโกงด้วยอัตลักษณ์สังเคราะห์และการหลอกลวงด้วยเสียงดีปเฟกกำลังเพิ่มขึ้นควบคู่ไปกับการฉ้อโกงข้ามพรมแดน

ใช้ประโยชน์จากกฎระเบียบที่มีผลบังคับใช้แล้ว

ในเดือนกุมภาพันธ์ที่จะถึงนี้ ข้อกำหนดของ EU AI Act สำหรับระบบความเสี่ยงสูงจะมีผลบังคับใช้ ซึ่งครอบคลุมระบบตรวจจับการฉ้อโกง การติดตามตรวจสอบการฟอกเงิน (AML) และการประเมินคะแนนเครดิต คะแนนเหล่านี้ต้องอธิบายได้ ตรวจสอบย้อนหลังได้ และเปิดให้มนุษย์แทรกแซงการตัดสินใจได้ โดยสถาบันที่นำโมเดลไปใช้งานต้องรับผิดชอบทางกฎหมาย คนทำงานที่บัญชีถูกอายัดหรือถูกปฏิเสธเงินกู้จากการตัดสินใจของโมเดลมีสิทธิขอคำอธิบายและให้มนุษย์พิจารณาทบทวนได้

อย่างไรก็ตาม การคุ้มครองยังไม่ทั่วถึง กฎระเบียบด้านการชำระเงินฉบับปรับปรุงของยุโรป ซึ่งกำหนดให้ผู้ให้บริการต้องรับผิดชอบต่อการหลอกลวงให้โอนเงินที่ผู้จ่ายเป็นผู้อนุมัติเองนั้น คาดว่าจะยังไม่มีผลบังคับใช้อย่างเต็มรูปแบบจนถึงช่วงปลายปี 2027 ขณะที่ FinCEN ในสหรัฐฯ ยังคงอยู่ระหว่างพิจารณาข้อเสนอด้าน AML “การชำระเงินของคนทำงานรายหนึ่งอาจเข้าข่าย AI ความเสี่ยงสูงตามกฎหมายในเขตอำนาจศาลหนึ่ง แต่กลับแทบไม่มีการกำกับดูแลสำหรับกรณีใช้งานเดียวกันในอีกเขตอำนาจศาลหนึ่ง แม้จะอยู่ในเส้นทางธุรกรรมเดียวกัน” Tschabold กล่าว คนทำงานอิสระแทบไม่มีนายจ้างหรือผู้จัดการลูกค้าสัมพันธ์ที่จะช่วยโต้แย้งแทนตนเอง จึงควรรู้ว่าผู้ให้บริการแต่ละรายอยู่ภายใต้การกำกับดูแลของหน่วยงานใด

ให้มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจเรื่องสำคัญ

Tschabold มองว่าที่ปรึกษาการเงิน AI แบบทำงานได้เองทั้งหมดส่วนใหญ่ยังเป็นเพียงกระแสเกินจริงในตอนนี้ แม้ความสามารถในการจดจำรูปแบบจะดีพอแล้ว แต่ก็ยังไม่มีข้อยุติว่าใครต้องรับผิดชอบเมื่อการตัดสินใจด้านภาษีหรือการลงทุนข้ามพรมแดนของอัลกอริทึมผิดพลาด Visa, Mastercard และ Alipay ต่างกำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการชำระเงินระหว่างเอเจนต์ แต่แม้แต่บริษัทเหล่านี้ก็ยังมองว่าการใช้งานในวงกว้างคงต้องใช้เวลาอีกพอสมควร

ในระหว่างนี้ แนวทางที่เหมาะสมคือใช้ AI แจ้งช่วงเวลาที่ควรแลกเงินได้ดีกว่า หรือแจ้งภาระภาษีให้ทราบล่วงหน้า โดยให้คนทำงานเป็นผู้อนุมัติทุกเรื่องที่มีผลสำคัญ ความเนี้ยบของผู้ให้บริการไม่ใช่เกณฑ์ที่ดีในการเลือก “ความเสี่ยงที่ลึกซึ้งกว่าคือการเข้าใจผิดว่าความรวดเร็วหมายถึงความน่าเชื่อถือ” เขากล่าว คำถามที่เป็นประโยชน์กว่าสำหรับทุกแพลตฟอร์มคือ เมื่อเกิดปัญหา ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบ เพราะในมุมมองของเขา คำว่า “ขับเคลื่อนด้วย AI” ก็ยังต้องหมายถึงการมีมนุษย์รับผิดชอบ