ริชชี โชฮัน ซีอีโอของ GFT Technologies สหรัฐอเมริกา – สัมภาษณ์รายการ

ริชชี โชฮัน ซีอีโอของ GFT Technologies สหรัฐอเมริกา เป็นผู้นำด้านการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์และบริการ รวมถึงบทบาทที่ Ernst & Young และ SoftServe ตั้งแต่เข้ารับตำแหน่งในปี 2025 เขาได้เน้นการขยายกลยุทธ์ AI ของ GFT ในสหรัฐอเมริกาโดยการเสริมสร้างความสัมพันธ์กับสถาบันการเงิน ผู้ผลิต และพันธมิตรด้านเทคโนโลยี ในขณะเดียวกันก็ทันสมัย化ระบบที่มีอยู่สำหรับการเตรียมพร้อมด้าน AI

GFT Technologies เป็นบริษัทด้านการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับโลกที่เชี่ยวชาญด้าน AI การทันสมัย hóaคลาวด์ และนวัตกรรมแพลตฟอร์มสำหรับภาคการธนาคาร การประกันภัย และการผลิต ก่อตั้งขึ้นในปี 1987 และดำเนินงานในกว่า 20 ประเทศ GFT มีพนักงานมากกว่า 12,000 คน โดยมีค่านิยมหลัก 5 ประการ ได้แก่ การดูแล การมุ่งมั่น การทำงานร่วมกัน ความกล้าหาญ และความคิดสร้างสรรค์

คุณได้นำการเปลี่ยนแปลงที่สถาบันชั้นนำ เช่น EY และ SoftServe แต่การเข้ารับตำแหน่งซีอีโอของ GFT ในสหรัฐอเมริกาในช่วงการเปลี่ยนแปลง AI ที่สำคัญนี้เป็นความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร สิ่งใดที่ดึงดูดคุณส่วนบุคคลให้เข้ารับโอกาสนี้ และอะไรที่ทำให้คุณตื่นเต้นที่สุดเกี่ยวกับการ塑造บทต่อไปของ GFT?

ตั้งแต่เริ่มต้นการสนทนากับ GFT ฉันรู้สึกว่าบริษัทนี้มีศักยภาพที่จะแก้ไขปัญหาทั่วไปในอุตสาหกรรมได้อย่างแตกต่างจากผู้เล่นการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลที่มีชื่อเสียงมากที่สุด มันชัดเจนว่าบริษัทนี้เป็นพลังงานสำคัญในด้านการเงิน ทั้งในด้านความเชี่ยวชาญทางเทคนิคและความรู้ในระดับโดเมนที่ลึกซึ้ง ทีมที่ฉันจะทำงานด้วยมีความรู้ที่อาจเกินกว่าสถาบันการเงินเอง

เมื่อเรา tiếp tụcพูด ฉันสร้างวิสัยทัศน์สำหรับวิธีที่ฉันจะเข้าใกล้โอกาสนี้ในการเปลี่ยนแปลงบริษัทการเงินสำหรับอนาคต AI ของตน ในขณะที่ GFT กำลังผ่านการเปลี่ยนแปลง AI ที่มีศูนย์กลาง

ตอนนี้ที่ฉันใช้เวลาหลายเดือนในการทำงานภายในองค์กร ฉัน đãยืนยันสิ่งที่ฉันสงสัยในตอนแรก: การที่เราอยู่ที่จุดตัดระหว่างความเชี่ยวชาญทางเทคนิค ความรู้ในระดับโดเมนที่ลึกซึ้ง และประสบการณ์ AI ที่กว้างขวาง ทำให้เราอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการคิดค้นแบบจำลองธุรกิจและแนวทางที่มีอยู่ใหม่ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างใหม่ตั้งแต่เริ่มต้นหรือชิ้นโดยชิ้น มันเป็นแนวทาง “เลือกการผจญภัยของตนเอง” ในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมที่พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลง และฉันรู้สึกสุขสบายที่จะเป็นส่วนหนึ่งของมัน

GFT อยู่ในช่วงการเดินทาง 5 ปีเพื่อเป็นบริษัทที่มีศูนย์กลาง AI อย่างเต็มรูปแบบ ใน内部 สิ่งนี้ดูเหมือนอย่างไรจนถึงตอนนี้?

มี 4 พื้นที่หลักที่เรากำลังแก้ไข ในภาพกว้าง พวกมันคือ:

1. การตรวจสอบกระบวนการและดำเนินการเพื่อกำหนดวิธีและที่ไหนที่ AI สามารถเพิ่มพูนสมาชิกในทีม
2. การค้นหาความเป็นไปได้ในการสร้างรายได้ในช่วงสั้นและยาว และสิ่งที่เราต้องสร้างสำหรับระยะยาว ซึ่งรวมถึงการระบุพื้นที่ที่พนักงานสามารถใช้ AI ในงานประจำวันของตนได้ ในขณะที่เรากำลังดำเนินการตามแผนภาพที่ครอบคลุมซึ่งมีอิทธิพลต่อการดำเนินงานโดยรวมเมื่อเวลาผ่านไป
3. การนำ AI ที่สร้างขึ้นของเราเองมาใช้เพื่อขยายการพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับลูกค้าและนำพวกเขาไปสู่ตลาดเร็วขึ้น เราได้เห็นการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพตั้งแต่ 30% ถึง 90% ขึ้นอยู่กับโครงการ เนื่องจากการนำ AI มาใช้เพื่อจัดส่งบริการและข้อเสนอใหม่
4. การให้ความรู้แก่พนักงานของเราผ่านการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้แน่ใจว่ามันชัดเจนสำหรับพวกเขาในที่ไหนที่ AI สามารถเข้ามาและที่ไหนที่พวกเขาสามารถเติบโตไปพร้อมกับมันเพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงของบริษัท

คุณสามารถแบ่งปันกรณีศึกษาหรือตัวอย่างที่แสดงถึงผลกระทบของ AI ที่ GFT สร้างขึ้นได้หรือไม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคการเงิน?

กรณีศึกษาที่ดีในระยะหลังที่ฉันสามารถอ้างอิงได้คือโซลูชันที่เราได้พัฒนาสำหรับธนาคารและบริษัททุนส่วนบุคคล เราได้สร้าง AI ที่ช่วยในการประเมินความเสี่ยงเครดิตเพื่อแจ้งการตัดสินใจในการให้กู้ยืมในระดับใหญ่–ในระดับเลขชี้กำลัง โซลูชันใหม่นี้สร้างรายงานเครดิตโดยอัตโนมัติจากข้อมูลทางการเงินจำนวนมาก ทำให้สามารถลดเวลาลงจากชั่วโมงและวันลงเหลือเพียงไม่กี่นาที ในขณะเดียวกันก็รับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ด้วยการประหยัดเวลาในการสร้างรายงาน (เราบอกว่า 40% แต่นั่นเป็นการประมาณการค่อนข้างอนุรักษ์นิยม) นักวิเคราะห์เครดิตสามารถเพิ่มโฟกัสในการตัดสินใจเกี่ยวกับความเสี่ยงที่ซับซ้อนได้

สิ่งนี้เป็นการแก้ปัญหาที่สำคัญเมื่อพิจารณาว่าในอุตสาหกรรมเครดิต ทุกวินาทีนับ และการเคลื่อนไหวเร็วเกินไปอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดของมนุษย์ และการละเลยเพียงครั้งเดียวอาจส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจในการให้กู้ยืมขนาดใหญ่

เนื่องจากอาจต้องใช้เวลามากในการรวบรวมรายงานความเสี่ยงด้วยมือ การเคลื่อนไหวที่รวดเร็วที่สุดที่บริษัทต่างๆ สามารถทำได้โดยไม่ทำให้พนักงานหนักเกินไปและเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดคือการขยายทีม ตอนนี้ด้วยแนวทาง AI ใหม่นี้ สถาบันการเงินสามารถตัดสินใจในการให้กู้ยืมได้เร็วขึ้นด้วยความมั่นใจสูงขึ้น

ตัวอย่างล่าสุดอีกอย่างหนึ่งมาจากบริษัทประกันภัยที่ใหญ่ที่สุดในบราซิล ซึ่งใช้เครื่องมือ AI ที่เป็นเอกลักษณ์ของเราเพื่อระบุจุดอ่อนในโค้ดและป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ก่อนที่จะเกิดขึ้น

สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากสถาบันการเงินขนาดใหญ่ đặc biệtอ่อนไหวต่อการโจมตีของแฮกเกอร์ และบริษัทประกันภัยนี้ประสบการโจมตีหลายครั้งทุกวัน แม้ว่าจะมีทีมขนาดใหญ่ที่อุทิศให้กับการจับและระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น แต่เนื่องจากจำนวนช่องโหว่ที่มากเกินไป แฮกเกอร์ยังคงรั่วไหลผ่านช่องโหว่ในระบบป้องกันของพวกเขา

โซลูชัน AI ของ GFT สามารถระบุความผิดปกติได้เร็วขึ้น 90% เมื่อเทียบกับทีมนักพัฒนาที่สามารถทำได้ก่อนหน้านี้ นอกจากนี้ เมื่อระบุแล้ว โซลูชัน AI ถูกนำมาใช้ในการแก้ไขช่องโหว่ในโค้ดโดยอัตโนมัติเพื่อป้องกันการโจมตี ทำให้กระบวนการนี้เร็วขึ้น 66% เมื่อเทียบกับก่อนหน้านี้

ทั้งสองความสามารถนี้แสดงถึงการเพิ่มประสิทธิภาพสูงถึง 30% ในช่วงชีวิตการทำงานโดยรวมเพียง 3-4 เดือน

ด้วยประสบการณ์ของคุณในการนำการมีส่วนร่วมสำหรับธนาคารชั้นนำ เช่น JPMC, Morgan Stanley (MS ) และ Citibank คุณปรับกลยุทธ์ AI ของ GFT เพื่อตอบสนองความต้องการที่เฉพาะเจาะจงมากที่สุดของสถาบันการเงินในสหรัฐอเมริกาได้อย่างไร?

จากงานที่ฉันทำร่วมกับธนาคารชั้นนำและในหลายด้านของพื้นที่การเงิน ฉันเข้าใจถึงศักยภาพที่ AI มีต่อสถาบันการเงิน ความรู้ที่ฉันนำมาให้กับ GFT สอดคล้องกับประสบการณ์ 35 ปีของบริษัทในพื้นที่การเงิน

ตลอดหลายปีที่ผ่านมา ฉันได้เห็นความท้าทายทั่วไปที่เกิดขึ้นในโครงการที่ฉันทำงาน และความเจ็บปวดที่เฉพาะเจาะจงที่บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญ การมองเห็นแนวโน้มเหล่านี้ในระดับมาโครและวิธีที่พวกมันส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมโดยรวมและบริษัทเฉพาะทำให้ฉันมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีและที่ไหนที่จะใช้ AI

ตัวอย่างเช่น GFT กำลังใช้ Google Vertex AI เพื่อเพิ่มการตรวจจับฉ้อโกงให้กับธนาคารชั้นนำ แม้ว่าเทคโนโลยีนี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์นี้โดยทั่วไป แต่สถาบันก็จำเป็นต้องมีโซลูชันที่สามารถรวมเข้ากับระบบที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย เพื่อสนับสนุนคำขอนี้ GFT กำลังช่วยธนาคารในการฝึกอบรม Google Vertex บนรูปแบบทั่วไปเพื่อระบุการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นและกระตุ้นการดำเนินการเพื่อป้องกัน

นอกจากนี้ GFT กำลังทำงานร่วมกับ AWS เพื่อสร้างโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับธนาคาร ในสิงคโปร์ เราได้สร้างกระบวนการป้องกันการฟอกเงินแบบกำหนดเองที่ขับเคลื่อนด้วย AI

จากมุมมองกลยุทธ์ GFT ฉันพยายามสร้างสมดุลที่ถูกต้องระหว่างการปรับปรุงโซลูชัน AI ที่เป็นเอกลักษณ์ของเราและโซลูชันที่เรากำลังสร้างสำหรับลูกค้าข้างๆ พันธมิตรเทคโนโลยีระยะยาว เช่น Google และ AWS

GFT มีเป้าหมายที่จะเป็นผู้นำระดับโลกใน AI ที่มีความรับผิดชอบ คุณกำลังวางรั้วหรือโครงสร้างการกำกับดูแลใดๆ ไว้เพื่อให้แน่ใจถึงความปลอดภัย ความโปร่งใส และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด?

สถาบันการเงินแต่ละแห่งปฏิบัติตามกฎระเบียบที่แตกต่างกัน; ในขณะนี้ ไม่มีรั้วที่เหมาะกับทุกคนเมื่อพูดถึง AI ซึ่งหมายความว่าเพื่อให้แน่ใจว่าเราปฏิบัติตามและปลอดภัยสำหรับลูกค้าแต่ละราย เราจะปรับให้เข้ากับกฎขององค์กรเฉพาะ

โซลูชันที่เรามอบให้สามารถปรับให้เหมาะสมได้ง่าย เมื่อก่อนที่จะเปิดตัว เราจะแน่ใจว่าเรารู้จักกับกฎระเบียบและกฎที่เกี่ยวข้องกับองค์กรนั้นๆ และปรับโซลูชันให้เข้ากับสภาพแวดล้อมของพวกเขา ด้วยวิธีนี้ จึงไม่มีปัญหาเรื่องความปลอดภัยหรือกฎระเบียบที่เกิดขึ้น

นอกเหนือจากการปรับโซลูชันของเราให้เหมาะสมกับความต้องการด้านกฎระเบียบของบริษัทต่างๆ แล้ว เรายังปฏิบัติตามกฎระเบียบของอุตสาหกรรม เช่น GDPR ในยุโรป

คุณถูกอธิบายว่าเป็นผู้นำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและกระตือรือร้น ในการปฏิบัติ คุณส่งเสริมวัฒนธรรมนี้ทั่วทั้งองค์กรขนาดใหญ่นี้ได้อย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อองค์กรกำลังผ่านการเปลี่ยนแปลง AI อย่างรวดเร็ว?

ขั้นตอนแรกในการส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั่วทั้งองค์กรคือการทำให้แน่ใจว่าสมาชิกทุกคนเข้าใจถึงประโยชน์ของการทำงานในลักษณะนี้

เพื่อให้ดำเนินธุรกิจได้สำเร็จ ทีมต่างๆ ต้องการการเข้าถึงข้อมูลขององค์กร มันให้มุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่ได้ผลและสิ่งที่ไม่ได้ผล และสามารถให้การคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นสำหรับสถานการณ์ต่างๆ เมื่อได้รับข้อมูลนี้แล้ว จะง่ายต่อการตัดสินใจที่เหมาะสมสำหรับบริษัท

เพื่อแสดงให้เห็นนี้ มันจำเป็นต้องนำโดยตัวอย่างและแสดงให้เห็นว่าการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่มีความหมายซึ่งประโยชน์ต่อทุกคนในองค์กรได้อย่างไร ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลการขายแสดงให้เห็นว่าอัตราการแปลงต่ำ เรารู้ว่านั่นคือพื้นที่ที่ต้องการความสนใจและสามารถสร้างกลยุทธ์เพื่อแก้ไขความท้าทายได้ เมื่อผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ของวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลชัดเจนแล้ว จะง่ายกว่าที่ทีมต่างๆ ทั่วทั้งองค์กรจะนำแนวปฏิบัตินี้ไปใช้อย่างราบรื่น

โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราผ่านการเปลี่ยนแปลง AI อย่างรวดเร็ว ข้อมูลถือเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ทำงานอย่างไรและที่ไหนที่อาจมีพื้นที่สำหรับการปรับปรุง

นอกเหนือจากภาคการธนาคารแล้ว GFT กำลังใช้กลยุทธ์ AI กับภาคส่วนอื่นๆ เช่น การผลิตอย่างไร? มีความท้าทายหรือโอกาสที่ไม่เหมือนใครในการแปลการเรียนรู้จากภาคการเงินไปสู่การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม?

ในอุตสาหกรรมการผลิต GFT มีหุ้นส่วนที่แข็งแกร่งกับ Google ในช่วงปีที่ผ่านมา เราได้เปิดตัวกรณีการใช้งาน AI ที่สร้างขึ้นเฉพาะสำหรับผู้ผลิต

ปีที่แล้ว เราได้ประกาศการนำ Manufacturing Data Engine (MDE) ของ Google Cloud มาใช้ ซึ่งให้ความสามารถ AI เช่น การตรวจสอบสายการผลิตด้วยภาพ การบำรุงรักษาเครื่องจักรแบบคาดการณ์ และการคาดการณ์การผลิต ตอนนี้ในปีนี้ เราได้เปิดตัวแอปพลิเคชันชุดต่อไปที่สร้างขึ้นบนโมเดล Gemini ของ Google รวมถึงความสามารถในการกำหนดสาเหตุของข้อผิดพลาดและข้อบกพร่อง แดชบอร์ดที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถซักถามข้อมูลทั่วทั้งองค์กรได้ด้วยภาษาธรรมชาติ และความสามารถในการแปลงคู่มือการฝึกอบรมเครื่องจักรหลายพันรายการให้เป็นการสาธิตวิดีโอที่นำโดยอวตาร

เมื่อพูดถึงการแปลการเรียนรู้จากภาคการเงินไปสู่การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม มันไม่เกี่ยวกับอุตสาหกรรมเอง แต่เกี่ยวกับการค้นพบในโค้ด ในทุกอุตสาหกรรม การเรียนรู้เกี่ยวกับการพัฒนโค้ดและวงจรชีวิตซอฟต์แวร์เป็นสิ่งสำคัญและสามารถถ่ายทอดได้ – โค้ดอาจสร้างและทำสิ่งต่างๆ ที่แตกต่างกัน แต่ปัญหาหรือความท้าทายบางอย่างในการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นสิ่งที่เป็นสากล เราใช้สิ่งที่เรียนรู้ในโครงการทุกๆ โครงการ ไม่ว่าจะเป็นสำหรับสถาบันการเงินหรือผู้ผลิต เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นมาใช้ในโครงการต่อไป

ด้วยหุ้นส่วนเชิงกลยุทธ์กับ NVIDIA (NVDA ), AWS และ Google Cloud คุณเห็นว่าอะไรคือการพัฒนาต่อไปของแนวทางระบบนิเวศของ GFT? จะพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแนวตั้งร่วมกันหรือสร้างขึ้นเอง?

เริ่มพัฒนาและสร้างโซลูชัน AI ร่วมกันและโดยอิสระแล้ว กรณีการใช้งาน AI สำหรับการผลิตที่เราได้ปล่อยกับ Google Cloud เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการทำงานของเราในการทำให้โรงงานอัตโนมัติ เรายังวางแผนจะปล่อยกรณีการใช้งาน AI ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับภาคการเงินซึ่งเราได้พัฒนาร่วมกับ AWS สำหรับธนาคารในสหรัฐอเมริกา

นอกจากนี้ เรายังคงพัฒนาโซลูชัน AI ที่สร้างขึ้นของเราเองอย่างต่อเนื่องสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์

กลยุทธ์ 5 ปีของ GFT รวมเป้าหมายที่กล้าได้กล้าเสีย: การสร้างรายได้ 1.5 พันล้านยูโรและเป็นผู้นำที่ได้รับการยอมรับใน AI เมื่อคุณมองไปข้างหน้าถึงปี 2029 สิ่งใดที่จะบอกคุณว่าบริษัทนี้อยู่ในเส้นทางที่ถูกต้อง?

เสาเข็มสองเสาที่สำคัญสำหรับเราในการบรรลุเป้าหมายคือวัฒนธรรมและโซลูชัน

ประการแรก เราต้องเปลี่ยนทั้งความคิดและทักษะที่ยากของทุกคนในองค์กรเพื่อให้ AI เป็นศูนย์กลางของวิธีการดำเนินงานของเรา สิ่งนี้ไม่จำกัดเฉพาะพนักงานทางเทคนิคเท่านั้น แต่ทุกคนในองค์กรไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนาคนขายหรือนักการตลาดก็ตาม จะต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างเต็มที่เกี่ยวกับการใช้โซลูชัน AI ของเรา

ประการที่สอง เราวัดความสำเร็จจากบริการที่มีมูลค่าสูงซึ่งเรากำลังจัดส่งให้กับลูกค้าของเรา ในช่วง 5 ปีหน้า เราหวังว่าจะได้เห็นสัดส่วนของโครงการที่มี AI ที่ฝังตัวอยู่ในบริการและผลิตภัณฑ์ที่เรากำลังจัดส่งพุ่งสูงขึ้น

เร đãเห็นความคืบหน้าที่สำคัญในด้านทั้งสองนี้ โดยมีพนักงานจำนวนมากได้รับการฝึกอบรมและใช้ AI ภายในแล้ว และมีองค์ประกอบ AI ที่เพิ่มขึ้นในโครงการที่เรากำลังดำเนินอยู่ เป้าหมายพื้นฐานเหล่านี้จำเป็นต่อการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่ง ใน GFT เรารู้ว่า AI จะยังคงพัฒนาในอีกหลายปีข้างหน้า และวิธีเดียวที่จะอยู่เหนือมันคือการเตรียมตัวให้พร้อม

สุดท้าย ตอนนี้ที่คุณได้ใช้เวลาหลายเดือนในตำแหน่งแล้ว สิ่งใดที่ทำให้คุณประหลาดใจที่สุดเกี่ยวกับวัฒนธรรมหรือความสามารถของ GFT? และสิ่งหนึ่งที่คุณต้องการแก้ไขความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลง AI ขององค์กร?

ฉันไม่สามารถเน้นย้ำถึงความลึกของความเชี่ยวชาญด้านการเงินและเทคนิคที่มีอยู่พร้อมๆ กันที่ GFT ได้มากพอ มันทำให้เราอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เพียงแต่จะสามารถดำเนินการตามความคิดที่องค์กรต่างๆ มาให้เรา แต่ยังช่วยให้พวกเขาได้ตามความเชี่ยวชาญของเราในการทำงานร่วมกับธนาคารทั่วโลก เราให้ความมุ่งมั่นในระยะยาวที่มีศักยภาพในการสร้างรายได้มากกว่าที่พวกเขาจะคิดค้นขึ้นเอง

ฉันจะบอกว่าความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลง AI ขององค์กรคือว่ามันเป็นเพียงเรื่องเล่าเท่านั้น สิ่งนี้เป็นสิ่งที่องค์กรหลายแห่งชอบที่จะบอกตัวเองเพื่อซื้อเวลาในการแก้ปัญหา มันไม่เกินเวลาที่องค์กรต่างๆ จะยอมรับว่า AI มาอยู่กับเราแล้วและจะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานทุกอย่าง–ในทางที่ดี–เร็วเท่าไหร่ องค์กรเหล่านั้นก็จะเริ่มสามารถใช้ศักยภาพของ AI ในทั้งรูปแบบเล็กๆ และใหญ่ๆ ได้

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม GFT Technologies เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม