AI จะทำให้การเปลี่ยนแปลงที่ Neobanks เริ่มต้นเสร็จสิ้น — และธนาคารแบบดั้งเดิมจะไม่เห็นมันมา

รูปแบบที่อุตสาหกรรมที่ถูกทำลายตามมา

มีรูปแบบที่อุตสาหกรรมที่มีมายาวนานตอบสนองต่อการผ่านพื้นฐานทางเทคโนโลยี ประการแรก พวกเขาสังเกตจากที่ปลอดภัย จากนั้นพวกเขาจะลังเล โดยอ้างถึงความซับซ้อนหรือการควบคุมดูแล ในที่สุดพวกเขาก็ใช้ แต่เมื่อพวกเขาทำเช่นนั้น ลูกค้าที่มีค่าแล้วก็ออกไปแล้ว

การธนาคารกำลังเผชิญกับช่วงเวลานี้และ AI คือสิ่งที่จะทำให้มันไม่สามารถกลับไปเหมือนเดิมได้

วิธีที่ Neobanks ย้ายเป้าหมาย

เป็นเวลาหลายปี การไหลของลูกค้าองค์กรที่มีความสามารถทางเทคนิคออกจากธนาคารแบบดั้งเดิมเป็นเรื่องที่ช้าและง่ายที่จะเพิกเฉย Neobanks กัดกร่อนที่ขอบด้วย UX ที่ดีกว่า การเปิดบัญชีที่เร็วขึ้น อินเทอร์เฟซที่สะอาดกว่า แต่ธนาคารขนาดใหญ่สามารถชี้ไปที่ความมั่นคง ความสัมพันธ์ที่ยาวนาน และความไม่เปลี่ยนแปลงของการซื้อขายองค์กรเพื่อรักษาตำแหน่งของตน

การให้เหตุผลนั้นกำลังจะหมดเวลา

ธุรกิจที่ออกไปก่อนทำเช่นนั้นอย่างเงียบๆ ไม่มีการแถลงข่าว ไม่มีการแยกทางสาธารณะ การเปิดบัญชีธุรกิจได้กลายเป็นแนวโน้มที่สำคัญของ Neobank โดยมีรายได้ประมาณ 67% ของรายได้ของ Neobank ในปี 2025 ซึ่งได้รับแรงผลักดันจากบริษัทที่ไม่สามารถทนต่อการลากจูงการดำเนินงานของความสัมพันธ์ทางธนาคารที่มีอยู่ได้ การเขียนบนกำแพง: ความเร็วไม่สามารถต่อรองได้สำหรับชั้นการดำเนินงานในปัจจุบัน

คุณไม่สามารถดำเนินธุรกิจ AI ที่ทันสมัยและทนต่อความสัมพันธ์ทางธนาคารที่ต้องมีการโอนเงินผ่านการอนุมัติของเจ้าหน้าที่และป้อนข้อมูลเข้าระบบด้วยตนเองได้ พิจารณาว่าการโอนเงินล่าช้าเพียงครั้งเดียวจะทำให้บริษัทที่จัดการเงินเดือนข้ามสามสกุลเงินหรือการชำระเงินให้ซัพพลายเออร์ที่มีสัญญาที่มีเวลาจำกัดเสียหาย多少

ว่าทำไม AI จึงเปลี่ยนคำถามที่ธนาคารถูกถาม

เมื่อคุณสร้างธุรกิจของคุณใหม่โดยใช้ AI คุณจะเห็นซัพพลายเออร์ทั้งหมดต่างออกไป คุณถาม: ทำไมสิ่งนี้ยังคงทำด้วยตนเอง? ทำไมสิ่งนี้ต้องใช้เวลานาน? ธนาคารของคุณไม่ใช่ข้อยกเว้น สำหรับธนาคารแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ ไม่มีคำตอบที่ดี

กรณีการใช้งานเป็นเรื่องที่เป็นรูปธรรม บริษัทที่ใช้ AI ในการชำระเงินต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่สามารถอ่านใบแจ้งหนี้ที่เข้ามา ระบุสกุลเงินที่ถูกต้อง จัดการการอนุมัติผ่านการทำงานแบบบูรณาการ และชำระเงินโดยไม่ต้องมีคนกลางที่แต่ละจุดส่งต่อ ซึ่งไม่ใช่เรื่องสมมติ ทีมการเงินกำลังสร้างการทำงานเหล่านี้วันนี้ และทุกขั้นตอนที่ธนาคารของพวกเขานำกลับเข้ามาในห่วงโซ่จะเป็นจุดล้มเหลวที่พวกเขาต้องการกำจัด

การวิเคราะห์ของ Accenture ในปี 2024 คาดการณ์ว่าการทำงานอัตโนมัติด้วย AI สามารถลดต้นทุนการดำเนินงานทางการเงินได้มากถึง 25% ในด้านการชำระเงินและคลัง โดยปลายปี 2025 รายงานประจำปีของ McKinsey ระบุว่า 20% หรือมากกว่านั้นในด้านต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลงจาก AI ที่มีเจตนา ในขณะที่เตือนด้วยว่าผลประโยชน์เหล่านี้จะถูกแข่งขันมากกว่าที่จะเก็บไว้ การวิเคราะห์อื่นของ PwC พบว่าธนาคารที่ยอมรับ AI อย่างเต็มที่สามารถเห็นการปรับปรุงอัตราส่วนประสิทธิภาพได้มากถึง 15 เปอร์เซ็นต์ โดยมีธนาคารหนึ่งรายงานว่าลดต้นทุนการยืนยันลูกค้าเชิงพาณิชย์ลง 40%

สำหรับธุรกิจที่บรรลุประสิทธิภาพภายในแบบนั้นแล้ว ธนาคารที่นำขั้นตอนที่ทำด้วยตนเองกลับเข้ามาในระยะสุดท้ายถือเป็นภาระผูกพันในขณะนี้

ปัญหาความไม่เข้ากันทางสถาปัตยกรรม

แทนที่จะเลือกธนาคาร.Startup และบริษัทเทคโนโลยีจะรวบรวมระบบการทำงานที่สมบูรณ์ ทุกเครื่องมือในระบบนั้นต้องสามารถทำงานร่วมกัน ตอบสนองต่อเทคโนโลยีใหม่ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานตามเวลา ธนาคารที่ไม่สามารถให้ยอดเงินในเวลาจริง (และน่าประหลาดใจที่ธนาคารขนาดใหญ่หลายแห่งยังไม่สามารถทำได้) ไม่เข้ากันกับโครงสร้างพื้นฐานธุรกิจสมัยใหม่

ทำไมสิ่งนี้ยังคงเป็นเช่นนี้? ตามรายงานของ 10x Banking ในปี 2024 55% ของธนาคารระบุว่าข้อจำกัดของระบบเก่าๆ เป็นอุปสรรคหลักที่ขัดขวางไม่ให้พวกเขบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ โดยมีธนาคารมากกว่าครึ่งหนึ่งอ้างถึงซิลอสข้อมูลและปัญหาการผลิตว่าเป็นสาเหตุที่ไม่สามารถขยายขนาดได้ COBOL ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่พัฒนาในปี 1959 ยังคงใช้ในการทำงานหลักของธนาคารทั่วโลก 45 ใน 50 ธนาคารชั้นนำทั่วโลกยังคงใช้เมนเฟรมเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ ผู้พัฒนาเดิมส่วนใหญ่เกษียณอายุแล้ว และสถาบันที่ใช้โค้ดเหล่านี้มักขาดความเชี่ยวชาญภายในเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่โค้ดทำ

ไม่ใช่ว่าธนาคารแบบดั้งเดิมไม่ต้องการที่จะทันสมัย แต่การแก้ไขระบบหลักแบบทีละขั้นตอนไม่สามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐาน API-ก่อนและขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ที่ธุรกิจ AI-เนทีฟต้องการเป็นชั้นการธนาคาร คุณไม่สามารถเพิ่มระบบชำระเงินแบบแบตช์ให้ทำงานเหมือนโครงสร้างพื้นฐานแบบเรียลไทม์ได้ เนื่องจากข้อจำกัดทางสถาปัตยกรรมเหล่านี้เป็นข้อจำกัดพื้นฐาน

ธนาคารแบบดั้งเดิมเรียนรู้ที่จะให้บริการชำระเงินด้วยบัตร จากนั้นแอปมือถือ จากนั้นในที่สุดก็มีการเข้าถึง API ในบางรูปแบบ แต่ละครั้งพวกเขารักษาความสามารถใหม่ๆ เหล่านี้ไว้เป็นจุดหมายปลายทางมากกว่าทิศทางโดยการนำไปใช้ประกาศชัยชนะแล้วตกหล่นไปเบื้องหลังการโค้งงอถัดไป

สถาบันที่ตอบสนองด้วยการบิดเบือน AI chatbot เข้ากับระบบหลักแบบดั้งเดิมจะพบว่าตัวเองอยู่ในตำแหน่งเดียวกับที่พวกเขาอยู่เมื่อ Neobanks ปรากฏตัวขึ้นครั้งแรก นั่นคือพวกเขาจะดูลูกค้าออกไปโดยไม่เข้าใจว่าทำไม

ใครที่จะออกไปต่อไป — และเมื่อไหร่

ธุรกิจที่ออกไปก่อน (สตาร์ทอัพ AI-เนทีฟ ฟินเทคที่เกี่ยวข้องกับคริปโต คุณสมบัติทางเทคนิค) ส่วนใหญ่แล้วได้ตัดสินใจไปแล้ว ลูกคลื่นที่สองจะเป็นธุรกิจขนาดกลางและองค์กรขนาดใหญ่ที่ได้รับผลกระทบจาก AI ที่เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมของตนเอง

การเปลี่ยนแปลงความภักดีสามารถวัดได้แล้ว รายงานประจำปีของ McKinsey ในปี 2025 ระบุว่าในสหรัฐฯ มีเพียง 4% ของการเปิดบัญชีเช็คใหม่ที่มาจากลูกค้าธนาคารที่มีอยู่ — ลดลงจาก 25% ในปี 2018 ซึ่งไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของความไม่เปลี่ยนแปลงที่ธนาคารแบบดั้งเดิมพึ่งพามาโดยตลอดเพื่อรักษาฐานลูกค้า

รายงานเดียวกันคาดการณ์ว่าธนาคารที่ล้มเหลวในการปรับตัวอาจเห็นผลกำไรทั่วโลกลดลง 170 พันล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 9% ในช่วงหนึ่งทศวรรษที่จะมาถึง อีกสิ่งหนึ่งที่น่าประหลาดใจคือภัยคุกคามที่ McKinsey ระบุไม่ได้มาจาก Neobanks หรือฟินเทคเท่านั้น แต่มาจากลูกค้าที่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเงินของตนเอง: ย้ายเงินฝากไปยังอัตราที่ดีกว่า จัดการการใช้เครดิต และจัดการการชำระเงินผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่ดีกว่า ลูกค้าที่สร้างฟังก์ชันการคลัง AI-เนทีฟภายในไม่ต้องการให้ธนาคารทำเช่นนั้นสำหรับพวกเขา ในความเป็นจริง พวกเขาต้องการให้ธนาคารให้พื้นที่

เส้นแบ่ง

การแบ่งแยกที่กำลังจะเกิดขึ้นในด้านการธนาคารคือระหว่างธนาคารที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับช่วงเวลานี้และธนาคารที่พยายามปรับตัวให้เข้ากับช่วงเวลานี้ ไม่ใช่ระหว่างธนาคารขนาดใหญ่และขนาดเล็ก ไม่ใช่ระหว่างผู้ที่มีอยู่และผู้ที่ท้าทาย

การสร้างขึ้นสำหรับช่วงเวลานี้หมายถึงชั้น API เป็นผลิตภัณฑ์แทนที่จะเป็นส่วนเสริม โครงสร้างพื้นฐานแบบเรียลไทม์เป็นความเป็นจริงในการดำเนินงานในปัจจุบัน การทำงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การดำเนินการ FX และตรรกะการอนุมัติสามารถเขียนโปรแกรมได้โดยระบบของลูกค้าเองแล้ว แทนที่จะถูกส่งผ่านกล่องอีเมลของผู้จัดการความสัมพันธ์

ตามรายงานแนวโน้มการธนาคารปลีกของ The Financial Brand ในปี 2025 เพียง 25% ของธนาคารให้ความสำคัญกับการทันสมัย化โครงสร้างพื้นฐานด้านหลัง โดยมีธนาคารมากกว่าครึ่งหนึ่งระบุว่าประสบการณ์ดิจิทัลเป็นเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ ช่องว่างระหว่างความตั้งใจที่ระบุและความมุ่งมั่นในการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริงคือที่ที่การออกไปของลูกค้าครั้งถัดไปจะเกิดขึ้น

Neobanks ได้พิสูจน์แล้วว่าประสบการณ์ที่ดีกว่านั้นเป็นไปได้ AI จะพิสูจน์ว่าโมเดลการธนาคารที่มีมนุษย์อยู่ในวงจรไม่สามารถใช้ได้กับธุรกิจที่เคลื่อนที่เร็วที่สุด สำหรับธนาคารที่รอจนช้าไปแล้ว หน้าต่างจะปิดทั้งหมดในครั้งเดียว ในวิธีที่สิ่งเหล่านี้มักจะเกิดขึ้น ช้าๆ แล้ว突然

คำถามที่น่าสนใจสำหรับฉันตอนนี้คือว่ามีสถาบันแบบดั้งเดิมที่มีความตั้งใจเชิงองค์กรที่จะเคลื่อนไหวก่อนที่จะเกิดขึ้นหรือไม่ หรือช่องว่างระหว่างแผนกลยุทธ์และโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริงกว้างเกินกว่าที่จะปิดในเวลาที่เหมาะสม?