JRIT ICHI

เป็นที่ทราบกันดีว่า AI (Artificial Intelligence) มีประโยชน์ในการทำงานของธุรกิจเป็นอย่างมาก เพราะช่วยลดความผิดพลาดของมนุษย์ ช่วยให้งานลุล่วงอย่างรวดเร็ว แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และลดต้นทุน, ความชำนาญของมนุษย์ มาจากสมอง และการฝึกฝน, AI ก็เช่นเดียวกัน ย่อมต้องพึ่งพาสมอง และประสบการณ์ ซึ่งสมองของปัญญาประดิษฐ์ คือ Machine Learning (ML)

โดยมาก Machine Learning ถูกออกแบบมาในลักษณะโมเดล ให้เหมาะกับลักษณะงาน หรือประเภทธุรกิจนั้น เพื่อเพิ่มความสามารถของ AI ให้ทำหน้าที่ได้อย่างไม่บกพร่อง ฉะนั้นแม้คุณจะซื้อปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร แต่หากขาด ML ก็อาจเป็นรองคู่แข่ง ที่ใช้ Machine Learning ได้

นอกจากนี้ AI ยังสามารถเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งสำหรับธุรกิจยุคปัจจุบัน ข้อมูลมีค่ามหาศาล จนเกิดคำกล่าวที่ว่า “Data is the new oil” เพราะข้อมูล เป็นกุญแจสำคัญที่แต่ละองค์กรต้องมี เพื่อเอาชนะคู่แข่งในธุรกิจเดียวกัน

AI และ Machine Learning ยังถือเป็นเรื่องใหม่สำหรับประเทศไทย หากองค์กรใดเข้าใจ และใช้เทคโนโลยีนี้ได้ชำนาญก่อนคู่แข่งย่อมได้เปรียบ ซึ่งแม้เป็นเรื่องใหม่ แต่ก็ไม่ใช่เรื่องยากที่จะเรียนรู้ เพราะมีคอร์สอบรม รวมทั้งที่ปรึกษาที่เชี่ยวชาญด้านนี้ คอยให้บริการอยู่

บริษัท iCONEXT เป็นหนึ่งในผู้นำด้านการให้คำปรึกษา ออกแบบ พัฒนา Application System และ Machine Learning ซึ่งบทความนี้ มีโอกาสได้สัมภาษณ์ คุณไพฑูรย์ จันทร์สุข หัวหน้าทีม Global Business Solution และ AI Solution บริษัท iCONEXT ถึงประโยชน์ของ Machine Learning ตลอดจนการนำไปใช้งานจริง

ก่อนอื่นอยากให้พูดถึง iCONEXT และความสำคัญของ Machine Learning สักเล็กน้อย
เราดูแลเกี่ยวกับการให้คำปรึกษาด้านการนำ Machine Learning มาใช้งานในองค์กร ในหลายกลุ่มธุรกิจ เช่น ไฟแนนซ์, กลุ่มค้าปลีก ไปจนกระทั่ง โลจิสติกส์ เป็นต้น ซึ่งปัจจุบันหลายบริษัทเริ่มสนใจ และนำ Machine Learning มาใช้บ้างแล้ว ส่วนของ iCONEXT เรามีโซลูชั่นตัวใหม่ ภายใต้คอนเซ็ปต์ Decision Intelligence คือช่วยให้ Machine Learning หรือ AI สามารถ ประยุกต์ใช้ หรือสะท้อน KPI ของบริษัท ออกมาได้จริง ๆ

ปัญหาส่วนใหญ่ของการนำ Machine Learning มาใช้งาน ลูกค้ามักกังวลว่าต้องเขียนโปรแกรมยุ่งยาก ทาง iCONEXT จึงพัฒนาโซลูชั่น ที่เป็น Automated Machine Learning (การเรียนรู้อัตโนมัติ ทำให้ใช้งานง่าย) ขึ้นมา สามารถนำโมเดลของ Machine Learning มาใช้งานในองค์กรได้จริง

Service และ Solution ที่ iCONEXT สามารถช่วย หรือแก้ไขปัญหาให้กับลูกค้า
ยกตัวอย่างการทำ credit scoring model (คะแนนความสามารถในการชำระหนี้) ของกลุ่มบริษัทไฟแนนซ์ ก่อนจะตัดสินใจใช้โมเดลรูปแบบไหน เราจะสร้างขึ้นมาหลาย ๆ โมเดลก่อน เพื่อหาโมเดลที่เหมาะที่สุดให้กับลูกค้า

โดยปกติแล้ว บริษัทไฟแนนซ์ จะทำการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่ขอสินเชื่อ ออกมาเป็น 8 ระดับ (A – H) ทั้งหมดนี้ แยกความสามารถในการชำระหนี้ออกเป็น 2 กลุ่ม คือ 1. น่าเชื่อถือสูง A กับ B เดิมสามารถใช้ระบบอัตโนมัติเลือกอนุมัติได้เลย ในขณะเดียวกัน กลุ่มที่ 2. น่าเชื่อถือต่ำ G – H ก็ใช้ระบบปฏิเสธอัตโนมัติเช่นกัน แต่ในส่วนตรงกลาง อาจต้องใช้คนมาคิดวิเคราะห์ ซึ่งส่วนนี้ใช้เวลามาก และมีความผิดพลาดเกิดขึ้นได้สูง เราจึงพัฒนาแพลตฟอร์ม ขึ้นมา ให้ AI ช่วยเลือกตรงนี้ ซึ่งคัดเลือกได้แม่นยำกว่า

อีกปัญหาหนึ่ง เป็นตัวอย่างจากลูกค้า กลุ่มค้าปลีก ซึ่งต้องทำการสต็อกสินค้าไว้ เพื่อขายให้ได้คุ้มทุนที่สุด ปัญหาอยู่ที่ว่า ถ้าสต็อกเยอะระบายไม่ทัน ทุนก็จม ในทางตรงกันข้าม หากสต็อกน้อยก็อาจสูญเสียโอกาสในการขาย ทาง iCONEXT ก็จะเข้าไปช่วยออกแบบโมเดล ในการจัดการสต็อกสินค้า โดยอิงกับ KPI ขององค์กร แล้วคำนวนปริมาณการสต็อกสินค้าให้ตรงกับ KPI มากที่สุด ก็จะแก้ปัญหาให้จัดการสต็อกสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทั้งนี้แพลตฟอร์มของเรามีแดชบอร์ด เพื่อให้ลูกค้าได้เห็นภาพรวมต่าง ๆ ได้ง่าย ช่วยในการนำมาประเมิน KPI ในอนาคต และเลือกโมเดลมาใช้งานได้สะดวกขึ้น

มองว่าเทคโนโลยี AI มีแนวโน้มที่จะถูกนำมาใช้ในด้านใดบ้างในอนาคต?
แนวโน้มในอนาคตของเทคโนโลยี AI ถ้ามองในส่วนของประเทศไทยเอง จะเห็นว่าอนาคต AI เราใช้ได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น ChatGTP เอง ที่มาตอบคำถามต่าง ๆ แทน Google ได้เลย โดยที่เราไม่ต้องเสิร์ซหาเอง อีกทั้ง AI ของ ChatGTP ก็สามารถประยุกต์ใช้ในองค์กรได้โดยที่คนในองค์กรไม่จำเป็นต้องมีความรู้ในการใช้งาน AI มากนัก คล้ายกับเราคุยกับที่ปรึกษาโดยตรง นอกจากนี้ก็ยังรองรับภาษาไทยได้สูงขึ้น

ทั้งนี้งานต่าง ๆ ในอนาคต ไม่ว่าจะเป็นกราฟฟิก หรืองานโฆษณา ก็อาจจะถูกสร้างจาก AI มากขึ้น โดยที่คนที่ใช้งาน ไม่จำเป็นต้องเป็นกราฟฟิกดีไซเนอร์ เพียงแต่มีความรู้ด้านการใช้ AI และไอเดียร์ เท่านั้น ซึ่งในอนาคตตัวเนื้องานก็จะมีความหลากหลายมากขึ้นเช่นกัน

ช่วยยกตัวอย่าง Success case ที่ลูกค้าประทับใจใน iCONEXT
ในส่วนของ iCONEXT เราให้บริการและคำปรึกษาในหลายกลุ่มธุรกิจ ผมขอยกตัวอย่าง บริษัทไฟแนนซ์แห่งหนึ่งที่นำ AI มาวิเคราะห์ว่าลูกค้าคนไหนเป็นลูกค้าชั้นดี ลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มที่จะผิดนัดชำระหนี้ครับ

โดยก่อนที่เขาจะใช้ AI องค์กรนี้ประเมินจากหลักเกณฑ์ทั่วไป เช่น เช็คฐานเงินเดือน, เคยเป็นลูกค้ามาก่อนหรือไม่, ทรัพย์สิน และเครดิตบูโร เป็นอย่างไร รวมทั้งใช้คนในการตัดสินใจ ซึ่งยังไม่เพียงพอต่อการวิเคราะห์ จึงทำให้เสียลูกค้าชั้นดีไปจำนวนหนึ่ง เมื่อ iCONEXT เข้าไปให้คำปรึกษา และออกแบบโมเดล Machine Learning ให้ จึงสามารถตรวจสอบได้แม่นยำมากขึ้น ทำให้บริษัทแห่งนี้ สามารถเพิ่มฐานลูกค้าชั้นดีได้ถึง 13% แล้วก็ลดลูกค้าที่มีโอกาสผิดนัดชำระหนี้ได้ถึง 10% ถึงจะดูไม่เยอะมาก แต่เมื่อตีเป็นตัวเลข คือ เพิ่มมูลค่าได้อีก 30 – 40 ล้านบาทต่อปีเลยทีเดียว

นอกจากนี้ สิ่งที่ลูกค้าประทับใจมาก ๆ ก็คือ ทางทีมของเราไม่ใช่แค่ทำงานอย่างเดียว เรายังช่วยให้คำแนะนำ คำปรึกษาในการขยายธุรกิจของลูกค้าอีกด้วย โดยการนำ AI ไปใช้ในหลาย ๆ ภาคส่วนขององค์กร

มองว่าหากนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้อย่างแพร่หลาย ภาพรวมของอนาคตจะเป็นเช่นไร
เรามองเรื่องการประยุกต์ใช้งานอย่างเหมาะสม และลูกค้าสามารถนำ AI ไปใช้ได้ตัวเอง โดยที่ไม่จำเป็นต้องมีทีม หรือจ้างคนที่มีความรู้เรื่องนี้โดยเฉพาะเข้ามาครับ

สำหรับ iCONEXT ในอนาคตเราจะขยายตัวไปในหลาย ๆ ธุรกิจมากขึ้น โดยเราจะเติบโตไปพร้อมกับลูกค้า และพัฒนา AI ของเราอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็น Machine Learning หรือ AI ที่เป็นการนำภาพมาใช้ประกอบการค้นหาสินค้า หรือบริการขององค์กร และในอนาคต iCONEXT ก็จะขยายทีมเพื่อซัพพอร์ตลูกค้าเพิ่มมากขึ้น ในหลาย ๆ ภาคส่วน รวมถึงส่วนที่เป็น Data analysis หรือการจัดอบรมเพื่อเตรียมข้อมูลในการจะใช้ Machine Learning สำหรับองค์กรต่าง ๆ โดยเรามีพนักงานที่คอยให้คำแนะนำก่อนที่จะเริ่มใช้ AI ซึ่งพูดคุยง่าย เข้าใจง่าย ลูกค้าสามารถเข้าใจเรื่องของ AI และสามารถนำไปใช้งานในองค์กรได้จริง

_________________________________________________________________________________

ท่านสามารถเข้าร่วมสัมมนาออนไลน์ครั้งนี้ได้มากถึง 3 รอบเวลา ดังนี้
รอบแรก วันที่ 22 ก.พ. 2567 เวลา 10.00 – 11.30 น.
รีรัน – 1 วันที่ 27 ก.พ. 2567 เวลา 15.00 – 16.30 น.
รีรัน – 2 วันที่ 2 มี.ค. 2567 เวลา 10.00 – 11.30 น.

ลงทะเบียนเข้าร่วมสัมมนาออนไลน์ฟรี คลิก Webinar Registration – Zoom