SCBX ตั้งเป้า 75% ของรายได้จะมาจาก AI ภายใน 2027 พร้อมเปิดตัว White Paper ด้าน AI ชี้ 4 เทรนด์ใหญ่

เอสซีบี เอกซ์ (SCBX) ประกาศเปิดตัวรายงาน “SCBX AI Outlook 2025: Beaconing the Future of Artificial Intelligence” สมุดปกขาวด้าน AI นำเสนอความเปลี่ยนแปลงและแนวทางในยุคที่เทคโนโลยี AI เข้ามามีบทบาทในหลายด้านของชีวิตมนุษย์ โดยมุ่งเน้นไปที่การเตรียมความพร้อมให้กับภาคธุรกิจที่จะปรับตัวไปสู่การเป็น AI-First Organization พร้อมกับเปิดภาพการพัฒนาด้าน AI ของ SCBX เองที่ดำเนินมาตลอดในช่วงหลายปีที่ผ่านมา

ตั้งเป้ารายได้ 75% จาก AI

กวีวุฒิ เต็มภูวภัทร Chief Innovation Officer บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCBX ขึ้นกล่าวบนเวทีเปิดตัวสมุดปกขาวถึงการเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ AI-First Organization ด้วยการสร้าง AI Innovation Ecosystem ภายใต้การทำงานของ 3 ส่วนหลัก คือ SCBX ในการขับเคลื่อนวิสัยทัศน์ SCB10X วางโครงสร้างพื้นฐาน และ DataX สเกลพร้อมวางตลาด โดยตั้งเป้าหมายภายในปี 2027 ว่า

• 75% ของรายได้จะต้องมาจากการใช้งาน AI
• 75% ของกระบวนการทำงานจะต้องอัตโนมัติหรือทำงานด้วย AI
• 15% ของทาเล้นต์จะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI

ซึ่งตลอดที่ผ่านมา นอกจากจะพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่าง Typhoon LLM แล้ว SCBX ยังเดินหน้าจับมือกับสถาบันวิจัยต่าง ๆ เพื่อทำการศึกษาวิจัยและตั้งเป้าที่จะเผยแพร่ผลงานไปในระดับโลก

นอกจากนี้ ภายใต้ SCBX Innovation Lab ก็ได้ทำการนำ AI มาปรับใช้ให้สอดประสานกระบวนการทำงานของเครือ SCBX ให้ดำเนินการอย่างถูกต้อง เหมาะสม และมีประสิทธิภาพ ซึ่งนั่นก็รวมไปถึงการนำ AI มาใช้ในงานธนาคาร การเงิน ตลอดจนบริการลูกค้า

เปิด 4 แนวโน้มใหญ่แห่งโลก AI ปี 2025

ดร.ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์ R&D and Innovation Lab Lead บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCBX ขึ้นนำเสนอรายงานจาก SCBX ชี้ให้เห็น 4 ACT หลัก ที่คาดว่าจะพลิกอนาคตเศรษฐกิจและเทคโนโลยี พร้อมยกกรณีศึกษาจริง สู่การเติบโตอย่างมีวิสัยทัศน์ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กลายเป็น “ผู้ร่วมงาน”

• ACT I: ศึกสองสายพันธุ์ AI – Open หรือ Closed ใครจะครองอนาคต?

ในวันที่โลก AI กำลังแบ่งเป็น 2 ขั้วหลัก คือ “โมเดลแบบเปิด” ที่ให้ใครก็สามารถเข้ามาพัฒนาและต่อยอดได้ กับ “โมเดลแบบปิด” ที่ถูกควบคุมโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ไม่กี่เจ้า เช่น OpenAI หรือ Anthropic จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อปี 2023 ในตอนที่มีโมเดลแบบเปิดเปิดตัวออกมากว่า 149 โมเดลภายในปีเดียว เพิ่มจากสัดส่วนเพียง 33% ในปี 2021 เป็น 65% ภายในเวลาไม่กี่ปี

โมเดลอย่าง DeepSeek R1 ที่เป็นแบบเปิด สามารถทำคะแนนด้านการเข้าใจภาษาสูสีกับ GPT-4 ของ OpenAI แต่ใช้ต้นทุนเพียง 1.37 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน เทียบกับ GPT-4 ที่ต้องใช้ถึง 112.5 ดอลลาร์ แถมยังใช้เวลาแค่ 15 ชั่วโมงในการสร้างโมเดล

แม้โมเดลปิดจะยังเหนือกว่าในงานเฉพาะทาง เช่น การเข้าใจบริบทยาวหรือประมวลผลที่ซับซ้อน แต่โมเดลแบบเปิดกำลังไล่จี้ติดแบบไม่กะพริบตา ทั้งด้านประสิทธิภาพ ความโปร่งใส และความยืดหยุ่นในการนำไปปรับใช้งานเฉพาะกิจ

• ACT II: Tiny Titans – โมเดลเล็กแต่ใจใหญ่

ถ้ายุคก่อนใครใหญ่ใครอยู่ ยุคนี้คือ “ใครเล็ก ใครเร็ว ใครรอด” เพราะ AI ขนาดเล็กกำลังแสดงพลังให้โลกเห็นว่า ขนาดไม่ใช่ทุกอย่างอีกต่อไป

โมเดลเล็กแบบเฉพาะทาง (Small Models) กลายเป็นเรื่องที่กำลังมาแรง เพราะสามารถทำงานได้เฉพาะจุด ใช้พลังงานน้อย ต้นทุนต่ำ และสามารถทำงานบนอุปกรณ์ปลายทางอย่างมือถือหรือแท็บเล็ตได้ทันที ยกตัวอย่าง Phi-4 ของ Microsoft ที่ใช้พารามิเตอร์แค่ 14B แต่สามารถเอาชนะโมเดลใหญ่ระดับ Gemini Pro ได้ในบางการทดสอบอีกด้วย

อีกด้านหนึ่ง โมเดลแบบ Multimodal หรือ AI ที่เข้าใจทั้งภาพ เสียง ข้อความพร้อมกัน ก็เริ่มถูกใช้งานจริง ยกตัวอย่างเช่น ผลงานที่ SCBX ใช้เทรนพนักงานขายผ่าน Smart RM Training ที่สร้างสถานการณ์สมจริงด้วยเสียงพูดแบบเรียลไทม์ หรือในภาคการแพทย์ก็เริ่มใช้ AI อ่านภาพ MRI ควบคู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ เพื่อช่วยแพทย์ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น

• ACT III: AI แบบ Agent – ไม่ใช่แค่รอคำสั่ง แต่เดินเรื่องเองได้

AI ในปี 2025 จะไม่ใช่แค่ “เครื่องมือที่รอให้มาใช้งาน” แต่จะกลายเป็น “ผู้ช่วยที่ลุกขึ้นมาทำงานแทนเรา” ผ่านแนวคิดที่เรียกว่า Agentic AI หรือ AI ที่มี “บทบาทเชิงรุก” ตั้งแต่คิด วิเคราะห์ ตัดสินใจ และลงมือทำ

สิ่งที่น่าสนใจคือ Agent เหล่านี้สามารถโต้ตอบแบบสองทางพร้อมกัน (Simultaneous Two-Way Communication) ไม่ต้องรอคนสั่งตลอดเวลา เช่น ระบบ AI ในบริการลูกค้าหรือแชทบอท สามารถฟังคำถาม วิเคราะห์สถานการณ์ แล้วตอบกลับได้แบบมืออาชีพทันที

โดยทาง SCBX ก็ได้เริ่มนำ Agent มาใช้งานจริง อย่างเช่น ใช้จำลองการเป็นลูกค้าผ่านการโต้ตอบด้วยเสียง โต้ตอบกับพนักงานได้เสมือนลูกค้า โดยไม่ต้องใช้คนฝึกจริง ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนแต่เพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน

• ACT IV: AGI ใกล้กว่าที่คิด – เมื่อ AI เริ่ม “คิดได้” แบบมนุษย์

เป้าหมายสูงสุดของวงการ AI ไม่ใช่แค่สร้างโมเดลที่ตอบคำถามได้ แต่คือการสร้าง “AI ที่คิด วิเคราะห์ และเข้าใจโลกเหมือนมนุษย์” หรือที่เรียกว่า AGI (Artificial General Intelligence)

แต่การจะไปถึงตรงนั้นยังคงเป็นที่ถกเถียง บางฝ่ายเชื่อว่า “ยิ่งใหญ่ ยิ่งดี” ให้เพิ่มพารามิเตอร์ สร้างโมเดลขนาดยักษ์ ส่วนอีกฝ่ายชี้ว่า ควรให้โมเดล “ใช้เวลาคิดนานขึ้น” (Test-time Compute) เพื่อให้เหตุผลได้แม่นยำมากขึ้น แทนที่จะหวังพึ่งความใหญ่เพียงอย่างเดียว

ปัญหาคือ ข้อมูลคุณภาพสูงกำลังจะหมดโลกในปี 2026 ต้นทุนการฝึกโมเดลก็สูงขึ้นเรื่อย ๆ ทั้งค่าไฟและฮาร์ดแวร์ จึงต้องมีการเปลี่ยนแนวคิดใหม่ เช่นการสร้างโมเดลเล็กที่ “คิดเป็น” โดยไม่จำเป็นต้อง “ตัวใหญ่” นั่นเอง

นอกจากนี้ ทาง SCBX ยังได้นำเสนอกรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ AI ในหลากหลายภาคส่วน อาทิ:

• Typhoon Thai LLM: โมเดลภาษาไทยที่ถูกนำไปใช้ในหลายภาคส่วน อย่างเช่น โรงพยาบาลศิริราช โดยศูนย์สารสนเทศและนวัตกรรมข้อมูลศิริราช (SiData+) ในการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการความรู้ภายในองค์กร ลดภาระงานของบุคลากร และยกระดับการดูแลผู้ป่วย ตลอดจนใช้ในการพัฒนาแชทบอทกฎหมาย เพื่อให้คำตอบที่แม่นยำและทันเวลาครอบคลุมกฎหมายไทย 35 ด้าน และความร่วมมือกับ TDRI ในการวิเคราะห์แนวโน้มตลาดแรงงานและทักษะที่กำลังเป็นที่ต้องการ เพื่อสนับสนุนการกำหนดนโยบายและการพัฒนาแรงงาน
• AI Voice Trainer: เสริมศักยภาพทีมขายประกันด้วยการฝึกอบรมแบบส่วนตัวจาก AI ที่พร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง
• แพลตฟอร์มที่ปรึกษาทางการเงินด้วย Agentic AI: ช่วยให้ที่ปรึกษาทางการเงินสามารถให้คำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนตามสภาวะตลาดได้แบบเรียลไทม์

ทั้งนี้ ผู้สนใจสามารถดาวน์โหลด SCBX AI Outlook 2025 ฉบับเต็มได้ที่เว็บไซต์ https://www.scbx.com/th/scbx-exclusive/ai-outlook-2025/ 

ติดตามเพจ Facebook: Thairath Money ได้ที่ลิงก์นี้ - https://www.facebook.com/ThairathMoney