เมื่อเทคไปไวกว่าคนจะปรับตัว Accenture เตือนธนาคารกำลังติดกับระบบเก่า มีกลยุทธ์ แต่ไม่มีความพร้อม

ท่ามกลางความเปลี่ยนแปลงอันรวดเร็วของโลกการเงิน เทคโนโลยีอย่าง GenAI กำลังพัฒนาไป ไม่ใช่แค่เป็นเครื่องมือใหม่ แต่กลายเป็นปัจจัยชี้วัดความอยู่รอดของธนาคารในวันนี้ Accenture ในฐานะที่ปรึกษาด้านดิจิทัลระดับโลก เผยภาพรวมล่าสุดของธนาคารในเอเชียแปซิฟิก พร้อมแชร์กลยุทธ์ที่ผู้นำตัวจริงกำลังใช้ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืน

“The Front Runner’s Guide to Scaling AI” คือรายงานผลการวิจัยของ Accenture ที่ได้ทำการสอบถามผู้บริหารระดับสูงจำนวน 2,000 คนจาก 1,998 บริษัทใหญ่ระดับโลกจาก 8 ประเทศ ซึ่งเป็นองค์กรที่ดำเนินงานด้านธนาคาร ประกันภัย พลังงาน สินค้าอุปโภค-บริโภค ตลอดจนสาธารณูปโภค

โดยรายงานฉบับนี้สะท้อนทั้งมุมมองเชิงกลยุทธ์และความท้าทายในการนำ AI ไปใช้จริง โดยคำว่า “Scaling AI” หมายถึงการขยายการใช้งาน AI ให้ครอบคลุมทั้งองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการผสานเข้ากับระบบงานต่าง ๆ กระตุ้นการใช้งานในทุกระดับ สร้างนวัตกรรมเพื่อเพิ่มความได้เปรียบทางธุรกิจ และยกระดับผลการดำเนินงานโดยรวม

ธนาคารกำลังเผชิญแรงกดดันรอบด้าน

Nicole Bodack กรรมการผู้จัดการและหัวหน้าสายงานธนาคารและตลาดทุน ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก Accenture กล่าวเปิดว่า ธนาคารในภูมิภาคนี้กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงทั้งจากภายในและภายนอก ไม่ว่าจะเป็นคู่แข่งจากโลกดิจิทัลอย่างธนาคารออนไลน์ หรือโมเดลธุรกิจใหม่ที่ทำให้รายได้แบบเดิมของธนาคารลดลงอย่างต่อเนื่อง ขณะเดียวกันพฤติกรรมของลูกค้าก็เปลี่ยนแปลงอย่างเงียบ ๆ หลายคนไม่ได้ทิ้งธนาคารเดิมทันที แต่กระจายการใช้งานไปหลายแห่งเพื่อความยืดหยุ่น

เธอยังชี้ว่า ความพยายามในการเร่งเข้าสู่ช่องทางดิจิทัลกลับส่งผลข้างเคียง คือความสัมพันธ์ระหว่างธนาคารกับลูกค้ากลายเป็นเรื่องห่างไกลขึ้น ธนาคารเริ่มรู้สึกว่าตัวเองกลายเป็น “บริการไร้ตัวตน” ซึ่งเป็นความท้าทายที่ GenAI อาจเข้ามาเปลี่ยนโครงสร้างงานทั้งระบบตั้งแต่หน้าบ้านถึงหลังบ้าน

จึงเป็นที่มาให้ธนาคารหลายแห่งหันมาใช้งาน GenAI กันมากขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้หลายธนาคารจะเริ่มต้นใช้ AI ด้วยเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ อย่างเช่น ลดต้นทุนหรือทำงานซ้ำซ้อนให้เร็วขึ้น แต่ในระยะหลัง จะเริ่มเห็นว่าหลายธนาคารนำ AI มาใช้ในเชิงรุกเพื่อสร้างรายได้ใหม่ ตัวอย่างเช่น ธนาคารในออสเตรเลียแห่งหนึ่งสามารถลดระยะเวลาการพัฒนาระบบจาก 8 สัปดาห์ เหลือเพียง 2 วัน ด้วยการใช้ AI เขียนโค้ด ทดสอบระบบ และจัดทำเอกสารแบบอัตโนมัติ

ด้านกระบวนการด้านลูกค้า เช่น การทำ KYC และ Onboarding ก็ถูกปรับปรุงให้รวดเร็วและราบรื่นขึ้นด้วย AI ซึ่งถือเป็นเรื่องเดิม ๆ ที่ธนาคารทั่วโลกเผชิญเหมือนกัน โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับกฎเกณฑ์ด้านการเงินและความเสี่ยงที่ซับซ้อน

ทำไมบางธนาคารถึงนำหน้าด้าน AI?

จากการวิเคราะห์ของ Accenture ธนาคารที่เป็น “ผู้นำ” หรือ “Frontrunner” มีอยู่เพียง 10% ของทั้งหมด ซึ่งสิ่งที่ทำให้กลุ่มธนาคารนี้แตกต่าง คือความสามารถในการลงมือทำจริงในโครงการด้าน AI ที่มีความชัดเจนต่อธุรกิจ กลุ่มนี้ไม่ได้ทดลอง AI ไปเรื่อย ๆ แต่เลือกเดิมพันเชิงกลยุทธ์กับ Use Case ที่ชัดเจน เช่น ใช้ในระบบการจัดการการฉ้อโกง (Fraud Management) การออกแบบผลิตภัณฑ์บัตรและการชำระเงินแบบเฉพาะบุคคล และการให้คำแนะนำการลงทุนด้วย AI

ความสามารถในการยกระดับจากการทดลองสู่การใช้งานจริงในวงกว้าง คือจุดแตกต่างที่แยกธนาคารผู้นำออกจากธนาคารที่ยังติดอยู่ในห้องทดลอง

“ปรับคน” สำคัญเท่ากับการ “ปรับระบบ”

Vivek Luthra กรรมการผู้จัดการอาวุโส หัวหน้าสายงานด้าน Data และ AI ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก Accenture กล่าวว่า ธนาคารไม่อาจใช้ AI ได้เต็มศักยภาพหากไม่เตรียม “คน” ให้พร้อม ไม่ว่าจะเป็นการออกแบบงานใหม่ที่ผสมผสานคนและ AI เข้าไว้ด้วยกัน การระบุบทบาทใหม่ในองค์กร ไปจนถึงการวางแผน Reskill อย่างเป็นระบบ ตัวอย่างเช่น พนักงานที่เคยทำงานแบบประมวลผลธุรกรรมอาจต้องเรียนรู้การสื่อสารกับ AI Agent หรือฝึกฝนทักษะการตั้ง Prompt เพื่อใช้งานระบบอย่างมีประสิทธิภาพ

Accenture ยังพบว่า 70% ของธนาคารทั่วโลกเชื่อว่า การพัฒนาและความก้าวหน้าของ AI กำลังเคลื่อนตัวไปเร็วเกินกว่าที่บุคลากรจะปรับตัวทัน และนี่คือช่องว่างที่ธนาคารต้องรีบอุดโดยด่วน หากต้องการใช้ AI เป็นพลังขับเคลื่อนที่ยั่งยืน

ระบบเก่าคืออุปสรรคใหญ่ของอนาคต AI

Navin Suri กรรมการผู้จัดการสายงานธนาคาร ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก Accenture ชี้ให้เห็นปัญหาที่หลายคนไม่กล้าแตะ นั่นก็คือเรื่องของระบบ Core Banking ที่ใช้อยู่หลายแห่งแถมมีอายุเกิน 30 ปี และเต็มไปด้วย “แผล” จากการพยายามต่อฟีเจอร์ใหม่เข้าไปโดยไม่เปลี่ยนโครงสร้าง ผลลัพธ์คือมีระบบที่ซับซ้อน เปราะบาง และไม่เอื้อต่อการนำ AI มาใช้อย่างเต็มรูปแบบ

การจะยกเครื่องใหม่ทั้งหมดไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะอาจจะต้องใช้เวลานานถึง 5-8 ปี มีความเสี่ยงสูง และยังใช้ต้นทุนมหาศาล อีกทางเลือกคือการสร้าง “ธนาคารใหม่” ขึ้นมาแบบ Greenfield แต่ก็มีปัญหาเรื่องการเชื่อมโยงกับฐานลูกค้าเดิม

Accenture เสนอแนวทางใหม่คือ “Digital Twin” หรือการสร้างระบบใหม่ขนานไปกับระบบเดิม เปรียบเหมือนครัวเสริมที่สามารถดึงวัตถุดิบจากครัวเก่ามาใช้ เสิร์ฟเมนูใหม่ได้ทันที โดยไม่ต้องรอให้โครงสร้างเก่าสลายตัวไปก่อน และเมื่อพร้อมแล้วค่อย ๆ ย้ายระบบทั้งหมดมาที่ฝั่งใหม่อย่างไร้รอยต่อ

อย่างไรก็ตาม Accenture พบว่า แม้ 80% ของธนาคารในเอเชียจะมีโครงสร้างระดับองค์กรที่พร้อมสนับสนุน AI แต่มีเพียง 21% เท่านั้นที่มีความพร้อมเชิงปฏิบัติในการใช้ AI อย่างจริงจัง ซึ่งครอบคลุมถึงการกำหนดกรอบความปลอดภัย การประเมินความเสี่ยง และการตรวจสอบผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง

Vivek Luthra สรุปว่า “Responsible AI” ไม่ใช่แค่คำสวยหรู แต่คือแนวทางปฏิบัติทั้งระบบที่ธนาคารต้องสร้างขึ้นมาเพื่อให้ทุกคนมั่นใจ ไม่ว่าจะเป็นผู้พัฒนา ผู้ใช้งาน หรือแม้แต่คณะกรรมการบริหาร ถ้าไม่มีความเชื่อมั่น AI จะถูกจำกัดให้อยู่แค่ในวงแคบและไม่สามารถ scale ไปทั่วทั้งองค์กรได้

แนะ 4T สำคัญที่ธนาคารต้องมีเพื่อชนะในโลก AI

Masashi Nakano กรรมการผู้จัดการอาวุโส และหัวหน้าสายงานบริการทางการเงิน ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก Accenture ปิดท้ายด้วยการสรุป “4T” ที่ธนาคารต้องลงทุนหากต้องการใช้ AI อย่างเต็มศักยภาพ ได้แก่

• Technology: โครงสร้างระบบที่พร้อมรองรับ AI
• Talent: บุคลากรที่มีทักษะใหม่ พร้อมใช้งาน
• Trust: ความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์จาก AI
• Timing: ต้องเริ่มลงมือ ตอนนี้ เพราะการแข่งขันไม่รอใคร

พร้อมกับเสริมว่า “ธนาคารที่ช้าจะเสียเปรียบในสนามที่เปลี่ยนเร็วแบบไม่ทันตั้งตัว และผู้ที่ลงทุนถูกจังหวะจะได้เปรียบทั้งด้านต้นทุน ประสบการณ์ลูกค้า และการเติบโตในระยะยาว”

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