artificial intelligence in thailand: case …...artificial intelligence in thailand: case study in...

s

ธนาคารแหงประเทศไทย

AUGUST 2019 สงหาคม 2562

พชรพร ลพพฒนไพบลย และ ณฐพล เลศเมธาพฒน

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THAILAND: CASE STUDY IN FINANCIAL SERVICES

การใชปญญาประดษฐในไทย กรณตวอยางในภาคการเงน

ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Case Study in Financial Services in Thailand

ผเขยนขอขอบคณค ำแนะน ำ และควำมคดเหนทเปนประโยชนจำก คณวจทพย พงษเพชร ผชวยผวำกำร สำยนโยบำยสถำบนกำรเงน คณจตเกษม พรประพนธ ผอ ำนวยกำรอำวโส ฝำยนโยบำยโครงสรำงเศรษฐกจ คณธำรฑธ ปนเปยมรษฎ ผอ ำนวยกำรอำวโส ฝำยตรวจสอบ และวเครำะหควำมเสยงสถำบนกำรเงน คณธรรมรกษ หมนจกร ผอ ำนวยกำรฝำยกลยทธสถำบนกำรเงน และ คณะ คณวจตรเลขำ มำรมย รองผอ ำนวยกำร ฝำยเทคโนโลยทำงกำรเงน และ คณทรงชย เงนหมน ผชวยผอ ำนวยกำร ฝำยเทคโนโลยทำงกำรเงน คณวจกขณ เศรษฐบตร ผบรหำรสวน ฝำยตลำดกำรเงน คณปญจพฒน ประสทธเดชสกล และ คณกงกำญจน เกษศร ผชวยผอ ำนวยกำร ฝำยนโยบำยโครงสรำงเศรษฐกจ รวมถงผทเกยวของทกทำนทไมไดกลำวนำมไวในทน และผเขำรวมรบฟงกำรน ำเสนอ ณ ธนำคำรแหงประเทศไทย

หมายเหต: ขอคดเหนทปรำกฏในบทควำมนเปนควำมเหนของผเขยน ซงไมจ ำเปนตองสอดคลองกบควำมเหนของธนำคำรแหงประเทศไทย

ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Case Study in Financial Services in Thailand

Part 1: Artificial Intelligence in Thailand กำรใชปญญำประดษฐ (AI) ในประเทศไทย Page 4

Part 2: Case Study in Financial Sector ตวอยำงกรณศกษำ: กำรใชปญญำประดษฐ (AI) ในภำคกำรเงน Page 12

Part 3: Policy Recommendation ขอเสนอแนะเชงนโยบำย Page 23

Appendix ภำคผนวก

Bibliography

บรรณำนกรม

Endnote อำงองทำยบท

CONTENTS

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THAILAND: Case Study in Financial Services 4

ปญญาประดษฐเปนสงทมการพดถงกนมากในโลกปจจบน และเปนสงทหลายๆ คนเชอวาจะเปลยนแปลงการใชชวตและระบบเศรษฐกจของโลก สงผลใหแตละประเทศเรงแขงขนกนเพอเปนผน าดานเทคโนโลยปญญาประดษฐเพอยกระดบเศรษฐกจ และความสามารถในการแขงขนและการเปนผน าดานเทคโนโลย ประเทศไทยเองกจ าเปนตองเรงยกระดบการพฒนาปญญาประดษฐ และสรางระบบแวดลอมทเหมาะสม เพอใหไดประโยชนสดสดจากโลกทเปลยนแปลงอยางรวดเรว

บทน า: ปญญาประดษฐคออะไร ปญญาประดษฐ มกคนหในค าทบศพทวา AI ทยอมาจาก Artificial Intelligence มควำมหมำยแตกตำงกนออกไปตำมวงกำรทพดถง1 บำงครงอำจหมำยถงสงทจบตองได เชน หนยนตในภำคอตสำหกรรม (Industrial Robotics) หรอ แขนกลตำง ๆ แตในหลำย ๆ ครงกหมำยถงสงทไมมตวตน เชน ระบบปฏบตกำร หรอ ซอฟทแวรทมควำมฉลำดแบบมนษย ไมวำจะเปน ควำมสำมำรถในกำรสงเกตรปแบบ กำรคำดกำรณ หรอกำรตอบสนองภำยใตสงแวดลอมทเปลยนไป2

1.1 หนยนตเรยนรไดอยางไร ความชาญฉลาดของหนยนตหรอซอฟทแวรไมใชสงไกลตวอกตอไปในศตวรรษน หนยนตจะมควำมฉลำดไดกตองมกำรเรยนรเชนเดยวกบมนษย Machine Learning3 เปนกระบวนการเรยนรของหนยนตหรอซอฟทแวร โดยประยกตวธทำงสถตเพอเนนกำรคำดกำรณทแมนย ำจำกกำรเรยนรผำนขอมลทใสเขำไป โดยระดบของควำมฉลำดกจะแตกตำงกนไปตำมลกษณะงำนทท ำ

ตาราง 1 ตวอยางของ AI ในชวตประจ าวน จ าแนกตามระดบความฉลาด ระดบความฉลาด รายละเอยด ตวอยาง

1. Rule Based Systems

เปนระบบทก ำหนดขนตอนในกำรท ำงำนไวลวงหนำอยำงชดเจน ดงนน AI ประเภทนจะท างานภายใตเงอนไขตาง ๆ ทก าหนดไว (if statement) โดยทวไป ซงไมซบซอนและนยมน ำมำใชในงำนทตองท ำซ ำ ๆ

เครองท ำกำแฟ ทผ ใ ชสำมำรถเลอกขนำดแกวและประเภทกำแฟได โดยเครองจะใสปรมำณน ำและสวนผสมตำมสตรทถกก ำหนดไว

2. Context Awareness

เปนระบบทถกพฒนำใหท างานไดซบซอนมากขน ใชเทคโนโลย Machine Learning เข ำมำ ชวยเขยน if statement จ ำนวนมหำศำลจำกขอม ลขนำดใหญ โดยมจดประสงคใหท ำงำนไดเหมอนมนษยมำกขน

Chat bot ทเรยนรจำกขอมลประวตกำรสนทนำโตตอบของมนษย เพ อท จะตอบสนองใหไดใกลเคยงมนษยมำกทสด แต AI ประเภทนกยงตองกำรกำรอพเดตขอมลใหม ๆ จำกผเขยนโปรแกรมอย

3. Domain Specific Expertise

เปนระบบทพฒนำใหมความเชยวชาญเฉพาะอยางในระดบสงสด โดยสำมำรถจดกำรขอมลปรมำณมหำศำลไดในเวลำเ ด ย วก น และส ำมำ รถปร บปร งกำรตอบสนองของตวเองใหดขนเรอย ๆ โดยอตโนมตจำกขอมลใหม ๆ ทเพมเขำมำ

Google Maps ท เรยนรขอมลสวนตว เชน สถำนทท ำงำนและเวลำในกำรเดนทำงออกจำกบำนของผใชจำกกำรตรวจจบ Geolocation เพอแนะน ำเวลำออกจำกบำนและวธกำร เดนทำงทเหมำะสม

PART 1: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THAILAND

การใชปญญาประดษฐ (AI) ในประเทศไทย


4. Artificial General Intelligence

มควำมสำมำรถในหลำยดำนและในทกดานสามารถท าไดดกวามนษย

ยงไมเกดขนในอนำคตอนใกล เทคโนโลย AI ทล ำหนำทสด ในปจจบนยงอย ในระดบ Domain Specific Expertise

1.2 ท าไม AI ถงกลบมาเปนทพดถงอกครงในเวลาน AI ไมใชสงทพงเกดขน แนวคดทจะสรำงเครองจกรใหมควำมฉลำดเหมอนมนษยมตงแตป 1957 ดวยขอจ ำกดตำง ๆ ในกำรพฒนำ เชน ควำมสำมำรถในกำรประมวลผล ท ำใหกำรพฒนำ AI จ ำเปนตองหยดไป จนกระทงชวงป 1990 AI กลบมำเปนทสนใจอกครง เนองจำกควำมพรอมทมำกขนของปจจยทง 3 ดำน

1. ระบบประมวลผล (Hardware) ทมการพฒนาใหดขนและเรวขน รวมถงบรกำร Cloud Services ทชวยใหผประกอบกำรสำมำรถประมวลผลขอมลไดโดยไมตองลงทนระบบประมวลผลเองเปนเงนจ ำนวนมำกเหมอนในอดต

2. ขอมล (Data) มจ านวนเพมขนทวคณจากจ านวนผใชอนเทอรเนตทเพมขนและกระแสดจทล นอกจำกนรำคำของอปกรณจดเกบขอมลมรำคำถกลง ท ำใหเกดกำรพฒนำของฐำนขอมลขนำดใหญ (Big Data)

3. วธการเขยนโปรแกรม (Algorithms) ทพฒนาขนและซบซอนมากขน รวมถงมกำรพฒนำแพลตฟอรม (Platform) ตำง ๆ ทชวยใหนกพฒนำโปรแกรมประยกตสำมำรถตอยอดจำกโปรแกรมส ำเรจรปทพฒนำโดยนกพฒนำคนอน ๆ ได

1.3 AI ก าลงจะเปนตวขบเคลอนใหมของเศรษฐกจโลก นอกจำก AI จะเปนทสนใจของเหลำโปรแกรมเมอรทวโลกแลว AI กยงเปนทสนใจของนกเศรษฐศำสตร เนองจำกควำมสำมำรถของ AI ในกำรเปลยนรปแบบกำรผลตของโลก เชนเดยวกบทครงหนง เครองจกรไอน ำ ไฟฟำ และอนเทอรเนต ไดเคยพฒนำรปแบบกำรผลตจำกกำรรวมกลมของผมฝมอขนำดเลก ใหเปนกำรผลตขนำดใหญในรปแบบโรงงำน ไปจนถงกำรพฒนำทมควำมซบซอนมำกขนดวยกำรจดระบบกำรจดกำรทมประสทธภำพ เชนกำรทเครองจกรสำมำรถตดตอสอสำรกนไดผำนระบบอนเทอรเนต (Smart Factory) ดงเชนในปจจบน

นวตกรรมตำง ๆ ทไดกลำวไปกอนหนำ รวมทง AI ลวนเปน General Purpose Technology (GPT) ซงเปนเทคโนโลยพนฐำนทสำมำรถแทรกซมเขำไปในทกกจกรรมทำงเศรษฐกจ เทคโนโลยดงกลำวมลกษณะทส ำคญ 2 ประกำร คอ (1) สำมำรถยกประสทธภำพกำรผลตแบบกำวกระโดด (Exponential) และ (2) GPT รนหลงจะโตเรวกวำ GPT รนกอนหนำเสมอ เพรำะถกพฒนำบนพนฐำนของ GPT เกำ ดงนนผเ ชยวชำญตำงเชอกนวำ AI จะเขำมำปนปวนเศรษฐกจเรวกวำเดมถง 10 เทำ4 เนองจำกพฒนำบนพนฐำนของคอมพวเตอรและอนเทอรเนต

แมปจจบน AI จะยงไมไดเพมประสทธภำพเศรษฐกจอยำงกำวกระโดด เนองจำกควำมสำมำรถของ AI ยงจ ำกดอยเพยงควำมเชยวชำญเฉพำะดำน เชน กำรจดกำรคลงสนคำและกำรยกระดบประสบกำรณของลกคำ กำรน ำ AI เขำมำใชใหเกดประโยชนอยำงแพรหลำยจ ำเปนตองใชเวลำ เชนเดยวกบยคแรกของคอมพวเตอรทภำคธรกจตองมกำรจดรปแบบกำรท ำงำนและวำงระบบใหม ซงจำกกำรศกษำของตำงประเทศพบวำหำกมกำรใช AI อยำงเตมประสทธภำพ ภำยในป 2035 จะสำมำรถยกระดบกำรเตบโตของเศรษฐกจในบำงประเทศ เชน เยอรมน ไดเกอบสองเทำ5 จำกกำรแกปญหำผลตภำพต ำทโลกเผชญหลงวกฤตเศรษฐกจ (Stagnant Productivity) และกำรขำดแคลนแรงงำนจำกสงคมผสงอำย


ประเทศไทย กบการแขงขนการเปนผน าดาน AI ของทวโลก

เมอ AI คอคลนเทคโนโลยลกใหมทสำมำรถเขำมำเปนตวเรงกำรเตบโตทำงเศรษฐกจไดในทกอตสำหกรรม ท ำใหประเทศตำง ๆ ใหควำมสนใจและเรงออกนโยบำยสนบสนนกำรวจยและกำรพฒนำ AI อยำงเขมขนเพอใหกำวทนเทคโนโลยทก ำลงจะเปนมำตรฐำนใหม แตกำรพฒนำ AI ใหประสบควำมส ำเรจและสำมำรถตอยอดไปในทำงอน ๆ ไดประกอบดวยปจจยส ำคญสองประกำร ดงน

1. ระบบนเวศของแตละประเทศในการสนบสนนนวตกรรม และ เทคโนโลย (Overall Environment) ซงเปนปจจยส ำคญในกำรบมเพำะกำรเตบโตของสงประดษฐและควำมคดใหม ๆ เชน กฎหมำยกำรคมครองทรพยสนทำงปญญำ ควำมสำมำรถในกำรดงดดผเชยวชำญดำนวทยำศำสตรและเทคโนโลย และคณภำพของสถำบนวจยทำงวทยำศำสตรในประเทศ เปนตน

2. การเตรยมพรอมรบมอของผประกอบการ (Business Embracement)6 ซงเปนปจจยในกำรรบ AI มำใชจรงในภำคธรกจ เชน ประโยชนทำงธรกจทจะไดรบหำกน ำ AI มำใช ระดบควำมรวมมอระหวำงภำคธรกจและภำคกำรศกษำ และควำมตนตวของภำคธรกจในกำรลงทนดำน AI เปนตน

หากเทยบความพรอมในการรบ AI ของประเทศไทยเมอเทยบกบประเทศอน 10 ประเทศ ผำนปจจยหลกสองประกำรดงทกลำวขำงตน จะสำมำรถแบงกลมประเทศทง 10 ออกเปน 3 กลมหลกคอ

รป 1 ความพรอมในการเปดรบและปจจยสนบสนนในการพฒนา AI

ทมา: WEF’S EXECUTIVE OPINION SURVEY, MCKINSEY; OECD และค านวณโดยผเขยน

1. ผบกเบกการพฒนา AI (Frontier) คอ ประเทศสหรฐอเมรกำ

2. ผน าดาน AI (Leaders) ประกอบดวย ญปน จน แคนำดำ เยอรมน และฝรงเศส ซงมโครงสรำงทำงสถำบนทสงเสรมนวตกรรม เชน กฎหมำยควำมคมครองทรพยสนทำงปญญำทเขมแขง ระดบควำมเปดกวำงในกำรรบเทคโนโลยจำกนำนำชำต และสถำบนวจยทมคณภำพ

3 . ผ ต าม ด าน AI (Followers) ป ร ะ ก อบด ว ย อนโดนเซย อนเดย ไทย และเวยดนำม ซงเปนกลมประเทศท ไม ได คดคนพฒนำ AI และย งขำดปจจยพนฐำนทส ำคญของกำรพฒนำเทคโนโลย สะทอนจำกระดบของกำรคดคนนวตกรรมในปจจบน ผลตภำพเพมขนไมมำกนกจำกกำรน ำระบบ Automation ซงเปนเทคโนโลยกอนหนำ AI มำใช สงผลใหธรกจยงมขอจ ำกดหรอควำมลงเลในกำรรบเทคโนโลยใหม ๆ อยำง AI

ประเทศไทยมอปสรรคในการรบเทคโนโลย AI ทกลาวถงในขางตนแลว โดยพบวา การน าเทคโนโลย AI มาใชยงคงกระจกตวอยเพยงไมกอตสาหกรรม แมลกษณะดงกลำวดงกลำวจะเกดขนกบประเทศอน ๆ ทวโลกดวย7 แตประเทศไทยมควำมกระจกตวทมำกกวำประเทศอนโดยเปรยบเทยบ8 ซงจำกขอมลของ McKinsey ชวำ ธรกจทมกำรน ำ AI มำใชมำกทสดในอำเซยน คอ ภำคโทรคมนำคม ภำคกำรเงน ธรกจกำรขนสง และกลมสขภำพและโรงพยำบำล ขณะทประเทศไทยพบวำ กำรน ำเทคโนโลยมำใชยงจ ำกดอยในภำคโทรคมนำคมและโรงพยำบำลเปนหลก สอดคลองกบขอมลจำกกำรสมภำษณผประกอบกำรในไทยกวำ 1,800 รำย เกยวกบกำรตดสนใจลงทนใน


ระบบ Automation และซอฟทแวร ซงพบวำ อตสาหกรรมในไทยกลมแรก ๆ ทจะเหนการลงทนลกษณะน คอ กลมโทรคมนาคม กลมโรงพยาบาลและภาคการผลต

รป 2 การรบ AI ในแตละประเทศ และอตสาหกรรม รป 3 การลงทนดานออโตเมชน และ ซอฟทแวรในไทย

ทมา: MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE AI AND USE SURVEY 2017 ทมา: ส ารวจผประกอบการ ธนาคารแหงประเทศไทย

3. อปสรรคกบการพฒนา AI ของไทย

ประเทศไทยจ ำเปนตองเรงสรำงระบบนเวศทเออตอกำรคนควำและพฒนำนวตกรรม เพอกำวใหทนประเทศตำง ๆ ใหไดรบประโยชนจำกเทคโนโลยใหมมำกทสด โดย 3 อปสรรคหลกในกำรพฒนำ AI จำกแบบสอบถำมของผบรหำรทวโลก คอ (1) ดานขอมล (2) ดานแรงงาน และ (3) ดานวฒนธรรมองคกรและการใหความส าคญของผบรหาร หำกน ำสำมกลมประเทศจำกหวขอกอนหนำมำเปรยบเทยบคะแนนในแตละดำนจะพบวำประเทศไทยมขอไดเปรยบกบประเทศอน ๆ ทอยในกลมผตำมดวยกนเรองขอมลเนองจำกประชำกรไทยมอตรำกำรเขำถงสมำรทโฟนทคอนขำงสง จงเกดรองรอยทำงดจทล (Digital Footprint) ซงเปนสวนประกอบส ำคญตอกำรพฒนำ AI แตยงตองเรงพฒนำในดำนแรงงำนและวฒนธรรม

รป 4 ระยะหางจากประเทศผน าดานปญญาประดษฐ ในแตละดาน

ทมา: ค านวณโดยผเขยน


2.1 ขอมล การรวบรวมและการจดเกบขอมลอยางเปนระบบ

ขอมลเปรยบเสมอนเสนเลอดทหลอเลยง AI หากขาดขอมลไป AI กไมสามารถทจะเรยนรได โดยเฉพำะบรบทของประเทศไทยทเปนผรบเทคโนโลย ซงมกมกำรซอระบบหรอโปรแกรมมำจำกตำงประเทศมำกกวำกำรคดคน AI เอง กำรสอน AI ใหเขำใจบรบทของประเทศไทยดวยขอมลของประเทศจงเปนเรองส ำคญตอกำรน ำ AI มำใชจรงได ถงแมประเทศไทยจะมขอไดเปรยบจำกกำรท คนไทยคนเคยกบการใชอนเทอรเนต สะทอนจำกจ ำนวนผใช Social Media ในไทยมมำกถง 3 ใน 4 ของประชำกรทงหมด9 เทยบกบคำเฉลยโลกทรำว 1 ใน 2กจกรรมตำง ๆ บนโลกออนไลนนเองทท ำใหเกดรองรอยทำงดจทลจ ำนวนมหำศำล ซงจะเปนประโยชนตอผใหบรกำรตำง ๆ ในกำรน ำขอมลมำวเครำะหควำมสนใจสวนบคคลและพฒนำกำรใหบรกำรทตอบสนองควำมตองกำรของผใชบรกำรไดดยงขน อยางไรกตามขอมลดงกลาวกอาจยงไมเพยงพอตอการพฒนา AI เนองจากประเทศไทยเปนประเทศทมประชากรเพยง 69 ลานคน ซงตองแขงขนกบประเทศ เวยดนำม หรออนโดนเซยทมประชำกรถง 96 และ 264 ลำนคน10 ประเทศทมประชำกรจ ำนวนมำกจงไดเปรยบในกำรแขงขนดำนกำรพฒนำ AI

ประเทศไทยจงตองเรงใหความส าคญกบดานขอมล ทงเนนการรวมมอกนในการน าขอมลทมอยทงภาครฐและภาคเอกชนมาเชอมตอกนใหมขนาดใหญเพยงพอ รวมถงเนนการจดเกบอยางเปนระบบเพอใหน าขอมลมาใชไดจรง โดยตองเนนความสามารถของธรกจในการปรบเปลยนตนเองใหเขากบยคดจทล ยงธรกจมระบบการจดการทด ยงท าใหการเกบขอมลตาง ๆ เปนระบบและใชงานงาย และยงมโอกาสทจะน า AI มาชวยบรหารจดการไดประสบความส าเรจ ขณะทธรกจจ ำนวนมำกยงบนทกขอมลลกคำดวยกระดำษและปำกกำและบรหำรจดกำรสวนตำง ๆ ภำยในองคกรในลกษณะ silo จ ำเปนตองใชเวลำและตนทนในกำรแปลงขอมลมหำศำลใหเปนดจทลและเชอมโยงถงขอมล กอนทจะสำมำรถน ำเทคโนโลยมำใชวเครำะหประมวลผลใหเกดประโยชนได โดยกลมธรกจในไทยทมความพรอมสงในการเปลยนตวเองไปเปนดจทล คอ กลมโรงพยาบาล และโทรคมนาคม ซงทงสองอตสำหกรรมนลวนมแนวโนมในกำรน ำ AI มำใชเปนอตสำหกรรมแรก ๆ ขณะทธรกจทมควำมพรอมดำนดจทลในไทยต ำทสดคอธรกจโรงแรมและรำนอำหำร

แตปจจยทส าคญทสดดานขอมลคอการสรางความเชอมน ระหวางเจาของขอมลหรอผรบบรการ กบผทน าขอมลไปใช โดยกำรเปดเผยขอมลจะท ำใหเจำของขอมลไดรบประโยชนจำกคณภำพกำรบรกำรทดขน และผลตภณฑทตรงควำมตองกำรของผบรโภคมำกขน อยำงไรกตำมตองมขอตกลงระหวำงผเปดเผยขอมล และ ผทน ำขอมลไปใชวำไดน ำขอมลดงกลำวไปใชตรงตำมจดประสงค กลำงเดอน พฤษภำคม 2018 กลมประเทศในสหภำพยโรปจงไดประกำศใช GDPR (General Data Protection Regulation) ซงวำดวยกำรสรำงมำตรฐำนในกำรจดเกบขอมลของภำคธรกจทมขอมลของประชำกรในสหภำพยโรป ไมวำธรกจดงกลำวจะอยในสหภำพยโรปหรอไมกตำม ใหลกคำสำมำรถทรำบไดวำบรษทจดเกบขอมลอะไรของตนเองไวบำง และน ำไปใชอยำงไร ซงประเทศไทยกไดมกำรประกำศ พ.ร.บ. คมครองขอมลสวนบคคล ในป พ.ศ. 2562 นเชนกน อยำงไรกตำมมำตรกำรดงกลำวเปนทงโอกำส และควำมเสยงตอผประกอบกำรไทย ซงหำกผประกอบกำรสำมำรถปรบตวได ท ำใหกำรจดเกบขอมลและกำรพฒนำ AI เปนระบบมำกขน แตหำกผประกอบกำรไมสำมำรถปรบตวได โดยเฉพำะธรกจขนำดเลกทไมมควำมเชยวชำญดำนกำรจดเกบขอมล หรอกำรกำรแปลงขอมลใหเปนลกษณะไมระบตวตน (Data Anonymization)


รป 5 ความพรอมดานการเปลยนแปลงไปสดจทล รายอตสาหกรรม

อตสาหกรรม

ความ

เปน

ดจทล

สนทร

พย

การใ

ชงาน

แรงง

าน

โรงพยำบำลเอกชน โทรคมนำคม กจกรรมวชำชพ11 กำรขำยสง กจกรรมกำรบรหำรและสนบสนน อสงหำรมทรพย กำรคำปลก กำรขนสงและสถำนทเกบสนคำ ศลปะ ควำมบนเทง และนนทนำกำร กำรกอสรำง ทพกแรมและบรกำรดำนอำหำร บรกำรอนๆ ทมา: ส ารวจการมการใชเทคโนโลยสารสนเทศและการสอสารในสถานประกอบการ พ.ศ. 2560

ทงน AI ไมใชเครองมอวเศษทจะชวยใหธรกจประสบความส าเรจเสมอไป บรษทขนำดใหญทมควำมพรอมในกำรน ำ AI มำใช จ ำเปนตองตงค ำถำมทส ำคญวำ AI จะเขำมำชวยเพมประสทธภำพในธรกจไดตรงไหนบำง เชน กำรชวยวำงแผนกำรจดกำรคลงสนคำ หรอกำรแยกกลมลกคำตำมพฤตกรรมและควำมสนใจ ขณะทบรษทขนาดกลางและเลกอาจยงไมจ าเปนตองตามกระแสดวยการกระโดดเขาไปลงทนใน AI โดยทนทเนองจากการลงทนใน AI ยงเปนเรองทใหมและมความไมแนนอนสง แตเนนผลกดนใหธรกจมความเปนดจทลมากขน โดยมกำรวำงแผนกำรเกบขอมล เนองจำกกระบวนกำรดงกลำวตองใชเวลำเพอใหไดขอมลทเพยงพอในกำรเรยนรของ AI และเรยนรจำกกรณศกษำของบรษทขนำดใหญเพอเพมควำมพรอมตอกำรลงทนใน AI ในอนำคต

3.2 แรงงานทกษะ

ขอมลจำกเวบไซตหำงำนชอดงอยำง LinkedIn ชใหเหนวำ ความตองการของแรงงานดาน AI ทวโลกมการเตบโตมากกวา 2 เทา โดยเฉพำะในกลมประเทศทเปนผน ำดำน AI เชน สหรฐอเมรกำ หรอเยอรมน แตดวยขอจ ำกดดำนแรงงำนทแตละปมผจบปรญญาเอกดาน AI ทวโลกราว 22,000 คน และกวา 2 ใน 5 อยในสหรฐอเมรกา ท าใหทกประเทศตางแขงขนกนออกนโยบายดงแรงงานตางชาตทมความสามารถใหเขามาท างานในประเทศตวเอง จนเกดปรากฏการณทเรยกวา War for Talents

แมวำประเทศไทยอำจไมตองกำรแรงงำนหวกะทเพอคดคนนวตกรรมใหมตำมทประเทศกลมผน ำดำน AI ก ำลงแยงชงกนอยำงทกลำวไป แตธรกจในไทยก ำลงเผชญปญหำหนกจำกกำรขำดแคลนแรงงำนทกษะสงทสำมำรถประยกตใชเทคโนโลย AI โดยเฉพำะแรงงำนทมคณภำพและประสบกำรณดำน AI ท ำใหผประกอบกำรไทยตองบนไปหำแรงงำนไทยทมประสบกำรณท ำงำนในบรษทไอทและเทคโนโลยชอดงจำกตำงประเทศทกป12


รป 6 สดสวนผจบการศกษาดานวทยาศาสตรและเทคโนโลยส าหรบแรงงานอาย 25 ปขนไป

ทมำ: UIS Stat, UNESCO และค ำนวณโดยผเขยน

ใน 5 ปทผานมา ผประกอบการจางแรงงานทจบการศกษาดานคอมพวเตอรปรบเพมขน โดยเฉพาะในสาขาโทรคมนาคม การเงน และอสงหารมทรพย ขณะทแรงงำนไทยทมอำย 25 ปขนไปจบกำรศกษำปรญญำตรในกลมวทยำศำสตร วศวกรรมศำสตร และเทคโนโลย (STEM) เพยง 4 คน ตอ 100 คน หำงจำกประเทศเกำหลใตและสงคโปรทมแรงงำนปรญญำตรในกลม STEM 9 คน และ 10 คน ตอ 100 คน ตำมล ำดบ

รป 7 สดสวนผจบการศกษาดานวทยาศาสตรและเทคโนโลยส าหรบแรงงานอาย 25 ปขนไป จ าแนกตามอตสาหกรรม

ทมำ: Labor Force Survey 2018

รฐสำมำรถชวยวำงแผนรบมอกบกำรขำดแคลนแรงงำนได เชน กำรดงดดแรงงำนทกษะตำงชำต ในระยะสน13 พรอมกบเรงพฒนำทกษะแรงงำนในประเทศ ดงตวอยำงในประเทศฝรงเศส ทมโครงกำร CIFAR ซงเปนองคกรไมแสวงหำผลก ำไรส ำหรบนกวจยรนใหม ทตงขนมำเพอดงดดนกวจยตำงชำต โดยมนกวจยรำงวลโนเบลถง 19 คน และสำมำรถดงนกวจยไดทงหมด 400 คน จำกกวำ 22 ประเทศทวโลก ขณะเดยวกน กมแผนกำรเรงพฒนำแรงงำนในประเทศ โดยตงเปำทจะเพมจ ำนวนนกเรยนหลกสตร AI เปน 2 เทำ ภำยใน 5 ป และเนนกำรใชวจยใหเกดประโยชนโดยใหนกวจยของรฐออกไปท ำงำนกบบรษทเอกชนเพมขนจำกรอยละ 20 เปนรอยละ 50 ของเวลำงำนทงหมด

10.2%

6.0%10.0%8.6%4.4%4.1%3.6%1.5%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

แคนำดำสหรฐอเมรกำ

สงคโปรเกำหล

ฝรงเศสไทย

มำเลเซยเวยดนำม

จบหลกสตร STEM จบหลกสตรอนๆ กำรศกษำระดบต ำกวำมหำวทยำลยหรอเทยบเทำ

17%

5% 3%

18%

6% 4% 3% 3% 3% 2% 2% 1%

2013 2018


3.3 วฒนธรรมองคกร จำกทงกำรสมภำษณผประกอบกำรในไทย และแบบส ำรวจควำมเหนของผประกอบกำรในตำงประเทศ ตำงใหควำมเหนตรงกนวำ อปสรรคส าคญทสดในการน าเทคโนโลยโดยเฉพาะ AI มาใชในองคกรใหประสบความส าเรจ คอ วสยทศนและการเปดใจของผบรหาร แบบส ำรวจของ Big Data Executive Survey 201714 พบวำ ปญหำในกำรผลกดนกำรน ำ AI และ Big Data มำใช ครงหนงมำจำกปญหำในองคกร ปจจยทสำมำรถเปลยนองคกรไดคอผบรหำรทมวสยทศนทเลงเหนควำมส ำคญของ AI และรวำจะน ำไปประยกตใชใหเกดประโยชนไดอยำงไร

อยำงไรกตำม ปจจยดำนวฒนธรรมในกำรสงเสรม AI นน กมควำมแตกตำงกนไปในแตละพนท ประเทศทใหควำมส ำคญกบควำมโปรงใสและสทธสวนบคคลดำนขอมล เชน ประเทศในยโรป มกำรใชระเบยบกำรคมครองขอมลทวไป (GDPR) ซงเปนระเบยบทเขมงวดทสดในกำรใหสทธดำนขอมล ยอมท ำใหกำรพฒนำ AI ทอำศยขอมลสวนบคคลเปนไปไดยำก ขณะทเอเชยแปซฟค สนใจเรองสทธดำนขอมลสวนบคคลนอยกวำดำนกำรพฒนำทำงเศรษฐกจ และกำรเขำถงทำงกำรเงน15

นอกจำกน หำกพจำรณำรำยอตสำหกรรม Meyer (2008) พบวำ อำยของแรงงำนในบรษทสงผลตอกำรรบเทคโนโลย โดยบรษททมสดสวนของแรงงำนอำยนอยจ ำนวนมำก มแนวโนมทจะรบเทคโนโลยใหม ๆ ไดมำกกวำ ขณะทบำงอตสำหกรรมในไทย เชน ภำคเกษตร ซงมสดสวนแรงงำนอำยมำกมำกกวำอตสำหกรรมอน ๆ มควำมทำทำยในกำรเปลยนแปลงเพอใชประโยชนจำกเทคโนโลยกวำอตสำหกรรมเทคโนโลยและโทรคมนำคมทแรงงำนสวนใหญเปนคนรนใหมทเกดมำพรอมกบเทคโนโลย (Digital Native) จงมควำมคนเคยในกำรท ำงำนรวมกบเทคโนโลยมำกกวำ

รป 8 แรงงานไทยจ าแนกตามอตสาหกรรมและกลมอาย

ทมำ: Labor Force Survey 2018

40% 36% 28% 24% 21% 17% 19% 16% 21% 16%

15-24 25-34 35-44 55+


ภาคการเงนนบเปนหนงในธรกจทมขอมลของลกคาอยในมอมากเปนล าดบตนๆ รวมทงเปนธรกจทมการลงทนดานไอทอยางสม าเสมอ ซงแนนอนวาภาคการเงนตางใหความสนใจกบคลนเทคโนโลยลกใหมอยางปญญาประดษฐทเขามาสรางแรงกดดนใหภาคการเงนมการแขงขนทสงขน ทงจากธนาคารพาณชยดวยกนเองรวมทงบรษทฟนเทคและเทคฟน (Borderless Competition) นอกจากน ปญญาประดษฐยงสามารถประยกตใชกบหนางานธนาคารไดหลากหลายและสามารถเขามาชวยเสรมประสทธภาพไดทงในแงของการขยายฐานลกคาและการลดตนทน

1. บทน า: ท าไมภาคการเงนและการธนาคารถงเปนภาคแรก ๆ ทน าปญญาประดษฐมาใช ทวโลกพบวำธรกจกำรเงนและธนำคำรเปนธรกจแรก ๆ ทน ำ AI เขำมำใช สำเหตหลกทเปนเชนนนคอปจจยขบเคลอนตำง ๆ จำกภำยนอกทกดดนใหภำคกำรเงนและธนำคำรตองเปลยนแปลง ทงกำรแขงขนทเขมขนจำกผเลนทงหนำเดมและหนำใหม หรอปจจยภำยในเองทภำคธนำคำรมควำมพรอมดำนดจทลสง โดยมกำรจดเกบธรกรรมกำรเงนทงหลำยบนระบบดจทล ท ำใหเกดกำรเปลยนผำนไดเรว ในกรณของไทย ถงแมสญญำณกำรรบ AI เขำมำใชงำนในภำคกำรเงนและธนำคำรของไทยจะยงไมชดเจนนกจำกสวนแรกของกำรศกษำ แตกเหนควำมพยำยำมในกำรปรบตวของธนำคำรอยำงชดเจนในกำรแขงขนกบบรษทเทคโนโลยทเขำมำมบทบำทดำนกำรเงนเพมขน ดงนน ภำคกำรเงนและธนำคำรจงเหมำะทจะเปนกรณศกษำในกำรปรบตวของธรกจ และกำรเปนตวอยำงแสดงใหเหนกำรน ำ AI เขำมำใชประโยชนในรปแบบตำง ๆ ของธรกจ เพอชวยใหธรกจอนๆ สำมำรถปรบตวตอสงทก ำลงจะเกดขน และไดประโยชนจำกกำรเปลยนแปลงของเทคโนโลยมำกทสด

รป 9 ประโยชนทคาดวาจะไดรบจากการน า AI มาใชในภาคการเงน

นอกจำกน ภำคกำรเงนและกำรธนำคำรกบเศรษฐกจยงเปนตวขบเคลอนหลกของเศรษฐกจในกำรกระจำยทรพยำกรผำนกำรฝำกและกยม ดงนน กำรลดตนทนของภำคกำรเงนและธนำคำรดวยเทคโนโลยกยอมสงผลดตอประสทธภำพของระบบเศรษฐกจเชนกน โดยบรษทใหค ำปรกษำในสหรฐอเมรกำไดคำดกำรณไววำ หำกภำคกำรเงนและกำรธนำคำรสำมำรถน ำ AI มำใชไดอยำงเตมประสทธภำพ จะสรำงประโยชนตอภำคเศรษฐกจกวำหนงลำนลำนเหรยญสหรฐ ขณะเดยวกน กำรน ำเทคโนโลยมำใชในภำคกำรเงนกอำจสรำงควำมเปรำะบำงตอระบบเศรษฐกจเชนกน ดงนน กำรศกษำภำคกำรเงนจะท ำใหเหนภำพดำนกำรท ำนโยบำยทตองสรำงควำมสมดลระหวำงกำรเสรมสรำงใหเกดนวตกรรมใหม ๆ เพอเพมศกยภำพกำรเตบโตของเศรษฐกจ และกำรก ำกบดแลอยำงรอบดำนเพอปองกนควำมเสยงทอำจเกดขนเชนกน

PART 2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE – CASE STUDY

IN FINANCIAL SERVICES

ตวอยางกรณศกษา: การใชปญญาประดษฐ (AI) ในภาคการเงน


2. ปจจยเรงและปจจยสนบสนนในภาคการเงน สำเหตส ำคญทสงผลใหภำคกำรเงนเปนหนงในภำคทมกำรรบ AI เขำมำใชอยำงรวดเรว ประกอบดวยปจจยสนบสนนภำยในภำคกำรเงนเองทเออตอกำรน ำเทคโนโลยมำใช ไมวำจะเปนเทคโนโลยใหม ๆ ทเขำมำมบทบำทสอดรบกบภำคกำรเงนเพมขน ประกอบกบปจจยเฉพำะตวทภำคกำรเงนมกำรท ำธรกรรมอยำงเปนระบบท ำใหมขอมลจ ำนวนมำกเกดขน นอกจำกนยงมปจจยเรงทท ำใหภำคกำรเงนตองเรงปรบตว ไมวำจะเปนพฤตกรรมของลกคำทเปลยนไป และรปแบบกำรแขงขนทเขมขนมำกขน

1.1 ปจจยสนบสนน ปจจยเฉพำะอตสำหกรรมกำรเงนทเออตอกำรน ำ AI มำใช ประกอบดวย 2 ปจจยหลก

1. เทคโนโลยใหม ๆ เขามามบทบาทในภาคการเงนเพมขน

ในโลกยคปจจบนทเทคโนโลยมกำรพฒนำอยำงรวดเรวและเขำไปเปลยนโฉมกำรด ำเนนธรกจในหลำยอตสำหกรรม ภำคกำรเงนกเปนหนงในอตสำหกรรมเหลำนนทตองโอบรบเทคโนโลยใหม ๆ อยำงหลกเลยงไมได ปจจบนม 10 เทคโนโลยหลกทจะเขำมำเปลยนแปลงกำรใหบรกำรทำงกำรเงน (รปท 10) ซงหำกแบงตำมระดบของกำรประยกตใชงำนสำมำรถแบงไดเปน 4 กลมดงน

กลมทมการใชอยางแพรหลาย (Adopt): ไดแก Hybrid Cloud ซงเปนกำร optimize ระดบทเหมำะสมในกำรใชเซอรฟเวอรภำยในและภำยนอก (Cloud) ทจะประหยดตนทนแตในขณะเดยวกนกมประสทธภำพในกำรใชงำนสงสด

กลมทอยระหวางการทดลองใชจรง (Trial): ไดแก Instant Payment ทท ำใหกำรโอนเงนจ ำนวนมำกระหวำงธนำคำรท ำไดรวดเรวขน Robotic Process Information ทใช rule-based system เขำมำท ำงำนทมมลคำเพมต ำแทนพนกงำน API Platform ทเปนกำรเปดฐำนขอมลภำยในธนำคำร (เฉพำะสวนทเปดเผยได) ใหบรษทภำยนอกสำมำรถดงขอมลไปใชไดเพอพฒนำซอฟแวรทจะชวยยกระดบกำรบรกำรทำงกำรเงนใหตอบโจทยผบรโภคมำกขน อำท แอพพลเคชนในกำรวำงแผนภำษจำกกำรวเครำะหขอมลกำรรบ/จำยเงนและกำรลงทนจำกธนำคำร ซงเปนหนงโครงสรำงพนฐำนทส ำคญตอกำรพฒนำเทคโนโลยตอยอด สรำงนวตกรรม และด ำเนนธรกจ

กลมทอยระหวางประเมนความคมคาและความเหมาะสมในการใชงาน (Assess): ไดแก Augmented and Virtual Reality ซงสรำงประสบกำรณแปลกใหมใหกบลกคำในกำรใชงำน Prescriptive Security ทเขำมำเสรมสรำงควำมมนคงทำงไซเบอร Blockchain ทเขำมำชวยลดตนทนและเพมควำมปลอดภยในกำรธรกรรมระหวำงธนำคำร อำท Letter of Credit รวมทงเทคโนโลย Artificial Intelligence ทมกำรประเมนกนวำจะพลกโฉมกำรด ำเนนธรกจในวงกำรกำรเงน โดยสำมำรถแทรกซมเขำไปใชในงำนแทบทกประเภทของธนำคำร

กลมทอยระหวางศกษาและพฒนา (Explore): ไดแก Smart Machines ทเปนกำรผนวกบรกำรทำงกำรเงน อำท บทวเครำะหเศรษฐกจและกำรลงทน กำรน ำเสนอผลตภณฑทำงกำรเงน และกำรรำยงำนสถำนะเงนลงทนและธรกรรมเขำไปใน Virtual Assistant อำท Siri, Alexa, และ Google Assistant เปนตน รวมทง Quantum Computing ซงเปนกำรประยกตเทคโนโลยควอมตมฟสกสเพอเพมประสทธภำพดำนฮำรดแวรในกำรประมวลผลใหกบคอมพวเตอร

“Artificial Intelligence สามารถแทรกซมเขาไปในทกฝายงานของธนาคารได อกทงยงมเทคโนโลยควอนตมคอมพว เตอร ระบบเอพไอ และไฮบรด คลาวดชวยสงเสรมการพฒนา”


รป 10 เทคโนโลยทจะเขามากระทบภาคการเงน

ทมำ: DIGITAL BANKING REPORT 2018

2. ภาคการเงนมขอมลดจทลขนาดใหญ

ดวยระบบกำรจดเกบขอมลทพฒนำขน และรำคำของเทคโนโลยในกำรจดเกบขอมลทถกลงสงผลใหขอมลเตบโตอยำงทวคณ กำรเกบขอมลจ ำเปนตองใชพนทเกบขอมลมหำศำล แคเฉพำะขอมลทมกำรโหลดขอมลขน Facebook ในแตละวน กมขนำดกวำ 100 TB ขอมลดงกลำวสำมำรถน ำมำใชใหเกดประโยชน ไมวำจะเปนกำรวเครำะหพฤตกรรมผบรโภค หรอกำรตดตำมภำวะเศรษฐกจ

รป 11 ดชนปรมาณขอมลทวโลก จ าแนกตามอตสาหกรรม

ทมา: SIZING THE PRICE, PWC

ควำมพเศษของภำคกำรเงน คอ เปนอตสำหกรรมทผบรโภคยนดทจะเปดเผยขอมลมำกทสดเนองจำกสถำบนกำรเงนไดรบควำมนำเชอถอของแบรนดทสงในสหรฐอเมรกำ เกอบครงหนงของลกคำยนดทจะเปดเผยขอมลใหกบธนำคำร16 นอกจำกน ระบบกำรท ำงำนตำง ๆ ของธนำคำรด ำเนนงำนบนดจทล ท ำใหกำรจดเกบขอมลทพรอมใชมำกทสด (รปท 11)

จำกกำรส ำรวจของ Global Findex พบวำ ในป 2017 ประชำกรทมโทรศพทมอถอมสดสวนมำกถงรอยละ 90 กำรใชโทรศพทมอถอเพอบรกำรทำงเงนเตบโตขนเรอย ๆ จำกทงมำตรกำรสงเสรมสงคมไรเงนสด กำรใหบรกำรโอนเงนโดยไมเสยคำธรรมเนยม (พรอมเพย) และกำรโอนเงนสนบสนนของรฐผำนกำรโอนอเลกทรอนกส ท ำใหธนำคำรตำงเปลยนรปแบบกำรท ำธรกรรมจำกสำขำ (Branch Center) มำเปน (Mobile Center) และน ำขอมลของลกคำมำวเครำะหเพอตอบโจทยควำมตองกำรทแตกตำงกนของลกคำมำกยงขน


รป 12 จ านวนผใชมอถอในการเขาถงบญชธนาคารในปทผานมา

ทมำ: GLOBAL FINDEX DATABASE 2017

1.2 ปจจยเรง

1. พฤตกรรมของผบรโภคเปลยนไปสความตองการบรการทรวดเรวทนใจขน หรอทเรยกวา “now perception” ผบรโภครนใหมทเตบโตมำกบยคดจทลเรมเขำมำมบทบำทส ำคญในตลำดมำกขน โดยทกลมผบรโภคดงกลำวเคยชนกบไดรบบรกำรอยำงรวดเรว ท ำใหกำรบรกำรดำนธนำคำรรปแบบเดมไมตอบโจทยลกคำกลมดงกลำวอกตอไป ดงจะเหนไดจำกกำรส ำรวจทพบวำ กลมลกคำกวำ 2 ใน 3 ตองกำรไดรบบรกำรในทนท โดยทควำมพงพอใจขนอยกบเวลำในกำรรอสำยหรอรอควในกำรท ำธรกรรมมำกกวำทจะขนอยกบกำรทพนกงำนทเปนมนษยหรอระบบอตโนมตเปนผ ใหบรกำรดงกลำว ท ำใหธนำคำรตองพยำยำมตอบโจทยพฤตกรรมลกคำทเปลยนไป และ AI คอสงทเขำมำตอบโจทยนน ในทกวนนเสนแบงกำรใหบรกำรระหวำงคนกบ AI เรมลดลง คณภำพและควำมเปนธรรมชำต (Human-like) ในกำรใหบรกำรถกพฒนำไปมำก ท ำใหกวำ 1 ใน 4 ของลกคำในสหรฐอเมรกำนนไมมนใจวำบรกำรทไดรบครงลำสดนนผใหบรกำรเปนมนษยหรอวำ AI ตวอยำงดงกลำวแสดงใหเหนวำ ไมใชแครปแบบกำรผลตในภำคอตสำหกรรมทก ำลงเปลยนไป แตกำรบรกำรกเชนกน ธนำคำรจงตองเรงปรบตวเพอตอบสนองควำมตองกำรของลกคำทเปลยนไป โดยมเปำหมำยใหลกคำไดรบกำรบรกำรทไรรอยตออยำงสมบรณแบบ ดงนน 3 ใน 4 ของธนำคำรทวโลกจงหนมำใหควำมส ำคญกบกำรสรำงประสบกำรณดจทลกบลกคำ โดยก ำหนดเปน 1 ในแผนธรกจทส ำคญทสด17

2. การแขงขนในภาคการเงนมความเขมขนมากขน ในอดตบรษทขนำดใหญทมควำมไดเปรยบจำกฐำนลกคำขนำดใหญจงมแนวโนมทจะไมเปลยนแปลงแนวกำรท ำธรกจหรอมกำรปรบตวชำ โดยไมอยำกเสยงตอกำรสรำงขอผดพลำดจำกกำรทดลองใหบรกำรใหม ๆ เพรำะอำจเสยฐำนลกคำและกระทบตอชอเสยงบรษทได แตปจจบนมกำรแขงขนจำกผเลนหนำใหม ๆ ไมใชจำกธนำคำรดวยกนเอง เขำมำบบบงคบใหธนำคำรขนำดใหญตองปรบตว โดยเฉพำะกำรเขำมำของฟนเทค (Fintech) ซงเปนบรษทสตำรทอพเทคโนโลยทใหบรกำรดำนกำรเงน ซงมบรกำรหลำยอยำงเหมอนกบธนำคำร18 แตใหบรกำรทำง


กำรเงนทถกกวำ เรวกวำ และงำยกวำบรกำรของสถำบนกำรเงนแบบเดม เนองจำกสถำบนกำรเงนมกมตนทนจำกกำรใหบรกำรในสำขำตำง ๆ รวมถงตนทนพนกงำน และยงมตนทนกำรก ำกบดแลทสงกวำ19 นอกจำกน คแขงหนำใหมทส ำคญอกกลมหนง คอ บรษททเดมใหบรกำรหลกในภำคธรกจอนแตไดขยำยกำรบรกำรมำใหบรกำรทำงกำรเงนทเกยวของกบธรกจเดม (Techfin) ทงสองกลมไดเปรยบจากการเรมตนเปนบรษทดจทล (Digital Native) ซงมวธการท างานและวธการคดเหมาะสมกบการคดคนสงใหม ๆ และสรางสรรคนวตกรรมทางการเงน ดงนน ธนำคำรขนำดใหญจงจ ำเปนตองลกขนมำเปลยนแปลงตนเอง เชน กำรตงบรษทลกทเปนบรษทเทคโนโลย หรอซอบรษท Start-ups อยำงไรกตำม กำรปรบตวมควำมเสยงสง โดยกำรลงทนในนวตกรรมดงกลำวไมไดใหผลตอบแทนทรวดเรวและมกใชเงนลงทนทสง บรษททสำมำรถท ำไดจงตองมควำมสำมำรถในกำรลงทนทสง

ตาราง 2 ขอไดเปรยบเสยเปรบระหวางธนาคาร บรษทเทคโนโลย และฟนเทค ในการใหบรการทางการเงน

ธนาคาร บรษทเทคโนโลย ฟนเทค ขอไดเปรยบ ฐำนลกคำเดมมขนำดใหญ

ภำพลกษณองคกรนำเชอถอ และมควำมสำมำรถในกำรลงทน

ฐำนลกคำเดมมขนำดใหญ และ วฒนธรรมองคกรเออตอกำรพฒนำนวตกรรม

วฒนธรรมองคกรเออตอกำรพฒนำนวตกรรม ซงรวดเรวในกำรตอบสนองตอกำรเปลยนแปลงของเทคโนโลย

ขอเสยเปรยบ วฒนธรรมองคกรยำกตอกำรเปลยนแปลงเนองจำกมขนำดใหญ มอปสรรคในกำรเขำถงขอมลของสวนงำนอน (Data silos) และมกฎระเบยบเยอะ รวมทงตนทนกำรก ำกบดแลทสง

กำรใหบรกำรทำงเงนบำงอยำงจ ำเปนตองขออนญำต

กำรใหบรกำรทำงเงนบำงอยำงจ ำเปนตองขออนญำต และควำมนำเชอถอนอยกวำธนำคำรขนำดใหญ

3. การปรบตว

จำกทงปจจยสนบสนนทเออใหเกดกำรน ำ AI มำใชในภำคกำรเงนแลว ยงมปจจยเรงทท ำใหธรกจเดมในภำคกำรเงนและธนำคำรตองรบปรบตว เพอแขงกบผเลนใหม ๆ ทงในภำคกำรเงน และบรษทเทคโนโลย ไมวำจะเปนในประเทศ หรอตำงประเทศทตำงหนมำใหบรกำรดำนกำรเงน ธนำคำรหลำยแหงมกำรลงทนดำนกำรจดกำรขอมลและกำรวำงระบบเพอน ำ AI มำใชเกดขน โดยเชอวำรปแบบกำรลงทนในอนำคตจะตำงจำกในอดต ธนำคำรจะลงทนในกลมสนทรพยทไมมตวตน (Intangible assets) เพมขน ไมวำจะเปน ซอฟทแวร และโปรแกรมตำง ๆ แทนทจะเหนกำรลงทนในสงปลกสรำง เชน อำคำรสำขำธนำคำร โดยสดสวนกำรลงทนในสนทรพยไมมตวตนตอสนทรพยทงหมดปรบเพมขน นอกจำกนธนำคำรยงตองมกำรปรบตวโดยกำรหนมำใหบรกำรผำนชองทำงออนไลน และอเลกทรอนกสมำกขน รวมถงกำรปรบลดสำขำลง เพอใหสอดรบกบควำมตองกำรของผบรโภคทเปลยนไป และแนวโนมในกำรพฒนำสสงคมไรเงนสด รวมกำรจดกำรตนทนใหสำมำรถแขงกบบรษทเทคโนโลย และ ฟนเทค ททงคตำงไมมตนทนดำนสำขำได


รป 13 สนทรพยทไมมตวตนตอสนทรพยทงหมดของธนาคารพาณชยทงระบบ รป 14 การเปลยนแปลงป 2559 และ 2562

ทมา: ธนาคารแหงประเทศไทย ทมา: ธนาคารแหงประเทศไทย

อยำงไรกตำม รำยละเอยดตำง ๆ ในกำรปรบตวของธนำคำรกแตกตำงกนไปตำมขนำดเปนส ำคญ บรษทขนำดใหญทมเมดเงนลงทนมำก แตเหนถงควำมเสยงของกำรลงทนในเทคโนโลยทอำจไมกอใหเกดก ำไร จงมกเลอกลงทนในบรษทเทคโนโลยหรอสตำรทอพ เพอน ำเทคโนโลยดงกลำวมำใชในอนำคต ในขณะทบรษททมควำมสำมำรถในกำรลงทนสงมกตงบรษทเทคโนโลยของตนเอง เพอเรยนรและพฒนำตอยอดเทคโนโลยไดดวยตนเองผำนกำรสรำงบรรยำกำศทสงเสรมนวตกรรม (Ecosystem) เพอดงดดกลมคนทมควำมสำมำรถใหมำท ำงำนดำนเทคโนโลย พรอมสรำงวฒนธรรมกำรท ำงำนทเออตอควำมคลองตว และควำมคดสรำงสรรคเพอตอบสนองตอเทคโนโลยทเปลยนแปลงเรว ซงเปนสงทท ำไดยำกส ำหรบธนำคำรขนำดใหญ นอกจำกน ยงแกปญหำกำรขำดแคลนแรงงำนดวยกำรรวมมอกบมหำวทยำลย รวมถงมโครงกำรประกวด Start-ups เพอดงดดผทมศกยภำพ

รป 15 การปรบตวของผเลนในภาคการเงน จ าแนกตามขนาด

0.31%

0.32%0.31%

0.30%

0.32%

0.35%

2556 2557 2558 2559 2560 2561

4%

12% 11%

-5%

-12%-8%

ธนำคำรขนำดใหญ ธนำคำรขนำดกลำง ธนำคำรขนำดเลก

จ ำนวนเครองอเลกทรอนกส จ ำนวนสำขำ

ผเลน

ขนำด

เลก

อำศยเทคโนโลยจำกบรษทแมเปนหลก

ผเลน

ขนำด

กลำง

สรำงหองทดลอง (Lab) เพอสรำงนวตกรรมใหม ๆ กอนน ำออกมำใชจรง ลงทน Venture Capital ในบรษท Start-ups ใหม ๆ ทเกยวของกบธรกจตนเอง Partners กบบรษทอน ๆ เชน สตำรทอพ หรอบรษทเทคโนโลย

ผเลน

ขนำด

ใหญ

ตงบรษทลกทเปนบรษทดำนเทคโนโลย เนองจำกสำมำรถลงทนในกจกำรทเสยงและอำจไมกอใหเกดผลก ำไร ลงทนใน Venture Capital ในบรษท Start-ups ใหม ๆ ทเกยวของกบธรกจตนเอง ดงดดแรงงำนทมควำมสำมำรถดำน AI จำกทงในและตำงประเทศ โดยอำศยชอเสยงและควำมนำเชอถอของ

บรษท พรอมสรำงบรรยำกำศสถำนทท ำงำนทเหมำะสมกบกำรสรำงนวตกรรม


รป 16 การปรบตวเพอรบกบเทคโนโลยทเปลยนไป และกระแส AI ของธนาคารขนาดใหญ

SCB Kbank Bangkok Bank Krungsri ลงทนใน

Venture Capital Digital Venture (2016) Beacon Venture

Capital KVision: รวมมอกบบรษทเทคโนโลยในจน เวยดนำม อนโดนเซย และอสรำเอล

Bualuang Venture (Aging, Tourism, Fintech)

เนนลงทนในธรกจทเกยวกบ AI, Big Data, Block Chain, API, Biometric, Roboadvisor

ตงบรษทเทคโนโลย SCB Abacus (2017) KBTG (2016) Innohub (2017): Global Accelerator

Krungsri Finnovate พฒนาบคลากร U.Reka

DVA: Accelerator Program

Krungsri Uni Startup Krungsri RISE: Accelerator Program

นอกจำกจะเหนกำรปรบตวของธนำคำรไปรวมมอกบบรษทดำนเทคโนโลยมำกขนแลว ยงเหนการรวมมอกบธนาคารอน ๆ ซงเปนคแขงในวงการการเงน ทมากขน เพอสรำงบรกำรทำงกำรเงนใหม ๆ ใหตรงใจลกคำมำกขน เชน กำรศกษำควำมสำมำรถในกำรจำยคนหนผำนพฤตกรรม เพอใหลกคำสำมำรถกยมไดดวยดอกเบยทถกลงและเปนกำรขยำยฐำนลกคำของธนำคำรดวย

รป 17 ความรวมมอของธนาคารกบบรษทดานเทคโนโลย


4. การน า AI มาชวยเพมประสทธภาพในการจบสญญาณพฤตกรรมลกคา

AI ไดเขามาเปลยนรปแบบการใหบรการทางการเงนไปโดยสนเชง อกทงยงเพมคณภาพในการใหบรการอยางทไมสามารถท าไดในอดต เพรำะพฤตกรรมบำงอยำงของผบรโภคสะทอนควำมคดและพฤตกรรมทผบรโภคก ำลงจะท ำในอนำคต แตในอดต พฤตกรรมเหลำนนธนำคำรไมสำมำรถรบรไดรวดเรวทนกำรณ ตวอยำงเชน เมอกอน กวำธนำคำรจะรบรวำลกคำตองกำรยำยไปเปดบญชกบธนำคำรรำยอนคอเมอลกคำไดเขำมำตดตอปดบญชทสำขำเพอแสดงควำมจ ำนงแลว แตปจจบน ธนำคำรสำมำรถลดควำมเสยงดงกลำวไดจำกกำรใช AI ตรวจจบพฤตกรรมเสยงตอกำรยำยธนำคำร เชน มกำรอำนเงอนไขกำรปดบญชในแอพพลเคชนธนำคำร จำกนน AI จะรบสงขอมลผลตภณฑเงนฝำกทมขอเสนอทนำสนใจมำกกวำเดมใหกบลกคำคนดงกลำวเพอจงใจใหใชบรกำรกบธนำคำรตอ ซงจะชวยลดโอกำสทลกคำจะเปลยนไปใชบรกำรของธนำคำรคแขงดวยตนทนต ำลงและไมจ ำเปนตอ งมพนกงำนอยในกระบวนกำรดงกลำวเลย

ยงไปกวานน ความสามารถในการจบสญญาณดงกลาวของ AI ยงชวยสรางความพงพอใจและความมนใจใหกบลกคา ตวอยำงเชน ลกคำทมปญหำในกำรใชงำนอำจเขำไปอำนวธแกปญหำในหนำเวบเปนเวลำนำนแตไมสำมำรถหำวธแกปญหำได ซงระบบ AI จะคอยตรวจจบเวลำทลกคำใชในกำรเขำหนำเวบ ซงหำกพบวำมกำรเขำใชตอเนองเปนเวลำนำนผดปกต ระบบจะแจงเตอนพนกงำนบรกำรลกคำใหตดตอเขำไปหำลกคำโดยตรงเพอเขำไปชวยแกปญหำ ท ำใหลกคำไดประสบกำรณทดกบกำรใชงำน หรอกำรตรวจจบขอมลพฤตกรรมกำรใชจำยผำนบตรเครดตในมลคำ สถำนท หรอสกลเงน ทผดไปจำกปกต อำท เกดกำรใชจำยในสกลเงนยโรจ ำนวนมำกจำกปกตทลกคำมกใชจำยไมมำกนกในสกลเงนบำท ระบบ AI จะสงขอควำมใหยนยนกำรใชจำยโดยอตโนมต ซงจะชวยใหลกคำลดโอกำสทจะถกโจรกรรมบตรเครดต ซงจะท ำใหลกคำมควำมมนใจกบธนำคำรมำกขน อกทง เทคโนโลยยงประหยดตนทนและสำมำรถตรวจจบไดมประสทธภำพมำกกวำระบบเดมทใชกำรตรวจแบบสม

รป 18 การน า AI มาใชเพอจบสญญาณความตองการของผบรโภค

5. การน า AI มาประยกตใชกบงานในธนาคาร

ปจจบน เทคโนโลย AI สำมำรถน ำมำประยกตใชไดหลำกหลำย ทงงำน Back Office ทตองท ำงำนซ ำ ๆ กบเอกสำรจ ำนวนมำก และ Front Office ทตองตดตอและใหค ำแนะน ำลกคำไดเชนกนดงในรปท 20 เนองจำก AI สำมำรถท ำงำนซ ำ ๆ ทไมตองใชกำรปรบตวกบสถำนกำรณเฉพำะหนำ (Automation ) ไดดกวำมนษย รวมทงสำมำรถวเครำะหขอมล (Intelligence Analysis ) โดยเฉพำะขอมลทเปนตวเลขไดรวดเรวและลกซงกวำมนษย โดย

AI เหมำะส ำหรบงำนทตองกำรกำรตอบสนองทรวดเรวและสำมำรถผดพลำดไดโดยไมเกดควำมเสยหำยรำยแรง เชน กำรสงขอควำมใหลกคำยนยนธรกรรมบอยครงแมจะเปนธรกรรมของลกคำจรง และเปนสงทลกคำมกจะตองท ำเปนประจ ำ เชน กำรจำยคำไฟ อยำงไรกตำม ลกคำจะไดรบประสบกำรณทดกวำหำกไดตดตอกบมนษยจรง ๆ ในหนำงำนทตองใชอำรมณและควำมรสก เชน กำรแกปญหำในกำรใชงำน เปนตน


ประโยชนท AI สำมำรถสรำงใหกบธนำคำรไดสำมำรถแบงไดเปนสองลกษณะใหญ คอ การขยายฐานลกคาเพอเพมรายได ( ) และ การเพมประสทธภาพเพอลดตนทน ( ) งำนบำงประเภทมการน า AI เขามาปรบใชไดรวดเรวกวา ( ) เชน แชทบอท ระบบตรวจจบธรกรรมทเปนทนำสงสย และระบบตรวจจบและคำดกำรณกำรตกชนของสนเชอ เปนตน ในขณะทงำนบำงประเภทกสามารถปรบใช AI ไดชากวา ( ) อำท ระบบยนยนตวตนดวยระบบตรวจจบใบหนำหรอเสยง และกำรแนะน ำผลตภณฑทำงกำรเงนทเหมำะสมใหกบลกคำโดยอตโนมต เปนตน ซงอำจเกดจำกเทคโนโลยในปจจบนทยงไมพรอม หรอกำรทลกคำสวนมำกยงตองกำรทจะไดรบบรกำรจำกพนกงำนทเปนมนษย (Human Touch) อย

รป 19 การน า AI มาใชงานในธรกจธนาคาร

ทมา: BCG, McKinsey, Innovation in Retail Banking 2018 และการสมภาษณผประกอบการ รวมรวมโดยผเขยน

1. ฝายขายและการตลาด (Marketing & Sales Department) เปนฝำยทท ำหนำทเสนอขำยผลตภณฑของธนำคำร อำท เงนฝำก เงนก และสญญำซอขำยอตรำแลกเปลยนลวงหนำ เปนตน ใหกบลกคำทงรำยยอยและลกคำธรกจตำมควำมเหมำะสม ซงปญหำหลกของฝำยขำยและกำรตลำดคอไมทรำบถงควำมตองกำรของลกคำรำยบคคล AI สำมำรถเขำมำชวยใหฝำยขำยวเคราะหความตองการของลกคาไดละเอยดและตรงมำกขน กำรขำยผลตภณฑใหกบลกคำจงมโอกำสประสบควำมส ำเรจเพมขน นอกจำกน Robo-advisors ซงเปนเทคโนโลย AI ใหค ำแนะน ำผลตภณฑทำงกำรเงนพนฐำนทไมซบซอนมำกนก (High Volume Low Margin) สำมำรถเพมควำมสำมำรถในกำรใหบรกำรลกคำไดรวดเรวและในจ ำนวนมำกขน ซงชวยให RMs มเวลำในกำรทมเทเพอขำยดลขนำดใหญทมควำมคมทนมำกขน

2. ฝายวเคราะหสนเชอ (Credit Analysis Department) เปนฝำยทท ำหนำทวเครำะหสนเชอเพอประเมนควำมเสยงรำยลกคำตลอดจนดแลควำมเสยงในภำพรวมของธนำคำร โดยฝำยนเปนฝำยทสำมำรถน ำ AI เขำมำชวยเสรมประสทธภำพงำนไดในเกอบทกขนตอน ทงในดำนของกำรเพมรำยไดผำนกำรขยำยฐำนลกคำและกำรชวยประหยดเวลำและตนทนแรงงำน ตงแตขนตอนกำรตรวจสอบเครดตลกคำใหมทสำมำรถประยกตใช Machine Learning ดำน Network Analysis ในการตรวจจบกำรจงใจเดนบญชใหยอดเงนมกำรเคลอนไหวบอยครงและมลคำสงเพอใหยอดอนมตสนเชอสงกวำฐำนะกำรเงนทแทจรง AI ยงสำมำรถเขำมำชวยใหกำรท ำ Credit Scoring มควำมรวดเรวมำกขนดวยกำรตรวจสอบฐำนะทำงกำรเงน หลกประกน และควำมสำมำรถในกำรช ำระหนในมตอน ๆ ซงโดยปกตจะม Standard Procedure ก ำกบไวอยแลว ไดรวดเรวมำกกวำเจำหนำทวเครำะหสนเชอทเปนมนษย นอกจำกน AI ยงชวยธนำคำรในกำรเจำะลกคำกลมใหมทโดยปกตไมสำมำรถเขำถงบรกำรทำงกำรเงนได ดวยระบบ scoring แบบใหมทเรยกวำ Info-Based Lending ทพลงในกำรประมวลผลของ algorithm ชวยใหกำรท ำ credit scoring สำมำรถใชขอมลทกวำงกวำเดมซงเปนขอมลทไมใช traditional data เชน งบกำรเงนและขอมลกำรเดน


บญชธนำคำร นอกจำกน งำนทไมไดสรำงมลคำเพมมำกนก อำท การทบทวนวงเงนสนเชอหมนเวยนประจ าป สำมำรถใช AI ในกำรวเครำะหขอมลกำรใชสนเชอตลอดทงป ควำมตรงตอเวลำในกำรจำยคน และอพเดตฐำนะทำงกำรเงนของลกคำเพอทบทวนวงเงนสนเชอ ดอกเบย และระยะเวลำกยมไดรวดเรวกวำมนษย รวมทง การดแลพอรตสนเชอเพอเฝาระวงการตกชนสระดบ SM และ NPL สำมำรถใช AI เขำมำชวยดแลแทนไดดกวำเจำหนำททวไป เพรำะนอกจำกจะสำมำรถจดกำรขอมลปรมำณมหำศำลไดในเวลำอนสน algorithm ยงสำมำรถเรยนรจำกขอผดพลำดในอดตเพอปรบปรงระบบเตอนภยลวงหนำ (early warning system) ของตวเองอยเสมอ

3. ฝายดแลลกคา (Customer Management & Services Department) เปนฝำยทบรกำรลกคำสนเชอปจจบนรวมทงบรกำรอน ๆ ทมในสำขำ ระบบเดมทใหลกคำแสดงบตรประชำชนหรอตอบค ำถำมทเปนขอมลสวนตวเพอกำรยนยนตวตนกอนท ำธรกรรมเปนกระบวนกำรทคอนขำงเสยเวลำและท ำใหควำมพงพอใจของลกคำในกำรเขำรบบรกำรต ำลง เทคโนโลยตรวจจบใบหนา (Facial Recognition) สำมำรถเขำมำชวยตดขนตอนดงกลำวได ลกคำสำมำรถท ำธรกรรมทหนำเคำนเตอรไดทนทระหวำงทระบบตรวจจบใบหนำก ำลงสแกนใบหนำลกคำ ลกคำทโทรหำ call center สำมำรถบอกเลำปญหำในกำรใชบรกำรหรอสงท ำธรกรรมทำงกำรเงนไดทนทโดยไมตองยนยนตวตนกบพนกงำน เนองจำก AI สำมำรถใชระบบยนยนตวตนดวยเสยง (Biometric Voice Recognition) เพอเปรยบเทยบเสยงทใชคยโทรศพทกบฐำนขอมลได ในยคทลกคำเรมใชสมำรทโฟนและโซเชยลมเดยมำกขนท ำใหธนำคำรตองมกำรบรกำรลกคำผำนระบบแชท ซงตองใชพนกงำนจ ำนวนมำกในกำรตอบค ำถำมลกคำ อกทงยงเปนค ำถำมทคอนขำงคลำยกน ซง Chatbot สำมำรถเขำมำชวยตอบค ำถำมทถกถำมบอย (Frequently Asked Questions) เหลำนไดแทนพนกงำนไดดวยกำรใช Machine Learning ศกษำขอมลประวตกำรสนทนำของลกคำและพนกงำนทเปนมนษยเพอออกแบบค ำตอบทเหมำะสมและดเปนธรรมชำต ในท ำนองเดยวกน AI สำมำรถจดท ารายงานวเครำะหภำวะเศรษฐกจ ตลำดกำรเงน ตลำดทน และสนคำโภคภณฑทออกแบบใหตรงกบควำมชอบของลกคำในกำรลงทนหรอสดสวนของพอรทในปจจบนไดละเอยดถงระดบรำยบคคล ซงจะชวยเพมควำมพงพอใจใหกบลกคำได

4. ฝายออกแบบผลตภณฑ (Products & Solutions Department) เปนฝำยทออกแบบผลตภณฑของธนำคำรใหมควำมแตกตำงและนำดงดด แตในขณะเดยวกนกยงคงควำมสำมำรถในกำรท ำก ำไรไวดวย โดยปกต เจำหนำทจะใชวธกำรศกษำภำวะโดยรวมของตลำด อตสำหกรรม และเทรนดของผบรโภค เพอสงเครำะหออกมำเปนผลตภณฑทำงกำรเงนใหมทตอบโจทยผบรโภคไดมำกกวำเดม ซงกระบวนกำรดงกลำวใชเวลำนำนและตนทนทสง รวมทงผลตภณฑทออกมำจะเปนลกษณะ one size fits all ซงอำจจะตอบโจทยลกคำแตบำงกลม รวมทงยอดขำยของผลตภณฑตวใหมดงกลำวกตองสงมำกพอทจะคมทนในกำรวจยและออกแบบ ซง AI สำมำรถเขำสำมำรถชวยแกปญหำเหลำนได เนองจำก AI สำมำรถวเครำะหควำมตองกำรใชเงนของลกคำแตละรำยของธนำคำรดวยตนทนทต ำมำก ซงสำมำรถชวยออกแบบผลตภณฑทำงกำรเงนทจ ำเพำะเฉพำะตวบคคลเพอเพมโอกำสในกำรขำยใหส ำเรจดวยตนทนทต ำลง

5. ฝายงานอนๆ อาท ผายไอท ฝายสอบทาน และฝายตรวจสอบภายใน (Others) ซงเปนฝำยงำนหลงบำน (back office) ทท ำหนำทสนบสนนกำรด ำเนนงำนของธนำคำร อำท ตรวจสอบกำรด ำเนนงำนภำยในธนำคำรใหเปนไปตำมระเบยบของ ธปท. รวมทงตรวจสอบธรกรรมทเปนทนำสงสยและปองกนกำรโจรกรรมทำงขอมล ซงหนงในระเบยบของ ธปท. ทก ำหนดใหธนำคำรพำณชยตองท ำ คอ การท า stress test ทโดยปกตจ ำเปนตองใชพนกงำนท ำไมนอยและใชเวลำนำน กำรน ำ Machine Learning เขำมำชวยสำมำรถลดทงจ ำนวนพนกงำนและเวลำในกำรท ำทดสอบลง โดยทยงคงรกษำมำตรฐำนเดมไว นอกจำกน Machine Learning โดยเฉพำะเทคนค Network Analysis ยงเขามาชวยตรวจจบธรกรรมทนาสงสย อำท กำรฟอกเงนโดยกำรโอนเงนผำนหลำยบญชในระดบทผดปกต ซงจะชวยกรองเคสทส ำคญเพอแจงเตอนเจำหนำท ท ำใหเจำหนำทไมตองเสยเวลำตรวจสอบเคสทไมจ ำเปน ยงไปกวำนน Machine Learning ยงสามารถน ามาประยกตใชกบ Cyber Security ใหมควำมแขงแกรงมำกยงขนเพอรบมอกบ Cyber Attack ทมควำมรนแรงมำกขนตำมไปดวยเชนกน


รป 20 การน า AI ไปใชในงานธนาคาร จ าแนกตามฝายงาน

หนวยงาน วตถประสงค ตวอยางการใชงานจรง ผลทคาดวาจะไดรบ

แผนก

ทตดต

อกบล

กคา

ฝายขาย และ

การตลาด

Virtual Digital Assistants & Chatbots

แนะน ำผลตภณฑทำงกำรเงนทเหมำะสม

เพมพน ของ SCB เปนแชทบอท

แนะน ำกำรลงทน20

เพมรายไดหรอลดรายจาย ตวอยำงในตำงประเทศ: ลดจ ำนวนกำรโทรศพท

เพอแนะน ำสนคำรำวรอยละ 70 – รอยละ 90 ประมาณการผลทจะเกดขนตอภาคการเงนในไทย สำมำรถลดกำรจำง Call Center ในภำคกำรเงน

ได 504 คน* (คดเปนสดสวนรอยละ 0.15 ตอกำรจำงงำนลกจำงภำคเอกชนในธรกจกำรเงน)

คาดการณการลกคา เสนอเงนกใหกบลกคำทตรงกลมเปำหมำย

ฝายบรหาร

ความเสยงและวเคราะหสนเชอ

Automatic Data Review

• ชวยใหกำรพจำรณำกำรอนมตกยมเรวขนส ำหรบธรกจขนำดเลก

เพมประสทธภาพ ตวอยำงในตำงประเทศ: ใชเวลำหนวยวนำทใน

กำรพจำรณำอนมตกยม ประมาณการผลทจะเกดขนตอภาคการเงนในไทย สำมำรถลดกำรจำงพนกงำนใหสนเชอ ได

25,000* คน (คดเปนสดสวนรอยละ 13 ตอกำรจำงงำนลกจำงภำคเอกชนในธรกจกำรเงน)

AI Credit Rating • ระบสนเชอทมควำมเสยง • คำดกำรณโอกำสของลกคำทไม

สำมำรถช ำระหนได

เพมประสทธภาพ ตวอยำงในตำงประเทศ Gini Coefficient เพมจำก 0.78 เปน 0.82 ใชเวลำเพยง 30 นำทในกำรพจำรณำเงนก

200,000 บญช คำดวำจะชวยลดหนเสย (NPL)

ฝายดแลลกคา

Digital Identity ระบบยนยนตวตนดวยใบหนำ เสยง หรอไบโอเมทรกซ

กำรใชระบบยนยนตวตนดวยใบหนำทสำขำ

ลดจ านวนการจางงานและสาขา

Automatic Investment Advisory

วเครำะหควำมเคลนไหวของตลำดหน แนะน ำกำรซอ/ขำย หนวยลงทน ผใหค ำปรกษำดำนกำรลงทน

Chatbots น ำไปใชรวมกบผชวยเหลออจฉรยะในบำน เชน Alexa เพอใหลกคำยอดเงนคงเหลอในบญช

ลดตนทน และสรางความพงพอใจใหกบลกคา ตวอยำงในตำงประเทศ สำมำรถรบมอกบกำรท ำธรกรรมมำกกวำ 1 ลำนครงตอวน

แผนก

พฒนำ

ผลตภ

ณฑ แ

ละดแ

ลระบ

บ

ฝายออกแบบผลตภณฑ

Target & Personalized

Offers

แบงกลมลกคำเพอเสนอโปรโมชนทแตกตำงกน เชน SCB’s My Deals หรอ Kbank’s Kplus : customized promotion & recommendation

เพมรายได ตวอยำงตำงประเทศ: กำรเสนอเงนกใหลกคำผำน

กำรแนะน ำของ AI เพมกำรตอบรบของลกคำ 2 – 3 เทำ และเพมรำยไดรอยละ 20 - 30

ประมาณการผลทจะเกดขนตอภาคการเงนในไทย คำดวำจะชวยใหปลอยกเพมได 3,000 ลำนบำท

จำกกำรใช AI แนะน ำ

ฝายสอบทาน

Regulatory Compliance

ใช Machine Learning ในกำรชวยท ำ Model

เพมประสทธภาพ และลดคาใชจาย ตวอยำงตำงประเทศ: ลดระยะเวลำจำก 9 เดอน

ถง 3 เดอน และกำรจำงงำนจำกหลำยรอย เหลอไมถง 100 คน

Real-time Fraud Detection

ชวยตรวจหำ fraud แบบ real time

เพมประสทธภาพ และลดคาใชจาย ตวอยำงตำงประเทศ: ลด false positive ในกำร

ฟอกเงนรอยละ 20% และ fraud รอยละ 60-80 *ขอสมมตก าหนดใหการน า AI มาใชท าใหลดการจางงานในลกษณะงานดงกลาวไดครงหนงของการจางงานทงหมด Sources: Citi, Financial Times, Business Insider, Wall Street Journal, The Independent, NEC, BestPractise.ai


ท าไมเราควรทจะสนบสนน AI และการวางกรอบการอยรวมกบ AI ในอนาคต

แมวำ AI ถกมองวำเปน General Purpose Technology ทจะเขำมำเปลยนแปลงรปแบบกำรท ำงำนและกำรใชชวตประจ ำวนของทกคน ซงจะกอใหเกดประโยชนใหกบเศรษฐกจไทยมหำศำล โดยเฉพำะเมอประเทศไทยก ำลงเผชญกบขอจ ำกดดำนกำรเตบโตดำนเศรษฐกจทก ำลงแรงงำนก ำลงลดลงเรอย ๆ จำกกำรเขำสสงคมผสงอำย AI จะเขำมำชวยขบเคลอนเศรษฐกจรปแบบใหมทแรงงำนท ำงำนงำยขนและมประสทธภำพเพมขน นกเศรษฐศำสตรหลำยคนกงวลวำ AI จะเขำมำแยงงำนแรงงำนในอนำคต ทงยงสงผลใหควำมไมเทำเทยมในสงคมเพมขนจำกควำมตองกำรจำงงำนทเพมขนเฉพำะในกลมอำชพทเกยวของกบ AI เทำนน นโยบายดาน AI จงควรมองกวางกวาการสนบสนนการน า AI มาใชเทานน แตครอบคลมไปถงการสงเสรมการเปลยนผาน และการก าหนดกรอบการอยรวมกนระหวาง AI และคนในสงคม เพอก าหนดทศทางในอนาคตททกคนไดประโยชนรวมกนมากทสด

กำรศกษำนเสนอนโยบำยดำน AI 3 ขอหลก ทจะชวยสนบสนนใหกำรน ำ AI มำใชเพมขน ในขณะเดยวกนกเปนกำรใหน ำหนกกบบรบทดำนอนทำงสงคมท AI จะเขำมำกระทบเชนเดยวกน

1. นโยบายดานขอมล: เตรยมพรอมขมทรพยขอมล โดยค ำนงถงสทธสวนบคคล 2. นโยบายดานแรงงาน: สรำงก ำลงคนดำนดจทล ควบคไปกบกำรดแลผทไดรบกระทบ 3. นโยบายดานการก ากบดแล: สงเสรมกำรใชนวตกรรมในธรกจ แตตองดแลควำมเสยงในภำพรวม

1. นโยบายดานขอมล: เตรยมพรอมขมทรพยขอมล โดยค านงถงสทธสวนบคคล

การพฒนา AI จะเปนไปไมไดเลยหากขาดขอมล ผวำงนโยบำยจงเผชญควำมทำทำยจำก (1) กำรสนบสนนใหธรกจใชประโยชนกำรเตบโตของดจทลและขอมล ขณะเดยวกนกตอง (2) สรำงภมคมกนใหกบผบรโภค ทอำจตกเปนเหยอของภยคกคำมไซเบอรและกำรถกใชขอมลสวนบคคลในทำงมชอบ

ในอดตแตละประเทศมควำมแตกตำงกนในกำรวำงนโยบำยดำน AI ประเทศทำงสหภำพยโรปใหควำมส ำคญกบควำมเปนสวนตวของขอมลผบรโภค (Data Privacy) จงอำจตองเผชญอปสรรคเมอตองแขงขนกบประเทศทมกำรสนบสนนกำรเตบโตของ AI อยำงเตมท โดยทไมไดใหควำมส ำคญกบเรองสทธของขอมลสวนบคคลมำกนกดงเชนประเทศจน ท ำใหขอมลของประเทศจนมปรมำณมหำศำลตำมจ ำนวนประชำกรทงยงมมตทลกอกดวย อยำงไรกตำมบำงประเทศสำมำรถรกษำสมดลของทงสองดำนไวไดเปนอยำงด แตกำรสรำงสมดลระหวำงกำรสนบสนนนวตกรรมในภำคธรกจ และกำรคมครองและใหควำมรผบรโภค จ ำเปนทจะตองมกำรวำงโครงสรำงพนฐำนทเหมำะสมจำกภาครฐ ประกอบกบแรงขบเคลอนจำกภาคเอกชนทพรอมทจะเขำสยคดจทล และประชาชนทมควำมรในกำรปองกนตวเองจำกควำมเสยงดำนไซเบอร และเขำใจประโยชนทจะไดรบจำกกำรเปดเผยขอมล

PART 3: POLICY RECOMMENDATION

ขอเสนอแนะเชงนโยบาย


รป 21 สมดลของผด าเนนนโยบายในการผลกดนนวตกรรมและคมครองผบรโภค

ภาครฐมหนาทหลก คอ สรางวฒนธรรมแหงการเปดขอมล ผานการท าหนาทหลก 3 ขอ

1.1 ผเปดเผยขอมล (Data Provider) เนองจำกรฐบำลเกบขอมลของประชำชนไวเปนจ ำนวนมำก โดยขอมลของทำงกำรมประโยชนตอกำรพฒนำคณภำพชวตควำมเปนอยของประชำชนและกำรพฒนำของธรกจอยำงยง และกำรเกบรกษำขอมลดงกลำวกมตนทนทสง ดงนน ภำครฐควรน ำขอมลทมอยมำใชใหเกดประโยชนสงสด แมวำทผำนมำรฐมควำมพยำยำมผลกดนผำน data.go.th แตกำรเปดเผยขอมลของภำครฐไทยยงสำมำรถพฒนำไดอกมำก ตำมเกณฑ Global Open Data Index ทปจจบนประเทศไทยอยในอนดบท 51 เนองจำกยงไมเขำเกณฑของกำรเปดเผยขอมลทจ ำเปน โดยตองท ำใหอยในรปแบบทคอมพวเตอรสำมำรถประมวลผลได รวมทงสำมำรถดำวนโหลดขอมลทงหมดมำไดในครงเดยว และมกำรอพเดตอยเสมอ

1.2 ผชวยสรางวฒนธรรม (Data Catalyst) ในกำรสรำงสภำพแวดลอมทเออใหเกดกำรแลกเปลยนขอมล (Data Ecosystem) และน ำขอมลมำใชใหเกดประโยชนสงสด ซงสำมำรถท ำไดโดยกำรกอใหเกดโครงสรำงพนฐำนทจ ำเปน เชน แพลตฟอรมกลำง และชกจงผทเกยวของตำง ๆ ใหมำรวมมอกน โดยเฉพำะควำมรวมมอระหวำงภำครฐและเอกชนในกำรเปดเผยขอมลระหวำงกน รวมถงกำรสรำงกลไกเพอสงเสรมกำรน ำขอมลไปใชใหเกดประโยชนผำนกจกรรมสงเสรมในรปแบบตำง ๆ เชน กำรเปดใหประชำชนแขงขนกำรน ำขอมลภำครฐเพอแกปญหำในชวตประจ ำวนดงเชนทจดโดยรฐบำลสงคโปร โดยมกำรแขงใหน ำขอมลจรำจรมำแกปญหำรถตด ท ำใหเกดกำรพฒนำแอพพลเคชนตำง ๆ ทเปนประโยชนและน ำไปใชไดจรงจ ำนวนมำก เชน แอพพลเคชนส ำหรบรอรถโดยสำรประจ ำทำง

Box 1 ตวอยางนโยบายการจดการขอมลในภาคการเงน

สหรำชอำณำจกร ฝรงเศส และไตหวน ตำงมกำรผลกดนกำรเปดเผยขอมล (Open Data Policy) นโยบำยดงกลำวท ำใหผทมควำมคดรเรมสรำงสรรคไดมโอกำสเขำถงขอมลภำครฐ ซงเปนหวใจส ำคญในกำรพฒนำ AI


แตปจจบนไทยยงมปญหำดำนคณภำพและควำมเชอมตอของขอมลอย นอกจำกนกำรทขอมลขนำดใหญจ ำนวนมำกอยกบภำครฐท ำใหเกดตนทนตำง ๆ จ ำนวนมำกในกำรเกบขอมลขนำดใหญดงกลำวไว แตในปจจบนกำรน ำมำใชประโยชนอำจยงไมมำกเทำทควร ดงนน ภำครฐควรเปดเผยขอมลของตนเองและสนบสนนใหภำคเอกชนเปดเผยขอมลในสวนทเปดเผยได รวมทงสรำงระบบเชอมตอ (Data Integration) ทท ำใหสำมำรถเรยกใชขอมลดงกลำวไดผำนระบบกลำงซงมวธวำงระบบดงกลำวใน 2 ลกษณะ คอ

i. ระบบฐานขอมลกลาง: คลำยกบโครงกำร X-Road ของประเทศเอสโตเนย หรอ National Digital Identity ของประเทศสงคโปร โดยตองมหนวยงำนพเศษทมหนำทใหบรกำรขอมลกบภำครฐ ภำคเอกชน และประชำชน

ii. ระบบ Open API: ทสำมำรถใหเอกชนเขำมำเชอมตอขอมลทอพเดตแบบ real time ไดเอง ซงจะชวยประหยดตนทนดำนกำรวำงระบบและดแลรกษำระบบมำกกวำแบบแรก ดงเชนประเทศฝรงเศส (French API portal) และสหรำชอำณำจกร (API for GOV.UK) ในกรณของประเทศไทย มบำงธนำคำรไดรเรมกำรท ำ Open API แลว แตยงขำดควำมรวมมอกนในกำรพฒนำ ซงอำจสงผลใหกำรใชงำนรวมกนท ำไดยำก นอกจำกน ในปจจบนประเทศไทยยงขำด API Gateway ซงเปนระบบกลำงทชวยเชอมตอขอมลของแตละหนวยงำนเขำดวยกนอย

อยำงไรกตำม ระบบทงสองจ ำเปนตองมหนวยงำนกลำงทดแลในทงในเรองของกำรวำงระบบและปรบปรงขอมลใหเปนปจจบนอยเสมอ รวมทงกำรบรรจ Cyber Security เขำไปในแผนควำมมนคงแหงชำตกเปนเรองจ ำเปนเชนเดยวกน กำรมแพลตฟอรมกลำงในกำรเกบขอมลและระบบรกษำควำมปลอดภยของขอมลจะชวยใหภำคธรกจมแรงจงใจในกำรเชอมตอขอมลเพรำะจะชวยลดตนทนในกำรด ำเนนงำนและชวยยกระดบกำรบรกำรลกคำใหมควำมสะดวกรวดเรวมำกขนจำกกำรลด Paperwork และภำระของลกคำทตองจดเตรยมเอกสำรตวจรงมำ ภำคประชำชนไดรบควำมสะดวกในกำรตดตอกบทงภำครฐและเอกชนมำกขน รวมทงยงมควำมมนใจกบขอมลทถกเกบอยในระบบกลำงวำมควำมปลอดภย สำมำรถเรยกดหรอแจงขอลบไดเมอตองกำร

ในกรณของประเทศไทยเอง รฐบำลควรสรำงมำตรฐำนในการยกระดบใหเอกสารอเลกทรอนกส อเมล และ E-Identification ใหมสทธและอ านาจเทยบเทาเอกสารทเปนกระดาษในรปแบบดงเดมเพอจงใจใหประชาชนหนมาตดตอสอสารผานดจทลในวงกวาง คลำยกบประเทศฝรงเศส เอสโตเนย และสงคโปร ทผลกดนในเรองดงกลำวจนส ำเรจ และประเทศในกลม Followers อยำงประเทศอนเดยทก ำลงเดนหนำในเรองดงกลำวอยำงเตมท เนองจำกในปจจบนภำครฐทก ำหนดใหเอกชนตองยนเอกสำรทเปนกระดำษในหลำย ๆ เรองเพอตดตอกบภำครฐ เชน กำรยนจำย Withholding Tax ทยงตองน ำเอกสำรทเปนกระดำษมำยนประกอบ ท ำใหธรกจสวนมำกยงเกบขอมลอยในกระดำษ (Paper-based) ซงยำกในกำรน ำไปใชพฒนำ AI ตอ

นอกจำกน ภำครฐตองชใหภำคธรกจเหนควำมส ำคญของการจดเกบขอมลอยางเปนระบบและเชอมตอกนได โดยควรสรำงแรงจงใจ เชน กำรลดภำษส ำหรบบรษททมกำรเชอมตอขอมลกบภำครฐ ซงจะชวยลดปญหำขอมลทยงมลกษะกระจดกระจำย (Unstructured) และอยแยกกนตำมแผนกหรอสวนงำนยอย (Data silos) ของภำคธรกจ


1.3 ผออกนโยบาย (Policy Maker)

ออกแบบกฎและมำตรฐำนตำง ๆ เพอก ำหนดคณภำพขอมล รปแบบในกำรจดเกบ และระดบกำรเปดเผยขอมล เพอท ำใหกำรใชประโยชนจำกฐำนขอมลแหลงตำง ๆ มมำตรฐำนเดยวกน รวมทงกำรออกกฎเกยวกบดำนควำมปลอดภยของขอมลดวย นอกจำกน ภำครฐจ ำเปนตองกระตนใหประชำชนเกดควำมตระหนกรถงภยไซเบอรทอำจเกดขนเพอท ำใหประชำชนสำมำรถปองกนตนเองได เนองจำกกำรส ำรวจพบวำ บคคลมกยนยอมเปดเผยขอมลหำกมรำงวลจงใจ โดยวธกำรในกำรใหควำมรกบประชำชนอำจแตกตำงกนตำมควำมเหมำะสมของชวงอำยและสถำนภำพ ดงน

ตาราง 3 การใหความรและสรางความตระหนกดานขอมลจ าแนกตามสถานภาพ สถานภาพ วธการ

เดก บรรจลงในระบบกำรศกษำ ผใหญทอยในระบบ บงคบใหเปน Mandatory training / certificate ทจ ำเปนตองมในกำรท ำงำน

ผใหญทอยนอกระบบ จด Training session ในระดบเขต โดยผกกบระบบสวสดกำร รวมทงกระจำยขอมลควำมรผำนชองทำงออนไลน (เชน บรษท Line และFacebook)

คลำยคลงกบหลกกำรรวมของกลม D9 ดำน “Connectivity” ทเสรมสรำงกำรเขำถงและควำมรควำมเขำใจในกำรใชอนเทอรเนตใหกบประชำกร และ “Teach children to code” ทเนนพฒนำทกษะคอมพวเตอรขนสงใหกบเดก ซงกำรสรำงควำมตระหนกรดงกลำวจ ำเปนตองมตวชวดทเปนรปธรรม ดงเชน ประเทศเอสโตเนยทก ำหนดเปำหมำยให ประชำชนคดวำตนมควำมรและทกษะเพยงพอทจะปองกนกำรถกขโมยขอมลสวนตวผำนชองทำงออนไลนได มสดสวนเพมขนจำกรอยละ 68 สระดบทสงกวำคำเฉลยของ EU อยำงนอยรอยละ 10 ในป 2020

2. นโยบายดานแรงงาน: สรางก าลงคนดานดจทล ควบคไปกบการดแลผทไดรบผลกระทบ

ควำมทำทำยของกำรท ำนโยบำยดำนแรงงำนเพอตอบสนองตอยค AI คอ การสรางก าลงคนดานดจทลใหเพยงพอ เพอตอบสนองอตสาหกรรมทเปลยนไป ไมวาจะเปนการพฒนาระบบการศกษาทตอบโจทยดงกลาว การพฒนาและปรบเปลยนทกษะของบคลากรทก าลงท างานอยในตลาดแรงงาน และการดงดดแรงงานตางชาตทมประสบการณท างานดาน AI และเทคโนโลยท เกยวของใหมาท างานในประเทศไทยใหทนกาลกบการเปลยนแปลงของโลก

ดำนหนงของเหรยญ AI เขำมำท ำใหมควำมตองกำรแรงงำนกลมทมทกษะดจทลเพมขน (Skill-Biased Technical Change; SBTC) ซงสงผลใหรำยไดของแรงงำนกลมดงกลำวเพมสงขนโดยเปรยบเทยบ อกดำนหนงของเหรยญ แรงงำนทไมมทกษะดงกลำวหรอแรงงำนทมโอกำสถกทดแทนดวย AI จะไดรบกำรจำงงำนและรำยไดทนอยลง ค ำถำมส ำคญทผด ำเนนนโยบำยจะตองตอบ คอ ประเทศไทยจะชวยแรงงานกลมทถกกระทบใหสามารถปรบตวไดอยางไร และหากแรงงานปรบตวไมได ประเทศไทยจะมแผนการเยยวยาอยางไร

2.1 สรางและสนบสนนคนเกงเพอเปลยนแปลงอตสาหกรรม ขอมลจำก Global Talent Competition Index พบวำ ประเทศไทย สราง ดงดด และรกษา คนเกง ทงในกลมทกษะวชำชพ (High-skilled) และกลมกงทกษะ (Middle-skilled) ไดแยกวำประเทศเพอนบำน เชน สงคโปร และมำเลเซย รวมทงคำเฉลยของทวป

ดงนน ประเทศไทย จงจ ำเปนตองพฒนำทง 3 มตควบคกน โดยในระยะสน ในชวงทประเทศไมสำมำรถผลตบคลำกรททกษะตำมทตลำดตองกำรไดทน ประเทศจ ำเปนตองดงดดคนเกงจำกตำงประเทศ หรอคนไทยทมประสบกำรณท ำงำนในประเทศทเปนผน ำดำน AI เพอรกษำ


ควำมสำมำรถในกำรแขงขนของประเทศ21 รกษาคนไทยทมฝมอใหไดท ำงำนอยำงเตมศกยภำพ โดยมอตสำหกรรมทตองใชแรงงำนฝมอดำนดงกลำวรองรบ ขณะเดยวกนกสรางแรงงำนไทยทมฝมอผำนกำรปฏรประบบกำรศกษำทดงภำคเอกชนและภำคมหำวทยำลยใหมำมสวนรวมดวยกน เพอพฒนำศกยภำพแรงงำนไทยในระยะยำว

รปท 22 คะแนนปรมาณ และคณภาพแรงงานกลมทกษะสง และทกษะปานกลาง ในแตละประเทศ จาก Global Talent Competitive Index 2019

ทมา: INSEAD

2.2 ชวยเหลอกระบวนการเปลยนผานของเทคโนโลยใหแกแรงงาน กำรเขำมำของ AI จะสรำงควำมปนปวนกบแรงงำนไทยเพมขน จำกเดม อำจจะเหนเพยงแรงงำนในกำรผลตในภำคอตสำหกรรมทมกมลกษณะกำรท ำงำนแบบเดมซ ำ ๆ เปนกลมทถกกระทบ แตในปจจบนกวำครงของพนกงำนในภำคกำรขำยกมควำมเสยงสงทจะถกแทนทดวยเทคโนโลย22 หรอแมกระทงพนกงำนบรษทในปจจบนกมควำมเสยงท AI จะเขำมำท ำงำนในลกษณะเดยวกนไดเชนกน อนาคตแรงงานทกคนมโอกาสทจะตกงานหากไมมการปรบตว ผวำงนโยบำยจงควรใหควำมส ำคญกบกำรสรำงกระบวนกำรเปลยนผำนใหกบผทจะไดรบผลกระทบ

ผด าเนนนโยบายมบทบาทส าคญในการสรางความตระหนกถงความส าคญของการปรบตว และสรางแรงจงใจเพอใหแรงงานปรบตว ตวอยำงทมกถกยกมำเสมอ คอ นโยบำยดำนกำรพฒนำแรงงำนของประเทศสงคโปร ซงเปนประเทศทใหควำมส ำคญกบทรพยำกรมนษยเปนอนดบแรก ๆ ของกำรพฒนำ มกำรใหคปองเงนสดกบประชำชนเพอพฒนำทกษะตลอดชวต ประชำชนและภำคธรกจเกดกำรตนตวตอกำรพฒนำทกษะ ถงแมนโยบำยดงกลำวจะไดงบประมำณจ ำนวนมำก ซงอำจไมเหมำะกบก ำลงพฒนำอยำงประเทศไทย กระนน ประเทศไทยสามารถน าระบบดงกลาวมาประยกตใหเขากบบรบทของประเทศมากขน เชน การแบงความรบผดชอบในการพฒนาทกษะ (Co-Funding) โดยใหทงนายจางและลกจางรบผดชอบคาเรยนดวยสวนหนง และจายเตมใหกบผมปญหาทางการเงน โดยโยงกบการพฒนาทกษะผานบตรสวสดการแหงรฐทรฐบาลไดด าเนนการไปแลว อยำงไรกตำม กำรผลกดนกำรพฒนำทกษะ และเรยนรตลอดชวต จ ำเปนตองค ำนงถง 5 ดำน หลกในกำรท ำนโยบำยดงน

1. คาดการณความตองการแรงงานในอนาคต เพอก ำหนดแนวทำงกำรพฒนำแรงงำนใหชดเจน ตวอยำงเชน ประเทศไอรแลนดมกำรจดตงกลมผเชยวชำญดำนทกษะในอนำคตทต องกำร (Expert Group on Future Skills Needs) ต งแตป 1997 โดยท ำงำนร วมกบ กระทรวงแรงงำน (National Employment and Training Authority) กระทรวงอตสำหกรรม (Department of Enterprise Trade and Employment) และกระทรวงศกษำ ในกำรวำงนโยบำยใหสอดคลองกน ตงแตกำรวำงแผนหลกสตร ไปจนถงกำรพฒนำทกษะแรงงำน

2. ท าแผนพฒนาแรงงานทสอดคลองกบแผนพฒนาเศรษฐกจ เชน ในอดตทสงคโปรเรมผลกดนกำรพฒนำอตสำหกรรมเพอทดแทนน ำกำรน ำเขำ สงคโปรเนนกำรพฒนำแรงงำนกลมอำชวะ แตเมอประเทศพฒนำมำกขน สงคโปรหนไปผลตสนคำทมมลคำสงขน เชน ยำ และ


ผลตภณฑอเลกทรอนกสขนสง สงคโปรจงเรมตงกองทนพฒนำทกษะและกำรศกษำตอเนองขน และในยคสดทำยทสงคโปรเนนกำรพฒนำนวตกรรม กำรจดตงโครงกำร SkillsFuture จงเกดขนเพอตอบโจทยกำรพฒนำทกษะแรงงำนใหทนกบกำรเปลยนแปลงในอนำคต

3. จดตงมาตรฐานการศกษา และระบบประเมนผล กำรท ำนโยบำยพฒนำทกษะตลอดชวงชวตจะไมประสบควำมส ำเรจหำกขำดกำรตงระบบคณวฒเพอรบรองหลกสตรกำรฝกอบรม และเพมควำมนำเชอถอใหกบหลกสตร โดยเนนระบบกำรรบรองหลกสตรทโปรงใส มกำรตดตำมประเมนผล และไมสรำงอปสรรคในกำรเขำรวมโครงกำร เชน ภำระดำนเอกสำรในกำรขออนมตหลกสตร

4. ใหบรการจบคงาน กบแรงงานทมทกษะใหม เพอชวยใหระบบกำรเปลยนผำนรำบรนมำกยงขน และแรงงำนใหมสำมำรถท ำงำนทตรงกบควำมสำมำรถของตนเอง โดยรฐบำลอำจชวยลดอปสรรคดำนขอมล เชน นำยจำงไมเชอมนวำลกจำงทพงอบรมมำจะท ำงำนไดดขนจรงหรอไม รฐบำลสงคโปรไดปดชองวำงดงกลำวดวยกำรชวยสนบสนนคำจำงในชวงแรกของกำรจำงงำน เพอใหลกจำงไดพสจนควำมสำมำรถวำทกษะทเรยนรมำตรงกบควำมตองกำรของนำยจำงหรอไม

5. มหลกสตรทหลากหลาย และระบบการเรยนรทยดหยน เพอตอบโจทยควำมตองกำรของผเรยนทตำงกนออกไป เชน โครงกำรกำรศกษำนอกเวลำ กำรเรยนรจำกงำน (On-the-Job Training) หรอกำรเรยนรทำงไกล

นอกจากน การพฒนาประสทธภาพของตลาดแรงงาน (Labor Market Efficiency) กเปนสงทส าคญ หากตลาดแรงงานท างานไดด แรงงานจะสามารถยายงานไดงาย และกลบเขามาสตลาดไดเรวหากตกงาน ผออกแบบนโยบำยสำมำรถชวยยกระดบประสทธภำพดงกลำวไดโดยกำรเพมควำมยดหยนของระบบ เชน พฒนำระบบสวสดกำรทขนอยกบตวบคคล แทนทจะเปนระบบสวสดกำรทตดอยกบบรษททจำง ดงจะเหนตวอยำงในประเทศฝรงเศสทใหสทธวนลำในกำรพฒนำทกษะขนอยกบตวบคคล หำกมกำรยำยงำนจำกบรษทเอกชนทเคยท ำอย มำอยภำครฐ ระบบวนหยดดงกลำวทเหลอ กสำมำรถยกมำได นอกจากนน ผด าเนนนโยบายจ าเปนตองเยยวยาผไดรบผลกระทบโดยไมสรางแรงจงใจทท าใหตลาดเกดการบดเบอน เชนกำรใหเงนเยยวยำผทตกงำนในระยะเวลำจ ำกด และสงเสรมกำรปรบตวกลบเขำตลำดแรงงำน และพฒนำระบบประกนสงคมใหครอบคลมมำกขน เชน กำรเพมสทธประกนสงคมใหคนทอยนอกระบบกวำ 3 ลำนคนในประเทศสเปน

Box 2 ตวอยางการท านโยบายดานแรงงานในภาคการเงน ในประเทศสงคโปร

ภำคกำรเงนเปนอตสำหกรรมทส ำคญของประเทศสงคโปรซงกอใหเกดกำรจำงงำนถงรอยละ 5 ของกำรจำงงำนทงหมด ซงก ำลงเผชญกบควำมทำทำยดำนแรงงำนคลำย ๆ กบประเทศอน ๆ ทวโลก ประชำกรถง 2 ใน 5 ของสงคโปรเชอวำกำรพฒนำทกษะเปนสงทจ ำเปน แตสวนใหญกลบคดวำไมใชเรองเรงดวน ในขณะท ดำนธรกจ ธนำคำรในสงคโปรมแผนลดก ำลงคน โดยมแผนจะลดจ ำนวนพนกงำนสำขำลงครงหนง23 รฐบำลสงคโปรจงตองเรงสรำงควำมตระหนกถงกำรเรมตนในกำรพฒนำทกษะตงแตวนน

หนวยงานหลกทรบผดชอบในการพฒนาทกษะดานการเงนของสงคโปรคอ Institute of Banking & Finance Singapore (IBF) ในกำรท ำหนำทเปนผใหบรกำรเบดเสรจดำนกำรพฒนำทกษะและอำชพ โดยรวมมอกบทง ธนำคำร สมำคม และ SkillsFuture Singapore (SSG) โดยมหนำทหลก 3 ขอ ดงน


1. ศกษาและเผยแพรทกษะในภาคการเงนทเปนทตองการทงในปจจบนและอนาคต 2. ใหค าปรกษาดานอาชพ โครงกำร IBF Careers Connect ใหควำมรเกยวกบรปแบบ

อำชพทเปลยนไป และใหค ำแนะน ำกบแรงงำนทสนใจในกำรพฒนำทกษะ 3. เอออ านวยใหแรงงานสามารถเปลยนงานได โดยโครงกำร Professional Conversion

Programmes (PCPs) ชวยใหแรงงำนทจะถกกระทบเปลยนไปท ำอำชพใหม ในอตสำหกรรมเดม หรออำชพเดมในอตสำหกรรมใหม รวมทงสงเสรมโครงกำร #FutureMeNow เพอใหธรกจแสดงควำมรบผดชอบในกำรพฒนำทกษะแรงงำนของตนเอง โดยใหค ำปรกษำกบบรษททตองกำรพฒนำทกษะแรงงำน และมอบรำงวลใหกบบรษททมควำมโดดเดนดำนกำรพฒนำทกษะแรงงำน

ตวอยางโครงการการพฒนาทกษะแรงงานภายใตการดแลของ IBF 1. ม Platform เพอการพฒนาทกษะตนเอง (MySkills Portfolio) ซงเอออ ำนวยควำม

สะดวกตอกำรอบรมทกษะ และสรำงกลไกกระตนใหเกดกำรพฒนำตนเอง อำท ใหผใชสำมำรถตงปณธำนและวำงแผนกำรพฒนำตนเองในอนำคต แนะแนวทกษะทจ ำเปน และแนะน ำหลกสตรทเหมำะสมกบเปำหมำยทตงไว พรอมทงสำมำรถเรยนทกษะตำง ๆ บนแอพพลเคชน Learn@IBF ทพฒนำรวมกบผเชยวชำญทงจำก Facebook Amazon และ IBM โดยไมเสยคำใชจำย

2. รบรองหลกสตรการอบรมตาง ๆ ผำน IBF Recognised Training Program ซงไดรบยอมรบอยำงกวำงขวำงจำกบรษทดำนกำรเงนในสงคโปร โดยแบงทกษะออกเปน 2 กลม 2.1 ท กษะแห ง อนาคต เ ชน Agile & Entrepreneurial Thinking, Data-Driven

Decision Making, Digital Awareness, Future Communication, Human-Centered Design, Risk & Governance in a Digital World

2.2 ทกษะส าหรบอตสาหกรรมการเงน 12 ดาน ประกอบดวย

รป 23 ทกษะส าหรบอตสาหกรรมการเงน 12 ดาน

ทมา: INSTITUTE OF BANKING & FINANCE SINGAPORE

3. ใหค าแนะน าดานอาชพรายบคคล (Career Advisory Services) เชน แนะน ำเทคนคกำรหำงำน จด Career Fair และแนะน ำกำรหำควำมถนดและทกษะทใช


รป 24 บรการการใหค าปรกษาดานอาชพของ IBF Singapore

ทมา: INSTITUTE OF BANKING & FINANCE SINGAPORE

4. การสนบสนนคาใชจาย 1. สนบสนนคาอบรมในลกษณะจายรวม (co-funding) เนองจำกตองกำรให

แรงงำนและบรษทตระหนกถงควำมรบผดชอบรวมกนในกำรพฒนำตนเอง 1.1 ลกจาง: หลกสตรทไดรบกำรรบรองจำก IBF จะไดรบเงนสนบสนนรอยละ

70 ของคำเรยน โดยไมเกนคนละ 7,000 ดอลลำรสงคโปรตอหลกสตร และรอยละ 90 ส ำหรบผทมอำย 40 ปขนไป เมอไดรบกำรประเมนผำนตำมขอบงคบของหลกสตร

1.2 นายจาง: สนบสนนคำอบรมใหเอกชนสงสดรอยละ 90 ส ำหรบกำรอบรมทจดตงโดยศนย Continuing Education and Training หรอ 15 เหรยญตอชวโมงตอคน ส ำหรบกำรจด In-house Training รวมทงใหเงนชดเชยส ำหรบพนกงำนทขำดงำนเพอไปฝกอบรม จ ำนวนรอยละ 80 ของเงนเดอน แตไมเกน 4.5 เหรยญสงคโปรตอชวโมง หรอ 7.5 เหรยญสงคโปรตอชวโมงส ำหรบบรษทขำดกลำงและขนำดยอย

2. ใหทนเพออบรมทกษะทขาดแคลน (SkillsFuture Study Award) มลคำ 5,000 ดอลลำรสงคโปร ซงครอบคลมทกษะในอตสำหกรรมกำรเงน เชน cybersecurity management, data analytics, compliance และ risk management

3. ใหทนส าหรบอบรมทวไป (SkillsFuture Credit) โดยประชำชนทอำย 25 ปขนไปจะไดรบเงนสมทบทกปปละมลคำ 500 ดอลลำรสงคโปร เพอใชอบรมทวไป ซงสำมำรถใชในโครงกำรอบรมดำนกำรเงนไดเชนกน

3. นโยบายดานการก ากบดแล: การสงเสรมการใชนวตกรรมในธรกจ แตตองดแลความเสยงในภาพรวม นโยบำยดำนกำรก ำกบดแล AI เปนทถกเถยงกนวำธรกจควรจะมกำรควบคมมำกนอยเพยงใด โดยมทงกลมทไมเหนดวย และเหนดวยกบกำรก ำกบดแล ดำนกลมทไมเหนดวย ไมวำจะเปน Hassabis ผบรหำร Google Deepmind หรอ Andrew McAfee เจำของหนงสอ Second Machine Age ใหเหตผลวำ กำรก ำกบดแลจะเปนอปสรรคตอกำรคดคนนวตกรรมใหม ๆ โดยเฉพำะเทคโนโลยทยงอยในชวงเรมตนอยำง AI อยำงไรกตำม กระแสอกดำนมองวำ AI


เปนเทคโนโลยทมกำรพฒนำมำระดบหนงแลว หำกขำดกำรควบคมดแลทดจะสงผลกระทบตอคนจ ำนวนมำก เนองจำกมผใช AI ในชวตประจ ำวนจ ำนวนมำก เชน กำรใชงำน Siri เปนตน นอกจำกน ขอส าคญทสดของกลมคนทสนบสนนนโยบายการก ากบดแล AI คอ นโยบายไมจ าเปนทจะตองถกออกแบบมาใหเปนอปสรรคตอธรกจ (Restrictive Regulation) แตสามารถออกแบบเพอสรางขอตกลงรวมกนของสงคมทแสดงใหเหนความคาดหวงและความตองการของสงคมในการทมนษยจะอยรวมกนกบ AI

ในอดตรฐบำลในหลำยประเทศไดใชนโยบำยทระมดระวงมำกเกนไป (Precautionary Policies) ซงมกมำจำกขอสมมตวำ เทคโนโลยอำจกอใหเกดอนตรำยได ดงนน กอนกำรอนญำตใหใชเทคโนโลยดงกลำวในสงคม ธรกจจะตองพสจนวำเทคโนโลยเหลำนนจะไมกอใหเกดอนตรำย หำกไมสำมำรถท ำไดรฐบำลจ ำเปนตองก ำหนดขอบเขตกำรใชงำนจนกวำจะมกำรพสจนวำปลอดภย เชน ในป 1982 มกำรแบนกำรใชเครองเลนเพลง Walkman ในกำรฟงเพลงระหวำงขำมถนน นโยบำยรปแบบดงกลำวสงผลเสยตอทงกำรเตบโตทำงเศรษฐกจ และกำรวจยและพฒนำเทคโนโลย เนองจำกนโยบำยทเขมงวดเกดไปเปนตนทนตอระบบเศรษฐกจ และกำรพฒนำนวตกรรม เชน กำรก ำหนดคำธรรมเนยมในกำรก ำกบดแลรถยนตขบขอตโนมต (Autonomous Vehicles)

ปจจบน ผก ำหนดนโยบำยหลำย ๆ ประเทศจงใหควำมส ำคญกบนโยบำยทเนนกำรสงเสรมนวตกรรม (Innovation Principle) เปนหลก ซงตรงขำมกบควำมเชอเดมวำเทคโนโลยอำจสงผลเสยตอสงคม แตเชอวาเทคโนโลยสงผลดตอสงคม ไมวาจะเปนการเพมประสทธภาพใหกบระบบเศรษฐกจ หรอการเพมทางเลอกใหกบผบรโภค ดงนน รฐควรเปดทางใหเทคโนโลยใหม ๆ เกดขน โดยเนนใหระบบของตลาดท างานไดดทมการแทรกแซงทจ ากดและเจาะจง (Targeted Intervention) โดยหนำทหลกของภำครฐในกำรก ำกบดแลนวตกรรมธรกจประกอบดวย 3 หลกกำรส ำคญดงน24

1. สรางกรอบความรบผดชอบทางธรกจส าหรบผใหบรการ (Accountability Framework) ผใหบรกำรตองมควำมรบผดชอบตอสนคำ และ/หรอ บรกำรทมกำรน ำเทคโนโลยและ AI มำใช โดยมกำรวำงระบบทสำมำรถตรวจสอบและมนใจไดวำระบบสำมำรถท ำงำนไดตำมวตถประสงคทวำงไว โดยไมกอใหเกดผลทไม ตงใจ หำกเกดควำมเสยหำยตอผบรโภค ผใหบรกำรตองรบผดชอบ เชน ชดเชยใหผเสยประโยชนหำกระบบมกำรปฏเสธค ำขอกยมโดยไมเหมำะสม กำรวำงกรอบควำมรบผดชอบดงกลำวไมไดมจดมงหวงใหกำรใชเทคโนโลยปลอดภยสมบรณแบบ แตเปนกำรจ ำกดควำมเสยง โดยใหผประกอบการน าเทคโนโลยทเหนวาปลอดภยเพยงพอถงจะน ามาใช และรฐมหนาทก าหนดบทลงโทษใหกบผเลนในตลาดทน าเทคโนโลยมาใชโดยไมสมควรหรอขาดความระมดระวง

2. สนบสนนใหภาคธรกจมพนทในการพฒนาและทดลองใชนวตกรรมมากพอ กำรทดลองดวยโครงกำรน ำรอง (Pilot Project) เออใหเกดกำรเรยนรรวมกนระหวำงธรกจและผก ำกบดแลถงผลดและผลเสยทอำจเกดขนตอกำรน ำเทคโนโลยมำใชในโลกแหงควำมเปนจรง ทมปจจยภำยนอกตำงจำกกำรทดลองในระบบปด ซงจ ำเปนตอกำรศกษำผลกระทบและปรบปรงกระบวนกำรใหดขน ตวอยำงโครงกำรน ำรอง เชน iBorderCtrl25 เปนโครงกำรพฒนำระบบตรวจคนเขำเมองในกลมประเทศยโรปใหรวดเรวขน โดยใชกำรยนยนตวตนดวย Biometric และประเมนควำมเสยงของคนทจะเขำประเทศ โดยทดสอบระบบภำยใตสภำพแวดลอมจรงเปนเวลำ 9 เดอน ใน 3 ประเทศ โดยน ำขอมลทไดมำปรบปรงใหมควำมแมนย ำมำกขน โดยระหวำงทดลองระบบจะยงไมเชอมตอกบระบบกฎหมำยทเกยวของกบกำรเขำเมองและไมสงผลตอกำรพจำรณำเขำประเทศจรง

3. ศกษาผลกระทบของนโยบายทอาจเกดขน และเยยวยาผเสยประโยชน กำรน ำ AI เขำมำใชอำจเกดกระแสตอตำนจำกผเสยประโยชน จนออกเปนกฎหมำยหำมใหบรกำรทขบเคลอนดวยนวตกรรม แตในควำมเปนจรง หำกไมน ำเทคโนโลย AI มำใชอำจสงผลเสยมำกกวำผลด เนองจำกธรกจเดมจะไมพฒนำคณภำพบรกำร ผบรโภคไมมทำงเลอกกำรบรกำรประเภทอน ประเทศขำดควำมสำมำรถในกำรแขงขนขณะทโลกหนมำใชเทคโนโลยทกำวหนำ และสญเสยต ำแหนงงำนใหม ๆ ทอำจเกดขน ดงนน เพอชวยใหธรกจสำมำรถพฒนำเทคโนโลยใหม ๆ ได ผก ำกบดแลควรออกแบบนโยบำยทชวยใหเกดกระบวนการเปลยนผานและเยยวยาผถกกระทบโดยไมกอใหเกดแรงจงใจทผด ๆ แทนการปดกนบรการและการพฒนานวตกรรม รวมทงเกบขอมลเพอศกษาผลกระทบการด าเนน


นโยบายดาน AI ซงกลม OECD ไดมการจดท าโครงการ Policy Observatory เพอศกษาผลกระทบของ AI แทนการออกแบบนโยบายทอยบนพนฐานของความกลวและความเชอของสงคม โดยนโยบำยจ ำเปนตองมควำมยดหยน และเปลยนแปลงไดหำกนโยบำยทด ำเนนไปแลวกอใหเกดผลเสยมำกกวำผลด

ทส าคญ AI เปนเพยงเครองมอในการแกปญหาของธรกจ ดงนน กฎขอบงคบไมควรใชเพอควบคมเทคโนโลย AI แตควรควบคมกจกรรมตาง ๆ วาไดน าเทคโนโลยมาใชเพอวตถประสงคทเหมาะสมหรอไม กำรตรวจสอบดแลในแตละอตสำหกรรมจงแตกตำงกนออกไป

นอกจากน ผก ากบดแลเองจ าเปนตองเรยนรเพอใชประโยชนจากเทคโนโลยททนสมยเพอสามารถตดตาม ประเมน และก ากบดแล ไดเทาทนสถานการณในสภาพแวดลอมทมการเปลยนแปลงอยางรวดเรวดวยแรงขบเคลอนทางเทคโนโลย อยำงไรกตำม วธกำรดงกลำวจ ำเปนตองใชบคลำกรดำน AI จ ำนวนมำก เนองจำกผก ำกบดแลจ ำเปนตองมควำมรทงดำนธรกจและ AI ยงในภำวะทตลำดมกำรแขงขนแยงชงบคลำกรทมควำมรดงกลำว โดยมควำมตองกำรบคลำกรดำน AI มำกดวยกำรเสนอเงนเดอนทสง กำรเพมจ ำนวนบคลำกร AI ของภำครฐยงเปนเรองททำทำย กำรท ำงำนรวมกบเอกชนและกลมผเชยวชำญดำนเทคโนโลยจงเปนทำงเลอกส ำคญในสภำพแวดลอมน นอกจำกน ภำครฐควรเรงสนบสนนงำนวจยดำน AI ทเกยวของกบกำรก ำกบดแล เพอพฒนำกฎเกณฑ ทงดำนจรยธรรมและควำมปลอดภย

Box 3 ตวอยางนโยบายก ากบดแลภาคการเงน

ความทาทายในการก ากบดแลดานการเงนคอการหาสมดลทพอเหมาะระหวาง (1) การสนบสนนนวตกรรม (2) การดแลผบรโภค และ (3) การดแลเสถยรภาพทางการเงน กฎเกณฑตำง ๆ ทเขมงวดเกนไปยอมเปนอปสรรคตอกำรพฒนำและใชนวตกรรม โดยเฉพำะกำรใชเทคโนโลยเพอเพมประสทธภำพของกำรด ำเนนงำนภำยในทไมมควำมเสยงตอระบบกำรเงนในวงกวำง กฎเกณฑกำรก ำกบดแลตองไมสรำงขอจ ำกดใด ๆ และควรสนบสนนกำรพฒนำเทคโนโลยของภำคธรกจดวย นโยบำยกำรก ำกบดแลสถำบนกำรเงนของธนำคำรกลำงจงจ ำเปนตองปรบเปลยนรปแบบใหมควำมยดหยนมำกขนเพอตอบสนองตอเทคโนโลยทเปลยนแปลงอยำงรวดเรว เพอสนบสนนกำรพฒนำและใชนวตกรรม โดยก ำหนดกรอบกำรก ำกบดแลทอยบนหลกกำร (Principle Based) มำกขน แทนกำรก ำหนดกำรก ำกบดแลตำมกฎเกณฑ (Rule Based) หรอกำรก ำหนดรำยกำรทอนญำตด ำเนนกำร (Positive List)

ขณะเดยวกน ภำคกำรเงนมควำมเสยงดำนเสถยรภำพทอำจกอใหเกดผลกระทบตอเศรษฐกจและระบบกำรเงนในวงกวำง กำรออกผลตภณฑตำง ๆ ทขำดควำมรบผดชอบ เอำรดเอำเปรยบผใชบรกำร ละเลยธรกรรมทผดกฎหมำย นอกจำกจะท ำลำยสวสดภำพของประชำชนและสงคมแลว ยงกระทบตอควำมไววำงใจของประชำชนในกำรใชบรกำรในระบบกำรเงนในทสดดวย กำรก ำกบดแลกำรใชเทคโนโลยในภำคกำรเงนจงจ ำเปน นอกจำกน ผก ำกบดแลยงตองค ำนงถงกำรแขงขนทเปนธรรมของผเลน หำกผเลนใหบรกำรในกจกรรมเดยวกน กควรไดรบกำรตรวจสอบและใชกฎเกณฑทเปนมำตรฐำนเดยวกน 1. เนนการสรางบรรยากาศการทดลองทเหมาะกบการสรางสรรคนวตกรรม ธนำคำรแหงประเทศไทย (ธปท.) ใหควำมส ำคญกบกำรสงเสรมนวตกรรม โดยมควำมพยำยำมในกำรลดกฎเกณฑตำง ๆ ทอำจเปนอปสรรคตอธนำคำรพำณชยในกำรคดคนผลตภณฑใหม ๆ เชน โครงกำร Sandbox ทพฒนำพนทใหธรกจสำมำรถทดลองนวตกรรมทำงกำรเงนใหม ๆ ได กอนทจะน ำสนคำหรอบรกำรออกมำใชจรง เพอยนระยะเวลำกอนน ำออกมำสตลำด (Time to Market) และใหผก ำกบดแลและธรกจไดเรยนรดวยกนถงผลกระทบทอำจเกดขน และน ำผลลพธทไดมำพฒนำปรบปรงสนคำและบรกำร โดยปจจบน ธปท. เพมควำมยดหยนมำกขน โดยอนญำตใหสถำบนกำรเงนทดรองนวตกรรมกำรเงนใหมๆ ไดดวยตนเอง ภำยใตกรอบบรหำรควำมเสยงและกำรดแลผบรโภคทเหมำะสม (Own Sandbox)

2. สรางโครงสรางพนฐานทจ าเปนทสงเสรมนวตกรรมใหม ๆ เชน ระบบกำรช ำระเงน Prompt Pay หรอ Standardized QR Code ทชวยสรำงควำมเทำเทยมในกำรแขงขน ใหบรษทขนำดเลกสำมำรถแขงขนได เนองจำกบรษทขนำดใหญไมไดเปนผครองตลำด QR Code แตเพยงเจำเดยว นอกจำกน จะมกำรน ำระบบ e-KYC มำเพอชวยอ ำนวยควำมสะดวกผำนกำรใชขอมลทำงชวภำพ (Biometrics) ในกำรพสจนตวตน ซงกำรน ำ e-KYC มำใชจะชวยใหกำรเปดบญชสำมำรถท ำผำนชองทำงอเลกทรอนกสได โดยไมตองเดนทำงไปสำขำอกตอไป นอกจำกน ขอมลเปนสงจ ำเปนทจะชวยสรำงควำมเทำเทยม


ในกำรแขงขนใหกบบรษทขนำดเลก และ Start-ups ธปท. ไดเปดใหบรกำร API ขอมล และด ำเนนกำรพฒนำมำตรฐำนกำรเปดเผยขอมลและโครงสรำงพนฐำนในกำรแบงปนขอมล เพอใหเกดนวตกรรมใหม ๆ จำกขอมล รวมถงชวยใหธนำคำรตำง ๆ มขอมลเพยงพอในกำรพฒนำ AI

3. ลดกฎระเบยบทไมจ าเปน ผำนกำรรวมรวมอปสรรคของธรกจในอดต เนนกำรหำทำงออกรวมกนเพอบรรลวตถประสงคทเปนประโยชนกบทง ธปท. และธรกจในกำรยกระดบควำมพงพอใจและควำมสะดวกสบำยของลกคำ รวมทงกำรรกษำเสถยรภำพในระบบกำรเงน เชน กำรสงเสรมกำรใช e-Documents และยกเลกกำรเกบเอกสำรตวจรงทไมจ ำเปนเพอลดภำระงำนของธนำคำร และเออใหธนำคำรสำมำรถปรบเปลยนกระบวนงำนทงหมดใหอยในรปแบบดจทลได นอกจำกนยงมกำรปรบปรงกระบวนกำรขออนญำตของ ธปท. ใหเปนจดบรกำรเบดเสรจ เพออ ำนวยควำมสะดวกใหกบสถำบนกำรเงน ลดระยะเวลำ และควำมซ ำซอนของกำรขออนญำต

นอกจากน เพอเรงการปรบตวใหทนตอเทคโนโลยทเปลยนแปลงอยางรวดเรว ธนาคารกลางทวโลกไดเนนการเขาถงกบทง (1) หนวยงานก ากบดแลอน ๆ (2) ภาคธรกจ และ (3) ภาคประชาชน

1. การรวมมอกบหนอยงานก ากบดแลอน เชน ในฮองกง ไดมกำรรวมกำรก ำกบดแลทงดำนประกนภย ตลำดหลกทรพย และธนำคำร โดยมจดบรกำรเบดเสรจจดเดยวเพออ ำนวยควำมสะดวกใหกบธรกจทสนใจพฒนำนวตกรรมใหม ๆ รวมทงกำรรวมมอกบหนวยงำนก ำกบดแลตำงประเทศ ดวยกำรวำงโครงสรำงพนฐำนรวมมอกน เพออ ำนวยควำมสะดวกในกำรท ำธรกรรมดำนกำรเงนขำมประเทศ นอกจำกนกำรวำงมำตรฐำนดำนขอมลรวมกบตำงประเทศเปนสงจ ำเปนในกำรวำงโครงสรำงพนฐำนดำนขอมลเพอพฒนำ AI

2. คลกคลกบธรกจ ปจจบน ธปท. มควำมพยำยำมทจะเนนกำรมสวนรวมของธรกจมำกขน เชน กำรรบฟงปญหำเพอน ำมำปรบปรงกฎระเบยบ และกระบวนกำร ซงจ ำเปนส ำหรบกำรดแลควำมเสยงใหม ๆ ทอำจเกดขนจำก AI ทตองมกำรเรยนรรวมกนระหวำงธรกจและผก ำกบดแล ธนำคำรหลำย ๆ แหงใหควำมส ำคญกบกำรท ำงำนรวมกบเอกชนมำกขน เชน ประเทศในกลม Asia Pacific โดยเฉพำะในประเทศ ออสเตรเลย จน สงคโปร เกำหล และฮองกง มนโยบำยหลกในกำรเนนกำรมสวนรวมของอตสำหกรรม ธนำคำรกลำงของฮองกงสรำง chatroom เพอใหค ำปรกษำกบทงธนำคำรขนำดใหญและ Start-ups ทสนใจพฒนำนวตกรรมดำนกำรเงน หรอธนำคำรกลำงของสงคโปรม กำรสรำง Innovation hub เพอใหเจำหนำทของธนำคำรกลำง และธนำคำรตำง ๆ ไดสรำงนวตกรรมทำงกำรเงนใหม ๆ รวมกน นอกจำกประเทศในกลม Asia Pacific แลว ธนำคำรกลำงของยโรป (ECB) กใหควำมส ำคญอยำงมำกกบกำรวำงบทบำทตนเองใหธรกจสำมำรถเขำถงไดงำย เนองจำกพบวำ อปสรรคของธรกจในกำรทดสอบสนคำและบรกำรทำงเงนใหม ๆ คอ ขำดขอมลวำควรจะปรกษำใคร หรอเขำถงธนำคำรกลำงยำก ธนำคำรของยโรปจงมกำรจดกำรประชมรวมกนกบเอกชนเปนประจ ำ (Roundtables) และวำงมำตรฐำนของนวตกรรมดำนกำรเงนใหม ๆ รวมกบภำคเอกชน นอกจำกนกำรคลกคลกบธรกจยงจ ำเปนในกำรสอสำรนโยบำยใหม ๆ ทมกำรด ำเนนกำร หรอมกำรปรบปรง เพอใหผประกอบกำรมควำมเขำใจตรงกน และชวยธรกจขนำดเลกทอำจขำดควำมเชยวชำญดำนกฎหมำย หรอเทคโนโลย ในกำรปรบตวตอนโยบำยใหม เชน กำรท ำกระบวนกำรปกปดขอมล (Data Anonymization) ตำม พ.ร.บ.คมครองขอมลสวนบคคล

3. การสรางความเชอมนและความรใหกบประชาชน กำรสรำงควำมรใหประชำชนเฉพำะเรองกำรเงนไมเพยงพออกตอไปในยคปจจบน แตธนำคำรกลำงจ ำเปนตองสรำงควำมรและควำมเขำใจเรองเทคโนโลยทเกยวของกบกำรเงนเพมเตม เพอใหประชำชนยอมรบ และเชอมนในเทคโนโลยดำนกำรเงน เชน กฎหมำยกำรคมครองขอมลสวนบคคล เพอใหลกคำเชอมนทจะเปดเผยขอมลใหกบธนำคำรตำง ๆ ซงท ำใหสงคมโดยรวมไดประโยชนจำก ตนทนทำงกำรเงนทถกลง ขณะเดยวกน กตองท ำใหประชำชนเขำใจสทธของตนเอง ทจะไมถกเอำเปรยบโดยบรษทตำง ๆ เชน กำรน ำขอมลทำงกำรเงนไปใชในทำงทไมเหมำะสม บำงธนำคำรกลำงมกำรก ำหนดมำตรฐำนของนวตกรรมใหม ๆ เพอสรำงควำมเชอมนดำนเทคโนโลยใหกบประชำชน เชน เรองของธนำคำรเสมอน (Virtual Banking) แชทบอทกบกำรใหค ำแนะน ำดำนกำรเงน หรอกำรก ำหนดมำตรฐำนของ AI ดำนกำรเงน


ประวตผเขยน

พชรพร ลพพฒนไพบลย จบกำรศกษำเกยรตนยมอนดบหน ง จำกคณะเศรษฐศำสตร ภำคภำษำองกฤษ (B.E.) มหำวทยำลยธรรมศำสตร และปรญญำโทเศรษฐศำสตร จำก University of Wisconsin-Madison ปจจบนเปนเศรษฐกรอำวโส กลมงำนวเครำะหโครงสรำงเศรษฐกจ มควำมสนใจดำนเศรษฐศำสตรแรงงำน และเศรษฐศำสตรจลภำค

ณฐพล เลศเมธาพฒน จบกำรศกษำ เกยรตนยม อนดบสอง จำกคณะเศรษฐศำสตร มหำวทยำลยธรรมศำสตร มประสบกำรณกำรท ำงำนในธนำคำรพำณชยอยระยะหนง กอนผนตวมำเปนเศรษฐกร ฝำยนโยบำยโครงสรำงเศรษฐกจ มควำมสนใจดำนเศรษฐศำสตรนโยบำยกำรเงน กำรเงนกำรลงทนและ Big Data Analytics


1. ดชนความพรอมดานดจทล (Digital Readiness Index) ดชนควำมพรอมดำนดจทล ใชขอมลจำกกำรส ำรวจกำรมกำรใชเทคโนโลยสำสนเทศและกำรสอสำรในสถำนประกอบกำรป พ.ศ. 2560 ค ำนวณมำจำกคำเฉลยของดชนควำมพรอมดำนดจทล 3 ดำน จ ำแนกตำมอตสำหกรรม โดยใหน ำหนกในแตละดำนเทำกน

(1) สนทรพยดจทล ประกอบดวยกำรมคอมพวเตอร และ/หรอ อนเทอรเนตในสถำนประกอบกำร

(2) กำรใชงำนดจทล ประกอบดวยกำรใชเวบไซตหรอชองทำงออนไลนในกำรขำย และกำรพฒนำซอฟทแวรเฉพำะดำนของตนเอง

(3) แรงงำนดจทล ประกอบดวยจ ำนวนพนกงำน ดำน ICT คำใชจำยในกำรจำงพนกงำน ICT กำรจำงผวำงระบบและโปรแกรมเมอร

2. ดชนการตดสนใจลงทนในออโตเมชน และ ซอฟทแวร

ดชนกำรตดสนใจลงทนในออโตเมชน และซอฟทแวร น ำมำใชเพอเปนเครองชดำนกำรลงทนใน AI เนองจำกขอจ ำกดของประเทศไทย ทไมมเครองชดำนกำรตดสนใจลงทนใน AI โดยรวม โดยใชขอมลกำรสมภำษณ บรษทจ ำนวน 1,817 บรษท ระหวำง ไตรมำสท 3 ป ค.ศ. 2017 ถง ไตรมำสท 2 ป ค.ศ. 2018 ของธนำคำรแหงประเทศ โดยค ำนวณสดสวนของบรษททตดสนใจลงทนในระบบออโตเมชน และลงทนในซอฟทแวร

3. การค านวณดชนระยะหางจากประเทศผน าดานปญญาประดษฐ กำรค ำนวณระยะหำงจำกประเทศผน ำดำนปญญำประดษฐ ใชเครองช 20 ตว จำก WEF McKinsey และ OECD โดยแบงเครองชทงหมดออกเปน 2 กลมใหญ คอดำนบรรยำกำศทเออตอกำรสรำงสรรคนวตกรรม และกำรรบเทคโนโลยของภำคธรกจใน 10 ประเทศ

Box 4 ระยะหางจากประเทศผน าดานปญญาประดษฐ

ทมา: WEF’S EXECUTIVE OPINION SURVEY, MCKINSEY; OECD และค านวณโดยผเขยน

Frontier

US CA FR DE JP CN IN TH ID VN

1 1 1 1 1 1 1 0 0 0

University-industry collaboration in R&D 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

FDI and technology transfer 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Firm-level technology absorption 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AI investment 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0

Company spending on R&D 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AI research activities 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0

Capability of Technology Usage Productivity boost from automation 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 1 0

Capacity for innovation 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

PCT patents applications/million pop. 1 0 1 1 2 0 0 0 0 0

Intellectual property protection 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Availability of latest technologies 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Gov't procurement of advanced technology products 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1

Connectedness 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0

Quality of scientific research institutions 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Availability of scientists and engineers 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Country capacity to attract talent 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0

Country capacity to retain talent 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1

Internet users % pop. 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0

Tertiary education enrollment rate gross % 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0

Quality of math and science education 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AI Aggressiveness

Leaders Followers

Business Embracement

Enthusiasm For New Technologies

Overall Environment

Innovation

Technology

Human Resource

Education

APPENDIX

ภาคผนวก


BIBLIOGRAPHY

บรรณานกรม

A G Haldane. .2015 Labour's Share. London: speech given at Trades Union Congress.

Accenture Consulting. .2018 Artificial Intelligence, Genuine Impact. Accenture.

Allen N. Berger.“ .2003 The economic effects of technological progress: Evidence from the banking industry. ”Journal of Money, Credit and Banking.176-141

Austan Goolsbee.“ .2018 Public Policy in an AI Economy. ”National Bureau of Economic.

D H Autor.“ .2015 Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. ”Journal of Economic Perspectives.30-3

Daniel Castro, และ Michael Mclaughlin. .2019 Ten ways the precautionary principle undermines progress in artificial intelligence. Information Technology & Innovation Foundation.

Daron Acemoglu, และ Pascual Restrepo.“ .2017 Robots and jobs: evidence from US labor markets.”

Daron Acemoglu, และ Pascual Restrepo.“ .2016 The race between machine and man: implications of technology for growth, factor shares and employment.”

Dauth, Wolfgang Dauth, Sebastian Findeisen, Jen Südekum, และ Nicole Woessner. .2017 The rise of robots in the German labour market. CEPR.

David Autor, Lawrence Katz, และ Melissa Kearney. .2006 The polarization of the U.S. labor market. NBER.

Eli Berman, John Bound, และ Stephen Machin.“ .1998 Implications of Skill-Biased Technological Change: International Evidence. ”The Quarterly Journal of Economics.1279-1245

Ericsson Consumer & Industry Lab Insight Report.“ .2018 Creative Machines.”

Eugene K B Tan. .2017 Quality immigration will remain Singapore’s lifeblood. 29 September. https://www.todayonline.com/singapore/quality-immigration-will-remain-singapores-lifeblood.

Executive office of the president national science and technology council committee on technology. “ .2016Preparing for the future of artificial intelligence.”

Financial Stability Board.“ .2017 Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services: Market Developments and Financial Stability Implications.”

Gian Carlo Cainarca, Massimo G. Colombo, และ Sergio Mariotti.“ .1990 Firm size and the adoption of flexible automation. ”Small Business Economics.140-129

GL Violante.“ .2008 Skilled-biased technological change. ”The new Palgrave dictionary of economics.

GS Becker.“ .1962 Investment in human capital: A theoretical analysis. ”Journal of political economy.

H. David Autor.“ .2014 Planyi's paradox and the shape of employment growth. ”NBER.177-129

IFR.“ .2016 World Robotics.”

Jason Furman, และ Rober Seamans.“ .2018 AI and The Economy. ”National Bureau of Economic Research.

Joachim Wuermeling.“ .2018 Artificial intelligence (AI) in finance - six warnings from a central banker.2 ”nd annual fintech conference. Brussels.


Mckinsey Global Institute. .2017 The next digital frontier. McKinsey&Company.

Nir Jaimovich, และ Henry E Siu.“ .2012 The trend is the cycle: Job polarization and jobless recoveries. ”NBER.

OECD.“ .2016 Automation and Independent Work in a Digital Economy.”

OECD. .2014 Is migration good for the economy. Migration policy debats.

Oliver Wyman.“ .2018 The Appropriate Use of Customer Data in Financial Services. ”World Economic Forum.

Oscar Williams Grut. 3 .2016 of the world's 10largest employers are now replacing their workers with robots. UK: Business Insider.

Peter Dizikes. .2019 MIT News. 18 January. 12 April .ทเขำถง 2019http://news.mit.edu.

Sachin Chitturu, Diann-Yi Lin, Kevin Sneader, Oliver Tonby, และ Jonathan Woetzel.“ .2017 Artificial Intelligence and Southeast Asia's Future. ”Singapore Summit .2017McKinsey Global Institute.

Stephen Hawking.“ .2016 This is the most dangerous time for our planet. ”The guardian, 1December.

TW Schultz.“ .1961 Investment in human capital. ”The American economic review.

UNIDO.“ .2016 Industrial Development Report.”

United Nations. .2015 International Migration Report. United Nations.

ยงยทธ แฉลมวงษ“ .2017 .ตวเลขวำงงำนกบอนำคตอำชพไทย ในยคเศรษฐกจดจตอล ”.TDRI: Thailand Development Research Institution.


ENDNOTE

1 ควำมหมำยของ AI ตำม OECD and UNCTAD คอควำมสำมำรถของเครองจกร หรอระบบทสำมำรถรบควำมร และแสดงออกมำในรปแบบของพฤตกรรมทฉลำด (intelligence) ควำมสำมำรถของ AI คอพลงในกำรจดกำรขอมลไดรวดเรวกวำมนษย เชนกำรประมวลขอมลดำนกฎหมำย 2 Gans and Goldfarb (2018), Acemoglu and Restrepo (2019) 3 Machine Learning เปนหนงองคประกอบของ Artificial Intelligence ทชวยใหระบบเกดกำรเรยนรและพฒนำจำกประสบกำรณ ซงตำงจำกกำรสงกำรโดยกำรปอนค ำสงโดยตรง 4 McKinsey Global Institue 5 Accenture 6 ภำคผนวก 7 Mckinsey Global Institue 8 ขอมลดงกลำวควรใชในเชง Indicative มำกกวำเปนขอสรปกำรใช 9 ขอมลของ WeAreSocial และ Hootsuite ในป 2019 10 ขอมลจำกธนำคำรโลก 11 กจกรรมวชำชพ เชนกจกรรมทำงกฎหมำยและบญช กจกรรมงำนสถำปตยกรรมและวศวกรรม กำรใหค ำปรกษำตำงๆ กำรทดสอบและวเครำะห 12 งำนวจยเรอง ”กำรเปดเสรแรงงำนทกษะตอกำรยกระดบศกยภำพเศรษฐกจ”, ธนำคำรแหงประเทศไทย Forthcoming

13 งำนศกษำเรองกำรยกระดบศกยภำพของประเทศไทยดวยกำรน ำเขำแรงงำนทกษะ โดย นำยพงศรณย อศวชยโสภณ และนำงสำวพชรพร ลพพฒนไพบลย 14 NewVantage Partners LLC 15 World Economic Forum 2018 16 รอยละ 44.3 ของลกคำธนำคำร ยนดทจะเปดเผยขอมลของตนใหกบธนำคำร อำงองจำก World Retail Banking Report 17 Digital Banking Report 2018 18 Maurice, Freund and Fairman 2018 19 บรษทดำนกำรเงนมกมตนทกดำนกำรก ำกบดแลทถกกวำสถำบนกำรเงนทถกควบคมทงกฎระเบยบของรปแบบสถำบนกำรเงน และกฎระเบยบของกำรใหบรกำรตำงๆ รวมไปถงกฎตำงๆทจ ำเพำะเจำะจงของประเทศ ตำมควำมสำมำรถในกำรรบควำมเสยงตำงๆ และยงรวมถงเทคโนโลยใหมๆ ทมกำรวำงกรอบไว ในขณะท Fintech มรปแบบทแตกตำงกน โดยมกถกควบคมดำนกรอบตำงๆ ขนอยกบเทคโนโลยเฉพำะ เชน DLT/Blockchain/Cloud/AI 20 https://www.scbabacus.com/index.php/perm-poon/ 21 กำรศกษำเรองแรงงำนตำงชำตและกำรยกระดบประสทธภำพกำรผลต โดย พงศรณย อศวชยโสภณ และ พชรพร ลพพฒนไพบลย 22 หนยนตในภำคอตสำหกรรม: กระแสใหมทแรงงำนตองกงวลจรงหรอ? โดย พชรพร ลพพฒนไพบลย และ นนทนตย ทองศร 23 https://www.businesstimes.com.sg/government-economy/in-reskilling-financial-sector-a-new-point-of-sale 24 Council of European Union 25 https://www.iborderctrl.eu

https://www.scbabacus.com/index.php/perm-poon/

https://www.iborderctrl.eu/