8 เทรนด์ Data & AI ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตวงการธนาคาร ปี 2025

ในยุคที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ธนาคารทั่วโลกต่างเร่งปรับตัว เพื่อให้ทันกับความคาดหวังของลูกค้า และรับมือกับความเสี่ยงที่ซับซ้อนขึ้น AI และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนองค์กร

ในบทความนี้ เราจะพาไปดู 8 แนวโน้มสำคัญของ Data & AI ที่กำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรมธนาคาร ในปี 2025

1. Hyper-Personalization: บริการที่เข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง

AI ช่วยให้ธนาคารวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแบบเรียลไทม์ และนำเสนอผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล เช่น การให้คำแนะนำการลงทุน หรือโปรโมชั่นที่สอดคล้องกับพฤติกรรมการใช้จ่าย

Insight: ลูกค้ารู้สึกถึง “การดูแลแบบเฉพาะตัว” มากขึ้น ส่งผลต่อความภักดีต่อแบรนด์

2. Generative AI ยกระดับ Chatbot และ Digital Banking

AI สามารถสร้างบทสนทนา คำแนะนำทางการเงิน หรือแม้แต่ร่างอีเมลให้เจ้าหน้าที่ โดยใช้ GenAI เช่น GPT หรือ Claude

• แชทบอทตอบคำถามการเงินอย่างเป็นธรรมชาติ
• ผู้จัดการการเงินเสมือนจริง (Virtual Financial Coach)

3. ป้องกันการโกงแบบเรียลไทม์ด้วย AI

ระบบ Machine Learning วิเคราะห์พฤติกรรมการทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์ เพื่อจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ เช่น โอนเงินข้ามประเทศซ้ำ ๆ

• ลดการใช้ OTP (One Time Password) ด้วย Behavioral Biometrics
• ตรวจจับ Fraud ได้แม่นยำกว่าวิธีดั้งเดิม

4. Credit Scoring จากข้อมูลพฤติกรรม

AI ใช้ข้อมูลนอกเหนือจากเครดิตบูโร เช่น

• พฤติกรรมมือถือ
• ประวัติ e-commerce
• โซเชียลมีเดียทำให้สามารถปล่อยกู้ให้กับกลุ่ม “ไม่มีข้อมูลเครดิต” ได้

5. AI เพื่อบริหารความเสี่ยงและปฏิบัติตามกฎ (Risk & Compliance)

ระบบ AI สามารถ

• วิเคราะห์ความเสี่ยงสินเชื่อในเชิงลึก
• ตรวจสอบ KYC (Know Your Customer)/AML (Anti-Money Laundering) อัตโนมัติ
• คาดการณ์ผลกระทบจากเศรษฐกิจและอัตราดอกเบี้ย

6. ความโปร่งใสและจริยธรรมของ AI (AI Ethics)

ธนาคารให้ความสำคัญกับ AI ที่ อธิบายได้ (Explainable AI) และ ยุติธรรม (Fair AI)

• ใช้โมเดลที่ผ่านการตรวจสอบความลำเอียง
• เตรียมตัวตามกฎหมายใหม่ เช่น EU AI Act, PDPA

7. การใช้ Cloud และ Data Mesh

เพื่อรองรับปริมาณข้อมูลมหาศาลจากหลายแหล่ง ธนาคารหันมาใช้

• Hybrid Cloud เพื่อความยืดหยุ่นและความปลอดภัย
• Data Fabric / Data Mesh เพื่อให้เข้าถึงและใช้ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

8. Open Banking + Embedded Finance

ธนาคารเปิด API ให้แพลตฟอร์มอื่นเข้าถึงข้อมูล (เช่น แอป e-commerce หรือ fintech)

• ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากระบบ Open Banking
• ขยายบริการไปยัง “จุดที่ลูกค้าอยู่” โดยไม่ต้องเข้าแอปธนาคาร

สรุป

AI และ Data Analytics กำลัง ยกระดับทุกมิติของธนาคาร ตั้งแต่การดูแลลูกค้า การปล่อยสินเชื่อ ไปจนถึงการบริหารความเสี่ยง ธนาคารที่ปรับตัวได้เร็วและวางโครงสร้างข้อมูลที่ดีจะเป็นผู้นำในยุคถัดไป

หากคุณกำลังอยู่ในอุตสาหกรรมการเงินหรือธนาคาร นี่คือช่วงเวลาสำคัญในการลงทุนด้าน AI และ Data อย่างมียุทธศาสตร์

Blog นี้ เขียน ✍🏼 ร่วมกับ ChatGPT โดยใช้ Prompt

ช่วยบอก Trends ของ Data & AI ในวงการธนาคารด้วยครับ