AI ผู้ช่วยคนสำคัญของธนาคารยุคใหม่
การใช้งาน AI ในธนาคาร แยกตามฟังก์ชันต่างๆ ดังนี้
🔹 ด้านปฏิบัติการ (Operations)
- อัตโนมัติเอกสาร, ตรวจสอบ KYC
- แชทบอทบริการลูกค้า
- จัดการงานหลังบ้านให้เร็วและแม่นยำขึ้น
🔹 ด้านความเสี่ยงและการทุจริต (Risk & Fraud)
- ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ
- วิเคราะห์เครดิตและให้คะแนนลูกค้า
- ตรวจสอบการฟอกเงิน (AML)
- ทดสอบความเสี่ยงทางการเงินล่วงหน้า
🔹 ด้านการตลาดและการขาย (Marketing & Sales)
- การตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalized)
- ทำนายมูลค่าลูกค้าและการยกเลิกใช้บริการ
- แนะนำผลิตภัณฑ์/บริการที่ตรงใจ
🔹 การลงทุนและบริหารความมั่งคั่ง (Wealth Management)
- Robo-advisor แนะนำการลงทุนอัตโนมัติ
- วิเคราะห์ข่าว/กระแสตลาด
- จัดพอร์ตการลงทุนให้เหมาะสม
🔹 ประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience)
- Voice Banking และผู้ช่วยเสมือน
- ข้อเสนอเฉพาะบุคคล
- การแจ้งเตือนเชิงรุกและวิเคราะห์ความเห็นลูกค้า
🔹 ด้านกฎระเบียบและการปฏิบัติตาม (Compliance)
- ระบบรายงานและตรวจสอบอัตโนมัติ (RegTech)
- วิเคราะห์กฎหมาย/ข้อบังคับใหม่ด้วย NLP
- ตรวจสอบธุรกรรมตาม KYC/AML
🔹 ด้านการเงินและคลัง (Treasury & Finance)
- พยากรณ์สภาพคล่องและกระแสเงินสด
- กำหนดราคาสินเชื่อแบบปรับตามความเสี่ยง
- วิเคราะห์ความเสี่ยงด้านอัตราดอกเบี้ยและค่าเงิน
สรุป
- Operations = เพิ่มประสิทธิภาพ
- Risk & Fraud = ป้องกันความเสี่ยง
- Marketing = เติบโตและขายตรง Target group
- Wealth = ลงทุนฉลาดขึ้น
- Customer = ประสบการณ์ดีขึ้น
- Compliance & Finance = ถูกต้อง โปร่งใส และแม่นยำ
