Data Science & AI ในธนาคาร: จากความท้าทายสู่ความสำเร็จ

ความท้าทาย และ เทคโนโลยีที่นิยมใช้ ในการ Implement Data Science และ AI ในธนาคาร

1. ความท้าทายหลัก (Challenges)

📊👨🏻‍💻

ด้านข้อมูล (Data Challenges)

1) ข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบ

• Core banking, CRM, ระบบบัตรเครดิต, ระบบสินเชื่อ ฯลฯ ทำให้ต้องใช้เวลาใน ETL และ Data Integration

2) คุณภาพข้อมูลไม่สม่ำเสมอ

• Missing values, duplicate records, inconsistent formats

3) ข้อมูลแบบ Real-time ยังจำกัด

• ระบบหลักอาจยังไม่รองรับ streaming data เพื่อใช้ใน AI แบบทันที (เช่น fraud detection)

ด้านกฎระเบียบและ Compliance

1) ข้อกำหนดของธนาคารแห่งประเทศไทย (BOT) และ PDPA

• ต้องคุมการเข้าถึงและการเก็บข้อมูลลูกค้าอย่างเคร่งครัด

2) Model explainability

• AI ต้องสามารถอธิบายเหตุผลของการตัดสินใจ (เช่น ทำไมปฏิเสธสินเชื่อ) เพื่อให้ผ่าน audit

ด้านเทคโนโลยีและระบบ

1) Legacy system integration

• ระบบ core banking บางแห่งมีอายุ 10–20 ปี ไม่รองรับ API หรือการประมวลผล AI โดยตรง

2) Scalability และ Performance

• โมเดลต้องรองรับข้อมูลหลายร้อยล้าน transaction ต่อวัน

ด้านองค์กรและบุคลากร

1) ช่องว่างทักษะ (Skill gap)

• ขาด data scientist, ML engineer, MLOps engineer ที่เข้าใจ domain การเงิน

2) การยอมรับของธุรกิจ

• ฝ่ายการตลาด / สินเชื่อ / Compliance อาจไม่เชื่อถือผลลัพธ์จาก AI ถ้าอธิบายไม่ได้ชัดเจน

2. เทคโนโลยีที่ใช้ในธนาคาร

💻🏦

Data Platform & Infrastructure

• Data Lake / Data Warehouse: AWS S3, Azure Data Lake, Google BigQuery, Snowflake
• Data Integration: Apache Kafka, Apache NiFi, Talend, Informatica
• Streaming: Kafka Streams, Apache Flink, AWS Kinesis

AI/ML Framework

• Model Development: Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R
• NLP: HuggingFace Transformers, spaCy, BERT
• Graph Analytics: Neo4j, NetworkX (ใช้ใน fraud detection)

MLOps & Deployment

• Workflow Orchestration: Airflow, Prefect
• Model Serving: MLflow, Kubeflow, Seldon Core, AWS SageMaker
• Containerization: Docker, Kubernetes (K8s)

Use Case หลักในธนาคาร

• Credit Scoring & Risk Assessment
• Fraud Detection (Real-time)
• Personalized Marketing & Recommendation
• Customer Churn Prediction
• Document Processing (OCR + NLP) เช่น อ่านเอกสารยื่นขอสินเชื่อ