Gen AI พลิกโฉม Customer Analytics ในธนาคาร
Gen AI และ LLM (Large Language Model) มีประสิทธิภาพมากๆ ในปัจจุบัน สามารถนำไปใช้กับหลากหลาย Use Cases ในธนาคาร มี 8 “Customer Analytics” Use Cases ที่น่าสนใจ ดังนี้
- Smart Segmentation & Persona: จัดกลุ่มลูกค้าแบบไดนามิกจากธุรกรรม/พฤติกรรม แล้วให้ LLM สรุปเป็นภาษาเข้าใจง่ายสำหรับทีมการตลาด/ RM
- Next Best Action/Offer: รวมกฎธุรกิจ + โมเดลทำนาย + LLM อธิบายเหตุผลข้อเสนอ และสร้างสคริปต์ให้คอลเซ็นเตอร์/สาขา
- Churn & Retention: คาดการณ์ลาออก พร้อมให้ LLM สรุป “เหตุผลที่เป็นไปได้” และแผนรักษาลูกค้าแบบ personal
- CLV & Cross-sell/Upsell: ประเมินมูลค่าตลอดอายุลูกค้า สร้างข้อเสนอที่เหมาะสมตามวงเงิน/ความเสี่ยง
- Customer 360 Q&A (Natural Language BI): ถามภาษาคน เช่น “ลูกค้ากลุ่มเงินเดือน 30–60K ใช้บัตรเครดิตช่องทางออนไลน์โตเท่าไร QoQ?” ให้ LLM แปลงเป็น SQL/พล็อตกราฟ
- Complaint/VOC Mining: สรุปคอมเมนต์/ร้องเรียนหลายช่องทาง จัดหมวดสาเหตุ ร่วมกับสคริปต์ตอบกลับที่สุภาพ
- Collections Copilot: ช่วยเจ้าหน้าที่ทวงหนี้ด้วยสคริปต์ตามโปรไฟล์ความเสี่ยง/ความเปราะบาง
- Synthetic Data Sandbox: สร้างข้อมูลสังเคราะห์คล้ายจริงเพื่อทดลองไอเดียโดยไม่ยุ่งเกี่ยวกับ PII (Personal Identifiable Information)
