Latest

Gen AI พลิกโฉม Customer Analytics ในธนาคาร

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 สรุปเป็
Narut Soontranon
AI ผู้ช่วยคนสำคัญของธนาคารยุคใหม่

AI ผู้ช่วยคนสำคัญของธนาคารยุคใหม่

การใช้งาน AI ในธนาคาร แยกตามฟังก์ชันต่างๆ ดังนี้ 🔹 ด้านปฏิบัติการ (Operations) * อัตโนมัติเอกสาร, ตรวจสอบ KYC * แชทบอทบริการลูกค้า * จัดการงานหลังบ้านให้เร็วและแม่นยำขึ้น 🔹 ด้านความเสี่ยงและการทุจริต (Risk & Fraud) * ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ * วิเคราะห์เครดิ
Narut Soontranon
Data Science & AI ในธนาคาร: จากความท้าทายสู่ความสำเร็จ

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) คุ
Narut Soontranon
GANs กับการสร้างสิ่งที่ไม่เคยมีอยู่จริง

GANs กับการสร้างสิ่งที่ไม่เคยมีอยู่จริง

GANs หรือ Generative Adversarial Networks เป็น Model ของ AI ที่สามารถสร้างข้อมูลใหม่ขึ้นมาเองได้ เช่น รูปภาพ เสียง หรือ ข้อความ โดยมีแนวคิดการใช้ สอง AI แข่งกันเอง แนวคิดหลักของ GANs คือ Model ของ AI ที่มี 2 ฝั่งกำลั
Narut Soontranon
ทำไม Reasoning AI คือก้าวต่อไปของปัญญาประดิษฐ์

ทำไม Reasoning AI คือก้าวต่อไปของปัญญาประดิษฐ์

ปี 2025 Reasoning AI ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในงานที่ต้องการ การตัดสินใจที่ซับซ้อนและแม่นยำมากกว่าเดิม ถูกใช้ในหลากหลายมิติ เช่น วิจัย อุตสาหกรรม ระบบ AI ขั้นสูง การศึกษา 📈 สถานะความนิยมในด้านต่างๆ ด้าน ความนิยม 💡 วิ
Narut Soontranon
The Reasoning Machine – เครื่องจักรแห่งเหตุผล

The Reasoning Machine – เครื่องจักรแห่งเหตุผล

ในปี 2025 การพัฒนา Reasoning Machine หรือ Reasoning AI ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก เพื่อการตัดสินใจที่ซับซ้อนและแม่นยำกว่าเดิม Reasoning AI คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถ ใช้เหตุผล (reasoning) เพื่อ วิเคราะห์ ตัดสินใจ และหาข้อสรุป จากข้
Narut Soontranon
Data Governance: วางรากฐานข้อมูลให้มั่น ก่อนสร้างนวัตกรรม

Data Governance: วางรากฐานข้อมูลให้มั่น ก่อนสร้างนวัตกรรม

Data Governance หรือ ธรรมาภิบาลข้อมูล คือ กระบวนการและโครงสร้างที่กำหนดวิธีที่องค์กรจัดการข้อมูลของตน ตั้งแต่การสร้าง จัดเก็บ ประมวลผล ไปจนถึงการทำลายข้อมูล เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง ครบถ้วน น่าเชื่อถือ ปลอดภัย
Narut Soontranon
รู้จริง ใช้เป็น เห็นโอกาส  - Data Literacy สำหรับคนทำงาน

รู้จริง ใช้เป็น เห็นโอกาส - Data Literacy สำหรับคนทำงาน

ในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง Data Literacy หรือ ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล จึงกลายเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับทุกคน ไม่ใช่แค่สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น Data Literacy หมายถึง ความสามารถในการอ่าน ทำความเข้าใจ วิเคราะห์ และสื
Narut Soontranon
มือใหม่อยากเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist เริ่มที่ตรงไหน?

มือใหม่อยากเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist เริ่มที่ตรงไหน?

สำหรับ Data Analyst และ Data Scientist จะมีทักษะที่ทับซ้อนกันหลายด้าน แต่ก็มีจุดแตกต่างที่ชัดเจนเช่นกัน สรุปทักษะที่จำเป็นของทั้งสองสายงาน โดยแยกให้เห็นอย่างชัดเจน ดังนี้ 🔍 ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst 1) การจัดการข้อมูล
Narut Soontranon
รู้จัก AI อย่างมืออาชีพ: คู่มือฉบับพนักงานธนาคาร

รู้จัก AI อย่างมืออาชีพ: คู่มือฉบับพนักงานธนาคาร

💡 AI Literacy คืออะไร? AI Literacy หรือ ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ คือ ความสามารถในการ เข้าใจ ใช้งาน และมีวิจารณญาณต่อระบบ AI ได้อย่างเหมาะสมและปลอดภัยในบริบทการทำงานและชีวิตประจำวัน ✅ ทำไมพนักงานธนาคารควรเข้าใจ AI? 1. AI เปลี่ยนโลกการเงิน เช่น Chatbot, ระบบอนุมัติ
Narut Soontranon
เกษตรไทยในยุคข้อมูล: เมื่อ Data Analytics เปลี่ยนแปลงภาคการเกษตร

เกษตรไทยในยุคข้อมูล: เมื่อ Data Analytics เปลี่ยนแปลงภาคการเกษตร

📈 Data Analytics ในภาคการเกษตรของประเทศไทย คือ การนำข้อมูลจากกิจกรรมการเกษตรมาวิเคราะห์ เพื่อช่วยให้เกษตรกร หน่วยงานรัฐ และภาคธุรกิจสามารถตัดสินใจได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเน้นการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศควบคู่กับการวิเคราะห์ข้อมูล 🔍 ตัวอย่างแหล่งข้อมูลในภาคการเกษตร * ข้อมูลสภาพอากาศ (ฝนตก, อุณหภู
Narut Soontranon
Data Literacy for Bankers

Data Literacy for Bankers

🔍 Data Literacy คืออะไร Data Literacy คือ ความสามารถในการอ่าน วิเคราะห์ ตีความ และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ การสื่อสาร และการสร้างคุณค่าจากข้อมูล สำหรับบุคลากรในสายธนาคาร (Banking Professionals) การมีทักษะด้านนี้เป็นสิ่งจำเป็น เพราะต้
Narut Soontranon
ใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม: พื้นฐานที่คนทำ Data ต้องรู้

ใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม: พื้นฐานที่คนทำ Data ต้องรู้

Data Ethics คือ แนวทางการใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม โดยคำนึงถึงสิทธิ ความปลอดภัย และความเป็นธรรมของผู้ที่เกี่ยวข้อง Data is Power—but Use it Right ⚖️ ✅ หลักการสำคัญของ Data Ethics (5 ข้อ) 1. Privacy – เคารพความเป็นส่วนตัวของเจ้าของข้อมูล 2. Fairness – ใช้
Narut Soontranon
สนามรบ สนามเลือกตั้ง และสนามข้อมูล: Data Science ในสมรภูมิการเมืองและการทหาร

สนามรบ สนามเลือกตั้ง และสนามข้อมูล: Data Science ในสมรภูมิการเมืองและการทหาร

ตัวอย่าง งาน Data Science สำหรับการทหารและการเมือง สามารถแบ่งได้เป็นหลายประเภท ดังนี้ 🔰 ตัวอย่างงาน Data Science สำหรับการทหาร 1. การวิเคราะห์ข่าวกรอง (Intelligence Analysis) * วิเคราะห์ข้อมูลข่าวกรองจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ข้อความ, ภาพถ่ายดาวเทียม, หรือสัญญาณวิทยุ * ใช้
Narut Soontranon