Sign in Subscribe

AI

AI for Business: เมื่อ AI คือเครื่องมือสร้างผลลัพธ์

AI for Business: เมื่อ AI คือเครื่องมือสร้างผลลัพธ์

หลายองค์กรเริ่มใช้ AI เพื่อช่วย ทำงานเร็วขึ้น แต่ธุรกิจที่ได้ผลจริง มักไม่ได้ใช้ AI ตามเทรนด์ แต่ใช้ AI เพื่อ ลดต้นทุน เพิ่มรายได้ และตัดสินใจได้ดีขึ้น AI ในธุรกิจ ใช้ทำอะไรได้บ้าง? 1. Customer Service

บริษัทไม่ได้ต้องการ AI แต่ต้องการ Decision ที่ดีขึ้น

บริษัทไม่ได้ต้องการ AI แต่ต้องการ Decision ที่ดีขึ้น

ช่วงนี้ไม่ว่าคุณจะอยู่ทีมไหน Data, Marketing, Product หรือแม้แต่ HR คำว่า AI จะโผล่มาในทุก meeting * เราควรใช้ AI ไหม? * ทีมเรายังไม่มี AI เลย * คู่แข่งเราใช้ AI แล้วนะ ดูเหมือนว่า .. AI คือคำตอบของทุกอย่าง แต่ในโลกการทำงานจริง .. บริ

แกะกล่อง AI

แกะกล่อง AI

Traditional AI (Discriminative) คือแนวคิดของโมเดล AI แบบดั้งเดิมที่เน้น แยกแยะ / ทำนาย (classification, prediction) จากข้อมูลที่มีอยู่ โดยเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่าง input (X) → output (Y) โดยตรง อธิบายแบบง่าย ถามว่า “ข้อมูลนี้ เป็นอะไร?” หรือ “ควร เลือกคำตอบไหน?” ไม่สนใจว่

10 คำคม Data & AI ที่จะเปลี่ยนมุมมองการทำงานของคุณ

10 คำคม Data & AI ที่จะเปลี่ยนมุมมองการทำงานของคุณ

1. “Data is the new oil.” — Clive Humby “ข้อมูลคือทรัพยากรน้ำมันรูปแบบใหม่” 2. “Without data, you’re just another person with an opinion.” — W. Edwards Deming “หากไม่มีข้อมูล คุณก็เป็นเพียงคนหนึ่งที่มีความเห็นเหมือนคนอื่น” 3. “In God we

Large Geospatial Model คืออะไร? อนาคตของ AI ที่เข้าใจโลกจริง

Large Geospatial Model คืออะไร? อนาคตของ AI ที่เข้าใจโลกจริง

Large Geospatial Model (LGM) คือโมเดล AI/ML ขนาดใหญ่ที่ถูกออกแบบมาเฉพาะสำหรับ ข้อมูลเชิงพื้นที่ (geospatial data) ซึ่งรวมข้อมูลตำแหน่ง พิกัด ภาพถ่ายดาวเทียม เส้นทาง จุดสนใจ (POIs: Point of Interests) และข้อมูลภูมิสารสนเทศอื่น ๆ เพื่อให้ AI เข้

AI ผู้ช่วยคนสำคัญของธนาคารยุคใหม่

AI ผู้ช่วยคนสำคัญของธนาคารยุคใหม่

การใช้งาน AI ในธนาคาร แยกตามฟังก์ชันต่างๆ ดังนี้ 🔹 ด้านปฏิบัติการ (Operations) * อัตโนมัติเอกสาร, ตรวจสอบ KYC * แชทบอทบริการลูกค้า * จัดการงานหลังบ้านให้เร็วและแม่นยำขึ้น 🔹 ด้านความเสี่ยงและการทุจริต (Risk & Fraud) * ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ * วิเคราะห์เครดิ

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