ตามวิสัยทัศน์ในมุ่งสู่การเป็น AI-First Bank SCB คุณภาณุ อึ้งสกุล Principal Data Scientist, Digital Banking SCB กล่าวถึงการใช้เทคโนโลยี AI มาใช้เพื่อตอบคำถามลูกค้าเรื่องการลงทุนกองทุนรวมต่างๆ โดยจากบรรดาคำถามเกี่ยวกับเรื่องการลงทุนและกองทุนต่างๆ สามารถจัดกลุ่มคำถามได้ 4 กลุ่ม ซึ่งก่อนหน้านี้ SCB ได้พัฒนา Chatbot ใน LINE SCB CONNECT ตอบคำถามกลุ่มแรกที่เป็นคำถามทั่วไป เช่น “เปิดพอร์ทหุ้นต้องทำอย่างไร เมื่อ 2-3 เดือนที่ผ่านมาได้พัฒนา AI Chatbot รุ่นใหม่สำหรับตอบคำถามกลุ่มที่เป็นการถามรายละเอียดกองทุนรวม (Mutual Fund Info) เช่น “SCBSET ผลประกอบการเป็นอย่างไร” และการขอคำแนะนำกองทุนรวมแบบมีเงื่อนไข (Mutual Fund Recommendation from criteria) เช่น “กองทุนไหนปันผลสูงบ้าง” และขณะนี้กำลังเดินหน้าการพัฒนา Chatbot เพื่อตอบคำถามกลุ่มที่ 4 ที่เป็นการให้คำแนะนำการลงทุนในกองทุนรวมที่เป็นคำถามปลายเปิด (Mutual Fund Recommendation) อย่าง “มีเงินแสนนึง ลงทุนอะไรดี?” “แนะนำการลงทุนที่เหมาะกับผมหน่อย” โดยคาดว่าจะนำมาใช้ตอบคำถามในเชิงแนะนำลูกค้าได้ภายในปีนี้

ทั้งนี้ คุณภาณุกล่าวถึงข้อดีของการพัฒนา AI Chatbot Engine เป็นของธนาคารเองว่าต้นทุนการใช้งาน Language Model ธรรมดาถูกกว่ามาก และสามารถตอบคำถามลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว สามารถผสานเข้ากับ Chatbot ที่ใช้ตอบคำถามทั่วไปก่อนหน้านี้ใน SCB CONNECT ได้อย่างกลมกลืน รวมถึงสามารถควบคุม Chatbot ไม่ให้เกิดภาวะ Hallucination ได้*

*อาการหลอนขอ AI คือการที่โมเดล AI ทำการ Generate ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือเป็นเท็จออกมา

นอกเหนือจากการใช้ AI ตอบคำถามลูกค้าโดยตรงผ่านทางช่องทางออนไลน์ของทางธนาคารแล้วนั้น ในงานที่ต้องใช้ความแม่นยำในการตอบสูง เนื่องจากเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับโอกาสการลงทุน และกำไร ขาดทุนของลูกค้า เช่น การสื่อสารของผู้แนะนำการลงทุน (Investment Consultant) ที่ทำหน้าที่เป็น Customer Service คอยซัพพอร์ตลูกค้าด้วยนั้น AI มีส่วนสำคัญที่ช่วยให้งานส่วนนี้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เช่นกัน ตามที่คุณวีรินท์ ฉันทโรจน์, AI Transformation Lead, InnovestX กล่าวถึงการที่บริษัทหลักทรัพย์ อินโนเวสท์ เอกซ์ จำกัด เรือธงด้านการลงทุนภายใต้กลุ่ม SCBX Group ที่ให้บริการการลงทุนที่ครอบคลุมหลากหลายสินทรัพย์ ทั้งหุ้นไทย หุ้นต่างประเทศ กองทุนไทย กองทุนต่างประเทศตลอดจนสินทรัพย์ดิจิทัล จึงมีการนำ AI มาใช้สนับสนุนการทำงานของ Customer Service และผู้แนะนำการลงทุนของ InnovestX “ลูกค้าส่วนมากประมาณ 98% จากฐานลูกค้าเกือบล้านราย เป็นกลุ่มลูกค้าดิจิทัล ที่ไม่ได้มีผู้แนะนำด้านการลงทุนส่วนตัว (RM) เมื่อลูกค้ามีคำถาม อยากได้ข้อมูลด้านการลงทุน ก็จะติดต่อเข้ามาทางช่องทาง Customer Service ไม่ว่าจะเป็น การติดต่อผ่านการโทร หรือช่องทาง Digital ต่าง ๆ โดยเจ้าหน้าที่ Customer Service (เอเจ้นท์) ของ InnovestX ที่มีใบอนุญาตผู้ให้คำแนะนำการลงทุน (Investment Consultant License) ก็จะให้คำแนะนำการลงทุนเสมือนเป็น Digital RM ให้ลูกค้า ซึ่งเคสที่เกี่ยวข้องกับการสอบถามด้านคำแนะนำลงทุน มีมากเป็นอันดับสอง ของเรื่องที่ลูกค้าติดต่อเข้ามาทั้งหมด สะท้อนให้เห็นว่าลูกค้ามีความต้องการจำนวนมากในบริการให้คำแนะนำของเรา”

“จากที่เอเจนท์ ต้องอ่านบทวิเคราะห์หลายสิบหน้า และหลายฉบับ ทั้งมุมมองเศรษฐกิจ บทวิเคราะห์และกลยุทธ์รายสินทรัพย์ ในทุกๆ วัน ผนวกกับความท้าทายทั้งด้านข้อมูลที่ซับซ้อน ศัพท์เทคนิคต่างๆ ในเวลาที่เร่งรีบ อีกทั้งความเชี่ยวชาญในแต่ละสินทรัพย์ของเอเจนท์ที่แตกต่างกัน เราจึงได้พัฒนา Solution ที่ใช้ AI เข้ามาช่วยในการสรุปย่อยข้อมูลมหาศาล ทั้งบทวิเคราะห์ ข่าวสารการลงทุนต่างๆ เพื่อให้เอเจนท์ตอบลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ทันท่วงที ให้ลูกค้าไม่พลาดโอกาสการลงทุน อีกทั้ง Solution ของเรา ยังได้พัฒนาให้เข้าใจ Sentiment ของลูกค้าจากภาษาที่ใช้ และแนวทางการสนทนา ที่ช่วยตอบคำถามลูกค้าได้ตรงตามอารมณ์ที่เหมาะสม และมีเสน่ห์ เป็นมนุษย์ เพื่อให้ลูกค้าประทับใจในบทสนทนาและการบริการของเรา

นอกจากนี้ การเก็บข้อมูลการสนทนากับลูกค้าก็เป็นอีกหนึ่งสิ่งสำคัญที่เอเจนท์ต้องทำ เพื่อสรุปให้ทีมงานหลังบ้านทราบว่าลูกค้าติดต่อเข้ามาเรื่องอะไรบ้าง และนำไปเป็นข้อมูลพัฒนาการให้บริการของ InnovestX ต่อไป จะเห็นได้ว่างานของเอเจนท์หนึ่งคน ต้องเจอความท้าทายหลักๆ 3 อย่าง คือ 1. การต้องอ่านทำเข้าใจข้อมูลปริมาณมากมายในแต่ละวัน 2. งาน manual ส่งข้อมูลเคสให้ทีมงานหลังบ้านนำไปใช้ต่อ และ 3. การรับมือกับอารมณ์ลูกค้า ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นโจทย์ที่เราตั้งเป้าหมายที่จะทำให้สำเร็จเพื่อสร้างความประทับใจให้ลูกค้า สิ่งนี้เป็นเหตุผลที่ InnovestX สร้าง Solution ขึ้นมาและเป็นโรดแมปของการบริการลูกค้า” คุณวีรินท์กล่าว

InnovestX มองการใช้ AI เข้ามาช่วยในงาน Customer Service แบ่งเป็น 2 ส่วน 1. AI Chatbot ที่เป็นการใช้ Pure AI Solution จะใช้กับเรื่องที่ไม่ได้มีความเสี่ยงมาก 2. การใช้ AI แบบ Human-in-loop (copilot) อย่างเช่นการให้คำแนะนำการลงทุนที่มีความซับซ้อน และต้องมีความแม่นยำของข้อมูลมากกว่า จึงจำเป็นต้องมีมนุษย์ตรวจสอบความถูกต้อง โดย AI Model ที่นำมาใช้ ได้แก่ Typhoon ที่เป็น Thai LLM (Large Language Model) ที่ทาง SCBX R&D และ SCB 10X ร่วมพัฒนา โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Prompt Engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation), Agentic Workflow ทำให้ AI ช่วยให้เอเจนท์ตอบคำถามลูกค้า โดยใช้ข้อมูลจากบทวิเคราะห์ มุมมองของผู้เขี่ยวชาญของ InnovestX ข่าวสารล่าสุด รวมถึงข้อมูล FAQ การให้บริการอื่นๆ โดยโซลูชั่นนี้ช่วยลดระยะเวลาในการทำงานลงถึง 5 เท่า ทำให้เอเจนท์มีเวลาไปสร้างสรรค์งานได้มากขึ้น และช่วยให้ประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพงาน รวมถึงสามารถรับมือกับอารมณ์ต่างๆ ของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

นอกจากเรื่องการลงทุนและการบริการลูกค้าแล้ว AI ยังถูกนำมาใช้ในการอนุมัติสินเชื่อรายย่อย ให้การปล่อยสินเชื่อทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ คุณชินดนัย อุทัยสอาด Lead Data Scientist, Digital Banking SCB กล่าวว่าตั้งแต่ปี 2021 จากการที่ธนาคารมุ่งขยายขยายฐานลูกค้าดิจิตอล จึงมีการนำโมเดล AI มาใช้อนุมัติสินเชื่อรายย่อย ซึ่งก็สามารถช่วยให้ขีดความสามารถในการปล่อยสินเชื่อเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด แล้วธนาคารก็รู้จักลูกค้ามากขึ้นและนำข้อมูลลูกค้ามาใช้มากขึ้นทำให้โมเดลสามารถคาดการณ์ได้แม่นยำขึ้น ทำให้พอร์ตโฟลิโอลูกค้าเริ่มดีขึ้น รู้ว่าลูกค้าแบบไหนเป็นลูกค้าที่ดีสำหรับธนาคาร จากนั้นในปี 2022 ก็นำมาสานต่อกับ Digital Speedy Loan และ Level Up เลือกลูกค้าใหม่ที่เป็น new to lending/กึ่ง new to lending มาอนุมัติสินเชื่อ ซึ่งก็ได้ลูกค้าใหม่กว่าหนึ่งแสนราย ต่อมาในปี 2023 ก็ขยายมาใช้ AI อนุมัติสินเชื่อเช่าซื้อรถยนต์ และ “อัพทันใจ” ที่เจาะกลุ่มลูกค้า SSME ดึงลูกค้าเก่าที่มีสินเชื่อกับธนาคารอยู่แล้ว ทำให้มีลูกค้าเพิ่มขึ้น 20,000 ราย และในต้นปี 2024 เริ่มนำโมเดล AI มาใช้ในสเกลใหญ่ ซึ่งก็คือการอนุมัติสินเชื่อที่อยู่อาศัยและ สินเชื่อมณีทันใจ” ใน 3 ปีที่ผ่านมาธนาคารมีลูกค้าใหม่เพิ่มขึ้นกว่า 200,000 คนบนความเสี่ยงที่สามารถบริหารจัดการได้

แนวทางสำคัญของที่นำโมเดล AI มาใช้คือต้องมีการทำ Intelligence Data Digitalization นำข้อมูลที่กระจัดกระจายมารวบรวมเข้าด้วยกัน แล้วพยายามหาสัญญาณที่สำคัญเพื่อจับพฤติกรรมของลูกค้า ทั้งพฤติกรรมการใช้จ่าย การโอนเงินเข้าออก การใช้ผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของธนาคาร ซึ่งข้อมูลของธนาคารสามารถนำมาปรับใช้ได้มากกว่า 5,000 predictive features ซึ่งก็จะทยอยรวบรวมเข้ามาในโมเดล และในตัวเนื้อโมเดลเป็นโมเดล in-house ของธนาคารที่พัฒนาขึ้นเองซึ่งมีข้อดีที่สามารถปรับเปลี่ยนได้ นำ human Input เข้าไประหว่างการเรียนรู้ของโมเดลได้ นอกจากนี้โมเดล AI ใหม่ส่งผลตอบรับให้ลูกค้าได้เร็วมากขึ้น

ทั้งหมดนี้คือส่วนหนึ่งของก้าวแรกที่ SCBX นำ AI มาพัฒนาการทำงานเพื่อให้บริการลูกค้าได้อย่างประสิทธิภาพมากขึ้น ตลอดจนใช้ AI ในการเข้าใจและเข้าใจลูกค้า เพื่อตอบโจทย์ความต้องการและขยายโอกาสเข้าถึงกลุ่มลูกค้าเป้าหมายมากขึ้น มาจับตาดูว่า AI จะมีบทบาทเพิ่มขึ้นอย่างไรในอนาคตอันใกล้ที่เราจะได้เห็นกันอย่างแน่นอน

ที่มา: งานสัมมนา SCBX AI EXPO 2024 หัวข้อ “AI-Powered Investment Advisory (Digital RM) ” โดยคุณวีรินท์ ฉันทโรจน์ S-Deputy Vice President, Transformation, InnovestX และหัวข้อ “AI in Investment and Underwriting ” โดยคุณภาณุ อึ้งสกุล Principal Data Scientist, Digital Banking, SCB และคุณชินดนัย อุทัยสอาด Lead, Data Scientist, Digital Banking SCB