ในยุคปัจจุบันการทำธุรกรรมทางการเงินเกิดขึ้นนับล้านรายการในทุก ๆ วินาที ทำให้ความเสี่ยงทางการเงินเพิ่มขึ้นตามไปด้วย ทั้งความเสี่ยงด้านเครดิต การทุจริต สภาพคล่อง การปฏิบัติตามข้อกำหนด และความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์ การบริหารความเสี่ยงแบบเดิม ๆ ที่อาศัยการตรวจสอบด้วยมนุษย์ และกฎเกณฑ์ที่ตายตัว จึงกลายเป็นเรื่องล้าสมัย ไม่เพียงพอต่อการเป็นหลักประกันและสร้างความอุ่นใจให้ผู้ใช้บริการ อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีที่ก้าวหน้าทำให้เรามี “อาวุธลับ” ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น นั่นคือการผสานพลังของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับ Machine Learning (ML) บนโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ยืดหยุ่น และมีประสิทธิภาพสูง เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแค่เปลี่ยนวิธีการทำงานของสถาบันการเงิน แต่ยังสร้างมาตรฐานใหม่ในการป้องกัน และบริหารความเสี่ยงที่ทั้งแม่นยำ และรวดเร็ว 

การปฏิวัติครั้งใหญ่ในโลกการเงิน เมื่อ AI เฝ้าระวังความเสี่ยงแทนมนุษย์ได้ 

สถาบันการเงินชั้นนำทั่วโลก มีการเตรียมรับมือกับการทำงาน โดยไม่รอให้เกิดปัญหาแล้วค่อยแก้ โดยการหาเทคโนโลยีที่ทันสมัยมาช่วยป้องกันปัญหา ก่อนที่ความเสียหายจะขยายเป็นวงกว้าง ด้วยความช่วยเหลือของ AI ที่สามารถประมวลผลข้อมูลนับล้านรายการในเสี้ยววินาที และตรวจจับสิ่งผิดปกติที่ตามนุษย์อาจมองข้าม การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นเพราะปริมาณข้อมูลในปัจจุบันมีมากจนมนุษย์ไม่สามารถประมวลผลได้ทันเวลา ในขณะที่ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลพร้อมกันได้หลาย ๆ มิติ ตั้งแต่ข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า ข้อมูลทางเศรษฐกิจ และข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อการวิเคราะห์ภาพรวมที่ครอบคลุมและแม่นยำ 

สถาบันการเงินระดับโลกหลายแห่ง มีการนำ AI มาช่วยวิเคราะห์เพื่อลดความเสี่ยง อาทิ  JPMorgan Chase, Mastercard และ American Express  เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการนำ AI มาใช้ในการต่อสู้กับอาชญากรรมทางการเงิน ตรวจสอบการฉ้อโกงในกิจกรรมต่าง ๆ  การตรวจจับการใช้จ่ายบัตรเครดิตที่ผิดปกติ เป็นต้น การใช้งาน AI ของบริษัทยักษ์ใหญ่เหล่านี้ ไม่เพียงแค่วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้า แต่ยังเรียนรู้รูปแบบการฉ้อโกงใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง ทำให้สามารถประเมินความเสี่ยงแล้วส่งสัญญาณเตือนได้ทันทีเมื่อพบธุรกรรมที่น่าสงสัย โดยไม่รบกวนประสบการณ์การใช้งานของลูกค้ารายอื่น  

5 มิติสำคัญที่ AI ช่วยลดความเสี่ยงในสถาบันการเงิน 

การบริหารความเสี่ยงในการให้บริการทางการเงิน หรือการบริหารสถาบันการเงิน ต้องประกอบไปด้วยหลายแง่มุม และแต่ละแง่มุมต้องการการจัดการที่เฉพาะเจาะจงและแม่นยำ ดังนั้น เมื่อ AI  เข้ามามีบทบาท กระบวนการเหล่านี้จึงถูกปฏิวัติให้มีประสิทธิภาพและความแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน มาดูกันว่า AI  สามารถเปลี่ยนแปลงการบริหารความเสี่ยงทางการเงินแต่ละรูปแบบได้อย่างไรบ้าง

1. อ่านใจลูกค้า และตรวจจับธุรกรรมที่ผิดปกติ

การทุจริตทางการเงินในปัจจุบันมีรูปแบบที่หลากหลายและซับซ้อน ทั้งการฟอกเงิน การสร้างบัญชีปลอม การโอนเงินผิดกฎหมาย ไปจนถึงการใช้เทคโนโลยีในการปลอมแปลงข้อมูลทางการเงิน และเมื่อปัจจุบันธุรกรรมทางการเงินเกิดขึ้นตลอด 24 ชั่วโมง AI  จึงกลายเป็น “นักสืบดิจิทัล” ที่เฝ้าระวังทุกการเคลื่อนไหวอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย

AI  ยังสามารถวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมและพฤติกรรมต่าง ๆ ของลูกค้าแต่ละคน รวมทั้งการสร้างโปรไฟล์พฤติกรรมปกติ และตรวจจับความผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงการทุจริตได้ เช่น เมื่อมีการโอนเงินก้อนใหญ่ไปยังบัญชีที่ไม่เคยติดต่อมาก่อน การทำธุรกรรมในเวลาผิดปกติ หรือรูปแบบการใช้งานที่ไม่สอดคล้องกับประวัติของลูกค้า ระบบก็จะส่งสัญญาณเตือนภายในเสี้ยววินาที นอกจากนี้ AI ไม่เพียงแค่ตรวจจับการทุจริตที่เกิดขึ้นแล้ว แต่ยังสามารถทำนาย และป้องกันการทุจริตก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และระบุรูปแบบที่น่าสงสัยในระบบ จึงช่วยยับยั้งการสูญเสียและเพิ่มความปลอดภัยให้กับผู้ใช้บริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. วิเคราะห์ความน่าเชื่อถือทางเครดิต

การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตแบบเดิมมักอาศัยเพียงข้อมูลพื้นฐาน เช่น รายได้ หลักประกัน และประวัติการชำระหนี้ในอดีต ซึ่งวิธีการเหล่านี้มีข้อจำกัดและอาจไม่สามารถสะท้อนสถานการณ์ทางการเงินที่แท้จริงของลูกค้าได้อย่างครบถ้วน การใช้ระบบ AI จะเข้าไปเปลี่ยนแปลงกระบวนการนี้โดยสิ้นเชิง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายมิติ ตั้งแต่พฤติกรรมการใช้จ่าย รูปแบบการออม ประวัติการทำธุรกรรม ไปจนถึงข้อมูลจากแหล่งอื่น ๆ เช่น ข้อมูลโซเชียลมีเดีย ข้อมูลการจ่ายบิล และข้อมูลไลฟ์สไตล์ต่าง ๆ เพื่อสะท้อนพฤติกรรมทางการเงินของลูกค้าแต่ละคน

ผลลัพธ์ที่จะได้คือ การวิเคราะห์ความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะผิดนัดชำระหนี้ (NPL) ได้อย่างแม่นยำ ทำให้ธนาคารสามารถปรับอัตราดอกเบี้ยให้เหมาะสมกับระดับความเสี่ยงของลูกค้าแต่ละรายได้ และลดปริมาณหนี้เสียในระบบโดยรวม ทั้งนี้ การประเมินที่แม่นยำไม่เพียงช่วยลดความสูญเสียของธนาคาร แต่ยังทำให้ลูกค้าที่มีความเสี่ยงต่ำได้รับอัตราดอกเบี้ยที่น้อยกว่า ซึ่งจะสร้างความยุติธรรมในระบบการเงินได้อีกทางหนึ่งด้วย

3. บริหารสภาพคล่องและจัดการเงินทุนอย่างชาญฉลาด

ความเสี่ยงด้านสภาพคล่องเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ซับซ้อนที่สุดในการบริหารสถาบันการเงิน เพราะต้องคำนึงถึงปัจจัยหลากหลาย ตั้งแต่สภาวะตลาด ความต้องการของลูกค้า กฎระเบียบของหน่วยงานกำกับดูแล ไปจนถึงสถานการณ์เศรษฐกิจโลก Danske Bank เป็นตัวอย่างที่ดีในการใช้เทคโนโลยี Machine Learning (ML) เพื่อจัดการปัญหานี้ ด้วยการนำระบบ Bloomberg ML LQA (Machine Learning Liquidity Quality Assessment) มาใช้ในการประเมินความเสี่ยงด้านสภาพคล่องของพอร์ตการลงทุน ระบบนี้ไม่เพียงแค่วิเคราะห์ข้อมูลราคาและปริมาณการซื้อขาย แต่ยังพิจารณาปัจจัยซับซ้อนหลายมิติ เช่น ความแข็งแกร่งของตลาด ความผันผวนของราคา ขนาดของรายการซื้อขาย แม้กระทั่งจิตวิทยาของตลาด เพื่อประเมินว่าสินทรัพย์แต่ละประเภทสามารถขายได้รวดเร็วแค่ไหนในสถานการณ์ต่าง ๆ 

สถาบันทางการเงินที่ใช้งาน AL และ ML ในลักษณะนี้จะสามารถจัดการสภาพคล่องได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สถาบันการเงินสามารถวางแผนการลงทุนและบริหารเงินทุนได้อย่างเหมาะสม ลดความเสี่ยงจากการขาดสภาพคล่องในช่วงวิกฤต และเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนในระยะยาว

4. ปฏิบัติตามข้อกำหนด ไม่พลาดทุกกฏระเบียบ

การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายและกฎระเบียบ (Compliance) เป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญของสถาบันการเงินในยุคปัจจุบัน เพราะกฎเกณฑ์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง มีความซับซ้อนสูง และแตกต่างกันในแต่ละประเทศ การพลาดหรือหลงลืมไม่ปฏิบัติตามระเบียบเหล่านี้ อาจนำไปสู่การสูญเสียชื่อเสียงและการเสียค่าปรับมหาศาล

เทคโนโลยี Natural Language Processing (NLP) เข้ามาเปลี่ยนแปลงสถานการณ์นี้ได้ โดย AI สามารถอ่านและเข้าใจเอกสารกฎหมายและระเบียบข้อบังคับจากหลากหลายแหล่ง หลากหลายภาษา ทั้งในและต่างประเทศ รวมทั้งแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถวิเคราะห์ได้ และยังช่วยเปรียบเทียบกับกระบวนการภายในของธนาคารแบบอัตโนมัติ

ความสามารถอันชาญฉลาดนี้เอง จะช่วยติดตามการเปลี่ยนแปลงของกฎเกณฑ์ใหม่ ๆ ได้แบบเรียลไทม์ เมื่อมีกฎหมายใหม่ประกาศใช้ ระบบจะวิเคราะห์ผลกระทบต่อธนาคารทันที และแจ้งเตือนไปยังฝ่ายที่เกี่ยวข้องให้ตรวจสอบซ้ำเพื่อดำเนินการปรับปรุงกระบวนการ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงจากการไม่ปฏิบัติตามกฎและค่าปรับที่อาจตามมา นอกจากนี้ ระบบยังสามารถจำลองสถานการณ์และประเมินความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงกฎเกณฑ์ได้ ช่วยให้ธนาคารเตรียมความพร้อมและวางแผนรับมือล่วงหน้าอีกด้วย

5. วางแผนกลยุทธ์เพื่อจำลองอนาคตก่อนตัดสินใจ

AI นอกจากจะเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหา ตรวจจับความเสี่ยงต่าง ๆ แล้วยังเป็นเครื่องมือทรงพลังในการวางแผนอนาคต ด้วยความสามารถในการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ (Scenario Modeling) และประเมินผลกระทบของความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น โดยระบบ AI สามารถสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน โดยพิจารณาตัวแปรหลายตัว ตั้งแต่ปัจจัยเศรษฐกิจมหภาค การเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ย ความผันผวนของตลาดหุ้น ไปจนถึงเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น ภัยพิบัติธรรมชาติ หรือวิกฤตการณ์ระดับโลก

ผู้บริหารสถาบันการเงินสามารถใช้แบบจำลองเหล่านี้ทดสอบผลกระทบของการตัดสินใจต่าง ๆ ก่อนที่จะนำไปปฏิบัติจริง เช่น การเปิดสาขาใหม่ในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง การเปลี่ยนแปลงนโยบายสินเชื่อ หรือการลงทุนในผลิตภัณฑ์การเงินใหม่ จึงช่วยให้การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์มีฐานข้อมูลที่มั่นคงและลดความเสี่ยงจากการคาดเดาผิดได้อย่ามหัศจรรย์

ความท้าทายสำคัญ เมื่อ AI ก็มีความเสี่ยงในตัวเอง

แม้ AI จะทรงพลังอย่างที่กล่าวมาแล้ว แต่ก็ไม่ใช่ยาวิเศษที่ปราศจากข้อจำกัด การนำ AI มาใช้ในการบริหารความเสี่ยงยังคงมีความท้าทายหลายประการที่ต้องจัดการอย่างรอบคอบ เช่น 

• ความลำเอียงของข้อมูล (Data Bias) เป็นปัญหาสำคัญที่อาจทำให้ AI ตัดสินใจผิดพลาดได้ หากข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน AI มีความลำเอียงต่อกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง AI อาจเลือกปฏิบัติอย่างไม่เป็นธรรม
• ความไม่โปร่งใสของขั้นตอนการตัดสินใจ (Black Box Problem) ทำให้ยากต่อการอธิบายเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจของ AI
• ความเสี่ยงทางไซเบอร์ ที่เพิ่มขึ้นจากการพึ่งพาเทคโนโลยี
• ความต้องการทักษะใหม่ ของบุคลากรในการทำงานร่วมกับ AI

ทั้งนี้ การสร้างกรอบการกำกับดูแล AI ที่รัดกุม การฝึกอบรมพนักงานให้เข้าใจและใช้เทคโนโลยีอย่างถูกต้อง การลงทุนในระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง และการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่เปิดรับเทคโนโลยีใหม่ จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการนำ AI มาใช้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ

เทคโนโลยีคลาวด์ หัวใจของการปฏิวัติ AI ในธุรกิจการเงิน 

จะเห็นได้ว่า AI ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกมิติของการบริหารความเสี่ยงในภาคการเงิน ทั้งยังช่วยให้ภาคการเงินสามารถตัดสินใจบนข้อมูลที่ลึก และรอบด้านขึ้น ลดความสูญเสียจากความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจริง เพิ่มทั้งประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความรวดเร็ว ของกระบวนการบริหารความเสี่ยงในภาพรวม อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ก็ต้องควบคู่กับการกำกับดูแลที่เหมาะสมเพื่อจัดการความเสี่ยงใหม่ที่อาจเกิดจากตัว AI เอง ซึ่งความสำเร็จของการนำ AI มาใช้ในการบริหารความเสี่ยงจะไม่สามารถเกิดขึ้นได้หากปราศจากโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม เทคโนโลยีคลาวด์จึงเป็น “หัวใจ” ที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้ ด้วยความสามารถในการปรับขนาดได้ตามต้องการ (Scalability) มีความยืดหยุ่นในการใช้งาน และมีความปลอดภัยระดับสูง  

AIS Business เข้าใจดีถึงความสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่มั่นคงและเชื่อถือได้ ในฐานะผู้นำด้านการให้บริการโซลูชันดิจิทัลสำหรับองค์กร AIS Business มีความพร้อมในการสนับสนุนสถาบันการเงินด้วยโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ทันสมัย เพื่อรองรับการ พัฒนาระบบ AI/ML ที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร ด้วยบริการ AIS Cloud บริการคลาวด์ระดับ Hyperscale ที่มีศูนย์ข้อมูลภายในประเทศ มั่นใจด้านความปลอดภัยระดับสูง ปฏิบัติตามกฎระเบียบและการกำกับดูแลภายใต้กฎหมายไทย พร้อมด้วยระบบฐานข้อมูล Autonomous Database ประสิทธิภาพสูง เหมาะกับการประมวลผลของ AI ที่ต้องการความเร็วและความน่าเชื่อถือ 

อนาคตการเงินไทยพร้อมก้าวสู่ยุค AI แล้วหรือยัง? 

ธุรกิจการเงินไทยอยู่ในจุดเปลี่ยนสำคัญ ผู้ที่ปรับตัวเร็วและใช้เทคโนโลยีอย่างชาญฉลาดจะได้เปรียบในการแข่งขัน ในขณะที่ผู้ที่ยังลังเลอาจต้องเจอกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นและการสูญเสียลูกค้าให้คู่แข่งที่ทันสมัยกว่า การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิธีคิดและวิธีการทำงาน องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะเป็นองค์กรที่สามารถผสานจุดแข็งของมนุษย์และ AI เข้าด้วยกัน โดยให้ AI ทำงานที่ต้องการความแม่นยำและความเร็วสูง ขณะที่มนุษย์รับผิดชอบในส่วนของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ การสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า และการสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ ๆ  

การผสานพลังของคลาวด์และ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือป้องกันความเสี่ยง แต่เป็นอาวุธสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และสร้างระบบการเงินที่มั่นคงปลอดภัยสำหรับทุกคน ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การลงทุนในเทคโนโลยีที่เหมาะสมตั้งแต่วันนี้ คือการลงทุนในอนาคตที่มั่นคงของธุรกิจคุณ 

วันที่เผยแพร่ 27 สิงหาคม 2568

แหล่งอ้างอิง

• Maciej Markiewicz. Risk Reducing AI Use Cases for Financial Institutions., From: netguru.com 

• AI Case Study Danske Bank plans to determine liquidity risk using Bloomberg's machine learning product LQA., From: bestpractice.ai