You are here
Home > Posts tagged "machine Learning"

บลูมเบิร์กชี้ กว่าร้อยละ 60 ของตัวแทนภาคการเงินไทยมุ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งเพื่อสร้างความได้เปรียบจากข้อมูล

การสำรวจความคิดเห็นของบลูมเบิร์กซึ่งจัดทำขึ้นที่งานสัมมนาของบริษัทในหัวข้อ “อนาคตของเทคโนโลยีและการใช้ข้อมูลทางการเงิน – Future of Technology and Data in Finance” ที่จัดขึ้นเป็นครั้งแรกเมื่อเร็วๆ นี้เผยถึงความคิดเห็นของผู้ปฏิบัติงานด้านเทคโนโลยีระดับอาวุโสในภาคการเงินของไทย โดยผลสำรวจระบุว่าผลประโยชน์สูงสุดที่พวกเขาคาดว่าจะได้จากเทคโนโลยีคือการบรรลุถึงความได้เปรียบในการแข่งขันและประสิทธิภาพของการทำธุรกิจ ทั้งนี้ประธานเจ้าหน้าบริหารด้านสารสนเทศ ผู้อำนวยการฝ่ายเทคโนโลยีและข้อมูล รวมทั้งผู้ปฏิบัติงานด้านการตลาดในประเทศไทยทั้งหมดมากกว่า 50 คนได้พบปะกับผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีของบลูมเบิร์กเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่บริษัทด้านการเงินสามารถต่อยอดในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) รวมทั้งการดำเนินงานตามกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในยุคออโตเมชั่น   “ธุรกิจการเงินกำลังเผชิญกับแรงกดดันด้านต้นทุนที่เพิ่มขึ้นและสถานการณ์ด้านกฎระเบียบที่เข้มงวดมากยิ่งขึ้น จึงจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ และชุดทักษะด้านข้อมูลและกระบวนการวิเคราะห์เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน” นายทาราน คีรา หัวหน้าภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกล่าว “ความต้องการที่จะสร้างความได้เปรียบยังช่วยผลักดันให้ธุรกิจการเงินให้ความสนใจเรื่องเทคโนโลยีเพื่อการจัดการข้อมูลที่ดีขึ้น และที่สำคัญกว่านั้นคือการสร้างข้อมูลของตนเองและข้อมูลเชิงลึก”   การเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลของจำนวนข้อมูล ความรวดเร็วและความหลากหลายของข้อมูลยังนำไปสู่ประเด็นที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในด้านการจัดการข้อมูล ทั้งนี้สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (Depa) ระบุว่าธุรกิจข้อมูลขนาดใหญ่ในประเทศไทยน่าจะมีมูลค่าอยู่ที่ 1.77 หมื่นล้านบาทในปี 2562 นับเป็นการเพิ่มขึ้นร้อยละ 16.4 หรือ 1.545 หมื่นล้านบาท จากปี 2561 และเพิ่มขึ้นร้อยละ 13.7 จากปี 2560 โดยธุรกิจการเงินและการธนาคารเป็นผู้ที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่มากที่สุด   นายคีรากล่าวสริมว่า “ความท้าทายที่สำคัญที่สุดสำหรับสถาบันการเงินในทุกวันนี้คือการแยกแยะว่าจะสามารถนำข้อมูลใดมาใช้ประโยชน์ได้…

ศักยภาพของ AI ในด้านการธนาคาร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประกอบด้วยเทคโนโลยีที่แตกต่างกันหลายอย่าง เช่นการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Larning) และภาษาธรรมชาติซึ่งสามารถจัดการงานหลายอย่างในธุรกิจธนาคารได้ นักวิเคราะห์คาดการณ์ว่าภายในปี 2573 AI จะทำให้สามารถอุตสาหกรรมต่างๆ ประหยัดค่าใช้จ่ายได้กว่า 1 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ จากรายงานของ Celent  ในหัวข้อ “ปัญญาประดิษฐ์ ในด้านธนาคาร: จะเริ่มต้นจากที่ไหน” ระบุว่าแม้ว่าวันนี้ AI ยังไม่พร้อมที่จะแทนที่มนุษย์ แต่ด้วยการพัฒนาขีดความสามารถอย่างต่อเนื่องทำให้มีการนำเอา AI ไปใช้กับกิจกรรมที่มีมีมูลค่าเพิ่มมากขึ้น ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกาทำงาน และสามารถคำนวณในสิ่งที่คนปกติเพียงอย่างเดียวไม่สามารถทำได้   การพัฒนา AI ในปัจจุบันเป็นผลมาจากจากเทคโนโลยีพื้นฐานต่างๆ ซึ่งได้แก่ การเรียนรู้ของเครื่องและการจัดการภาษา   การเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เป็นโดยอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่องจะเกิดขึ้นจากการที่คอมพิวเตอร์สามารถเปลี่ยนค่าพารามิเตอร์/อัลกอริทึมเมื่อได้รับข้อมูลใหม่โดยที่มนุษย์ไม่ต้องตั้งโปรแกรมใหม่ การประมวลผลข้อมูลมากกว่าที่มนุษย์จะสามารถทำได้และจากนั้นเครื่องจะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อเรียนรู้การจำแนกรูปแบบ การเรียนรู้ของเครื่องทำให้สามารถเข้าใจถึงสิ่งที่ยังไม่มีการค้นพบมาก่อนได้   เทคโนโลยีที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งคือการประมวลผลด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติ (NLP) ซึ่งหมายถึงความสามารถของเทคโนโลยีในการใช้การสื่อสารของมนุษย์ด้วยการพูดหรือเขียนที่เป็นธรรมชาติเป็นการป้อนคำสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำงานต่างๆ ได้   ท้ายที่สุด การสร้างภาษาที่เป็นธรรมชาติ (NLG) หมายถึงความสามารถทางเทคโนโลยีในการโต้ตอบด้วยเสียงที่มีคุณภาพเท่ากับเสียงของมนุษย์ โดยจัดเรียงลำดับข้อมูลจำนวนมากที่มีอยู่เพื่อตอบสนองด้วยเสียงที่เหมือนเสียงของมนุษย์ NLG สามารถใช้รูปแบบของคำพูดหรือรายงานหลายอย่างในการสรุปผลทางการเงินได้   ในรายงานได้เน้นให้ถึงประโยชน์ที่สำคัญ 3…

Top