การเงิน

Virtual Bank ช่วยหนุน GDP คนไม่มีเครดิตกู้ได้ ส่องเทรนด์ AI ในภาคการเงินจาก SAS

29 มี.ค. 67
Virtual Bank ช่วยหนุน GDP คนไม่มีเครดิตกู้ได้ ส่องเทรนด์ AI ในภาคการเงินจาก SAS

SAS ผู้นำด้านซอฟต์แวร์และโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูล เผยว่า Virtual Bank สามารถช่วยเพิ่ม GDP ประเทศได้จากกรณีศึกษาในต่างประเทศ เนื่องจากเปิดโอกาสให้บุคคลที่ไม่มีเครดิต สามารถเข้ากู้ยืมได้ง่ายขึ้น ทำให้มีการใช้จ่ายมากขึ้นในเศรษฐกิจ พร้อมทั้งยังมีโครงสร้างที่ต้นทุนต่ำกว่าธนาคารแบบดั้งเดิม

นอกจากนี้ได้เผยเทรนด์ AI มาแรงในกลุ่มธรุกิจการเงินการธนาคารและประกันภัย ที่นำ AI มาใช้ในหลายด้าน โดยเฉพาะการประเมินความเสี่ยงด้านสินเชื่อ การตัดสินใจปล่อยสินเชื่อ และประสิทธิภาพของพอร์ตสินเชื่อ

Virtual Bank ทันสมัยกว่า-ช่วยเพิ่ม GDP ประเทศได้

คุณ Naeem Siddiqi ที่ปรึกษาอาวุโสด้านความเสี่ยงและการวิเคราะห์ข้อมูลของ SAS มองว่า Virtual Bank จะเข้ามาช่วยกลุ่มคนที่ไม่สามารถขอกู้ยืมจากธนาคารแบบดั้งเดิมได้ เนื่องจากพวกเขาไม่มีเครดิตและมีความเสี่ยงสูง และยังช่วยกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี และกลุ่มลูกค้าที่ต้องการบริการที่ดีขึ้นกว่าธนาคารแบบดั้งเดิม เนื่องจากการกู้ยืมสามารถทำได้ง่ายกว่า ทุกอย่างอยู่ในระบบแบบดิจิทัล

ซึ่งโครงสร้างของ Virtual Bank มีเทคโนโลยีที่ใหม่กว่า สามารถปรับตัวได้ดีกว่า เมื่อเทียบกับธนาคารแบบดั้งเดิมที่มีโครงสร้างที่เก่าแก่มาก เป็นร้อยปี ซึ่งใช้เวลานานมากเพื่อทำให้ระบบและโครงสร้างมีความทันสมัย

อย่างไรก็ตาม ถึงแม้ Virtual Bank จะให้ดอกเบี้ยสูงกว่าเนื่องจากมีต้นทุนโครงสร้างต่ำ แต่ให้ต้นทุนสินเชื่อที่มีความเสี่ยงสูงกว่าเช่นกัน ซึ่งการปล่อยเงินกู้ให้กับกลุ่มคนที่ไม่มีเครดิต ยังช่วยหมุน GDP มากขึ้น เพราะพวกเขาจะมีเงินก้อนในการใช้จ่าย ซึ่งสร้างเศรษฐกิจหมุนเวียนมากขึ้น 

ธนาคารหันมาใช้ AI มากขึ้น-ปรับพอร์ตสินเชื่อให้สอดคล้องกับ Climate Risk

คุณณัฐพล อภิลักโตยานันท์ กรรมการผู้จัดการ SAS Software (Thailand) กล่าวว่า ภาคการเงินและการธนาคารหันมาใช้ AI ในการจัดการความเสี่ยงมากขึ้น เนื่องจากหนี้เสียเป็นเรื่องใหญ่สำหรับหน่วยงานที่ออกกู้ และจำนวนลูกค้าที่เพิ่มขึ้นมาก AI จึงช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งธนาคารกว่า 10% ใช้ระบบอัตโนมัติในการจัดการความเสี่ยงส่วนใหญ่

อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ผู้ปล่อยสินเชื่อจำเป็นต้องปรับปรุงกลยุทธ์ด้วย AI และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทันสมัย เพราะภาคการเงินไทยมีอัตราหนี้ครัวเรือนสูง และความเสี่ยงด้านสินเชื่อที่รุนแรงขึ้น

การนำ AI มาใช้จึงต้องให้ความสำคัญกับกระบวนการที่อธิบายได้ ตั้งแต่ข้อมูลต้นทางที่มีความถูกต้อง Machine Learning และการกำกับดูแล (AI Governance) ที่จะต้องคำนึงถึงหลักการต่างๆ เช่น ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และความเป็นธรรม เพราะ AI คือเครื่องมือที่ส่งผลถึงชีวิตคน ดังนั้น

คุณ Naeem เสริมว่า ตอนนี้ภาคการเงินการธนาคารทั่วโลกมีการปรับพอร์ตสินเชื่อให้สอดคล้องกับเทรนด์ Climate Risk (ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ) ซึ่งหลายประเทศกำลังมุ้งเป้าไปสู่การเป็น Net Zero ภายในปี 2040 ในขณะที่ประเทศไทยตั้งเป้าที่ปี 2050

ธนาคารทั่วโลกเริ่มมีนโยบายการให้กู้ยืมตามกิจกรรมและจุดประสงค์การขอกู้จาก Climate Risk มากขึ้น โดย AI จะเข้ามาช่วยประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่โปร่งใสและมีประสิทธิภาพ ดังนั้นบางภาคส่วนอาจพบว่าการกู้ยืมเงินเป็นเรื่องยากขึ้น

ทั้งนี้ยังเน้นย้ำ Explainable AI หรือการนำ AI มาช่วยวิเคราะห์และหาข้อมูลที่ เมื่อป้อนเข้าไปต้องมีความน่าเชื่อถือ และมีกระบวนการวิเคราะห์ที่เป็นระบบ ทำให้การตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงได้อย่างรวดเร็ว ในแบบที่ยุติธรรมและโปร่งใส อธิบายได้ด้วยตรรกะที่ชัดเจนเบื้องหลังผลลัพธ์ของโมเดล ทำให้ทั้งผู้ปล่อยสินเชื่อและลูกค้ามั่นใจได้ 

SAS เปิดบริการมานานกว่า 48 ปี และก่อตั้งสาขาในประเทศไทยมามากกว่า 23 ปี ทำให้ทางองค์กรมีความรู้ ความเชี่ยวชาญ และข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่วิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำ ช่วยธุรกิจประเมินความเสี่ยงในการปล่อยสินเชื่อ และลดอัตราการเกิดหนี้เสียได้ โดย 90% ของธนาคาร 100 อันดับแรกทั่วโลกใช้บริการ SAS

advertisement

Relate Post

SPOTLIGHT