"Digital Leadership in the Age of AI: ผู้นำต้องเปลี่ยนองค์กรอย่างไรให้ทันเกมเทคโนโลยี"

การบรรยายของคุณนัท ชูจำแพง, Senior AI Researcher จาก SCBX, ในหัวข้อ "Digital Leadership in the Age of AI: ผู้นำต้องเปลี่ยนองค์กรอย่างไรให้ทันเกมเทคโนโลยี" ซึ่งจัดขึ้นโดยวิทยาลัยบัณฑิตศึกษาการจัดการ มหาวิทยาลัยขอนแก่น งานนี้เป็นส่วนหนึ่งของการประชุมวิชาการ NCBMI 2566 ครั้งที่ 12

1. วิสัยทัศน์และการปรับโครงสร้างองค์กรของ SCBX

SCBX ก่อตั้งขึ้นเพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงของธนาคารไทยพาณิชย์ (SCB) ที่มีประวัติยาวนานกว่า 100 ปี ให้ก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลและ AI โดยมีเป้าหมายที่จะเป็น "Fintech Group" ระดับภูมิภาค ไม่ใช่แค่ธนาคารแบบดั้งเดิมอีกต่อไป

จากธนาคารสู่ Fintech Group: คุณนัทกล่าวว่า "เราไม่ได้รับอยากจะเป็นแค่ธนาคารแล้ว เราอยากจะเรียกตัวเองว่า Fintech Group" เพื่อขยายขอบเขตธุรกิจไปสู่เทคโนโลยีทางการเงิน เช่น Cryptocurrency และ Blockchain

เป้าหมายการเติบโต: SCBX ตั้งเป้าหมายที่จะขยายฐานลูกค้าจาก 16 ล้านคน (ตัวเลขปัจจุบัน 17-18 ล้านคน) เป็น 200 ล้านคน และขยายธุรกิจจากในประเทศสู่ระดับภูมิภาค

โครงสร้าง 3 Generations: SCBX ได้ปรับโครงสร้างองค์กรออกเป็น 3 Generations เพื่อเพิ่มความคล่องตัวและความรวดเร็วในการดำเนินงาน:

Generation 1 (Traditional Banking): ธุรกิจธนาคารแบบดั้งเดิม (SCB) ที่เป็นแหล่งรายได้หลัก.

Generation 2 (Digital Financial Business): ธุรกิจการเงินดิจิทัล เช่น Alpha X (สินเชื่อ Super Luxury), AutoX (สินเชื่อรถยนต์), Monix (สินเชื่อรายย่อย). คุณนัทอธิบายว่าการแยกบริษัทเหล่านี้ทำให้ "สามารถจัดบริหารจัดการออกอะไรใหม่ๆ ได้ด้วยตัวของเขาเองก็จะมีมีมีความเร็วที่ค่อนข้างเพิ่มขึ้น"

Generation 3 (Innovation & Startup-like ventures): ธุรกิจใหม่ที่เน้นนวัตกรรมและการลงทุน เช่น InnovestX (แพลตฟอร์มการลงทุนครบวงจร), SCB 10X (บริษัทร่วมลงทุน), Token X และ Point X

การลงทุนในอนาคต: SCBX มีการลงทุนกว่า 500 ล้าน USD ใน Startup ทั่วโลก รวมถึง AI, Blockchain และ Metaverse เพื่อมองหาโอกาสและเทคโนโลยีใหม่ๆ

2. SCBX กับ AI First Organization

SCBX มีความมุ่งมั่นที่จะเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI (AI First Organization) โดยกำหนดเป้าหมายเชิงรุก:

เป้าหมายเชิงรุกสำหรับ AI:75% ของรายได้มาจากธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI

75% ของกระบวนการทำงานถูกทำให้เป็นอัตโนมัติด้วย AI

15% ของพนักงานทั้งหมดมีความเชี่ยวชาญด้าน AI

ความท้าทายเรื่องบุคลากร: คุณนัทชี้ให้เห็นว่า "คน" เป็นปัจจัยที่ยากที่สุดในการเป็น AI First Organization โดยยอมรับว่าการเพิ่มสัดส่วนบุคลากร AI จากปัจจุบันที่มีเพียง 10-20 คน (ทีม R&D) ให้ถึง 15% ของพนักงาน 30,000 คน เป็นเรื่องที่ท้าทายมาก

การพัฒนา AI Literacy: SCBX กำหนดให้หลักสูตร AI Literacy เป็น "mandatory cost ทุกคนต้องเรียน" เพื่อให้พนักงานทุกคนมีพื้นฐานความเข้าใจและการใช้ AI

Typhoon (ไต้ฝุ่น) – LLM สัญชาติไทย: SCBX ได้พัฒนา Large Language Model (LLM) ของตัวเองชื่อ "ไต้ฝุ่น" ที่เน้นการรองรับภาษาไทยแบบ Native และที่สำคัญคือ "ฟรี" สำหรับนักวิจัยและองค์กรต่างๆ คุณนัทกล่าวว่า "เรามองว่าเฮ้ย จุดเนี้ยจริงๆ เราทำให้ประเทศไทยของเราเนี่ย เป็น AI ที่เป็นของคนไทยเนี่ยทำได้หรือเปล่า" ไต้ฝุ่นไม่เพียงแต่เก่งภาษาไทย แต่ยังพยายามรองรับภาษาถิ่นอย่างภาษาอีสานด้วย

การนำ AI มาใช้ในธุรกิจ (Use Cases):Market Conduct Detection: ใช้ AI ตรวจสอบการนำเสนอผลิตภัณฑ์ทางการเงินของพนักงาน 100% แทนการสุ่มตรวจ เพื่อให้ปฏิบัติตามกฎของธนาคารแห่งประเทศไทย ช่วยประหยัดงบประมาณกว่า 100 ล้านบาทต่อปี

Agentic AI Financial Advisory Platform: แพลตฟอร์ม AI ที่ช่วยให้คำแนะนำด้านการลงทุน ปัจจุบันอยู่ในช่วง Pilot ภายใน InnovestX

Digital RM Training: AI Coach สำหรับฝึกอบรมพนักงาน (RM - Relationship Manager) ในการนำเสนอผลิตภัณฑ์ต่างๆ และสอบความรู้ คุณนัทสาธิต AI Coach ที่ช่วยสอนการขายผลิตภัณฑ์ประกันสุขภาพ

Call Center: ในอนาคต AI จะเข้ามามีบทบาทใน Call Center มากขึ้น เช่น การสนทนากับ AI โดยตรง และรองรับภาษาถิ่นเพื่อเพิ่ม Customer Experience

การติดตามหนี้เสีย (Collection): AI ช่วยในการวิเคราะห์และกำหนดกลยุทธ์การติดตามหนี้เสียที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยพิจารณาจากพฤติกรรมลูกค้าและข้อมูลต่างๆ ซึ่งมี Impact สูงถึง 1,000 ล้านบาท

3. ประเด็นสำคัญและข้อถกเถียง

การบรรยายและการตอบคำถามของคุณนัทได้นำไปสู่ประเด็นสำคัญหลายประการ:

AI และการแทนที่งาน: คุณนัทยอมรับว่า AI มีแนวโน้มที่จะเข้ามาแทนที่งานบางส่วน โดยกล่าวว่า "AI มาแย่งงานคน จริงๆ แล้วอ่ะครับ ใช่เลยครับ" แต่ชี้ว่า "คนที่แย่งงานน่ะ คือคนที่ใช้ AI เป็น ไม่ใช่คนไม่ใช AI นะครับ แต่คนที่ใช้ AI เป็น ไม่ใช่ มัน มันจะแย่งงานคนที่ไม่ใช้ AI"

AI และการศึกษา: มีการหารือถึงความจำเป็นในการปรับหลักสูตร MBA ให้เป็น "AI Ready" และการวัด AI Literacy ของนักศึกษา คุณนัทแนะนำให้เริ่มต้นจากการระบุปัญหาที่ซ้ำซ้อนในกระบวนการทำงานต่างๆ และนำ AI เข้ามาช่วยแก้ไข

การปรับตัวของธุรกิจ SME: คุณนัทเสนอว่า SME ควรเริ่มต้นจากการนำ AI มาใช้ในกระบวนการที่ repetitive เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงาน เช่น การใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดสำหรับธุรกิจ Text-based หรือ AI รับจองสำหรับร้านอาหาร

PDPA และความปลอดภัยของข้อมูล: การใช้ AI มีความท้าทายอย่างมากในเรื่อง PDPA โดยเฉพาะเมื่อใช้ LLM ของต่างประเทศ SCBX แก้ปัญหานี้ด้วยการพัฒนา "ไต้ฝุ่น" เพื่อให้สามารถควบคุมข้อมูลและ Server ได้เอง

Blockchain และ Decentralized Finance (DeFi): คุณนัทมองว่า Blockchain มีโอกาสที่จะ Disrupt อุตสาหกรรมการเงินดั้งเดิมเกิน 50% แต่ยังมีข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีและความผันผวนของ Cryptocurrency ที่ทำให้การยอมรับในวงกว้างยังไม่เกิดขึ้นเต็มที่ เขาเปรียบเทียบว่า "มันคือศาสนา แล้วกัน คือมันขึ้นอยู่กับว่าศาสนาเนี้ยคนจะยอมรับมากแค่ไหน"

วัฒนธรรมองค์กร: SCBX ส่งเสริมวัฒนธรรม "Experimentation" ที่พร้อมจะลองผิดลองถูกและปรับตัวอย่างรวดเร็ว เนื่องจากโลกปัจจุบันมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

การเรียนรู้ต่อเนื่อง (Continuous Learning): ผู้บริหารและบุคลากรจำเป็นต้องมีการเรียนรู้เครื่องมือและเทคโนโลยีใหม่ๆ อยู่เสมอ เพราะโลกมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

4. บทสรุปและคำแนะนำ

คุณนัทเน้นย้ำถึง 3 เสาหลักที่ SCBX ให้ความสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรด้วย AI: People, Data และ AI โดย People ถือเป็นปัจจัยที่ท้าทายที่สุด

สร้าง Impact ด้วย AI: การนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในองค์กรต้องสร้าง Business Value ไม่ใช่เป็นเพียง "ของเล่น"

ดึงดูดและพัฒนา Talent: SCBX ลงทุนในการดึงดูดบุคลากรที่มีความสามารถด้าน AI และให้พื้นที่ในการสร้างสรรค์และทดลอง

วัฒนธรรมที่พร้อมลองผิดลองถูก: การปรับตัวอย่างรวดเร็วและยอมรับความผิดพลาดเป็นสิ่งจำเป็นในยุคที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว

งานนี้สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ SCBX ในการเป็นผู้นำด้าน AI ในประเทศไทย และเป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจสำหรับองค์กรและสถาบันการศึกษาในการเตรียมพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงในยุค AI