เจาะลึกการพลิกโฉมการดำเนินงานของธนาคารด้วย AI

เจาะลึกว่า AI ปรับเปลี่ยนรูปแบบการทำงานของธนาคารอย่างไร

AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างมหาศาล แต่ในขณะเดียวกันก็จะกัดเซาะแหล่งรายได้แบบดั้งเดิมให้ลดลงเร็วกว่าที่ธนาคารส่วนใหญ่คาดคิด

นี่คือปัญหาที่ซ้อนกันอยู่ ธนาคารต้องการเพิ่มผลิตภาพในช่วงที่รายได้ชะลอตัว แต่ระบบ AI แบบเดียวกันที่ช่วยลดต้นทุนนั้น ก็จะช่วยให้ผู้บริโภคสามารถบริหารจัดการเงินได้อย่างชาญฉลาดขึ้น ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อระบบเศรษฐกิจของอุตสาหกรรมธนาคาร

วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำความเข้าใจเรื่องนี้คือ:

👉 ธนาคารกำลังเผชิญกับสองแรงผลักดันพร้อมกัน:

ความเร็วในการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ (Fully Agentic) และการลดต้นทุนการดำเนินงานอย่างก้าวกระโดด

ความเร็วที่ลูกค้าจะนำ AI มาใช้ในการบริหารจัดการชีวิตทางการเงินของตนเอง

McKinsey ได้จำลองสถานการณ์ไว้ 9 รูปแบบตามตัวแปรทั้งสองนี้ โดยสถานการณ์หลักที่มีความเป็นไปได้ 30% คือสิ่งที่หน่วยงานกำกับดูแล ธนาคาร และผู้นำด้านฟินเทคควรให้ความสำคัญ นั่นคือ AI จะเข้ามาปรับเปลี่ยนทั้งการดำเนินงานและพฤติกรรมของผู้บริโภคไปพร้อมๆ กัน

และนี่คือสถานการณ์ที่จะสร้างความเปลี่ยนแปลง (Disruption) ได้รุนแรงที่สุด

Agentic AI สามารถช่วยลดต้นทุนรวมได้ถึง 70% ในบางหมวดหมู่ และแม้จะหักลบกับงบประมาณด้านเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นแล้ว ผลลัพธ์สุทธิก็ยังช่วยลดต้นทุนรวมได้ถึง 15-20% ซึ่งถือเป็นข่าวดีแต่เพียงชั่วคราวเท่านั้น เพราะโดยปกติแล้วการแข่งขันจะเข้ามาดูดซับผลกำไรเหล่านี้ และในที่สุดลูกค้าจะเป็นผู้ได้รับประโยชน์ส่วนใหญ่ไป

ผลกระทบที่รุนแรงกว่ามาจากพฤติกรรมของลูกค้า ลองพิจารณาเรื่องเงินฝาก ปัจจุบัน เงินฝากของผู้บริโภคทั่วโลกประมาณ 23 ล้านล้านดอลลาร์ จากทั้งหมด 70 ล้านล้านดอลลาร์ อยู่ในบัญชีกระแสรายวันที่แทบไม่มีดอกเบี้ย แต่ AI Agent จะเข้ามาเปลี่ยนสิ่งนี้ แม้ว่าลูกค้าจะยังคงต้องอนุมัติแต่ละรายการด้วยตนเอง แต่ AI Agent สามารถค้นหาผลตอบแทนที่ดีกว่าได้อย่างต่อเนื่อง และเคลื่อนย้ายเงินได้โดยแทบไม่มีอุปสรรค

หากยอดเงินในบัญชีกระแสรายวันเพียง 5-10% ย้ายไปหาแหล่งที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดในตลาด ธนาคารอาจสูญเสียกำไรจากเงินฝากรวมไปมากกว่า 20% นี่คือตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของสิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อความเฉื่อยชาของลูกค้า (Customer Inertia) ถูกขจัดออกไปจากระบบ

สถานการณ์ที่รุนแรงกว่านั้น คือการที่ผู้บริโภคมอบอำนาจการตัดสินใจทางการเงินทั้งหมดให้แก่ AI Agent ของบุคคลที่สาม ซึ่งมีความเป็นไปได้น้อยในระยะกลาง เนื่องจากหน่วยงานกำกับดูแลจำเป็นต้องอนุญาตให้ AI Agent ทำรายการได้โดยอัตโนมัติ และระบบ AI จะต้องมีความสามารถในการตัดสินใจเทียบเท่ากับผู้บริหารระดับสูง ซึ่งทั้งสองอย่างนี้ยังเป็นเรื่องยากในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม การหยุดชะงักไม่จำเป็นต้องอาศัยระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ เพราะแม้แต่รูปแบบกึ่งอัตโนมัติก็สร้างแรงกดดันต่ออัตรากำไรได้แล้ว

ในทุกสถานการณ์ มีสิ่งหนึ่งที่สอดคล้องกัน คือรูปแบบธุรกิจแบบ Agentic ที่โดดเด่นจะปรากฏขึ้นในอีก 3-5 ปีข้างหน้า และช่วงเวลานั้นจะกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ

หากธนาคารไม่ปรับเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจ กำไรสุทธิรวมทั่วโลกอาจลดลงถึง 1.7 แสนล้านดอลลาร์ในทศวรรษหน้า หรือลดลง 9% ซึ่งจะส่งผลให้ผลตอบแทนเฉลี่ยต่ำกว่าต้นทุนของเงินทุน

เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น ธนาคารไม่ควรวิ่งเข้าหา AI เพียงเพราะกลัวตกขบวน แต่ควรระบุขั้นตอนการทำงานที่เฉพาะเจาะจงซึ่ง Agentic AI สามารถสร้างผลกระทบต่อรายได้อย่างแท้จริง และเริ่มสร้างรากฐานจากจุดนั้น

ข้อมูลเชิงลึกโดย McKinsey

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai-Banking-NetworkSecurity (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องกรทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ