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 Base Network (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