โจทย์ที่แบงก์ต้องก้าวข้าม จากโครงการ AI แบบแยกส่วน (Isolated AI Projects) สู่การสร้างคุณค่าในระดับองค์กร

วันนี้ คำถามสำคัญที่ธนาคารทั่วโลกเผชิญไม่ใช่องค์กร “นำ AI มาใช้แล้วหรือยัง” อีกต่อไป แต่คือ “องค์กรได้ก้าวผ่านโครงการนำร่อง ไปสู่การใช้งานในระดับองค์กรและสร้างมูลค่าที่จับต้องได้แล้วหรือยัง”

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่เทคโนโลยีแห่งอนาคตอีกต่อไป แต่กลายเป็นความสามารถพื้นฐาน (Core Capability) ของภาคธนาคารไปแล้ว ในขณะที่ประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่การเป็นศูนย์กลางดิจิทัลภายใต้นโยบาย Thailand 4.0 ภาคธนาคารถือเป็นหนึ่งในกลุ่มผู้นำสำคัญของการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ ผลสำรวจ Thailand Digital Transformation Survey 2025 ของดีลอยท์ ได้เน้นย้ำว่า ภาคธนาคารเป็นผู้นำด้านการเปลี่ยนผ่านทางดิจิทัลและการนำ AI มาใช้ ในปี 2567 ธนาคารในประเทศไทยประกาศลงทุนในด้าน AI รวมกว่า 25,000 ล้านบาท เพื่อยกระดับการทำงานหลังบ้าน สร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล เร่งพัฒนานวัตกรรม และเสริมศักยภาพการบริหารความเสี่ยงและการป้องกันการทุจริตแบบเรียลไทม์[1] การลงทุนเหล่านี้สะท้อนถึงปีแห่งความมุ่งมั่นเชิงกลยุทธ์อย่างจริงจัง และตอกย้ำบทบาทของภาคธนาคารในฐานะหนึ่งในอุตสาหกรรมที่มีความก้าวหน้าด้านการนำ AI มาใช้มากที่สุด

อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าดังกล่าวกำลังเผชิญจุดเปลี่ยนสำคัญ จากรายงาน 2026 Banking and Capital Markets Outlook ของดีลอยท์ ชี้ให้เห็นช่องว่างระหว่าง “ความทะเยอทะยานด้าน AI” กับ “ความพร้อมในการนำไปใช้จริง” ในภาคธนาคาร[2] โครงการ AI โดยเฉพาะ Generative AI หลายโครงการยังคงอยู่ในขั้นการทดสอบความเป็นไปได้ (Proof of Concept) แม้ AI จะถูกนำมาใช้ครอบคลุมทั่วทั้งห่วงโซ่คุณค่า ตั้งแต่การตลาดเฉพาะบุคคล การพิจารณาสินเชื่อ การตรวจจับการทุจริต ไปจนถึงการสร้างปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า แต่การทำงานยังแยกส่วน (Silo) ตามฟังก์ชันหรือความต้องการเฉพาะด้าน และไม่มีการบูรณาการในองค์กร ทำให้ศักยภาพของ AI ยังไม่ถูกนำมาใช้งานอย่างเต็มที่ ความท้าทายหลักในระยะถัดไปจึงไม่ใช่การมีโครงการ AI เพิ่มขึ้น แต่เป็นการขยายผล (Scaling) AI ให้ทำงานประสานกันทั้งองค์กร ถึงแม้รายงานนี้จะอ้างอิงเป็นหลักจากตลาดสหรัฐฯ แต่ธนาคารไทยก็มีแนวโน้มเผชิญความท้าทายที่คล้ายกันในอนาคตอันใกล้ 

ท้ายที่สุดแล้ว ความสำเร็จของการนำ AI มาใช้ ไม่ได้วัดจากความซับซ้อนของโมเดล หรือจำนวนโครงการ แต่วัดจากคุณค่าทางธุรกิจที่วัดผลและจับต้องได้ แม้โครงการ AI จะก้าวหน้าเพียงใด แต่หากไม่สามารถพิสูจน์คุณค่าได้ ก็อาจกลายเป็นเพียงการทดลองราคาแพง แทนที่จะเป็นการลงทุนเพื่อการเปลี่ยนแปลงอย่างแท้จริง

ดีลอยท์ ได้ระบุแนวทางเชิงกลยุทธ์สำคัญสำหรับธนาคารไทยเพื่อก้าวข้ามโครงการ AI แบบแยกส่วน (Isolated AI Projects) ไปสู่การสร้างคุณค่าในระดับองค์กร ดังนี้

1. กำหนดวิสัยทัศน์และกลยุทธ์ AI ที่ชัดเจนและสอดคล้องกัน: ธนาคารต้องตอบให้ได้ว่า AI ควรมีบทบาทอย่างไรต่อองค์กร และกำหนดวิสัยทัศน์ร่วมและกลยุทธ์ด้าน AI ระดับองค์กร โดยวิสัยทัศน์ AI ที่มีประสิทธิภาพต้องระบุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรม คำนึงถึงความเสี่ยง ต้นทุน และผลกระทบต่อบุคลากร ควบคู่ไปกับการสนับสนุนพันธกิจหลักของธนาคาร และสื่อสารไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกกลุ่ม หากขาดทิศทางร่วมดังกล่าว การดำเนินโครงการ AI จะเป็นแบบต่างคนต่างทำ แต่ละแผนกขับเคลื่อนโครงการตามเป้าหมายของตนเอง ส่งผลให้เกิดการทำงานซ้ำซ้อน ใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพ และสร้างผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกันในระดับองค์กร

2. วัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) อย่างเป็นรูปธรรม: แม้ธนาคารไทยจะเร่งนำ AI มาใช้เพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้า ขับเคลื่อนนวัตกรรม และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่ความท้าทายที่แท้จริงคือ การพิสูจน์คุณค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้หรือ ROI การศึกษาของ Evident ในปี 2568 พบว่า มีเพียง 4 จาก 50 ธนาคารทั่วโลกที่รายงานว่าบรรลุ ROI จากการนำ AI มาใช้ [3] 

อุปสรรคที่มักเผชิญในการวัด ROI ได้แก่

การระบุคุณค่าที่คลุมเครือและเป็นนามธรรม: ผลลัพธ์ (Outcome) จาก AI มักถูกอธิบายในเชิงคุณภาพและเป็นนามธรรม เช่น ทำงานและให้บริการลูกค้าได้เร็วขึ้น แทนที่จะเชื่อมโยงกับตัวเลขทางธุรกิจอย่างชัดเจน

แนวทาง: เชื่อมโยงผลลัพธ์กับตัวชี้วัดทางการเงินหรือความเสี่ยง เช่น เวลาที่ประหยัดขึ้น → ปริมาณงานที่ดำเนินการเสร็จเพิ่มขึ้น → ผลกระทบต่อรายได้

การขาดฐานเปรียบเทียบ (Baseline): เมื่อไม่มีข้อมูลเปรียบเทียบก่อนและหลังการนำ AI มาใช้ จึงยากที่จะพิสูจน์ว่าผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นเป็นผลจาก AI หรือจากปัจจัยอื่น

แนวทาง: ใช้การทดสอบควบคุมหรือข้อมูลย้อนหลังเพื่อเปรียบเทียบ

การนับผลประโยชน์ซ้ำซ้อน (Double Counting): หลายหน่วยธุรกิจอาจอ้างถึงผลลัพธ์เดียวกัน ทำให้ ROI ในภาพรวมถูกประเมินสูงเกินความเป็นจริง

แนวทาง: รวมศูนย์การตรวจสอบและยืนยัน ROI พร้อมกำหนดแหล่งที่มาของผลลัพธ์ให้ชัดเจน

ผลิตภาพ ไม่เท่ากับ การประหยัดที่แท้จริง: การทำงานได้เร็วขึ้นไม่ได้นำไปสู่ต้นทุนที่ลดลงเสมอไป หากผลผลิตโดยรวมไม่เพิ่มขึ้นอย่างเป็นรูปธรรม

แนวทาง: เชื่อมโยงผลิตภาพกับผลผลิตที่จับต้องได้ (Tangible Output) เช่น จำนวนสินเชื่อที่อนุมัติมากขึ้นโดยใช้เวลาเท่าเดิม 

การขาดตัวชี้วัดมาตรฐานในระดับองค์กร: แต่ละหน่วยธุรกิจใช้ตัวชี้วัดแตกต่างกัน ทำให้มองไม่เห็นภาพรวมในระดับองค์กรที่สอดคล้องและชัดเจน

แนวทาง: กำหนดกรอบการวัด ROI ร่วมและพัฒนา Dashboard กลางขององค์กร

การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ AI จากภายนอกทำได้ยาก: เนื่องจากแต่ละแพลตฟอร์ม AI จากผู้ให้บริการข้างนอกมีความแตกต่างกันทั้งด้านราคา ความแม่นยำ และความเร็ว หากไม่มีเกณฑ์ที่ชัดเจน ทำให้ตัดสินใจเลือกใช้งานได้ยาก

แนวทาง: พัฒนาระบบการประเมิน (Scorecard) เพื่อเปรียบเทียบผู้ให้บริการอย่างเป็นระบบและโปร่งใส

เพื่อปลดล็อกศักยภาพของ AI ให้สามารถสร้างคุณค่าในระดับองค์กรอย่างแท้จริง ธนาคารจำเป็นต้องก้าวข้ามโครงการ AI แบบแยกส่วน และวางแผนเชื่อมโยง AI อย่างเป็นระบบ

หมายเหตุ: บทความนี้เขียนโดย เดอร์ริก ลิม (Derrick Lim), ลีดเดอร์ ภาคบริการทางการเงิน และพาร์ทเนอร์ บริการด้านการสอบบัญชีและการให้ความเชื่อมั่น และปัณฑิตา ศรีพระยา เจ้าหน้าที่ที่ปรึกษา, Growth ดีลอยท์ ประเทศไทย

[1] https://thestandard.co/2024-thai-banks-and-ai/

2 https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/financial-services-industry-outlooks/banking-industry-outlook.html

[3] https://evidentinsights.com/reports/key-findings-report-banking-2025?id=a7e6eca023