นายกวีวุฒิ เต็มภูวภัทร Chief Innovation Officer บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCBX และประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เอสซีบี เท็นเอกซ์ จำกัด (SCB 10X) เปิดเผยว่า ทิศทางการดำเนินธุรกิจของ SCBX กำลังก้าวเข้าสู่ยุค “AI First” อย่างเต็มรูปแบบ หลังตลอดช่วง 10-15 ปีที่ผ่านมา องค์กรได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงสำคัญหลายช่วง
นับตั้งแต่ยุค SCB Easy ผลักดัน Mobile Banking จนปัจจุบันมีผู้ใช้งานกว่า 16 ล้านราย และกลายเป็นศูนย์กลางการให้บริการลูกค้า ก่อนจะต่อยอดสู่การปรับโครงสร้างองค์กรในปี 2564 เป็น “SCBX” หรือยานแม่ด้านเทคโนโลยีการเงิน ที่มีบริษัทในเครือมากกว่า 20 บริษัท
ทั้งนี้ เป้าหมายสำคัญของการนำ AI มาใช้ ไม่ได้เป็นเพียงการลงทุนด้านเทคโนโลยี แต่เป็นการสร้างมูลค่าให้กับองค์กร 4 ด้านหลัก ได้แก่ ยกระดับประสบการณ์ลูกค้าให้ไร้รอยต่อ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุนและลดขั้นตอนที่ซับซ้อน เช่น การอนุมัติสินเชื่อที่ลดระยะเวลาจาก 2 สัปดาห์ เหลือเพียง 2 นาที
รวมถึงการใช้ AI เพื่อบริหารความเสี่ยง ตรวจจับการทุจริตและบัญชีม้า ตลอดจนการต่อยอดสู่ธุรกิจใหม่ที่ตอบโจทย์พฤติกรรมและไลฟ์สไตล์ของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป
สำหรับ วิสัยทัศน์ในอนาคต SCBX ตั้งเป้าเป็น Personal Assistant ของลูกค้า ผ่าน Conversational Banking ที่ให้ทำธุรกรรมด้วยข้อความหรือเสียงอย่างเป็นธรรมชาติ พร้อมแนวคิด Hyper-personalization มองลูกค้าเป็น “Segment of One” และต่อยอดสู่ Agent E-commerce และ Agent Payment ที่ AI จะช่วยค้นหา เปรียบเทียบ และชำระสินค้าแทนผู้ใช้ามารถช่วยค้นหาสินค้า เปรียบเทียบราคา และดำเนินการชำระเงินแทนผู้ใช้งานได้ในอนาคต
นายกวีวุฒิ ย้ำว่าความท้าทายสำคัญคือการหลีกเลี่ยงการใช้ AI แบบ “Token Maxing” แต่ต้องวัดผลได้จริง ทั้งด้านต้นทุน รายได้ และประสบการณ์ลูกค้า ขณะเดียวกันองค์กรต้องเร่งสร้าง AI Literacy ให้บุคลากรทุกระดับ และปรับปรุง Workflow Modernization เพื่อให้ AI ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ รวมถึงเตรียมพร้อมสู่ยุค GEO ที่ข้อมูลต้องถูกจัดโครงสร้างให้ AI เข้าถึงง่าย
ล่าสุด SCBX เปิดตัวรายงาน “AI Outlook 2026: The Age of Abundant Intelligence” เพื่อชี้ทิศทางธุรกิจในยุคเทคโนโลยี พร้อมผลักดัน SCBX Knowledge Hub เป็นศูนย์กลางองค์ความรู้และนวัตกรรมด้าน AI ที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้
ดร.ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์ Head of R&D SCBX กล่าวว่า รายงานของ SCBX ยังชี้ว่า การเข้าสู่ยุค Abundant Intelligence กำลังเปลี่ยน AI จากเครื่องมือ ไปสู่การเป็น “โครงสร้างพื้นฐาน” ของเศรษฐกิจและองค์กร ซึ่งในบริบทนี้ ความได้เปรียบทางการแข่งขันไม่ได้อยู่ที่การเข้าถึงโมเดล AI ระดับสูงอีกต่อไป
เนื่องจากต้นทุนลดลงอย่างต่อเนื่องและผู้เล่นจำนวนมากสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีได้ในระดับใกล้เคียงกัน แต่ความแตกต่างจะเกิดจากความสามารถในการออกแบบระบบ (Harness) และการพัฒนาโมเดลเฉพาะทาง (Specialized Models) ที่ตอบโจทย์ธุรกิจได้อย่างแท้จริง
จาก “Model” สู่ “Value Stack” นิยามใหม่ของ AI ในองค์กร SCBX ระบุว่า AI ในยุคปัจจุบันต้องถูกมองเป็นValue Stack ที่ครอบคลุมตั้งแต่แอปพลิเคชัน โมเดล โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล ไปจนถึงบุคลากรและระบบกำกับดูแล โดย “ชั้นแอปพลิเคชัน” (Applications Layer) คือจุดที่เกิดมูลค่าทางธุรกิจอย่างแท้จริง
ขณะที่ “Harness” ซึ่งรวมถึงเครื่องมือ data layer ระบบ orchestration และ governance กำลังกลายเป็นตัวกำหนดความสำเร็จของการนำ AI ไปใช้งานจริง
อีกหนึ่งประเด็นสำคัญคือการเกิดขึ้นของ New Economics of Intelligence ซึ่ง “โทเคน” กลายเป็นทรัพยากรในการจัดสรรศักยภาพของ AI ไม่ว่าจะเป็นความสามารถในการคิด วิเคราะห์ หรือคุณภาพของผลลัพธ์ องค์กรจึงจำเป็นต้องบริหารการใช้ทรัพยากรเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมออกแบบระบบให้สามารถสร้างคุณค่าสูงสุดจาก AI ในทุก use case
จาก “ผู้ปฏิบัติ” สู่ “AI Orchestrator” โดย AI กำลังเปลี่ยนโครงสร้างของการทำงานอย่างมีนัยสำคัญ โดยไม่ได้มุ่งทดแทนมนุษย์ แต่เป็นการยกระดับศักยภาพของบุคลากร แนวคิดใหม่อย่าง Vibe Coding กำลังทำให้การพัฒนาเทคโนโลยีเกิดขึ้นได้รวดเร็วและเข้าถึงได้มากขึ้น
ขณะที่บทบาทของคนทำงานเปลี่ยนไปสู่การเป็น AI Orchestrator หรือผู้ที่สามารถกำกับ ประสาน และพัฒนาการทำงานของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยทักษะด้านการคิดวิเคราะห์และความเข้าใจเชิงระบบจะมีความสำคัญมากขึ้น
นอกจากนี้ รายงานยังชี้ให้เห็นว่า การทำให้ AI เข้าถึงได้ในวงกว้างต้องอาศัยหลายปัจจัย ตั้งแต่ต้นทุนที่ลดลง การรองรับภาษาท้องถิ่น การโต้ตอบผ่านเสียง และการประมวลผลบนอุปกรณ์ปลายทาง (edge computing)
ในบริบทนี้ SCBX ได้พัฒนาเทคโนโลยี AI เช่นTyphoon เพื่อรองรับบริบทภาษาและการใช้งานในประเทศไทย พร้อมสะท้อนแนวโน้มสำคัญที่ AI กำลังก้าวสู่การเป็น โครงสร้างพื้นฐานเชิงยุทธศาสตร์ระดับชาติ (Sovereign AI)
SCBX เน้นย้ำว่า ยิ่ง AI มีศักยภาพมากขึ้น ความเสี่ยงก็เพิ่มขึ้นตามมา องค์กรจึงต้องให้ความสำคัญกับ Responsible AI ตั้งแต่การออกแบบระบบตามหลัก Zero-Trust การกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงอย่างเหมาะสม ไปจนถึงการมี Human-in-the-loop เพื่อควบคุมและตรวจสอบผลลัพธ์ โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความปลอดภัย