บริษัทหลักทรัพย์ ลิเบอเรเตอร์ จำกัด (Liberator) ร่วมเปิดมุมมองอนาคตของ AI กับการลงทุนบนเวที Techsauce Global Summit 2026 ในหัวข้อ “Would You Dare to Let AI Invest for You 100%?” ซึ่งจัดขึ้น ณ ศูนย์การประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ โดยมี วทันยา บุนนาค ประธานเจ้าหน้าที่บริหารร่วม (Co-CEO) บล.ลิเบอเรเตอร์ ขึ้นเสวนาร่วมกับ ธานินทร์ แซมมณี จาก Deepscope และ เมธพนธ์ อมรธีรสรรค์ เจ้าของเพจหุ้นเปลี่ยนโลก
ท่ามกลางกระแส AI ที่กำลังเข้ามาเปลี่ยนทั้งโลกธุรกิจและพฤติกรรมการลงทุน ประเด็น “AI จะสามารถลงทุนแทนเราได้ 100% หรือไม่” ถูกนำมาพูดคุยในช่วงเสวนาของงาน Techsauce Global Summit 2026 เพื่อชวนมองให้ไกลกว่าการใช้ AI เป็นเพียงเครื่องมือค้นหาและสรุปข้อมูล ไปสู่คำถามว่า เทคโนโลยีพร้อมแค่ไหนที่จะเข้ามามีบทบาทในกระบวนการตัดสินใจและบริหารการลงทุนจริง
วทันยา บุนนาค หรือ “มาดามเดียร์” ประธานเจ้าหน้าที่บริหารร่วม บล.ลิเบอเรเตอร์ เปิดมุมมองว่า โจทย์สำคัญของการนำ AI เข้ามาใช้ในโลกการลงทุน ไม่ได้อยู่ที่การทำให้เทคโนโลยี “ฉลาด” มากที่สุดเพียงอย่างเดียว แต่คือการทำให้เทคโนโลยีสามารถช่วยให้นักลงทุนเข้าถึงข้อมูล เครื่องมือ และกระบวนการตัดสินใจที่มีคุณภาพได้ง่ายขึ้น
ในวันที่ AI สามารถช่วยประมวลผลข้อมูล ติดตามสถานการณ์ วิเคราะห์สินทรัพย์ และสนับสนุนการบริหารความเสี่ยงได้มากขึ้น สิ่งที่ยังไม่สามารถถูกยกให้เทคโนโลยีเป็นผู้กำหนดแทนเจ้าของเงินทั้งหมด คือ ระดับความเสี่ยงที่แต่ละคนยอมรับได้ เป้าหมายทางการเงิน ระยะเวลาการลงทุน และแผนชีวิตของแต่ละบุคคล
ดังนั้น การพูดถึง “AI ลงทุนแทน 100%” จึงไม่ได้หมายถึงการปล่อยให้ AI มีอิสระในการตัดสินใจทุกอย่างแทนมนุษย์ แต่เป็นการทำให้เทคโนโลยีสามารถเข้ามาช่วยดำเนินกระบวนการลงทุนอย่างเป็นระบบ ภายใต้กรอบความเสี่ยงและเงื่อนไขที่เจ้าของเงินเป็นผู้กำหนด
แนวคิดดังกล่าวยังสะท้อนทิศทางของ Liberator ที่มองว่า เครื่องมือการลงทุนที่มีคุณภาพไม่ควรถูกจำกัดอยู่เฉพาะนักลงทุนรายใหญ่ หรือผู้ที่มีทรัพยากรในการเข้าถึงบริการทางการเงินระดับสูงเท่านั้น แต่เทคโนโลยีควรถูกนำมาใช้เพื่อลดข้อจำกัดเหล่านั้น และทำให้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสามารถเข้าถึงนักลงทุนทั่วไปได้มากขึ้น ภายใต้แนวคิด Investment for Everyone
LLM ช่วย “เข้าใจข้อมูล” ขณะที่ระบบวิเคราะห์เชิงตัวเลขช่วย “วัดและตัดสินใจอย่างเป็นระบบ”
ขณะที่ ธานินทร์ แซมมณี จาก Deepscope ได้ขยายภาพในเชิงเทคนิคถึงบทบาทที่แตกต่างกันระหว่าง Large Language Model (LLM) หรือระบบ AI ที่สามารถอ่านและทำความเข้าใจภาษามนุษย์ กับ ระบบวิเคราะห์เชิงตัวเลขและกฎเกณฑ์การลงทุน ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่กำลังถูกนำมาใช้ในโลกการลงทุน
LLM มีจุดเด่นด้านการอ่าน ทำความเข้าใจ และเชื่อมโยงข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบภาษา สามารถช่วยนักลงทุนค้นหาข้อมูล อ่านและสรุปข่าว วิเคราะห์งบการเงิน หรือทำความเข้าใจประเด็นสำคัญของบริษัทได้รวดเร็วขึ้น อย่างไรก็ตาม การนำคำตอบจาก LLM ไปใช้เป็นคำตัดสินด้านการลงทุนโดยตรงยังมีข้อจำกัด โดยเฉพาะความเสี่ยงจาก Hallucination หรือการสร้างข้อมูลที่คลาดเคลื่อน รวมถึงคุณภาพและที่มาของข้อมูลที่ถูกนำมาใช้ในการประมวลผล
ในทางกลับกันระบบวิเคราะห์เชิงตัวเลขและกฎเกณฑ์การลงทุนจะนำข้อมูลเข้าสู่กระบวนการวัดและเปรียบเทียบภายใต้หลักเกณฑ์เดียวกัน เช่น การเติบโตของกำไร ระดับราคาหุ้นเมื่อเทียบกับมูลค่าที่เหมาะสม แนวโน้มการเคลื่อนไหวของราคา และระดับความเสี่ยง ก่อนเปลี่ยนข้อมูลไปสู่กระบวนการ ข้อมูล → คะแนน → สัญญาณ → การตัดสินใจ เพื่อช่วยให้การวิเคราะห์และตัดสินใจเกิดขึ้นอย่างเป็นระบบมากขึ้น
ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่การเลือกว่า LLM หรือระบบวิเคราะห์เชิงตัวเลขตัวใดดีกว่ากัน เพราะเทคโนโลยีทั้งสองทำหน้าที่แตกต่างกัน LLM ช่วยให้นักลงทุน “อ่านและเข้าใจข้อมูล” ได้เร็วขึ้น ขณะที่ระบบวิเคราะห์เชิงตัวเลขช่วยนำข้อมูลเหล่านั้นมา “วัด เปรียบเทียบ และสร้างสัญญาณสำหรับการตัดสินใจ”
การพัฒนา AI สำหรับการลงทุนจึงไม่ควรพึ่งพาเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่งเพียงอย่างเดียว แต่ต้องสามารถเชื่อมต่อความสามารถของ AI เข้ากับข้อมูลที่มีคุณภาพและระบบวิเคราะห์ที่ใช้หลักเกณฑ์ชัดเจน เพื่อให้การตัดสินใจมีที่มาและสามารถตรวจสอบได้มากขึ้น
มีข้อมูลมากขึ้น ไม่ได้แปลว่าจะลงทุนได้ดีขึ้น หากยังแพ้อารมณ์ตัวเอง
ด้าน เมธพนธ์ อมรธีรสรรค์ เจ้าของเพจหุ้นเปลี่ยนโลก ในฐานะตัวแทนมุมมองของนักลงทุน สะท้อนว่า อีกหนึ่งโจทย์สำคัญของโลกการลงทุนไม่ได้อยู่ที่การมีข้อมูลไม่เพียงพอ แต่คือการรักษา “วินัยในการลงทุน” แม้นักลงทุนจะศึกษาข้อมูล มีเหตุผลในการเลือกลงทุน และวางแผนระยะยาวไว้แล้ว แต่เมื่อตลาดเกิดความผันผวนหรือมีกระแสข่าวเข้ามาในระยะสั้น ความกลัวและความโลภ หรือ Fear and Greed ยังสามารถทำให้นักลงทุนไขว้เขวและตัดสินใจออกจากแผนเดิมได้ง่าย
ยิ่งในยุคที่ AI สามารถสร้างและสรุปข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว การมีข้อมูลมากขึ้นจึงไม่ได้หมายความว่าจะนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้นเสมอไปหากนักลงทุนไม่สามารถประเมินคุณภาพของข้อมูลและควบคุมอารมณ์ของตัวเองได้
บทบาทของ AI ที่มีคุณค่าต่อนักลงทุนในอนาคตจึงอาจไม่ใช่เพียงการตอบคำถามว่า “ควรซื้ออะไร” หรือ “ควรขายเมื่อไร” แต่ควรสามารถช่วยจัดการข้อมูล สร้างกระบวนการตัดสินใจที่มีระบบ และช่วยให้นักลงทุนรักษาวินัยตามกรอบที่ตัวเองกำหนดไว้ได้มากขึ้น
จาก AI ผู้ช่วย สู่เครื่องมือที่ช่วยดูแล “กระบวนการลงทุน”
เมื่อมองภาพรวมจากทั้งมุมเทคโนโลยี นักลงทุน และผู้ให้บริการด้านการลงทุน คำถามสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า AI จะเก่งพอที่จะลงทุนแทนมนุษย์ได้หรือไม่ แต่คือ เราจะออกแบบ AI อย่างไรให้สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างเหมาะสม
สำหรับ Liberator ทิศทางดังกล่าวหมายถึงการพัฒนา AI ให้ก้าวไปไกลกว่าบทบาทของเครื่องมือถาม–ตอบ หรือผู้ช่วยค้นหาข้อมูล โดยให้ความสำคัญกับการทำงานบนข้อมูลที่ถูกต้องและมีคุณภาพ มีฐานข้อมูลที่เป็นระบบ และมีกระบวนการวิเคราะห์ที่ชัดเจน เพื่อให้เทคโนโลยีสามารถนำมาใช้สนับสนุนกระบวนการลงทุนได้อย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้น
บริษัทอยู่ระหว่างการเตรียมความพร้อมเพื่อนำแนวคิดดังกล่าวไปต่อยอดสู่บริการด้าน AI รูปแบบใหม่ โดยมุ่งพัฒนาเครื่องมือที่สามารถช่วยนักลงทุนจัดการข้อมูล วิเคราะห์ ติดตาม และบริหารการลงทุนอย่างเป็นระบบ ภายใต้กรอบความเสี่ยงที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล
เป้าหมายไม่ได้อยู่ที่การพัฒนา AI เพื่อให้มนุษย์หมดบทบาทในการลงทุน แต่คือการใช้เทคโนโลยีเพื่อช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการ และทำให้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าถึงเครื่องมือการลงทุนที่มีคุณภาพได้ โดยไม่ใช้ขนาดของพอร์ตเป็นเงื่อนไขในการเข้าถึงเทคโนโลยี
สิ่งนี้ถือเป็นอีกก้าวของ Liberator ในการเดินหน้าตามแนวคิด Investment for Everyone เพื่อทำให้เทคโนโลยี ข้อมูล และเครื่องมือการลงทุนที่เคยมีความซับซ้อน สามารถเข้าถึงและนำไปใช้ประโยชน์กับนักลงทุนในวงกว้างมากขึ้น
ท้ายที่สุดแล้ว คำถามว่า “เรากล้าให้ AI ลงทุนแทนเรา 100% หรือไม่” อาจไม่ได้มีคำตอบอยู่ที่ว่า AI สามารถทายตลาดได้ถูกต้องทุกครั้ง แต่ขึ้นอยู่กับว่า ระบบนั้น เข้าใจเจ้าของเงินมากเพียงใด รักษาความเสี่ยงให้อยู่ภายในกรอบได้หรือไม่ และสามารถอธิบายที่มาของการตัดสินใจได้มากแค่ไหน เพราะเทคโนโลยีที่น่าเชื่อถือสำหรับการลงทุน ไม่จำเป็นต้องตัดสินใจแทนมนุษย์ทุกอย่าง แต่ต้องช่วยให้มนุษย์ตัดสินใจและบริหารเงินของตัวเองได้อย่างมีระบบมากขึ้น
