ครั้งหนึ่งอุตสาหกรรมการเงินถูกนิยามด้วยข้อจำกัดสูงและความยืดหยุ่นต่ำ แต่ปัจจุบันกำลังเปลี่ยนเข้าสู่ยุคของความชาญฉลาดและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ แม้แต่สถาบันที่มีชื่อเสียงที่สุดก็รู้สึกถึงแรงกดดันให้ต้องพัฒนา เกินกว่าการตรวจสอบด้วยมือและกระบวนการที่ขึ้นกับกฎเกณฑ์ เพื่อให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในอุตสาหกรรม ทั้งความคาดหวังของลูกค้าที่เปลี่ยนไป กฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้น และการแข่งขันที่รุนแรงตามติดอยู่ตลอดเวลา
ปัญญาประดิษฐ์ทำหน้าที่ทั้งเป็นตัวเร่ง และเครื่องขับเคลื่อนของการเปลี่ยน แปลงอย่างรวดเร็วนี้ การนำ AI มาใช้ช่วยยกระดับความเร็วและความแม่นยำ พร้อมมอบเครื่องมือให้ธุรกิจสามารถบรรลุมาตรฐานเหล่านี้ได้ เมื่อใช้อย่างเหมาะสม AI จะนำไปสู่บริการทางการเงินที่รวดเร็วขึ้น ยุติธรรมมากขึ้น และขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น ซึ่งสามารถเข้าถึงผู้ค้าตลาดเกิดใหม่และผู้เล่นที่ยังไม่ได้รับบริการแบบดั้งเดิม
อ่านต่อเพื่อค้นหาว่าองค์กรสามารถใช้ AI เพื่อก้าวนำแนวโน้มการให้บริการทางการเงินที่ครอบคลุมและชาญฉลาดมากขึ้นได้อย่างไร
เหตุผลที่สถาบันการเงิน (FSI) กำลังเร่งนำ AI มาใช้
ในปัจจุบันtransformer-based deep learning models – ซึ่งเป็นหัวใจหลักของแพลตฟอร์ม AI สมัยใหม่ในปัจจุบัน – สามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายพันจุดได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่วินาที
สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงการประเมินความเสี่ยง การกระทบยอดบัญชี การตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การพยากรณ์ และงานอื่น ๆ ที่เคยดำเนินการด้วยมือ AI ช่วยให้สามารถดำเนินการเหล่านี้ในระดับขนาดใหญ่ด้วยความสม่ำเสมอสูงกว่าเดิมมาก
และต่างจากระบบแบบดั้งเดิม AI จะเรียนรู้ต่อเนื่อง เมื่อมีข้อมูลใหม่เกิดขึ้น ค้นหารูปแบบและความผิดปกติที่ทีมมนุษย์อาจมองข้าม สิ่งนี้ช่วยให้สถาบันการเงินปรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ แม้ว่าพฤติกรรมลูกค้าและกฎระเบียบจะเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่ AI เริ่มถูกมองว่าไม่ใช่ของฟุ่มเฟือยอีกต่อไป แต่เป็นความจำเป็นทางธุรกิจ ความสะดวกสบายในยุคดิจิทัลได้ยกระดับความคาดหวังของลูกค้าไปอีกขั้น จนทำให้พวกเขาต้องการคำตอบที่รวดเร็วและปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล แม้ในขณะที่ปริมาณธุรกรรมยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง all time highs
แต่ความรวดเร็วเป็นเพียงส่วนหนึ่งของเรื่องราวเท่านั้น สภาพแวดล้อมเองก็ได้กลายเป็นอันตรายมากกว่าเดิม โดยมีincreasingly sophisticated bad actorsและcomplex compliance และความต้องการ เพื่อให้ก้าวทัน สถาบันต่าง ๆ หันมาใช้ AI ไม่เพียงเพื่อการทำงานอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังเพื่อให้ได้มาซึ่งมุมมองเชิงลึกทางการเงินอีกด้วย ตัวอย่างเช่น 28% of finance teams ที่ใช้ AI ในการจัดทำรายงานการเงินประจำไตรมาสของพวกเขา
นอกจากนี้ LLM ที่พัฒนาบนเอนจินเครดิตสมัยใหม่ยังสามารถวิเคราะห์รูปแบบต่าง ๆ ในรอบการขาย พฤติกรรมการชำระเงิน อัตราการหมุนเวียนของสินค้าในสต็อก และปัจจัยอื่น ๆ ได้ ทำให้สามารถสะท้อนภาพรวมด้านสุขภาพทางการเงินที่ละเอียดและลึกซึ้งกว่ารายงานแบบย้อนหลังอย่างมาก
ในบางกรณี การใช้แมชชีนเลิร์นนิงสามารถย่นระยะเวลาการพยากรณ์รายได้จากสองสัปดาห์เหลือเพียงสองชั่วโมง ขณะเดียวกันraising accuracy to 97% ซึ่งแสดงให้เห็นว่า ความรวดเร็วและประสิทธิภาพที่ AI มอบให้นั้นเป็นสิ่งที่ไม่อาจมองข้ามได้เลย
วิธีที่ AI ช่วยให้การจัดสินเชื่อเป็นธรรมและรวดเร็วมากขึ้น
แนวทางการประเมินเครดิตด้วย AI ยังสามารถช่วยให้ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ที่เคยถูกมองข้ามจากข้อมูลการเงินแบบเก่าได้รับประโยชน์มากขึ้นด้วย
เอกสารดั้งเดิม เช่น การยื่นภาษีหรือรายงานตรวจสอบบัญชี มักสะท้อนเพียงสิ่งที่ธุรกิจเคยเป็น — ไม่ใช่สิ่งที่ธุรกิจกำลังจะมุ่งไป ด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลทางเลือก เช่น รูปแบบการชำระเงิน รอบการขาย และกิจกรรมบนแพลตฟอร์ม AI จึงสามารถสร้างภาพรวมสุขภาพทางการเงินที่เข้าใจบริบทได้มากกว่า
การพิจารณาแบบองค์รวมนี้ช่วยให้ผู้กู้ที่มีคุณสมบัติสามารถได้รับการอนุมัติที่รวดเร็วขึ้น — และลดการปฏิเสธที่ไม่จำเป็นลงได้
ผู้ให้กู้ด้านฟินเทคกำลังใช้real-time sales and invoice dataเพื่อมอบการจัดหาเงินทุนจากบัญชีลูกหนี้ให้พ่อค้าออนไลน์แทบจะทันที ขณะเดียวกัน ผู้ให้บริการรายอื่นก็นำระบบตัดสินใจสินเชื่อฝังเข้าไปในแพลตฟอร์มของพ่อค้าโดยตรง ทำให้สามารถมอบเงินทุนหมุนเวียนได้ในช่วงเวลาที่ต้องการพอดี ผู้เล่นรายเล็กจึงสามารถให้บริการทางการเงินได้อย่างทัดเทียมมากขึ้น โดยไม่ต้องถูกจำกัดด้วยเกณฑ์แข็งตัวแบบเดิม ๆ ที่ไม่เคยสะท้อนศักยภาพที่แท้จริงของผู้กู้
เพื่อตอบรับต่อการเปลี่ยนผ่านที่ขับเคลื่อนด้วย AI จากวิธีประเมินเครดิตแบบดั้งเดิม ความต้องการใช้ชุดข้อมูลทางเลือกได้เพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก ปัจจุบันบริษัทฝั่งซื้อสมัครใช้ชุดข้อมูลประเภทนี้19 such datasets annually โดยมีงบประมาณสูงถึง 10 ล้านดอลลาร์
วิธีที่ AI ช่วยให้ธุรกรรม FX ระดับโลกเป็นเรื่องง่ายขึ้นโดยไม่ต้องปวดหัวระดับโลก
หลายปีที่ผ่านมา เหรัญญิกต้องใช้เวลาจำนวนมากไปกับการจัดการความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยน (FX) ที่เกิดขึ้นอย่างกะทันหัน และการต้องเตรียมเงินล่วงหน้าอยู่ตลอดเวลา — ซึ่งมักทำให้ไม่สามารถโฟกัสกับการปกป้องผลกำไรได้เต็มที่
ความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนยังคงเป็นหนึ่งในความเสี่ยงที่ดื้อรั้นที่สุดในโลกการเงิน เพราะแม้การเคลื่อนไหวของอัตราที่เล็กน้อย ก็อาจสะสมเป็นการขาดทุนจำนวนมากเมื่อถึงเวลาชำระธุรกรรม เรื่องนี้ยังทำให้ทีมงานเกิดความเหนื่อยล้า เนื่องจากต้องคอยจับตาช่องทางต่าง ๆ อย่างต่อเนื่อง
โชคดีที่ปัจจุบัน AI ได้เข้ามาช่วยแบ่งเบาภาระของทีมเหรัญญิกแล้ว องค์กรระดับโลก เช่น สายการบินและโรงแรม กำลังใช้ AI เพื่อลดต้นทุนการชำระเงินให้พนักงานและซัพพลายเออร์ต่างประเทศ ด้วยการวิเคราะห์สัญญาณทางการตลาดและปัจจัยภูมิรัฐศาสตร์แบบเรียลไทม์ เอนจินเครดิตสมัยใหม่สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนได้อย่างแม่นยำกว่าที่เคย
ตัวอย่างเช่น Falcon Time-Series Transformer ซึ่งเป็นโมเดล AI ของ Ant International ใช้time-series transformer architectureประมวลผลคลังข้อมูลปริมาณมหาศาล เพื่อคาดการณ์ทิศทางค่าเงินล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้สามารถกำหนดราคาแบบเรียลไทม์ตามอัตราแลกเปลี่ยนปัจจุบันและปัจจัยภายนอกอื่น ๆ ได้
Trials of the TST AI FX modelได้ช่วยให้ผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมสายการบินประหยัดต้นทุนอัตราแลกเปลี่ยนได้มากถึง 60% โดยลดความจำเป็นในการทำเฮดจ์เกินความจำเป็นและลดเงินสำรองความเสี่ยงลง นอกจากนี้ โมเดลการดำเนินงานด้านการคลังที่สร้างบนพื้นฐานของ TST ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารสภาพคล่องได้ 30% ถึง 50%
เครื่องมือสมัยใหม่สำหรับการเงินสมัยใหม่
ผู้นำด้านบริการทางการเงินต่างทำงานหนัก — แต่ในยุคที่เทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรง การทำงานหนักเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป แทนที่จะพึ่งพาเครื่องมือเก่าที่ทำให้คุณต้องทำงานหนักกว่าเดิม ทำไมไม่ลองใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ที่ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาทันสมัยของอุตสาหกรรมการเงิน — ทั้งเรื่องความเร็ว ความปลอดภัย และการเข้าถึงที่ครอบคลุมกว่า
ไม่ว่าคุณจะยังไม่แน่ใจถึงสถานะทางการเงินของธุรกิจ หรือพร้อมแล้วที่จะเพิ่มสภาพคล่องให้การดำเนินงานอย่างที่ควรเป็น สามารถนัดหมายพูดคุยกับทีมของเราเพื่อดูว่าคุณจะยกระดับการจัดหาเงินทุนของคุณได้อย่างไร
