การปฏิวัติทางการเงินด้วย AI กำลังแผ่ขยายไปทั่วโลก: เครือข่ายธนาคาร หลักทรัพย์ และประกันภัยกำลังเข้าสู่ "ซูเปอร์ไซเคิล" อัจฉริยะ

โดย Jason Mitchell บรรณาธิการเทคโนโลยีทางการเงิน

1. AI ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในอุตสาหกรรมการเงินระดับโลก

ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2568 อุตสาหกรรมการเงินทั่วโลกได้เผชิญกับ "วงจรซูเปอร์ไซเคิล" ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ธนาคารระหว่างประเทศ เช่น เจพีมอร์แกน เชส ซิตี้กรุ๊ป และยูบีเอส ได้นำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้กับส่วนสำคัญๆ เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง ที่ปรึกษาการลงทุนอัจฉริยะ ระบบป้องกันการทุจริต และการบริการลูกค้าอัตโนมัติ ธนาคารไชน่า คอนสตรัคชั่น แบงก์ (China Construction Bank) ธนาคารอุตสาหกรรมและการพาณิชย์แห่งประเทศจีน (Industrial and Commercial Bank of China) ฯลฯ ก็ได้นำแบบจำลองขนาดใหญ่ของปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้เพื่อส่งเสริมความชาญฉลาดที่ครอบคลุมของบริการทางการเงินสำหรับองค์กร ธนาคารเพื่อรายย่อย และการเงินแบบมีส่วนร่วม

รายงานล่าสุดจาก PwC และ IDC ระบุว่า ตลาด AI ทางการเงินทั่วโลกจะมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีแบบทบต้นมากกว่า 23% ระหว่างปี 2567 ถึง 2572 โดยยุโรป สหรัฐอเมริกา และจีนมีส่วนแบ่งตลาดมากกว่า 70% AI ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเท่านั้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการลดความเสี่ยงจากการผิดนัดชำระหนี้ ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า และขยายขอบเขตทางธุรกิจ โดยทั่วไปแล้ว เป็นที่เชื่อกันในอุตสาหกรรมว่าแอปพลิเคชัน AI ทางการเงินได้เปลี่ยนจากเครื่องมือเสริมไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และขั้นตอนที่ธุรกิจเป็นผู้นำ ซึ่งนำไปสู่ยุคใหม่ของการเปลี่ยนผ่านทางการเงินสู่ระบบดิจิทัล

2. การเจาะลึกแอปพลิเคชัน AI ในอุตสาหกรรมการธนาคาร

ในอุตสาหกรรมธนาคาร สถานการณ์การใช้งาน AI ที่เป็นตัวแทนมากที่สุด ได้แก่ การควบคุมความเสี่ยงอัจฉริยะ การป้องกันการฟอกเงิน การตลาดอัจฉริยะ และการบริการลูกค้าอัตโนมัติ เครื่องมือจัดการความเสี่ยง AI ที่ธนาคาร JPMorgan Chase ในสหรัฐอเมริกาพัฒนาขึ้นอย่างอิสระ ได้รับการอนุมัติสินเชื่ออัตโนมัติถึง 90% ซึ่งช่วยปรับปรุงความเร็วในการปล่อยสินเชื่อและความแม่นยำในการควบคุมความเสี่ยงได้อย่างมาก ธนาคารเกษตรแห่งประเทศจีน (Agricultural Bank of China) ใช้โมเดล AI เพื่อตรวจสอบการไหลเวียนของเงินทุนที่ผิดปกติของลูกค้าองค์กร ซึ่งช่วยลดอัตราการเกิดการฉ้อโกงและการฟอกเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพ

“เราประสบความสำเร็จในการทำให้บริการลูกค้าเป็นระบบอัตโนมัติถึง 90% และธุรกิจจำนวนมากเสร็จสมบูรณ์ผ่านผู้ช่วยอัจฉริยะ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดกำลังคน แต่ยังช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าได้อย่างมาก” หัวหน้าฝ่ายธนาคารดิจิทัลของเครดิตสวิส กล่าวถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจากการบริการลูกค้าด้วย AI

นอกจากนี้ อัลกอริทึม AI ยังสามารถตอบสนองความต้องการด้านการจัดการการเงินของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ และให้คำแนะนำอัจฉริยะที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ยกตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มที่ปรึกษาการลงทุนอัจฉริยะ AI ที่เปิดตัวโดยธนาคารเวลส์ ฟาร์โก และธนาคารไชน่า เมอร์แชนท์ส ได้ดึงดูดนักลงทุนหลายล้านคน และกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงด้านการบริหารความมั่งคั่ง

3. การยกระดับห่วงโซ่อุตสาหกรรมหลักทรัพย์และประกันภัยอย่างชาญฉลาด

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมหลักทรัพย์เป็นหลักสำหรับการซื้อขายเชิงปริมาณ ที่ปรึกษาการลงทุนที่ชาญฉลาด การเตือนความเสี่ยง และการคาดการณ์ตลาด ธนาคารเพื่อการลงทุนระหว่างประเทศ เช่น โกลด์แมน แซคส์ และมอร์แกน สแตนลีย์ ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ บรรลุการซื้อขายความถี่สูงระดับไมโครวินาที และการปรับกลยุทธ์แบบหลายปัจจัยโดยอัตโนมัติ บริษัทหลักทรัพย์ชั้นนำในประเทศ เช่น Huatai Securities และ Guotai Junan Securities กำลังพัฒนาระบบการคัดเลือกหุ้นด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเตือนอัจฉริยะ และระบบการส่งคำสั่งซื้อขายอัตโนมัติ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขายและความสามารถในการป้องกันและควบคุมความเสี่ยงได้อย่างมาก

ในภาคประกันภัย AI ได้เร่งพัฒนานวัตกรรมด้านการกำหนดราคาอัจฉริยะ การพิจารณารับประกันภัยอัตโนมัติ การเคลมอัจฉริยะ และการป้องกันการฉ้อโกง บริษัทประกันภัยยักษ์ใหญ่ระดับโลกอย่าง AIA และ AXA Group ใช้เทคโนโลยีการจดจำภาพ AI เพื่อตรวจสอบเอกสารการเคลมประกันสุขภาพโดยอัตโนมัติ ช่วยลดระยะเวลาการเคลมจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง บริษัท Ping An Insurance ของจีนใช้อัลกอริทึม AI เพื่อกำหนดราคาและแบ่งระดับความเสี่ยงสำหรับประกันสุขภาพอย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มการเข้าถึงประกันภัยและความยั่งยืนทางการค้า

IV. ความเสี่ยงและความท้าทายด้านกฎระเบียบใหม่ๆ ที่เกิดจาก AI ในด้านการเงิน

การประยุกต์ใช้ AI อย่างลึกซึ้งในภาคการเงิน ส่งผลให้ความเสี่ยงในอุตสาหกรรมและความท้าทายด้านกฎระเบียบทวีความรุนแรงขึ้น ประการแรก คุณลักษณะ "กล่องดำ" อคติทางข้อมูล และช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของอัลกอริทึมในโมเดล AI สามารถนำไปสู่การเลือกปฏิบัติทางเครดิต ความเสี่ยงเชิงระบบ หรือการโจมตีของแฮ็กเกอร์ได้อย่างง่ายดาย ประการที่สอง สถาบันการเงินบางแห่งพึ่งพาผู้ให้บริการ AI จากภายนอกมากเกินไป ซึ่งอาจนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลและความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

หน่วยงานกำกับดูแลทางการเงินระดับโลกที่สำคัญ (เช่น สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (ก.ล.ต.) ของสหรัฐอเมริกา, สมาคมการค้ายุโรป (European EBA) และคณะกรรมการกำกับดูแลธนาคารและประกันภัยแห่งประเทศจีน (China Banking and Insurance Regulatory Commission) ได้ออกข้อกำหนดการประยุกต์ใช้ AI อย่างต่อเนื่อง โดยกำหนดให้สถาบันการเงินต้องเสริมสร้างความโปร่งใส ความสามารถในการอธิบาย และการจัดการการปฏิบัติตามข้อกำหนดของโมเดล AI ในเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2568 สหภาพยุโรปได้ผ่าน "กฎระเบียบว่าด้วยบริการทางการเงิน AI" อย่างเป็นทางการ ซึ่งครอบคลุมการยื่นเอกสาร การตรวจสอบภาคบังคับ และการจัดการการไหลเวียนข้อมูลข้ามพรมแดนสำหรับแอปพลิเคชัน AI ทางการเงินที่มีความเสี่ยงสูง นอกจากนี้ จีนยังส่งเสริม "Smart Financial Compliance Sandbox" อย่างแข็งขัน เพื่อส่งเสริมการพัฒนานวัตกรรมเทคโนโลยีทางการเงินและการควบคุมความเสี่ยงอย่างสอดประสานกัน

5. การแข่งขันด้านทุนและการเปลี่ยนแปลงความสามารถในระบบนิเวศทางการเงิน AI

ในขณะที่ตลาด AI ทางการเงินกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีระดับโลก (เช่น Google, Microsoft, Alibaba Cloud และ Tencent Cloud) และบริษัทระดับยูนิคอร์นที่กำลังเติบโต กำลังเผชิญกับการแข่งขันด้านเงินทุนและเทคโนโลยีที่ดุเดือด ในช่วงครึ่งแรกของปี 2568 ขนาดของการลงทุนร่วมลงทุนและการควบรวมกิจการในสาขาเทคโนโลยีทางการเงิน AI ระดับโลกมีมูลค่าสูงกว่า 8 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีบริษัทนวัตกรรมเกิดขึ้นจำนวนมาก กลายเป็นกำลังสำคัญในการส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม

ในขณะเดียวกัน อุตสาหกรรมการเงินก็พบว่ามีความต้องการบุคลากรระดับสูง เช่น วิศวกร AI นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักวิเคราะห์เชิงปริมาณทางการเงินเพิ่มขึ้นอย่างมาก คณะวิชาธุรกิจฮาร์วาร์ดคาดการณ์ว่าความต้องการบุคลากรที่เกี่ยวข้องกับ AI ทางการเงินทั่วโลกจะเติบโตขึ้นถึง 60% ในอีกห้าปีข้างหน้า ธนาคารขนาดใหญ่ บริษัทหลักทรัพย์ และบริษัทประกันภัยต่าง ๆ ได้ร่วมมือกับมหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยเพื่อสร้างระบบการฝึกอบรมบุคลากรแบบบูรณาการที่ผสมผสานระหว่างภาคอุตสาหกรรม สถาบันการศึกษา และการวิจัย

VI. แนวโน้มอนาคต: แนวโน้มระยะยาวของ Smart Finance

โดยทั่วไปผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าในอีกห้าปีข้างหน้า AI จะถูกผสานรวมเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างลึกซึ้ง เช่น บล็อกเชน บิ๊กดาต้า และคลาวด์คอมพิวติ้ง และระดับความชาญฉลาดในอุตสาหกรรมการเงินจะพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นการจัดการสินทรัพย์ การควบคุมความเสี่ยง การบริการลูกค้า หรือการกำกับดูแลการปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI จะกลายเป็นกลไกหลักที่ขาดไม่ได้

อย่างไรก็ตาม “โบนัส” ของการปฏิวัติทางการเงินด้วย AI นั้นไม่ได้กระจายอย่างเท่าเทียมกัน การลดช่องว่างทางดิจิทัล การเข้าถึงบริการทางการเงินอย่างทั่วถึง และการปกป้องความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ จะเป็นประเด็นสำคัญที่หน่วยงานกำกับดูแลระดับโลกและภาคอุตสาหกรรมต้องเผชิญในขั้นต่อไป

เจสัน มิตเชลล์ ชี้ให้เห็นว่า “AI กำลังปรับเปลี่ยนระบบนิเวศทางการเงินทั่วโลก สร้างโอกาสและความท้าทายที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน การคว้าโอกาสแห่งยุคการเงินอัจฉริยะไม่เพียงแต่ต้องอาศัยนวัตกรรมทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังต้องอาศัยความสมดุลระหว่างการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดและความรับผิดชอบต่อสังคมอีกด้วย”