SAS เตือนภาคการเงินไทยเข้าสู่ ‘จุดเปลี่ยน’ คนไทยกว่า 73% เสี่ยงโดนโกง ขณะ AI กลายเป็น ‘อาวุธ’ ทั้งฝั่งผู้ร้ายและสถาบันการเงิน

ภาคการเงินไทยเผชิญพายุซ้อนพายุ ทั้งอาชญากรรมทางการเงินที่ขยายตัวเป็นอุตสาหกรรม การกำกับดูแลที่เข้มข้นขึ้น และการหลั่งไหลของ AI เข้าสู่ระบบธนาคาร SAS ชี้ชัด องค์กรใดผสาน AI กับธรรมาภิบาลข้อมูลได้ก่อน จะกุมชัยชนะในสมรภูมิแห่งความเชื่อมั่น

ท่ามกลางกระแสดิจิทัลที่ไม่มีทีท่าชะลอตัว ระบบการเงินของประเทศไทยกำลังยืนอยู่ที่หน้าผาของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังแทรกเข้าสู่ทุกมิติของธุรกิจธนาคาร ไม่ว่าจะเป็นการอนุมัติสินเชื่อ การให้บริการลูกค้า หรือการตรวจจับการทุจริต ขณะเดียวกัน กลุ่มมิจฉาชีพก็ไม่ได้รอช้า พวกเขาใช้เครื่องมือเดียวกันนี้ขยายอาณาจักรการหลอกลวงจนกลายเป็นปฏิบัติการระดับอุตสาหกรรม

ข้อมูลจากรายงาน The State of Scams in Thailand 2024 ของ Global Anti-Scam Alliance และผลสำรวจ KPMG Thailand APP Scam Survey เดือนมิถุนายน 2568 ชี้ว่า การหลอกลวงในประเทศไทยได้พัฒนาข้ามขีดจากเหตุการณ์ประปรายไปสู่ภัยคุกคามเชิงระบบที่ปัจจุบันครอบคลุมทุกรูปแบบ ทั้งการหลอกลวงผ่านอีคอมเมิร์ซ การฉ้อโกงด้านการลงทุน การแอบอ้างตัวตน Romance scams ไปจนถึงรูปแบบใหม่อย่างการชักชวนให้โอนเงินระหว่างบัญชีของตนเอง (me-to-me payment manipulation) ตัวเลขที่ต้องจับตาเกี่ยวกับสถานการณ์การฉ้อโกงในประเทศไทย นั่นคือ 73% ของคนไทยมีความเสี่ยงเผชิญกับการหลอกลวง ขณะที่ 47% เคยตกเป็นเหยื่อของการฉ้อโกงทางการเงินแล้ว

เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือของทั้งผู้คุ้มครองและผู้คุกคาม

บริษัท SAS ผู้นำด้านซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ระดับโลก ได้ขมวดปมสถานการณ์ปัจจุบันและเส้นทางที่ภาคการเงินจำเป็นต้องเดินไปข้างหน้าให้เห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น

ประเด็นแรกที่ทุกฝ่ายเห็นพ้องคือ AI ได้กลายเป็นตัวแปรสำคัญที่ดำรงอยู่สองด้านพร้อมกัน ในด้านหนึ่ง เทคโนโลยีนี้เปิดโอกาสให้สถาบันการเงินตรวจจับรูปแบบการทุจริตได้เร็วและแม่นยำกว่าเดิมมาก ผ่านการวิเคราะห์พฤติกรรมและการจดจำความผิดปกติของธุรกรรมแบบเรียลไทม์ แต่ในอีกด้านหนึ่ง กลุ่มอาชญากรรมก็ใช้เครื่องมือเดียวกันนี้ขยายขนาดการหลอกลวงอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน ไม่ว่าจะเป็นการส่งข้อความหลอกลวงจำนวนมหาศาล การใช้เทคนิควิศวกรรมสังคมที่มีความเฉพาะเจาะจงกับเป้าหมายแต่ละราย หรือแม้กระทั่งเทคโนโลยี Deepfake เสียงและวิดีโอที่ทำให้การยืนยันตัวตนด้วยหูและตาไม่อาจเชื่อถือได้อีกต่อไป

Banking 5.0 และยุคใหม่ของการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง

ณัฐพล อภิลักษณ์โตยานันท์ กรรมการผู้จัดการ SAS ประเทศไทย อธิบายภาพรวมว่า ภาคการเงินของประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่ยุค Banking 5.0 อย่างเต็มตัว โดย Generative AI (GenAI) ได้ก้าวพ้นจากช่วงทดลองใช้มาเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักขององค์กร ซึ่งช่วยเร่งการทำงานอัตโนมัติ ยกระดับความแม่นยำในการตรวจจับการฉ้อโกง ตลอดจนเปิดทางให้ธนาคารสามารถให้บริการที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลได้อย่างครบวงจร
ขนานไปกับนวัตกรรม กรอบกฎระเบียบของไทยก็เข้มงวดขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ มีการกำหนดข้อกำหนดด้านการยืนยันตัวตนดิจิทัล (KYC) และผู้มีผลประโยชน์ที่แท้จริง (UBO) ที่เข้มงวดยิ่งขึ้น พร้อมทั้งบังคับใช้มาตรการควบคุมการฉ้อโกงดิจิทัลแบบครบวงจร ซึ่งมีผลตั้งแต่เดือนธันวาคม 2568 โดยให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับการจัดการ “บัญชีม้า” และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับระบบการชำระเงินอิเล็กทรอนิกส์ (e-payments)

“ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นของระบบการเงินในอนาคตจะขึ้นอยู่กับความสามารถของสถาบันการเงินในการใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ควบคู่ไปกับการรักษามาตรฐานด้านการกำกับดูแล ความโปร่งใส และความร่วมมือระหว่างภาคส่วนต่าง ๆ ในระบบนิเวศทางการเงิน” ณัฐพล อภิลักษณ์โตยานันท์ กรรมการผู้จัดการ SAS ประเทศไทย กล่าว

APP Scams: เมื่อลูกค้ากลายเป็นผู้โอนเงินให้มิจฉาชีพด้วยตนเอง

เอียน โฮล์มส์ ผู้นำระดับโลกด้านโซลูชันป้องกันการทุจริตสำหรับองค์กรและผู้อำนวยการบริษัท SAS ชี้ถึงภัยคุกคามที่น่ากังวลที่สุดในขณะนี้ นั่นคือ Authorized Push Payment (APP) Scams หรือการหลอกให้ลูกค้าโอนเงินด้วยตนเองโดยสมัครใจ ซึ่งกำลังเติบโตเร็วที่สุดในบรรดาการฉ้อโกงทุกประเภท

โฮล์มส์ชี้ว่าสัญญาณเตือนแบบดั้งเดิมไม่เพียงพออีกต่อไปในการรับมือกับการหลอกลวงรูปแบบใหม่ที่มีความเป็นมนุษย์มากขึ้น มีความเฉพาะถิ่นมากขึ้น และมีความน่าเชื่อถือทางอารมณ์สูงขึ้น อุตสาหกรรมจึงกำลังมุ่งหน้าสู่แนวคิด “AI ปะทะ AI” โดยนำระบบ Machine Learning การวิเคราะห์พฤติกรรม และการวิเคราะห์เครือข่ายมาใช้เพื่อต่อกรกับการหลอกลวงที่พัฒนารวดเร็วจนระบบตรวจจับแบบกฎเกณฑ์ (rules-based) ตามไม่ทัน นอกจากนี้ Generative AI ยังสามารถช่วยจำลองรูปแบบการหลอกลวงที่กำลังก่อตัว และทดสอบความพร้อมของมาตรการควบคุมก่อนที่ภัยคุกคามจะขยายตัวได้อีกด้วย

“อาชญากรไม่ต้องเจาะระบบอีกต่อไป เพราะพวกเขาสามารถหลอกให้ลูกค้าเป็นผู้กดโอนเงินเอง และเมื่อระบบการชำระเงินแบบทันที (instant payment rails) ทำงาน การสกัดกั้นหรือกู้เงินคืนทำได้ยากอย่างมีนัยสำคัญในเชิงโครงสร้าง” เอียน โฮล์มส์ ผู้อำนวยการ SAS ผู้นำระดับโลกด้านโซลูชันป้องกันการทุจริต กล่าว

จาก “นโยบาย” สู่ “การปฏิบัติ”: ความท้าทายที่แท้จริงของธนาคารไทย

ชอว์ พิน คัค หัวหน้าฝ่ายบริหารความเสี่ยงและที่ปรึกษาด้านลูกค้าประจำภูมิภาคอาเซียน SAS เน้นย้ำว่า ในประเทศไทย ทิศทางด้านกฎระเบียบมีความชัดเจนขึ้นมาก โดยธนาคารแห่งประเทศไทยได้กำหนดแนวทางความคาดหวังผ่านหลักเกณฑ์การบริหารความเสี่ยงด้าน AI แล้ว อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ที่การนำแนวนโยบายเหล่านี้ลงสู่การปฏิบัติจริงในระดับการดำเนินงานประจำวัน ครอบคลุมตั้งแต่การทวนสอบโมเดล (model validation) การกำกับดูแล การกำหนดความรับผิดชอบ ไปจนถึงการจัดเตรียมหลักฐานประกอบการตรวจสอบตลอดวงจรชีวิตของ AI

มีคำถามสำคัญที่ผู้บริหารสถาบันการเงินต้องตอบให้ได้ว่า ระบบ AI ที่ใช้อยู่นั้นมีความโปร่งใสเพียงพอหรือไม่ เมื่อเกิดความตึงเครียดทางเศรษฐกิจขึ้น จะมั่นใจได้อย่างไรว่าโมเดล AI ไม่ได้ขยายความเสี่ยงแทนที่จะควบคุมมัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาวะที่ระบบการเงินไทยต้องรักษาสมดุลระหว่างการเข้มงวดด้านสินเชื่อสำหรับธุรกิจ SME กับความผันผวนทางเศรษฐกิจมหภาคในเวลาเดียวกัน

“ประเด็นสำคัญในขณะนี้ไม่ใช่ว่าสถาบันการเงินจะนำ AI มาใช้หรือไม่ เพราะหลายแห่งได้เริ่มใช้งานแล้ว แต่คือความสามารถในการใช้งาน AI อย่างปลอดภัย โปร่งใส และสามารถผ่านการตรวจสอบ การกำกับดูแลของหน่วยงานกำกับ และการทดสอบภายใต้ภาวะความผันผวนของตลาดได้” ชอว์ พิน คัค หัวหน้าฝ่ายบริหารความเสี่ยงและที่ปรึกษาด้านลูกค้า ประจำภูมิภาคอาเซียน SAS กล่าว

โมเดล QUAD: กรอบธรรมาภิบาล AI จากหลักการสู่ปฏิบัติ

SAS นำเสนอโมเดลการกำกับดูแล AI ที่เรียกว่า QUAD เพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างนโยบายและการดำเนินงานจริง ประกอบด้วยสี่เสาหลักคือ Oversight เพื่อการกำกับดูแลโดยคณะกรรมการผู้บริหารสหสาขาวิชาOperations ซึ่งหมายถึงการมอง Trustworthy AI ไม่ใช่เพียงพันธกิจด้านจริยธรรม แต่เป็นโอกาสทางธุรกิจ Compliance หรือการประเมินข้อกำหนดด้านการกำกับดูแล AI ทั้งในระดับโลกและในไทย และ Culture หรือการฝึกอบรมบุคลากรให้เข้าใจหลักการ AI ที่น่าเชื่อถืออย่างต่อเนื่อง

ทั้งนี้ SAS เน้นว่าเป้าหมายไม่ใช่การกำกับดูแลเพื่อการกำกับดูแลเท่านั้น แต่เป็นการสร้างการควบคุมและความยืดหยุ่นขององค์กรผ่านการติดตามและทวนสอบอย่างต่อเนื่องในระหว่างการใช้งานจริง พร้อมทั้งมีความสามารถในการตอบสนองทันทีเมื่อเกิดปัญหา และจัดเตรียมหลักฐานต่อหน่วยงานกำกับดูแลได้เมื่อจำเป็น

ความเชื่อมั่นคือสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุด

SAS ชี้ว่าในยุคที่การหลอกลวงกลายเป็นอุตสาหกรรม และเทคโนโลยีพัฒนาเร็วกว่ากฎระเบียบ ความได้เปรียบในการแข่งขันของสถาบันการเงินจะไม่ได้อยู่ที่ความเร็วของการนำ AI มาใช้เท่านั้น แต่อยู่ที่ความสามารถในการใช้ AI อย่างปลอดภัย โปร่งใส และสามารถตรวจสอบได้ ซึ่งเป็นกุญแจที่จะปลดล็อกความเชื่อมั่นของลูกค้าในระยะยาว

สถาบันการเงินใดที่สามารถผสาน AI เข้ากับการบริหารความเสี่ยงเชิงคาดการณ์ ธรรมาภิบาลข้อมูลที่รัดกุม และมาตรฐานด้านความโปร่งใสได้อย่างเป็นระบบ จะมีความพร้อมมากกว่าในการบริหารจัดการความเสี่ยงรูปแบบใหม่ และยืนหยัดอยู่ได้ท่ามกลางภูมิทัศน์ทางการเงินที่กำลังเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลอย่างไม่หวนกลับ