ไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI Chatbot เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีมาแรง ที่องค์กรธุรกิจต่าง ๆ หันมาให้ความสำคัญอย่างมาก โดย AI Chatbot กลายมาเป็นเครื่องมือหลักที่ภาคธุรกิจนำมาใช้ในการสื่อสาร และให้ข้อมูลกับลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ โดยข้อมูลของ Gartner ระบุว่า ภาคธุรกิจมีการนำ AI Chatbot ไปใช้มากขึ้นถึง 67% และคาดว่า AI Chatbot จะเป็นหนึ่งในช่องทางการสื่อสารหลักของธุรกิจภายในปี 2027 และด้วยความสามารถอันโดดเด่นของ AI Chatbot ที่ตอบโจทย์การให้บริการลูกค้า และขั้นตอนการทำงานได้มากกว่า ระบบตอบรับอัตโนมัติทั่วไป (Rule-based Chatbot) จึงทำให้ AI Chatbot ได้รับความนิยมจากภาคธุรกิจในหลากหลายอุตสาหกรรมมากขึ้นเรื่อย ๆ ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึก ธุรกิจที่ใช้ AI ทำอย่างไร ถึงประสบความสำเร็จ และสิ่งที่ธุรกิจต้องเตรียมพร้อมในครึ่งปีหลัง 2567 พร้อมไขกลยุทธ์ ใช้งานอย่างไร ให้ยอดขายเพิ่มขึ้น แต่ต้นทุนลดลง
สร้าง AI Chatbot ใช้งานในธุรกิจ SME
อาจมีอีกหลายธุรกิจที่กำลังมองหา AI Chatbot ไปใช้งาน เพื่อยกระดับการให้บริการลูกค้า แต่ยังมีความกังวลเรื่องขั้นตอนในการพัฒนาระบบ การรวบรวมข้อมูลสร้างคลังข้อมูลการใช้งานว่าจะใช้เวลานาน และใช้งานยากหรือไม่ รวมถึงเรื่องงบประมาณในการพัฒนา ดังนั้นเราจะมาแนะนำวิธีการสร้าง AI Chatbot ไว้ใช้งานภายในองค์กร เพื่อให้ธุรกิจสามารถนำ AI Chatbot ไปใช้ในการให้บริการลูกค้ากันได้อย่างรวดเร็ว เพื่อช่วยเป็นตัวกลางการสื่อสารระหว่างองค์กรและลูกค้าของตัวเอง เพื่อให้องค์กรที่กำลังวางแผนจะสร้าง Chatbot ปรับปรุงแผนของตนเอง โดยก่อนจะเริ่มสร้าง Chatbot เราควรมีขั้นตอนการเตรียมความพร้อมและศึกษาข้อมูลดังนี้
- เข้าใจจุดเด่นและข้อจำกัดของ Chatbot
Chatbot เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่มีการนำ AI มาเชื่อมต่อกับช่องทาง Chat ที่ผู้ใช้งานต้องการเช่น LINE, Facebook Messenger หรือ Live Chat บน Website ซึ่งจุดเด่นของ Chatbot มีหลายอย่างเช่น
สามารถเข้าถึงลูกค้าได้ง่ายและสามารถออกแบบการสื่อสารได้อย่างมีความเป็นตัวตนมากกว่าช่องทางอื่น ๆ เช่น Website หรือ Mobile App.
สามารถส่งข้อความได้หลากหลายประเภทเช่น Carousel, Image, Button, LINE Flex Message หรือ Image Map ซึ่งสามารถทำให้ Conversational Experience ของ User ดีกว่าปกติ ทำให้สามารถออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ (User Experience — UX) ในการเลือกสินค้า/บริการได้คล้าย ๆ กับการใช้งานบน Mobile App.
สามารถแจ้งเตือนหรือส่งข้อมูลสินค้าไปหาลูกค้าได้ผ่านทางช่องทาง Chat ที่ลูกค้าคุ้นเคย ทำให้มี Conversion Rate ที่สูงกว่าการใช้ Email หรือ Mobile Push Notification
- วางแผนกลยุทธ์ด้านการแชทภาพรวมขององค์กร
ถึงแม้ AI Chatbot จะเป็นเทคโนโลยีที่ในองค์กรต่างมีไอเดียในการนำไปใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพบริการของตนเอง แต่สิ่งสำคัญที่สุดในการสร้าง Chatbot คือการวางแผนกลยุทธ์โดยนำจุดเด่นและข้อจำกัดมาใช้งานให้มีประสิทธิภาพ หากลองเปรียบเทียบความสามารถและ User Experience (UX) กับ Website และ Mobile App, Chatbot จะมีจุดเด่นที่แตกต่างกันดังนี้
โดยเราจะสังเกตได้ว่า Chatbot จะมีความสามารถในการรองรับการค้นหาข้อมูลต่าง ๆ ได้ดีที่สุด เนื่องจาก User สามารถค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติได้ (Natural Language Processing — NLP) ในขณะเดียวกัน Chatbot ก็มีความสามารถในการเข้าถึง (User Reach) ได้ดีกว่า Mobile App
ดังนั้นกลยุทธ์ในการสร้าง Chatbot จึงไม่ควรเป็นการสร้างขึ้นมาเพื่อเลียนแบบ Mobile App หรือ Website แต่ควรเป็นการสร้างขึ้นมาเพื่อเสริมส่วนที่ขาดหาย เช่น การใช้ Chatbot ช่วยในการรองรับลูกค้าที่มองหาข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น
- โดยใช้ Chatbot ตอบคำถาม FAQ และใช้ Agent เข้ามาช่วยตอบคำถามที่มีความซับซ้อน
- ใช้ Chatbot เพื่อเพิ่มโอกาสในการส่ง Marketing message, สร้าง Lead ใหม่หรือ Upsell / Cross-sell ลูกค้าปัจจุบัน
- การเชื่อมต่อกับ Mobile App เมื่อ User ต้องการทำธุรกรรม (Transaction) ต่าง ๆ โดยเฉพาะธุรกรรม ที่จำเป็นต้องมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่เป็นความลับ
โดยจะเห็นว่า Chatbot สามารถถูกนำไปใช้งานได้หลาย ๆ Use Case และหลาย ๆ Product ดังนั้นกลยุทธ์การใช้งาน Chatbot ควรวางแผนงานกับกลยุทธ์ให้เป็นไปในทิศทางเดียวกันกับภาพรวมขององค์กรก่อน เช่น องค์กรมีความต้องการที่จะปรับปรุงและเดินหน้าไปทางด้านผลิตภัณฑ์ไหน? หรือต้องการขยายการบริการให้กับลูกค้าในส่วนใด? และเราจะสามารถนำข้อได้เปรียบของ Chatbot เข้ามาใช้ประโยชน์เสริมไปยังแผนงานดังกล่าวได้อย่างไร?
- กำหนด KPI ที่ชัดเจนให้กับ Chatbot
สิ่งที่สำคัญที่สุดที่ต้องคำนึงถึงเมื่อเริ่มวางแผนโครงการ Chatbot คือการกำหนด KPI วัดผลของ Chatbot ที่ชัดเจน เช่น เพิ่มผู้ติดตามรับข่าวสาร (Subscribers) ของ Chatbot ให้ได้ 80,000 คนภายใน 3 เดือน มีคนใช้คูปองที่ส่งออกไป 100,000 คนภายใน 6 เดือน สามารถช่วย Agent รับเรื่องและแก้ปัญหาให้กับลูกค้าได้อย่างน้อย 10% มีคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าที่เข้ามาใช้อย่างน้อย 4.5/5 คะแนน มีลูกค้าพึงพอใจอย่างน้อย 70%
โดยการกำหนด KPI ดังกล่าวจะเป็นจุดเริ่มต้นและจุดมุ่งหมายของการออกแบบ User Experience (UX) และความสามารถของ Chatbot ทั้งหมด รวมถึงจะเป็นการวัดผลหลักเพื่อทำการปรับจูนแบบ Continuous improvement เมื่อเริ่มใช้งานจริง
เหตุผลที่ธุรกิจ SME ยุคใหม่ควรนำ AI Chatbot มาใช้งาน
การนำ AI Chatbot มาใช้งานภายในธุรกิจ จะช่วยยกระดับขั้นตอนการทำงานให้สะดวก รวดเร็ว มากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะกับด้านการให้บริการลูกค้าทั้งภายใน และภายนอกองค์กร โดยเหตุสำคัญที่ธุรกิจควรนำ AI Chatbot มาใช้งานมีดังต่อไปนี้
- ยกระดับการให้บริการลูกค้า
AI Chatbot สามารถตอบคำถาม และให้บริการลูกค้าได้โดยไม่ต้องหยุดพัก ซึ่งต่างจากพนักงานที่มีความเหนื่อยล้า และอารมณ์เข้ามาเกี่ยวข้อง จึงทำให้ธุรกิจมั่นใจได้ว่าลูกค้าจะได้รับบริการแบบเรียลไทม์ได้ตลอด 24 ชั่วโมง ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้ายุคใหม่ที่ต้องการบริการรวดเร็วทันใจ และสะดวกสบาย อีกทั้งยังสร้างประสบการณ์ดี ๆ ให้กับลูกค้าด้วยบริการที่ประทับใจ ทำให้เพิ่มโอกาสในการกลับมาซื้อซ้ำอย่างต่อเนื่อง
- คุ้มค่ากับการลงทุน
การจ้าง และเทรนพนักงานให้บริการใหม่เพิ่มนั้นมีค่าใช้จ่ายที่สูง เมื่อเทียบกับการนำ AI Chatbot เข้ามาใช้งานเพื่อให้ช่วยจัดการหน้าที่บางอย่างที่ต้องทำซ้ำ ๆ ไปมาได้แบบอัตโนมัติ และตอบคำถามที่ลูกค้ามักจะสอบถามเข้ามาบ่อย ๆ ซึ่งไม่เพียงแต่จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการจัดการ ยังช่วยให้พนักงานมีเวลาโฟกัสกับงาน หรือเคสของลูกค้าที่มีความซับซ้อนได้มากขึ้น
- รองรับการเติบโตของธุรกิจ
เมื่อธุรกิจของคุณเติบโตมากขึ้น ย่อมมีลูกค้าติดต่อเข้ามามากขึ้นเช่นกัน การนำ AI Chatbot มาใช้งานจะช่วยธุรกิจรองรับปริมาณลูกค้าที่มากขึ้นโดยที่ไม่จำเป็นต้องเพิ่มคนตาม หรือเพิ่มคนในจำนวนที่น้อยกว่า ทำให้สามารถจัดการงานจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ตอบโจทย์การสื่อสารในหลากหลายช่องทาง
ในยุคนี้เราสามารถสื่อสารได้ผ่านทางหลากหลายช่องทาง ทำให้ลูกค้าคาดหวังที่จะได้รับการช่วยเหลือได้จากหลากหลายช่องทาง ไม่ว่าจะเป็น เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และแอปส่งข้อความต่าง ๆ AI Chatbot สามารถตอบโจทย์ในเรื่องนี้ได้เป็นอย่างดี ด้วยความสามารถในการเชื่อมต่อกับช่องทางการสื่อสารต่าง ๆ ได้อย่างสะดวก และง่ายดาย ทำให้สามารถช่วยเหลือลูกค้าได้ไม่ว่าลูกค้าจะติดต่อผ่านมาทางช่องทางใด ซึ่งจะช่วยยกระดับประสบการณ์การให้บริการลูกค้าได้เป็นอย่างดี
- ให้ข้อมูลเชิงลึก
ทุก ๆ ปฏิสัมพันธ์ที่ใช้ AI Chatbot ในการสนทนากับลูกค้าทำให้ธุรกิจได้ข้อมูลที่มีคุณค่าที่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อให้ได้เป็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมลูกค้า ความชอบ และ Pain Point ในการใช้งาน ด้วยการนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ ทำให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ดีมากยิ่งขึ้น ปรับปรุง และพัฒนาผลิตภัณฑ์ และบริการ และปรับกลยุทธ์ทางการตลาดได้อย่างเหมาะสมเพื่อให้ได้ผลทางธุรกิจที่ดียิ่งขึ้น
- เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับธุรกิจ
ในปัจจุบันที่ธุรกิจมีการแข่งขันสูง การส่งมอบประสบการณ์การให้บริการลูกค้าที่ดีเยี่ยมจะสร้างความแตกต่าง และโดดเด่นให้กับธุรกิจได้เป็นอย่างดี ด้วยการนำ AI Chatbot มาใช้งานถือเป็นการแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการสร้างสรรค์นวัตกรรม และความพึงพอใจของลูกค้าที่จะเพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สามารถขับเคลื่อนการเติบโต และความสำเร็จให้กับธุรกิจได้
ตัวอย่าง AI Chatbot ที่นำไปประยุกต์ใช้งานกับธุรกิจต่าง ๆ
AI Chatbot สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลายแพลตฟอร์มและหลายธุรกิจ โดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อยกระดับประสบการณ์การให้บริการลูกค้า และช่วยลดภาระงานของพนักงาน ทำให้มีเวลาโฟกัสกับเคสลูกค้าที่มีความซับซ้อนได้มากขึ้น โดยตัวอย่างประเภทธุรกิจที่สามารถนำ AI Chatbot ไปใช้งานได้มีดังต่อไปนี้
- ธุรกิจการเงิน และธนาคาร
ปัจจุบัน ธุรกิจการเงิน และธนาคาร เป็นธุรกิจที่มีการนำ AI Chatbot ไปใช้งานอย่างแพร่หลาย เนื่องจาก AI Chatbot ได้เข้าไปช่วยให้การตอบคำถามลูกค้าเกี่ยวกับการทำธุรกรรมต่าง ๆ ทำได้อย่างเป็นอัตโนมัติได้มากยิ่งขึ้น รวมทั้งยังช่วยจัดการงานบางอย่างได้เอง โดยที่ไม่จำเป็นต้องให้พนักงานเป็นคนทำ เช่น การเช็กยอดคงเหลือในบัญชี การเช็กยอดค้างจ่ายบัตรเครดิต หรือการส่งต่อคำขอต่าง ๆ เป็นต้น ที่จะช่วยให้ลูกค้าได้รับบริการแบบเรียลไทม์ และยังช่วยลดภาระงานบางอย่างของพนักงานได้ ทำให้มีเวลาโฟกัสลูกค้าที่มีความสำคัญ และซับซ้อนมากกว่าได้
- ด้านการแพทย์
ระบบ AI Chatbot ช่วยประเมินอาการซึมเศร้าของผู้ใช้งาน กรณีพบว่าผู้รับการประเมินมีอาการซึมเศร้ามาก ระบบจะช่วยตัดสินใจให้ผู้รับการประเมินไปพบแพทย์ได้เร็วขึ้น
3. ธุรกิจประกัน
เป็นอีกหนึ่งธุรกิจที่มีการนำ AI Chatbot มาใช้กันอย่างแพร่หลายเช่นกัน เพื่อสร้างความประทับใจให้กับลูกค้าที่มาใช้บริการด้วยบริการที่รวดเร็ว และทันใจ รวมถึงธุรกิจประกันเป็นธุรกิจที่ต้องมีการให้ข้อมูลลูกค้าอย่างละเอียดเกี่ยวกับรายละเอียดกรมธรรม์ หรือรายละเอียดการเคลมสินไหม ซึ่งมักจะมีศัพท์เฉพาะของธุรกิจประกันที่ Chatbot ทั่วไปอาจจะไม่สามารถเข้าใจศัพท์เฉพาะเหล่านี้ได้ จึงทำให้ AI Chatbot เข้ามาช่วยลดภาระงานให้กับพนักงาน ด้วยการช่วยคัดกรองลูกค้า และช่วยจัดการคำขอบางอย่างของลูกค้าให้ได้ในเบื้องต้น ทำให้ลูกค้าได้รับบริการได้แบบเรียลไทม์
4. ธุรกิจพัฒนาซอฟต์แวร์
ธุรกิจพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นอีกหนึ่งธุรกิจที่มักจะนำ AI Chatbot เข้ามาใช้งานด้วยการ Plug in AI Chatbot เข้ากับเว็บไซต์ หรือแอปพลิเคชันของธุรกิจ เพื่อให้ลูกค้าที่เข้าใช้งานซอฟต์แวร์ หรือแอปพลิเคชันสามารถค้นหาข้อมูล หรือสอบถามสิ่งที่ต้องการรู้จาก AI Chatbot ได้ทันที เปรียบเสมือนกับมีระบบ Customer self service ให้กับลูกค้า ทำให้ลูกค้าสามารถแก้ไขปัญหาบางอย่างได้ด้วยตนเองในเบื้องต้น และมีผู้ช่วยในการตอบคำถามลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ที่จะสร้างความประทับใจให้กับลูกค้าได้เป็นอย่างดี
- ธุรกิจการผลิต
สำหรับภาคธุรกิจการผลิตสามารถนำ AI Chatbot ไปใช้งานภายในองค์กรได้ ทั้งในมุมของการให้บริการลูกค้า และการตอบคำถามพนักงานภายในองค์กร เพื่อให้ AI Chatbot ช่วยกรองลูกค้าให้ในเบื้องต้น รวมไปถึงการประมวลผลการสั่งซื้อจากลูกค้า สามารถส่งข้อมูลที่ได้รับจากลูกค้า เข้าสู่กระบวนการผลิต ช่วยลดต้นทุน และเกิดความแม่นยำ อีกทั้งช่วยการลด Stock ของสินค้าได้
- ด้านธุรกิจค้าปลีก
ระบบ Chatbot ช่วยตอบคำถามลูกค้าผ่าน LINE และ Facebook ได้อัตโนมัติ โดยผู้ขายสามารถนำเวลาที่ต้องตอบคำถามซ้ำ ๆ เหล่านี้ ไปบริหาร ดูแล และจัดการในส่วนอื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ด้านธุรกิจเดลิเวอรี่
ระบบ Chatbot สามารถเชื่อมต่อกับไรเดอร์และลูกค้าได้อย่างสะดวก ตั้งแต่การแชร์ Location ผ่านแชท คำนวณราคาจัดส่ง และระบบการชำระเงิน
สิ่งที่ธุรกิจ SME ต้องเตรียมพร้อมในครึ่งปีหลัง 2567
สำหรับในช่วงครึ่งปีหลังของปี 2567 นี้ มีแนวโน้ม AI ที่น่าสนใจและมีความสำคัญสำหรับธุรกิจ SME ที่ควรจับตามอง ดังนี้
- การพัฒนาและการนำ AI ไปใช้ในผลิตภัณฑ์และบริการเฉพาะด้าน (Industry-Specific AI Solutions)
ธุรกิจเริ่มใช้ AI ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมของตน เช่น AI สำหรับการแพทย์ การเงิน หรือการผลิต โดยมีการพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถตอบสนองความต้องการเฉพาะด้านมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ หรือการคาดการณ์ราคาหุ้น ธุรกิจควรมองหาวิธีการนำ AI ที่เจาะจงและเหมาะสมกับอุตสาหกรรมของตนมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ยกตัวอย่าง
- IBM Watson Health ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์และการวิจัยเพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคและวางแผนการรักษา โดยมีระบบที่ช่วยในการตรวจจับโรคและเสนอทางเลือกในการรักษาได้อย่างแม่นยำ
- Fintech – Square ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการทำธุรกรรมและพฤติกรรมของผู้ใช้ เพื่อคาดการณ์แนวโน้มทางการเงิน และช่วยในการป้องกันการฉ้อโกง
- AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Advanced Data Analytics)
การใช้ AI เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้น เช่น การใช้ Machine Learning และ Deep Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลทางการตลาด ข้อมูลลูกค้า หรือข้อมูลการดำเนินงาน ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกนี้ในการตัดสินใจที่ดียิ่งขึ้น การวิเคราะห์เชิงพาณิชย์เพื่อเพิ่มโอกาสทางการตลาดหรือการปรับกลยุทธ์ธุรกิจ
ยกตัวอย่าง
- Netflix ใช้ AI และ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการชมของผู้ใช้และเสนอเนื้อหาที่ตรงตามความสนใจของแต่ละบุคคล ส่งผลให้สามารถเพิ่มเวลาในการชมและรักษาผู้ใช้ไว้กับแพลตฟอร์ม
- Amazon ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและสินค้าทั้งหมด เพื่อคาดการณ์แนวโน้มการซื้อและจัดการสต็อกสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยลดการขาดแคลนสินค้าหรือการจัดเก็บเกินสต็อก
- AI และการทำงานร่วมกัน (Collaborative AI)
การพัฒนา AI ที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือ Collaborative AI เช่น ระบบที่ช่วยในการทำงานร่วมกันระหว่างทีมงานหรือในการทำงานในองค์กร โดย AI อาจช่วยในเรื่องการประสานงาน การสื่อสาร หรือการจัดการโครงการได้ดีขึ้น ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในองค์กร
ยกตัวอย่าง
- Slack ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการทำงานร่วมกันภายในทีม โดยการให้ข้อเสนอแนะในการจัดการโครงการ และการคัดกรองข้อความสำคัญที่ต้องให้ความสำคัญ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน
– Microsoft 365 ใช้ AI ในการทำงานร่วมกัน โดยการใช้ฟีเจอร์เช่น Microsoft Copilot ที่ช่วยในการสร้างเอกสาร การวิเคราะห์ข้อมูล และการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ
- AI สำหรับการจัดการและการปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience Enhancement)
การใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าให้ดีขึ้น เช่น การใช้ Chatbot ที่สามารถตอบสนองคำถามของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ หรือการใช้ AI ในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า และเสนอข้อเสนอที่เหมาะสม ธุรกิจจะสามารถเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและเสริมสร้างความสัมพันธ์ที่ดี
ยกตัวอย่าง
- Sephora ใช้ AI ในการปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งของลูกค้า โดยการใช้แชทบอทในการให้คำแนะนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ หรือการใช้ AI เพื่อเสนอแนะเครื่องสำอางที่ตรงตามความต้องการของลูกค้า
- ChatGPT by OpenAI ใช้ AI ในการสร้างประสบการณ์การสนทนาที่มีคุณภาพสำหรับลูกค้า โดยการตอบคำถามให้ข้อมูลและแก้ไขปัญหาของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
- การจัดการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล (Data Privacy and Security)
จากรายงานของ Check Point Threat Intelligence Report ระบุว่า องค์กรในประเทศไทยถูกโจมตี โดยเฉลี่ย 1,956 ครั้งต่อสัปดาห์ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยทั่วโลกถึง 61% สถิติที่น่าตกใจนี้ ทำให้เกิดภาพที่น่ากังวลเกี่ยวกับภาพรวมความปลอดภัยในปัจจุบันของประเทศไทย จากการโจมตีทาง ไซเบอร์ที่บ่อยครั้ง ควบคู่ไปกับแผน AI เชิงรุก ประเทศไทยจึงจำเป็นต้องคำนึงถึงในหลากหลายมิติเพื่อการเปลี่ยนผ่านอย่างราบรื่น
การใช้ AI เพื่อการจัดการและป้องกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัย โดยเฉพาะการใช้ AI ในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ การจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR ธุรกิจจึงต้องให้ความสำคัญกับการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้า
การติดตามแนวโน้มเหล่านี้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเอไอเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และรักษาความปลอดภัยของข้อมูล การนำเอาเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาใช้ในทางที่เหมาะสมจะช่วยให้ธุรกิจมีความได้เปรียบในการแข่งขันและตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในตลาด
ยกตัวอย่าง:
- Darktrace ใช้ AI ในการตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์และการป้องกันความเสี่ยง โดยระบบ AI ของพวกเขาสามารถเรียนรู้พฤติกรรมที่ผิดปกติในเครือข่ายและตอบสนองต่อการโจมตีในทันที
ความท้าทายของไทยในการแข่งขันด้าน AI กับทั่วโลก
ปัจจุบันตลาด Generative AI ทั่วโลก มีการลงทุนด้าน Generative AI มากกว่า 180,000 ล้านเหรียญสหรัฐ คาดว่าในปี 2030 จะมีการลงทุนมากกว่า 800,000 ล้านเหรียญสหรัฐ และตลาดที่ใหญ่ที่สุด ก็คือสหรัฐอเมริกา ดังนั้น Generative AI มีความสำคัญและถูกนำมาใช้งานอย่างกว้างขวางในการทำงาน เพราะสามารถลดต้นทุนและประหยัดเวลาทำงานไปพร้อมกันได้
ดังนั้น การผสมผสาน AI เข้ากับเศรษฐกิจของประเทศไทยคาดว่าจะช่วยเพิ่ม GDP อย่างมาก โดยคาดการณ์ว่าตลาด AI ในประเทศไทยจะเติบโตถึง 28.55% ในปีนี้
โดยได้รับแรงหนุนจากการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม
การเติบโตนี้ไม่เพียงแสดงถึงศักยภาพของ AI เท่านั้น แต่ยังสะท้อนถึงความมุ่งมั่นของประเทศในการเป็นผู้นำในภูมิภาคด้านการประยุกต์ใช้ AI ด้วยการส่งเสริมวัฒนธรรมนวัตกรรมและความร่วมมือ ประเทศไทยสามารถเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดโลก
เมื่อ AI คือเทคโนโลยีลูกใหม่ที่สามารถเข้ามาเป็นตัวเร่งการเติบโตทางเศรษฐกิจได้ในทุกอุตสาหกรรม ทำให้ประเทศต่าง ๆ ให้ความสนใจและเร่งออกนโยบายสนับสนุนการวิจัยและการพัฒนา AI อย่างเข้มข้น เพื่อให้ก้าวทันเทคโนโลยีที่กำลังจะเป็นมาตรฐานใหม่ แต่การพัฒนา AI ให้ประสบความสำเร็จและสามารถต่อยอดไปในทางอื่น ๆ ได้ประกอบด้วยปัจจัยสำคัญ 2 ประการ ดังนี้
- ระบบนิเวศของแต่ละประเทศ ในการสนับสนุนนวัตกรรมใหม่ และเทคโนโลยี (Overall Environment) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการบ่มเพาะการเติบโตของสิ่งประดิษฐ์และความคิดใหม่ ๆ เช่น กฎหมายการคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญา ความสามารถในการดึงดูดผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีและคุณภาพของสถาบันวิจัยทางวิทยาศาสตร์ในประเทศ เป็นต้น
- การเตรียมพร้อมรับมือของผู้ประกอบการ (Business Embracement) ซึ่งเป็นปัจจัยในการรับ AI มาใช้จริงในภาคธุรกิจ เช่น ประโยชน์ทางธุรกิจที่จะได้รับหากนำ AI มาใช้ยกระดับความร่วมมือระหว่างภาคธุรกิจและภาคการศึกษา และความตื่นตัวของธุรกิจในการลงทุนด้าน AI เป็นต้น
ทั้งนี้ หากเทียบความพร้อมในการรับ AI ของประเทศไทย เมื่อเทียบกับประเทศอื่น 10 ประเทศ ผ่านปัจจัยหลัก 2 ประการดังที่กล่าวข้างต้น จะสามารถแบ่งกลุ่มประเทศทั้ง 10 ออกเป็น 3 กลุ่มหลักคือ
- ผู้บุกเบิกการพัฒนา AI (Frontier) คือ ประเทศสหรัฐอเมริกา
- ผู้นำด้าน AI (Leaders) ประกอบด้วย ญี่ปุ่น จีน แคนาดา เยอรมนี และฝรั่งเศส ซึ่งมีโครงสร้างทางสถาบันที่ส่งเสริมนวัตกรรมใหม่ เช่น กฎหมายความคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญาที่เข้มแข็ง ระดับความเปิดกว้างในการรับเทคโนโลยีจากนานาชาติและสถาบันวิจัยที่มีคุณภาพ
- ผู้ตามด้าน AI (Followers) ประกอบด้วย อินโดนีเซีย อินเดีย ไทย และเวียดนาม ซึ่งเป็นกลุ่มประเทศที่ไม่ได้คิดค้นพัฒนา AI และยังขาดปัจจัยพื้นฐานที่สำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยี สะท้อนจากระดับของการคิดค้นนวัตกรรมในปัจจุบัน ผลิตภาพเพิ่มขึ้นไม่มากนัก จากการนำระบบ Automation ซึ่งเป็นเทคโนโลยีก่อนหน้า AI มาใช้ส่งผลให้ธุรกิจยังมีข้อจำกัดหรือความลังเลในการรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่าง AI
จากข้อมูลของ McKinsey ชี้ว่า ธุรกิจที่มีการนำ AI มาใช้มากที่สุดในอาเซียน คือ ภาคโทรคมนาคม ภาคการเงิน ธุรกิจการขนส่ง และกลุ่มสุขภาพและโรงพยาบาล ขณะที่ประเทศไทยพบว่า การนำเทคโนโลยีมาใช้ ยังจำกัดอยู่ในภาคโทรคมนาคมและโรงพยาบาลเป็นหลัก สอดคล้องกับข้อมูลจากการสัมภาษณ์ผู้ประกอบการในไทยกว่า 1,800 ราย เกี่ยวกับการตัดสินใจลงทุนใน ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THAILAND ระบบ Automation และซอฟท์แวร์ซึ่งพบว่า อุตสาหกรรมในไทยส่วนใหญ่ที่ลงทุนด้าน AI คือ กลุ่มโทรคมนาคม กลุ่มโรงพยาบาลและภาคการผลิต
ดังนั้น ประเทศไทยจำเป็นต้องเร่งสร้างระบบนิเวศที่เอื้อต่อการค้นคว้าและพัฒนานวัตกรรมใหม่ เพื่อก้าวให้ทันประเทศต่าง ๆ ให้ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่มากที่สุด โดย 3 อุปสรรคหลักในการพัฒนา AI จากแบบสอบถามของผู้บริหารทั่วโลก คือ (1) ด้านข้อมูล (Big Data) (2) ด้านแรงงาน และ (3) ด้านวัฒนธรรมองค์กรและการให้ความสำคัญของผู้บริหาร ซึ่งไทยเรามีข้อได้เปรียบประเทศอื่น ๆ ที่อยู่ในกลุ่มผู้ตามด้วยกัน คือเรื่องข้อมูลเนื่องจากประชากรไทยมีอัตราการเข้าถึงสมาร์ทโฟนที่ค่อนข้างสูง จึงเกิดร่องรอยทางดิจิทัล (Digital Footprint) ซึ่งเป็นส่วนประกอบสำคัญต่อการพัฒนา AI แต่ยังต้องเร่งพัฒนาในด้านแรงงานและวัฒนธรรมด้วย
ที่กล่าวมาทั้งหมดนี้ สะท้อนให้เห็นว่า ในปีนี้ AI และ Machine Learning มีความโดดเด่นและมาแรงมาก จึงถูกนำไปใช้งานอย่างแพร่หลายในแทบทุกวงการธุรกิจ เหตุเพราะสามารถตอบโจทย์ได้ทั้งผู้ประกอบการธุรกิจและผู้บริโภค ที่สำคัญปัจจุบันเริ่มใช้งานง่ายขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญในแต่ละสาขาอาชีพนำข้อมูลและเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตอบโจทย์ความต้องการในการทำงานได้ดียิ่งขึ้น ดังนั้น เทคโนโลยีใหม่นี้ ย่อมส่งผลต่อดีต่อ SME ไทย หากใครสามารถปรับและนำไปใช้งานได้ก่อน ย่อมเป็นโอกาสใหม่ ๆ ทางธุรกิจอย่างแน่นอน
