A Thoughtful Approach for the Acceleration of AI in Financial: แนวทางเชิงรุกอย่างรอบคอบในการนำ AI มาใช้ในภาคการเงิน

ในงาน AWS Summit Bangkok 2026 ที่ผ่านมา คุณอโรรา อุนนะนันทน์ ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายกำกับและตรวจสอบความเสี่ยงด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ จากธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ได้มาแบ่งปันมุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในภาคการเงินไทย มาดูกันว่าท่านพูดถึงอะไรบ้าง

ภาคการเงินไทยเปลี่ยนแปลงเร็วแค่ไหน?

ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าในช่วงหลายปีที่ผ่านมา บริการทางการเงินในไทยเปลี่ยนไปแบบก้าวกระโดด ไม่ว่าจะเป็น

• โมบายแบงก์กิ้ง ที่ใช้งานง่ายและสะดวกขึ้นมาก
• การโอนเงิน/ชำระเงิน ที่รวดเร็วกว่าแต่ก่อนหลายเท่า
• การเปิดบัญชีออนไลน์ โดยไม่ต้องไปสาขา
• การยืนยันตัวตนด้วยการสแกนใบหน้า
• และในอนาคตอันใกล้จะมี Virtual Bank หรือธนาคารพาณิชย์ไร้สาขาเกิดขึ้นด้วย

นอกจากนี้ สถาบันการเงินยังนำเทคโนโลยีอื่น ๆ อย่าง Cloud Computing และ Blockchain มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เช่น การโอนเงินระหว่างประเทศที่เร็วขึ้น

AI ไม่ใช่เรื่องใหม่ในวงการธนาคาร

จริง ๆ แล้ว สถาบันการเงินไทยใช้ AI และ Machine Learning มานานแล้ว เช่น

• วิเคราะห์ข้อมูล เครดิตสกอร์ ของลูกค้า
• ช่วยในการบริหารความเสี่ยง
• ตรวจจับการทุจริต (Fraud Detection)

แต่ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา เมื่อ Generative AI ก้าวหน้าขึ้นมาก ทุกสถาบันการเงินต่างหันมาให้ความสนใจและกำหนดเป็นกลยุทธ์หลักขององค์กรอย่างจริงจัง รวมถึงการพัฒนาทักษะบุคลากรให้พร้อมใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย

3 ความเสี่ยงหลักที่ต้องระวัง

แม้ AI จะมีประโยชน์มหาศาล แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงใหม่ ๆ ที่ไม่ควรมองข้าม

1. ความเสี่ยงด้านไซเบอร์

• การใช้ AI ทำให้สถาบันการเงินพึ่งพา บริษัทเทคโนโลยีภายนอก มากขึ้น ถ้าบริษัทเหล่านั้นโดนโจมตี ผลกระทบจะลามมาถึงธนาคารด้วย
• อาชญากรใช้ AI สร้าง อีเมลฟิชชิง ที่แนบเนียนขึ้น จนยากจะตรวจจับ
• ที่น่ากังวลคือ ต่อไปนี้คนที่เขียนโปรแกรมได้แค่พอใช้ ก็อาจกลายเป็น Hacker ได้ง่ายขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ AI

2. ความเสี่ยงด้านข้อมูลและโมเดล

• หลักการ "Garbage In, Garbage Out" ยังคงใช้ได้เสมอ ถ้าข้อมูลที่ใช้เทรนโมเดลไม่มีคุณภาพ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะคลาดเคลื่อน
• โมเดลที่ซับซ้อนมาก อาจ อธิบายเหตุผลของการตัดสินใจไม่ได้ ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงในการนำไปใช้งานจริง

3. ความเสี่ยงจาก Deepfake

• ต่างประเทศเริ่มมีกรณีใช้ Deepfake หลอกลวงทางการเงิน เช่น กรณีที่ฮ่องกงที่คนร้ายปลอมเป็น CFO ผ่านวิดีโอคอล แล้วสั่งพนักงานโอนเงินจำนวนมหาศาล
• แม้ในไทยยังไม่เกิดขึ้น แต่ก็ไม่ควรประมาท เพราะในยุคที่ทุกอย่างเป็นดิจิทัล การตรวจจับสิ่งเหล่านี้ยิ่งยากขึ้นเรื่อย ๆ

ธปท. ทำอะไรเพื่อรับมือ?

ธปท. ได้ออก แนวนโยบาย AI Risk Management โดยมีเป้าหมายชัดเจนคือ ส่งเสริมให้ใช้ AI แต่ต้องใช้อย่างปลอดภัย โดยครอบคลุม 2 เรื่องสำคัญ

1. กรอบการกำกับดูแล AI — คณะกรรมการและผู้บริหารระดับสูงต้องมีส่วนรับผิดชอบ และต้องมีการดูแลการใช้งาน AI ที่มีความเสี่ยงสูงหรือที่ติดต่อกับลูกค้าโดยตรง

2. กรอบการควบคุมความเสี่ยง — ดูแลคุณภาพข้อมูลที่ใช้เทรนโมเดล ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ และยกระดับการป้องกันภัยไซเบอร์อยู่เสมอ

นอกจากนี้ ธปท. ยังอยู่ระหว่างการทบทวนแนวทางการจัดการความเสี่ยงจากบุคคลที่สาม (Third Party) เพราะเมื่อสถาบันการเงินพึ่งพาผู้ให้บริการเทคโนโลยีภายนอกมากขึ้น ความเสี่ยงจากห่วงโซ่อุปทานของเทคโนโลยีก็สูงขึ้นตามไปด้วย

สรุป: ต้องก้าวไปด้วยกัน

ธปท. มุ่งหวังให้ภาคการเงินไทย พัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง ควบคู่กับความมั่นคงปลอดภัย โดยต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกฝ่าย ทั้งหน่วยงานรัฐ สถาบันการเงิน และผู้ให้บริการเทคโนโลยี เพื่อสร้างระบบนิเวศทางการเงินดิจิทัลที่แข็งแกร่งและปลอดภัยสำหรับทุกคน

💡 บทเรียนสำคัญ: AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือช่วยทำงานอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น ความสามารถหลักขององค์กร ที่จะกำหนดความสามารถในการแข่งขันในอนาคต แต่ก็ต้องไม่ลืมว่ายิ่งใช้มากก็ยิ่งต้องระวังมากเช่นกัน