กรณีศึกษา กว่าจะนำ Data มากลั่นเป็นผลิตภัณฑ์และบริการเพื่อลูกค้า SCB จากทีม Digital Banking

อย่าเข้าใจผิดไปว่าการมี Data (ข้อมูล) มหาศาลในมือแปลว่าถือไพ่เหนือกว่า เพราะความเหนือชั้นที่แท้จริงเขาวัดกันที่ความสามารถในการวิเคราะห์และบริหารจัดการข้อมูลที่มีอยู่อย่างท่วมท้น นำไปสร้างมูลค่าเพิ่ม สร้างโปรดักส์ ตีความเป็นกลยุทธ์ นำเสนอบริการที่ตอบโจทย์ ตรงใจ แก้ปัญหาตรงจุดและไวที่สุดต่างหาก

โดยเฉพาะธุรกิจการเงินการธนาคาร ปริมาณข้อมูลมหาศาลทั้งพฤติกรรมการใช้จ่าย พฤติกรรมการลงทุน ช่วงเวลาที่ทำธุรกรรม ฯลฯ คือขุมทรัพย์มีค่าที่สามารถพลิกโฉมธุรกิจได้เลย

ราเมษฐ์ ศศิรัชพรชัย Principal Data Scientist, SCB ย่อยข้อมูลมหาศาลให้กลายเป็นสไลด์เพียงไม่กี่หน้าเพื่ออธิบายถึงเบื้องหลังการทำงานของทีม Digital Banking ภายในบูธ AREA X by SCBX ที่จัดขึ้นในงาน Techsauce Global Summit 2023 งานประชุมด้านเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่ผ่านมา กว่าจะเป็นผลิตภัณฑ์ บริการ และฟีเจอร์ที่พัฒนาเพื่อลูกค้า SCB พวกเขาต้องคิด เค้น และเน้นเรื่องอะไรเป็นสำคัญ

“เป้าหมายของทีม Digital Banking คือการนำ Data มาทำให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับลูกค้าของธนาคารและสังคมผ่าน Digital Service เป็นความท้าทายอย่างมาก โดยเฉพาะในช่วงที่พฤติกรรมของผู้บริโภคเปลี่ยนไปและการเปลี่ยนผ่านของยุคสมัยที่ทำให้ธนาคารต้องเป็น Digital”

ราเมษฐ์ ฉายภาพตัวเลขการเติบโตช่วงปี 2020-2022 พบว่า ธนาคารไทยพาณิชย์มีผู้ใช้งาน Mobile Banking หรือ SCB EASY กว่า 16 ล้านราย เพิ่มขึ้น 60% จากช่วงก่อนโควิด มี Transaction ผ่าน SCB EASY เพิ่มขึ้น 4 เท่า 5,000 ล้านครั้งต่อปี ซึ่งลูกค้าที่ใช้ช่องทาง Mobile Banking คิดเป็น 90% ของลูกค้าธนาคารแล้ว

“ที่น่าสนใจคือ ปัจจุบันการขอสินเชื่อ การซื้อประกันและซื้อกองทุน ลูกค้าทำผ่านช่องทางดิจิทัลเพิ่มมากขึ้นกว่า 90% อย่างการขอสินเชื่อมีมากกว่า 95% แล้ว” ราเมษฐ์กล่าวเสริม

และเพื่อให้ข้อมูลมหาศาลนำมาสร้างมูลค่าเพิ่มได้สูงสุด มีประโยชน์ต่อลูกค้ามากที่สุด ทีม Digital Banking จึงโฟกัสไปที่ประสิทธิภาพของการใช้ข้อมูล ราเมษฐ์ยกตัวอย่างโปรดักส์และฟีเจอร์สำคัญๆ ที่นำ Data ไปใช้ให้เกิดประโยชน์

“ยกตัวอย่างการปล่อยสินเชื่อ ถ้าเป็นลูกค้า SCB อยู่แล้วหรือเป็นลูกค้าที่มี Transaction เราจะรู้ได้เลยว่าลูกค้าแต่ละรายมีรายได้เท่าไร นำมาวิเคราะห์ความเสี่ยงได้ผ่านพฤติกรรมการใช้จ่ายที่เกิดขึ้นผ่าน Digital Service ทำให้เราสามารถวิเคราะห์ ประเมิน และให้คำตอบลูกค้าที่ขอสินเชื่อได้ภายใน 15 นาที ลูกค้าแทบไม่ต้องรอ กดขอสินเชื่อ อนุมัติ รับเงิน และการทำประเมินความเสี่ยงของลูกค้ายังส่งผลต่อดอกเบี้ยที่เขาจะได้รับ ใครความเสี่ยงต่ำก็ได้ดอกเบี้ยถูกลง”

ราเมษฐ์อธิบายต่อว่า การทำ Credit Scoring Model  ยังช่วยให้ธนาคารเลือกลูกค้าที่ดีได้มากขึ้น เมื่อมีลูกค้าที่ดีเพิ่มขึ้น Portfolio ก็ดี นั่นหมายถึงกำไรที่มากตาม ปลายทางคือสามารถขยายฐานไปรับลูกค้าที่มีความเสี่ยงได้มากขึ้น

“สำหรับกลุ่มที่ไม่ใช่ลูกค้าธนาคาร SCB ที่ต้องการขอสินเชื่อ เรากำลังนำ AI เข้ามาช่วยในการอ่านเอกสารต่างๆ ที่ลูกค้ายื่นเข้ามาผ่านระบบเป็นไฟล์ PDF ได้ทันที ไม่ต้องใช้พนักงาน”

ด้านลูกค้ากลุ่มธุรกิจ ราเมษฐ์บอกว่า Pain Point ไม่ต่างกัน คือต้องการการอนุมัติที่ง่าย รวดเร็ว ทีม Digital Banking จึงนำ Data มาทำ Real Time Approval

“AI ช่วยให้เรามองเห็น Network Supply Chain ของลูกค้าทั้งหมดที่ใช้ Transaction ผ่าน SCB ยกตัวอย่าง บริษัท A มีการซื้อขายกับบริษัท B และบริษัท B อยู่ใน Network Supply Chain เดียวกับบริษัท C ถ้าเกิดความเสี่ยงขึ้นกับบริษัทหนึ่งมันกระทบทั้งหมด”

ไม่แต่เฉพาะกับธุรกิจขนาดกลางถึงใหญ่ AI ยังช่วยปิดช่องว่างของธุรกิจขนาดเล็กหรือบริษัทที่เพิ่งเปิดแต่ไม่มี Financial Statement เกิน 2-3 ปี ให้สามารถกู้สินเชื่อได้

“เราพยายามที่จะสร้างระบบที่วิเคราะห์รายได้ที่แท้จริงและงบการเงินของบริษัทขนาดเล็ก เพื่อให้บริษัทเหล่านี้ผ่านเกณฑ์และขอสินเชื่อได้ง่ายขึ้น”

ความมั่นคงทางการเงินส่วนบุคคลก็เป็นโจทย์สำคัญของ SCB เสมอ แต่แทนที่จะยัดเยียดผลิตภัณฑ์ทางการเงิน SCB เลือกที่จะสร้าง Financial Literacy ความรู้ด้านการเงินให้กับลูกค้าก่อน และยังเป็นความรู้ด้านการเงินที่เฉพาะเจาะจงตัวบุคคลอีกด้วย

“คนส่วนใหญ่ไม่ค่อยรู้ว่าตัวเองใช้เงินกับอะไรบ้าง โจทย์แรกคืออยากให้เขาเข้าใจการเงินของตัวเองได้ดีขึ้น ใน SCB EASY จะมีฟีเจอร์ ‘Just4You’ เป็น Personal Financial Management ที่ช่วยอธิบายว่าเราใช้เงินกับอะไร รับเงินจากทางไหน เพื่อให้เห็นพฤติกรรมการใช้จ่ายของตัวเอง จากนั้นเราถึงค่อยแนะนำว่าการที่เขาจะบริหารเงินให้ดีขึ้นต้องรู้อะไรบ้าง และควรจะนำเงินไปลงทุนอะไร เกิดเป็นฟีเจอร์ ‘Wealth4You’ แนะนำกองทุนให้ลูกค้า แบบไหนเหมาะสมกับเขา ตั้งแต่คนที่เริ่มต้นและคนที่ลงทุนมาสักระยะ”

โปรดักส์สุดท้ายที่ราเมษฐ์ยกตัวอย่างคือ ‘ประกัน’ พร้อมโจทย์ที่ว่าจะทำอย่างไรให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงโปรดักส์กลุ่มนี้ได้ง่ายขึ้น เพื่อทำให้ลูกค้ามีความมั่งคั่งทางการเงินและการใช้ชีวิตมากขึ้น

พอให้ทุกคนเห็นภาพของโปรดักส์และฟีเจอร์ที่คุ้นเคยแล้ว ภาณุ อึ้งสกุล Principal Data Scientist, SCB ก็พาเราไปดูเบื้องหลังการทำงานของทีม Digital Banking และการนำ AI เข้ามาอยู่ในทุกกระบวนการของโปรดักส์ได้อย่างไร

ภาณุ อธิบายด้วยการยกตัวอย่างผลิตภัณฑ์สินเชื่อ “การทำงานทุกครั้งเราจะเริ่มจากการ Targeted Marketing นำ Data มาค้นหาว่าลูกค้าคนไหนมีโอกาสสมัครสินเชื่อมากที่สุด ระหว่างนั้นยังทำ Real Time Marketing โดยจับช่วงเวลาที่คาดว่าลูกค้าคนนั้นๆ ต้องการใช้สินเชื่อและส่งโปรดักส์นำเสนอไป”

กระบวนการต่อไปคือ Product Q&A via Chatbot เมื่อลูกค้าอยากได้สินเชื่อแต่ไม่รู้ว่าจะสมัครอย่างไร ก็สามารถสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมผ่าน Chatbot จากนั้น ML Underwriting จะเข้ามาวิเคราะห์ว่าลูกค้าผ่านเกณฑ์หรือไม่ โดยนำพฤติกรรมการใช้จ่าย การเก็บเงิน การลงทุน การอนุมัติยังวิเคราะห์ความเสี่ยงเพื่อคำนวณดอกเบี้ยที่เหมาะสม ยิ่งความเสี่ยงน้อย ดอกเบี้ยถูก ความเสี่ยงมาก ดอกเบี้ยอาจจะสูงกว่า

“กระบวนการสุดท้ายคือ Smart Collection เมื่อลูกค้าได้สินเชื่อไปแล้วถ้ามีการผิดนัดชำระ ระบบนี้จะเข้ามาวิเคราะห์แล้วว่าเขามีความสามารถในการจ่ายเองโดยไม่ต้องทวงได้ไหม เพราะเขาอาจจะแค่ลืมจ่าย ระบบสามารถ Detect ได้ว่าใครต้องติดตามหรือไม่”

อีกตัวอย่างคือ ‘การลงทุน’ ขั้นตอนเบื้องต้น AI จะทำงานคล้ายกัน อย่างขั้นตอน Targeted Marketing ค้นหาคนที่มีแนวโน้มการลงทุน มีการทำ Real Time Marketing เหมือนกัน แต่จะต่างตรงที่ Product Recommendation Expert Views + AI เป็นการแนะนำกองทุนที่เหมาะสมกับลูกค้าโดยยึดตามคำถามที่เคยถามในอดีต เช่น ต้องการความเสี่ยงต่ำ สนใจในธุรกิจบางประเภท โดยมี Expert Views เข้ามาช่วย เป็นเหมือนมุมมองของ CIO (Chief Investment Office) ที่บอกว่าภาพตลาดตอนนี้เป็นอย่างไร ควรลงทุนอะไร

และที่สำคัญคือการทำ Portfolio Monitoring เพื่อมอนิเตอร์พอร์ทของลูกค้า เช่น หากมีกำไรเกิดขึ้นเราจะวิเคราะห์ให้เห็นว่ากำไรที่ได้นั้นมาจากส่วนไหนบ้างและปัจจัยที่ก่อให้เกิดกำไร

เผื่อใครที่สนใจอยากเป็นส่วนหนึ่งของทีม Digital Banking เพื่อร่วมสร้างการเปลี่ยนแปลงทางการเงินที่ดีให้กับลูกค้า SCB ภาณุจึงชวนคนที่เข้าร่วมฟังเวิร์กช็อปในครั้งนี้ได้ไปรู้จักกับทีมเบื้องหลังการนำ AI เข้าไปอยู่ในทุก Journey ของธนาคาร

“เรามีฝ่าย Digital Banking ที่ประกอบไปด้วย 4 ทีม ได้แก่ Platforms, Data, Analytical Capabilities และ Product เวลาทำงานเราจะทำงานกันเป็นลูป ยกตัวอย่างแพลตฟอร์มเช่น SCB EASY, SCB Connect หรือ SCB Protect Online ซึ่งทุกๆ การทำธุรกรรมในแพลตฟอร์มทำให้เราได้ Data ของลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นถอน โอน จ่าย เราก็ได้ Financial Transaction รวมถึงเข้าใจไลฟ์สไตล์และพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้าด้วย รู้เรื่องการลงทุน เข้าใจ Engagement Data เข้าแอปเมื่อไร ใช้งานนานมั้ย สิ่งเหล่านี้จะถูกส่งต่อไปยังทีม Analytic เพื่อนำ Data ไปทำฟีเจอร์ใหม่ๆ ผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ไปเสริมโปรดักส์ต่างๆ ซึ่งสุดท้ายแล้วโปรดักส์ก็ถูกนำไปวางอยู่ในแพลตฟอร์มต่างๆ ที่กล่าวไปข้างต้น”

ถ้าอ่านมาถึงบรรทัดนี้แล้วรู้สึกว่าไฟในใจมันเรียกร้องและต้องการเป็นหนึ่งในฟันเฟืองสำคัญที่จะพา SCB ไปสู่ Digital Bank เต็มรูปแบบ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://careers.scb.co.th/th/