อัลกอริธึม Machine Learning (ML), เทคโนโลยี Deep Learning (DL) รวมถึง เทคโนโลยี AI หรือ Artificial Intelligence ได้ถูกนำมาช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในด้านต่างๆ เช่น การแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการคัดแยกรูปภาพ การตรวจจับวัตถุ การวิเคราะห์การถดถอย การประมวลผลภาษาของมนุษย์ การรวมโมเดลการเรียนรู้ที่หลากหลาย และอื่นๆ
เทคนิคเหล่านี้ใช้การทำงานร่วมกันกับชุดข้อมูลที่หลากหลายเข้าด้วยกัน เช่น ข้อความ ข้อมูลล็อก ชุดเวลา รูปภาพ เสียง ฯลฯ แต่คำถามที่หลายคนยังสงสัยคือ เทคโนโลยี AI ถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมไหน และถูกใช้อย่างไรบ้าง
เน็ตแอพ (NetApp) ผู้นำในการบริหารจัดการข้อมูลสำหรับระบบไฮบริดคลาวด์ ได้เผยแพร่ข้อมูลพร้อมยกตัวอย่างการนำ AI ไปใช้งานในธุรกิจค้าปลีก การเงิน รวมถึงการใช้ในหน่วยงานภาครัฐ ดังต่อไปนี้
การใช้งาน AI ในธุรกิจค้าปลีก
การใช้งาน AI ในภาคธุรกิจค้าปลีกมุ่งเน้นการแก้ไขปัญหาเรื่องการปรับปรุงประสิทธิภาพในซัพพลายเชน ระดับสินค้าคงคลัง ราคา รวมไปถึงการปรับปรุงประสบการณ์สำหรับลูกค้า
โดยการใช้ AI ในการจัดการซัพพลายเชนและสินค้าคงคลังนั้นมาจากสาเหตุภาวะขาดทุนจากการจัดเก็บสต็อกที่มากเกินไป ลำพังในทวีปอเมริกาเหนือก็มีมูลค่าสูงถึง 123.4 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ/ปี ขณะที่ความสูญเสียจากปัญหาสินค้าหมดสต็อกมีมูลค่าถึง 129.5 พันล้านเหรียญ/ปี นี่คือจุดที่หลายๆ บริษัทให้ความสนใจเป็นพิเศษ โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริษัทที่มีร้านค้าสาขาจำนวนมากและมีศูนย์จัดส่งสินค้าในภูมิภาคต่างๆ
ทุกวันนี้ร้านค้าปลีกใช้เทคโนโลยี AI เพื่อทำนายเกี่ยวกับความต้องการสินค้า ทำความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อ จัดการสินค้าคงคลัง และลดความสูญเสียที่เป็นผลมาจากปัญหาสินค้าค้างสต็อกและปัญหาสินค้าหมดสต็อก โดยเทคโนโลยีดังกล่าวทำหน้าที่วิเคราะห์ช่องว่างในการดำเนินงาน เพื่อคาดการณ์ล่วงหน้าและเติมสต็อกสินค้าในระดับที่เหมาะสมสำหรับแต่ละร้าน รวมไปถึงการจัดวางสินค้าในลักษณะที่เหมาะสม และการจัดกลุ่มสินค้าโปรโมชั่นที่เกี่ยวข้องกัน
AI ยังถูกนำมาใช้เพื่อการปรับปรุงการกำหนดราคา ซึ่งเป็นผลมาจากธุรกิจค้าปลีกมีส่วนต่างกำไรที่น้อยมาก ดังนั้นการปรับปรุงในเรื่องราคาจึงช่วยเพิ่มรายได้และผลกำไรให้กับองค์กร โดยหมายรวมถึงการระบุปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลกระทบต่อราคา เช่น สภาพอากาศ สภาพตลาด และดัชนีต่างๆ ภายในร้านค้า, การกำหนดระดับราคาที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ และตอบสนองต่อการกำหนดราคาของคู่แข่งโดยอัตโนมัติ
นอกจากนี้ ในธุรกิจค้าปลีก AI ยังถูกนำมาใช้เพื่อนำเสนอประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ดีกว่า โดยค้นหาวิธีการใหม่ๆ ในการดึงดูดลูกค้า และให้คำแนะนำโดยอัตโนมัติโดยใช้เอนจิ้นการแนะนำแบบเฉพาะบุคคล
ร้านค้าที่ไม่มีเคาน์เตอร์ชำระเงินถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) การจดจำใบหน้า และ AI หุ่นยนต์ที่รองรับการสนทนาจะสร้างแผนที่ดิจิทัลและให้บริการภายในอาคารตามสถานที่ที่เกี่ยวข้อง ขณะที่แชทบอทจะช่วยปรับปรุงการให้บริการแก่ลูกค้า และการช้อปปิ้งโดยใช้ระบบสั่งงานด้วยเสียงจะช่วยเพิ่มความสะดวกในการจับจ่ายใช้สอยอย่างเหนือชั้น
ตัวอย่างคือ Amazon-Go เป็นร้านค้าแบบไม่มีเคาน์เตอร์ชำระเงิน ซึ่งขับเคลื่อนด้วย AI และการใช้ Alexa ในการเลือกซื้อสินค้าก็ได้รับความนิยมแพร่หลายมากขึ้น ขณะที่ FashionAI ซึ่งเป็นระบบให้คำแนะนำแบบ mix-and-match ที่เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย ให้บริการโดย Alibaba ส่วน Ask-eBay ช่วยเพิ่มความสะดวกในการค้นหาแคตตาล็อกสินค้ากว่า 60 ล้านรายการ รวมถึงการซื้อสินค้าโดยใช้ Google Home
การใช้งาน AI ในธุรกิจการเงิน
บริษัทที่ปรับใช้เทคโนโลยี AI ในภาคการเงิน ควบคู่ไปกับการดำเนินกลยุทธ์เชิงรุก มีส่วนต่างกำไรในธุรกิจสูงขึ้นอย่างมาก ทั้งนี้ AI ได้รับการใช้งานในหลากหลายรูปแบบสำหรับบริการด้านธนาคาร ประกันภัย และการลงทุน โดยระบบต่างๆ ใช้เทคโนโลยี AI กับแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เพื่อค้นหาตัวบ่งชี้ที่สำคัญเกี่ยวกับการลงทุนและความเสี่ยงภายในเวลาที่รวดเร็วกว่าวิธีการแบบเดิมๆ
การใช้งาน AI ที่พบเห็นอย่างแพร่หลายในธุรกิจการเงิน มีตั้งแต่การใช้เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง โดยนำระบบ AI ใช้การเรียนรู้ตามกฎเกณฑ์และเทคนิคต่างๆ เพื่อแยกแยะ ตีความ ค้นหา และเชื่อมโยงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง เพื่อรองรับการระบุธุรกรรมที่บ่งชี้ถึงแบบแผนของกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง
ทั้งนี้ มีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่ใช้ AI เพื่อช่วยให้ธนาคารต่างๆ ทั่วโลกสามารถตรวจสอบข้อมูลที่เก็บไว้ในบันทึกข้อมูลลูกค้า โดยเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับลูกค้า
ตัวอย่างคือ บริษัท Onfido นำเสนอโซลูชั่นการตรวจสอบตัวตนด้วยการตรวจสอบเอกสารที่ยืนยันตัวตนของบุคคล และเปรียบเทียบกับข้อมูลไบโอเมตริกในส่วนของใบหน้า และอ้างอิงกับฐานข้อมูลเครดิตระหว่างประเทศและรายชื่อบุคคลที่ต้องเฝ้าระวัง
AI ยังถูกนำมาใช้ในระบบให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องกับบริการด้านการเงิน การประกันภัย และการลงทุน โดยระบบดังกล่าวใช้เทคโนโลยี AI ในการเรียนรู้ และนำเสนอคำแนะนำการลงทุนที่เหมาะกับแต่ละบุคคล โดยอ้างอิงเป้าหมายการลงทุนของบุคคลนั้น รวมไปถึงระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้ และสภาพตลาด
โมเดล AI จะถูกฝึกฝนเพื่อช่วยให้ลูกค้าได้รับผลิตภัณฑ์ด้านประกันภัยในระดับที่ถูกต้อง และในทำนองเดียวกัน เทคโนโลยีดังกล่าวจะถูกใช้ในการประมวลผลและกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกจากคำขอกู้ยืม/การจดจำนองและข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
นอกจากนี้ AI ยังถูกนำมาใช้เป็นบอทสำหรับงานบริการลูกค้า ซึ่งวิธีการเรียนรู้ที่ใช้ในการตีความและตอบสนองความต้องการและปัญหาของลูกค้าโดยอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดค่าใช้จ่ายในธุรกิจธนาคาร ประกันภัย และหลักทรัพย์ได้
โมเดลต่างๆ จะได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลที่เป็นข้อความ โดยใช้วิธีการประมวลผลภาษาของมนุษย์ (Natural Language Processing - NLP) และโดยทั่วไปแล้วก็มักจะส่งให้เป็นหน้าที่ของสมาร์ทโฟนสำหรับการคาดคะแนชุดข้อความส่วนนี้ให้
การใช้งาน AI ในด้านกลาโหม/ภาครัฐ
นอกจากภาคธุรกิจ AI ยังถูกนำมาใช้ในภาครัฐเพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายโดดยอาศัยการทำงานของระบบอัตโนมัติ แต่ไม่เพียงเท่านั้น เพราะ AI ยังถูกนำมาใช้ในกองทัพด้วย
สำหรับการใช้งาน AI ในภาครัฐเป็นไปเพื่อการปรับปรุงประสิทธิภาพและการประหยัดค่าใช้จ่าย ทั้งนี้ ปัญหาที่พบเห็นได้ทั่วไปคือ ทรัพยากรที่จำกัด ความจำเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อใช้ในการตัดสินใจ และงานเอกสารมากมายที่บั่นทอนประสิทธิภาพการทำงาน แอพพลิเคชั่นที่ใช้ AI ช่วยลดความสิ้นเปลือง ลดค่าใช้จ่าย แก้ไขปัญหาข้อจำกัดเกี่ยวกับทรัพยากรโดยอาศัยระบบงานอัตโนมัติ ซึ่งช่วยเพิ่มความถูกต้องแม่นยำในการทำงานได้อีกทางหนึ่ง
ข้อมูลวิจัยของ Deloitte ชี้ว่า การใช้งาน AI ในภาครัฐจะช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านแรงงานได้มากถึง 41.1 พันล้านเหรียญในช่วง 5-7 ปี ถ้าหากมีการลงทุนใน AI ในระดับที่สูง
ขณะที่ด้านกลาโหม AI และหุ่นยนต์ในตลาดการป้องกันประเทศทั่วโลกมีมูลค่าสูงถึง 39.22 พันล้านเหรียญในปี 2561 และคาดว่าจะเพิ่มเป็น 61 พันล้านเหรียญภายในปี 2570 โดยเทคโนโลยีหุ่นยนต์, NLP, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, การรู้จำเสียงพูด เป็นเทคโนโลยีที่จะมีการใช้งานมากที่สุด
ขณะที่ปัจจุบัน โดรนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกใช้ในงานด้านข่าวกรอง ส่วนหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย ML ถูกใช้ในงานค้นหาและกู้ภัย และมีการใช้ DL เพื่อสร้างการรับรู้ตามสถานการณ์สำหรับหุ่นยนต์และโดรน
นอกจากนี้ เนื่องจากหน่วยงานของกองทัพมีการปรับเปลี่ยนสู่ดิจิทัลเพิ่มมากขึ้น จึงจำเป็นที่จะต้องได้รับการรักษาความปลอดภัยอย่างเข้มงวด และเตรียมรับมือกับมัลแวร์และการโจมตีในรูปแบบฟิชชิ่งต่อดาต้าเซ็นเตอร์ และเทคโนโลยี AI ถูกใช้ประโยชน์เพิ่มมากขึ้นเพื่อรองรับงานสำคัญๆ เหล่านี้นั่นเอง
ท้ายที่สุด การประยุกต์ใช้งาน AI ในกลุ่มอุตสาหกรรมต่างๆ จำเป็นต้องอาศัยการจัดเก็บข้อมูลที่สอดประสานกันระหว่าง อุปกรณ์ปลายทาง (edge) ศูนย์คอมพิวเตอร์หลัก (core) และระบบคลาวด์ ดังนั้นการจัดการข้อมูลอย่างไร้รอยต่อจึงมีความสำคัญ องค์กรต่างๆ สามารถเลือกที่จะพัฒนาแอพพลิเคชั่น AI บนระบบคลาวด์สาธารณะหรือระบบที่ติดตั้งภายในองค์กรก็ได้ โดยขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล ขนาดของชุดข้อมูล และต้นทุนค่าใช้จ่าย
อ่านเพิ่มเติมไม่พลาดเรื่องราวน่าสนใจอื่นๆ ของเรา ติดตามเราได้ที่ เพจเฟซบุ๊ก Forbes Thailand Magazine
