ระหว่างที่ให้คำปรึกษาลูกค้าระดับ Ultra-High-Net-Worth ที่บริษัท JPMorgan “เอมมี่ ฐิตาภรณ์ สกุลร่มโพธิ์ชัย” มองเห็นช่องว่างในการเข้าถึงโอกาสที่ยังไม่มีใครแก้ไขอย่างจริงจัง เธอจึงเลือกที่จะลงมือแก้ไขด้วยตัวเอง

จากประสบการณ์ในการบริหารพอร์ตการลงทุนให้กับลูกค้าระดับ Ultra-High-Net-Worth ที่ JPMorgan Private Bank ในฮ่องกง ทำให้ เอมมี่ ฐิตาภรณ์ สกุลร่มโพธิ์ชัย เห็นถึงความแตกต่างอย่างชัดเจนที่ไม่อาจมองข้ามได้ ลูกค้ากลุ่มนี้สามารถเข้าถึงทั้งองค์ความรู้ โอกาสการลงทุน และความเชี่ยวชาญในระดับที่นักลงทุนส่วนใหญ่ไม่สามารถเข้าถึงได้ ไม่ว่าจะเป็นการลงทุนนอกตลาดหลักทรัพย์ ผลิตภัณฑ์ตราสารอนุพันธ์ กลยุทธ์การลงทุนทางเลือก รวมถึงการวางแผนมรดกและกองทุนทรัสต์ที่ซับซ้อน

ฐิตาภรณ์ สกุลร่มโพธิ์ชัย Global Head of Investment Advisory และ Product Lead จาก Arta Finance

ในทางกลับกัน นักลงทุนส่วนใหญ่ยังคงถูกกันออกจากโอกาสเหล่านี้ ไม่ใช่เพราะขาดคุณสมบัติ แต่เป็นเพราะโครงสร้างพื้นฐานในการให้บริการยังไม่เอื้ออำนวย โมเดลการวางแผนการลงทุนแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Advice) ที่ครอบคลุมทั้ง Public และ Private Markets ยังไม่สามารถขยายไปสู่พอร์ตขนาดเล็กได้ ขณะเดียวกัน การลงทุนในสินทรัพย์นอกตลาด (Non-Public Investments) จำนวนมากมีความซับซ้อนและต้องอาศัยการให้ความรู้แก่นักลงทุน (Investor Education) ขณะที่ผลิตภัณฑ์อย่าง Structured Products และ Alternatives Investments มักมีขั้นต่ำการลงทุนที่สูง ส่งผลให้การเข้าถึงยังคงกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มผู้มีความมั่งคั่งสูงเป็นหลัก

“ช่องว่างด้านการเข้าถึงนี้เป็นปัญหาเชิงโครงสร้างของทั้งอุตสาหกรรม แต่มันไม่ใช่เรื่องที่หลีกเลี่ยงไม่ได้” ฐิตาภรณ์กล่าว “และเมื่อคุณมองเห็นมันแล้ว คุณจะไม่สามารถเพิกเฉยได้อีก”

ในเวลาเดียวกัน เธอเริ่มตั้งคำถามกับวิธีการทำงานในอุตสาหกรรม Private Banking เมื่อเวลาส่วนใหญ่ของที่ปรึกษาถูกใช้ไปกับงานเชิงปฏิบัติการที่ซ้ำซ้อนและใช้เวลาสูง ไม่ว่าจะเป็นการจัดทำเอกสารตามข้อกำหนด การแจ้งเตือนกฎระเบียบการลงทุนในกลยุทธ์ต่างๆตามข้อกำหนด การทำรายงานพอร์ตโฟลิโอ หรือการร่างข้อเสนอการลงทุน งานเหล่านี้กินเวลาหลายชั่วโมงที่ควรจะได้ใช้ไปกับการดูแลลูกค้า และยังเพิ่มความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดของมนุษย์โดยไม่จำเป็น

ที่ปรึกษาการลงทุนที่มีความสามารถสูงกลับไม่ได้ใช้เวลาอย่างเต็มที่กับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (high-value judgment) แต่กลับต้องจมอยู่กับงานเชิงปฏิบัติการ เธอจึงเชื่อว่า “เทคโนโลยี” สามารถเข้ามาแก้ทั้งสองปัญหาได้พร้อมกัน ทั้งการปิดช่องว่างด้านการเข้าถึงองค์ความรู้ และการคืนเวลาให้กับที่ปรึกษาเพื่อโฟกัสกับสิ่งที่สำคัญมากกว่า

หลังจากการทำงานเกือบ 8 ปีที่บริษัท JPMorgan ที่ประเทศไทย สิงคโปร์ และฮ่องกง—ซึ่งตำแหน่งล่าสุดคือ Vice President และ Senior Global Investment Specialist—ฐิตาภรณ์เลือกเส้นทางที่แตกต่าง เธอเข้าศึกษาต่อที่ Stanford Graduate School of Business เพื่อสำรวจว่าเทคโนโลยี โดยเฉพาะ AI จะสามารถแก้ปัญหาเชิงโครงสร้างที่เธอได้เห็นจากประสบการณ์ตรงเหล่านี้ได้อย่างไร

ที่ Stanford เธอเริ่มพัฒนาแนวคิดเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้เพื่อขยายการวางแผนการลงทุนแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Advice) ให้เข้าถึงได้ในวงกว้างมากขึ้น พร้อมทั้งยกระดับประสิทธิภาพการทำงานของที่ปรึกษาทางการเงิน และเปิดทางให้บริการบริหารความมั่งคั่งระดับสถาบัน (Institutional-Grade Wealth Management) เข้าถึงนักลงทุนกลุ่มที่กว้างขึ้น

ในช่วงเวลาดังกล่าว เธอได้พัฒนาต้นแบบ (Prototype) ของแพลตฟอร์มที่เปิดโอกาสให้นักลงทุนที่ถึงแม้จะไม่ได้อยู่ในกลุ่ม Ultra-High-Net-Worth ก็สามารถวางแผนและลงทุนได้ในมาตรฐานเดียวกับลูกค้า Private Bank โดยมุ่งเน้นตลาดนักลงทุนในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ซึ่งต่อมาได้กลายเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญของการเข้าร่วม Arta Finance ในเวลาถัดมา

เมื่อฐิตาภรณ์เข้าร่วมงานกับ Arta ในปี 2023 ในตำแหน่ง Global Head of Investment Advisory และ Product Lead บริษัทเพิ่งออกจากช่วง Stealth และ เธอเป็นบุคลากรเพียงคนเดียวในทีมที่มีประสบการณ์ด้านไพรเวทแบงกิ้งจากสถาบันการเงินระดับโลก ภายในองค์กรที่เต็มไปด้วยวิศวกรเป็นหลัก

Arta Finance เป็นสตาร์ทอัพระดับ Series A ที่มีสำนักงานใหญ่ที่ Silicon Valley และประเทศสิงคโปร์ โดยสามารถระดมทุนได้มากกว่า 90 ล้านดอลลาร์สหรัฐ จากกองทุนชั้นนำ อาทิ Peak XV, Coatue และ Ribbit Capital รวมถึงนักลงทุนชื่อดังอย่าง Sundar Pichai, Eric Schmidt และ Ralph Hamers บริษัทมีเป้าหมายในการเปิดช่องทางการลงทุนคุณภาพระดับ Private Banking ในวงกว้างในรูปแบบดิจิตอล สำหรับฐิตาภรณ์ นี่คือโอกาสที่จะสร้างเครื่องมือที่เธอเคยหวังว่ามันจะมีอยู่จริงในช่วงที่เธอทำงานที่ JPMorgan

ที่ Arta เธอได้วางรากฐานและสร้างธุรกิจการวางแผนการลงทุน (Investment Advisory) ขึ้นตั้งแต่ศูนย์ โดยถ่ายทอดแนวคิดการจัดพอร์ตลูกค้าระดับสถาบัน (Institutional Portfolio Construction) ให้พัฒนาเป็นระบบที่สามารถขยายการเข้าถึงได้ในวงกว้าง (scalable) และขับเคลื่อนด้วย AI

ด้วยการทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีมวิจัยและทีมวิศวกรคอมพิวเตอร์ซอฟต์แวร์ เธอเป็นผู้นำในการพัฒนา “AI Investment Planner” ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์หลักของบริษัท—ระบบที่ใช้ AI เพื่อออกแบบกลยุทธ์การลงทุนแบบเฉพาะบุคคลอย่างรวดเร็วและแม่นยำบนพื้นฐานของโปรไฟล์ลูกค้า

ภายในบริษัทระบบนี้ถูกเรียกว่า “Emmy 2.0” ซึ่งสะท้อนถึงการนำองค์ความรู้และประสบการณ์ของเธอมาถอดรหัสเป็นระบบ AI ที่สามารถประสานการทำงานของโมเดลหลายตัวที่ถูกปรับจูนอย่างละเอียด โดยแต่ละโมเดลทำหน้าที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นการสื่อสารด้วยเสียง (voice interaction), การตีความเจตนาของผู้ใช้งาน (intent interpretation), การดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ (real-time data retrieval) ทั้งหมดนี้ทำงานควบคู่ไปกับโมเดลการคำนวณที่แม่นยำ (deterministic optimization) เพื่อให้การจัดพอร์ตการลงทุนมีความแม่นยำ

“โมเดล LLMs ช่วยให้การโต้ตอบเป็นไปอย่างธรรมชาติสำหรับลูกค้า คุณสามารถสื่อสารกับระบบได้เสมือนพูดคุยกับที่ปรึกษาการลงทุน” เธออธิบาย “ ขณะที่กลไก Convex Optimisation ช่วยให้ผลลัพธ์ยังมีความแม่นยำ และยึดตามเป้าหมายการลงทุน (goal-based)

นอกเหนือจาก AI Investment Planner แล้ว เอมมี่ยังทำงานใกล้ชิดกับทีมวิจัยและวิศวกรเพื่อสร้าง AI Product Specialist ซึ่งเป็น AI Agent ที่มีความรู้เชิงลึกครอบคลุมผลิตภัณฑ์การลงทุนทั้งหมดของ Arta โดยออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถค้นหา เปรียบเทียบ และทำความเข้าใจผลิตภัณฑ์การลงทุนที่ซับซ้อนเหมือนมีที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญมาอธิบายให้ฟัง

แพลตฟอร์มดังกล่าวได้รับการนำเสนอในสื่อต่างประเทศเช่น The Wall Street Journal และ Bloomberg จากจุดเริ่มต้นที่เป็นเพียงการแก้ปัญหาที่ฐิตาภรณ์เคยเผชิญด้วยตนเอง ได้วนกลับมาครบวงจร โดย AI Investment Planner กำลังได้รับความสนใจอย่างมากจากสถาบันการเงินระดับโลก

ปัจจุบันArta กำลังร่วมมือกับสถาบันหลายแห่งเพื่อแก้ไขปัญหาเชิงโครงสร้างแบบเดียวกันกับที่ที่ปรึกษาของพวกเขาต้องเผชิญ ไม่ว่าจะเป็นข้อจำกัดด้านการเข้าถึง เวลาที่สูญไปกับงานซ้ำซากของที่ปรึกษา ไปจนถึงความท้าทายในการขยายการวางแผนการลงทุนเฉพาะบุคคลในวงกว้าง

ฐิตาภรณ์ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับการวางบทบาทของ AI ในฐานะ “เครื่องมือเสริมศักยภาพ” (augmentation) ไม่ใช่การเข้ามาแทนที่ “ลองมองมันเป็น copilot” เธอกล่าว “AI จะเข้ามารับช่วงงานที่ซ้ำซากและใช้เวลามาก เพื่อให้ที่ปรึกษาทางการเงินสามารถโฟกัสกับการสร้างความสัมพันธ์ และช่วงเวลาที่มีความสำคัญที่สุดกับลูกค้า”

สำหรับฐิตาภรณ์ นี่คือการสานต่อการแก้ปัญหาเดิมที่เธอเคยเผชิญในช่วงต้นของอาชีพ เพียงแต่ในปัจจุบันเธออยู่ในจุดที่สามารถแก้ไขมันได้ในระดับมหภาค จากการบริหารพอร์ตให้ลงทุนกลุ่มลูกค้ามหาเศรษฐีในเอเชีย สู่การสร้างระบบ AI ที่สถาบันการเงินระดับโลกกำลังนำไปใช้ เส้นทางของเธอสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรม Wealth Management เมื่อเทคโนโลยีกำลัง re-define การเข้าถึงการลงทุนแบบ Ultra-High-Net-Worth และต้นทุนการทำงานของที่ปรึกษาทางการเงิน