<h2>ฐากร ปิยะพันธ์ ประธานกรรมการ กรุงศรี คอนซูมเมอร์ เผยผลประกอบการครึ่งปีแรกเติบโตอย่างต่อเนื่อง ภาพรวมบัญชีจากลูกค้าใหม่โตกว่า 5 แสนราย ด้านคุณภาพหนี้เสียต่ำสุดในรอบ 5 ปี ทั้งจากบัตรเครดิตและสินเชื่อส่วนบุคคล พร้อมอัพเดทเทคโนโลยี ​AI และ Machine Learning หลังทดสอบการใช้งาน "Manow" AI คอลเซ็นเตอร์ คนแรกในประเทศไทย</h2>
ผลการดำเนินงานครึ่งปีแรกปี 2562 นับสิ้นสุด ณ 30 มิถุนายน ที่ผ่านมา มีจำนวนบัญชีลูกค้าใหม่รวม 4.79 แสนราย โดยแบ่งเป็น ลูกค้าที่เปิดบัญชีบัตรเดรดิตใหม่เป็นจำนวน 2.74 แสนราย เพิ่มขึ้น 34% ลูกค้าสินเชื่อส่วนบุคคลรายใหม่เป็นจำนวน 2.05 แสนราย เพิ่มขึ้น 32% ซึ่งสัดส่วนจากลูกค้ารายใหม่ โดยเป็นสัดส่วนบัญชีใหม่จากลูกค้าต่างจังหวัดที่เพิ่มขึ้น 52% จากปี 2560 เป็น 55% ในครึ่งปี 2562

ทำให้ฐานลูกค้าและยอดสินเชื่อรวมของกรุงศรีคอนซูมเมอร์อยู่ที่ 9 ล้านบัญชี บวกเพิ่มขึ้น 8% ในขณะที่ยอดสินเชื่อคงค้างรวมอยู่ที่ 1.35 แสนล้านบาท บวกเพิ่มขึ้น 11% โดยสรุปเป็นยอดใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต 1.65 แสนล้านบาท เพิ่มขึ้น 12% และยอดสินเชื่อส่วนบุคคลใหม่ 5 หมื่นล้านบาท เพิ่มขึ้น 17%

“การเติบโตของเรา 40% มาจากกลุ่มพันธมิตรร้านค้าต่างๆ ต่อด้วยกลุ่มธนาคาร กลุ่มออนไลน์ และในกลุ่มอื่นๆ ตามลำดับ สำหรับยอดใช้จ่ายด้านการผ่อนชำระสินค้าในหมวดหมู่ต่างๆ ของเราอันดับหนึ่งยังคงเป็นสมาร์ทโฟนแม้อัตราการซื้อจะลดลง 10% ตามมาด้วยอันดับสองคือ สินค้าในหมวดไอทีและกล้องถ่ายภาพ, ทองคำ และ เครื่องใช้ไฟฟ้า-เครื่องใช้ภายในครัวเรือน ในขณะที่หมวดการใช้จ่ายสูงสุด 3 อันดับแรกได้แก่หมวดประกันภัย หมวดไฮเปอร์มาร์เก็ตและซุปเปอร์มาร์เก็ต หมวดน้ำมัน และ หมวดตกแต่งบ้านและเครื่องใช้ในครัวเรือน” ฐากร ปิยะพันธ์เผยและกล่าวเสริมว่า

“จากการตัวเลขของยอดใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตที่เพิ่มขึ้นในขณะที่ตัวเลขคุณภาพการชำระหนี้ลดต่ำลงอยู่ที่ 1.1% ถือว่าต่ำสุดนับตั้งแต่ ปี 2016 แสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้บริโภคผ่านเงินสดเริ่มลดลงในขณะที่ความสามารถในการชำระหนี้ของลูกค้าเรายังดีอยู่”

ด้านสินเชื่อส่วนบุคคลครึ่งปีแรก บัญชีสินเชื่อส่วนบุคคลรายใหม่อยู่ที่ 2.05 แสนราย เป็นยอดสินเชื่อใหม่ 5 หมื่นล้านบาท ซึ่งจากตัวเลขครั้งครึ่งปีนั้นจะไม่เพิ่มขึ้นไม่มากนัก เนื่องจากปลายปีเราเริ่มทดลองใช้มาตรการจากธนาคารแห่งประเทศไทยที่ต้องการกำกับดูแล เกณฑ์หนี้สินต่อรายได้ (DSR) ไม่เกิน 70% ใน 3 กลุ่มเสี่ยง คือ กลุ่มที่เริ่มทำงาน กลุ่มเกษียณอายุ และกลุ่มที่มีรายได้ไม่เกิน 3 หมื่นบาท ซึ่งคาดว่าจะเริ่มใช้ราวไตรมาสสุดท้ายของปี 62 นี้

<img class="alignnone size-full wp-image-13670" src="https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2019/08/ฐากร-ปิยะพันธ์-02.jpg" alt="" width="638" height="425" />
<h2>เผย Manow AI คอลเซ็นเตอร์รายแรกในไทย</h2>
หลังทดลองใช้ Manow คอลเซ็นเตอร์ที่พัฒนาจาก AI และ Machine Learning กว่าสองเดือน ฐากรเผยความคืบหน้ากับการใช้ Manow กับกลุ่มเป้าหมาย 2 แสนราย มีการใช้งานไปกับลูกค้ากลุ่มเป้าหมายแล้ว 6 หมื่นราย ซึ่งจากการทดลองใช้งาน Manow สามารถช่วยเหลือและให้คำตอบกับลูกค้าด้วยการจับคีย์เวิร์ดสำคัญจากคลื่นเสียงของลูกค้าและแปลงคำสั่งเสียงประมวลเป็นตัวอักษรบนหน้าจอควบคู่ไป

“เบื้องหลังของ ​Manow คือเทคโนโลยี AI และ Machine Learning ที่นำคำถามจากลูกค้ามาเรียนรู้และประมวลเป็นคำตอบและยังสามารถจดจำถึงคำถามยอดฮิตของลูกค้า ส่วนในเรื่องความปลอดภัย Manow สามารถตรวจสอบและเปรียบเทียบคลื่นเสียงของลูกค้าจากฐานข้อมูลในคำถามสำคัญๆ สำหรับบางคำถามที่ Manow ไม่สามารถวิเคราะห์หาคำตอบได้สายจะถูกโอนไปยังคอลเซ็นเตอร์เพื่อให้คำตอบ ซึ่งในอนาคต Manow สามารถระบุอารมณ์ของลูกค้าว่าอารมณ์เป็นแบบใดและควรต้องให้คอลเซ็นเตอร์ที่มีประสบการณ์รับเสียงจากลูกค้า”

ฐากร คาดการณ์ด้วยว่าปลายปี Manow น่าจะพร้อมมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยแก้ปัญหาเรื่องการให้บริการกับลูกค้าของเราที่มีมากถึง 9.3 ล้านราย ในแต่ละปีละ กรุงศรีคอนซูมเมอร์ มีสายที่โทรเข้ามาเฉลี่ย 16 ล้านครั้ง ในขณะที่จำนวนเจ้าหน้าที่เรามีราว 600 ราย และเตรียมขยายความสำเร็จนี้ไปยังธุรกิจในเครือต่อไป

ทั้งนี้ ฐากร ทิ้งท้ายถึงตัวเลขการเติบโตของแอพพลิเคชั่น UChoose จากสถิติต่างๆ ในครั้งปีแรกโดยมีจำนวนผู้ใช้งาน 3.8 ล้านราย เป็นผู้ใช้งานจริง 2 ล้านราย โดยค่าเฉลี่ยต่อเดือนมีผู้ใช้งานราว 1.8 ล้านราย และผู้ใช้งานต่อวันที่ 3.28 แสนราย

“ความสะดวกสบายและโปรโมชั่นต่างๆ ภายในแอพฯ ทำให้เรามีผู้ใช้งานจริงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แอพพลิเคชั่นสามารถใช้งานตอบโจทย์ผู้บริโภคได้อย่างหลากหลายไม่ว่าจะเป็นการเปิดบัตรที่ครึ่งปีที่ผ่านมามีผู้เปิดผ่านแอพฯ ของเราแล้วกว่า 6.34 แสนครั้ง มีผู้ใช้งานแอพฯ มีความประสงค์ไม่รับจดหมายแจ้งค่าบริการไปแล้ว 401,122 ครั้ง ซึ่งเมื่อคิดเป็นเงินสามารถประหยัดค่าใช้ไปแล้วถึง 33.6 ล้านบาทต่อปี ซึ่งพฤติกรรมยอดฮิตในแอพฯ อาทิ สิทธิส่วนลดจากการจองตั๋วหนัง ส่วนลดจากร้านค้าต่างๆ โดยปลายปีนี้ยอดรวมของผู้งานน่าจะแตะถึง 4 ล้านราย ตามเป้าหมายอย่างแน่นนอน”

ฐากร ปิยะพันธ์ เผยผลประกอบการกรุงศรี คอนซูมเมอร์ ครึ่งปี 2562

<h2>เรื่องนี้ไม่ใช่ความลับ Artificial Intelligence (AI) กำลังเกิด อคติของ AI จากการรับเอาอคติของผู้พัฒนาซอฟต์แวร์มาเป็นของตัวเองและขยายผลให้ใหญ่ขึ้นไปอีก อคติทางเพศและเชื้อชาติของ AI กำลังค่อยๆ แย้มหน้าของมันเข้าไปในแอพพลิเคชั่นที่เกี่ยวข้องกับการจ้างงาน บริการทางการเงิน และการกำหนดนโยบาย</h2>
แปลและเรียบเรียงจาก <a href="https://www.forbes.com/sites/mikemontgomery/2019/07/03/make-me-a-supermodel-the-company-that-can-build-moral-ai-could-win/#15e752ca4f3b">Make Me A Supermodel: The Company That Can Built Moral AI Could Win</a> เขียนโดย Mike Montgomery กรรมการผู้อำนวยการ CALinnovates สำนักงานตัวแทนด้านเทคโนโลยี ตีพิมพ์ครั้งแรกใน forbes.com

ขนาดทางเศรษฐกิจในตลาดโลกของเทคโนโลยี AI อาจจะสูงถึง 15 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2030 นั่นหมายความว่า ปัญหาอคติดังกล่าวนี้สามารถเป็นโอกาสครั้งใหญ่เช่นเดียวกัน หากบริษัทหรือผู้ประกอบการคนใดสามารถสร้าง AI ที่ปราศจากอคติทางเชื้อชาติได้ย่อมเป็นผู้ชนะทั้งความเชื่อมั่นและรายได้จากผู้บริโภค ขณะที่ตลาดจะมีบทลงโทษบริษัทที่มีมาตรฐานจริยธรรมน้อยกว่า

โลกกำลังรู้เท่าทันอคติของ AI ยิ่งขึ้น และรู้ถึงช่องทางหลากหลายที่อคตินี้อาจคืบคลานเข้าไปในซอฟต์แวร์

อคติที่แทรกซึมเข้าไปใน AI เหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อบริษัทกำลังฝึกโปรแกรมให้รู้จักแยกแยะดาต้า ตัวอย่างที่โด่งดังที่สุดคือเทคโนโลยี Facial Recognition หากระบบอัลกอริธีมได้รับข้อมูลของคนผิวขาวเป็นหลัก มันก็จะไม่ได้เรียนรู้การแยกแยะใบหน้าของคนผิวสีได้ดีเท่า ทั้งที่คนผิวสีนั้นจริงๆ แล้วเป็นคนกลุ่มใหญ่ของโลก อคติเช่นนี้เป็นความหละหลวมทั้งในแง่ธุรกิจและจริยธรรม

อคติของ AI สามารถสร้างปัญหาให้คนที่กำลังยื่นสมัครงานหรือยื่นขอสินเชื่อ หรือแม้กระทั่ง การพิจารณาทัณฑ์บนเพื่อออกจากเรือนจำ ความเสี่ยงทางด้านเศรษฐกิจและสังคมจากการให้อำนาจการตัดสินใจไว้กับอัลกอริธีมเหล่านี้เป็นสิ่งที่มองเห็นได้ง่าย แต่หากจะกดพลังของ AI ไว้ก็จะเป็นความผิดพลาด เนื่องจากเราเล็งเห็นได้ว่าการใช้ AI จะทำให้เกิดศักยภาพเพื่อกำจัดภาระงานที่ไร้ความหมายและทำให้คนได้ทำงานที่ใช้ศักยภาพมากกว่า ยกตัวอย่างเช่น AI สามารถช่วยให้นักรังสีวิทยาสร้างวิธีการรักษาโรคมะเร็งได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น

ไม่ใช่เรื่องง่ายที่องค์กรใดจะสามารถสร้างความเป็นกลางให้กับซอฟต์แวร์ AI เหตุผลหลักง่ายๆ คือ กำแพงทางจิตวิทยา เนื่องจากการมองเห็นความผิดพลาดในวิธีการหรือความเชื่อของตนเองนั้นเป็นเรื่องยากที่จะทำได้ และจะยากยิ่งขึ้นไปอีกถ้าบริษัทใช้ดาต้าในการทดสอบ AI เป็นดาต้าชุดเดียวกับที่บริษัทใช้ในการฝึกฝนมัน เพราะดาต้าชุดนั้นจะทำให้เกิดอคติแบบเดิมๆ

<figure><img class="wp-image-4599 size-full" src="https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2019/02/Amazon-Locker.jpg" alt="" width="638" height="387" /><figcaption> กรณีศึกษาจาก Amazon: บริษัทนี้วางคอนเซปท์ให้ AI ทดลองเป็นผู้คัดกรองประวัติสมัครงานเบื้องต้น เช่น คัดเลือกผู้สมัครที่ทำคะแนนได้ดีที่สุด 5 คนจาก 100 คน แต่ปรากฏว่า AI คัดเลือกอย่างไม่เป็นกลาง อคติทางเพศนั้นเกิดขึ้นเพราะ AI ได้รับดาต้าเป็นประวัติพนักงานในรอบ 10 ปีของ Amazon ซึ่งแน่นอนว่ามี "ผู้ชาย" เป็นหลักในองค์กร</figcaption></figure>

แม้ว่าอคติดังกล่าวจะถูกตรวจพบ แต่มันอาจได้สร้างความเสียหายไปบ้างแล้ว ตัวอย่างเช่น Amazon พบว่าเครื่องมือในการจ้างงานของบริษัทเกิดการละเลยใบสมัครของผู้สมัครเพศหญิง เพราะมันเรียนรู้จากการประวัติการรับคนเข้าทำงานที่ผ่านมาซึ่งมักจะเลือกผู้ชายมากกว่า นอกจากนี้ AI ยังปรับโปรแกรมตัวเองให้ไม่ใส่ใจการเลือกใช้ภาษาที่แสดงอคติทางเพศ อย่างไรก็ตาม ซอฟต์แวร์ที่เกิดอคติเหล่านี้ได้ถูกปรับให้เป็นกลางในภายหลัง ตัดสินใจโดยไม่ใช้เพศเป็นปัจจัย และเลือกคำที่เกิดอคติทางเพศน้อยกว่ามาใช้งาน
<ul>
 	<li><a href="https://forbesthailand.com/news/it/facebook-%e0%b9%80%e0%b8%9b%e0%b8%b4%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%b3%e0%b8%99%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b9%83%e0%b8%ab%e0%b8%a1%e0%b9%88.html">Facebook เปิดสำนักงานใหม่ ใน London พร้อมจ้างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กว่า 100 คน</a></li>
 	<li><a href="https://forbesthailand.com/news/it/%e0%b9%80%e0%b8%a1%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad-%e0%b8%ab%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%99%e0%b8%a2%e0%b8%99%e0%b8%95%e0%b9%8c-ai-%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-ibm-%e0%b8%9b%e0%b8%b0%e0%b8%97.html">เมื่อ ‘หุ่นยนต์ AI’ ของ IBM ปะทะ ‘แชมป์โต้วาที’ ระดับนานาชาติ ผลลัพธ์จะเป็นอย่างไร?</a></li>
</ul>
บริษัทต่างๆ ยังอาจค้นพบด้วยว่า ความพยายามที่จะดึงอคติออกจาก AI อาจทำให้พวกเขาตกอยู่ในเขาวงกฎแห่งจริยธรรมทางสังคม AI ของพวกเขาจะต้องผ่านบริบททางสังคมที่แตกต่างหลากหลาย เหมือนกับการถกเถียงกันระหว่างวิชาปรัชญากับคณิตศาสตร์ว่าอะไรคือความเป็นกลางและยุติธรรม ยกตัวอย่างเช่น นิยามของคำว่า “เป็นกลาง” ในเมืองอย่าง New York หรือรัฐ California อาจจะแตกต่างอย่างมากจากที่ Wyoming หรือ West Virginia

นี่ไม่ได้หมายความว่าผู้ประกอบการควรจะเลิกเอาใจใส่หรือละความพยายามที่จะถอนรากถอนโคนอคติของ AI มีวิธีการเบื้องต้นที่บริษัทสามารถเดินตามเพื่อลดอคติเหล่านี้ลง เช่น ใช้ซอฟต์แวร์ที่ศึกษาวิธีการทำงานภายในเพื่อขับเน้นจุดที่อาจผิดพลาดได้ของระบบแมชชีน เลิร์นนิ่ง หรือให้เจ้าหน้าที่พิจารณารับประกันภัยจากวงการประกันเข้ามาช่วยป้อนข้อมูลให้ AI โดยใช้ข้อมูลชุดใหม่ที่แตกต่างเพื่อเน้นให้เห็นภาพการให้เครติดแก่ตัวบุคคลได้แม่นยำยิ่งขึ้น

การปิดจุดผิดพลาดเรื่องอคติในโลกดิจิทัลก็เหมือนกับการต่อสู้กับอคติในโลกแห่งความเป็นจริง มันเป็นขั้นตอนที่ต้องทำอย่างต่อเนื่องและไม่มีทางสิ้นสุด

ความพยายามของบริษัทผู้พัฒนาคือสิ่งสะท้อนได้อย่างชัดเจน พวกเขาควรจะทดสอบการประเมินค่าและปรับเปลี่ยนปัจจัยในการประเมินหรือชุดข้อมูลที่ใช้ให้กับแมชชีน เลิร์นนิ่งอย่างสม่ำเสมอ บริษัทควรจะวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการใช้งานบ่อยครั้งเพื่อสังเกตถึงความผิดปกติที่อาจซ่อนอยู่ ที่สำคัญ จะช่วยได้มากหากบริษัทที่เป็นผู้พัฒนา AI คือกลุ่มคนที่ส่งเสียงดังที่สุดเมื่อมีการพูดถึง “ความเป็นกลาง” และผู้ชนะในการแข่งขันนี้ย่อมเป็นบริษัทที่มีความปรารถนาอย่างแรงกล้าที่จะพัฒนาด้านคุณธรรม

อคติของ AI: บริษัทที่พัฒนาซอฟต์แวร์ให้มี “จริยธรรม” ได้สำเร็จ จะเป็นผู้ชนะ

<h2>เมื่อยังเด็ก Drew McElroy เรียนรู้เรื่องการเป็นตัวแทนขนส่งสินค้า เมื่ออายุ 36 ปี เขากำลังทำสิ่งที่ Uber ทำในธุรกิจรถแท็กซี่ กับธุรกิจ รถบรรทุก มูลค่า 7 แสนล้านเหรียญสหรัฐฯ</h2>
ตอนอายุ 12 ปี Drew McElroy อยู่ในธุรกิจรถบรรทุกขนส่งแล้ว พ่อแม่เขาดำเนินงานเป็นตัวแทนขนส่งสินค้าจากห้องพักแขกที่เมือง Milltown รัฐ New Jersey ที่เชื่อมโยงเจ้าของรถบรรทุกกับบริษัทที่ต้องการขนย้ายสินค้า โดยเขาก็ช่วยทำงานผ่านโทรศัพท์

อีก 15 ปีต่อมา ความคิดหนึ่งก็ผุดขึ้นมา นายหน้าจัดหารถบรรทุกไม่ได้ทำสิ่งเดียวกับที่ Uber และ Lyft กำลังทำหรอกหรือ พวกเขาจับคู่เที่ยวรถกับยานพาหนะ ลดระยะทางที่เสียไปลงให้ได้มากที่สุด และใช้อัลกอริทึมตั้งราคาอ้างอิงตามอุปสงค์และอุปทาน “ผมเองเพิ่งจะคิดได้ว่า ให้ตายสิ ไม่มีใครทำอะไรแบบนี้เลย” McElroy กล่าว “มันมีหนทางเปิดโล่งสู่การเปลี่ยนแปลงภาคอุตสาหกรรมนี้ทั้งหมด และไม่ได้ซับซ้อนมากมายเลย”

สี่ปีหลังเกิดความคิดบรรเจิดดังกล่าว McElroy ร่วมก่อตั้ง Transfix ตลาดขนส่งสินค้าออนไลน์ที่ใช้อัลกอริทึมและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรเสนอราคาที่ดีกว่าให้ผู้ขนส่งสินค้าเต็มคันรถและหาเส้นทางที่ดีกว่าให้เจ้าของรถบรรทุก

นอกจากบริษัทใหญ่ที่มีขบวนรถบรรทุกของตัวเองแล้ว การขนส่งส่วนใหญ่ดำเนินการโดยบริษัทสัญญาจ้าง และในจำนวนมากนั้นเป็นผู้ดำเนินการรายเล็กๆ ซึ่งพยายามอย่างมากในการรักษาระดับการขนส่งเต็มคันรถ เพื่อให้ครอบคลุมค่าใช้จ่ายที่เสียไปกับรถบรรทุกเหล่านั้น แอพพลิเคชั่นอย่าง Transfix จึงมีโอกาส

ด้วยเงินทุนสนับสนุนกิจการเกิดใหม่ 78 ล้านเหรียญจากบริษัทอย่าง New Enterprise Associates และ Canvas Ventures ทำให้ธุรกิจพนักงาน 140 คน มูลค่าราวๆ 800 ล้านเหรียญ ชิงพื้นที่ในการจัดอันดับ Next Billion-Dollar Startups ประจำปี 2018 ของ Forbes มาได้

McElroy เชื่อว่าบริษัทสามารถทำรายได้ถึง 1 พันล้านเหรียญ มีกำไรจากการดำเนินงานแตะ 2 หลักภายในปี 2021 ด้วยการช่วยลูกค้าต่างๆ อย่าง AnheuserBusch และ Unilever บริหารจัดการด้านโลจิสติกส์ ขณะที่ยังช่วยให้คนขับรถบรรทุกทำเงินได้มากขึ้นด้วยการลดระยะเวลาการวิ่งรถเปล่า

นับตั้งแต่ธุรกิจรถบรรทุกขนส่งไม่ได้อยู่ภายใต้ระเบียบข้อบังคับในทศวรรษปี 1980 บริษัทตัวแทนขนส่งผุดขึ้นมาราว 18,000 ราย ผู้เล่นรายใหญ่สุดคือบริษัทมหาชน C.H. Robinson มีส่วนแบ่งตลาดไม่ถึง 3% โอกาสในการนำเทคโนโลยี มายกระดับประสิทธิภาพงานนี้อธิบายได้ว่าทำไมธุรกิจตัวแทนขนส่งดิจิทัลจึงยากต้านทานได้สำหรับเหล่านักลงทุนธุรกิจสตาร์ทอัพ แน่นอนว่านั่นหมายความว่า Transfix ต้องเผชิญหน้ากับการแข่งขัน ไม่ใช่แค่จาก Robinson แต่จากผู้เล่นหน้าใหม่ๆ อย่าง Convoy และ Uber Freight ด้วย

<figure><img class="size-full wp-image-6928" src="http://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2019/04/แอพ-รถบรรทุก-Transfix-co-founder.jpg" alt="" width="624" height="800" /><figcaption> คู่ต่างตัวแทนขนส่ง: ผู้ร่วมก่อตั้ง Transfix Drew McElroy (ขวา) ซึ่งคร่ำหวอดในธุรกิจรถบรรทุก และ Jonathan Salama มือโปรด้านไอทีชาวปารีส ในรถบรรทุก Freightliner “เขาและผมคงไม่อาจแตกต่างกันไปได้มากกว่านี้แล้ว” McElroy กล่าว “แต่อย่างไรก็ตาม เราทำงานร่วมกันได้ดีมากเลย”</figcaption></figure>

&nbsp;
<h2>สองคนที่แตกต่างอย่างลงตัว</h2>
McElroy เอาแผนธุรกิจ 50 หน้าไปยังเมือง San Francisco และนอนบนโซฟาบ้านเพื่อน ขณะที่เรียนรู้แนวทางการเริ่มต้นบริษัทเทคโนโลยี “ผมว้าวุ่น” เขากล่าว “นั่นเป็นปริญญา MBA ในโลกความเป็นจริงของผม”

ในปี 2013 นักลงทุนในกิจการเงินร่วมลงทุน (VC) ที่ Venrock ซึ่งไปเรียนที่ Georgetown เช่นกันแนะนำให้เขารู้จัก Jonathan Salama ที่ปรึกษาชาวปารีส ของบริษัทและเป็นซีทีโอคนปัจจุบัน Salama ซึ่งขณะนี้อายุ 32 ปี เคยทำงานที่ Gilt บริษัทค้าปลีกออนไลน์ และ Cherry สตาร์ทอัพให้บริการล้างรถแบบออนดีมานด์ (ซึ่งต่อมา Lyft ซื้อธุรกิจไป) ในที่สุดพวกเขาก่อตั้งบริษัทโดยแบ่งความเป็นเจ้าของกัน 50-50 หลังเจรจากันแค่ครั้งเดียว

McElroy อัพเดทประวัติใน LinkedIn เพื่อบอกว่าเขาเป็นประธานบริหาร Transfix บริษัทยังไม่ได้เป็นอะไรไปมากกว่าแค่แนวคิด แต่ภายในเวลา 30 นาที โทรศัพท์ของเขาก็ดังขึ้น ที่ปลายสายคือ Angelo Ventrone ซึ่งตอนนั้นเป็นหัวหน้าฝ่ายโลจิสติกส์ระดับโลกให้ Barnes &amp; Noble Ventrone กล่าวว่า ทันทีที่พวกเขาคุยกัน เขาก็พร้อมเป็นลูกค้ารายแรกของ Transfix “นั่นเป็นยุคไดโนเสาร์อันยาวนานที่สุด” เขากล่าว “ผมบอกว่า นั่นสามารถแก้ปัญหาใหญ่ที่ Barnes &amp; Noble ได้ เราจะเริ่มกันได้เมื่อไหร่”

Transfix ได้รับคำสั่งขนส่งหนังสือเป็นประจำจากแท่นพิมพ์ในเมือง Indianapolis ไปยังคลังสินค้าที่รัฐ New Jersey คิดเป็นเงิน 1,700 เหรียญต่อเที่ยวเป็นจำนวน 2-3 ครั้งต่อสัปดาห์ แม้ยังไม่มีซอฟต์แวร์ใช้งานก็ตาม Salama กำลังแก้ปัญหานั้น ด้วยการขลุกอยู่ในอะพาร์ตเมนต์ของเขาเพื่อเขียนโค้ดโปรแกรม 10,000 บรรทัด “การสร้างอะไรหลายๆ อย่างไม่ได้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว” Salama กล่าว “ต้องใช้ความอดทนอย่างมากและเวลาหลายชั่วโมง แต่หากคุณมีภาพชัดเจนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ มันก็ราบรื่น”

McElroy ระดมเงินได้ 250,000 เหรียญจากเพื่อนๆ และครอบครัว ในเดือนมกราคม 2014 Salama ก็ทำผลิตภัณฑ์เวอร์ชั่นแรกเสร็จ

<figure><img class="wp-image-6929" src="http://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2019/04/Jamboree_STBC2018-2018-07-17-13-43-e1531853038727.jpg" alt="" width="800" height="571" /><figcaption> งาน Truckers Jamboree ที่ Iowa 80 Truckstop ที่จัดเป็นประจำทุกปี นี่คืองานที่ McElroy แวะเข้าไปจีบคนขับรถบรรทุกให้มาใช้แอพฯ ของเขา (PHOTO CREDIT: overdriveonline.com)</figcaption></figure>

ในการให้เจ้าของรถบรรทุกเข้ามาสมัครนั้น McElroy ออกไปพบปะพูดคุย ที่จุดพักรถบรรทุกหลายแห่ง และไปงานประจำปีชื่อ Truckers Jamboree ที่ Iowa 80 Truckstop เขายังเลี้ยงสเต็กหมูและเบียร์แก่คนขับ ถ้าพวกเขาดาวน์โหลดแอพพลิเคชั่น Transfix

มีอยู่ปีหนึ่งบริษัทตั้งแทงก์น้ำสำหรับเล่นเกมนายหน้าตกน้ำด้วย ซึ่งเป็นวิธีสนุกๆ เพื่อล้อเลียนนายหน้าที่เชื่อถือไม่ได้ในอุตสาหกรรม จนถึงขณะนี้มีคนขับสมัครแล้ว 56,000 คน

จากประวัติศาสตร์ที่ผ่านมา การตั้งราคาค่าขนส่งมีทั้งความซับซ้อนและคลุมเครือ ซึ่งทำให้นายหน้าบีบผู้ขนส่งรายเล็กกว่าและคนขับรถบรรทุกได้ และทำกำไรจากช่วงราคาที่กว้างขึ้น ในทางตรงข้าม อัลกอริทึมกำหนดราคาของ Transfix บอกเรทราคาโดยปราศจากอคติของมนุษย์ ซึ่งอิงตามข้อมูลจากจุดข้อมูลหลายพันจุด ซึ่งรวมถึงประวัติการณ์ขนส่ง เวลาขนถ่ายสินค้า และพยากรณ์อากาศ

บริษัทรับความเสี่ยงที่เรทราคาจะต่ำกว่าจุดคุ้มทุนเป็นครั้งคราว และใช้ข้อมูลชิ้นใหม่แต่ละอย่างเกี่ยวกับต้นทุนเพื่อพัฒนาสูตรการกำหนดราคา ขณะเดียวกัน สูตรการจับคู่ของบริษัทยังคาดการณ์ว่าคนขับคนไหนมีแนวโน้มอยากส่งสินค้ามากที่สุดอ้างอิงตามตำแหน่งที่อยู่ปัจจุบัน บ่งชี้ความต้องการพิเศษและประวัติรูปแบบการขับ

บรรดานายหน้าต่างทำเงินจากส่วนต่างระหว่างเงินที่ได้จากผู้ขนส่ง และเงินที่จ่ายให้คนขับรถบรรทุก ซึ่งโดยทั่วไปแล้วอยู่ที่ราว 16% Transfix เชื่อว่าอาจสามารถใช้เทคโนโลยีของบริษัทหั่นส่วนต่างนี้ลงครึ่งหนึ่งได้ในที่สุด

การขยายธุรกิจของ McElroy จะพุ่งเป้าไปที่การเติบโตระหว่างประเทศก่อน ในภายหลังบริษัทหวังมุ่งไปที่การขนส่งขนาดเล็กมากกว่าการขนส่งเต็มคันรถ (การสลับสับเปลี่ยนและการจัดเรียงการขนส่งบางส่วนจะเป็นความท้าทายในอนาคต แม้กระทั่งสำหรับ Salama) หลังใช้เวลา 1 ปีเน้นสร้างผลกำไร McElroy กล่าวว่า เขาสามารถเบนความสนใจของเขาไปที่การเติบโต “ผมเชื่อว่าผมเป็นชายโชคดีที่สุดที่ยังมีชีวิตอยู่” เขากล่าว “แม่คงตบผม ถ้าผมเลิกมองว่าตัวเองโชคดีแค่ไหน”

&nbsp;

เรื่อง: Amy Feldman
เรียบเรียง: ชูแอตต์

<hr />

<a href="https://bit.ly/2Vz02jN">ติดตามอ่านฉบับเต็มของ "Transfix แอพพลิเคชั่นจัดหารถบรรทุก" ได้ที่นิตยสาร Forbes Thailand ฉบับ มีนาคม 2562 หรือคลิกอ่านในรูปแบบ e-Magazine</a>
<a href="https://bit.ly/2Vz02jN"><img class="alignnone wp-image-6384 size-full" src="http://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2019/04/-e1554115232435.jpg" alt="" width="250" height="328" /></a>

Transfix แอพพลิเคชั่นจัดหา "รถบรรทุก"

หลายๆ อุตสาหกรรมประสบความสำเร็จในการปรับใช้เทคโนโลยี AI (artificial intelligence) ให้เข้ากับการดำเนินธุรกิจในแต่ละวัน เช่น อุตสาหกรรมการผลิตและวิศวกรรม โดย AI ถูกใช้งานในสายการผลิตเพื่อเพิ่มความคล่องตัวให้กับการผลิตและการบำารุงรักษา โดยอาศัยการจดจำเป็นรูปภาพและอินเทอร์เฟซการสนทนา

ส่วนในอุตสาหกรรมยานยนต์ AI ถูกใช้งานอย่างกว้างขวางเพื่อปรับปรุงความสามารถด้านการเรียนรู้ด้วยตนเองของรถยนต์ไร้คนขับ นอกจากนี้ ยังมีตัวอย่างอีกมากมายที่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของ AI ซึ่งสามารถพลิกอุตสาหกรรมต่างๆ หลังจากที่ส่งผลกระทบและทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างกว้างขวางต่อผู้บริโภค

รายงาน “แนวโน้มการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์” ที่ดีเอชแอลร่วมทำาการศึกษากับไอบีเอ็ม พบว่า AI มีศักยภาพในการเพิ่มขีดความสามารถของบุคลากรได้อย่างมาก ปัจจุบัน AI ได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายในแวดวงผู้บริโภค ดังจะเห็นได้จากการเติบโตที่รวดเร็วของโปรแกรมผู้ช่วยอัจฉริยะที่สั่งงานด้วยเสียง (voice assistant)

ขณะเดียวกัน ดีเอชแอลและไอบีเอ็มพบว่า เทคโนโลยี AI มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง และสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานเพิ่มเติมในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ ตัวอย่างเช่นเทคโนโลยี AI ช่วยให้ผู้ให้บริการโลจิสติกส์ต่อยอดประสบการณ์ของลูกค้า (customer experiences) ผ่านการสนทนา และยังสามารถจัดส่งสินค้าได้ล่วงหน้าก่อนที่ลูกค้าจะทำการสั่งซื้ออีกด้วย

อุตสาหกรรมโลจิสติกส์สามารถนำเทคโนโลยี AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงรูปแบบดำเนินการ “เชิงรับ” ไปสู่การดำเนินการ “เชิงรุก” โดยอาศัยการคาดการณ์ล่วงหน้าซึ่งจะช่วยสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ดีกว่า โดยเสียค่าใช้จ่ายน้อยกว่า ทั้งในส่วนของระบบหลังบ้าน การปฏิบัติงาน และกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการให้บริการแก่ลูกค้าตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี AI สามารถใช้การจดจำรูปภาพเพื่อตรวจสอบสถานะสินค้าต่างๆ ที่มีการจัดส่ง ทั้งยังรองรับการขนส่งอัตโนมัติแบบครบวงจร หรือคาดการณ์ความผันผวนของปริมาณการจัดส่งสินค้า
ทั่วโลกล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดขึ้นจริงได้แน่นอนว่า AI ช่วยยกระดับขีดความสามารถของบุคลากร โดยแบ่งเบาภาระในส่วนของงานประจำและช่วยให้บุคลากรด้านโลจิสติกส์สามารถทุ่มเทเวลาอย่างเต็มที่ให้กับงานที่สำาคัญกว่าและเพิ่มมูลค่ามากกว่าได้

รายงานการศึกษาแนวโน้มโลจิสติกส์ ประจำปี 2561/2562 ยังแสดงให้เห็นว่าการสร้างสรรค์นวัตกรรมมีความสำคัญมากขึ้นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ขณะที่เทคโนโลยีดิจิทัลจะขับเคลื่อนกาเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์อีกหลายปีข้างหน้า เพื่อปรับปรุงอัตราส่วนต้นทุนต่ประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีที่เป็นเทรนด์สำคัญๆ เช่น internet of things และ AI

อีกเทรนด์หนึ่งที่จะเร่งการพัฒนาในส่วนนี้ก็คือ เครือข่ายไร้สายรุ่นอนาคต (next-gen wireless network) ซึ่งจะช่วยเพิ่มมูลค่าและประหยัดค่าใช้จ่ายโดยอาศัยการเชื่อมต่อในระบบซัพพลายเชน รวมถึงเทคโนโลยีบล็อกเชน (blockchain) ที่ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวาง แต่ถ้าหากยังไม่ได้รับการอนุมัติจากภาคอุตสาหกรรม ก็อาจเป็นอุปสรรคต่อการปรับใช้เทคโนโลยีนี้

ดิจิทัลทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการทำงานของอุตสาหกรรมต่างๆ ที่เกิดจากการปรับตัวของเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว และองค์กรต่างๆ กำลังถูกกดดันในการต้องปรับตัวให้ทันเทคโนโลยี ขณะที่การใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ขั้นสูงเป็นรากฐานของ AI และ machine learning ธุรกิจต้องให้ความสำคัญกับวิธีการเชื่อมต่อหรือเชื่อมความสัมพันธ์กับลูกค้าที่กำลังจะเปลี่ยนไป รวมถึงความได้เปรียบในการแข่งขันที่องค์กรสามารถทำธุรกิจให้ยั่งยืน
<ul>
 	<li><a href="http://forbesthailand.com/commentaries/%E0%B8%82%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B9%80%E0%B8%84%E0%B8%A5%E0%B8%B7%E0%B9%88%E0%B8%AD%E0%B8%99-digital-reinvention.html">ขับเคลื่อน Digital Reinvention ใน ยุคดิจิทัล</a></li>
</ul>
อย่างไรในระบบเศรษฐกิจแบบดิจิทัลการมาถึงของ AI ทำให้เกิดคำาถามกับองค์กรธุรกิจว่าองค์กรจะต้องปรับตัวอย่างไร เพื่อให้ได้ประโยชน์จากเทคโนโลยีมากที่สุด องค์กรจะใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ขั้นสูงกับธุรกิจอย่างไร เพื่อให้เกิดความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าและเพิ่มประสบการณ์ที่ดีของลูกค้า (customer experience) และองค์กรจะสร้างผลิตภัณฑ์และการให้บริการใหม่ๆ ที่สามารถช่วยในการเติบโตของธุรกิจได้อย่างไร

เทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงห่วงโซ่มูลค่า (value chains) ของอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ รวมถึงอีโคซิสเต็ม อันส่งผลให้องค์กร อุตสาหกรรม และเศรษฐกิจเปลี่ยนแปลงต่อเนื่อง ด้วยการผสานรวม AI เข้าไว้ในกระบวนการหลัก บริษัทต่างๆ จะสามารถลงทุนเพิ่มในส่วนที่จำเป็นให้ทันสมัย หรือยกเลิกระบบแอพพลิเคชั่นรุ่นเก่า ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้แก่ทรัพยากรและโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ และช่วยให้บุคลากรมีเวลามากขึ้นในการพัฒนาทักษะและขีดความสามารถของตน

นอกจากเทคโนโลยีต่างๆ ที่ธุรกิจต้องให้ความสำคัญแล้ว “Customer Centricity" ยังคงเป็นกุญแจสำาคัญในการตอบสนองความต้องการของลูกค้าสำหรับบริการโลจิสติกส์ ขณะที่สินค้าที่สามารถสั่งซื้อทางออนไลน์มีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาด B2B ส่งผลให้เกิดความต้องการมากขึ้นสำาหรับโซลูชั่นโลจิสติกส์ B2B

นอกจากนี้ ความต้องการของลูกค้ายังขับเคลื่อนการเติบโตในด้านการจัดส่งสินค้าที่ให้ความสำคัญกับเรื่องเวลาและอุณหภูมิให้แก่ผู้บริโภค รวมถึงบริการโลจิสติกส์สำหรับสินค้าสดใหม่จำเป็นต้องอาศัยนวัตกรรมใหม่ๆ ในด้านบรรจุภัณฑ์ การจัดเก็บ และการจัดส่ง
สินค้า เช่น สินค้าประเภทอาหารและยา หนึ่งในนวัตกรรมที่สำคัญสำหรับบริการจัดส่งถึงมือผู้รับปลายทางก็คือ การผนวกรวมบริการโลจิสติกส์เข้ากับระบบสมาร์ทโฮม ซึ่งเป็นเทรนด์ใหม่สำหรับไลฟ์สไตล์แบบ connected life
<ul>
 	<li><a href="http://สร้างกลุ่มพลเมืองใหม่ “Citizen Data Scientist”">สร้างกลุ่มพลเมืองใหม่ “Citizen Data Scientist”</a></li>
</ul>
อย่างไรก็ตาม “บุคลากร” ยังคงเป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจโลจิสติกส์ แม้ว่ากระแสของเทคโนโลยีหุ่นยนต์ ระบบงานอัตโนมัติ รวมถึงระบบซอฟต์แวร์อัตโนมัติจะก่อให้เกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ต่อโครงสร้างของบุคลากรด้านโลจิสติกส์ในอนาคต เทคโนโลยีจะถูกนำมาใช้เพื่อช่วยในงานที่ถูกทำซ้ำๆ (highly repetitive tasks) และงานที่ต้องใช้แรง เพื่อให้บุคลากรสามารถทุ่มเทให้กับงานที่สำคัญกว่า ซึ่งต้องอาศัยความสามารถในการจัดการ การวิเคราะห์ และการสร้างสรรค์นวัตกรรม ธุรกิจโลจิสติกส์จึงต้องปรับแนวคิดการทำงานแบบดิจิทัล เพื่อดึงดูดและรักษาบุคลากรที่เป็นคนรุ่นมิลเลนเนียล(millennial) รวมทั้งสนับสนุนบุคลากรคนรุ่นเก่าที่ยังคงมีประสิทธิภาพในการทำงานสูง
<ul>
 	<li><a href="http://forbesthailand.com/news/hr/%E0%B8%9A%E0%B8%B8%E0%B8%84%E0%B8%A5%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%9C%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%B3-%E0%B8%A2%E0%B8%B8%E0%B8%84%E0%B8%AD%E0%B8%B8%E0%B8%95%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%AB%E0%B8%81%E0%B8%A3.html">เปิดบุคลิกผู้นำ 4 แบบแห่ง “ยุคอุตสาหกรรม 4.0” …คุณคือผู้นำธุรกิจแบบไหน?</a></li>
</ul>
&nbsp;

<img class="alignnone wp-image-4717" src="http://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2019/02/ชนัญญารักษ์-เพ็ชร์รัตน์.jpg" alt="" width="304" height="334" />

ชนัญญารักษ์ เพ็ชร์รัตน์
กรรมการผู้จัดการดีเอชแอล เอ๊กซ์เพรส ประเทศไทย

<a href="http://bit.ly/ForbesTHJan2019">คลิกอ่านฉบับเต็ม “เทรนด์เทคโนโลยี AI และการปรับตัวของธุรกิจโลจิสติกส์” และบทความจากนักเขียนชั้นนำเพิ่มเติมได้ที่ นิตยสาร Forbes Thailand ฉบับ มกราคา 2562 ในรูปแบบ e-Magazine</a>

<a href="http://bit.ly/ForbesTHJan2019"><img class="alignnone wp-image-4278" src="http://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2019/02/Forbes-Thailand-%E0%B8%89%E0%B8%9A%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%A1%E0%B8%A3%E0%B8%B2%E0%B8%84%E0%B8%A1-2562-Bill-Heinecke.jpg" alt="" width="250" height="328" /></a>

เทรนด์เทคโนโลยี AI และการปรับตัวของธุรกิจโลจิสติกส์

<h2>3 ฟินเทคสตาร์ทอัพหน้าใหม่ คว้ารางวัล FinTech Challenge 2018 : The Discovery โครงการประกวดผลงานนวัตกรรมทางการเงิน ค้นหาผู้ประกอบธุรกิจฟินเทคสตาร์ทอัพเมืองไทย โดยสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (ก.ล.ต.) และหน่วยงานพันธมิตร</h2>
โดยทีม Credit OK เจ้าของนวัตกรรมประมวลผลสร้าง “เครดิตสกอร์” ให้ผู้ประกอบการรายย่อยเข้าถึงแหล่งเงินทุน คว้าทุนประเภท Innovative FinTech ได้รับเงินรางวัล 2เเสนบาท

ตามมาด้วย JFINCoin ได้ทุนประเภท Popular Vote และรางวัลพิเศษ Wealth Award ตกเป็นของทีม FINE โดยได้รับรางวัลทุนละ 50,000 บาท เพื่อเป็นการสนับสนุนให้พร้อมต่อยอดและพัฒนาโมเดลธุรกิจใหม่จาก FinTech ที่ตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคในยุคปัจจุบัน

รพี  สุจริตกุล เลขาธิการ ก.ล.ต. กล่าวว่า เราเชื่อว่าภายใน 5 ปีข้างหน้าจะเกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างคาดไม่ถึง ไม่ใช่แต่เฉพาะธุรกิจ แต่เทคโนโลยีจะเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของคนเรา และนำไปสู่ในการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการลงทุนของประชาชน

"ปัจจุบันคนไทยยังเข้าถึงตลาดทุนน้อยมาก มีเพียง 3 ล้านคน ซึ่งเป็นสัดส่วนที่น้อยมาก สำหรับประเทศที่มีประชากรที่สูงกว่า 60 ล้านคน ก.ล.ต. จึงเชื่อว่า เทคโนโลยี FinTech จะเอื้อประโยชน์ให้ประชาชนได้เข้าถึงข้อมูลด้านการเงิน  ได้รับคำแนะนำอย่างถูกต้อง และสามารถสร้างผลตอบแทนอย่างมีประสิทธิภาพ  เพื่ออิสรภาพทางการเงินในระยะยาวได้ซึ่งถือว่าเป็นโจทย์ที่สำคัญ" 

สำหรับ Credit OK เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและประเมินความเสี่ยงทางการเงินของผู้กู้ด้วยเทคโนโลยี Machine Learning จากข้อมูลหลายแหล่ง  เช่น ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายสินค้า ข้อมูลในโทรศัพท์มือถือ ข้อมูลจากการใช้โซเชียลมีเดีย และแบบทดสอบทางจิตวิทยา เพื่อสร้าง “เครดิตสกอร์” ที่มีความน่าเชื่อถือให้กับกลุ่มผู้ประกอบการรายย่อยเพื่อแก้ปัญหาการเข้าถึงแหล่งเงินทุนของสถาบันการเงินให้มีโอกาสได้รับการพิจารณาการกู้ยืมเงินในการขยายธุรกิจที่เหมาะสม รวดเร็ว และด้วยความเสี่ยงที่ประเมินได้  ซึ่งนอกจากจะได้เงินทุนหมุนเวียนในการประกอบธุรกิจอย่างยั่งยืนแล้ว ยังช่วยแก้ไขปัญหาหนี้นอกระบบ (Illegal Financing) ในสังคมไทยได้อีกด้วย

<img style="width: 638px; height: 425px;" src="http://www.forbesthailand.com/uploads/library/7f52ae6553add715b94ce26656130c79.jpg" alt="" />

ขณะที่ JFINCoin : DDLP – Decentralized Digital Lending Platform  บล็อกเชนแพลตฟอร์มที่ให้บริการกู้ยืมเงินสำหรับประชาชน โดยนําเทคโนโลยีบล็อคเชนซึ่งเป็นเทคโนโลยีเครือข่ายฐานข้อมูลแบบใหม่ที่ไม่มีคนกลางมาใช้  ให้ทุกคนสามารถเข้าถึงสินเชื่อรายย่อย (Micro Loan) ที่สถาบันการเงินใหญ่ไม่สามารถขยายการบริการได้เพียงพอเพราะมีค่าใช้จ่ายสูง  เป็นการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่สามารถช่วยลดต้นทุนการทำธุรกรรม  ด้วยการทํางานระบบ  Smart Contract ที่ทํางานได้เอง  มาใช้ในระบบ Digital Lending ตั้งแต่ส่วนของการระบุตัวตน (KYC) การคํานวณเครดิต (Credit Scoring) และกระบวนการการกู้ยืม (Lending Process)  ซึ่งความสะดวกในการให้บริการนี้จะเป็นกุญแจสำคัญให้คนทั่วไปสามารถเข้าถึงบริการทางด้านการเงินเหล่านี้ได้ ไม่ต้องไปพึ่งเงินกู้นอกระบบที่จะนำมาซึ่งความสูญเสียในหลายๆด้าน ทั้งทางเศรษฐกิจและสังคม

<img style="width: 638px; height: 425px;" src="http://www.forbesthailand.com/uploads/library/8cb80f2d7bfbedbb8e3a75b6173ac095.jpg" alt="" />

ด้านทีม FINE ผู้พัฒนา TAKETA (ทาเก็ตต้า) เป็นดิจิทัลแพลตฟอร์มบน Mobile Application (IOS &amp; Android) ที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถ Monitor &amp; Manage การเงินของตนเองได้ง่ายขึ้นผ่าน "ประสบการณ์ใหม่" ในการจัดการเรื่องเงินและความมั่งคั่ง เพื่อตอบโจทย์การมีอิสรภาพทางการเงินที่เรียบง่าย ใช้งานสะดวก สัมผัสถึงความสนุกในการใช้งานไปพร้อมกับการเติบโตของทรัพย์สิน ความรู้ความเข้าใจทางการเงิน โดยเข้าสู่แพลตฟอร์มผ่าน Website หรือ Download Application และเลือก Character ของ User และ Mate (คู่หูทางการเงิน) พร้อมตั้งเป้าหมายทางการเงิน

<img style="width: 638px; height: 425px;" src="http://www.forbesthailand.com/uploads/library/3b0e323b6accd42c4006e5dd144502f8.jpg" alt="" />

โดยแพลตฟอร์มนี้จะช่วยคำนวณอัตราส่วนทางการเงิน, แผนการเงิน, Portfolio ทางการเงินที่เหมาะสม และสนับสนุนให้ผู้ใช้งานเริ่มสร้างนิสัย/พฤติกรรมใหม่ ๆ ทางการเงินที่สอดคล้องกับเป้าหมายของตนเอง โดยมีการแสดงผลการเติบโต-ถดถอยของความมั่งคั่ง แบ่งปันเคล็ดลับการลงทุน และกระตุ้นเตือนให้ลงข้อมูลรับ-จ่าย เเละทุก ๆ การบันทึกจะได้รับคะแนนเพื่อนำไปแลกรับส่วนลดสินค้า-บริการจากพาร์ทเนอร์ที่ร่วมสนับสนุน

นอกจากนี้ยังมีอีก 9 ทีมที่ผ่านเข้ารอบสุดท้าย ประกอบด้วย

CryptovationX : หุ่นยนต์ที่ปรึกษาการลงทุนในตลาดคริปโต
Skynet : ระบบ Social Trading Platform ที่รองรับ AI ทุกภาษาโปรแกรม
Digital Workforce : หุ่นยนต์ดิจิทัลสำหรับการลงทุนในตลาดอนุพันธ์
ZeeZave : ระบบส่งเสริมการออมสำหรับคนรุ่นใหม่
ATOM: Retire-Care Planer วัยเกษียณที่ออกแบบได้
ESPREE.IO : แพลตฟอร์มการรับชำระเงินของทุกสรรพสิ่ง
ebizkit : เครื่องมือที่ยกระดับการซื้อขายออนไลน์ผ่านช่องทาง Chat commerce
WEALTHI : แอพพลิเคชั่นที่ช่วยให้ผู้ขาดโอกาสทางการเงินได้เข้าถึงแหล่งเงินทุน
ThaiIDP : ระบบพิสูจน์และยืนยันตัวตนดิจิทัล

ทั้งนี้ FinTech Challenge 2018 : The Discovery เป็นโครงการประกวดผลงานนวัตกรรมทางการเงินที่ดำเนินการโดย ก.ล.ต. จัดต่อเนื่องเป็นครั้งที่ 3 เพื่อกระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมทางการเงินใหม่ ๆ ที่เป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมการเงิน การลงทุน และประกันภัยในประเทศไทย รวมถึงสร้างโอกาสในการนำเสนอนวัตกรรมที่สามารถนำไปใช้ได้ในระบบการเงิน การระดมทุน และการลงทุนเพื่อให้สอดคล้องกับยุค “ไทยแลนด์ 4.0”

&nbsp;

รายงานโดย : ศิริลักษณ์ หาพันธ์นา

News

Forbes lists

World

Leaderboard

Commentaries

Forbes life

Events