ธนาคารทุ่มหมื่นล้านแต่ไร้กำไร! เจาะปม ROI ของ AI ในธนาคาร

เงินหมื่นล้านหายไปไหน? เมื่อยักษ์ใหญ่ในวงการการเงินโลกกำลังตกอยู่ในสภาวะ "ทุ่มงบจนตัวโก่ง" แต่ผลตอบแทนกลับว่างเปล่า เพราะการสะบัดเช็คซื้อซอฟต์แวร์สุดล้ำไม่ได้การันตีความสำเร็จเสมอไป ในมุมมองของผู้เชี่ยวชาญ สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นคือวิกฤตความล้มเหลวของ ROI ของ AI ในธนาคาร ที่หลายแห่งติดกับดัก "เทคโนโลยีชั้นเลิศบนฐานรากที่เน่าเฟะ" ข้อมูลลูกค้าที่กระจัดกระจายและระบบหลังบ้านที่ล้าหลังกำลังกลายเป็นหลุมดำที่กลืนกินงบประมาณมหาศาล โดยที่ AI แทบไม่ได้ช่วยปั๊มกำไรให้งอกเงยอย่างที่ควรจะเป็น

ทำไมการลงทุน AI ในธุรกิจธนาคารส่วนใหญ่ถึงยังไม่เห็นกำไร (ROI)?

ปัญหาหลักที่ทำให้ ROI ของ AI ในธนาคาร ไม่เป็นไปตามเป้าคือ "Data Silos" และ "Legacy Systems" ข้อมูลลูกค้าในธนาคารมักถูกเก็บแยกกันอยู่คนละแผนกหรือคนละประเทศ เมื่อข้อมูลไม่เชื่อมโยงกัน AI ที่ควรจะฉลาดจึงกลายเป็น "คนตาบอด" ที่วิเคราะห์ข้อมูลผิดพลาดจนความน่าเชื่อถือติดลบ นอกจากนี้ยังมีเรื่อง "The Trust Gap" หรือช่องว่างความเชื่อใจ เมื่อโมเดล AI อาจใช้เวลาสร้างแค่ 3 เดือน แต่พนักงานอาจต้องใช้เวลาเกิน 9 เดือนกว่าจะกล้าเอาคำแนะนำนั้นไปบอกลูกค้าจริง

ในทางกลับกัน ธนาคารที่ประสบความสำเร็จอย่าง DBS สิงคโปร์ กลับสามารถสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจจาก AI ได้สูงถึง 2.6 หมื่นล้านบาทในปี 2025 สิ่งที่พวกเขาทำต่างออกไปคือการใช้ AI แบบ Real-time ขณะที่ปรึกษาการเงินกำลังคุยกับลูกค้า ไม่ใช่แค่ใช้สรุปเอกสารก่อนเข้าประชุม ซึ่งช่วยลดเวลาเตรียมตัวได้ถึง 95% และกระตุ้นยอดขายให้โตขึ้นถึง 20% ต่อปี นี่คือเครื่องพิสูจน์ว่า ROI จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อเทคโนโลยีถูกวางไว้ถูกที่ถูกเวลา

3 ปัญหาใหญ่ "ขัดลาภ" ที่ทำให้ AI ธนาคารสอบตก

• ข้อมูลขยะ (Data Fragmentation): ข้อมูลที่ไม่เชื่อมต่อกันทำให้ AI วิเคราะห์ผิดพลาด การลงทุน AI โดยไม่จัดการฐานข้อมูลจึงเหมือนการพยายามวิ่งแข่งในขณะที่ยังผูกเชือกรองเท้าไม่เสร็จ
• ความกลัวเรื่องกฎระเบียบ: กรณีตัวอย่างของ Commonwealth Bank ในออสเตรเลียที่ระบบ AI ตรวจจับฟอกเงินผิดพลาดจนโดนปรับมหาศาล ทำให้ผู้บริหารหลายแห่งขยาดจนไม่กล้าขยับตัวทำอะไรใหม่ๆ
• ปัญหาบุคลากร: หากพนักงานไม่เชื่อมั่นในผลลัพธ์ของ AI ระบบราคาแพงเหล่านั้นก็จะถูกปล่อยทิ้งไว้เฉยๆ โดยไม่มีการนำมาใช้งานจริงในเชิงธุรกิจ

Agentic AI ดาบสองคมที่อาจทำที่ปรึกษาการเงิน "สมองฝ่อ"

มีการเตือนถึงภาวะ "Deskilling" หรือการสูญเสียทักษะการวิเคราะห์และสัญชาตญาณ หากที่ปรึกษาทางการเงินพึ่งพา AI (Agentic AI) มากเกินไป แม้ AI จะช่วยประหยัดเวลาได้ถึง 30% แต่ถ้าพนักงานเอาเวลานั้นไปนั่งว่างๆ แทนที่จะไปสร้างสัมพันธ์กับลูกค้าให้ลึกซึ้งขึ้น ธนาคารนั่นแหละที่จะเป็นฝ่ายเสียประโยชน์ในระยะยาว

Expert Insight: ความสำเร็จของ AI ในโลกการเงินไม่ได้วัดกันที่ความล้ำของอัลกอริทึม แต่วัดกันที่ "ความสะอาดของข้อมูล" และ "การเปลี่ยนทัศนคติคน" หากธนาคารยังติดกับดักระบบเก่าและการทำงานแบบแยกส่วน AI ก็จะเป็นเพียงของเล่นราคาแพงที่ไม่ได้สร้างมูลค่าเพิ่มอย่างยั่งยืน

สรุปประเด็นสำคัญเกี่ยวกับ ROI ของ AI ในธนาคาร

• การบูรณาการข้อมูลคือหัวใจ: ROI จะเกิดขึ้นได้ต้องรวมฐานข้อมูล (Data Integration) ให้เป็นหนึ่งเดียวเพื่อลดปัญหาข้อมูลวิเคราะห์พลาด
• เน้น Real-time Interaction: การใช้ AI เสริมเขี้ยวเล็บให้พนักงานแบบเรียลไทม์ช่วยเพิ่มยอดขายได้จริงและเห็นผลไวกว่าระบบหลังบ้าน
• ระวังภาวะสมองฝ่อ: ต้องบริหารจัดการบุคลากรไม่ให้พึ่งพาเทคโนโลยีมากจนเสียทักษะการตัดสินใจในวิกฤต
• Compliance-by-Design: ความถูกต้องด้านกฎหมายต้องถูกออกแบบมาพร้อมกับตัวโปรแกรม ไม่ใช่รอมาแก้ไขทีหลัง

บทเรียนสำคัญคือ AI ไม่ใช่ยาวิเศษที่แค่ซื้อมาแล้วจะหายป่วย แต่มันคือการปรับรื้อโครงสร้างการจัดการใหม่ทั้งหมด ใครที่ยังทำเพียงแค่โปรเจกต์ทดลองไปวันๆ เตรียมตัวโดนทิ้งไว้ข้างหลังในโลกการเงินยุคใหม่ได้เลย!