แรงงาน กับ การเงิน ในยุค AI

คอลัมน์ : ร่วมด้วยช่วยคิด
ผู้เขียน : ดร.นครินทร์ อมเรศ/ธนาคารแห่งประเทศไทย

วันที่ 21 กรกฎาคม ที่ผ่านมา ผู้เขียนได้รับเกียรติร่วมเวทีเสวนาเรื่อง บทบาทของนักลงทุนในการส่งเสริม การเคารพสิทธิมนุษยชน และการจัดการความเสี่ยงด้านแรงงาน ในการอบรมเชิงปฏิบัติการสำหรับภาคประชาสังคม โดยมี โครงการพัฒนาแห่งสหประชาชาติ (UNDP) กรมคุ้มครองสิทธิและเสรีภาพ กระทรวงยุติธรรม และสมาคมเครือข่ายโกลบอลคอมแพ็กแห่งประเทศไทย ร่วมเป็นเจ้าภาพ เพื่อถกกันว่า ภาคการเงินเกี่ยวข้องอย่างไรกับการคุ้มครองแรงงานจากการค้ามนุษย์และการบังคับใช้แรงงาน

ในการนี้ จึงขอหยิบยกมุมมองที่ได้นำเสนอมาเล่าสู่กันฟัง โดยมีแกนกลางของการเปลี่ยนแปลงเป็นการใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ซึ่งเข้ามากระทบกับความสัมพันธ์ระหว่างแรงงานและภาคการเงินในสองมุม

มุมแรก คือ การที่แรงงานในฐานะผู้ใช้บริการทางการเงินถูกเครือข่ายอาชญากรรมนำ AI มาใช้ในวงจร Scammer ตั้งแต่การกวาดข้อมูลผ่านสื่อสังคมออนไลน์เพื่อเข้าถึงผู้ที่เปราะบางทางการเงินหรือการงาน ต่อด้วยการปลอมตัวตนด้วย Deepfake ไปจนถึงการใช้เทคโนโลยีซ้อนใบหน้าแบบเรียลไทม์ระหว่างสนทนาวิดีโอเพื่อแอบอ้างเป็นเจ้าหน้าที่ภาครัฐหรือสถาบันการเงิน หรือการล่อลวงให้ลงทุนผ่านแพลตฟอร์มที่มีผลตอบแทนสูงผิดปกติ

นอกจากนี้ พบว่ามีรูปแบบการหลอกลวงเพื่อทำงานหารายได้พิเศษ หรือ Job Scam ซึ่งเป็นรูปแบบที่ไม่ได้แพร่หลายเป็นการทั่วไปในประเทศอื่น ๆ ในภูมิภาค ซึ่งหากแรงงานตกเป็นผู้เสียหาย ยังนับว่ามีความเสี่ยงน้อยกว่าการถูกล่อลวงเข้าไปทำงานใน Scam Compound ซึ่งทำให้ตกเป็นผู้เสียหายจากการค้ามนุษย์และถูกบังคับให้กลายเป็นเครื่องมือหลอกลวงผู้อื่นต่อ

รายงานของสำนักงานว่าด้วยยาเสพติดและอาชญากรรมแห่งสหประชาชาติ (UNODC) ในปี 2025 ประเมินว่าศูนย์หลอกลวงในภูมิภาคเอเชียตะวันออกและตะวันออกเฉียงใต้สร้างกำไรราว 4 หมื่นล้าน ดอลลาร์สหรัฐต่อปี ขณะที่องค์การแรงงานระหว่างประเทศ (ILO) ในปี 2024 ประเมินว่ากำไรผิดกฎหมายจากผู้ที่ถูกบังคับใช้แรงงานทั่วโลกสูงถึง 2.36 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี เพิ่มขึ้นกว่าหนึ่งในสามภายในทศวรรษเดียว

ภาคการเงินมีส่วนร่วมโดยตรงในการรับมือกับมิจฉาชีพ เนื่องจากการโกงต้องอาศัยเส้นทางการเงินในการส่งต่อเงินของผู้เสียหายไปยัง Scammer โดยมีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้รับมือ อาทิ Graph Neural Network (GNN) หรือเทคนิคที่ตรวจจับเครือข่ายบัญชีม้า ซึ่งแฝงตัวแนบเนียนได้ดีขึ้น

อย่างไรก็ดี ภาคการเงินตรวจพบได้เพียง “ธุรกรรมบนผิวน้ำ” แต่ไม่อาจตรวจสอบไปถึงชีวิตเบื้องหลังของเจ้าของบัญชี ซึ่งต้องอาศัยองค์ความรู้เชิงลึกต่อข้อเท็จจริงจากภาคประชาสังคมที่ทำงานอย่างใกล้ชิดแรงงานและชุมชน ทั้งการเข้าถึงผู้เสียหายกลุ่มใหญ่ ที่ไม่ได้แจ้งความ

ซึ่งแบบสำรวจของคณะเศรษฐศาสตร์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยในปี 2024 พบว่ามีเพียงร้อยละ 10 ของผู้เสียหายที่แจ้งตำรวจ และการช่วยให้ความร่วมมือกับเจ้าพนักงานในการคัดแยกเจ้าของบัญชีม้าที่ถูกบังคับออกจากผู้มีส่วนร่วมในขบวนการ ซึ่งหลักการสากลกำหนดให้ผู้ที่ถูกหลอกหรือถูกบังคับให้กระทำผิดต้องได้รับการปฏิบัติในฐานะผู้เสียหายจากการค้ามนุษย์ มิใช่ผู้กระทำความผิด

ตลอดจนการพาผู้เสียหายเข้าสู่กลไกการดำเนินคดีที่ต้องแข่งกับเวลา เพราะเงินที่ถูกโกงเคลื่อนผ่านหลายทอดภายในไม่กี่นาที แม้บางกรณีอาจติดตามเงินคืนได้ไม่ครบถ้วน แต่การแจ้งความโดยเร็วเพิ่มโอกาสอายัดเงินทัน และตัดวงจรไม่ให้บัญชีม้าเดิมถูกนำกลับมาหลอกเหยื่อรายต่อไป ความร่วมมือระหว่างภาคการเงินกับภาคประชาสังคมจึงเป็นหนทางรับมือที่สำคัญยิ่ง

มุมที่สอง คือ บทบาทของ AI ในการสร้างโอกาสพัฒนาแรงงาน โดย Brynjolfsson, Li & Raymond (2025) พบว่าพนักงานบริการลูกค้าหลายพันคนที่ทดลองใช้ผู้ช่วย AI มีผลิตภาพเฉลี่ยเพิ่มขึ้นร้อยละ 15 โดยกลุ่มที่ได้รับประโยชน์มากที่สุด คือกลุ่มที่มีทักษะน้อยที่สุด ซึ่งมีผลิตภาพเพิ่มสูงขึ้นถึงร้อยละ 36 แสดงถึงความเป็นไปได้ที่ AI จะลดช่องว่างจากความเหลื่อมล้ำทางทักษะ

ขณะที่ ILO (2025) ประเมินว่าหนึ่งในสี่ของงานทั่วโลกมีเนื้อหาเกี่ยวข้องกับ Generative AI จึงมีโอกาสการปรับเปลี่ยนรูปแบบการทำงานมากกว่าที่จะถูกทดแทนโดย AI สอดคล้องกับรายงานของ McKinsey (2025) ที่ชี้ว่าทักษะที่นายจ้างต้องการราวร้อยละ 72 มีความคาบเกี่ยวกันระหว่างงานที่ AI ทดแทนได้ กับงานที่ทดแทนไม่ได้

คำถาม คือ ภาคการเงินจะพาแรงงานข้ามสะพานนี้ไปสู่โลกใหม่ด้วยกันได้อย่างไร ? ในการนี้ ภาคการเงินมีส่วนร่วมในสามระดับ 1) นำความเสี่ยงด้านสิทธิแรงงาน ซึ่งเป็นมิติสังคมของมาตรฐานความยั่งยืน Environmental, Social and Governance (ESG) ผนวกเป็นเงื่อนไขการปล่อยสินเชื่อและการเลือกลงทุน ไม่สนับสนุนธุรกิจที่เอารัดเอาเปรียบแรงงาน ซึ่งอาจขยายรวมถึงการเลิกจ้างแรงงานโดยนำ AI มาทดแทนอย่างไม่เป็นธรรม

2) ผลักดันให้ธุรกิจที่รับเงินทุนมีแผนพัฒนาทักษะแรงงานควบคู่แผนลงทุนเทคโนโลยี โดยเฉพาะในช่วงเปลี่ยนผ่านที่แรงงานจะได้รับประโยชน์สูงสุดในการปรับตัว และ 3) ยกระดับการสนับสนุนให้ใช้ AI พัฒนาทักษะแรงงานในภาคการเงินมากกว่าการนำมาใช้ทดแทนแรงงาน ซึ่งจะทำให้แรงงานไม่เพียงเอาตัวรอดจากการถูกทดแทน แต่จะเดินหน้าเพิ่มผลิตภาพได้ในระยะยาว

เหตุที่ภาคการเงินมีส่วนร่วมสำคัญ มาจากโอกาสในการสร้างวงจรที่แรงงานจะอยู่ร่วมกับ AI ได้อย่างยั่งยืนผ่านการยกระดับรายได้ นำไปสู่การบริโภค สนับสนุนการเติบโตของธุรกิจ แล้ววนกลับมาเสริมความเข้มแข็งให้กับภาคการเงิน ก่อนที่จะหมุนกลับไปส่งเสริมให้เกิดการคุ้มครองและพัฒนาแรงงาน

และจะช่วยลดทอนผลลบจากกับดักการเลิกจ้าง อันเนื่องมาจาก AI ตามที่ Falk & Tsoukalas (2026) วิเคราะห์ว่าหากธุรกิจใช้เทคโนโลยีเป็นทางลัดในการลดต้นทุนด้วยการปลดคนพร้อมกันเป็นวงกว้าง ทำให้รายได้ครัวเรือนและอุปสงค์ของประเทศลดลง และย้อนกลับมากระทบต่อยอดขายของธุรกิจและคุณภาพสินทรัพย์ของสถาบันการเงินในที่สุด

การคุ้มครองแรงงานจึงเท่ากับการคุ้มครองงบดุลของระบบการเงินในระยะยาวนั่นเอง ความยั่งยืนของระบบ การเงินไม่สามารถแยกออกจากความอยู่ดีมีสุขของผู้คนในระบบเศรษฐกิจ ภายใต้ความร่วมมือของภาครัฐ ภาคการเงิน ภาคธุรกิจ ภาคประชาสังคม และตัวแรงงานเอง