การ์ทเนอร์ เผย 3 เทรนด์เทคโนโลยีที่ธุรกิจการเงินยอมลงทุน

การ์ทเนอร์ เผย 3 เทรนด์เทคโนโลยีที่ธุรกิจการเงินยอมลงทุน

วันที่ 8 มิถุนายน 2565 การ์ทเนอร์ เปิดเผยถึงแนวโน้มเทคโนโลยีที่ได้รับแรงหนุนจากบริการธนาคาร และการลงทุนในปี 2565 ว่า มี 3 เทคโนโลยีด้วยกัน ประกอบด้วยเทคโนโลยี Generative Artificial Intelligence (AI), ระบบอัตโนมัติ (Automatic Systems) และการประมวลผลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเป็นส่วนตัว (Privacy-Enhancing Computation) จะยังเติบโตต่อเนื่องในอีก 2-3 ปีจากนี้ โดยมีส่วนสนับสนุนการเติบโตและการเปลี่ยนแปลงขององค์กรธุรกิจที่ให้บริการทางการเงิน

นางสาวมูตูซี เซา รองประธานฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ขณะที่การเติบโตมีความสำคัญสูงสุดต่อธุรกิจ ความจำเป็นในการจัดการความเสี่ยง การเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุน และการดำเนินงานต่างต้องการนวัตกรรม และเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่าง Generative AI ช่วยให้ผู้บริหารไอทีของธนาคารนำเสนอโซลูชั่นให้ธุรกิจเพื่อสร้างรายได้ให้เติบโตได้ ขณะที่ระบบอัตโนมัติ (Autonomic Systems) และการประมวลผลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเป็นส่วนตัว (Privacy-Enhancing Computation) เป็นโซลูชั่นที่นำเสนอทางเลือกใหม่สำหรับการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจด้านบริการทางการเงิน

โดยการ์ทเนอร์คาดว่ามูลค่าการใช้จ่ายด้านไอทีของธุรกิจธนาคาร และการลงทุนทั่วโลกในปี 2565 จะเติบโตขึ้น 6.1% หรือคิดเป็น 623 พันล้านเหรียญสหรัฐ โดยหมวดที่มีการใช้จ่ายมากที่สุดคือ บริการด้านไอที ประกอบด้วย บริการให้คำปรึกษา และบริการด้านการจัดการ คิดเป็น 42% ของมูลค่าการใช้จ่ายด้านไอทีทั้งหมดในหมวดนี้อยู่ที่ 264 พันล้านเหรียญสหรัฐ สำหรับหมวดที่เติบโตเร็วที่สุด คือซอฟต์แวร์ ที่คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 11.5% หรือ 149 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

เช่นเดียวกับประเทศไทย ที่การ์ทเนอร์คาดว่ามูลค่าใช้จ่ายไอทีของธุรกิจธนาคารและการลงทุนในปีนี้จะเติบโต 6.5% หรือ 82.2 พันล้านบาท โดยหมวดที่มีมูลค่าการใช้จ่ายมากที่สุด คือ “บริการด้านไอที” ประกอบด้วย บริการให้คำปรึกษาและบริการด้านการจัดการ และหมวดที่เติบโตรวดเร็วที่สุด คือ ซอฟต์แวร์ คาดว่าจะเติบโตขึ้น 14% หรือ 13.5 พันล้านบาท

เทรนด์เทคโนโลยีเกิดใหม่สามกลุ่มที่การ์ทเนอร์ระบุมีส่วนช่วยธุรกิจให้บรรลุเป้าหมายในการดำเนินการ สร้างการเติบโต และเปลี่ยนแปลงธุรกิจ และแสดงให้เห็นกรณีตัวอย่างการใช้งานในอุตสาหกรรมการธนาคารและการลงทุน ได้แก่

เทรนด์ที่ 1: Generative AI

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า 20% ของข้อมูลทดสอบจากการใช้งานของผู้บริโภคจะสังเคราะห์ขึ้นภายในปี 2568 ทั้งนี้ Generative AI จะเรียนรู้การเป็นตัวแทนดิจิทัลของสิ่งประดิษฐ์จากข้อมูลและสร้างนวัตกรรมที่คล้ายกับต้นฉบับแต่จะไม่ทำซ้ำ

ในส่วนบริการด้านการธนาคารและการลงทุน จะพบแอปพลิเคชันของเทคโนโลยี Deep Learning แบบ Generative Adversarial Networks – GAN และการสร้างภาษาธรรมชาติ (Natural Language Generation – NLG) เป็นส่วนใหญ่ได้ในสถานการณ์การตรวจจับการฉ้อโกง การคาดการณ์การซื้อขาย การสร้างข้อมูลแบบสังเคราะห์ และการสร้างแบบจำลองปัจจัยเสี่ยง ซึ่ง Generative AI มีศักยภาพเนื่องจากความสามารถปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะบุคคลไปสู่ระดับที่สูงขึ้น

เทรนด์ที่ 2: ระบบอัตโนมัติ (Autonomic Systems)

ระบบอัตโนมัติเป็นระบบที่จัดการได้ทั้งแบบกายภาพหรือจากซอฟต์แวร์ เรียนรู้จากสภาพแวดล้อมและปรับเปลี่ยนอัลกอริธึมเองได้แบบไดนามิกแบบเรียลไทม์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้พฤติกรรมของระบบในสภาวะระบบนิเวศที่ซับซ้อน ระบบอัตโนมัติจะสร้างชุดความสามารถทางเทคโนโลยีที่คล่องตัวสนับสนุนความต้องการและสถานการณ์ใหม่ ๆ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและป้องกันการโจมตีโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์

ปัจจุบันระบบอัตโนมัติส่วนใหญ่ทำงานอยู่ในรูปแบบซอฟต์แวร์ในบริบทของธุรกิจธนาคาร อย่างไรก็ตามมีหุ่นยนต์แบบฮิวแมนนอยด์ในสาขาธนาคารอัจฉริยะ เป็นตัวอย่างของระบบอัตโนมัติที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่ทำหน้าที่ให้บริการลูกค้าและผู้ใช้บริการ สิ่งเหล่านี้นำไปปรับใช้ในการจัดการหนี้แบบอัตโนมัติ เป็นผู้ช่วยด้านการเงินส่วนบุคคลและการให้กู้ยืมอัตโนมัติ Roboadvisors จัดเป็นระบบอัตโนมัติระดับพื้นฐานแม้ว่ายังมีความกังวลเรื่องความน่าเชื่อถืออยู่ในความเป็นระบบอัตโนมัติในระดับสูง

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าภายในปี 2567 20% ขององค์กรที่จำหน่ายระบบหรืออุปกรณ์อัตโนมัติจะขอให้ลูกค้าละเว้นการชดใช้ค่าเสียหายตามข้อกำหนดเรื่องความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้พฤติกรรมจากผลิตภัณฑ์ของตน

เทรนด์ที่ 3: การประมวลผลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเป็นส่วนตัว (Privacy-Enhancing Computation: PEC)

ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลมีความปลอดภัยในสภาพแวดล้อมที่ไม่น่าเชื่อถือ เนื่องจากกฎหมายความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้นรวมถึงความกังวลของผู้บริโภค ซึ่ง PEC ใช้เทคนิคการป้องกันความเป็นส่วนตัวที่หลากหลายเพื่อให้ดึงข้อมูลออกมาใช้ได้อย่างมีคุณค่าและยังปฏิบัติตามข้อกำหนด

การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2568 องค์กรขนาดใหญ่ 60% จะใช้เทคนิคของ Privacy-Enhancing Computation อย่างน้อยหนึ่งเทคนิคเพื่อวิเคราะห์ หรือใช้ในธุรกิจอัจฉริยะ หรือเพื่อการประมวลผลบนคลาวด์ สำหรับภาคบริการทางการเงินที่ข้อมูลมีบทบาทอย่างมากในการวิเคราะห์ การคำนวณ และสร้างรายได้ จึงมีการนำเทคนิค PEC มาใช้เพิ่มขึ้น อาทิ ใช้วิเคราะห์การฉ้อโกง ดำเนินการด้านข่าวกรอง แบ่งปันข้อมูล และต่อต้านการฟอกเงิน