Digital Ventures

Back to blog

ส่อง Application ในโลกการเงินของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ Neural Network

DIGITAL VENTURES July 18, 2019 11:33 AM

1,337

Digital Ventures ได้เคยพูดถึงเทคโนโลยีชั้นสูงของปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันอย่าง Neural Network ไปก่อนหน้านี้แล้ว ด้วยพลังการวิเคราะห์ข้อมูลที่เน้นการเชื่อมโยงแบบเดียวกับมนุษย์ Neural Network จึงพร้อมทำงานซับซ้อนจากข้อมูลที่จำกัดได้เป็นอย่างดี แต่หากถามว่า Neural Network นั้นมีประโยชน์กับอุตสาหกรรมในปัจจุบันมากขนาดไหน คงหนีไม่พ้นตัวอย่างจากภาคธุรกิจการเงิน ซึ่งเป็นภาคธุรกิจหนึ่งที่มีการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จำนวนมากในปัจจุบัน ด้วยเหตุนี้ Digital Ventures จึงขอพาไปสำรวจการใช้งาน Neural Network ที่มีอิทธิพลต่อการเสริมความแข็งแกร่งภาคบริการทางการเงินที่เกิดขึ้นแล้วในปัจจุบันกัน
 



ประเมินความเสี่ยงการให้สินเชื่อได้แม่นยำขึ้น

สินเชื่อถือเป็นผลิตภัณฑ์หลักของธนาคารและสถาบันการเงิน เเมื่อธนาคารสามารถปล่อยกู้ให้กับคนที่มีศักยภาพสูง นอกจากจะสร้างโอกาสทำกำไรได้แล้ว ยังส่งผลดีต่อการผลิตโดยช่วยให้เศรษฐกิจเดินหน้าในภาพรวมได้มากขึ้น ด้วยเหตุนี้ ธนาคารสามารถเลือกใช้เทคโนโลยี Neural Network มาช่วยประเมินความเสี่ยงของผู้กู้จากปัจจัยต่าง ๆ ทั้งในขั้นพื้นฐานและซับซ้อน เพื่อลดอัตราหนี้เสียและเพิ่มรายได้จากส่วนนี้ให้เต็มเม็ดเต็มหน่วยมากขึ้น

Neural Network ทำการประเมินสินเชื่อเริ่มต้นจากการ Input Dataset เบื้องต้นลงไป ยกตัวอย่างเช่น เพศ สถานะการสมรส รายได้ต่อปี จำนวนบุตร ระดับการศึกษา จำนวนรถและบ้านที่ถือครอง สถานะของบ้าน ระยะการเดินทางจากบ้านไปยังที่ทำงาน เป็นต้น จากนั้นจึงป้อนข้อมูลเข้าระบบ ซึ่ง Neural Network จะเรียนรู้และมองเห็น Dataset ที่ซ่อนอยู่ในนั้นเพิ่มเติม เรียกว่า Real-Time Data เช่น เห็นความเชื่อมโยงของรายได้ต่อปีและจำนวนทรัพย์สินที่ถือครองว่าสอดคล้องกันมากน้อยแค่ไหน จากนั้นจึงค่อยเข้าสู่กระบวนการตัดสินใจปล่อยสินเชื่อ

แน่นอนว่าความสอดคล้องดังกล่าวสามารถมองเห็นและตัดสินได้โดยมนุษย์ แต่ในการทำงานจริงที่มีคำขอสินเชื่อจำนวนมากที่เข้ามาในแต่ละวัน ย่อมต้องทำให้ผู้ตรวจสอบข้อมูลเกิดข้อผิดพลาดจากความอ่อนล้าได้ ดังนั้น การใช้ Neural Network จะช่วยแบ่งเบาภาระส่วนนี้ลงและทำให้การประเมินของผู้ตรวจสอบดำเนินไปอย่างแม่นยำมากขึ้น

คัดเลือกลูกค้าบัตรเครดิตที่ทำกำไรได้

บัตรเครดิตเป็นอีกผลิตภัณฑ์หนึ่งที่ธนาคารจำหน่ายสำหรับการใช้ในชีวิตประจำวัน ซึ่งรายได้ของธนาคารจากการให้บริการบัตรเครดิตนั้นได้มาจากการใช้จ่ายด้วยบัตรเครดิตที่มากพอ ซึ่งมาตรฐานและเทคโนโลยีแบบเดิมนั้นมักทำให้รายได้จากบัตรเครดิตต่ำกว่าค่าดำเนินธุรกิจบัตรเครดิต ส่งผลให้ธนาคารหลายแห่งไม่สามารถได้ผลกำไรจากการดำเนินธุรกิจบัตรเครดิตได้

แต่เมื่อ Neural Network เข้ามาช่วยให้ธนาคารสามารถคัดเลือกลูกค้าบัตรเครดิตที่มีแนวโน้มจะสร้างรายได้สำหรับธุรกิจบัตรเครดิตโดยอาศัยข้อมูลหลายๆ ส่วนประกอบกัน เช่น รายได้ พฤติกรรมการใช้จ่าย รูปแบบการทำธุรกรรม ซึ่งทั้งหมดนี้ Neural Network จะค้นหา Pattern ที่ซ่อนอยู่ซึ่งบอกได้ว่าคนๆ นี้เหมาะที่จะเสนอบัตรเครดิตให้ใช้หรือไม่ หรืออาจจะเสนอเป็นผลิตภัณฑ์อื่น ๆ แทน นอกจากนี้ ยังช่วยให้ธนาคารมีข้อมูลเชิงลึกอื่น ๆ เพื่อนำไปปรับปรุงบริการของบัตรเครดิตให้ตรงความต้องการของลูกค้าที่หลากหลายขึ้นด้วย

การคาดการณ์แนวโน้มของตลาดหุ้น

การคาดการณ์แนวโน้มตลาดหุ้นถือเป็นงานวิจัยชิ้นแรก ๆ ที่นักพัฒนาทำการทดลองกับ Neural Network ตั้งแต่ยุคปี 1990 โดยนักวิจัยส่วนใหญ่จะใช้ข้อมูลตลาดหุ้นที่มีอยู่เดิมป้อนเข้าไปในปัญญาประดิษฐ์ ยิ่งปัญญาประดิษฐ์ฝึกฝนกับชุดข้อมูลเหล่านี้มากเท่าไร การประเมินก็จะแม่นยำมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยผลการวิจัย Neural Network ที่วิเคราะห์ข้อมูลตลาดหุ้น NASDAQ จากมหาวิทยาลัยทั่วโลกระบุว่ามีค่าความแม่นยำสูงถึงราว 90 เปอร์เซ็นต์

Fraud Detection ที่ก้าวไปอีกขั้น

Fraud หรือการทุจริตเป็นภัยที่สร้างความเสียหายให้กับทั้งธุรกิจและเศรษฐกิจของประเทศ ซึ่งเดิมทีการตรวจสอบการทุจริตนั้นสามารถทำได้ด้วยการตรวจสอบข้อมูลบัญชีย้อนหลัง แต่กว่าจะพบข้อผิดพลาด ก็ใช้เวลานานและซับซ้อนเกินกว่าจะทำการแก้ไขได้โดยง่าย

ปัจจุบัน ด้วยเทคโนโลยีที่ช่วยยกธุรกรรมไปอยู่บน Digital Platform ไม่ใช่แค่มีประโยชน์ด้านความสะดวกสบายเท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสให้เทคโนโลยีอื่น ๆ เข้ามาช่วยเสริมประสิทธิภาพของระบบให้แข็งแรงขึ้นด้วย โดยเฉพาะการตรวจสอบและป้องกันทุจริตจากการพัฒนาระบบ Monitoring ด้วยเทคโนโลยี Neural Network ซึ่งมีจุดเด่นด้านการพัฒนาและค้นพบ Pattern ข้อมูลแบบใหม่อันช่วยให้ผลลัพธ์แม่นยำมากขึ้น

การใช้ Neural Network ช่วย Monitor การทุจริตของธุรกรรมนั้นมีความเหมาะสมมากกับยุคที่ Financial Service มีส่วนอยู่ใน Internet of Things และ Smart Device ที่มีข้อมูลมหาศาลไหลเวียนอยู่ในระบบตลอดเวลา หากมีการทุจริตเพื่อผลประโยชน์บางอย่าง เช่น บิดเบือนการทำงานของอุปกรณ์เพื่อให้ได้เครดิตมากขึ้น Neural Network ก็จะสามารถตรวจสอบและคอยควบคุมให้ทุกคนได้รับประโยชน์ภายใต้กติกาเดียวกันได้

จากตัวอย่างแนวคิดข้างต้นจึงเห็นได้ว่า Neural Network ไม่ได้เป็นเทคโนโลยีที่ไกลเกินกว่าจะถูกนำมาใช้ในปัจจุบัน ทั้งยังต่อยอดให้สถาบันการเงินมีรายได้มากขึ้น ไปจนถึงลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งการทำธุรกรรมและการปฏิบัติการต่าง ๆ ทั้งนี้ Digital Ventures ยังมีเรื่องราวของเทคโนโลยีชั้นสูงที่สามารถนำมาใช้ในภาคการเงินมานำเสนอกันอีก ติดตามกันได้ในโอกาสต่อไป

ขอขอบคุณข้อมูลจาก neurodimension.com, aspiresys.com และ iknowfirst.com