กรุงศรี จับมือ AWS ยักษ์ใหญ่คลาวด์ระดับโลก พัฒนา Generative AI Agent เฉพาะทาง ลดเวลาการย้ายระบบสู่คลาวด์ได้เกินครึ่ง พร้อมขับเคลื่อนกลยุทธ์ AI เต็มสูบ ยกระดับการตรวจจับบัญชีม้า ประเมินอสังหาฯ แม่นยำ และบริหารเงินสด ATM ทั่วไทย สร้างประสบการณ์ที่เหนือกว่าให้ลูกค้า ปลอดภัยจากอาชญากรรมทางการเงิน
กรุงเทพฯ, ประเทศไทย – ท่ามกลางการแข่งขันที่ดุเดือดในอุตสาหกรรมการเงินและการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน) หรือ กรุงศรี กลุ่มธุรกิจการเงินชั้นนำอันดับห้าของไทยซึ่งมีเครือข่ายครอบคลุมถึง 6 ประเทศในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ได้ประกาศความสำเร็จครั้งสำคัญในการเร่งพัฒนาระบบคลาวด์ โดยสามารถลดระยะเวลาการย้ายระบบสู่คลาวด์ได้มากกว่า 50% ผ่านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Generative AI ร่วมกับ อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (Amazon Web Services: AWS) ผู้ให้บริการคลาวด์ชั้นนำระดับโลก ความร่วมมือครั้งนี้ไม่เพียงเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่ยังเป็นรากฐานสำคัญในการขับเคลื่อนกลยุทธ์ด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของธนาคารอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าและสร้างความแข็งแกร่งในการรับมือกับความท้าทายในยุคดิจิทัล
หัวใจสำคัญของความสำเร็จนี้คือการพัฒนา “Generative AI เอเจนต์” (Generative AI Agent) แบบเฉพาะทางผ่าน Amazon Bedrock ซึ่งเป็นบริการที่ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน Generative AI ได้อย่างง่ายดาย เอเจนต์เหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับบริการอื่นๆ ของ AWS เช่น Amazon SageMaker (แพลตฟอร์มสำหรับสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง), AWS Lambda (บริการประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์), และ Amazon EventBridge (บริการบัสเหตุการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์)
ความสามารถหลักของเอเจนต์เหล่านี้คือการแปลงโค้ดโปรแกรมจากระบบเดิมที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร (on-premise) ไปสู่รูปแบบที่เหมาะสมกับการทำงานบนระบบคลาวด์ได้อย่างอัตโนมัติ กระบวนการอัตโนมัตินี้ช่วยลดความซับซ้อนและระยะเวลาที่ต้องใช้ในการย้ายดาต้าแพลตฟอร์ม ซึ่งรวมถึงคลังข้อมูล (data warehouse) และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (machine learning models) จำนวนมหาศาลของธนาคาร ส่งผลให้สามารถย้ายระบบเสร็จสิ้นได้เร็วขึ้นกว่า 50% เมื่อเทียบกับวิธีการแปลงโค้ดแบบดั้งเดิมที่ต้องอาศัยแรงงานคนเป็นหลัก
ความโดดเด่นของ Generative AI เอเจนต์ที่กรุงศรีพัฒนาขึ้น ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การย้ายระบบครั้งนี้เท่านั้น แต่ยังมีความสามารถในการนำกลับมาใช้ซ้ำ (reusability) ได้ ทำให้กรุงศรีสามารถต่อยอดการใช้งานเทคโนโลยี Generative AI สำหรับการย้ายระบบอื่นๆ ในอนาคต รวมถึงการแปลงข้อมูลในรูปแบบที่แตกต่างออกไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการดำเนินงาน ความคล่องตัว และช่วยให้การผสานการทำงานกับบริการบนคลาวด์แบบเนทีฟ (cloud-native services) เป็นไปอย่างราบรื่นไร้รอยต่อ ตัวอย่างเช่น การย้ายโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจากแพลตฟอร์มเดิมไปยัง AWS SageMaker ได้อย่างสะดวก
นอกจากนี้ การพัฒนาสินทรัพย์ด้าน AI ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ เช่น อัลกอริธึมสำหรับการแปลงระบบ โมเดลที่ผ่านการฝึกฝน และระบบอัตโนมัติต่างๆ ยังช่วยให้กรุงศรีสามารถสร้างมาตรฐานในการแปลงโค้ดให้มีประสิทธิภาพและเป็นไปในทิศทางเดียวกันในทุกโครงการ ไม่ว่าจะเป็นการย้ายโค้ดประเภทอื่นๆ เช่น สคริปต์, กระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load), คลังข้อมูล หรือดาต้ามาร์ท (data marts) ทั้งหมดนี้สะท้อนให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ระยะยาวของธนาคารในการนำ AI มาใช้พัฒนาองค์กรอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่เพียงแค่การย้ายระบบขึ้นสู่คลาวด์เท่านั้น
การเร่งพัฒนาระบบคลาวด์และ AI ของกรุงศรียังสอดคล้องและช่วยเสริมความพร้อมในการปฏิบัติตามกฎระเบียบใหม่ของประเทศไทยที่ประกาศใช้ในปีนี้ ซึ่งมุ่งเน้นการป้องกันการใช้บัญชีม้า หรือบัญชีที่ถูกมิจฉาชีพนำไปใช้เป็นเครื่องมือในการก่ออาชญากรรมทางเทคโนโลยี เช่น การฟอกเงิน การฉ้อโกงออนไลน์ และการโอนเงินผิดกฎหมาย
กรุงศรีได้นำ Amazon SageMaker มายกระดับระบบการตรวจจับบัญชีที่มีความเสี่ยง จากเดิมที่อาจต้องพึ่งพาข้อมูลจากภายนอกหรือใช้เวลานานในการตรวจสอบ มาสู่ระบบตรวจจับอัตโนมัติเชิงรุกที่มีความแม่นยำสูงขึ้น สามารถระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยได้อย่างรวดเร็ว และลดจำนวนการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด (false positives) ซึ่งอาจกระทบต่อผู้ใช้งานบัญชีที่ถูกกฎหมาย การใช้โครงสร้างพื้นฐานของ AWS ยังมอบความยืดหยุ่นในการจัดการข้อมูล การเข้าถึงเครื่องมือวิเคราะห์ที่ทันสมัย และความสามารถในการปรับขนาดเพื่อรองรับปริมาณงานที่เพิ่มขึ้น ทำให้ธนาคารสามารถปกป้องลูกค้าจากภัยทางการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
นอกเหนือจากการเพิ่มความเร็วในการย้ายระบบและการตรวจจับการทุจริตแล้ว กรุงศรียังนำศักยภาพของ AI บนแพลตฟอร์ม AWS มาประยุกต์ใช้ในส่วนงานอื่นๆ เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือการพัฒนาระบบประเมินมูลค่าอสังหาริมทรัพย์โดยใช้โมเดลการคาดการณ์จาก Amazon SageMaker สำหรับการทบทวนมูลค่าสินทรัพย์ประจำปี นับตั้งแต่เริ่มใช้งานในเดือนกุมภาพันธ์ 2567 โมเดล AI นี้ได้ช่วยลดความจำเป็นในการส่งเจ้าหน้าที่ลงพื้นที่เพื่อประเมินอสังหาริมทรัพย์ได้มากกว่า 2,000 ครั้ง ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องได้กว่า 5 ล้านบาท และที่สำคัญคือสามารถลดระยะเวลาที่ใช้ในการประเมินมูลค่าอสังหาริมทรัพย์แต่ละรายการ จากเดิมที่อาจใช้เวลาถึง 3 วัน เหลือเพียง 15 นาทีต่อเคสเท่านั้น
อีกหนึ่งตัวอย่างคือการใช้ Amazon SageMaker เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบเติมเงินในเครื่องเอทีเอ็ม (ATM) และการบริหารจัดการรถขนเงินทั่วประเทศ กรุงศรีสามารถลดความซับซ้อนโดยรวมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้คาดการณ์ความต้องการเงินสด จากเดิมที่มีมากถึง 6,000 โมเดล เหลือเพียง 3 โมเดลหลักที่มีประสิทธิภาพสูง โมเดลที่ปรับปรุงใหม่นี้สามารถคาดการณ์และจัดการความต้องการใช้เงินสด ณ ตู้ ATM ต่างๆ ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าเครื่อง ATM ของกรุงศรีจะมีเงินสดเพียงพอพร้อมให้บริการลูกค้าอยู่เสมอ ลดปัญหากดเงินไม่ได้ และช่วยให้การบริหารจัดการการกระจายเงินสดโดยรวมมีประสิทธิภาพสูงสุด สร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าที่มาใช้บริการได้มากยิ่งขึ้น
คุณตุลย์ โรจน์เสรี ประธานคณะเจ้าหน้าที่ด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ระดับองค์กร ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน) กล่าวเน้นย้ำถึงความสำคัญของการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ว่า “กรุงศรีไม่ได้มองว่านี่เป็นเพียงการนำระบบขึ้นคลาวด์ แต่เรากำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ให้กับธุรกิจด้วยเทคโนโลยี AI ผ่านการใช้ Generative AI และแมชชีนเลิร์นนิงบนแพลตฟอร์มของ AWS” “เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้เราลดระยะเวลาการย้ายระบบขึ้นคลาวด์ลงได้ถึงครึ่งหนึ่ง พร้อมทั้งพัฒนาระบบทั้งหมดให้ทำงานบนคลาวด์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ส่งผลให้การตรวจจับการทุจริตมีความแม่นยำสูงขึ้น การดำเนินงานต่างๆ รวดเร็วขึ้น และที่สำคัญคือสามารถมอบบริการที่ดียิ่งขึ้นให้แก่ลูกค้าของเรา ด้วยความร่วมมือที่แข็งแกร่งกับ AWS เรากำลังร่วมกันสร้างสรรค์อนาคตของการธนาคารผ่านนวัตกรรมที่ก้าวหน้าอย่างไม่หยุดยั้ง”
ทางด้าน คุณวัตสัน ถิรภัทรพงศ์ Country Manager ของ AWS ประเทศไทย กล่าวเสริมว่า “กรุงศรีกำลังแสดงให้เห็นถึงความเป็นผู้นำในการก้าวสู่ยุคใหม่ของการให้บริการธนาคาร ด้วยการนำ AI และเทคโนโลยีคลาวด์มาใช้เพื่อปกป้องลูกค้าและยกระดับบริการทางการเงินให้มีความชาญฉลาดยิ่งขึ้น” “การที่กรุงศรีเลือกใช้บริการที่หลากหลายของ AWS ทั้งด้าน Generative AI, แมชชีนเลิร์นนิง และระบบคลาวด์ที่มีความยืดหยุ่น สามารถปรับขนาดการใช้งานได้ตามความต้องการ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการป้องกันการฉ้อโกง ยกระดับการดำเนินงาน และกำลังสร้างมาตรฐานใหม่ให้กับวงการธนาคารในประเทศไทย เรารู้สึกภูมิใจเป็นอย่างยิ่งที่ได้ร่วมสนับสนุนกรุงศรีในการสร้างอนาคตที่มั่นคง มีประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อประโยชน์สูงสุดของลูกค้าธนาคาร”
ความร่วมมือระหว่างกรุงศรีและ AWS ครั้งนี้ ถือเป็นก้าวสำคัญที่ไม่เพียงแต่เสริมสร้างศักยภาพทางเทคโนโลยีของธนาคาร แต่ยังเป็นการตอกย้ำความมุ่งมั่นในการนำนวัตกรรมมาใช้เพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน มอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับลูกค้า และสร้างความมั่นคงปลอดภัยให้กับระบบการเงิน ท่ามกลางภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว
ทั้งนี้ อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (AWS) เกิดขึ้นตั้งแต่ปี พ.ศ. 2549 AWS เป็นผู้นำด้านบริการคลาวด์ที่ครอบคลุมและได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก นำเสนอบริการมากกว่า 240 ประเภท ตั้งแต่การประมวลผล การจัดเก็บข้อมูล ฐานข้อมูล เครือข่าย การวิเคราะห์ แมชชีนเลิร์นนิง ปัญญาประดิษฐ์ ไปจนถึง IoT และอื่นๆ อีกมากมาย AWS มีโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกที่แข็งแกร่งด้วย Availability Zones 114 แห่งใน 36 ภูมิภาค และมีแผนขยายเพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง ลูกค้านับล้านรายทั่วโลก ทั้งสตาร์ทอัพ องค์กรขนาดใหญ่ และหน่วยงานภาครัฐ ต่างไว้วางใจให้ AWS เป็นพลังขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐาน เพิ่มความคล่องตัว และลดต้นทุน
#กรุงศรี #Krungsri #AWS #CloudComputing #GenerativeAI #AI #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #Banking #Finance #Fintech #Innovation #CloudMigration #FraudDetection #บัญชีม้า #DigitalBanking #ข่าวเศรษฐกิจ #เทคโนโลยีการเงิน #ธนาคารกรุงศรีอยุธยา
