6 บทเรียนระหว่างเส้นทางเปลี่ยนผ่านองค์กรของ SCBX สู่การเป็น AI-first Organization

AI เป็นเรื่องที่เข้ามาใกล้ตัวของทุกคนมากกว่าที่คิด ไม่ว่าจะเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวัน หรือเป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจ และได้กลายมาเป็นโจทย์ท้าทายที่องค์กรทุกภาคส่วนไม่อาจเพิกเฉยได้

SCBX หนึ่งในองค์กรภาคเอกชนที่มีความมุ่งมั่นสู่การเป็นกลุ่มบริษัทเทคโนโลยีทางการเงินชั้นนำระดับภูมิภาค โดยมี AI-first Organization เป็นเป้าหมายหลักในการขับเคลื่อนและเปลี่ยนผ่านเพื่อสร้างความยั่งยืนให้กับองค์กรในระยะยาว

“AI ไม่ใช่แค่เรื่องของข้อมูล ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นอะไรที่มากกว่านั้น”

ดร.อารักษ์ สุธีวงศ์ รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCBX กล่าวในงาน THE STANDARD ECONOMIC FORUM 2023 ในหัวข้อ SCBX AI Journey: Successes, Setbacks and Everything in Between เส้นทางการเปลี่ยนผ่านสู่องค์กร AI-first ว่า

“เมื่อ AI เข้ามา SCBX ซึ่งเป็นกลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีทางการเงินได้มีการตั้งคำถามเกี่ยวกับเรื่องนี้มากมายว่าบทบาทของ AI ต่อธุรกิจจะเป็นอย่างไร AI จะมีผลอย่างไรบ้าง เราจะดึงศักยภาพของ AI มาสนับสนุนการเติบโตของธุรกิจ หรือการเติบโตของประเทศไทยได้อย่างไร

ไม่นานมานี้เราได้วางวิสัยทัศน์ว่าเราต้องเป็น AI-first Organization ที่มีความหมายว่า 75% ของธุรกิจจะต้องถูกขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งอาจจะเป็นเรื่องของการเพิ่มรายได้ อาจจะเป็นเรื่องของการลดต้นทุน หรืออาจจะเป็นเรื่องของการเพิ่มประสิทธิภาพของการดูแลลูกค้า โดย 75% ที่ว่านั้นจะต้องมีการแตะด้วย AI ในด้านใดด้านหนึ่ง นั่นคือความตั้งใจของเรา”

แม้จะเป็นวิสัยทัศน์ที่ยานแม่ SCBX เพิ่งกำหนดแต่จริงๆ แล้วองค์กรเริ่มปูเส้นทางนี้ตั้งแต่ครั้งที่ธนาคารไทยพาณิชย์ยังเป็นบริษัทแม่เมื่อ 5-6 ปีที่ผ่านมา ก่อนที่ SCBX จะขึ้นเป็นบริษัทแม่ของกลุ่มในปัจจุบัน

โดยสิ่งที่เริ่มทำเป็นอันดับแรกในตอนนั้น คือ การตั้งคำถามกับตัวเองก่อนว่าถ้าเป็นเรื่องของ AI สิ่งที่ต้องมีก็คือข้อมูล (data) ดังนั้น จึงได้มีการสร้างถัง data lake เพื่อเก็บข้อมูล ซึ่งการเป็นกลุ่มบริษัทที่มีขนาดใหญ่ ทำให้การลงทุนครั้งนั้นเป็นการลงทุนที่ใช้เงินจำนวนมากในการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ในถังๆ หนึ่ง แล้วคาดหวังว่าเมื่อจัดเก็บข้อมูลเสร็จแล้วสิ่งดีๆ จะเกิดขึ้นตามมาอย่างแน่นอน

แต่ทว่าสิ่งที่เกิดขึ้นกลับกลายเป็นว่าเวลาผ่านไป 1 ปี 2 ปี 3 ปี สิ่งดีๆ ก็ยังไม่เกิดขึ้น มีข้อมูลอยู่แต่ข้อมูลนั้นไม่ได้ถูกนำไปใช้อย่างเต็มที่ มันก็กลายเป็นที่ที่เก็บข้อมูลอย่างเดียว นั่นคือสิ่งที่ได้เรียนรู้อันดับแรกว่ามันไม่ใช่เฉพาะเรื่องของข้อมูล มันไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นอะไรมากกว่านั้น

-เปิดพิมพ์เขียวเส้นทางเปลี่ยนผ่านของ SCBX สู่องค์กร AI-first

เมื่อได้เรียนรู้แล้วว่าการจะเปลี่ยนผ่านและนำพาองค์กรให้อยู่รอดอย่างยั่งยืนในยุคที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญนั้น การมีข้อมูลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียวไม่ใช่คำตอบ ดังนั้น SCBX จึงเริ่มแนวคิดที่จะผลักดันองค์กรให้เป็น AI-first Organization ผ่าน 2 แกนสำคัญ ได้แก่

1. Broad AI Adoption การให้ AI มาช่วยสร้างประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการทำงาน (productivity & efficiency) สามารถทำเรื่องเดียวกันโดยใช้คนน้อยกว่า หรือทำเรื่องเดียวกันในเวลาที่สั้นกว่า ทำอย่างไรให้องค์กรในระดับภาพรวมมีขีดความสามารถในการใช้เทคโนโลยี มาช่วยกันทำหลายๆ สิ่ง หลายๆ อย่าง

2. Deep AI Development สิ่งนี้ คือ การสร้างขีดความสามารถในการแข่งขัน (competitiveness) จะทำอย่างไรให้สามารถใช้เทคโนโลยีมาสนับสนุนการทำธุรกิจ

ดร.อารักษ์ เล่าต่อว่า “ในอดีตที่เราสร้างถังข้อมูลขึ้นมา เรานึกถึงเรื่อง Deep AI Development เป็นหลัก แต่จริงๆ แล้วเรื่อง BroadAI Adoption ก็เป็นสิ่งสำคัญ เพราะการทำให้คนในองค์กร 2 หมื่น 3 หมื่นคน ใช้ข้อมูลได้อย่างคล่องตัว นั่นเป็นสิ่งที่เราตั้งใจและพยายามซึ่งเรื่อง Broad AI Adoption นี้มีสิ่งที่ต้องทำสองเรื่อง คือ โครงสร้างพื้นฐาน

อันนี้เราต้องสนับสนุนให้พนักงานมีความรู้เกี่ยวกับเรื่อง AI ตลอดจนการใช้ AI และสามารถที่จะมีเครื่องมือต่างๆ เพื่อช่วยในการทำงาน อย่างกลุ่ม SCBX ใช้ Microsoft โดยมีสิ่งที่เรียกว่า copilot มาช่วยในการประชุม สรุปอีเมล วันนี้เราพยายามให้พนักงานของเราสามารถเข้าถึงเครื่องมือพวกนี้ได้”

“ในขณะเดียวกันอีกหนึ่งสิ่งที่สำคัญ คือ ผู้บริหารจะต้องเป็นคนเริ่มที่จะทำสิ่งเหล่านี้มากกว่าการแค่บอกว่าเราต้องเป็น AI-first Organization ผู้บริหารต้องแสดงให้เห็นถึงความสำคัญ สิ่งที่จะต้องทำคือ ทำอย่างไรผู้บริหารถึงจะทำจริง

สิ่งที่เกิดขึ้นวันนี้ในการประชุมกรรมการบริหารของ SCBX เราใช้ AI อย่างน้อยสุด คือ ให้ AI ทำ translation แปลภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ เพราะเรามีกรรมการบางท่านเป็นชาวต่างชาติ ผิดบ้างถูกบ้างแต่ทำให้คนสามารถ follow ได้ อีกสิ่งหนึ่ง คือ การที่เราเอา AI มาช่วยในการสรุปการประชุม จับประเด็น และเตรียมโครงขึ้นมา

หลังจากนั้นคนก็แค่มารีวิวตรวจสอบว่าเหมาะสมหรือไม่ นี่เป็นตัวอย่างในการทำให้ผู้บริหารระดับสูงคุ้นเคยว่าศักยภาพของ AI เป็นอย่างไร ก่อนที่จะไปกำหนดนโยบายต่างๆ สิ่งนี้เป็นภาพรวมคร่าวๆ ของการผลักดันองค์กร เพื่อให้องค์กรรู้จักและคุ้นเคยกับ AI”

สำหรับเรื่อง Deep AI Development นั้น ดร.อารักษ์ ย้ำว่า SCBX มองว่าเป็นสิ่งที่จะต้องทำให้เกิดขึ้น เพราะหากพูดถึงการผลักดันองค์กร หรือการผลักดันประเทศไทยให้มีขีดความสามารถในการแข่งขันระยะยาวได้นั้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องใช้ AI เป็นอาวุธ มาช่วยคิดในการทำธุรกิจ ช่วยในการคิดและพัฒนาประเทศได้

ซึ่งการจะทำสิ่งเหล่านี้ได้มันมากกว่าแค่การเอาของที่มีอยู่แล้วมาใช้ แต่เราต้องมีขีดความสามารถในการที่จะพัฒนาด้วยตนเอง SCBX จึงได้ตั้งเป็นโจทย์สำคัญที่จะต้องทำให้เกิดขึ้นผ่าน 3E ได้แก่

1. Elevate Data Foundation ทำอย่างไรให้โครงสร้างของ data จัดเก็บและเอามาใช้ได้อย่างเหมาะสมที่สุด อาจจะฟังเป็นเรื่องง่าย แต่จริงๆ เป็นเรื่องที่ค่อนข้างยาก เพราะการจัดเก็บ data ถ้านำออกมาไม่ได้ ก็ใช้ประโยชน์มากไม่ค่อยได้ SCBX มีบริษัทภายใต้กลุ่มจำนวนมาก ทุกบริษัทมีการจัดเก็บข้อมูลของตนเอง ซึ่งจัดเก็บคนละรูปแบบทำให้ไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่

จึงได้มีการจัดตั้งบริษัท SCB DataX ขึ้น เพื่อทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลทั้งหมดของกลุ่ม SCBX มาไว้ที่เดียวกัน สามารถใช้ได้ร่วมกัน เพื่อให้เกิดศักยภาพในการดึง data ซึ่งนอกจาก SCB DataX จะจัดเก็บข้อมูลแล้ว ยังทำหน้าที่ให้คำแนะนำบริษัทลูกอื่นๆ ว่าจะเอาข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้อย่างไร

2. Establish R&D Sandbox ประเด็นนี้ไม่ใช่เรื่องของการนำไปใช้ แต่เป็นเรื่องของการทดลองและลงมือพัฒนาเพื่อสร้างขีดความสามารถ โดย SCBX ตั้งโจทย์ว่าทำอย่างไรองค์กรจะมีขีดความสามารถในเรื่องของ Generative AI ถ้าจะสร้างขึ้นมาจะต้องสร้างอะไร จึงเป็นที่มาของการสร้าง SCBX GPT ซึ่งจะเป็น Thai Financial Service GPT มีคีย์เวิร์ด คือ ภาษาไทย รู้เรื่องบริการทางการเงิน และเป็น Generative AI

สิ่งที่ SCBX ทำ คือ จับมือกับบริษัทที่ spin-off จากมหาวิทยาลัย Stanford แล้วเอาภาษาไทยเท่าที่จะเก็บข้อมูลได้จากเว็บไซต์ต่างๆ มาใส่หลังจากนั้นเราเริ่มทดสอบ 2 สัปดาห์แรกภาษาไทยที่ได้ยังไม่ค่อยดีนัก 4 สัปดาห์ถัดมาเริ่มเห็นศักยภาพ

เป็นจุดตั้งต้นว่าถ้าเป็นเรื่อง Financial Service หากเอาข้อมูลพระราชบัญญัติหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์พระราชบัญญัติเงินตรา กฎเกณฑ์และข้อกฎหมายทางการเงิน ข้อสอบผู้แนะนำการลงทุน หรือคำถามที่พบบ่อยของบริษัทในกลุ่ม มาสอน SCBX GPT ไปเรื่อยๆ ควบคู่ไปกับการทดสอบและวัดผล

เมื่อเอาไปเทียบกับ GPT 3.5 และ GPT 4 จะเห็นว่า SCBX GPT มีศักยภาพที่สูงกว่า GPT 3.5 ในบริบทที่เราทดสอบ แต่เราไม่ได้บอกว่า SCBX GPT เก่งทุกด้าน แต่เห็นได้ว่าสามารถเทรนให้มีความฉลาดขึ้นมาได้ ถ้าเทรน fine-tuning หรือทำ RAG (Retrieval Augmented Generation) ให้ดี

เรื่องนี้สะท้อนให้เห็นว่าขนาด SCBX ที่ไม่ได้เป็นบริษัทใหญ่มากนัก ยังมีศักยภาพในการพัฒนาเชิงลึก สามารถสร้าง GPT ของตัวเองในบริบทที่ใช้ภาษาไทย และมีโอกาสที่จะเก่งกว่าแพลตฟอร์มที่คุ้นเคยกัน แต่ GPT 4 ก็ออกมาพิสูจน์ว่า Global ที่ใช้เม็ดเงินเป็นแสนล้านบาทต่อปีในการพัฒนา ก็สามารถทำในสิ่งที่เราเคยใช้พลังงานอย่างมากให้ง่ายขึ้น

สิ่งนี้เป็นตัวอย่างของการลงมือทำ และแสดงให้เห็นถึงโอกาสขององค์กรและประเทศไทยในการที่จะสร้างศักยภาพเชิงลึกด้าน AI ได้

3. Empower Subsidiaries SCBX พยายามผลักดันให้ทุกบริษัทภายใต้กลุ่มทำเรื่องของ AI ตัวอย่างเช่น บริษัทหลักทรัพย์ อินโนเวสท์ เอกซ์ (InnovestX) ที่ได้นำเอา AI มาช่วยขยายขอบเขตบทวิเคราะห์ข้อมูลการลงทุน เพื่อให้นักลงทุนมีข้อมูลที่จำเป็น เพื่อตัดสินใจลงทุนได้อย่างรวดเร็ว และไม่พลาดโอกาสในการลงทุน ครอบคลุมหุ้นและตลาดที่หลากหลายมากขึ้น

โดยจากเดิมที่นักวิเคราะห์หนึ่งคนอาจจะทำบทวิเคราะห์หุ้นได้เพียง 5-10 ตัว จึงจำกัดอยู่เพียงหุ้นไทยเท่านั้น แต่เมื่อนำ AI เข้ามาใช้สามารถเพิ่มขอบเขตการวิเคราะห์หุ้นได้กว้างขึ้น เป็นหลาย 10 ตัว หลากหลายตลาด ได้ภายใน 1 ชั่วโมง และสามารถทำเป็นรายงานออกมาได้เลย

โดยนักวิเคราะห์จะทำหน้าที่ตรวจสอบและให้มุมมองการลงทุนเพิ่มเติมสะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของการนำ AI มาใช้ เป็นตัวอย่างของสิ่งที่กลุ่ม SCBX ทำในเชิงลึกกับการสร้างขึ้นมา

-6 บทเรียนระหว่างเส้นทาง SCBX AI Journey

1. AI-FIRST is PEOPLE-FIRST เหนือกว่าเทคโนโลยี ก็คือ คน

เทคโนโลยีจะดีแค่ไหนก็คือเทคโนโลยี แต่ถ้าคนไม่เปิดใจในการทดลอง พนักงานไม่ลองใช้ ผู้บริหารไม่ลองใช้จริง ไม่มีทางเกิดได้สำเร็จ ต้องสร้างการรับรู้ (awareness) สร้างวัฒนธรรมองค์กร (culture) ขึ้นมา เพราะสิ่งนี้ไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่เป็นเรื่องของคนซึ่งเป็นเรื่องที่สำคัญมาก ทุกคนควรจะต้องพัฒนาและเรียนรู้เพิ่มเติม

2. Always Start with a BIG WHY เอาโจทย์ธุรกิจเป็นตัวตั้ง และตั้งคำถามว่าทำไปเพื่ออะไร

ต้องเริ่มจากการตั้งคำถาม หลายครั้งเวลาทำงานมักจะทำไปก่อนแล้วค่อยมาถามว่าสิ่งนั้นทำไปเพื่ออะไร เริ่มจากคำถามอย่าเพิ่งไปเริ่มจากการคิดว่ามีเทคโนโลยีดีๆ เอาไปทำอะไรบ้าง

3. Change Begins at the Top บริบทเปลี่ยน ผู้บริหารยิ่งต้องเปลี่ยน

การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดมาจากข้างบน ถ้าองค์กรจะขยับแต่ข้างบนยังไม่ขยับ โอกาสจะเกิดขึ้นแทบไม่มี เพราะฉะนั้นผู้บริหารระดับสูง คณะกรรมการบริหารต้องให้ความสำคัญกับเรื่องนี้ ต้องผลักดัน ต้องเป็นคนกำหนด Tone from the Top หรือเป็น role model ว่าถ้าจะทำเรื่องนี้ต้องทำได้

แต่ความยาก คือยิ่งมีอายุ ความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีจะมีน้อยลง แต่เป็นคนที่ต้องกำหนดนโยบายว่าจะเป็นอย่างไรบ้าง ผู้บริหารจะต้องมีอัตตาน้อยๆ ต้องยอมรับว่าเป็นเรื่องใหม่ เรียนรู้จากพนักงาน และเอาไปคิดนโยบาย เป็นเรื่องยากที่ผู้บริหารเหมือนจะต้องรู้ทุกเรื่อง แต่สิ่งสำคัญคือต้องยอมรับก่อนว่าไม่รู้

4. Edge up with Experts พาร์ตเนอร์กับผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้เกิดแต้มต่อ

เป็นเรื่องที่พึงรู้ว่าอันไหนที่ต้องรู้ อันไหนที่ไปทำงานกับคนอื่นได้ อันไหนที่ต้องทำเอง เหมือนอย่างเรื่องของ Broad AI Adoption ที่ไม่จำเป็นต้องคิดเยอะ เอาสิ่งที่มีอยู่ในตลาดแล้วมากระตุ้นให้พนักงานทดลองใช้งานกันดีกว่า เอามาใช้ให้เป็นประโยชน์ ไม่ต้องคิดจะทำเอง

แต่เรื่องที่จำเป็นต้องมีขีดความสามารถของตนเอง ต้องสร้าง จะเป็นรูปแบบพาร์ตเนอร์ก็ได้แต่ต้องเป็นการทำร่วมกัน ต้องเข้าใจว่า frontier ของ knowledge ไปเร็วมาก ถ้าทำเองทั้งหมดไม่มีทางที่จะสำเร็จ

5. AI is a Double-Edged Sword แม้มีคุณมหาศาล ถ้าจัดการไม่ดี อาจเป็นดาบสองคม

เรื่อง AI เป็นเรื่อง​ที่ถ้าใช้ผิดชีวิตเปลี่ยน ถ้าไม่ระวังมีโอกาสมากที่จะก่อให้เกิดปัญหาได้ วิธีการแก้มาจากการที่นโยบายต้องบอกว่าเรื่อง Responsible AI เป็นเรื่องสำคัญ จะสร้าง Guardrail ตีกรอบอย่างไรให้องค์กรขับเคลื่อนได้

ในขณะเดียวกันการทำเรื่องใหม่ก็ไม่รู้ว่าอะไรคือขอบที่เหมาะสม เป็นเรื่องของการแบ่งความเสี่ยงกับเรื่องที่จะได้ ที่ต้องตระหนัก คือ สิ่งที่ได้มาอย่าไปเชื่อ 100%

6. Act Fast, Experiment as You Go ลุยเลย ไม่ต้องรอเข้าใจทุกอย่าง แล้วค่อยเริ่ม

ลงมือทำเลย อย่าไปรอ หลายครั้งมัวแต่คิดว่าจะทำดีไหม จะคุ้มค่าไหม จนเวลาผ่านไป 6 เดือน ผ่านไป 1 ปี แล้วค่อยเริ่ม ค่อยไปลอง เริ่มก่อนเรียนรู้ก่อนมีโอกาสสำเร็จก่อน เป็นสิ่งที่มีความจำเป็นในการที่จะไปทดลอง และเรียนรู้กันหน้างานว่าเป็นอย่างไรบ้าง สำหรับเรื่อง AI ซึ่งเป็นเรื่องใหม่ตลอดเวลา น่าจะเป็นแนวความคิดที่เป็นประโยชน์

“ถ้า Future Ready Thailand เป็นเรื่องของการที่เราเอา Generative AI มาก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด การทำเรื่องเหล่านี้ต้องมาในคอนเซ็ปต์ของสิ่งที่เรียกว่า Team Thailand ทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน ภาคการศึกษา และบุคคลทั่วไป มาช่วยกันสร้างสิ่งเหล่านี้ให้เกิดขึ้น

เพราะเป็นสิ่งที่จะพัฒนาและยกระดับประเทศไทยของเราให้มีขีดความสามารถในการแข่งขันในอนาคต ถ้าเทคโนโลยีไม่ได้เป็นสิ่งที่ประเทศให้ความสำคัญเพียงพอคอนเซ็ปต์ของ Digital Economy คอนเซ็ปต์ของการที่เราจะมี differentiation ให้เกิดขึ้นเมื่อเทียบกับประเทศอื่นๆ รอบตัว ก็จะลำบาก” ดร.อารักษ์ กล่าวทิ้งท้าย