ในยุคที่ AI กลายเป็นคำที่ถูกกล่าวถึงในทุกวงการ แต่ความสำเร็จในการนำมาปรับใช้และสร้างผลกระทบทางธุรกิจได้อย่างแท้จริงยังคงเป็นความท้าทายขององค์กรส่วนใหญ่ SCBX ได้ออกมาเปิดเผยยุทธศาสตร์และเบื้องหลังการเปลี่ยน AI จากกระแส (Hype) ให้กลายเป็น “ป้อมปราการทางธุรกิจ” (Business Moat) ที่แข็งแกร่ง ผ่านการสร้างระบบนิเวศนวัตกรรมที่ครบวงจร ตั้งแต่วิจัยเชิงลึกไปจนถึงการใช้งานจริงในภาคธุรกิจ
ดร.ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์ Head of Research and Development จาก SCBX กล่าวว่า แม้ผู้นำธุรกิจกว่า 80% จะเห็นตรงกันว่า AI คือกุญแจสำคัญในการแข่งขัน แต่มีองค์กรไม่ถึง 25% ที่สามารถนำ AI ไปขยายผล (Scale) ได้อย่างประสบความสำเร็จ SCBX จึงตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนเพื่อก้าวข้ามความท้าทายนี้และมุ่งสู่การเป็น “AI-First Organization” อย่างเต็มรูปแบบ
ปักธง “AI-First” ด้วยเป้าหมายที่ชัดเจน
จุดเริ่มต้นของ SCBX ในการสร้างป้อมปราการทางธุรกิจคือการกำหนดวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนและสื่อสารออกไปทั่วทั้งองค์กร เพื่อให้ทุกคนมีทิศทางเดียวกันในการมุ่งสู่การเป็น “AI-First Organization” วิสัยทัศน์ดังกล่าวไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดนามธรรม แต่ถูกแปลงเป็นตัวชี้วัดที่ท้าทายและวัดผลได้จริง
เป้าหมายแรกคือการผลักดันให้ รายได้ 75% ขององค์กรต้องมาจาก AI ซึ่งเป็นการประกาศจุดยืนที่ชัดเจนว่า AI จะไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสนับสนุนหรือส่วนเสริม แต่จะถูกยกระดับให้เป็นหัวใจหลักในการสร้างคุณค่าและเป็นเครื่องยนต์ขับเคลื่อนรายได้โดยตรง สะท้อนถึงความมุ่งมั่นที่จะปฏิรูปโมเดลธุรกิจโดยมี AI เป็นแกนกลาง ควบคู่ไปกับเป้าหมายที่สองคือ กระบวนการทำงาน 75% ต้องขับเคลื่อนด้วย AI (AI-enabled) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อน และปลดล็อกให้บุคลากรสามารถไปทำงานเชิงกลยุทธ์ที่สร้างมูลค่าได้สูงขึ้น
อย่างไรก็ตาม หัวใจสำคัญที่สุดของยุทธศาสตร์นี้คือการลงทุนด้านบุคลากร โดยตั้งเป้าให้พนักงานทุกคนต้องมีความรู้พื้นฐานด้าน AI (100% AI Literacy) เพื่อสร้างวัฒนธรรมที่พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง และในขณะเดียวกันก็มุ่งสร้าง “AI Champion” ซึ่งเป็นกลุ่มผู้เชี่ยวชาญเชิงลึกให้ได้ 15% ของพนักงานทั้งหมด เป้าหมายนี้แสดงให้เห็นว่า SCBX ไม่ได้มองแค่การใช้เทคโนโลยีสำเร็จรูป แต่มุ่งสร้างขีดความสามารถจากภายใน เพื่อให้มีบุคลากรที่สามารถนำและพัฒนานวัตกรรม AI ได้ด้วยตนเอง
ระบบนิเวศนวัตกรรม 3 แกนหลัก: หัวใจขับเคลื่อน AI ของ SCBX
ดร.ทุตานนท์เปิดเผยว่าเบื้องหลังความสำเร็จคือการสร้าง “AI Innovation Ecosystem” ที่แข็งแกร่ง ซึ่งประกอบด้วย 3 ส่วนสำคัญที่ทำงานเชื่อมโยงกันอย่างเป็นระบบ
แกนแรก คือการวิจัยและพัฒนาจากภายใน (Internal R&D) ซึ่งเป็นจุดกำเนิดของนวัตกรรม SCBX มีหน่วยงานวิจัยและพัฒนาที่ทำการสำรวจเทคโนโลยีเชิงลึกและสร้างโมเดลพื้นฐาน (Foundation Model) ของตนเองขึ้นมา ซึ่งเป็นที่มาของ “ไต้ฝุ่น” (Typhoon) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สัญชาติไทย จากนั้น SCBX Group จะนำองค์ความรู้เหล่านั้นมาสร้างเป็นต้นแบบ (Prototype) เพื่อให้บริษัทต่าง ๆ ในเครือได้ร่วมมือและทดลองใช้งาน เมื่อพิสูจน์แล้วว่าใช้งานได้จริง บริษัทในเครืออย่าง Data X จะเข้ามารับช่วงต่อในการนำไปพัฒนาสู่ระดับโปรดักชัน (Productionize) และทำให้เป็นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ (Commercialize) ที่พร้อมใช้งานสำหรับบริษัทลูกทั้งหมดกว่า 12 แห่ง
แกนที่สอง คือการลงทุนเชิงกลยุทธ์ (Strategic Investment) SCBX ตระหนักดีว่านวัตกรรมไม่ได้เกิดขึ้นจากภายในเพียงอย่างเดียว จึงเข้าไปลงทุนในบริษัทสตาร์ตอัพที่มีความโดดเด่นด้านเทคโนโลยี เพื่อเรียนรู้ว่าเทคโนโลยีเหล่านั้นถูกนำมาสร้างเป็นธุรกิจได้อย่างไร และเพื่อเข้าถึงนวัตกรรม ความรู้ และความคล่องตัวจากภายนอก ซึ่งช่วยให้มองเห็นว่าแต่ละส่วนงานในธุรกิจจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีอะไรบ้าง
แกนสุดท้าย คือความร่วมมือกับภาคการศึกษา (Academic Collaboration) สำหรับโจทย์ทางธุรกิจที่มีความซับซ้อนสูงและโซลูชันสำเร็จรูปทั่วไปไม่สามารถแก้ไขได้ SCBX เลือกที่จะร่วมมือทำวิจัยกับสถาบันชั้นนำระดับโลกอย่าง MIT, Stanford, Cambridge, Berkeley และจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย โดยตั้งต้นจากปัญหาทางธุรกิจจริง (Business Problems) เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์จากการวิจัยจะไม่ใช่แค่ผลงานทางวิชาการที่ถูกเก็บขึ้นหิ้ง แต่สามารถนำมาปรับใช้และต่อยอดเป็นโมเดลธุรกิจใหม่ ๆ ที่สร้างผลกระทบในระยะยาวได้
“ไต้ฝุ่น” โมเดลภาษาไทย พลังขับเคลื่อนจากภายใน
หนึ่งในผลลัพธ์ที่โดดเด่นและจับต้องได้ที่สุดจากระบบนิเวศของ SCBX คือ “ไต้ฝุ่น” โมเดลภาษาไทยแบบ Open-source ที่ทีมงานได้พัฒนาขึ้นมาตั้งแต่ปี 2023 โดยมีวิวัฒนาการที่น่าสนใจ จากจุดเริ่มต้นที่เป็นโมเดลภาษาไทยขั้นพื้นฐาน ได้ถูกพัฒนาให้มีความฉลาดและมีความสามารถในการให้เหตุผลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น จนก้าวสู่การเป็นโมเดลแบบ Multi-modal ที่สามารถรับและประมวลผลข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ ทั้งข้อความ รูปภาพ และเสียง นอกจากนี้ ทีมยังได้พัฒนาเวอร์ชันล่าสุดให้เป็นโมเดลขนาดเล็ก เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานบนอุปกรณ์ต่างๆ (On-device) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความสำเร็จของ “ไต้ฝุ่น” ได้รับการตอบรับอย่างล้นหลาม สะท้อนผ่านตัวเลขการใช้งานจริง ทั้งการเรียกใช้ผ่าน API มากกว่า 30 ล้านครั้ง และยอดดาวน์โหลดโมเดลจากแพลตฟอร์ม Hugging Face กว่า 2.6 ล้านครั้ง ซึ่งนับเป็นสถิติสูงสุดของโมเดลภาษาไทยบนแพลตฟอร์มดังกล่าว โดยมีผู้ใช้งานที่ไม่ซ้ำกันกว่า 13,000 ราย ครอบคลุมตั้งแต่บุคคลทั่วไป นักพัฒนาอิสระ ไปจนถึงระดับองค์กร นอกจากนี้ “ไต้ฝุ่น” ยังไม่ได้ถูกจำกัดการใช้งานเพียงภายในกลุ่ม แต่ได้ถูกนำไปใช้โดยพาร์ทเนอร์ภายนอกหลายราย เช่น Cerebra, VISAI และหน่วยงานภาครัฐ
จุดเด่นที่สะท้อนถึงวิสัยทัศน์ของ SCBX คือการพัฒนาให้ “ไต้ฝุ่น” สามารถเข้าใจและสื่อสารด้วยภาษาถิ่นต่าง ๆ ของไทยได้ โดยได้มีการสาธิตความสามารถในการสนทนาด้วยภาษาอีสาน ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของภารกิจที่เชื่อว่า “เทคโนโลยีที่ดีไม่ควรจำกัดอยู่แค่ภาษาเดียว แต่ต้องเข้าถึงได้ทุกคน ทุกภาษา”
กรณีศึกษา: เมื่อ AI สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้
ยุทธศาสตร์ AI ของ SCBX ไม่ได้หยุดอยู่แค่การวิจัย แต่ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้เพื่อแก้ปัญหาและสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างเป็นรูปธรรมในหลากหลายมิติ
กรณีศึกษาที่ชัดเจนที่สุดคือ การใช้ AI เพื่อตรวจสอบการเสนอขายผลิตภัณฑ์ (Market Conduct) จากเดิมที่การกำกับดูแลคุณภาพการขายต้องพึ่งพาวิธีสุ่มตรวจโดย “Mystery Shopper” ซึ่งมีข้อจำกัดและไม่สามารถตรวจสอบได้ทั้งหมด SCBX ได้พลิกโฉมกระบวนการนี้โดยใช้ AI เข้ามาถอดเสียงบทสนทนาระหว่างพนักงานขายกับลูกค้าให้เป็นข้อความ จากนั้นจึงทำการวิเคราะห์และจับประเด็นสำคัญ เพื่อตรวจสอบว่าพนักงานได้ให้ข้อมูลผลิตภัณฑ์ครบถ้วนตามข้อบังคับหรือไม่ ผลลัพธ์คือการยกระดับการตรวจสอบจากเดิมที่ทำได้เพียงบางส่วน มาเป็นการตรวจสอบได้ทั้งหมด 100% ด้วยความแม่นยำสูงถึง 93-94% ซึ่งช่วยเพิ่มความโปร่งใสและสร้างความเชื่อมั่นให้กับลูกค้าได้อย่างมหาศาล
นอกจากนี้ ยังมีการนำ AI ไปใช้อย่างกว้างขวางในส่วนอื่น ๆ เช่น การสร้างแพลตฟอร์ม AI ที่ปรึกษาการลงทุน (AI Financial Advisory) ที่ใช้เทคโนโลยี Agentic Flow เพื่อให้คำแนะนำการลงทุนแก่ลูกค้า โดยร่วมมือกับ InnovestX และ การใช้ AI เป็นคู่สนทนาเพื่อการฝึกอบรม (Sales Training) ให้กับทีมขายของธนาคารไทยพาณิชย์และ AutoX เพื่อยกระดับประสิทธิภาพของพนักงาน
ความล้ำหน้าทางเทคโนโลยียังสะท้อนผ่านการจดสิทธิบัตรนวัตกรรมที่สร้างขึ้นเอง เช่น เทคโนโลยี Voice Understanding ที่เป็นหัวใจของการตรวจสอบ Market Conduct และล่าสุดยังได้มีการจดสิทธิบัตรที่เกี่ยวข้องกับ Quantum Computing เพื่อเตรียมความพร้อมและสร้างความมั่นใจว่าข้อมูลสำคัญอย่าง Credit Scoring จะปลอดภัยจากการโจมตีด้วยเทคโนโลยีควอนตัมในอนาคต ซึ่งเป็นการวางรากฐานความปลอดภัยในระยะยาว
วัฒนธรรมและแพลตฟอร์ม: กุญแจสู่การขยายผล
การมีเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอต่อการสร้างความเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กร SCBX จึงให้ความสำคัญกับการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งผ่านแพลตฟอร์มและวัฒนธรรมองค์กร เพื่อเป็นกุญแจสำคัญในการขยายผลนวัตกรรม AI ให้เกิดขึ้นจริง
เพื่อแก้ปัญหาการพัฒนานวัตกรรมที่กระจัดกระจายและขาดประสิทธิภาพ บริษัทในเครืออย่าง Data X ได้พัฒนา “AgentX Platform” ขึ้นมาเป็นแพลตฟอร์มกลาง ทำหน้าที่เสมือนศูนย์รวมความสามารถ (Capabilities) ของ AI ที่พัฒนาขึ้น ทำให้หน่วยธุรกิจต่าง ๆ สามารถเข้ามาเลือกใช้ฟังก์ชันที่ต้องการ เช่น Generative AI การวิเคราะห์เสียง หรือ Market Conduct ไปผนวกเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการของตนเองได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องเริ่มต้นพัฒนาใหม่ทั้งหมด ซึ่งช่วยเร่งความเร็วในการนำนวัตกรรมออกสู่ตลาดได้อย่างมหาศาล
ขณะเดียวกัน ดร.ออฟ-ทุตานนท์ ได้ทิ้งท้ายด้วยหัวใจสำคัญในการสร้างองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแท้จริงว่าต้องอาศัยวัฒนธรรมที่ถูกต้อง เริ่มตั้งแต่การมี ทิศทางที่ชัดเจน และสื่อสารอย่างสม่ำเสมอ การเฟ้นหา คนที่ใช่ โดยให้ความสำคัญกับ Soft Skills และการเข้ากับวัฒนธรรมองค์กร ควบคู่ไปกับการให้อำนาจในการตัดสินใจ การสร้างวัฒนธรรมแห่งนวัตกรรมที่สนับสนุนให้เกิดการทดลอง สร้างพื้นที่ปลอดภัยให้สามารถล้มเหลวได้ แต่ต้องเกิดขึ้นด้วย ความเร็ว เพื่อให้ทันกับเทรนด์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
และสุดท้ายคือการสร้างสมดุลระหว่างเป้าหมายระยะสั้นและระยะยาว แม้การเก็บเกี่ยวผลลัพธ์ที่ทำได้ง่าย (Low-hanging Fruits) จะจำเป็นต่อการดำเนินธุรกิจ แต่การลงทุนในงานวิจัยเชิงลึกเพื่ออนาคต คือสิ่งที่จะสร้างการเติบโตแบบก้าวกระโดดและเป็นที่มาของ “ป้อมปราการธุรกิจ” ที่ยั่งยืนอย่างแท้จริง
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
Google Search ไม่เหมือนเดิม: สรุปกลยุทธ์ธุรกิจที่ต้องปรับตัวในยุค AI
พลิกเกม AI ไทย: ถึงเวลาสร้าง ‘ต้มยำโมเดล’ อย่าวิ่งแข่งในสนามเดิม
