นายอัสซาฟ ทาร์โนโพลสกี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายพัฒนาธุรกิจและประสบการณ์ลูกค้า ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ของ Teleperformance กล่าวว่า อุตสาหกรรมการเงินในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังอยู่ในจุดเปลี่ยนสำคัญ เมื่อเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาเปลี่ยนความคาดหวังของลูกค้า รูปแบบการแข่งขัน และวิธีดำเนินงานของธนาคารอย่างรวดเร็ว แต่ท่ามกลางกระแสการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล คำถามสำคัญที่สุดอาจไม่ใช่ “ธนาคารใช้ AI หรือไม่” หากแต่เป็น “ธนาคารสามารถใช้ AI เพื่อสร้างความไว้วางใจ พร้อมยกระดับประสบการณ์ลูกค้าได้อย่างไร

ในอดีต ธนาคารแข่งขันกันผ่านสาขา จำนวนผลิตภัณฑ์ หรือฟังก์ชันบนแอปพลิเคชัน แต่ปัจจุบัน เรากำลังเห็นความเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในตลาดธนาคารรายย่อย ลูกค้าแทบไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่าง mobile banking app ของแต่ละแบรนด์ได้อีกต่อไป ประสบการณ์ดิจิทัลพื้นฐานเริ่มคล้ายคลึงกันมากขึ้น ดังนั้นสิ่งที่สร้างความแตกต่างจึงไม่ใช่หน้าตาของแอป แต่เป็น “ช่วงเวลาที่ลูกค้าต้องการความช่วยเหลือ” ไม่ว่าจะเป็นการทำธุรกรรมผิดพลาด ปัญหาด้านการชำระเงิน ความกังวลเรื่องความปลอดภัย หรือการติดต่อสอบถามเกี่ยวกับสินเชื่อ ลูกค้าจดจำแบรนด์จากวิธีที่องค์กรรับมือในช่วงเวลาเหล่านั้น

นี่คือจุดที่ประสบการณ์ลูกค้า หรือ Customer Experience (CX) กำลังกลายเป็นปัจจัยแข่งขันสำคัญของอุตสาหกรรมการเงินในภูมิภาคเอเชีย Frost & Sullivan คาดการณ์ว่าตลาด CX จะมีมูลค่าประมาณ 55 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2029 สะท้อนให้เห็นว่าองค์กรจำนวนมากกำลังเร่งลงทุนเพื่อยกระดับการให้บริการลูกค้า แต่การลงทุนในเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ หลายธนาคารยังเผชิญความท้าทายสำคัญในการนำ AI ไปใช้จริงในระดับปฏิบัติการ แม้เทคโนโลยีจะพร้อมใช้งาน แต่อุปสรรคที่แท้จริงมักอยู่ที่การดำเนินงาน ตั้งแต่ข้อกำหนดด้านกำกับดูแล (compliance) คุณภาพของข้อมูล การบริหารจัดการ AI ในองค์กร ไปจนถึงการตัดสินใจว่าเมื่อไร AI ควรทำงาน และเมื่อไรมนุษย์ควรเข้ามามีบทบาท

“เราเชื่อว่าการนำ AI มาใช้ในภาคการเงินไม่ใช่เรื่องของการแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการออกแบบการทำงานร่วมกันระหว่าง AI และบุคลากรอย่างเหมาะสม AI ควรช่วยจัดการงานปริมาณมากและกิจวัตรที่ทำซ้ำได้ ขณะที่พนักงานควรโฟกัสกับสถานการณ์ที่ต้องอาศัยความเข้าใจ ความเห็นอกเห็นใจ และการตัดสินใจที่ละเอียดอ่อน ตัวอย่างหนึ่งที่เห็นได้ชัดคือกระบวนการติดตามหนี้ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในงานที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมากที่สุดของสถาบันการเงิน หลายองค์กรพยายามเพิ่มอัตราการติดตามหนี้ แต่ไม่ต้องการกระทบความสัมพันธ์กับลูกค้า”

ทั้งนี้ด้วยโซลูชัน AI-powered collections อย่าง TP.ai FAB Collect เราได้เห็นผลลัพธ์ที่น่าสนใจ เมื่อใช้งานกับสถาบันการเงินชั้นนำ AI voice agents สามารถสร้างคะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT) ได้ใกล้เคียงหรือสูงกว่าพนักงานมนุษย์ พร้อมสร้างอัตราการติดตามหนี้สำเร็จถึง 40% ขณะเดียวกัน ในบางกรณี ยังช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานด้าน collections ได้ราว 40%

อย่างไรก็ตาม ในอุตสาหกรรมการเงิน “ประสิทธิภาพ” เพียงอย่างเดียวไม่ใช่คำตอบ เพราะหากขาดความไว้วางใจ ผลลัพธ์ระยะยาวย่อมไม่ยั่งยืน ซึ่งในยุคที่ความเสี่ยงทางไซเบอร์เพิ่มสูงขึ้น การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวกลายเป็นปัจจัยพื้นฐานที่ลูกค้า หน่วยงานกำกับดูแล และพันธมิตรทางธุรกิจคาดหวังจากองค์กรทางการเงินทุกแห่ง ความผิดพลาดเพียงครั้งเดียวสามารถส่งผลกระทบต่อชื่อเสียง สูญเสียความเชื่อมั่น และนำไปสู่ต้นทุนทางธุรกิจมหาศาล

นายอัสซาฟ  กล่าวว่า นั่นจึงเป็นเหตุผลว่าทำไม AI สำหรับอุตสาหกรรมการเงินต้องถูกออกแบบบนหลักของความรับผิดชอบ (Responsible AI) ทุกการโต้ตอบควรมีความโปร่งใส ตรวจสอบย้อนหลังได้ และมีช่องทางส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่มนุษย์อย่างชัดเจนเมื่อสถานการณ์ต้องใช้ดุลยพินิจหรือความละเอียดอ่อนมากขึ้น

สำหรับประเทศไทยและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ความท้าทายยังมีมิติด้านวัฒนธรรม ภาษา และพฤติกรรมผู้บริโภคที่แตกต่างกันอย่างมาก AI ที่ประสบความสำเร็จในภูมิภาคนี้จึงต้องเข้าใจบริบทท้องถิ่น ไม่ใช่เพียงแปลภาษา แต่ต้องเข้าใจวิธีสื่อสาร ความคาดหวัง และรูปแบบปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าในแต่ละตลาด

ท้ายที่สุด อนาคตของธนาคารจะไม่ได้ถูกตัดสินจากว่าใครมีเทคโนโลยีที่ล้ำหน้าที่สุด แต่จะขึ้นอยู่กับว่าใครสามารถสร้างประสบการณ์ที่ “ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และปลอดภัยขึ้น” พร้อมรักษาความไว้วางใจของลูกค้าได้ดีที่สุด

AI กำลังเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมการเงินอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ผู้ชนะจะไม่ใช่องค์กรที่ใช้ AI มากที่สุด หากเป็นองค์กรที่รู้วิธีใช้ AI เพื่อยกระดับประสบการณ์มนุษย์ และเปลี่ยนทุกปฏิสัมพันธ์ให้กลายเป็นความเชื่อมั่นในระยะยาว