ช่องว่างของข้อมูลแบบเรียลไทม์กำลังขัดขวางการขยายตัวของ AI ในภาคการธนาคาร จากการค้นพบของ Info-Tech Research Group

(SeaPRwire) –   อุตสาหกรรมการเงินกำลังเร่งดำเนินการด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในด้านการตรวจจับ การฉ้อโกง การปรับแต่งบริการส่วนบุคคล และการวิเคราะห์ความเสี่ยง แต่หลายสถาบันกำลังเผชิญกับข้อจำกัดเชิงโครงสร้างภายในสภาพแวดล้อมข้อมูลแบบดั้งเดิม (legacy data) ข้อมูลเชิงลึกใหม่จากบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาระดับโลก Info-Tech Research Group เผยให้เห็นว่าการพึ่งพาข้อมูลที่มีโครงสร้างและเป็นข้อมูลในอดีตอย่างต่อเนื่อง กำลังเป็นข้อจำกัดต่อการขยายขนาดของ AI บลูพรินท์ที่เผยแพร่ล่าสุดของบริษัท ชื่อ Modernize Your Data Strategy to Enable AI/ML in Banking ได้สรุปกรอบการทำงานที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้สถาบันการเงินทันสมัยฐานข้อมูลโดยยังคงรักษาการกำกับดูแลและวินัยด้านกฎระเบียบที่แข็งแกร่งไว้ได้

ARLINGTON, Va., 27 ก.พ. 2026 – สถาบันการเงินที่ลงทุนอย่างหนักในปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิ่งกำลังค้นพบว่าการขยายขนาด AI ต้องการมากกว่าการปรับปรุงข้อมูลเพียงเล็กน้อย เมื่อกรณีการใช้งาน AI ย้ายจากโครงการนำร่องไปสู่การใช้งานในระดับองค์กร ธนาคารต้องประมวลผลสตรีมข้อมูลแบบไดนามิก สัญญาณเชิงพฤติกรรม และการโต้ตอบดิจิทัลที่ไม่มีโครงสร้างใน規模ที่ใหญ่ สถาปัตยกรรมที่สร้างขึ้นรอบๆ การรายงานแบบคงที่และการประมวลผลแบบกลุ่ม (batch processing) นำมาซึ่งความเสี่ยงในการดำเนินการและจำกัดความสามารถในการทำให้ข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์และกำหนดแนวทาง (predictive and prescriptive) สามารถใช้งานได้จริงทั่วทั้งหน่วยธุรกิจ

ในบลูพรินท์ของบริษัท Info-Tech Research Group พบว่าหลายสถาบันประเมินต่ำไปว่าปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนแปลงความต้องการข้อมูลระดับองค์กรไปมากเพียงใด หากไม่มีการจัด alignment อย่างตั้งใจระหว่างเป้าหมายทางธุรกิจ โมเดลการกำกับดูแล และความสามารถด้านข้อมูลที่พัฒนาขึ้น การลงทุนใน AI มีความเสี่ยงที่จะทำได้ไม่ตามความคาดหวังของผู้บริหาร

“AI กำลังเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการส่งมอบความสามารถด้านการธนาคาร” กล่าวโดย Research Director ที่ Info-Tech Research Group “สถาบันการเงินที่ไม่สามารถทำให้สถาปัตยกรรมข้อมูลทันสมัยจะดิ้นรนเพื่อเปลี่ยนการลงทุนใน AI ให้เป็นมูลค่าทางธุรกิจที่วัดผลได้”

Info-Tech ระบุขั้นตอนหลักในการทำให้กลยุทธ์ข้อมูลการธนาคารทันสมัยสำหรับ AI

ในบลูพรินท์ของบริษัท Info-Tech ได้ระบุรายละเอียดแนวทาง 5 ขั้นตอนที่มีโครงสร้าง ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยสถาบันการเงินขยายกลยุทธ์ข้อมูล ลดความเสี่ยงในการนำ AI ไปปฏิบัติ และจัด alignment ความสามารถด้านข้อมูลที่พัฒนาขึ้นกับเป้าหมายองค์กร:

ระบุเป้าหมายและโครงการขององค์กร
ผู้นำระดับสูง รวมถึง CEO หัวหน้าหน่วยธุรกิจ และ CIO ควรทบทวนลำดับความสำคัญขององค์กรผ่านเลนส์ของการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนโดย AI เป้าหมายที่ครั้งหนึ่งมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพและการรายงานตามกฎระเบียบเป็นหลัก ตอนนี้ต้องรวมเอาการทำงานอัตโนมัติแบบชาญฉลาด การลดความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ การมีส่วนร่วมแบบส่วนบุคคล และนวัตกรรมที่ใช้ AI เข้าไปด้วย

1. รวบรวมปัจจัยนำเข้าสำหรับกลยุทธ์
   Chief Data Officer และ CIO ทำงานร่วมกับสถาปนิกองค์กรและเจ้าของข้อมูลทางธุรกิจ ควรกำหนดขอบเขตข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นเพื่อสนับสนุนความสามารถของ AI ซึ่งรวมถึงข้อมูลธุรกรรมที่มีโครงสร้าง สตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ แหล่งที่มาของบุคคลที่สาม สัญญาณเชิงพฤติกรรม และการโต้ตอบดิจิทัลที่ไม่มีโครงสร้าง
2. คิดค้นวิธีเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจจากข้อมูล
   ผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ ร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและความเสี่ยง ต้องกำหนดว่าข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดย AI แปลเป็นผลลัพธ์ที่วัดผลได้อย่างไร ควรมุ่งเน้นจากการรายงานแบบคงที่ไปสู่กรณีการใช้งานแบบคาดการณ์และกำหนดแนวทาง เช่น การป้องกัน การฉ้อโกง การประเมินเครดิตแบบไดนามิก และบริการส่วนบุคคล
3. จัดลำดับความสำคัญที่สนับสนุนเป้าหมายทางธุรกิจ
   CIO และ Chief Data Officer ร่วมกับผู้นำด้านการเงินและความเสี่ยง ควรจัดลำดับโครงการตามผลกระทบเชิงกลยุทธ์ การเปิดเผยต่อกฎระเบียบ ความพร้อมของข้อมูล และวุฒิภาวะทางสถาปัตยกรรม การจัดลำดับความสำคัญที่ชัดเจนทำให้มั่นใจได้ว่ากรณีการใช้งาน AI ได้รับการสนับสนุนจากการกำกับดูแลและโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม
4. สรุปกลยุทธ์ข้อมูลทางธุรกิจ
   นำโดย Chief Data Officer และได้รับการรับรองจากผู้นำระดับสูง กลยุทธ์ที่สรุปแล้วควรร่างข้อกำหนดข้อมูลที่ขยายออกมา มาตรฐานการเข้าถึงแบบเรียลไทม์ ความคาดหวังด้านความสามารถในการอธิบาย (explainability) และการควบคุมการกำกับดูแลระดับองค์กรอย่างเป็นทางการ การจัด alignment ที่ชัดเจนระหว่างฐานข้อมูลที่ทันสมัยและมูลค่าทางธุรกิจที่วัดผลได้เป็นสิ่งสำคัญในการขยายขนาด AI อย่างมีประสิทธิภาพทั่วทั้งองค์กร

ด้วยการทำตามแนวทางที่มีโครงสร้างซึ่งสรุปไว้ในบลูพรินท์ของ Info-Tech ผู้นำด้านไอทีในสถาบันการเงินสามารถทำให้กลยุทธ์ข้อมูลแบบดั้งเดิมทันสมัยเพื่อสนับสนุนความสามารถที่ขับเคลื่อนโดย AI โดยไม่กระทบต่อการกำกับดูแลหรือวินัยด้านกฎระเบียบ กรอบการทำงานนี้ให้แผนงานที่เป็นประโยชน์ในการจัด alignment เป้าหมายทางธุรกิจ ความพยายามในการทำให้ข้อมูลทันสมัย และความรับผิดชอบของผู้บริหาร ทำให้ธนาคารสามารถขยายโครงการ AI ด้วยความมั่นใจมากขึ้นและมีผลกระทบที่วัดผลได้

สำหรับคำให้สัมภาษณ์พิเศษและทันเวลาจากผู้เชี่ยวชาญของ Info-Tech รวมถึง Mitchell Fong และการเข้าถึงบลูพรินท์ฉบับสมบูรณ์ กรุณาติดต่อ

เกี่ยวกับ Info-Tech Research Group

Info-Tech Research Group เป็นหนึ่งในบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลกที่เติบโตเร็วที่สุด ให้บริการผู้เชี่ยวชาญด้านไอที ทรัพยากรบุคคล และการตลาดกว่า 30,000 คนทั่วโลก ในฐานะผู้นำด้านผลิตภัณฑ์และบริการที่เชื่อถือได้ บริษัทมอบงานวิจัยที่เป็นกลางและตรงประเด็น พร้อมด้วยการสนับสนุนการให้คำปรึกษาชั้นนำในอุตสาหกรรม เพื่อช่วยให้ผู้นำตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ทันเวลาและรอบคอบ เป็นเวลาเกือบ 30 ปีที่ Info-Tech ได้ร่วมเป็นพันธมิตรอย่างใกล้ชิดกับทีมงานเพื่อมอบทุกสิ่งที่พวกต้องการ ตั้งแต่เครื่องมือที่ปฏิบัติได้จนถึงคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขาสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่วัดผลได้สำหรับองค์กรของตน

เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการวิจัยและให้คำปรึกษาด้านทรัพยากรบุคคลของ Info-Tech กรุณาเยี่ยมชม และสำหรับข้อมูลเชิงลึกในการซื้อซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการประเมินผู้ขาย กรุณาเยี่ยมชมแพลตฟอร์มของบริษัท

ผู้เชี่ยวชาญด้านสื่อสามารถลงทะเบียนเพื่อเข้าถึงงานวิจัยในด้านไอที ทรัพยากรบุคคล และซอฟต์แวร์ได้อย่างไม่จำกัด พร้อมด้วยนักวิเคราะห์อุตสาหกรรมหลายร้อยคนผ่านโปรแกรม Media Insiders ของบริษัท เพื่อขอรับสิทธิ์การเข้าถึง กรุณาติดต่อ

สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับ Info-Tech Research Group หรือเพื่อเข้าถึงงานวิจัยล่าสุด กรุณาเยี่ยมชม และติดต่อผ่านทาง และ

แหล่งที่มา Info-Tech Research Group