หากถามว่า SCBX ประสบความสำเร็จหรือยัง คงต้องตอบว่ายังไม่ใกล้กับสิ่งที่อยากจะเป็น วิสัยทัศน์ขององค์กร คือ ก้าวสู่การเป็น tech company โดยมี AI-First Organization เป็นเป้าหมายหลักในการขับเคลื่อน หากมองย้อนกลับไปต้องยอมรับว่ายังไม่ประสบความสำเร็จเท่าที่ตั้งใจ แต่ความล้มเหลวระหว่างทางก็แปรเปลี่ยนเป็นประสบการณ์อันล้ำค่าและก่อเกิดเป็นกระบวนการเรียนรู้เพื่อนำมาเป็นรากฐานเพื่อสร้างให้ SCBX เติบโตได้ตามเป้าหมายที่ตั้งไว้อย่างมั่นคง
จากจุดเริ่มต้นที่ไม่ชัดเจน สู่เป้าหมายการเป็น AI-First Organization
ดร.อารักษ์ สุธีวงศ์ รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCBX กล่าวในงานสัมมนา “AI Revolution… AI: เปลี่ยนโลกธุรกิจ” ซึ่งจัดโดยหนังสือพิมพ์กรุงเทพธุรกิจเมื่อเร็วๆ นี้ ว่า “ถ้าเราย้อนเวลากลับไปประมาณ 5-6 ปีที่แล้ว มีการพูดเกี่ยวกับประเด็นการมาถึงของ data, AI และการใช้ข้อมูลเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด หลายองค์กรก็คล้ายๆ กัน ในช่วงเวลานั้นเรายังไม่เป็น SCBX เรายังเป็นธนาคารไทยพาณิชย์ มีการหารือกันภายในองค์กร และได้รับการสนับสนุนจากกรรมการของธนาคารฯ แม้ว่าตอนนั้นจะยังไม่ค่อยชัดเจนว่ามันคืออะไร แต่เราต้องให้ความสำคัญกับเรื่องนี้”
ในช่วงเวลานั้นองค์กรเริ่มมีการลงทุนในสิ่งที่เรียกว่า data lake ที่เปรียบเสมือนถังข้อมูลขนาดใหญ่ที่เก็บข้อมูลหลายๆ อย่างผสมกันในนั้น เพราะการจะทำในเรื่องของ data และ AI ได้นั้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญ ได้มีการจ้าง data scientist/ data engineer จำนวนมากประมาณ 600-800 คน ได้รับการสนับสนุนจากกรรมการธนาคารฯ มีโครงสร้างพื้นฐานที่ดี มีทีมงานที่คอยผลักดันทำเรื่องนี้ให้เกิดขึ้น รวมถึงข้อมูลที่จัดเก็บน่าจะมีปริมาณที่เยอะมากเรียกได้ว่าใหญ่เป็นอันดับต้นๆ ของประเทศไทย ซึ่งจากองค์ประกอบทั้งหมดนี้ เรื่องของ data และ AI น่าจะเกิดประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรม
แต่ผลลัพธ์ที่ได้กลับไม่เป็นอย่างที่คาดหวัง ดร.อารักษ์ เล่าต่อว่า “1 ปีผ่านไป 2 ปีผ่านไป 3 ปีผ่านไป เวลาที่เราเข้าประชุม เราก็จะเห็นเหมือนเดิมว่าเวลาฟังการวิเคราะห์ก็จะมีประโยคคำถามที่ว่าขอดูมุมนี้หน่อย ซึ่งคำตอบที่ได้มามักจะจบด้วยประโยคที่ว่า “รับทราบ แล้วจะเอากลับมาคุยกันใหม่” 1 อาทิตย์ผ่านไป 1 เดือนผ่านไป บางทีก็ยังไม่กลับมา ทั้งที่จริงๆ แล้วถ้าเราเป็น AI Organization/ Data Organization สิ่งเหล่านี้ควรจะเป็นสิ่งที่กลับมาได้ง่ายๆ”
ความคาดหวังที่ว่า AI, Automation จะเข้ามาทดแทนกระบวนการของการทำงาน ทำอย่างไรให้ปริมาณงานที่เกี่ยวกับเรื่องของ manual ทั้งหลายลดลง Automation จะเกิดขึ้น สิ่งเหล่านี้ก็ไม่ได้เกิดขึ้นมากเท่าที่อยากจะเห็น และเมื่อถามว่าเกิดอะไรขึ้น? ในเมื่อกรรมการธนาคารฯ ให้การสนับสนุน มีการลงทุนมหาศาล มีคนเยอะ มีพนักงานเยอะ แต่ทำไม AI, Automation ถึงยังไม่เกิดขึ้น สิ่งที่ค้นพบ คือ เรื่องนี้เป็นอะไรที่มากกว่าแค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของการสร้างความเข้าใจ ต้องสนับสนุนและให้ความรู้แก่พนักงานที่มีส่วนเกี่ยวข้อง เพื่อให้สามารถนำเทคโนโลยีไปใช้ให้เกิดประโยชน์และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้มากยิ่งขึ้น
“ในขณะเดียวกันฝ่ายที่ต้องทำวิเคราะห์ก็อาจไม่เข้าใจว่าในเชิงของการลงมือทำ พวกเขาทำไปเพื่ออะไร และทำไปทำไม สิ่งสำคัญที่เรามองเห็น คือ เรายังไม่ได้รับความร่วมมือ คนในองค์กรยังไม่เห็นภาพเดียวกัน อันนั้นคือเรื่องที่หนึ่ง เรื่องที่สอง คือ วัฒนธรรมองค์กร การที่เราจะมี data ไปวิเคราะห์ การใช้เทคโนโลยีในการวิเคราะห์ จริงๆ ไม่ใช่เรื่องยาก แต่การที่เราบอกว่าทุกครั้ง หรือบอกว่าทุกอย่างที่เราใช้ในการตัดสินใจในการทำงานต้องเป็น data นั่นคือสิ่งที่ยาก” ดร.อารักษ์ กล่าวเสริม
Fast forward สู่การจัดตั้งยานแม่ SCBX
เมื่อวิถีเก่าผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามที่คาดการณ์ จึงได้มีการจัดตั้ง “ยานแม่ SCBX” ขึ้น โดยโครงสร้างธุรกิจใหม่ SCBX ได้กลายมาเป็นบริษัทแม่ของกลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีทางการเงิน แทนธนาคารไทยพาณิชย์ที่ปรับสถานะกลายเป็นหนึ่งในบริษัทลูกของกลุ่มฯ ซึ่ง SCBX จัดตั้งขึ้นมาเพื่อทำในสิ่งใหม่ คิดในสิ่งใหม่ มีสิ่งที่เรียนรู้ลองผิดลองถูกก่อนหน้าตั้งต้นเป็นพื้นฐาน แล้วเสริมสิ่งใหม่เข้าไป โดยที่เรื่องของการจัดโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลยังคงเป็นสิ่งสำคัญ
นอกจากการเปิดตัว “ยานแม่ SCBX” แล้วบรรดา “ยานลูก” ซึ่งเป็นบริษัทใหม่ภายใต้กลุ่ม SCBX ได้ทยอยเปิดตัวอีกกว่า 10 บริษัท ซึ่งถ้าแต่ละบริษัทลูกทำการจัดเก็บข้อมูลเอง ต้นทุนจะสูงมาก เพราะแต่ละบริษัทจะต้องมีถังข้อมูลของตนเอง ซึ่งจะไม่เกิดความเชื่อมโยงระหว่างกัน สิ่งที่ SCBX ทำคือการจัดตั้งบริษัทใหม่ขึ้นมาชื่อ SCB DataX เพื่อเป็นศูนย์กลางในการจัดเก็บข้อมูลของทุกบริษัทในกลุ่มฯ มาไว้ที่เดียว เพื่อให้กลายเป็นพื้นฐานของข้อมูลทั้งหมด โดยทำการจัดเก็บข้อมูลให้ถูกต้องในเชิงของกฎหมาย จัดเก็บให้ถูกต้องตามกฎระเบียบข้อบังคับต่างๆ และต้องได้รับความยินยอมจากลูกค้า
สิ่งที่ได้จากการรวมศูนย์นี้ คือ ประสิทธิภาพด้านการลงทุน ความปลอดภัยซึ่งถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานอันดับแรก นอกจากนี้ยังได้เพิ่มจำนวน data scientist และ data engineer ซึ่งปัจจุบันมีจำนวนอยู่ประมาณพันกว่าคน เพื่อมาร่วมกันสร้างพื้นฐานนี้ให้แข็งแรง
มุ่งสู่การเป็น AI-First Organization ที่มี AI เป็นหัวหอกในการสร้างรายได้
ดร.อารักษ์ เน้นย้ำว่า “เป้าหมายของกลุ่ม SCBX ในอีก 5 ปีต่อจากนี้ รายได้ทั้งทางตรงและทางอ้อมประมาณ 75% จะต้องมากจาก AI ซึ่งเมื่อองค์กรกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน สิ่งที่เกิดขึ้นตามมา คือ พนักงานเริ่มตระหนักถึงความสำคัญที่จะต้องช่วยกันผลักดันให้ AI เป็นวาระหลักในการขับเคลื่อนองค์กร โดยสองสิ่งที่ SCBX ทำและเป็นประสบการณ์ คือ อย่าไปคาดหวังว่า AI จะเปลี่ยนโลก เรามี data scientist / data engineer พันกว่าคน ถือว่าไม่ใหญ่ เมื่อเทียบกับจำนวนพนักงานของทั้งกลุ่มฯ ที่มีเกือบสามหมื่นคน ซึ่งเราต้องอย่าไปคาดหวังว่าพันกว่าคนนั้นจะมาเปลี่ยนธุรกิจได้ทั้งหมด เราต้องคาดหวังว่า AI จะสามารถอยู่ได้ทุกที่ หมายถึงสามารถใช้งาน AI ได้ในวงกว้างอย่างแพร่หลาย (Broad AI Adoption) และสามารถสร้างและพัฒนา AI ได้ในเชิงลึกเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน (Deep AI Development) ซึ่งสองสิ่งนี้จะต้องผลักดันให้เกิดขึ้นในองค์กร”
เรื่องของการใช้งาน AI ในวงกว้าง (Broad AI Adoption) ผู้บริหารต้องให้การสนับสนุนให้เกิดการใช้งานอย่างแพร่หลาย ทุกวันนี้มีเครื่องมือต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Generative AI, Microsoft copilot และอื่นๆ อีกมากมาย เราจะเริ่มเห็นการใช้งานสิ่งเหล่านี้ ซึ่งไม่ได้เป็นสิ่งที่ต้องมีความลึก ทุกคนควรนำมาใช้งาน แล้วลองคิดว่าจะใช้อย่างไร เพราะทุกวันนี้เครื่องมือต่างๆ ถูกดีไซน์มาให้ใช้ง่าย ควรจะสนับสนุนให้ทุกคนใช้ให้เกิดประโยชน์ เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน อันจะนำไปสู่การยกระดับประสบการณ์ลูกค้าของกลุ่มฯ ให้ดียิ่งขึ้น
แต่ทว่าหากต้องการให้ SCBX เป็น AI-First Organization ได้จริงๆ จะต้องมีความสามารถในการสร้างและพัฒนาเชิงลึก (Deep AI Development) ซึ่งเป็นเรื่องของคนไม่กี่คน ไม่ใช่เรื่องของคนเป็นหมื่นคน แต่เป็นเรื่องของคนเป็นสิบเป็นร้อยคนที่มาร่วมกันสร้างและพัฒนา ภายในกลุ่ม SCBX จึงได้มีการพัฒนาทีมงาน R&D ที่เป็นเหมือนต้นน้ำของการศึกษา การเข้าใจ การทำเรื่องของ AI มีความจำเป็นที่จะต้องลงลึก ยกตัวอย่างวันนี้เราจะได้ยินเรื่องของ Generative AI ได้ยินเรื่องของ Chat GPT ถ้าทุกคนเอาไปใช้ก็จะพบว่าเป็นประโยชน์ในการเอาไปใช้สร้าง productivity ในการทำงาน แต่ถามว่าสิ่งเหล่านั้นสร้างขีดความสามารถให้องค์กรในระยะยาวได้ไหม เชื่อว่าไม่ เพราะนี่เป็นแค่เพียงการยกระดับทุกๆ คนให้สามารถทำได้เหมือนกันหมด
SCBX GPT หมัดเด็ดสร้างความแตกต่าง ปูทางสร้างขีดความสามารถระยะยาว
ทุกวันนี้การทำงานของ Chat GPT ภาษาไทยยังไม่ค่อยแข็งแรง อยู่ในระดับพอใช้ได้ หากเปรียบเทียบก็ยังคงเป็นเด็กประถมอยู่ ดังนั้น สิ่งที่องค์กรอยากสร้างและพัฒนาขึ้นมาใหม่ คือ SCBX GPT ที่จะเป็น Thai Financial Service GPT ที่มีความเข้าใจภาษาไทย เข้าใจเรื่องของบริการทางการเงิน (financial service) เข้าใจกฎกติกามารยาทต่างๆ ไม่ว่าธนาคารแห่งประเทศไทย หรือ ก.ล.ต. จะออกกฎเกณฑ์อะไรมาใหม่ SCBX GPT ก็จะต้องเข้าใจ รวมถึงต้องสามารถเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลของกลุ่ม SCBX ที่อยู่ในถังข้อมูลของ SCB DataX ซึ่งสิ่งที่เกิดขึ้นนี้จะเป็นคลังสมอง เป็นเครื่องจักรสำคัญในการสร้างความแตกต่างในเรื่องของ AI ให้กับกลุ่ม SCBX แม้จะต้องใช้เวลาและพลังในการพัฒนา ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก แต่เชื่อว่าจะเป็นจุดสำคัญที่ทำให้ SCBX มีขีดความสามารถทางด้านเทคโนโลยีและการแข่งขันในระยะยาว
“การจะเป็น AI-First Organization เรามีการลงทุนในเชิงกว้างเพื่อสร้างพื้นฐาน โดยสิ่งสำคัญที่จะต้องมี คือ กระบวนการของการสร้าง alignment ให้ทุกคนในองค์กรเข้าใจจริงๆ ว่า cost benefit ต่างๆ เป็นอย่างไร แล้วเราจะพูดเป็นเรื่องเดียวกัน และมีโอกาสในการที่จะทำให้ทุกๆ คน สามารถที่จะใช้ในเชิงกว้างอย่างแพร่หลาย มีทีมงานที่สร้างและพัฒนาในเชิงลึก ทั้งหมดทั้งมวลจะเชื่อมโยงกับสิ่งที่เรียกว่า AI Culture หรือวัฒนธรรมองค์กรที่ให้ความสำคัญเกี่ยวกับเรื่อง AI ซึ่งเป็นสิ่งที่ยากที่สุดจากประสบการณ์ 5-6 ปีที่เราพยายามทดลองทำมา เรื่องวัฒนธรรมองค์กร คือจุดที่ยากที่สุด ถ้าไม่มีวัฒนธรรมองค์กรที่ดีจริงๆ การที่จะเข้าใจและเอาไปใช้อย่างลึกซึ้งไม่ใช่เพียงแต่ใช้ให้ผ่านๆ ไป วันนี้เราพยายามปลูกฝังและสร้าง AI Culture ขึ้นมา เรามีซีรีส์เวิร์คช้อปที่ทาง Group CEO ลงมาลุยด้วยตนเอง มี CEO ของแต่ละบริษัทลูกเข้ามาร่วม โดยเป็นซีรีส์ที่จะค่อยๆ สร้างความเข้าใจและผลักดันเรื่อง AI ให้เกิดขึ้นทั้งกรุ๊ปต่อไป” ดร. อารักษ์ กล่าวทิ้งท้าย
