องค์กรส่วนใหญ่ที่ลงทุนใน AI มักเริ่มต้นจากความตื่นตัว แต่จบลงด้วยความล้มเหลวในการ ‘Scale AI’ ให้เข้าไปใช้งานแผนกต่างๆ หลายโครงการทำ Proof of Concept ได้สวยงามในเวลาสั้นๆ แต่เมื่อถึงเวลานำไปใช้จริงในระดับองค์กร กลับติดกับดักของระบบเดิม โครงสร้างที่มีความซับซ้อน และต้นทุนที่อาจเกินกว่าผลลัพธ์
ในกลุ่มธุรกิจการเงินที่ซับซ้อนอย่าง SCBX ซึ่งมีทั้งธนาคารดั้งเดิม แพลตฟอร์มดิจิทัล และธุรกิจ FinTech มากมาย ความท้าทายเหล่านี้ยิ่งทวีคูณขึ้นไป และนั่นคือจุดที่ ‘DataX’ ถูกสร้างขึ้น เพื่อทำให้ AI กลายเป็นหัวใจของธุรกิจของกลุ่ม SCBX ได้อย่างแท้จริง
Future Trends มีโอกาสได้เข้าร่วมฟังเวทีสนทนาในหัวข้อ “Scaling AI for Impact and Value” บรรยายโดยคุณรุจิพล วิโรจน์โภคา Head of AI Solution & Delivery และ คุณเอกพงศ์ อุดมลาภธรรม Head of AI Product at DataX ที่งาน Techsauce Summit 2025 ภายในบูธ AreaX by SCBX
โดยเนื้อหาภายในการสนทนาเต็มไปด้วยวิสัยทัศน์และแผนดำเนินการที่ทำให้เห็นได้อย่างชัดเจนว่า DataX สามารถสร้างผลกระทบเชิงบวกและคุณค่าผ่านการ Scale AI เข้าไปยังกลุ่มธุรกิจ SCBX ได้อย่างน่าสนใจ
DataX ผู้นำพา SCBX สู่องค์กร AI-First ด้วยเป้าหมาย ‘Idea to Impact’
ในระบบนิเวศภาพรวมของ SCBX การสร้างนวัตกรรม AI ไม่ได้เกิดจากฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง แต่เป็นการทำงานร่วมกันของทั้ง 3 หน่วยงานหลัก ได้แก่
- SCB 10X รับบทเป็น Foundation Builder สร้างและพัฒนานวัตกรรมของเทคโนโลยี
- SCBX R&D มุ่งเน้นการทดลองและ Proof of Concept
- DataX คือหน่วยงานที่ทำหน้าที่ขยายผลให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจโดยตรง
นั่นจึงทำให้ DataX ไม่ใช่เพียงแค่ทีมวิจัยหรือฝ่ายเทคโนโลยี แต่เป็น ‘Tech Accelerator’ ที่เชื่อมโยงแนวคิดด้าน AI ให้เข้ากับเป้าหมายทางธุรกิจของกลุ่ม SCBX ทั้งหมด โดยมีพันธกิจชัดเจนคือ “เปลี่ยนแนวคิดให้กลายเป็นผลกระทบที่จับต้องได้”
ทางด้านการให้บริการหลักของ DataX จะครอบคลุมตั้งแต่ Data Platform, AI Platform, ศูนย์กลางความเป็นเลิศด้าน Data & AI Governance ไปจนถึงหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจ
โดยใช้ชื่อว่า ‘aGenX’ แพลตฟอร์มศูนย์รวม AI สำหรับทั้งองค์กร
aGenX แพลตฟอร์มสำหรับองค์กรใหญ่ที่รวมทุกอย่างของ AI ไว้ที่เดียว
ภายใต้ชื่อ aGenX แพลตฟอร์มนี้ถูกออกแบบมาสำหรับองค์กรใหญ่โดยเฉพาะ ด้วยหลักการ ดังนี้
- Agentic AI Framework ที่รองรับงานซับซ้อนแบบมีบริบทชัดเจน
- Open Architecture แบบ API-first ที่บริษัทในเครือสามารถนำไปต่อยอดได้เอง
- Component ที่ Reusable & Modularized เพื่อให้ปรับตัวได้ไวกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงเร็ว
- พร้อมมาตรฐานความปลอดภัยและการจัดการระดับ Enterprise และ Responsible AI ที่จริงจัง
ความโดดเด่นของแพลตฟอร์มคือความยืดหยุ่นสูงสุด (Maximized flexibility) และการสร้างผลกระทบที่รวดเร็วขึ้น (Faster time-to-impact) โดย aGenX รองรับทั้งโมเดลชั้นนำของโลก เช่น GPT-4o จาก OpenAI และโมเดลภายในองค์กร เช่น Typhoon
รวมถึง AI Services ต่างๆ เช่น OCR, TTS, Voice Capability (รองรับภาษาไทยและภาษาถิ่น), AI Agent Layer และระบบตรวจสอบความปลอดภัยของเนื้อหา เพื่อให้สามารถสร้าง Use Case ที่ซับซ้อนได้อย่างมั่นใจ
และเพื่อให้ทุกบริษัทในเครือสามารถใช้งาน aGenX ได้เต็มที่ DataX ได้พัฒนา aGenX Studio Portal ที่ทำหน้าที่เป็น Co-Development Playground โดยผู้ใช้งานสามารถสร้าง Agent ทดสอบ Prompt เชื่อมต่อ API และนำเข้าความรู้ของตัวเองได้อย่างอิสระ
ระบบ Prompt Gallery และ Agent Gallery เปิดให้ผู้ใช้จัดอันดับ แบ่งปัน และนำกลับมาใช้ซ้ำ ช่วยลดการพัฒนาซ้ำซ้อน และส่งเสริมนวัตกรรมทั่วทั้งองค์กร
นอกจากนี้ฟีเจอร์ Playground ยังรองรับการเลือกโมเดล เขียนคำอธิบาย Agent และสร้างแอป AI ได้ด้วยตนเอง ดังนั้น aGenX Studio Portal จึงไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่คือพื้นที่เร่งนวัตกรรมที่ออกแบบมาสำหรับทั้งองค์กร
ตัวอย่างการใช้งานจาก Use Case จริง
✅ Market Conduct Voice-based Validation ใช้ AI ฟังบันทึกเสียงการขายประกันจำนวนมาก เพื่อประเมินความสอดคล้องกับข้อกำหนดของเกณฑ์กำกับ โดยเปลี่ยนเสียงเป็นข้อความ → วิเคราะห์ด้วย LLM และสรุปผลแบบ Real-time พร้อมไฮไลต์จุดเสี่ยง ตรวจสอบได้ 100% ด้วยต้นทุนที่ลดลง และการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ดีขึ้น สามารถขยายผลไปยัง Call Center หรือ Use case อื่นๆ ได้อีกในอนาคต
✅ Investment Advisor Chatbot AI Agent ที่ช่วย RM และเจ้าหน้าที่ ตอบคำถามลูกค้า โดยดึงข้อมูลล่าสุดจากข้อมูลรายวัน และมีการวางรากฐานเพื่อให้ลูกค้าแชทกับ AI ได้โดยตรงในอนาคต ลดภาระเจ้าหน้าที่และเพิ่มขีดความสามารถในการให้บริการ
✅ In-house Employee Service Chatbot ศูนย์ข้อมูลกลางสำหรับพนักงานในเรื่องนโยบายต่างๆ รวมไปถึงสิทธิ์พนักงาน วันลา รองรับการอัปโหลดความรู้จากบริษัทในเครือ และสามารถเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ข้ามบริษัทได้ในที่เดียว
ความท้าทายในการ Scale AI และบทเรียนที่ได้รับ
คุณรุจิพล ได้สรุปเกี่ยวกับความท้าทายและบทเรียนสำคัญที่ได้รับจากการ Scale AI เข้าสู่กลุ่มธุรกิจ SCBX เพื่อตอบโจทย์เป้าหมายการสร้างผลกระทบเชิงบวกให้กับองค์กร
📌 Impact vs. Cost ก่อนที่จะ Scale เข้าสุู่องค์กร AI Project ทุกชิ้นต้องตอบคำถามให้ได้ว่า “ผลลัพธ์คุ้มค่ากับต้นทุนหรือไม่?” หลายๆชิ้นผลลัพธ์ที่แตกต่างกันไป เพราะฉะนั้นการจัดลำดับความสำคัญจึงเป็นเรื่องสำคัญไม่แพ้กับการพัฒนานวัตกรรม
📌 POC ≠ Production การทำ POC อาจจะใช้เวลาแค่ 2-3 สัปดาห์ แต่การเข้าสู่กระบวนการ Production ต้องผ่านกระบวนการที่เหมาะสม โดยเฉพาะการกำกับดูแลและความสอดคล้องกับกฎระเบียบเพื่อให้มั่นใจได้ผลลัพธ์ที่ดี ปลอดภัย และเป็นประโยชน์สูงสุดแก่ลูกค้าและผู้ใช้งาน
📌 Landscape เปลี่ยนเร็ว
สิ่งที่เวิร์กเมื่อเดือนที่แล้ว อาจล้าสมัยในเดือนนี้ โซลูชันขององค์กรต้องมีความยืดหยุ่นสูงสุด และเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยีได้ทันที โดยไม่กระทบโครงสร้างเดิม
ท้ายที่สุดนี้คุณรุจิพล ได้สรุปข้อคิดการสร้าง AI Impact ได้ใน 3 แกนหลัก
1️⃣ Strategy Transforms องค์กรต้องมีวิสัยทัศน์และจุดประสงค์ที่ชัดเจนว่า “AI จะมาเปลี่ยนอะไร?”
2️⃣ Technology Enables เทคโนโลยีต้องพร้อมใช้งาน ไม่ใช่มีไว้เพื่อความทันสมัย แต่ต้องใช้งานได้จริง และปรับตัวได้ไว
3️⃣ Execution Delivers ความเข้าใจธุรกิจคือหัวใจ ทีมต้องแปลโจทย์ธุรกิจและเลือกใช้โซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์และได้ผลลัพธ์ชัดเจน
นำไปสู่ Impact Realized สุดท้ายต้องไม่ใช่แค่เสร็จงาน แต่ต้องมีผลลัพธ์ที่วัดได้จริงในธุรกิจ
ในยุคที่ AI กลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานของธุรกิจ ความแตกต่างจะมาจาก “องค์กรใดสร้างผลกระทบจาก AI ได้จริง” และ “องค์กรใดทำได้ซ้ำๆ อย่างยั่งยืน”
บทบาทของ DataX ใน SCBX จึงไม่ใช่แค่ผู้นำด้านเทคโนโลยี แต่คือผู้สร้างระบบนิเวศที่ทำให้ AI กลายเป็นกล้ามเนื้อของธุรกิจ เป็นแพลตฟอร์มกลางที่ช่วยให้ทุกกลุ่มในธุรกิจ สามารถก้าวไปข้างหน้าในทิศทางเดียวกัน ด้วยความเร็ว ความยืดหยุ่น และผลลัพธ์ที่วัดได้
เพราะสำหรับ SCBX แค่มี AI ไม่พอ ต้องสร้างผลกระทบให้เกิดขึ้นจริงอย่างต่อเนื่อง และยั่งยืน
#SCBX #DataX #FutureTrends #FutureTrendsetter
