Digital Lending Digital Platform

Digital lending คือการให้กู้ยืมเงินผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัลหรือออนไลน์ แทนการใช้วิธีการแบบดั้งเดิมที่ต้องใช้เอกสารและการนัดหมายที่สถาบันการเงิน แพลตฟอร์มดิจิทัลที่ใช้ในการให้กู้ยืมเงินมักจะมีการใช้เทคโนโลยีและข้อมูลเพื่อประเมินความเสี่ยงของผู้กู้และตัดสินใจให้กู้ยืมเงินอย่างรวดเร็ว กระบวนการนี้ช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการขอสินเชื่อ โครงสร้างของ Digital Lending ประกอบด้วยหลายส่วนที่ทำงานร่วมกันเพื่อให้กระบวนการกู้ยืมเงินเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ ดังนี้

1.      แพลตฟอร์มดิจิทัล (Digital Platform)  เป็นส่วนกลางที่เชื่อมต่อผู้กู้ยืมและผู้ให้กู้ รวมถึงใช้ในการจัดการข้อมูล การสมัครสินเชื่อ และการประเมินความเสี่ยง เป็นระบบออนไลน์ที่ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับการดำเนินการกู้ยืมเงินทางดิจิทัล โดยเชื่อมต่อระหว่างผู้กู้และผู้ให้กู้ผ่านอินเทอร์เน็ต แพลตฟอร์มนี้รวมฟังก์ชันหลายอย่าง เช่น การสมัครสินเชื่อ การยืนยันตัวตน (KYC) การประเมินความเสี่ยง การอนุมัติสินเชื่อ การปล่อยสินเชื่อ และการจัดการสินเชื่อ ทั้งหมดนี้สามารถดำเนินการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพผ่านระบบอัตโนมัติ นอกจากนี้ แพลตฟอร์มดิจิทัลยังมักมีการรวมเทคโนโลยีความปลอดภัยขั้นสูงเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้และการทำธุรกรรม รวมถึงมีระบบบริการลูกค้าและการรายงานที่ช่วยให้ทั้งผู้กู้และผู้ให้กู้สามารถติดตามสถานะการกู้ยืมและรับคำแนะนำได้อย่างสะดวก แพลตฟอร์มดิจิทัลช่วยลดขั้นตอนที่ซับซ้อนและเวลาที่ใช้ในการดำเนินการสินเชื่อ ทำให้กระบวนการกู้ยืมเงินเป็นไปอย่างราบรื่นและสะดวกสบายมากขึ้น

2.      การสมัครและการยืนยันตัวตน (Application and KYC - Know Your Customer)  กระบวนการที่ผู้กู้ยืมกรอกข้อมูลส่วนตัวและข้อมูลทางการเงินลงในแพลตฟอร์มดิจิทัล และผ่านการยืนยันตัวตนตามมาตรฐาน KYC เป็นกระบวนการสำคัญใน Digital Lending ที่ช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถประเมินและยืนยันตัวตนของผู้กู้ได้อย่างถูกต้องและปลอดภัย ในขั้นตอนการสมัคร ผู้กู้จะต้องกรอกข้อมูลส่วนตัว เช่น ชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ รายได้ และข้อมูลทางการเงินอื่น ๆ ผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัล จากนั้นขั้นตอนการยืนยันตัวตนตามมาตรฐาน KYC จะมีการตรวจสอบข้อมูลนี้ร่วมกับเอกสารประกอบ เช่น บัตรประชาชน ทะเบียนบ้าน หรือหลักฐานการทำงาน เพื่อยืนยันว่าผู้กู้คือบุคคลที่แท้จริง กระบวนการนี้ช่วยป้องกันการฉ้อโกงและการใช้ข้อมูลเท็จในการสมัครสินเชื่อ นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถประเมินความเสี่ยงและตัดสินใจในการให้สินเชื่อได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว

3.      การประเมินความเสี่ยง (Risk Assessment)  ใช้อัลกอริทึมและเทคโนโลยีในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้กู้ยืมส่งมาเพื่อประเมินความเสี่ยงในการให้สินเชื่อ ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบเครดิตและพฤติกรรมทางการเงิน เป็นกระบวนการสำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์และประเมินความเสี่ยงของผู้กู้ยืมเงินใน Digital Lending โดยอาศัยเทคโนโลยีและอัลกอริทึมขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลทางการเงินของผู้กู้ เช่น ประวัติเครดิต รายได้ หนี้สิน และพฤติกรรมการชำระเงิน กระบวนการนี้ช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและแม่นยำในการอนุมัติสินเชื่อ รวมถึงกำหนดอัตราดอกเบี้ยที่เหมาะสม การประเมินความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพช่วยลดโอกาสในการผิดนัดชำระหนี้และเพิ่มความมั่นคงในการให้สินเชื่อ นอกจากนี้ยังช่วยให้กระบวนการอนุมัติสินเชื่อรวดเร็วและง่ายขึ้น ทำให้ผู้กู้สามารถได้รับสินเชื่อในเวลาที่สั้นลง

4.      การอนุมัติสินเชื่อ (Loan Approval)  กระบวนการที่ใช้ข้อมูลจากการประเมินความเสี่ยงเพื่อตัดสินใจให้กู้ยืมเงิน ซึ่งการตัดสินใจนี้สามารถทำได้อย่างรวดเร็วผ่านระบบอัตโนมัติ เป็นขั้นตอนที่สำคัญในกระบวนการ Digital Lending ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้ในการตัดสินใจว่าควอมอบสินเชื่อให้กับผู้กู้หรือไม่ หลังจากที่ผู้กู้ได้ทำการสมัครและผ่านการประเมินความเสี่ยงแล้ว ข้อมูลและผลการประเมินจะถูกนำมาพิจารณาเพื่อการตัดสินใจ ผู้ให้กู้จะใช้ระบบอัตโนมัติและอัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด เช่น ประวัติเครดิต รายได้ และความสามารถในการชำระหนี้ เพื่อกำหนดว่าจะอนุมัติสินเชื่อหรือไม่ รวมถึงกำหนดเงื่อนไขของสินเชื่อ เช่น อัตราดอกเบี้ย และระยะเวลาการชำระคืน การอนุมัติสินเชื่อที่รวดเร็วและแม่นยำช่วยให้กระบวนการกู้ยืมเงินเป็นไปอย่างราบรื่นและสะดวกสบายสำหรับผู้กู้ นอกจากนี้ยังช่วยให้การจัดการความเสี่ยงของผู้ให้กู้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

5.      การปล่อยสินเชื่อ (Loan Disbursement)  เมื่อสินเชื่อได้รับการอนุมัติ เงินจะถูกโอนเข้าบัญชีผู้กู้ยืมโดยตรงผ่านช่องทางดิจิทัล เป็นขั้นตอนที่เกิดขึ้นหลังจากที่การอนุมัติสินเชื่อเสร็จสมบูรณ์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่เงินกู้จะถูกโอนเข้าสู่บัญชีของผู้กู้ตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ การปล่อยสินเชื่อมักจะดำเนินการอย่างรวดเร็วผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัล โดยการโอนเงินจะใช้เทคโนโลยีการทำธุรกรรมออนไลน์ที่ปลอดภัยเพื่อให้แน่ใจว่าเงินจะถูกโอนเข้าสู่บัญชีของผู้กู้อย่างถูกต้องและตรงเวลา ขั้นตอนนี้ช่วยให้ผู้กู้สามารถเข้าถึงเงินทุนที่ต้องการได้ทันทีหลังจากได้รับการอนุมัติสินเชื่อ ซึ่งเพิ่มความสะดวกและรวดเร็วในการใช้เงินกู้เพื่อวัตถุประสงค์ที่ต้องการ เช่น การซื้อสินค้า การลงทุน หรือการชำระหนี้อื่น ๆ นอกจากนี้ การปล่อยสินเชื่อที่มีประสิทธิภาพยังช่วยสร้างความพึงพอใจให้กับผู้กู้และส่งเสริมความเชื่อมั่นในระบบการกู้ยืมดิจิทัล

6.      การจัดการสินเชื่อ (Loan Management)  ระบบที่ใช้ในการติดตามการชำระเงิน การคำนวณดอกเบี้ย และการแจ้งเตือนผู้กู้ยืมเกี่ยวกับการชำระเงิน เป็นกระบวนการที่ใช้ในการติดตามและบริหารจัดการการชำระเงินของสินเชื่อที่ได้รับการอนุมัติและปล่อยให้แก่ผู้กู้ การจัดการสินเชื่อประกอบด้วยการติดตามสถานะการชำระเงิน การคำนวณดอกเบี้ย การตรวจสอบยอดหนี้คงเหลือ และการจัดการกับการชำระเงินที่ล่าช้าหรือผิดนัด โดยส่วนใหญ่จะมีระบบอัตโนมัติที่ช่วยในการคำนวณและติดตามข้อมูลเหล่านี้อย่างแม่นยำ การจัดการสินเชื่อที่มีประสิทธิภาพช่วยให้การติดตามสถานะการชำระเงินเป็นไปอย่างราบรื่นและโปร่งใส ซึ่งทำให้ทั้งผู้กู้และผู้ให้กู้สามารถตรวจสอบยอดคงเหลือและการชำระเงินได้ตลอดเวลา นอกจากนี้ยังช่วยลดปัญหาการผิดนัดชำระหนี้และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าผ่านการแจ้งเตือนและการให้บริการที่ดี

7.      การบริการลูกค้า (Customer Service)  ส่วนที่ให้บริการลูกค้าในการตอบข้อสงสัยและแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการกู้ยืมเงิน ในบริบทของ Digital Lending เป็นกระบวนการที่ให้การสนับสนุนและช่วยเหลือผู้กู้ตลอดระยะเวลาของการกู้ยืมเงิน ตั้งแต่ขั้นตอนการสมัครสินเชื่อจนถึงการจัดการการชำระเงิน ผู้ให้บริการจะมีช่องทางการติดต่อที่หลากหลาย เช่น แชทสด, อีเมล, หรือโทรศัพท์ เพื่อให้ความช่วยเหลือในกรณีที่ผู้กู้มีข้อสงสัยหรือปัญหา การบริการลูกค้ามักรวมถึงการให้ข้อมูลเกี่ยวกับสถานะการสมัครสินเชื่อ การตอบคำถามเกี่ยวกับเงื่อนไขสินเชื่อ และการแก้ไขปัญหาต่างๆ ที่เกิดขึ้นในระหว่างการใช้งาน การบริการที่ดีและมีคุณภาพช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และสร้างความไว้วางใจในระบบการกู้ยืมเงินดิจิทัล การตอบสนองอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพช่วยให้ผู้กู้รู้สึกได้รับการดูแลอย่างใกล้ชิดและมั่นใจในการใช้บริการ

8.      การรายงานและการวิเคราะห์ (Reporting and Analytics)  ระบบที่ใช้ในการรายงานข้อมูลเกี่ยวกับการกู้ยืมเงิน การประเมินประสิทธิภาพของสินเชื่อ และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงบริการ เป็นกระบวนการที่สำคัญในการจัดการและตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบการกู้ยืมเงินดิจิทัล โดยการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการให้สินเชื่อ เช่น ข้อมูลการสมัครสินเชื่อ การอนุมัติ การชำระเงิน และสถานะหนี้สิน ข้อมูลเหล่านี้จะถูกจัดทำเป็นรายงานและวิเคราะห์เพื่อให้เห็นภาพรวมของการดำเนินงานและประสิทธิภาพของการบริการ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถระบุแนวโน้มและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงการปรับปรุงกระบวนการและกลยุทธ์ทางธุรกิจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดความเสี่ยง การรายงานยังช่วยให้ผู้จัดการสามารถติดตามผลการดำเนินงานได้อย่างชัดเจนและทำการตัดสินใจที่มีข้อมูลรองรับ ซึ่งส่งผลให้การดำเนินงานของระบบการกู้ยืมเงินดิจิทัลมีความโปร่งใสและสามารถปรับตัวได้ตามความต้องการของตลาด

9.      การรักษาความปลอดภัย (Security)  การใช้เทคโนโลยีและมาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัวและการทำธุรกรรมทางการเงินของผู้กู้ยืม เป็นองค์ประกอบที่สำคัญในระบบการกู้ยืมเงินดิจิทัลเพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัวและการทำธุรกรรมของผู้กู้จากภัยคุกคามและการโจมตีทางไซเบอร์ การรักษาความปลอดภัยมักประกอบด้วยการใช้เทคโนโลยีการเข้ารหัสข้อมูล (Encryption) เพื่อป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ระบบการตรวจสอบสิทธิ์ที่แข็งแกร่ง เช่น การใช้รหัสผ่านที่ซับซ้อนและการตรวจสอบแบบสองปัจจัย (Two-Factor Authentication) เพื่อยืนยันตัวตนของผู้ใช้ การติดตามและตรวจสอบกิจกรรมที่ผิดปกติ (Monitoring and Intrusion Detection) เพื่อจับสัญญาณการโจมตีหรือการละเมิดความปลอดภัย การรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพช่วยให้การจัดการสินเชื่อดิจิทัลเป็นไปอย่างปลอดภัย ปกป้องข้อมูลสำคัญ และสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้กู้และผู้ให้บริการ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างและรักษาความไว้วางใจในระบบการกู้ยืมเงินดิจิทัล

โครงสร้างนี้ช่วยให้ Digital Lending สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และสะดวกสบายสำหรับผู้กู้ยืมและผู้ให้กู้

ส่วนประกอบหลักของ digital lending ได้แก่

1.      การสมัครออนไลน์  ผู้กู้สามารถกรอกข้อมูลและส่งเอกสารที่จำเป็นผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์

2.      การประเมินความเสี่ยง  ใช้เทคโนโลยีและอัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้กู้เพื่อตัดสินใจให้กู้

3.      การอนุมัติอย่างรวดเร็ว  กระบวนการดิจิทัลช่วยให้การอนุมัติสินเชื่อเร็วขึ้น

4.      การจัดการสินเชื่อ  ระบบจัดการการชำระเงินและติดตามสถานะสินเชื่อผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัล

การพัฒนา Digital Lending มีหลายด้านที่สำคัญเพื่อให้ระบบสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้ดี นี่คือข้อแนะนำสำหรับการพัฒนา Digital Lending

1.      การออกแบบแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่าย  สร้างแพลตฟอร์มที่มีการออกแบบที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ รวมถึงการมีอินเทอร์เฟซที่ตอบสนองได้ดีบนอุปกรณ์ต่าง ๆ เช่น สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต และคอมพิวเตอร์ การออกแบบที่ดีช่วยเพิ่มความสะดวกสบายและลดความซับซ้อนในการสมัครและจัดการสินเชื่อ

2.      การใช้เทคโนโลยีและนวัตกรรม  นำเทคโนโลยีที่ทันสมัยมาใช้ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ (Big Data), ปัญญาประดิษฐ์ (AI), และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อปรับปรุงการประเมินความเสี่ยงและการอนุมัติสินเชื่ออย่างแม่นยำและรวดเร็ว

3.      การรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว  ลงทุนในการพัฒนาและปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัย เช่น การเข้ารหัสข้อมูล การตรวจสอบการเข้าถึง และระบบป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ เพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัวและการทำธุรกรรมของผู้กู้

4.      การพัฒนาบริการลูกค้า  สร้างช่องทางการติดต่อที่หลากหลายและตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว เช่น แชทสด การสนับสนุนผ่านโทรศัพท์ และการให้ข้อมูลผ่านช่องทางออนไลน์ เพื่อให้ผู้กู้ได้รับการช่วยเหลือและคำแนะนำที่มีคุณภาพ

5.      การปรับปรุงการประเมินความเสี่ยง  ใช้เทคโนโลยีและข้อมูลทางการเงินที่หลากหลายในการประเมินความเสี่ยงของผู้กู้ เพื่อให้การอนุมัติสินเชื่อมีความแม่นยำและเป็นธรรม รวมถึงการพิจารณาข้อมูลภายนอก เช่น ประวัติการชำระเงินในแอปพลิเคชันอื่น ๆ

6.      การให้ข้อมูลและการศึกษา  ให้ความรู้และข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับเงื่อนไขการกู้ยืม วิธีการชำระเงิน และการจัดการสินเชื่อ เพื่อให้ผู้กู้สามารถทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

7.      การวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน  ใช้ระบบการรายงานและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อติดตามประสิทธิภาพของระบบการกู้ยืมเงินและระบุปัญหาหรือโอกาสในการปรับปรุง

8.      การปฏิบัติตามกฎระเบียบ  ปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐานที่เกี่ยวข้องเพื่อให้การดำเนินงานเป็นไปตามกฎหมายและปกป้องสิทธิของผู้บริโภค

การพัฒนา Digital Lending ให้ประสบความสำเร็จต้องการการวางแผนที่รอบคอบและการลงทุนในเทคโนโลยีและทรัพยากรที่จำเป็น เพื่อให้บริการที่มีคุณภาพสูงและเป็นประโยชน์ต่อผู้กู้และผู้ให้กู้

Digital lending มีประโยชน์หลายประการ เช่น

• ความสะดวกสบาย  ผู้กู้สามารถสมัครสินเชื่อได้ทุกที่ทุกเวลา
• ความรวดเร็ว  การอนุมัติและการเบิกจ่ายเงินใช้เวลาน้อยกว่าแบบดั้งเดิม
• การเข้าถึง  ผู้กู้ที่ไม่มีประวัติเครดิตที่แข็งแกร่งสามารถมีโอกาสได้รับสินเชื่อได้มากขึ้น

Digital lending กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและการใช้สมาร์ทโฟนที่เพิ่มขึ้น รวมถึงความสะดวกสบายและความรวดเร็วในการขอสินเชื่อ

ธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) มีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมและควบคุม Digital Lending ในประเทศไทย ธปท. ได้ดำเนินการหลากหลายมาตรการเพื่อส่งเสริมการพัฒนาและการใช้ Digital Lending อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ดังนี้

1.      การออกแนวทางและกฎระเบียบ  ธปท. ได้ออกแนวทางและกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับ Digital Lending เพื่อให้สถาบันการเงินและผู้ให้บริการ Digital Lending ปฏิบัติตาม เพื่อคุ้มครองผู้บริโภคและรักษาความเสถียรภาพทางการเงิน

2.      การส่งเสริมการใช้เทคโนโลยี  ธปท. ได้ส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีในการประเมินความเสี่ยงและการให้กู้ยืมเงิน เพื่อเพิ่มความรวดเร็วและประสิทธิภาพในการให้บริการสินเชื่อ

3.      การกำกับดูแล  ธปท. มีการกำกับดูแลและติดตามการดำเนินงานของสถาบันการเงินและผู้ให้บริการ Digital Lending เพื่อให้มั่นใจว่ามีการปฏิบัติตามกฎระเบียบและแนวทางที่กำหนด

4.      การส่งเสริมความรู้ความเข้าใจ  ธปท. ได้ส่งเสริมการให้ความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับ Digital Lending แก่ผู้บริโภค เพื่อให้ผู้บริโภคสามารถตัดสินใจในการใช้บริการได้อย่างมีข้อมูลและปลอดภัย

5.      การส่งเสริมการเข้าถึงบริการทางการเงิน  ธปท. ได้ดำเนินการเพื่อให้ผู้คนที่ไม่มีประวัติเครดิตหรือมีประวัติเครดิตที่ไม่แข็งแกร่งสามารถเข้าถึงบริการทางการเงินได้มากขึ้น ผ่าน Digital Lending

การดำเนินการเหล่านี้ของ ธปท. ช่วยให้ Digital Lending ในประเทศไทยมีความปลอดภัยและเป็นธรรม นอกจากนี้ยังช่วยส่งเสริมการเข้าถึงบริการทางการเงินสำหรับประชาชนทั่วไปและผู้ประกอบการ SMEs

การนำ Digital Lending มาใช้กับ บสย. (บรรษัทประกันสินเชื่ออุตสาหกรรมขนาดย่อม) สามารถเสริมสร้างประสิทธิภาพและการเข้าถึงบริการของ บสย. ได้อย่างมาก นี่คือวิธีการและข้อดีในการใช้ Digital Lending กับ บสย.

วิธีการนำ Digital Lending มาใช้กับ บสย.

1.      พัฒนาแพลตฟอร์มดิจิทัล  สร้างแพลตฟอร์มออนไลน์ที่ให้บริการสมัครขอสินเชื่อและการประกันสินเชื่อ ซึ่งรวมถึงการกรอกข้อมูลสมัคร การตรวจสอบสถานะการสมัคร และการติดตามผลการอนุมัติผ่านทางออนไลน์

2.      การใช้เทคโนโลยีในการประเมินความเสี่ยง  ใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการประเมินความเสี่ยงของผู้ขอสินเชื่อ เช่น การตรวจสอบประวัติเครดิต การวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน และการประเมินความสามารถในการชำระหนี้

3.      ระบบอัตโนมัติในการอนุมัติ  ใช้ระบบอัตโนมัติในการตัดสินใจอนุมัติสินเชื่อที่รวดเร็วและแม่นยำ ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ในการดำเนินการและทำให้การอนุมัติสินเชื่อเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

4.      การจัดการการชำระเงินและติดตามสถานะ  สร้างระบบการจัดการที่สามารถติดตามสถานะการชำระเงินของผู้กู้และการจัดการการชำระเงินอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดภาระในการจัดการสินเชื่อและการติดตามสถานะของลูกค้า

5.      การให้บริการลูกค้าออนไลน์  มีช่องทางการติดต่อและบริการลูกค้าผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น การแชทสดหรือการสนับสนุนผ่านอีเมล ซึ่งช่วยให้ผู้กู้สามารถรับข้อมูลและความช่วยเหลือได้ทันที

6.      การรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูล  ใช้เครื่องมือการรายงานและวิเคราะห์ข้อมูลในการติดตามประสิทธิภาพของการให้สินเชื่อและการประกันสินเชื่อ รวมถึงการระบุแนวโน้มและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

ข้อดีของการนำ Digital Lending มาใช้กับ บสย.

1.      ความรวดเร็วและสะดวก  ผู้ขอสินเชื่อสามารถสมัครและติดตามสถานะผ่านช่องทางออนไลน์ ซึ่งช่วยลดเวลาและความยุ่งยากในการดำเนินการ

2.      การเข้าถึงข้อมูลที่แม่นยำ  การใช้เทคโนโลยีช่วยในการประเมินความเสี่ยงและการตัดสินใจที่แม่นยำ ซึ่งทำให้การอนุมัติสินเชื่อมีความถูกต้องและลดความเสี่ยงในการผิดนัด

3.      การลดค่าใช้จ่าย  ระบบอัตโนมัติช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินการและจัดการสินเชื่อ รวมถึงลดความต้องการบุคลากรในการจัดการเอกสารและการประเมินความเสี่ยง

4.      การปรับปรุงบริการลูกค้า  การให้บริการผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ช่วยให้การให้บริการลูกค้าเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

5.      การติดตามและการวิเคราะห์ที่ดีขึ้น  การรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ บสย. สามารถติดตามและปรับปรุงการดำเนินงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและการตอบสนองต่อความต้องการของผู้กู้

การนำ Digital Lending มาใช้กับ บสย. จะช่วยเพิ่มความสะดวกและประสิทธิภาพในการให้บริการและการจัดการสินเชื่อ โดยช่วยให้สามารถตอบสนองต่อความต้องการของธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางได้ดีขึ้น

 

Generative AI

Generative AI (Artificial Intelligence) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการสร้างข้อมูลใหม่หรือผลลัพธ์ที่ไม่ได้มีอยู่ก่อนโดยตรงจากการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่นการสร้างภาพใหม่ ข้อความ หรือเพลง การเรียนรู้ของ Generative AI นั้นมักจะใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และการสร้างแบบจำลอง (Modeling) เพื่อนำเสนอผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง

หลักการทำงานของ Generative AI

1.         การเรียนรู้แบบไม่ควบคุม (Unsupervised Learning)  Generative AI มักจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีการกำหนดป้ายกำกับ (Label) เพื่อให้ระบบสามารถค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ต่างๆ ในข้อมูลได้

2.         การใช้โมเดลทางสถิติและการคาดการณ์  Generative AI ใช้โมเดลทางสถิติเพื่อทำการคาดการณ์ผลลัพธ์และสร้างข้อมูลใหม่ ตัวอย่างของโมเดลที่นิยมใช้คือ โมเดลแบบแจกแจง (Distribution Models) เช่น Gaussian Mixture Models (GMMs)

3.         การใช้เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)  Generative AI มักใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการเรียนรู้และสร้างข้อมูลใหม่ เช่น GANs (Generative Adversarial Networks) และ VAEs (Variational Autoencoders)

ตัวอย่างของ Generative AI

1.         Generative Adversarial Networks (GANs)  GANs ประกอบด้วยสองเครือข่ายหลักคือ Generator และ Discriminator โดย Generator สร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ ในขณะที่ Discriminator จะพยายามแยกแยะว่าข้อมูลที่ได้รับนั้นเป็นของจริงหรือถูกสร้างขึ้นมาใหม่ กระบวนการนี้จะทำให้ Generator ปรับปรุงการสร้างข้อมูลให้มีความเหมือนจริงมากขึ้นเรื่อยๆ

2.         Variational Autoencoders (VAEs)  VAEs ใช้สำหรับการสร้างข้อมูลใหม่โดยการเรียนรู้การแจกแจง (Distribution) ของข้อมูลต้นแบบ โมเดลนี้มีความสามารถในการบีบอัดข้อมูลต้นแบบและทำการสร้างข้อมูลใหม่จากการบีบอัดนั้น

3.         Transformers  โมเดลที่ใช้ในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ใช้สำหรับการสร้างข้อความที่มีความเหมือนจริงและมีความหมาย

การประยุกต์ใช้งานของ Generative AI

1.         การสร้างภาพและวิดีโอ  Generative AI สามารถสร้างภาพใหม่หรือปรับแต่งภาพที่มีอยู่ เช่น DeepArt ที่สามารถเปลี่ยนภาพถ่ายให้กลายเป็นภาพวาดสไตล์ต่างๆ หรือการสร้างวิดีโอด้วยการใช้ GANs

2.         การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)  Generative AI ใช้ในการสร้างข้อความที่มีความหมาย การตอบคำถาม การเขียนบทความ หรือแม้กระทั่งการสร้างบทสนทนาใหม่ๆ

3.         การสร้างเสียงและดนตรี  Generative AI สามารถสร้างเพลงหรือปรับแต่งเสียงใหม่ๆ เช่น การใช้ AI ในการสร้างดนตรีแบบใหม่ๆ ที่ไม่มีใครเคยได้ยินมาก่อน

4.         การสร้างเกม  Generative AI ใช้ในการสร้างระดับเกม ตัวละคร หรือเนื้อหาต่างๆ ในเกม ทำให้เกมมีความหลากหลายและน่าสนใจมากขึ้น

Generative AI เป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงหลายอุตสาหกรรมและมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการสร้างข้อมูลใหม่ที่มีความหมายและคุณภาพสูงจะช่วยเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการสร้างสรรค์และพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ

ข้อดีของ Generative AI

1.         ความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรม  Generative AI สามารถสร้างข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน เช่น ภาพถ่าย ข้อความ ดนตรี หรือเกม ซึ่งช่วยส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมในหลายอุตสาหกรรม

2.         การปรับปรุงประสิทธิภาพและการผลิต  ในการออกแบบและพัฒนา Generative AI สามารถช่วยสร้างต้นแบบหรือผลิตภัณฑ์ใหม่อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการพัฒนา

3.         การปรับแต่งส่วนบุคคล  Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาหรือผลิตภัณฑ์ที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการและความชอบของผู้ใช้งาน ซึ่งช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

4.         การพัฒนาสื่อและบันเทิง  Generative AI สามารถสร้างภาพยนตร์ วิดีโอเกม ดนตรี และเนื้อหาอื่นๆ ที่มีความหลากหลายและน่าสนใจมากขึ้น

5.         การเสริมสร้างการศึกษาและการวิจัย  Generative AI สามารถช่วยในการสร้างสื่อการเรียนการสอนที่น่าสนใจ การจำลองและการทดลองวิจัยต่างๆ

ข้อเสียของ Generative AI

1.         การใช้ในทางที่ไม่เหมาะสม  Generative AI อาจถูกใช้ในการสร้างข้อมูลปลอม (Deepfakes) หรือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เช่น ภาพถ่ายปลอม ข้อมูลเท็จ หรือเนื้อหาที่ละเมิดสิทธิ์

2.         ปัญหาความเป็นส่วนตัว  การสร้างข้อมูลใหม่อาจทำให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัวหรือการใช้ข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต

3.         ความเสี่ยงทางศีลธรรมและจริยธรรม  Generative AI อาจทำให้เกิดปัญหาทางศีลธรรมและจริยธรรม เช่น การสร้างเนื้อหาที่มีความรุนแรง หรือละเมิดความเหมาะสมทางวัฒนธรรม

4.         ความซับซ้อนและความยากในการควบคุม  การพัฒนาและควบคุม Generative AI มีความซับซ้อนและต้องการความรู้และทักษะทางเทคนิคสูง นอกจากนี้ยังมีความยากในการตรวจสอบและควบคุมผลลัพธ์ที่ได้

5.         การทดแทนแรงงานมนุษย์  ในบางกรณี Generative AI อาจทดแทนงานที่ทำโดยมนุษย์ ทำให้เกิดการสูญเสียงานหรือเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการทำงานในบางอุตสาหกรรม

การใช้ Generative AI อย่างมีประสิทธิภาพและมีความรับผิดชอบต้องมีการพิจารณาถึงข้อดีและข้อเสียอย่างรอบคอบ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

การทำงานกับ Generative AI มีเครื่องมือหลายตัวที่นักวิจัยและนักพัฒนาใช้กันเพื่อสร้างและปรับปรุงโมเดล ต่อไปนี้คือเครื่องมือที่นิยมใช้ในงาน Generative AI

เฟรมเวิร์กและไลบรารี

1.         TensorFlow  เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกจาก Google ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด มันมีความยืดหยุ่นสูงและใช้สำหรับการสร้างโมเดล Generative AI หลายชนิด เช่น GANs และ VAEs

2.         PyTorch  เป็นอีกเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมจาก Facebook AI Research มีความยืดหยุ่นและง่ายต่อการใช้งานสำหรับงานวิจัยและการพัฒนาโมเดล Generative AI

3.         Keras  เป็นไลบรารีระดับสูงที่ทำงานบน TensorFlow ใช้งานง่ายและเหมาะสำหรับการพัฒนาโมเดล Generative AI ที่ต้องการความรวดเร็ว

4.         JAX  เป็นไลบรารีที่พัฒนาโดย Google ซึ่งช่วยในการเขียนโค้ดการคำนวณที่มีประสิทธิภาพ สามารถใช้ในการสร้างโมเดล Generative AI ที่ซับซ้อนได้

เครื่องมือและแพลตฟอร์ม

1.         Google Colab  เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่ให้บริการโน้ตบุ๊ก Jupyter พร้อมกับการประมวลผล GPU ฟรี สามารถใช้สำหรับการพัฒนาและทดสอบโมเดล Generative AI ได้อย่างสะดวกสบาย

2.         Azure Machine Learning  เป็นแพลตฟอร์มจาก Microsoft ที่ช่วยในการพัฒนา ทดสอบ และปรับปรุงโมเดล AI รวมถึง Generative AI มีการสนับสนุนการทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์กต่างๆ เช่น TensorFlow และ PyTorch

3.         Amazon SageMaker  เป็นแพลตฟอร์มจาก Amazon Web Services (AWS) ที่ให้บริการครบวงจรสำหรับการพัฒนาโมเดล AI รวมถึง Generative AI

4.         IBM Watson Studio  เป็นแพลตฟอร์มจาก IBM ที่ช่วยในการสร้าง ทดสอบ และปรับปรุงโมเดล AI รวมถึง Generative AI มีเครื่องมือและไลบรารีต่างๆ ที่พร้อมใช้งาน

ไลบรารีและโมเดลสำเร็จรูป

1.         Transformers (Hugging Face)  เป็นไลบรารีที่รวบรวมโมเดล Generative AI ต่างๆ เช่น GPT-3, BERT, และ T5 ใช้งานง่ายและมีโมเดลสำเร็จรูปให้เลือกใช้มากมาย

2.         DALL-E  เป็นโมเดล Generative AI จาก OpenAI ที่สามารถสร้างภาพใหม่จากคำอธิบายทางข้อความ ใช้สำหรับการสร้างภาพที่น่าสนใจและมีความละเอียดสูง

3.         StyleGAN  เป็นโมเดล GAN จาก NVIDIA ที่ใช้สำหรับการสร้างภาพใบหน้าคนที่สมจริงและสามารถปรับแต่งลักษณะต่างๆ ของใบหน้าได้

4.         RunwayML  เป็นแพลตฟอร์มที่รวบรวมโมเดล Generative AI สำเร็จรูปหลายชนิด ใช้งานง่ายและไม่ต้องการความรู้ทางเทคนิคมาก

การจัดการและการแสดงผล

1.         TensorBoard  เป็นเครื่องมือที่มากับ TensorFlow ใช้สำหรับการแสดงผลและการตรวจสอบกระบวนการฝึกโมเดล ช่วยให้เห็นภาพรวมของการพัฒนาและปรับปรุงโมเดล Generative AI

2.         Weights & Biases  เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยในการติดตามการทดลอง การเก็บข้อมูล และการแสดงผล ช่วยในการปรับปรุงและวิเคราะห์โมเดล Generative AI

การใช้เครื่องมือเหล่านี้ร่วมกันจะช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถสร้างและปรับปรุงโมเดล Generative AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

การนำ Generative AI มาประยุกต์ใช้ในด้าน Cyber Security (ความปลอดภัยไซเบอร์) เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการป้องกัน ตรวจจับ และตอบสนองต่อภัยคุกคามต่างๆ ต่อไปนี้คือวิธีการและประโยชน์ในการใช้ Generative AI ในด้าน Cyber Security

การตรวจจับและป้องกันภัยคุกคาม

1.         การตรวจจับการโจมตีแบบใหม่ (Zero-Day Attacks)

o   Generative AI สามารถสร้างข้อมูลจำลองของการโจมตีแบบใหม่ ซึ่งช่วยในการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อให้สามารถตรวจจับและป้องกันการโจมตีที่ยังไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนได้

2.         การตรวจจับการบุกรุก (Intrusion Detection)

o   Generative AI สามารถสร้างโปรไฟล์ของพฤติกรรมปกติของเครือข่ายและระบบ เมื่อเกิดพฤติกรรมที่ผิดปกติ โมเดลจะสามารถตรวจจับและแจ้งเตือนได้อย่างรวดเร็ว

3.         การตรวจจับการฟิชชิง (Phishing Detection)

o   Generative AI สามารถวิเคราะห์และสร้างเนื้อหาอีเมลปลอมเพื่อฝึกระบบในการตรวจจับอีเมลฟิชชิงที่มีความซับซ้อนและยากต่อการระบุ

การป้องกันและตอบสนองต่อการโจมตี

1.         การสร้างเครื่องมือจำลองการโจมตี (Attack Simulation)

o   Generative AI สามารถสร้างเครื่องมือที่จำลองการโจมตีแบบต่างๆ เพื่อทดสอบและตรวจสอบความปลอดภัยของระบบ ช่วยในการปรับปรุงและเสริมความปลอดภัย

2.         การตรวจสอบและตอบสนองอัตโนมัติ (Automated Response)

o   Generative AI สามารถช่วยในการวิเคราะห์และตรวจสอบเหตุการณ์ในระบบไซเบอร์ เมื่อพบว่ามีการโจมตีหรือความผิดปกติ ระบบสามารถตอบสนองอัตโนมัติเพื่อลดความเสี่ยง

การวิเคราะห์และการตรวจสอบ

1.         การวิเคราะห์การจราจรเครือข่าย (Network Traffic Analysis)

o   Generative AI สามารถวิเคราะห์และสร้างรูปแบบการจราจรเครือข่ายที่ผิดปกติ ช่วยในการตรวจจับภัยคุกคามที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลการจราจร

2.         การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (User Behavior Analysis)

o   Generative AI สามารถสร้างโปรไฟล์ของพฤติกรรมผู้ใช้ปกติ เมื่อมีการกระทำที่ผิดปกติหรือผิดแผกจากโปรไฟล์ ระบบจะสามารถตรวจจับและแจ้งเตือนให้ผู้ดูแลระบบทราบ

การพัฒนาเครื่องมือและระบบความปลอดภัย

1.         การสร้างข้อมูลฝึก (Synthetic Data Generation)

o   Generative AI สามารถสร้างข้อมูลฝึกที่มีความหลากหลายและมีความซับซ้อนเพื่อใช้ในการฝึกโมเดล Machine Learning สำหรับการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคาม

2.         การพัฒนาเครื่องมือจำลองภัยคุกคาม (Threat Modeling)

o   Generative AI สามารถสร้างแบบจำลองของภัยคุกคามที่ซับซ้อนและยากต่อการตรวจจับ ช่วยในการพัฒนาและปรับปรุงเครื่องมือความปลอดภัย

ข้อดีและข้อจำกัด

ข้อดี

• ความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามใหม่ๆ  Generative AI มีความสามารถในการตรวจจับและป้องกันการโจมตีที่ยังไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
• การปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ  ช่วยในการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
• การลดความซับซ้อนในการวิเคราะห์  Generative AI สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล

ข้อจำกัด

• ความซับซ้อนในการพัฒนา  การพัฒนาและปรับปรุงโมเดล Generative AI มีความซับซ้อนและต้องการความรู้และทักษะทางเทคนิคสูง
• การตรวจสอบและควบคุม  การตรวจสอบและควบคุมผลลัพธ์ของ Generative AI อาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะเมื่อมีการใช้ในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง

การนำ Generative AI มาใช้ในด้าน Cyber Security จะช่วยเสริมสร้างความปลอดภัยและลดความเสี่ยงจากภัยคุกคามไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ต้องการการจัดการและการควบคุมอย่างระมัดระวังเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด

การนำ Generative AI มาใช้ในอุตสาหกรรมไทยสามารถส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงและพัฒนาในหลายด้าน นี่คือตัวอย่างบางประการของการประยุกต์ใช้ Generative AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ ในประเทศไทย

อุตสาหกรรมการท่องเที่ยว

1.         การสร้างเนื้อหาและการตลาด  Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาเพื่อการตลาด เช่น วิดีโอโปรโมท, ภาพถ่ายสถานที่ท่องเที่ยว, และบทความที่น่าสนใจเพื่อดึงดูดนักท่องเที่ยว

2.         การปรับแต่งส่วนบุคคล  Generative AI สามารถปรับแต่งแพ็คเกจทัวร์และกิจกรรมตามความชอบและความต้องการของนักท่องเที่ยวแต่ละคน

อุตสาหกรรมการผลิต

1.         การออกแบบผลิตภัณฑ์  Generative AI สามารถช่วยในการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ โดยการสร้างต้นแบบที่หลากหลายและตรวจสอบความเป็นไปได้ในการผลิต

2.         การปรับปรุงกระบวนการผลิต  Generative AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากกระบวนการผลิตและแนะนำการปรับปรุงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดของเสีย

อุตสาหกรรมสื่อและบันเทิง

1.         การสร้างเนื้อหาใหม่  Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ภาพยนตร์, ดนตรี, และวิดีโอเกม ซึ่งสามารถทำให้สื่อและบันเทิงในประเทศไทยมีความหลากหลายและน่าสนใจมากขึ้น

2.         การปรับแต่งเนื้อหา  Generative AI สามารถปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายต่างๆ ทำให้สื่อมีความเป็นส่วนบุคคลมากขึ้น

อุตสาหกรรมการแพทย์และสุขภาพ

1.         การวินิจฉัยและการรักษา  Generative AI สามารถช่วยในการวินิจฉัยโรคและแนะนำการรักษาที่เหมาะสม โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์และสร้างโมเดลที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้

2.         การพัฒนายาและการทดลองทางคลินิก  Generative AI สามารถช่วยในการสร้างสารเคมีใหม่สำหรับยาและวางแผนการทดลองทางคลินิกอย่างมีประสิทธิภาพ

อุตสาหกรรมการศึกษา

1.         การสร้างสื่อการเรียนการสอน  Generative AI สามารถสร้างสื่อการเรียนการสอนที่น่าสนใจและปรับแต่งตามความต้องการของนักเรียน

2.         การสนับสนุนการเรียนรู้ส่วนบุคคล  Generative AI สามารถปรับแต่งโปรแกรมการเรียนรู้ให้เหมาะสมกับความสามารถและความต้องการของนักเรียนแต่ละคน

อุตสาหกรรมการเงินและธนาคาร

1.         การวิเคราะห์และคาดการณ์  Generative AI สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและคาดการณ์แนวโน้มการตลาด

2.         การปรับปรุงบริการลูกค้า  Generative AI สามารถช่วยในการสร้าง Chatbot ที่สามารถตอบคำถามและให้บริการลูกค้าอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

การใช้ Generative AI ในการพัฒนาอุตสาหกรรมไทย

1.         การฝึกอบรมและการศึกษา  การฝึกอบรมบุคลากรให้มีความรู้และทักษะในการใช้ Generative AI เป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้สามารถนำเทคโนโลยีมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2.         การวิจัยและพัฒนา  การลงทุนในการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยี Generative AI เพื่อสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันในตลาดโลก

3.         การสร้างความร่วมมือ  การสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการศึกษา เพื่อส่งเสริมการใช้ Generative AI และแลกเปลี่ยนความรู้และทรัพยากร

การนำ Generative AI มาใช้ในอุตสาหกรรมไทยมีศักยภาพที่จะสร้างประโยชน์มากมาย แต่ต้องการการสนับสนุนและการจัดการที่ดีเพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน