Where Tech Meets Business

หรือเป็นข้ออ้างของการไม่เปลี่ยนแปลง? คำว่า “ติด legacy system”เป็นหนึ่งในเหตุผลที่ถูกพูดถึงมากที่สุด ระบบเก่าแก้ยากเปลี่ยนยากเสี่ยงสูง ฟังดูสมเหตุสมผล แต่คำถามคือทำไมบางองค์กรที่มีข้อจำกัดเหมือนกันถึง transform ได้เร็วกว่า? บางครั้ง ปัญหาไม่ใช่ระบบ แต่คือการ “เลือก” องค์กรจำนวนมากไม่ได้ล้มเหลวเพราะเทคโนโลยี แต่ล้มเหลวเพราะไม่กล้า…

แต่มันเปลี่ยน “อำนาจ” ในธุรกิจการเงิน หลายคนมอง Open Banking เป็นแค่เรื่องเทคนิค เปิด APIเชื่อมระบบให้ third-party เข้ามาใช้ข้อมูลได้ แต่จริง ๆ แล้วมันกำลังเปลี่ยนโครงสร้างอำนาจในอุตสาหกรรมการเงิน ในอดีตธนาคารเป็นคน “ถือข้อมูล”…

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาAI เริ่มเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในโลกการเงิน ตั้งแต่– robo-advisor– ระบบแนะนำการลงทุน– ไปจนถึงการวางแผนการเงินอัตโนมัติ คำถามที่มักถูกถามคือ“AI แม่นแค่ไหน?” แต่คำถามที่สำคัญกว่านั้นคือ คำแนะนำเหล่านี้ “เป็นกลาง” จริงไหม? 1. AI ไม่ได้เริ่มจากศูนย์ มันเรียนรู้จาก…

Personalized Financial Apps กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราจัดการเงิน ในอดีตผลิตภัณฑ์การเงินถูกออกแบบแบบ “มาตรฐานเดียว” บัญชีออมทรัพย์แบบเดียวกองทุนแบบเดียวคำแนะนำแบบเดียวสำหรับทุกคน แต่ในโลกวันนี้ความคาดหวังของลูกค้าเปลี่ยนไปแล้ว คนไม่ได้ต้องการแค่ “product ที่ดี”แต่ต้องการ “คำแนะนำที่เหมาะกับตัวเอง” นี่คือจุดที่ personalized financial applications…

ในระดับ entry หรือ mid-levelผู้หญิงในสาย tech มีจำนวนไม่น้อย แต่พอขึ้นระดับ seniorจำนวนกลับลดลงอย่างเห็นได้ชัด คำถามคือเกิดอะไรขึ้นระหว่างทาง? ไม่ใช่แค่เรื่อง “เก่งหรือไม่เก่ง” หลายคนมี performance ดีdeliver งานได้แต่ไม่ได้ถูกมองว่า “ready”…

แต่กำไรไม่ดีขึ้น เกิดจากอะไร? หลายธนาคารทุ่มงบมหาศาลกับ digital transformation ทำ mobile app ใหม่ลงทุน core bankingใช้ AI วิเคราะห์เครดิตสร้าง data platform ภาพลักษณ์ดูทันสมัยขึ้นลูกค้าใช้งานออนไลน์มากขึ้น…

อาจไม่ได้ขาดเทคโนโลยี แต่ขาด “ความชัดเจน” หลายองค์กรพูดถึง transformation ตลอดเวลา เปลี่ยนระบบทำ digital initiativeตั้งทีม innovation แต่ผ่านไปหนึ่งปีผลลัพธ์แทบไม่ต่างจากเดิม คำถามคือเราขาดเทคโนโลยีจริง ๆ หรือเราขาดความชัดเจน? 1. เป้าหมายไม่คมพอ…

(คำถามไม่ใช่ว่า “ทำได้ไหม” แต่คือ “ควรให้ทำแค่ไหน”) หลายองค์กรเริ่มใช้ AI ในกระบวนการตัดสินใจ อนุมัติสินเชื่อคัดกรองผู้สมัครงานจัดลำดับลูกค้าตอบคำถามแทนเจ้าหน้าที่ คำถามที่ได้ยินบ่อยคือ“AI แม่นแค่ไหน?”“ระบบเสถียรหรือยัง?” แต่คำถามที่สำคัญกว่านั้นคือ เราควรให้ AI ตัดสินใจแทนเราในระดับไหน? เพราะทันทีที่ระบบเริ่ม “ตัดสินใจ”มันไม่ได้เป็นแค่เครื่องมืออีกต่อไปมันเริ่มมีผลต่อความเสี่ยง…

ปัญหาอาจไม่ใช่เรื่องข้อมูล) ช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา องค์กรลงทุนกับ data หนักมาก สร้าง dashboard เพิ่มเก็บข้อมูลละเอียดขึ้นทำ analytics ซับซ้อนขึ้น แต่คำถามคือการตัดสินใจดีขึ้นจริงไหม? หลายองค์กรมีข้อมูลมากกว่าที่เคยแต่ผู้บริหารกลับรู้สึกสับสนมากขึ้นกว่าเดิม ปัญหาอาจไม่ใช่ว่า “ข้อมูลไม่พอ”แต่อาจเป็นว่า “เรายังไม่ชัดว่าจะใช้ข้อมูลเพื่อตัดสินใจอะไร” 1.…

วันนี้ผู้นำธุรกิจเลี่ยงเรื่อง AI, digital banking หรือระบบเทคโนโลยีใหม่ ๆ ไม่ได้ ถึงแม้จะไม่ได้มาจากสายเทคนิคก็ตาม เพราะการตัดสินใจเหล่านี้กระทบทั้งกลยุทธ์ ความเสี่ยง ความน่าเชื่อถือ ไปจนถึงความสามารถในการแข่งขันขององค์กร ปัญหาคือ หลายคนยังไม่มีกรอบคิดที่ชัดเจนพอ สิ่งที่มักเกิดขึ้นมีอยู่สองแบบหนึ่ง บทสนทนาลงลึกทางเทคนิคมากเกินไป…