​นางสาวสมิตา เอื้อฤดีพร
ฝ่ายนโยบายระบบการชำระเงิน

‘Big Data’ กลายเป็นคำที่ถูกพูดถึงมากในช่วงที่ผ่านมา อย่างไรก็ดี บางท่านอาจจะยังสับสนกับความหมายที่แท้จริงของมัน แท้จริงแล้ว Big Data คือ การทำให้ข้อมูลปริมาณมหาศาลที่มีความหลากหลาย และมีการเปลี่ยนแปลงหรือเพิ่มขึ้นตลอดเวลาให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ต่อได้ โดยใช้เทคนิคทางสถิติและแบบจำลองต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น

ความสำเร็จของธุรกิจยักษ์ใหญ่หลายแห่งในปัจจุบันเกิดขึ้นจากการใช้ประโยชน์จากข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นบริษัทที่เกี่ยวกับเทคโนโลยีอย่าง Facebook Google หรือ Netflix ไปจนถึงร้านกาแฟอย่าง Starbucks ต่างก็มีการนำ Big Data มาใช้เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการให้ตอบโจทย์ผู้บริโภคมากขึ้น โดยใช้ข้อมูลที่หลากหลาย อาจเป็นได้ทั้งข้อมูลของบริษัทเองและข้อมูลจากแหล่งภายนอกประกอบกัน เช่นกรณีของ Starbucks ได้มีการนำเอาข้อมูลสภาพอากาศในขณะนั้นมาใช้ประกอบในการวิเคราะห์เพื่อนำเสนอเมนูที่ลูกค้าน่าจะชอบผ่าน mobile application ของร้าน จะเห็นได้ว่าจุดเด่นอย่างหนึ่งของการใช้ Big Data คือการค้นหา insight บางอย่างของลูกค้า ซึ่งลูกค้าอาจไม่รู้ตัวมาก่อนด้วยซ้ำว่ากำลังต้องการสิ่งนั้น นอกจากนี้ หัวใจของ Big Dataไม่ได้อยู่ที่การมีข้อมูลจำนวนมาก แต่เป็นการจัดการกับข้อมูลเหล่านั้นอย่างเป็นระบบ และนำมาวิเคราะห์เพื่อมองหา solution

สำหรับอุตสาหกรรมการเงินการธนาคารได้เริ่มมีการนำ Big Data เข้ามาประยุกต์ใช้อย่างหลากหลาย ตั้งแต่ข้อมูลทั่วไปของผู้ใช้งานจนถึงข้อมูลทางการเงินที่มีความซับซ้อน เพื่อนำข้อมูลมาพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการทางการเงินให้ดียิ่งขึ้น เช่น ธนาคาร DBS ที่สิงคโปร์นำข้อมูลการใช้ตู้ ATM ทั้งหมดมาวิเคราะห์ เพื่อแก้ไขปัญหาลูกค้าที่รอใช้บริการที่ตู้ ATM นาน จากการวิเคราะห์พบว่าสาเหตุเกิดจากการที่ผู้ใช้จำนวนมากไม่ทราบว่าตนเองมีเงินในบัญชีไม่เพียงพอสำหรับการถอนเงิน ระบบ ATM จึงปฏิเสธการทำรายการ และทำให้ลูกค้าต้องทำรายการใหม่ซ้ำ ๆ ธนาคารจึงแก้ปัญหาด้วยการปรับการแสดงผลบนหน้าจอของตู้ ATM โดยแจ้งยอดเงินคงเหลือในกรณีที่เงินในบัญชีไม่เพียงพอต่อการถอน และเสนอทางเลือกให้ลูกค้าถอนเงินเท่าที่มีในบัญชีแทน เพียงเท่านี้ก็สามารถลดเวลาที่ลูกค้าต้องรอคิวทำรายการที่ตู้ ATM ไปได้อีกมาก

ทางด้านธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทยเองต่างก็ตื่นตัวและเริ่มนำ Big Data มาใช้ เช่น มีการนำข้อมูลพฤติกรรมการใช้งาน mobile banking ของลูกค้ามาวิเคราะห์และคาดการณ์ผลิตภัณฑ์หรือโปรโมชันที่ลูกค้าน่าจะสนใจเพื่อนำเสนอให้กับลูกค้าแต่ละคน (personalization) โดยอาศัยเทคโนโลยี machine learning ร่วมด้วย เมื่อลูกค้าใช้งานแอปพลิเคชันบ่อย ๆ ระบบก็จะเรียนรู้และนำเสนอโปรโมชันหรือสินค้าที่ตรงใจลูกค้าแต่ละคนได้มากขึ้น อีกทั้งบางธนาคารยังมีการพัฒนาฟีเจอร์ที่ตอบโจทย์ลูกค้ากลุ่มธุรกิจ SMEsโดยมีการสร้างแพลตฟอร์มเพื่อช่วยให้ SMEs สามารถนำ Big Data มาประยุกต์ใช้ในธุรกิจของตน เช่น การประเมินสภาพคล่องทางการเงินของธุรกิจได้แบบเรียลไทม์

ปัจจุบัน ธปท. ได้จัดทำแผนกลยุทธ์ระบบการชำระเงินฉบับที่ 4 เพื่อเป็นกรอบในการพัฒนาระบบการชำระเงินของไทยในช่วงปี พ.ศ. 2562-2564 ซึ่งหนึ่งในกรอบการพัฒนาที่สำคัญของแผนกลยุทธ์ฯ คือ การพัฒนาข้อมูลการชำระเงิน โดยส่งเสริมให้เกิดการบูรณาการเชื่อมโยงข้อมูลการชำระเงินที่มีอยู่แล้วในหน่วยงานต่าง ๆ ทั้งสถาบันการเงิน ผู้ให้บริการชำระเงิน หน่วยงานภาครัฐและเอกชน และพัฒนาเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ให้มีความทันสมัย โดยใช้เทคโนโลยีรูปแบบใหม่ ๆ ซึ่งทุกภาคส่วนสามารถใช้ประโยชน์ร่วมกันได้ และจะเป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนประเทศในยุคดิจิทัลต่อไป

ข้อมูลการชำระเงินเป็นข้อมูลสำคัญชนิดหนึ่งซึ่งมีความเกี่ยวพันกับทุกธุรกิจ และเป็นหนึ่งในจิ๊กซอว์สำคัญของระบบเศรษฐกิจทั้งในระดับจุลภาคและมหภาค ในระดับจุลภาค ข้อมูลการชำระเงินอาจนำมาใช้ในการพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมใหม่ เช่น หนึ่งในบริการสำคัญที่จะเข้ามามีบทบาทในภาคการเงินต่อไปอย่าง Information-based lending หรือ P-2-P lending ซึ่งเป็นการกู้เงินระหว่างบุคคล (ผู้กู้) และบุคคล (นักลงทุน) ผ่านระบบอิเล็กทรอนิกส์ อาจนำข้อมูลการชำระเงินหรือข้อมูลการจับจ่ายใช้สอยในชีวิตประจำวันที่ชำระเงินด้วย digital payment มาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลอื่น ๆ เพื่อประเมินคะแนนความเสี่ยงในการปล่อยกู้ (credit scoring) ทำให้แม้บุคคลจะไม่มีประวัติทางการเงินหรือสินทรัพย์ค้ำประกันก็สามารถเข้าถึงเงินกู้ได้ นอกจากนี้ ข้อมูลการชำระเงินยังสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อพัฒนาปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการที่มีอยู่เดิมให้ดียิ่งขึ้น สำหรับในระดับมหภาค การวิเคราะห์ข้อมูลการชำระเงินเชิงลึกสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ในหลายมิติ ทั้งการวิเคราะห์ติดตามภาวะเศรษฐกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการวางนโยบายของประเทศ การวิเคราะห์ติดตามผลจากการทำนโยบายต่าง ๆ รวมทั้งการกำกับดูแลและตรวจสอบผู้ให้บริการชำระเงิน

การมีข้อมูลจำนวนมาก เปรียบได้กับการมีน้ำมันดิบอยู่ใต้ผืนดิน แต่หากยังไม่มีการขุดค้นมันขึ้นมาและนำไปกลั่นให้เป็นผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ก็จะยังไม่เกิดประโยชน์ กุญแจสำคัญของ Big Data ก็เช่นกัน ต้องอาศัยการจัดการข้อมูล การเชื่อมโยงบูรณาการ และนำมาวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อตอบโจทย์ด้านต่าง ๆ ซึ่งในอนาคต ภายใต้แผนกลยุทธ์ฯ เราจะได้เห็นถึงการใช้ประโยชน์จาก Big Data ของข้อมูลการชำระเงินอย่างเป็นรูปธรรม

บทความนี้เป็นข้อคิดเห็นส่วนบุคคล ซึ่งไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับข้อคิดเห็นของธนาคารแห่งประเทศไทย