หากพิจารณาคำจำกัดความของปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) แล้ว ส่วนใหญ่จะหมายถึง ศาสตร์แขนงหนึ่งที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถคิด วิเคราะห์ เรียนรู้ หรือตอบสนองได้ด้วยตัวเอง ซึ่งศาสตร์นี้เกิดขึ้นและถูกนำมาใช้นานกว่า 50 ปีแล้ว และด้วยในปัจจุบันที่เทคโนโลยีการประมวลผลก้าวหน้าขึ้น ทำให้ระบบสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากและซับซ้อนได้ในเวลาอันรวดเร็ว รวมทั้งได้ข้อมูลที่มีคุณภาพดีขึ้น ประกอบกับการพัฒนาของ AI ที่ก้าวหน้าขึ้นมากในรูปแบบที่เรียกว่า การเรียนรู้ของเครื่องจักรหรือ Machine Learning (ML) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ ปรับตัว และทำงานได้ด้วยตนเองด้วย ML algorithm ผ่านการเรียนรู้และปรับปรุงผลลัพธ์การทำงานจากรูปแบบของ input ที่ใส่เข้าไป ทำให้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ML จึงเข้ามาเป็นอีกหนึ่งในตัวเร่งสำคัญที่ให้เทคโนโลยีด้าน AI ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน และสนับสนุนการทำธุรกิจมากขึ้น

ในปัจจุบันคงปฏิเสธได้ยากว่า AI ได้ถูกนำมาใช้ในหลากหลายรูปแบบ และเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันมากขึ้น เช่น ระบบผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Siri หรือ Alexa รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (self-driving car) หรือแม้แต่ปัญญาประดิษฐ์อย่าง Alpha Go ที่สามารถเอาชนะมนุษย์ในการแข่งขันหมากล้อม ก็ล้วนเป็นผลมาจากเทคโนโลยี AI ทั้งนั้น

ในภาคการธนาคารเองก็เช่นเดียวกัน AI ถูกนำมาใช้ในหลากหลายผลิตภัณฑ์หรือบริการทางการเงินในรูปแบบใหม่ที่แตกต่างออกไป ใช้เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการที่มีอยู่แล้วให้ดียิ่งขึ้น ทั้งการให้บริการลูกค้า การเพิ่มความสามารถของระบบ และในการด้านบริหารจัดการความเสี่ยงของภาคการธนาคาร

บทความนี้จึงขอกล่าวถึง AI ในมิติที่เฉพาะเจาะจงมาที่ ML เป็นหลัก ทั้งในด้านรูปแบบการนำ AI/ML ไปประยุกต์ในภาคการธนาคาร ความเสี่ยงและสิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึง และแนวทางการพัฒนา AI/ML ในภาคการธนาคารของไทยในระยะถัดไป