แรงงาน กับ การเงิน ในยุค AI
คอลัมน์ “ร่วมด้วยช่วยคิด” | 03 สิงหาคม 2569
ในวันที่ 21 กรกฎาคม ที่ผ่านมา ผู้เขียนได้รับเกียรติร่วมเวทีเสวนาเรื่อง บทบาทของนักลงทุนในการส่งเสริม การเคารพสิทธิมนุษยชนและการจัดการความเสี่ยงด้านแรงงาน ในการอบรมเชิงปฏิบัติการสำหรับภาคประชาสังคม โดยมี โครงการพัฒนาแห่งสหประชาชาติ (UNDP) กรมคุ้มครองสิทธิและเสรีภาพ กระทรวงยุติธรรม และสมาคมเครือข่ายโกลบอลคอมแพ็กแห่งประเทศไทย ร่วมเป็นเจ้าภาพ เพื่อถกกันว่า ภาคการเงินเกี่ยวข้อง อย่างไรกับการคุ้มครองแรงงานจากการค้ามนุษย์และการบังคับใช้แรงงาน ในการนี้ จึงขอหยิบยกมุมมองที่ได้นำเสนอมาเล่าสู่กันฟัง โดยมีแกนกลางของการเปลี่ยนแปลงเป็นการใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ซึ่งเข้ามากระทบกับความสัมพันธ์ระหว่างแรงงานและภาคการเงินในสองมุม
มุมแรก คือ การที่แรงงานในฐานะผู้ใช้บริการทางการเงินถูกเครือข่ายอาชญากรรมนำ AI มาใช้ในวงจร Scammer ตั้งแต่การกวาดข้อมูลผ่านสื่อสังคมออนไลน์เพื่อเข้าถึงผู้ที่เปราะบางทางการเงินหรือการงาน ต่อด้วยการปลอมตัวตนด้วย Deepfake ไปจนถึงการใช้เทคโนโลยีซ้อนใบหน้าแบบเรียลไทม์ระหว่างสนทนาวิดีโอเพื่อแอบอ้างเป็นเจ้าหน้าที่ภาครัฐหรือสถาบันการเงิน หรือการล่อลวงให้ลงทุนผ่านแพลตฟอร์มที่มีผลตอบแทนสูงผิดปกติ นอกจากนี้ พบว่ามีรูปแบบการหลอกลวงเพื่อทำงานหารายได้พิเศษ หรือ Job Scam ซึ่งเป็นรูปแบบที่ไม่ได้แพร่หลายเป็นการทั่วไปในประเทศอื่น ๆ ในภูมิภาค ซึ่งหากแรงงานตกเป็นผู้เสียหาย ยังนับว่ามีความเสี่ยงน้อยกว่าการถูกล่อลวงเข้าไปทำงานใน Scam Compound ซึ่งทำให้ตกเป็นผู้เสียหายจากการค้ามนุษย์และถูกบังคับให้กลายเป็นเครื่องมือหลอกลวงผู้อื่นต่อ
รายงานของสำนักงานว่าด้วยยาเสพติดและอาชญากรรมแห่งสหประชาชาติ (UNODC) ในปี 2025 ประเมินว่าศูนย์หลอกลวงในภูมิภาคเอเชียตะวันออกและตะวันออกเฉียงใต้สร้างกำไรราว 4 หมื่นล้าน ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี ขณะที่องค์การแรงงานระหว่างประเทศ (ILO) ในปี 2024 ประเมินว่ากำไรผิดกฎหมายจากผู้ที่ถูกบังคับใช้แรงงานทั่วโลกสูงถึง 2.36 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี เพิ่มขึ้นกว่าหนึ่งในสามภายในทศวรรษเดียว
ภาคการเงินมีส่วนร่วมโดยตรงในการรับมือกับมิจฉาชีพ เนื่องจากการโกงต้องอาศัยเส้นทางการเงินในการส่งต่อเงินของผู้เสียหายไปยัง Scammer โดยมีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้รับมือ อาทิ Graph Neural Network (GNN) หรือเทคนิคที่ตรวจจับเครือข่ายบัญชีม้าซึ่งแฝงตัวแนบเนียนได้ดีขึ้น อย่างไรก็ดี ภาคการเงินตรวจพบได้เพียงธุรกรรมบนผิวน้ำ แต่ไม่อาจตรวจสอบไปถึงชีวิตเบื้องหลังของเจ้าของบัญชี ซึ่งต้องอาศัยองค์ความรู้เชิงลึกต่อข้อเท็จจริงจากภาคประชาสังคมที่ทำงานอย่างใกล้ชิดแรงงานและชุมชน ทั้งการเข้าถึงผู้เสียหายกลุ่มใหญ่ ที่ไม่ได้แจ้งความ ซึ่งแบบสำรวจของคณะเศรษฐศาสตร์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยในปี 2024 พบว่ามีเพียงร้อยละ 10 ของผู้เสียหายที่แจ้งตำรวจ และการช่วยให้ความร่วมมือกับเจ้าพนักงานในการคัดแยกเจ้าของบัญชีม้าที่ถูกบังคับ ออกจากผู้มีส่วนร่วมในขบวนการ ซึ่งหลักการสากลกำหนดให้ผู้ที่ถูกหลอกหรือ ถูกบังคับให้กระทำผิดต้องได้รับ การปฏิบัติในฐานะผู้เสียหายจากการค้ามนุษย์ มิใช่ผู้กระทำความผิด ตลอดจน การพาผู้เสียหายเข้าสู่กลไกการดำเนินคดีที่ต้องแข่งกับเวลา เพราะเงินที่ถูกโกงเคลื่อนผ่านหลายทอดภายในไม่กี่นาที แม้บางกรณีอาจติดตามเงินคืนได้ไม่ครบถ้วน แต่การแจ้งความโดยเร็วเพิ่มโอกาสอายัดเงินทัน และตัดวงจรไม่ให้บัญชีม้าเดิมถูกนำกลับมาหลอกเหยื่อรายต่อไป ความร่วมมือระหว่างภาคการเงินกับภาคประชาสังคมจึงเป็นหนทางรับมือที่สำคัญยิ่ง
มุมที่สอง คือ บทบาทของ AI ในการสร้างโอกาสพัฒนาแรงงาน โดย Brynjolfsson, Li & Raymond (2025) พบว่าพนักงานบริการลูกค้าหลายพันคนที่ทดลองใช้ผู้ช่วย AI มีผลิตภาพเฉลี่ยเพิ่มขึ้นร้อยละ 15 โดยกลุ่มที่ได้รับประโยชน์มากที่สุด คือ กลุ่มที่มีทักษะน้อยที่สุดซึ่งมีผลิตภาพเพิ่มสูงขึ้นถึงร้อยละ 36 แสดงถึงความเป็นไปได้ที่ AI จะลดช่องว่างจากความเหลื่อมล้ำทางทักษะ ขณะที่ ILO (2025) ประเมินว่าหนึ่งในสี่ของงานทั่วโลกมีเนื้อหาเกี่ยวข้องกับ Generative AI จึงมีโอกาสการปรับเปลี่ยนรูปแบบการทำงานมากกว่าที่จะถูกทดแทนโดย AI สอดคล้องกับรายงานของ McKinsey (2025) ที่ชี้ว่าทักษะที่นายจ้างต้องการราวร้อยละ 72 มีความคาบเกี่ยวกันระหว่างงานที่ AI ทดแทนได้ กับงานที่ทดแทนไม่ได้
คำถาม คือ ภาคการเงินจะพาแรงงานข้ามสะพานนี้ไปสู่โลกใหม่ด้วยกันได้อย่างไร? ในการนี้ ภาคการเงินมีส่วนร่วมในสามระดับ 1) นำความเสี่ยงด้านสิทธิแรงงานซึ่งเป็นมิติสังคมของมาตรฐานความยั่งยืน Environmental, Social and Governance (ESG) ผนวกเป็นเงื่อนไขการปล่อยสินเชื่อและการเลือกลงทุน ไม่สนับสนุนธุรกิจที่เอารัดเอาเปรียบแรงงาน ซึ่งอาจขยายรวมถึงการเลิกจ้างแรงงานโดยนำ AI มาทดแทนอย่างไม่เป็นธรรม 2) ผลักดันให้ธุรกิจที่รับเงินทุนมีแผนพัฒนาทักษะแรงงานควบคู่แผนลงทุนเทคโนโลยีโดยเฉพาะในช่วงเปลี่ยนผ่านที่แรงงานจะได้รับประโยชน์สูงสุดในการปรับตัว และ 3) ยกระดับการสนับสนุนให้ใช้ AI พัฒนาทักษะแรงงานในภาคการเงินมากกว่าการนำมาใช้ทดแทนแรงงาน ซึ่งจะทำให้แรงงานไม่เพียงเอาตัวรอดจากการถูก ทดแทน แต่จะเดินหน้าเพิ่มผลิตภาพได้ในระยะยาว
เหตุที่ภาคการเงินมีส่วนร่วมสำคัญ มาจากโอกาสในการสร้างวงจรที่แรงงานจะอยู่ร่วมกับ AI ได้อย่างยั่งยืนผ่านการยกระดับรายได้ นำไปสู่การบริโภค สนับสนุนการเติบโตของธุรกิจ แล้ววนกลับมาเสริมความเข้มแข็งให้กับภาคการเงิน ก่อนที่จะหมุนกลับไปส่งเสริมให้เกิดการคุ้มครองและพัฒนาแรงงาน และจะช่วยลดทอนผลลบจากกับดักการเลิกจ้างอันเนื่องมาจาก AI ตามที่ Falk & Tsoukalas (2026) วิเคราะห์ว่าหากธุรกิจใช้เทคโนโลยีเป็นทางลัดในการลดต้นทุนด้วยการปลดคนพร้อมกันเป็นวงกว้าง ทำให้รายได้ครัวเรือนและอุปสงค์ของประเทศลดลง และย้อนกลับมากระทบต่อยอดขายของธุรกิจและคุณภาพสินทรัพย์ของสถาบันการเงินในที่สุด การคุ้มครองแรงงานจึงเท่ากับการคุ้มครองงบดุลของระบบการเงินในระยะยาวนั่นเอง ความยั่งยืนของระบบ การเงินไม่สามารถแยกออกจากความอยู่ดีมีสุขของผู้คนในระบบเศรษฐกิจ ภายใต้ความร่วมมือของภาครัฐ ภาคการเงิน ภาคธุรกิจ ภาคประชาสังคม และตัวแรงงานเอง
**บทความนี้เป็นข้อคิดเห็นส่วนบุคคลที่ทำงานร่วมกับ Gen AI และกลั่นกรองร้อยเรียงทุกถ้อยคำโดยมนุษย์
ซึ่งไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับข้อคิดเห็นของหน่วยงานที่ผู้เขียนสังกัด**

ดร.นครินทร์ อมเรศ
ธนาคารแห่งประเทศไทย
คอลัมน์ "ร่วมด้วยช่วยคิด"
ฉบับวันที่ 3 สิงหาคม 2569