กู้เงินรัฐ? ต้องผ่านด่าน ‘ที่ปรึกษา AI’ ก่อน

ในยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามามีบทบาทในทุกมิติของชีวิต การเข้าถึงแหล่งเงินทุนก็เช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเป็นการขอสินเชื่อหรือเงินกู้จากโครงการภาครัฐ ซึ่งในอดีตมักมีขั้นตอนที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน ปัจจุบันแนวโน้มการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาเป็นเครื่องมือสำคัญในการคัดกรองและประเมินคุณสมบัติเบื้องต้นกำลังได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ

• เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือหลักในการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต (Credit Scoring) เพื่อเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในกระบวนการอนุมัติสินเชื่อ
• ภาคเอกชนในไทยได้นำ AI มาใช้อย่างแพร่หลายในบริการสินเชื่อดิจิทัล ทั้งสำหรับธุรกิจ SME และสินเชื่อส่วนบุคคล เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและเสนอเงื่อนไขที่เหมาะสม
• แนวโน้มการใช้ AI ในโครงการสินเชื่อภาครัฐมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มความโปร่งใส ลดขั้นตอนที่ยุ่งยาก และบริหารจัดการความเสี่ยงหนี้ด้อยคุณภาพอย่างเป็นระบบ
• ผู้ที่ต้องการขอสินเชื่อในอนาคตจำเป็นต้องปรับตัวและทำความเข้าใจเกี่ยวกับบทบาทของ AI ซึ่งทำหน้าที่เปรียบเสมือน ‘ด่านแรก’ ในการพิจารณาคุณสมบัติทางการเงิน

ประเด็นเรื่องการ กู้เงินรัฐ? ต้องผ่านด่าน ‘ที่ปรึกษา AI’ ก่อน ได้กลายเป็นหัวข้อที่สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในภูมิทัศน์ทางการเงินของประเทศไทย ระบบที่เรียกว่า ‘ที่ปรึกษาการเงิน AI’ ไม่ใช่บุคคล แต่เป็นระบบอัลกอริทึมที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินของผู้ขอสินเชื่ออย่างละเอียดและเป็นกลาง การนำเทคโนโลยีนี้มาใช้มีเป้าหมายเพื่อคัดกรองผู้สมัครที่มีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์ ลดความเสี่ยงหนี้เสีย และทำให้กระบวนการอนุมัติรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อทั้งผู้ประกอบการรายย่อย (SME) และประชาชนทั่วไปที่ต้องการเข้าถึงแหล่งเงินทุนจากภาครัฐ

การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นจากความต้องการปฏิรูปกระบวนการทางการเงินให้ทันสมัยและตอบสนองต่อโลกดิจิทัลที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุด ภาครัฐและสถาบันการเงินตระหนักดีว่ากระบวนการพิจารณาสินเชื่อแบบดั้งเดิมที่อาศัยเอกสารจำนวนมากและการพิจารณาโดยเจ้าหน้าที่ อาจมีความล่าช้าและเกิดความคลาดเคลื่อนได้ การนำ AI เข้ามาช่วยจึงเป็นทางออกที่สามารถเพิ่มศักยภาพในการบริหารจัดการโครงการสินเชื่อขนาดใหญ่ให้มีความโปร่งใสและเป็นธรรมมากยิ่งขึ้น ผู้ที่ได้รับผลกระทบโดยตรงคือประชาชนและผู้ประกอบการทุกคนที่วางแผนจะยื่นขอสินเชื่อจากโครงการของรัฐในอนาคตอันใกล้ ซึ่งจำเป็นต้องเตรียมความพร้อมและทำความเข้าใจเกณฑ์การประเมินรูปแบบใหม่นี้

ภาพรวมของเทคโนโลยี AI ในระบบการเงิน

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) ในภาคการเงินไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดแห่งอนาคตอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ถูกใช้งานจริงอย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมสินเชื่อ AI ได้เข้ามาปฏิวัติกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลผู้สมัคร การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ ไปจนถึงการอนุมัติและกำหนดวงเงิน เป้าหมายหลักคือการสร้างระบบการตัดสินใจที่อิงตามข้อมูล (Data-Driven Decision) เพื่อลดการพึ่งพาการประเมินโดยใช้ดุลยพินิจของมนุษย์ ซึ่งอาจมีอคติและความผิดพลาดเกิดขึ้นได้

AI ในระบบสินเชื่อทำหน้าที่เป็นเครื่องมือวิเคราะห์และคัดกรองข้อมูลมหาศาล เพื่อประเมินความสามารถในการชำระหนี้ของผู้กู้ได้อย่างรวดเร็วและเป็นกลาง ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการบริหารความเสี่ยงในยุคดิจิทัล

นิยามของ ‘ที่ปรึกษาการเงิน AI’ ในบริบทสินเชื่อ

คำว่า ‘ที่ปรึกษาการเงิน AI’ ในบริบทของการกู้เงิน ไม่ได้หมายถึงหุ่นยนต์ที่มานั่งให้คำปรึกษาแบบตัวต่อตัว แต่หมายถึง ระบบการประเมินความเสี่ยงเครดิตอัตโนมัติ (Automated Credit Scoring System) ที่ใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning เป็นแกนหลักในการทำงาน ระบบนี้จะทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายมิติของผู้ขอสินเชื่อเพื่อประเมิน “สุขภาพทางการเงิน” และคาดการณ์ความน่าจะเป็นในการชำระคืนหนี้

บทบาทของที่ปรึกษา AI คือการทำหน้าที่เป็น “ด่านแรก” หรือ “ผู้คัดกรองเบื้องต้น” ก่อนที่คำขอสินเชื่อจะถูกส่งต่อไปยังขั้นตอนการพิจารณาโดยเจ้าหน้าที่ (หากจำเป็น) ระบบจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับมาอย่างรวดเร็ว เช่น ข้อมูลรายได้ ประวัติการชำระหนี้ ข้อมูลธุรกรรมทางการเงิน หรือแม้กระทั่งข้อมูลทางเลือก (Alternative Data) อื่นๆ เพื่อสร้างเป็นคะแนนเครดิต (Credit Score) ที่สะท้อนถึงความเสี่ยงของผู้กู้แต่ละรายได้อย่างแม่นยำ

กลไกการทำงานของ AI ในการประเมินเครดิต

กระบวนการทำงานของ AI ในการอนุมัติสินเชื่อสามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนหลักๆ ได้ดังนี้:

1. การรวบรวมข้อมูล (Data Collection): ระบบจะดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่ผู้สมัครยินยอมให้เข้าถึง ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลพื้นฐาน ข้อมูลจากเครดิตบูโร รายการเดินบัญชีธนาคาร (Bank Statement) ข้อมูลการชำระค่าสาธารณูปโภค หรือพฤติกรรมการใช้งานแอปพลิเคชันทางการเงิน
2. การวิเคราะห์และสร้างโมเดล (Data Analysis and Modeling): AI และ Machine Learning จะนำข้อมูลทั้งหมดมาวิเคราะห์เพื่อหารูปแบบ (Pattern) ความสัมพันธ์ที่เชื่อมโยงกับพฤติกรรมการชำระหนี้ในอดีตของลูกหนี้รายอื่นๆ ระบบจะเรียนรู้ว่าปัจจัยใดบ้างที่เป็นสัญญาณของความเสี่ยงสูงหรือต่ำ
3. การประเมินคะแนนเครดิต (Credit Scoring): จากการวิเคราะห์ข้อมูล ระบบจะคำนวณออกมาเป็นคะแนนเครดิตสำหรับผู้สมัครแต่ละราย คะแนนนี้จะเป็นตัวชี้วัดเชิงปริมาณที่บอกถึงความน่าเชื่อถือและความสามารถในการชำระคืนหนี้
4. การตัดสินใจและให้ข้อเสนอ (Decision Making and Offering): ระบบจะใช้คะแนนเครดิตที่ได้เป็นเกณฑ์ในการตัดสินใจเบื้องต้น เช่น อนุมัติ ปฏิเสธ หรือส่งต่อเพื่อให้เจ้าหน้าที่พิจารณาเพิ่มเติม หากอนุมัติ ระบบยังสามารถคำนวณวงเงินที่เหมาะสม อัตราดอกเบี้ย และระยะเวลาผ่อนชำระที่สอดคล้องกับระดับความเสี่ยงของผู้กู้ได้โดยอัตโนมัติ

กลไกนี้ช่วยให้กระบวนการทั้งหมดมีความรวดเร็วอย่างยิ่ง จากเดิมที่อาจใช้เวลาเป็นสัปดาห์ อาจลดลงเหลือเพียงไม่กี่นาที ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากต่อโครงการสินเชื่อของรัฐที่ต้องรองรับผู้สมัครจำนวนมหาศาล

บทบาทของ AI ในภาคสินเชื่อไทย: จากเอกชนสู่ภาครัฐ

ประเทศไทยเป็นหนึ่งในประเทศที่ภาคการเงินมีการปรับตัวรับเทคโนโลยีดิจิทัลอย่างรวดเร็ว ธนาคารพาณิชย์และบริษัทฟินเทคหลายแห่งได้นำ AI มาเป็นเครื่องมือหลักในการพัฒนาผลิตภัณฑ์สินเชื่อดิจิทัล ซึ่งประสบการณ์และความสำเร็จจากภาคเอกชนนี้เองได้กลายเป็นต้นแบบสำคัญที่ภาครัฐกำลังพิจารณาและนำมาปรับใช้กับโครงการสินเชื่อต่างๆ เพื่อยกระดับการให้บริการและบริหารจัดการกองทุนสาธารณะให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

กรณีศึกษา: การใช้ AI ในสินเชื่อภาคเอกชน

ตัวอย่างที่ชัดเจนของการนำ AI มาใช้ในระบบสินเชื่อของภาคเอกชนไทย แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ในการตอบโจทย์ทั้งกลุ่มธุรกิจและลูกค้ารายย่อย:

• สินเชื่อ SME: บริการสินเชื่อสำหรับผู้ประกอบการ เช่น “สินเชื่อมณีทันใจ” ของธนาคารไทยพาณิชย์ เป็นตัวอย่างของการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินของธุรกิจอย่างลึกซึ้ง ระบบสามารถประเมินกระแสเงินสด ความสามารถในการทำกำไร และความเสี่ยงของธุรกิจได้อย่างละเอียด ทำให้สามารถแนะนำวงเงินและเงื่อนไขการผ่อนชำระที่เหมาะสมกับศักยภาพของ SME แต่ละรายได้ ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการเตรียมเอกสารที่ยุ่งยากและเปิดโอกาสให้ผู้ประกอบการรายย่อยเข้าถึงแหล่งทุนได้ง่ายขึ้น
• สินเชื่อดิจิทัลส่วนบุคคล: แอปพลิเคชันสินเชื่ออย่าง “ฟินนิกซ์” (FINNIX) ได้นำ AI และ Machine Learning มาใช้อย่างเต็มรูปแบบในการศึกษาพฤติกรรมการเงินของผู้ใช้ ระบบไม่เพียงแค่ใช้ข้อมูลพื้นฐาน แต่ยังวิเคราะห์รูปแบบการชำระเงินกู้ การแจ้งเตือน และสร้างแรงจูงใจผ่านการมอบสิทธิประโยชน์ให้กับลูกค้าที่มีวินัยทางการเงินที่ดี สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยให้การอนุมัติสินเชื่อแม่นยำขึ้น แต่ยังมีส่วนช่วยส่งเสริมความรับผิดชอบทางการเงินและลดปัญหาการพึ่งพาหนี้นอกระบบ

ความสำเร็จของโมเดลเหล่านี้ในภาคเอกชนได้พิสูจน์ให้เห็นว่า AI สามารถช่วยให้กระบวนการสินเชื่อมีความเป็นธรรม เข้าถึงง่าย และบริหารความเสี่ยงได้ดีขึ้น

แนวโน้มการประยุกต์ใช้กับโครงการสินเชื่อภาครัฐ

แม้จะยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการว่าทุกโครงการ กู้เงินรัฐ จะต้องผ่านที่ปรึกษา AI ทั้งหมด แต่แนวโน้มการนำเทคโนโลยีนี้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการพิจารณามีความชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยเหตุผลหลายประการ:

• เพิ่มประสิทธิภาพและความรวดเร็ว: โครงการสินเชื่อของรัฐมักมีผู้สนใจสมัครเป็นจำนวนมาก การใช้ AI จะช่วยคัดกรองและประมวลผลคำขอจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ทำให้เงินช่วยเหลือสามารถส่งถึงมือผู้ที่เดือดร้อนได้ทันท่วงที
• สร้างความโปร่งใสและลดการใช้ดุลยพินิจ: การตัดสินใจโดยอิงตามข้อมูลและอัลกอริทึมที่มีเกณฑ์ชัดเจน ช่วยลดปัญหาการทุจริตและการเลือกปฏิบัติ ทำให้การจัดสรรเงินกู้มีความเป็นธรรมและโปร่งใส ตรวจสอบได้
• การบริหารจัดการหนี้ด้อยคุณภาพ: หนึ่งในความท้าทายสำคัญของภาครัฐคือการจัดการหนี้เสีย (NPLs) การใช้ AI ช่วยประเมินความเสี่ยงของผู้กู้ได้อย่างแม่นยำตั้งแต่แรก จะช่วยลดโอกาสการเกิดหนี้ด้อยคุณภาพในอนาคต และทำให้การใช้เงินงบประมาณเป็นไปอย่างคุ้มค่า
• ส่งเสริมนโยบายการเงินใหม่: การใช้เทคโนโลยีในการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้ภาครัฐมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานะทางการเงินของประชาชนและผู้ประกอบการ ซึ่งสามารถนำไปใช้วางแผนและออกมาตรการทางการเงินที่ตรงจุดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในอนาคต

ดังนั้น ‘ด่านที่ปรึกษา AI’ จึงเปรียบเสมือนกลไกสำคัญในอนาคตที่จะช่วยยกระดับการบริหารจัดการโครงการสินเชื่อของรัฐให้ทัดเทียมกับภาคเอกชนและสอดคล้องกับมาตรฐานสากล

การเปรียบเทียบกระบวนการอนุมัติสินเชื่อแบบดั้งเดิมและแบบใช้ AI

เพื่อให้เห็นภาพความแตกต่างอย่างชัดเจน การเปรียบเทียบกระบวนการอนุมัติสินเชื่อระหว่างรูปแบบดั้งเดิมที่อาศัยเจ้าหน้าที่และเอกสารเป็นหลัก กับรูปแบบใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะช่วยให้เข้าใจถึงประโยชน์และความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นได้ดียิ่งขึ้น

ข้อดีของการใช้ AI สำหรับผู้ขอสินเชื่อและสถาบันการเงิน

สำหรับ ผู้ขอสินเชื่อ ข้อดีที่เห็นได้ชัดที่สุดคือ ความสะดวกและรวดเร็ว กระบวนการสมัครที่ทำได้ทุกที่ทุกเวลาผ่านช่องทางดิจิทัลและการอนุมัติที่รวดเร็วช่วยลดความไม่แน่นอนและทำให้สามารถวางแผนทางการเงินได้ดีขึ้น นอกจากนี้ การประเมินที่เป็นกลางยังช่วยให้ผู้สมัครที่มีคุณสมบัติดีแต่ขาดเอกสารบางอย่าง มีโอกาสเข้าถึงแหล่งเงินทุนได้มากขึ้น

ในฝั่งของ สถาบันการเงินและภาครัฐ ประโยชน์หลักคือ ประสิทธิภาพในการบริหารความเสี่ยง และ การลดต้นทุน AI สามารถวิเคราะห์แนวโน้มและระบุสัญญาณความเสี่ยงได้ล่วงหน้า ทำให้สามารถจัดการพอร์ตสินเชื่อได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อีกทั้งยังสามารถขยายการให้บริการไปยังลูกค้ากลุ่มใหม่ๆ โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนบุคลากรตามสัดส่วน

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

อย่างไรก็ตาม การใช้ AI ในการอนุมัติสินเชื่อก็มีความท้าทายที่ต้องพิจารณาเช่นกัน ประเด็นสำคัญคือ ความโปร่งใสของอัลกอริทึม (Algorithmic Transparency) หรือที่เรียกว่า “ปัญหา กล่องดำ (Black Box)” ซึ่งหมายถึงการที่โมเดล AI อาจตัดสินใจด้วยเหตุผลที่ซับซ้อนจนยากที่จะอธิบายได้ว่าทำไมผู้สมัครรายหนึ่งจึงถูกปฏิเสธสินเชื่อ ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อกังวลด้านความเป็นธรรม

นอกจากนี้ยังมีประเด็นเรื่อง อคติในข้อมูล (Data Bias) หากข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน AI มีอคติต่อคนกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งอยู่แล้ว อัลกอริทึมก็อาจเรียนรู้และทำให้อคตินั้นฝังลึกในระบบการตัดสินใจต่อไปได้ รวมถึงประเด็นด้าน ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ซึ่งเป็นเรื่องที่ต้องมีการกำกับดูแลอย่างรัดกุม

การเตรียมความพร้อมสำหรับนโยบายการเงินใหม่ในยุคดิจิทัล

การเปลี่ยนแปลงสู่ระบบการประเมินสินเชื่อที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถือเป็นวิวัฒนาการที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้ในโลกการเงินสมัยใหม่ การที่ผู้ขอสินเชื่อต้องผ่าน ‘ด่านที่ปรึกษา AI’ ก่อน ไม่ใช่เรื่องน่ากังวล แต่เป็นสัญญาณที่บ่งบอกว่าความน่าเชื่อถือทางการเงินในยุคดิจิทัลนั้นวัดผลจากข้อมูลที่เป็นรูปธรรมและพฤติกรรมทางการเงินที่สม่ำเสมอมากขึ้น

สรุปได้ว่า เทคโนโลยี AI ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในฐานะเครื่องมือคัดกรองและประเมินความเสี่ยงในการขอสินเชื่อ ทั้งในภาคเอกชนและมีแนวโน้มสูงที่จะถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในโครงการสินเชื่อของภาครัฐ ระบบนี้ช่วยเพิ่มความเร็ว ความแม่นยำ และความเป็นกลางในกระบวนการอนุมัติ ทำให้การจัดสรรเงินทุนเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและลดความเสี่ยงหนี้ด้อยคุณภาพ

สำหรับประชาชนและผู้ประกอบการที่วางแผนจะขอสินเชื่อในอนาคต การเตรียมความพร้อมที่ดีที่สุดคือการสร้างวินัยและรักษาสุขภาพทางการเงินของตนเองให้ดีอยู่เสมอ ซึ่งรวมถึงการชำระหนี้ตรงเวลา การบริหารจัดการรายรับรายจ่ายอย่างเป็นระบบ และการสร้างประวัติทางการเงินดิจิทัลที่ดีผ่านการทำธุรกรรมในระบบ สิ่งเหล่านี้ล้วนเป็นข้อมูลสำคัญที่ ‘ที่ปรึกษา AI’ จะนำไปใช้ในการประเมินคุณสมบัติ การทำความเข้าใจและปรับตัวให้เข้ากับเกณฑ์การพิจารณารูปแบบใหม่นี้ จะเป็นกุญแจสำคัญในการเข้าถึงแหล่งเงินทุนที่จำเป็นในโลกยุคใหม่ได้อย่างราบรื่น