แมคคินซีย์ ชี้ Agentic AI พลิกโฉมแบงก์ ดันรายได้พุ่ง 15%
แมคคินซีย์เผยผลวิเคราะห์ Agentic AI ยุคใหม่ช่วยพนักงานแบงก์ทำงานอัจฉริยะขึ้น ดันรายได้ต่อหัวพุ่ง 15% พร้อมลดต้นทุนบริการได้เกือบครึ่ง แนะเร่งปรับองค์กรรับมือ
KEY
POINTS
- แมคคินซีย์ชี้ว่า Agentic AI หรือ AI เชิงปฏิบัติการ จะเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่เข้ามาพลิกโฉมวงการธนาคาร โดยช่วยให้พนักงานทำงานอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น
- ผลการศึกษาจากธนาคารชั้นนำพบว่าเทคโนโลยีดังกล่าวสามารถเพิ่มรายได้ต่อพนักงาน (Revenue per FTE) ได้ถึง 3% - 15% เนื่องจากพนักงานมีเวลาในการขายและให้คำปรึกษาลูกค้ามากขึ้น
- นอกจากการเพิ่มรายได้แล้ว Agentic AI ยังช่วยลดต้นทุนการให้บริการลง 20% - 40% โดยเฉพาะในงานสนับสนุนและงานตรวจสอบที่ต้องใช้คนจำนวนมาก
วงการธนาคารโลกกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญอีกครั้ง เมื่อแมคคินซีย์ (McKinsey & Company) ออกรายงานวิเคราะห์ล่าสุดระบุว่า "Agentic AI" หรือระบบเอไอเชิงปฏิบัติการที่สามารถตัดสินใจและทำงานเองได้แบบอัตโนมัติ กำลังก้าวเข้ามาเป็นอาวุธลับสำคัญในการยกระดับประสิทธิภาพของพนักงานส่วนหน้า (Frontline) โดยเฉพาะกลุ่มที่ปรึกษาการบริหารเงิน (Relationship Managers - RMs) ให้สามารถสร้างผลกำไรและความพึงพอใจแก่ลูกค้าในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน
ทะลวงขีดจำกัดเดิมด้วย Agentic AI
ในอดีต พนักงานหน้าบ้านของธนาคารมักถูกจำกัดศักยภาพด้วยภาระงานเอกสารที่ซับซ้อน (Administrative Tasks) และการเข้าถึงข้อมูลลูกค้าที่กระจัดกระจาย รายงานของแมคคินซีย์ชี้ให้เห็นว่า พนักงานกลุ่มนี้เสียเวลาไปกับงานที่ไม่ได้สร้างรายได้โดยตรงสูงถึง 60% ถึง 70% ของเวลาทำงานทั้งหมด แต่ด้วยการมาถึงของ Agentic AI ระบบนี้จะไม่ได้ทำหน้าที่เพียงแค่ "แชทบอท" ที่คอยตอบคำถาม แต่จะเป็น "เอเจนท์" (Agent) ที่สามารถรับเป้าหมายและออกไปดำเนินการตามขั้นตอนต่างๆ ได้ด้วยตนเอง
ตัวเลขบ่งชี้ความสำเร็จ: รายได้พุ่ง-ต้นทุนลด
ผลการศึกษาจากธนาคารชั้นนำที่เริ่มทดลองนำ Agentic AI มาใช้อย่างเต็มรูปแบบ แสดงให้เห็นถึงตัวเลขที่น่าสนใจ โดยพบว่ารายได้ต่อพนักงาน (Revenue per FTE) ปรับตัวเพิ่มขึ้นตั้งแต่ 3% ถึง 15% ซึ่งเป็นผลมาจากการที่พนักงานมีเวลาไปโฟกัสกับการขายและให้คำปรึกษาเชิงลึกมากขึ้น
ในขณะเดียวกัน ด้านการบริหารจัดการต้นทุน ธนาคารสามารถลดค่าใช้จ่ายในการให้บริการ (Cost to Serve) ลงได้ถึง 20% ถึง 40% โดยเฉพาะในส่วนงานสนับสนุน (Back-office) และงานตรวจสอบตามกฎระเบียบ (Compliance) ที่เดิมต้องใช้กำลังคนจำนวนมากในการคัดกรองเอกสาร
3 เสาหลักของการเปลี่ยนแปลงในหน้างานธนาคาร
รายงานระบุว่า Agentic AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญใน 3 ด้านหลัก ได้แก่:
การวิเคราะห์ลูกค้าแบบ 360 องศา: AI สามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั้งภายในและภายนอกธนาคาร เพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่สมบูรณ์แบบ ช่วยให้พนักงานเข้าใจความต้องการที่แท้จริงก่อนจะเริ่มการสนทนา
การสื่อสารแบบ Hyper-personalization: ระบบสามารถร่างข้อความหรือเตรียมข้อเสนอทางการเงินที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล (Tailored Offerings) ในปริมาณมากได้อย่างรวดเร็ว ทำให้พนักงานสามารถดูแลลูกค้าได้จำนวนมากขึ้นโดยที่คุณภาพการบริการไม่ลดลง
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ: ในกรณีที่ต้องพิจารณาสินเชื่อหรือประเมินความเสี่ยงที่ซับซ้อน AI จะทำหน้าที่วิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงและนำเสนอข้อสรุปเบื้องต้นพร้อมเหตุผลสนับสนุน ช่วยให้การตัดสินใจของมนุษย์มีความแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น
ความท้าทายและทางออกสู่ความสำเร็จ
อย่างไรก็ตาม การจะก้าวไปสู่จุดนั้นได้ แมคคินซีย์มองว่าธนาคารต้องเผชิญกับความท้าทายสำคัญ 2 ประการ คือ เรื่องความเชื่อมั่นในเทคโนโลยีและการปรับปรุงทักษะพนักงาน ธนาคารจำเป็นต้องมีระบบกำกับดูแล (Guardrails) ที่ชัดเจน เพื่อป้องกันไม่ให้ AI ตัดสินใจที่ผิดพลาดหรือสร้างความเสี่ยงใหม่ๆ
นอกจากนี้ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล (Data Infrastructure) ถือเป็นรากฐานที่ขาดไม่ได้ เพราะ Agentic AI จะทำงานได้ดีก็ต่อเมื่อได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพและเป็นปัจจุบัน (Real-time) เท่านั้น
การก้าวเข้าสู่ยุค Agentic AI จึงไม่ใช่เพียงการซื้อซอฟต์แวร์มาติดตั้ง แต่คือการรื้อโครงสร้างการทำงาน (New Operating Model) ของธนาคารใหม่ทั้งหมด พนักงานหน้าบ้านจะต้องปรับตัวจากการเป็นผู้กรอกข้อมูลไปสู่การเป็น "ผู้กำกับดูแลระบบ" (System Orchestrators) ที่ใช้ความฉลาดของ AI มาเป็นเครื่องทุ่นแรง
ธนาคารที่เริ่มขยับตัวก่อนและสามารถผสานเทคโนโลยีนี้เข้ากับศักยภาพของมนุษย์ได้อย่างลงตัว จะเป็นผู้ชนะในสมรภูมิการเงินยุคใหม่ที่มีทั้งความเร็วและความซับซ้อนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยประเมินว่ามูลค่าทางเศรษฐกิจที่เกิดจาก AI ในอุตสาหกรรมธนาคารทั่วโลกอาจสูงถึง 2 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 6.5 ล้านล้านบาท) ถึง 3.4 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 11.05 ล้านล้านบาท) ต่อปี