เทคโนโลยีตอนนี้เปลี่ยนไปไวเหลือเกิน เครื่องมือต่าง ๆ ที่เราใช้ในโทรศัพท์มือถือ คอมพิวเตอร์หลายเจ้าตอนนี้ได้โปรโมทว่าได้นำเทคโนโลยี AI มาใช้เพื่อการให้บริการที่แม่นยำ ถูกต้องมากขึ้น เครื่องมือเหล่านี้หมายรวมไปถึงเครื่องมือทางการเงินไม่ว่าจะเป็นแอปพลิเคชันทางการเงินต่าง ๆ ที่เรามีอยู่ เชื่อว่าหลาย ๆ เจ้าก็ได้นำเทคโนโลยี AI หรือ Machine Learning นำมาใช้มากขึ้น แต่พอมีเจ้า AI หรือ Machine Learning เหล่านี้จะช่วยอะไรเราในทางการเงินได้มากขึ้นหรือไม่

          AI และ Machine Learning คืออะไรกันแน่

          อ้างอิงข้อมูลจากแอมะซอน เว็บ เซอร์วิส (Amazon Web Services) AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence หรือที่เรียกในภาษาไทยว่า ปัญญาประดิษฐ์ คือเทคนิคที่ทำให้เครื่องจักรมีลักษณะเหมือนมนุษย์มากที่สุด เลียนแบบพฤติกรรมความคิดแบบมนุษย์ ส่วนแมชชีนเลิร์นนิ่ง (Machine Learning) มีตัวย่อว่า ML เป็นสาขาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาอัลกอริทึ่มให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ คิด วิเคราะห์ วางแผนและตัดสินใจได้ตามข้อมูลที่ใส่ลงไป ในปัจจุบัน AI และ ML จึงถูกนำมาใช้ในหลายวงการ หลายอุตสาหกรรม รวมทั้งวงการการเงินด้วย

AI / ML กับเครื่องมือทางการเงิน เกี่ยวข้องกันยังไง

          ด้วยความสามารถในการเรียนรู้ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ตรวจจับรูปแบบที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ และคาดการณ์

สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคตจากข้อมูลที่เกิดขึ้นก่อนหน้า AI และ ML จึงมีประโยชน์อย่างมากในเครื่องมือและบริการทางการเงินสำหรับผู้บริโภค ในปัจจุบัน สถาบันทางการเงินหรือเจ้าของผลิตภัณฑ์ทางการเงินได้นำ AI และ ML มาปรับใช้เพื่อการบริการที่แม่นยำ รวดเร็วมากยิ่งขึ้น ได้แก่

1. คำแนะนำทางการเงินส่วนบุคคล

ผลิตภัณฑ์ทางการเงินต่าง ๆ ต่างก็มีข้อมูลเงินเข้าออกในแต่ละช่วงเวลา AI และ ML จึงสามารถวิเคราะห์ได้ว่า เราอาจมีค่าใช้จ่ายอะไรเพิ่มเติมในช่วงไหน รูปแบบการออม การลงทุนที่เหมาะสมสำหรับเราคืออะไร ตอนไหนที่สุขภาพทางการเงินเราอาจย่ำแย่ เป้าหมายทางการเงินที่เหมาะสมและเป็นไปได้สำหรับเราคืออะไร โดยที่เราไม่จำเป็นต้องเดินทางไปธนาคาร หรือสถาบันทางการเงินเพื่อขอรับคำปรึกษาทางการเงินเหมือนแต่ก่อน

1. บัญชีรายรับรายจ่ายอัตโนมัติ และวิเคราะห์ค่าใช้จ่ายรายเดือน

ด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ ทำให้เราเห็นรายจ่ายและเงินคงเหลือได้อัตโนมัติ รายการค่าใช้จ่ายสามารถแบ่งเป็นประเภทต่าง ๆ ให้เห็นได้ง่าย เป็นประโยชน์ในการวางแผนค่าใช้จ่ายในช่วงระยะเวลาหนึ่ง และสามารถแจ้งเตือนกรณีที่มีค่าใช้จ่ายที่น่าสงสัย หรือเกินเป้าหมายการใช้จ่ายในแต่ละเดือนได้เช่นกัน

1. ประเมินเครดิต ความน่าเชื่อถือรายบุคคล

แต่ก่อนนั้น การประเมินความน่าเชื่อถือทางการเงิน อาจยึดตามประวัติการชำระเงินจากสถาบันทางการเงิน
ต่าง ๆ แต่ด้วยเทคโนโลยี AI และ ML นี้ การประเมินเครดิตรายบุคคลทำได้หลากหลายรูปแบบมากขึ้น เช่น ดูจากพฤติกรรมการใช้มือถือ พฤติกรรมการใช้โซเชียลมีเดีย การชำระค่าใช้จ่ายต่าง ๆ ผ่านโทรศัพท์มือถือ ยังเป็นการเพิ่มโอกาสให้ผู้ที่มีรายได้น้อย หรือไม่สามารถเข้าถึงเงินกู้จากสถาบันทางการเงินเข้าถึงแหล่งเงินทุนได้ง่ายมากขึ้น

1. เสนอเงินกู้ที่เหมาะสมมากขึ้น

ข้อนี้เป็นประโยชน์สำหรับสถาบันการเงินในกรณีที่ให้กู้เงิน เพราะเทคโนโลยีดังกล่าว ทำให้สถาบันทางการเงินเข้าใจพฤติกรรมและความสามารถในการชำระหนี้ได้ครอบคลุมมากกว่าแต่ก่อน ทำให้เจ้าของเงินกู้เสนอรูปแบบเงินกู้ จำนวน รอบการชำระที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล โดยเฉพาะอย่างยิ่งกลุ่มคนที่รายได้น้อยนั่นเอง

          ด้วยประโยชน์ที่หลากหลาย เทคโนโลยี AI และ ML จึงใกล้ตัวเรามากกว่าที่เราคิด ผลิตภัณฑ์ทางการเงินต่าง ๆ ที่เรามีอยู่ตอนนี้อาจจะนำไปปรับใช้เพื่อการบริการที่ดีกว่าเรียบร้อยแล้ว เช่น แอปพลิเคชันธนาคาร แอปพลิเคชันการลงทุน แอปพลิเคชันบัญชีรายรับรายจ่าย ซอฟท์แวร์ทางบัญชีสำหรับผู้ประกอบการรายเล็ก แอปพลิเคชันเพื่อการกู้ยืมเงิน เป็นต้น

          ข้อควรระวังสำหรับผู้บริโภค

          สำหรับเรา ๆ ผู้ใช้งานผลิตภัณฑ์ทางการเงินในปัจจุบัน มีความเป็นไปได้ว่า สิ่งที่เราใช้งานอยู่มีเทคโนโลยี  AI หรือ ML คอยอำนวยความสะดวกของเราอยู่ เพื่อความปลอดภัยหรือเพื่อความสบายใจในการใช้ประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ดังกล่าวให้เกิดประโยชน์สูงสุด มูลาได้รวบรวมคำแนะนำหรือข้อควรระวังที่เราควรรู้ กล่าวคือ

1. คอยอัพเดตเวอร์ชั่นของผลิตภัณฑ์ทางการเงิน ตามคำแนะนำของเจ้าของผลิตภัณฑ์อยู่เสมอ

ในข้อนี้เพื่อความปลอดภัยในการใช้งานของเราเอง เพราะส่วนมากเวอร์ชั่นที่ใหม่กว่าจะมีการปรับเปลี่ยน ทำให้เรื่องความปลอดภัยของข้อมูลดีขึ้น และมีฟังก์ชันการใช้งานที่ดีมากขึ้นนั่นเอง แต่ก็ไม่ใช่ว่า ใครส่งลิ้งอะไรมา หรือข้อความมาเพื่อให้อัพเดตเวอร์ชั่นก็ทำทันทีโดยไม่ได้ตรวจเช็ค เราเองก็มีหน้าที่ในการดูความน่าเชื่อถือก่อนทำการอัพเดตทุกครั้งด้วยนะ

1. อ่านทำความเข้าใจเงื่อนไขการใช้งานของผลิตภัณฑ์ทางการเงิน

สำหรับเพื่อน ๆ ที่มีความกังวลในเรื่องนี้ ทางที่ดี ก่อนใช้ผลิตภัณฑ์ทางการเงินออนไลน์นั้น ควรอ่านเงื่อนไขการใช้งาน ดูว่าข้อมูลของเราจะถูกนำไปใช้อย่างไร รูปแบบไหน หรือส่งผลอย่างไรต่อการใช้งาน หากยังสงสังข้องใจ ควรสอบถามเจ้าของผลิตภัณฑ์ทางการเงินหล่านั้น

1. ตรวจสอบความถูกต้องแม่นยำของคำแนะนำทางการเงินที่ได้รับ

แม้ว่า AI หรือ ML จะมีความเก่งกาจขนาดไหน แต่ก็อย่าลืมว่า ทั้งสองเทคโนโลยีนี้ฉลาดได้ด้วยข้อมูลที่ป้อนลงไป เพราะฉะนั้นคำตอบหรือคำแนะนำที่ได้จาก AI หรือ ML ก็อาจได้มาจากชุดข้อมูลชุดเดียวที่อาจไม่ครอบคลุมความรู้ทางการเงินทั้งหมด หรือคำตอบที่ได้อาจไม่สามารถนำไปใช้ได้จริงได้ เพราะขาดความเข้าใจในสิ่งที่อยู่ในโลกจริง ๆ เพราะฉะนั้นแล้ว เมื่อเราได้รับคำแนะนำทางการเงินรูปแบบนี้ คงไม่ใช่เรื่องเสียหายที่เราจะไปปรึกษาอีกครั้งกับผู้เชี่ยวชาญทางด้านการเงิน หรือแหล่งข้อมูลทางการเงินที่น่าความเชื่อถือนั่นเอง

อีกอย่างก็คือ สถานการณ์ทางการเงินนั้นมีความซับซ้อน เพียงแค่คำแนะนำเดียว หรือวิธีการหนึ่ง ๆ อาจไม่ใช่คำตอบเดียว หรือสูตรสำเร็จทางการเงินขนาดนั้น

1. ติดต่อเจ้าของผลิตภัณฑ์ทางการเงิน เมื่อมีข้อสงสัย

เราในฐานะผู้บริโภคควรตรวจสอบความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับเรื่องเงิน ๆ ทอง ๆ ของเราเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีข้อสงสัย หรือมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น และสถาบันการเงินที่เป็นเจ้าของผลิตภัณฑ์เหล่านี้ก็มีช่องทางการติดต่อสำหรับผู้ใช้งาน ลองหาช่องทางการติดต่อเผื่อว่ามีเหตุฉุกเฉินไว้ก็ปลอดภัยนี้นะ

ในอนาคต AI และ ML ก็ยิ่งจะมีบทบาทมากยิ่งขึ้น ไม่เว้นแม้กระทั่งในผลิตภัณฑ์ทางการเงิน แต่ว่าก็ไม่ใช่เรื่องที่น่ากลัว หากเรารู้เท่าทันและพยายามป้องกันความสียหายที่อาจจะเกิดขึ้นนะ เรามาเป็นผู้บริโภคที่รอบรู้และสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่ ๆ ได้อย่างเต็มที่กันเถอะ

ขอบคุณข้อมูลจาก

https://yourmoneyvehicle.com/uncategorized/ai-in-finance-revolutionizing-personal-money-management-for-tomorrows-financial-literacy/

https://www.financemagnates.com/fintech/payments/how-ai-is-revolutionizing-personal-finance-in-2023/

https://medium.com/@yagnesh.pandya/how-can-artificial-intelligence-optimize-financial-planning-and-investments-6fddd76e146f

https://aws.amazon.com/th/compare/the-difference-between-artificial-intelligence-and-machine-learning/