TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
ธนาคารไทยพาณิชย์หรือ SCB คืออีกหนึ่งองค์กรชั้นนำในประเทศไทยที่ได้ทรานส์ฟอร์มองค์กรไปมากกว่าการเป็นแค่ธุรกิจธนาคารการเงินในช่วงปีที่ผ่านมา พร้อมเปิดบริษัทลูกมากมาย อาทิ SCB TechX, SCB DataX ที่ขับเคลื่อนองค์กรด้วยเทคโนโลยีและข้อมูล ซึ่งหนึ่งในจิ๊กซอว์สำคัญนั่นคือ “Databricks” ที่ตอนนี้ได้เป็นเสมือน “ลมหายใจ” ของการทำข้อมูลภายในองค์กรแล้ว
จากงาน Data + AI World Tour 2023 โดยทาง Databricks ทีมงาน TechTalk Thai ได้มีโอกาสเข้าร่วมสัมภาษณ์ ดร.ชาลี อัศวธีระธรรม รองผู้จัดการใหญ่อาวุโส ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร กลุ่มงาน Digital Banking ธนาคารไทยพาณิชย์ และคุณ Ed Lenta, Senior Vice President and General Manager of APJ แห่ง Databricks ทาง SCB มีปัญหาในเรื่องข้อมูลอย่างไร Databricks เข้ามาช่วย SCB อย่างไรบ้าง ติดตามได้ในบทความนี้
SCB กับ Pain Point การจัดการข้อมูลภายในองค์กร
ตามที่รู้กันว่า SCB นั้นเป็นธนาคารแห่งแรกของประเทศไทยที่ก่อตั้งขึ้นมาตั้งแต่สมัยรัชกาลที่ 5 นับจนถึงวันนี้ก็มีอายุกว่า 117 ปีแล้ว นั่นหมายความว่า SCB นั้นคือหนึ่งในองค์กรที่มี “ข้อมูล” อยู่มหาศาลแห่งหนึ่งของประเทศ และเมื่อเวลามาถึงยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ไม่ว่าจะเป็นวิวัฒนาการของ AI และระบบประมวลผลที่ประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด การมีข้อมูลที่พร้อมใช้งานแล้วนั้นถือว่าเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่ควรจะนำเอามาใช้งานสร้างประโยชน์ทางธุรกิจได้ อย่างเช่น ข้อมูลการเดินบัญชี 10-20 ปีที่ผ่านมา ก็ควรจะนำเอามาใช้วิเคราะห์พฤติกรรมเพื่ออนุมัติสินเชื่อได้อย่างฉับไวขึ้น
แต่หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่แทบทุกองค์กรจะต้องพบเจอ นั่นคือเรื่องการจัดเก็บข้อมูลที่เป็น “ไซโล (Silo)” หรือข้อมูลที่กระจัดกระจายไม่เป็นหลักแหล่ง มักจะอยู่แยกกันตามแต่ละแผนกที่รับผิดชอบในงานนั้น ๆ ซึ่งสิ่งนี้คืออุปสรรคอย่างใหญ่หลวงในการนำเอาข้อมูลมาใช้งานเพื่อวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ได้อย่างมีประสิทธิภาพของ ซึ่ง SCB ก็ประสบกับปัญหาดังกล่าวเช่นกัน ยิ่งเป็นองค์กรที่ดำเนินกิจการมาอย่างยาวนาน ข้อมูลก็ยิ่งกระจัดกระจายในหลากหลายรูปแบบและข้อมูลมีซ้ำกัน (Duplicate) ในหลาย ๆ ที่อีกด้วย ส่งผลให้ไม่สามารถนำข้อมูลที่มีมาใช้ประโยชน์วิเคราะห์ได้ในทันที จึงทำให้าดความยืดหยุ่น (Agility) ในการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ไม่สามารถทำได้อย่างรวดเร็วอย่างที่ควรจะเป็น
อีกส่วนที่สำคัญไม่แพ้กันนอกจากการจัดเก็บข้อมูลไว้อย่างเป็นระเบียบพร้อมใช้งาน นั่นคือ “เครื่องมือ” ที่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะการทำ Data Analytics นั้นไม่ได้หมายความแค่การนำข้อมูลมากองรวมกันไว้เท่านั้น ซึ่ง SCB ที่มีข้อมูลเสมือนวัตถุดิบอย่างมหาศาลอยู่แล้วจึงต้องการเครื่องมือที่พร้อมเป็นเครื่องจักรในการคำนวณได้อย่างหลากหลายและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีให้ได้อย่างสูงสุด และหนึ่งในเครื่องมือที่ SCB เลือกใช้งานมาเป็นระยะเวลากว่า 4 ปีแล้วคือ “Databricks”
Databricks ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มข้อมูลครบวงจร
Databricks คือบริษัทซอฟต์แวร์สัญชาติสหรัฐอเมริกันที่ก่อตั้งขึ้นมาในปี 2013 โดยเป็นบริษัทที่เติบโตมาจากโครงการ AMPLab ในมหาวิทยาลัย University of California, Berkeley ซึ่งผู้ก่อตั้งคือหนึ่งในผู้สร้าง Apache Spark เครื่องมือ Opensource ยอดนิยมในวงการ Data Analytics รวมทั้ง Delta Lake และ MLflow เครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้การทำข้อมูล Data Lake และการทำระบบ AI/ML มีความสะดวก ยืดหยุ่น และสามารถแก้ไขปัญหาความยุ่งยากในการจัดการ Lifecycle ของโมเดลที่ใช้งานได้ดีขึ้น
ปัจจุบัน Databricks เป็นผู้ให้บริการแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ (Cloud Data Platform) ครบวงจรภายใต้ชื่อ “Lakehouse” ที่มีสถาปัตยกรรมการบริหารจัดการข้อมูลแบบเปิดและรวมศูนย์ (Open and Unified) ที่มีโซลูชันทั้ง Data Warehouse, Data Lake, Business Intelligence (BI) และ Machine Learning (ML) เรียกว่ารวมทุกโซลูชันที่จำเป็นสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลหรือทำระบบ AI ไว้ครบวงจรในแพลตฟอร์มเดียว
ด้วยแพลตฟอร์ม Lakehouse จาก Databricks นี้จะทำให้ผู้ใช้งานหรือองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้นสามารถนำข้อมูลที่มีไปใช้ประโยชน์ต่อยอดได้อย่างฉับไว ด้วยจุดเด่นภายในแพลตฟอร์มที่มีเครื่องมือด้านข้อมูลทุกอย่างทำได้หมดครบวงจรในแพลตฟอร์มเดียว ตั้งแต่การจัดเก็บข้อมูล ปรับแต่งข้อมูล (ETL) วิเคราะห์ข้อมูล และการแสดงผล จึงทำให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีได้อย่างรวดเร็วและสามารถขยายผล (Scale) ได้อย่างก้าวกระโดด
นอกจากนี้ ล่าสุดเมื่อเดือนที่ผ่านมา Databricks ได้เปิดตัว “Dolly” โมเดลภาษา (Language Model) ออกมาเป็น Opensource ที่ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแชทบอทได้คล้าย ๆ กับ ChatGPT ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจุดนี้เชื่อว่า Dolly น่าจะเข้ามาเสริมพลังให้กับแพลตฟอร์ม Lakehouse ในอนาคตอันใกล้นี้ด้วย
SCB เลือกใช้ Databricks พลิกโฉมแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กร
แม้ว่าในตลาดจะมีเครื่องมือที่สนับสนุนการสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลอยู่หลากหลายเจ้า แต่ ดร.ชาลีได้ให้เหตุผล 3 ประการที่ SCB เลือกใช้ Databricks มาระยะเวลาหนึ่งแล้ว ได้แก่
- ความมั่นใจในแพลตฟอร์ม Databricks เนื่องจากมีธนาคารเจ้าใหญ่กว่าในระดับโลกหลายเจ้าใช้งาน Databricks อยู่ในปัจจุบัน
- ความต่อเนื่อง จะเห็นว่า Databricks ยังคงมีนวัตกรรมโซลูชันใหม่ ๆ ออกมาอย่างสม่ำเสมอ
- การทำงานร่วมกันอย่างจริงใจ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาได้พิสูจน์ให้เห็นว่า Databricks ไม่ได้เน้นแต่จะขายผลิตภัณฑ์ของตนเอง แต่เลือกที่จะเน้นผลลัพธ์การใช้งานที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
“SCB ใช้งาน Databricks มากว่า 4 ปีแล้ว ตอนนี้ Data Lake ของธนาคารก็ใช้ Databricks หมดแล้ว ตอนนี้เป็นเหมือนลมหายใจของธนาคารไปแล้ว ยังไม่รู้เลยว่าจะเอาอะไรมาเปรียบเทียบ หรือเอาอย่างอื่นมาใช้งานแทนได้” ดร.ชาลี อัศวธีระธรรม รองผู้จัดการใหญ่อาวุโส ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร กลุ่มงาน Digital Banking ธนาคารไทยพาณิชย์ กล่าว“Excel กลายเป็นเครื่องมือที่เหมาะกับข้อมูลขนาดเล็กไปเลยเมื่อเทียบกับขนาดข้อมูลที่ Databricks สามารถจัดการได้”
หลังจาก SCB เลือกใช้งาน Databricks แล้ว กระบวนการจัดการข้อมูลภายใน SCB ก็เริ่มเปลี่ยนแปลงไปอย่างก้าวกระโดด กระบวนการทำ DataOps เกิดขึ้นภายในจนสามารถทำเกิดเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลรวมศูนย์เป็น “Single Source of Truth” ได้สำเร็จ จนทำให้ SCB มีแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กร (Enterprise Data Platform) ที่รวมศูนย์ บริการตนเองได้ (Self-Service) มีกระบวนการอัตโนมัติ (Automation) มีธรรมาภิบาล (Governance) ที่สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้งานได้อย่างแม่นยำจนสามารถต่อยอดออกมาเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างหลากหลาย ซึ่งแม้ว่าจะไม่ได้มีตัวเลขวัดผลที่ชัดเจนถึงความคุ้มค่า แต่ด้วยสิ่งต่าง ๆ เหล่านี้ได้ทำให้ Databricks เป็นส่วนที่สำคัญอย่างมากของ SCB ในการประมวลผลข้อมูลในปัจจุบันและอนาคตเรียบร้อยแล้ว
ตัวอย่างผลิตภัณฑ์ Digital Banking จากการใช้ประโยชน์จากข้อมูล
จนถึงวันนี้ SCB ได้มีผลิตภัณฑ์ที่เริ่มใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มี Databricks อยู่เบื้องหลังในหลาย ๆ ผลิตภัณฑ์แล้ว อาทิ
- Just For You บริการผู้ช่วยการเงินส่วนตัวที่ทำให้ผู้ใช้รู้ทุกการใช้จ่ายผ่านบัญชี ที่มี AI ช่วยวิเคราะห์การใช้เงินและจัดหมวดหมู่ให้อัตโนมัติ ทำให้ข้อมูลการเดินบัญชีมีประโยชน์มากยิ่งขึ้น
- Up เงินยืม บริการสินเชื่อจาก SCB ใช้ AI ช่วยพิจารณาอนุมัติเพิ่มวงเงินได้อย่างอัตโนมัติ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการใช้จ่ายเงิน เช่น เงินที่เข้าและออก เวลาในการจ่ายเงินสาธารณูปโภค เป็นต้น
- WEALTH4YOU บริการการลงทุนตามสไตล์ของผู้ใช้งาน ที่มี AI ช่วยแนะนำการลงทุนที่คาดว่าผู้ลงทุนน่าจะสนใจหรือเป็นที่ชื่นชอบ โดยอิงจากข้อมูลของตัวผู้ใช้เอง
ด้วยประสิทธิภาพของ AI ที่เกิดขึ้นแพลตฟอร์มข้อมูลที่มี Databricks อยู่เบื้องหลัง ได้ทำให้ SCB เติบโตด้านสินเชื่อแบบก้าวกระโดด โดยช่วง 7 เดือนที่ผ่านมาได้ทำให้ SCB มีลูกค้าใหม่เพิ่มขึ้นถึง 3 แสนรายรวมมูลค่ากว่า 3 หมื่นล้านบาท ด้วยการใช้ประโยชน์จากระบบ AI ที่สามารถคัดกรองล่วงหน้า (Prequalify) ได้ว่าควรจะอนุมัติให้กับลูกค้าเจ้าใดบ้าง จึงทำให้ SCB สามารถอนุมัติสินเชื่อได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งหลังจากนี้ SCB จึงเตรียมขยายผลต่อเนื่องโดยมีเป้าหมายใหม่ว่าภายในปี 2025 นั้น สินเชื่อใหม่กว่า 90% จะมีระบบ AI มาช่วยตัดสินใจ หรืออาจจะเรียกได้ว่าในอนาคตสินเชื่อของ SCB แทบทั้งหมดจะมีระบบ AI มาช่วยตัดสินใจ ก็ว่าได้
สร้างแพลตฟอร์มข้อมูลอย่างไร้รอยต่อด้วย Databricks ได้แล้ววันนี้
ทั้งหมดนี้คือเรื่องราวเส้นทาง (Journey) การสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลของ SCB หนึ่งในธนาคารที่ใหญ่ที่สุดในประเทศไทยที่สามารถพลิกโฉมได้สำเร็จจนทำให้เกิดผลิตภัณฑ์ Digital Banking ใหม่ ๆ ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งในอนาคตเชื่อว่าจะได้เห็นบริการใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นจากแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กรของ SCB ที่จะตอบโจทย์ได้ตรงจุดความต้องการของลูกค้าจำนวนมากในหลากหลายรูปแบบอย่างแน่นอน
สำหรับผู้ที่สนใจอยากใช้งาน Databricks ผลิตภัณฑ์ที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จของ SCB เพื่อช่วยเสริมสร้างประสิทธิภาพในการจัดการกับข้อมูลที่อยู่ภายในองค์กร ตอนนี้ Databricks ได้มีฝ่ายขายประจำประเทศไทยเป็นที่เรียบร้อย เพราะ Databricks เตรียมที่จะมาเจาะตลาดเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (SEA) แล้ว ผู้ที่สนใจผลิตภัณฑ์และโซลูชันจาก Databricks สามารถศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://www.databricks.com/
