ABACUS digital ปลดล็อกสินเชื่อกลุ่มเสี่ยง ด้วย AI ฝีมือคนไทย คุม NPL ต่ำ สวนกระแสตลาด

ในยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัลได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของทุกมิติในชีวิต ‘FinTech’ หรือเทคโนโลยีทางการเงิน ได้กลายเป็นหนึ่งในสมรภูมิที่มีการแข่งขันและพัฒนานวัตกรรมอย่างก้าวกระโดด

.

โดย ‘ABACUS digital’ คือหนึ่งในผู้เล่นที่ได้พิสูจน์ให้เห็นถึงพลัง AI และการสร้าง Data Product ในการทลายกำแพงข้อจำกัดทางการเงิน และขับเคลื่อนภารกิจสำคัญในการสร้างการเข้าถึงบริการทางการเงิน (Financial Inclusion) อย่างทั่วถึงในประเทศไทย

.

ผ่าน ‘MoneyThunder’ แอปพลิเคชันสินเชื่อออนไลน์ที่เปิดให้บริการตั้งแต่ปลายปี 2019 จนถึงปัจจุบัน เพื่อให้บริการกลุ่มที่เข้าถึงสินเชื่อได้ยาก (Underserved Segment) ซึ่งปัจจุบัน MoneyThunder มียอดดาวน์โหลดกว่า 20 ล้านครั้ง และได้มอบโอกาสทางการเงินผ่านสินเชื่อมูลค่ากว่า 20,000 ล้านบาทให้แก่คนไทยนับล้านคน 

..

บทความนี้ Future Trends จะพาผู้อ่านมาเจาะลึกถึงกลยุทธ์ แนวคิด และเทคโนโลยีเบื้องหลังความสำเร็จของ ABACUS digital โดยแบ่งเนื้อหาออกเป็นสองส่วนหลัก กล่าวคือ ภาพรวมของปัญหาและความท้าทาย และการลงลึกในรายละเอียดของเทคโนโลยี AI ที่บริษัทพัฒนาขึ้นเองเป็นหัวใจของการดำเนินงาน

..

[ ความท้าทายของ Financial Inclusion และแนวทางแก้ไขด้วย AI ]

.

ดร.ศรัณย์ อาฮูยา Chief Data Scientist ของ ABACUS digital ได้นำเสนอให้เราเห็นถึงความท้าทายของระบบการเงินในประเทศไทยว่า ถึงแม้ว่าเราจะมีความก้าวหน้าในด้านการเข้าถึงบัญชีเงินฝาก และระบบการชำระเงินดิจิทัล แต่ในมิติของการเข้าถึงสินเชื่อ (Credit Access) นั้น กลับยังมีช่องว่างขนาดใหญ่อยู่

.

ข้อมูลชี้ชัดว่าครัวเรือนไทยกว่า 42% ยังคงต้องพึ่งพาสินเชื่อนอกระบบ ซึ่งมีขนาดตลาดที่ประเมินว่าอาจสูงถึง 1 ล้านล้านบาท สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการสินเชื่อที่ไม่ได้รับการตอบรับจากสถาบันการเงินในระบบ

.

ซึ่งกลุ่มที่ได้รับผลกระทบโดยตรง คือประชากรกลุ่มใหญ่ของประเทศกว่า 22 ล้านครัวเรือน ที่มีลักษณะร่วมกัน กล่าวคือ มีรายได้ไม่สูงหรือไม่มั่นคง (Underserved) พวกเขาไม่ใช่แค่คนว่างงาน แต่รวมถึง ผู้ประกอบอาชีพอิสระ เช่น คนขับรถส่งของ ฟรีแลนซ์ เกษตรกร ไปจนถึงพ่อค้าแม่ค้าออนไลน์ กลุ่มคนเหล่านี้มักถูกปฏิเสธจากผู้ให้สินเชื่อแบบดั้งเดิม เนื่องจากไม่มีเอกสารแสดงรายได้ที่ชัดเจน

.

โดยความท้าทายนี้เกิดขึ้นกับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง ได้แก่

- ฝั่งผู้กู้ (Borrower)

ต้องเผชิญกับกระบวนการที่ซับซ้อน ใช้เอกสารจำนวนมาก และใช้เวลานานในการรอผลอนุมัติ การถูกปฏิเสธบ่อยครั้ง ทำให้รู้สึกสิ้นหวังและหันไปหาเงินกู้นอกระบบแทน

.

- ฝั่งผู้ให้สินเชื่อ (Lender)

มีต้นทุนการดำเนินงานที่สูง (High Operating Costs) ในการตรวจสอบเอกสารและประเมินความเสี่ยง ซึ่งไม่คุ้มค่ากับการปล่อยสินเชื่อวงเงินน้อย (5,000 - 20,000 บาท) นอกจากนี้ การประเมินความเสี่ยงของกลุ่ม Underserved ทำได้ยาก และยังถูกจำกัดด้วยเพดานอัตราดอกเบี้ยตามกฎหมาย

.

- ฝั่งผู้กำกับดูแล (Regulator)

ต้องสร้างสมดุลระหว่างการส่งเสริมการเข้าถึงสินเชื่อ และการป้องกันไม่ให้ปัญหาหนี้ครัวเรือนบานปลาย

.

.

กลยุทธ์ของ ABACUS digital ลดต้นทุนและความเสี่ยงพร้อมกันด้วย AI

.

หัวใจสำคัญในการแก้ปัญหานี้ของ ABACUS digital คือการใช้ AI เพื่อ ลดต้นทุนการดำเนินงาน (Automation) และ เพิ่มความแม่นยำในการประเมินความเสี่ยง (Intelligence) พร้อมกันตลอดเส้นทางของลูกค้า (Customer Journey)

.

1. การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection)

เป็นด่านแรกที่สำคัญอย่างยิ่ง เพราะอัตราการฉ้อโกงเพียง 1-2% ก็สามารถทำให้ธุรกิจขาดทุนได้

.

○ Identity Fraud (การสวมรอย)

ใช้เทคโนโลยี E-KYC (Electronic Know Your Customer) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการยืนยันตัวตนผ่านการสแกนใบหน้าและเอกสาร รวมถึงพัฒนาเทคโนโลยีตรวจสอบเอกสารเพื่อป้องกันการปลอมแปลง

.

○ Behavioral Fraud (การฉ้อโกงเชิงพฤติกรรม)

ตรวจจับพฤติกรรมที่ตั้งใจจะไม่ชำระหนี้ เช่น การรับจ้างเดินบัญชี เพื่อสร้างรายได้ปลอม โดยใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรม เพื่อหารูปแบบที่ผิดปกติ 

.

2. โมเดลความเสี่ยงด้านสินเชื่อ (Credit Risk Model)

นี่คือแกนหลักของการสร้าง Financial Inclusion

.

○ ข้อมูลทางเลือก (Alternative Data)

ABACUS digital ใช้ข้อมูลทางเลือกเพื่อเปิดโอกาสให้คนได้แสดงพฤติกรรมที่ดีของตนเอง เช่น ข้อมูลธุรกรรมการค้าขาย ประวัติการชำระบิลค่าสาธารณูปโภค หรือแม้กระทั่งพฤติกรรมการใช้งานภายในแอปในการประเมินความเสี่ยงของคนที่ไม่เคยมีประวัติสินเชื่อได้อย่างแม่นยำขึ้น

.

○ เทคนิคขั้นสูง (Advanced Modelling Techniques)

ด้วยพลังของ Cloud Computing ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลดิบขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว แปลงข้อมูลเหล่านั้นเป็นกว่า 2,000 ฟีเจอร์ และประยุกต์ใช้เทคนิค Machine Learning ที่ซับซ้อนเพื่อสร้างโมเดลที่แม่นยำยิ่งขึ้น

.

○ โมเดลที่ดีขึ้น หมายถึง การเข้าถึงสินเชื่อที่สูงขึ้น

เพราะทำให้สามารถอนุมัติสินเชื่อให้คนได้มากขึ้นในระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้

..

[ เจาะลึกพลังของ AI และการสร้างเทคโนโลยีของ ABACUS digital เบื้องหลังแอปสินเชื่อ MoneyThunder ]

.

คุณปิยวัฒน์ อำนวยผลเจริญ Senior Data Analyst ที่ ABACUS digital อธิบายว่า ทางทีม ไม่ได้ทำหน้าที่เพียงดึงข้อมูล แต่เป็นการแก้ปัญหาด้วยข้อมูลผ่านการสร้างเครื่องมืออัจฉริยะที่เข้าไปเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนของธุรกิจสินเชื่อ ซึ่งแบ่งออกเป็น 4 ส่วนหลัก

.

1. การหาลูกค้า (Acquisition)

• Channel Optimization Model

โจทย์ไม่ได้หยุดแค่การทำให้ต้นทุนการหาลูกค้า (Customer Acquisition Cost หรือ CAC) ถูกที่สุด แต่ต้องมองภาพรวมถึงความสามารถในการทำกำไร โดยทีมได้พัฒนาโมเดลที่สามารถจำลองสถานการณ์กว่า 10 ล้านรูปแบบ เพื่อให้คำแนะนำในการจัดสรรงบประมาณการตลาดไปยังช่องทางต่างๆ ได้อย่างเหมาะสม โดยพิจารณาทั้งความสามารถในการขยายตัว (Scalability) และคุณภาพของลูกค้าที่เข้ามาในแต่ละช่องทาง

.

.

2. การพิจารณาสินเชื่อ (Underwriting)

• Explainability (ความสามารถในการอธิบาย)

โมเดลสินเชื่อของที่นี่ไม่ได้เป็นกล่องดำ (Black Box) แต่เน้นการอธิบายได้โดยใช้เทคนิคอย่าง Shap Value ทำให้สามารถบอกลูกค้าได้ว่าเหตุใดใบสมัครจึงถูกปฏิเสธ 

.

3. การรักษาลูกค้า (Retention)

• Retargeting Score

สร้างคะแนนเพื่อทำนายโอกาสที่ลูกค้าเก่าที่เคยถูกปฏิเสธ จะได้รับการอนุมัติหากกลับมาสมัครใหม่ ช่วยให้ทีมการตลาดสามารถเลือกกลุ่มลูกค้าที่คุ้มค่าที่สุดในการทำการตลาดซ้ำ (Retargeting)

.

• Real-time Customer Score

พัฒนาคะแนนเพื่อประเมินคุณภาพของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถยื่นข้อเสนอได้อย่างเหมาะสม เช่น หากลูกค้ามีพฤติกรรมการชำระหนี้ที่ดี ก็สามารถเสนอการเพิ่มวงเงิน (Upselling) ได้โดยอัตโนมัติ หรือในทางกลับกัน ก็สามารถพิจารณาเข้าช่วยเหลือเพื่อปรับโครงสร้างหนี้ได้ทันท่วงที

..

4. การติดตามหนี้ (Collection) และนวัตกรรม ‘Mercury’

นี่คือส่วนที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพสูงสุดของ AI และการใช้ประโยชน์ของ Data มาสร้างเครื่องมือทางเทคโนโลยีที่อัจฉริยะจากเดิมที่ทีมติดตามหนี้ต้องโทรแบบสุ่มหรือใช้เงื่อนไขง่ายๆ สู่การมีนวัตกรรมที่ยกระดับขั้นตอนนี้ขึ้นมาอีกขั้น

.

• Call Priority & Collection Score

สร้างโมเดลเพื่อจัดลำดับความสำคัญในการโทร โดยรวมตรรกะที่ซับซ้อน เช่น ใครทวงง่ายหรือยาก หรือควรติดต่อเวลาใด มาเป็น ‘ลำดับ’ ที่ชัดเจนให้เจ้าหน้าที่ปฏิบัติตาม

.

• Outsourcing Allocation

ในกรณีที่ต้องใช้ Outsource Agent จะมีการสร้างโมเดลทำนายโอกาสในการเก็บเงินของ Agent แต่ละราย และใช้เทคนิค Linear Programming เพื่อมอบหมายงานโดยอัตโนมัติ ให้ได้อัตราการเก็บเงินคืน (Recovery Rate) โดยรวมของพอร์ตสูงสุด

[ ‘Mercury’ Reinforcement Learning ในการทวงหนี้ ]

ความท้าทายสูงสุดของการติดตามหนี้แบบดิจิทัลคือ การเลือก ช่องทาง ข้อความ และเวลา ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับลูกค้าแต่ละคน ซึ่งมีส่วนผสมที่เป็นไปได้มหาศาลเกินกว่าจะทดสอบด้วย A/B Testing หรือการทดสอบแบบดั้งเดิมได้ ABACUS digital จึงได้พัฒนา ‘Mercury’ ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้ Reinforcement Learning (RL) ขึ้นมาเพื่อหาทางออกให้กับปัญหา

.

แนวคิดของ Reinforcement Learning นั้น เปรียบเสมือนการสอนให้ AI เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก คล้ายกับการที่เราลองไปทานร้านอาหารหลายๆ ร้าน (Explore) เพื่อหาร้านที่ดีที่สุด แล้วกลับไปกินซ้ำ (Exploit) ในบริบทนี้ ‘ทางเลือก’ Action คือ ข้อความหรือช่องทางต่างๆ ‘รางวัล’ (Reward) คือการที่ลูกค้าชำระเงินคืน และเป้าหมายคือการหา Action ที่สร้าง Reward สูงสุด

.

Mercury เริ่มจากการใช้ Multi-Armed Bandit และพัฒนาไปสู่ Contextual Bandit ซึ่งซับซ้อนขึ้นโดยการนำ ‘บริบทของลูกค้า’ เช่น ลูกค้าใช้ LINE บ่อยแค่ไหน ปกติอ่านข้อความช่องทางใด เข้ามาพิจารณาด้วย ทำให้ระบบสามารถแนะนำ ‘ข้อความที่ใช่ ในเวลาที่ชอบ บนช่องทางที่เหมาะสม’ สำหรับลูกค้าแต่ละรายได้

.

จากความสามารถของ Mercury นั้น สามารถเพิ่มผลลัพธ์ได้ ดังนี้

• เพิ่ม Payment Rate (อัตราการชำระเงินเมื่อเทียบกับกลุ่มที่ไม่ได้รับข้อความ) ได้ถึง 10-20%

• เพิ่มการเก็บเงินจากลูกค้าที่ชำระเอง (โดยไม่ต้องโทรทวง) ได้มากถึง 10 เท่า

• โดยรวมช่วยเพิ่ม Recovery Rate ของทั้งพอร์ตได้ราว 2% ซึ่งคิดเป็นมูลค่าหลายร้อยล้านบาท

• ปัจจุบัน ข้อความกว่า 60% ที่ส่งออกจาก MoneyThunder ถูกจัดการโดย Mercury ช่วยลดภาระงานของทีมสื่อสารได้อย่างมีนัยสำคัญ

..

ความสำเร็จของ ABACUS digital ไม่ได้มาจากเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากการผสมผสานของปัจจัยสำคัญ 3 ประการ

1. บุคลากร (People)

ทีมงานที่มีความสามารถในการวิจัยและนำเทคนิคใหม่ๆ มาประยุกต์ใช้

.

2. วัฒนธรรมองค์กร (Culture)

การเปิดรับแนวคิดใหม่ๆ และมีพื้นที่ให้กับการทดลอง (Room for Experimentation) โดยเริ่มจากกลุ่มเล็กๆ ก่อนขยายผล

.

3. การสนับสนุน (Support)

ความร่วมมือจากทั้งฝั่งปฏิบัติการ (Operation) และฝั่งเทคโนโลยี (Tech) ที่มีโครงสร้างพื้นฐานพร้อมรองรับ

.

.

เรื่องราวของ ABACUS digital และ MoneyThunder คือบทพิสูจน์ว่า AI และ Data Science ไม่ใช่เป็นเพียง Buzzword แต่เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ทั้งยังสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ 

.

ในขณะเดียวกันก็สามารถสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อสังคมได้อย่างเป็นรูปธรรม ด้วยการ ‘เริ่มง่ายๆ และเริ่มเล็กๆ’ (Start Simple, Start Small) สังเกตผลลัพธ์ และค่อยๆ พัฒนาให้ซับซ้อนขึ้น เรียกได้ว่า ABACUS digital กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าของวงการสินเชื่อ และกำลังเดินหน้าสู่เป้าหมายในการมอบโอกาสทางการเงินให้กับคนไทยทุกคนต่อไป

.

.

#FutureTrends #FutureTrendsetter #SCBX #ABACUSdigital #MoneyThunder

Written by Future Trends: https://futuretrend.co/abacus-digital-moneythunder/