เมื่อวันที่ 24 มกราคมผมไปบรรยายให้ที่บริษัท Wealth Management (WMSL) ซึ่งทีมงานก็ได้เคยเชิญไปหลายครั้ง โดยมีบรรยายแบบกันเองและมีแขกผู้ใหญ่หลายท่าน ซึ่งคุณสมเกียรติ ชินธรรมมิตร์ CEO ของ WMSL ได้กรุณาสรุปเนื้อหาการบรรยายของผมไว้ ผมจึงขออนุญาตท่านนำมาแชร์ไว้ในนี้เผื่อคนอื่นๆจะได้มีโอกาสได้อ่านสรุปดังกล่าว สำหรับสไลด์การบรรยายของงานนี้สามารถดูได้ที่ https://tinyurl.com/fintech2019-imc
Fintech Trend 2019 โดย ดร.ธนชาติ
Trend การใช้จ่ายในประเทศไทย
ในประเทศไทยตอนนี้มี E-wallet เกิดขึ้นเยอะมาก และแต่ละที่ก็ใช้ในการรองรับบริการที่ต่างกันออกไป เช่น
– Lazada Wallet ก็ใช้จ่ายผ่านบริการของ Lazada เพื่อรับอภิสิทพิเศษเช่นส่วนลดเป็นต้น
– Rabbit Line Pay ทุกวันนี้ก็เข้าถึงการเดินทางของคนไทยในปัจจุบันได้หลายทิศทาง ไม่ว่าจะเป็นการผูกการใช้จ่ายผ่านบัตร Rabbit เวลาเดินทางด้วย BTS หรือ ผ่าน Easy Pass เวลาขึ้นทางด่วน สามารถเข้าถึงกลุ่มที่ไม่บัตรเครดิตได้เช่นเดียวกันโดยการเติมเงินเข้าระบบ Line Pay แล้วสร้างรหัสบัตรเครดิตขึ้นมาให้ใช้งาน
– Ali Pay ก็มีไว้ในการสร้างความสะดวกสบายเวลาเราต้องการซื้อสินค้าที่จีน
เพราะฉะนั้นในทุกวันนี้เรามีเงินของเราเข้าไปอยู่ใน e-wallet มากมายแล้วแต่บริการที่เราใช้
Technology ในชีวิตประจำวัน
สิ่งที่กำลังเข้ามาในชีวิตประจำวันของพวกเรามากที่สุดคือ Internet of Things: IoT (อินเตอร์เน็ตในทุกสิ่ง หรือ การที่เครื่องใช้ต่างๆมีการเชื่อมต่อกับอินเตอร์เน็ตจึงสามารถเข้าถึงได้ในทุกที่) ในแบรนด์ที่ ดร.ธนชาติ นิยมใช้คือ Xiomi เพราะมีราคาไม่แพง ซึ่งหลังจากซื้อตัว Xiomi Gateway ที่เป็นตัวเชื่อมต่อใน IoT ตัวอื่นๆแล้ว หลังจากนั้นก็จะต้องใช้สินค้าที่มาจาก Xiomi เสมอเพื่อให้รองรับต่อการใช้งาน จะสังเกตุได้ว่าลูกค้าก็จะถูก Lock in ในแบรนด์นั้นๆ เพราะถ้าเกิดจะเปลี่ยนสินค้าเพียงชิ้นเดียว ก็จะต้องเปลี่ยนระบบที่เหลือทั้งหมดซึ่งมีความยุ่งยากและค่าใช้จ่ายที่สูง
จุดเด่นของ IoT คือการที่สามารถเข้ามาอยู่ในทุกส่วนของชีวิตได้ ไม่ว่าจะเป็น Wristband ที่คอยตรวจสอบสุขภาพให้แก่ผู้ใช้, Lock Door ที่คอยล็อคประตูและตรวจสอบการเข้าออกของบ้านได้ตลอดเวลา, Air Filter ที่จะคอยบอกสภาวะอากาศภายในบ้าน และ Music Production ที่จะคอยเปลี่ยนแปลงไปตามพฤติกรรมการใช้งานของผู้ใช้เสมอ ซึ่งจะตามมาด้วยการ Lock in ในขั้นที่สองหรือการ Lock in product ด้วย data นั่นเอง สมมุติว่าเราจะเปลี่ยนการใช้งานจาก Xiomi ไปใช้ Apple Homekit ข้อมูลที่เกี่ยวกับสุขภาพ ดนตรี หรือการติดตั้งความปลอดภัยในบ้านจะไม่ถูกย้ายไปอยู่ในระบบของ Apple Homekit ทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องการที่จะเปลี่ยนแบรนด์เพราะจะข้อมูลเดิมที่มีอยู่
Data Driven Era
สิ่งที่จะตามมาจาก IoT ก็คือข้อมูล ซึ่งข้อมูลก็จะสามารถนำมาสร้างผลประโยชน์ให้บริษัทเพิ่มเติมได้ เช่น การนำไปวิเคราะห์ Consumer behavior เพื่อการทำการตลาด หรือ การนำไปสร้างสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากขึ้น ซึ่ง Data นั้นจะถูกแบ่งออกเป็น 4 ประเภท
1. Social Media Data: ข้อมูลที่เกิดขึ้นบน Social Media ต่างๆ เช่นการเข้าถึง การไลค์ การแชร์ การโพส
2. Telecom Data: ข้อมูลที่เกิดจากการสื่อสาร
3. Internet of Things Data: ข้อมูลที่เกิดจากการใช้สินค้า IoT เช่น ช่วงเวลาที่ใช้ หรือข้อมูลที่เกี่ยวของกับ IoT นั้นๆ อาจเป็นรสนิยมเพลง หรือช่วงเวลาการเข้าออกบ้านของคนๆหนึ่ง
4. Transaction Data: ข้อมูลที่ได้จากการซื้อขายผ่าน E-commerce หรือการแลกเปลี่ยนในรูปแบบต่างๆ
ซึ่งเทคโนโลยีอีกอย่างนึงที่กำลังเป็นที่นิยมก็คือ Artificial Intelligent: AI ซึ่งถูกนำไปใช้ในการสร้าง robot เพื่อให้บริการในรูปแบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการให้คำแนะนำ การ Trade ในตลาด หรือ ระบบการขับเคลื่อนอัตโนมัติ
ซึ่งเทคโนโลยีที่มีความสำคัญในการขับเคลื่อนระบบประกอบด้วยเทคโนโลยีทั้งสิ่น 5 อย่างคือ
– Artificial Intelligent: AI
– Data Science
– Quantum Computing
– Robot
– Blockchain
ซึ่งจะมีการทำงานที่เกี่ยวข้องกันทั้งหมด จะต้องมีการศึกษาผ่าน Data Science และฐานข้อมูลที่เยอะเพื่อที่จะนำไปใช้ในการทำ Deep learning เพื่อให้เกิด AI ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นมา โดยข้อมูลพวกนี้จะสามารถหาได้จาก Cloud หรือ การเก็บเอง เมื่อเราสร้าง AI ขึ้นมาได้แล้ว เราก็สามารถนำไปใช้ในการสร้าง Robot เพื่อการให้บริการต่างได้ เช่น Autonomous Car หรือรถยนต์ไร้คนขับ ก็จะต้องมีข้อมูลด้านการจราจรมากพอที่จะนำไปสร้าง AI ในการขับรถได้ หลังจากที่มี AI สำหรับการขับรถแล้วจึงจะนำไปออกแบบหุ่นยึ่นที่สามารถขับรถได้จริงได้ และระบบทั้งหมดนี้จะไม่สามารถดำเนินไปอย่างราบรื่นได้ถ้าไม่มีระบบการประมวลผลที่รวดเร็วผ่าน Quantum Computing และ การส่งข้อมูลที่รวดเร็วผ่าน Blockchain
Study Case: บริษัท Line พยายามติดต่อสัญญากับคอนโดราคาถูกเพื่อปล่อยสินเชื่อให้ Delivery ของ Line Man
เหตุการนี้อาจจะเกิดจากการที่ Line ได้ Customer Insight จากการเก็บข้อมูลมาว่าความต้องการหลังของอาขีพ Delivery คือการมีที่พักอาศัย ซึ่งอาจจะเป็น Condo ซึ่งหากข้อมูลที่ได้รับมาเป็นเรื่องจริงและ Line สามารถทำสัญญานี้ได้จริงจะนับเป็น Core Business ที่สำคัญมากส่วนหนึ่งของ Line เพราะค่าใช้จ่ายที่สูงที่สุดสำหรับธุรกิจ Online Delivery อย่าง Line Man, Grab Delivery หรือ Food Panda นั้นค่าใช้จ่ายที่สูงที่สุดคือ ค่าใช้จ่ายด้านการตลาดเพื่อสร้าง Delivery Man เพราะหากไม่มีคนกลุ่มนี้แล้ว ธุรกิจจะไม่สามารถเดินต่อได้เลย และเป็นกลุ่มที่มี Turn Over Rate สูงที่สุดเพราะไม่มีสัยญาใดๆในการเข้าร่วมงาน คนกลุ่มนี้จึงจะย้ายไปตามบริษัทที่ให้ผลประโยชน์มากที่สุด
หาก Line Man สามารถสร้างสัญญากับกลุ่ม Delivery Man ผ่านการปล่อยสินเชื่อเพื่อที่อยู่แล้ว Line จะเป็นเจ้าแรกที่สามารถแก้ไขปัญหา Turn Over Rate ที่สูงของพนักงานกลุ่มนี้ได้ และสามารถลด Cost จำนวนมากที่ต้องเสียให้กับค่าการตลาด และสร้างรายได้เสริมผ่านดอกเบี้ยจากการปล่อยสินเชื่อ และ Delivery Man กลุ่มนี้จะถูก Lock In กับบริษัท Line ทันที คล้ายกับ Contract Farming ที่เกิดขึ้นใน CP
Fintech Disruption
1. Banking Tech
2. Payments
3. Cyber Currency
4. Business Finance
5. Consumer Finance
6. Alternate Core
ปัจจุบันสิ่งที่เกิดขึ้นมากที่สุดคือ Payments ซึ่งเห็นได้ชัดเจนจาก E-wallet ที่เกิดขึ้นกับบริการต่างๆมากมายในประเทศไทย และอีกสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในประเทศไทยคือระบบการส่งข้อมูลแบบ Blockchain ซึ่ง Cyber Currency หรือ Crypto Currency ที่เกิดขึ้นผ่าระบบ Blockchain นั้นได้เป็นตัวพิสูจแล้วว่าผู้คนเชื่อถือในระบบจริง
ในด้านการเงินปัจจุบันเองก็มีการนำ AI มาใช้ในการทำธุรกิจเช่นกัน เช่น Robo advisor หรือ Algotrading แต่สิ่งที่ส่งผลต่อธุรกิจทางการเงินมากที่สุดคือการ Open API ของธนาคารกลาง การ Open API คือการให้นักการเงินและนักพัฒนาทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลทางการเงินของทุกธนาคารได้ ทำให้เกิดเป็นระบบ Open Banking ใน UK ซึ่งนับเป็นการเปลี่ยน Core Business ของธนาคารทั้งหลายไปเลยทีเดียว เพราะผู้ประกอบการทั่วไปสามารถเข้ามาให้บริการอื่นๆได้เช่นเดียวกับธนาคาร รวมไปถึงการให้บริการอื่นๆที่ธนาคารไม่สามารถให้บริการได้ด้วยเช่นเดียวกัน และไม่ว่าจะทำการเปิดบัญชีที่ธนาคารไหน ผู้ถือเงินจะสามารถเข้าถึงข้อมูลของตนเองได้ผ่านธนาคารทุกโดยไม่จำกัดแบรนด์ของธนาคาร จึงไม่มีความจำเป็นที่จะต้องเปิดกับธนาคารไดเพียงธนาคารหนึ่งอีกต่อไป นับเป็นการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มความสดวกให้ผู้บริโภคอย่างมหาสาร แต่สร้างความลำบากให้กลุ่มธนาคารเป็นอย่างมาก
สิ่งที่จะทำให้ธนาคารอยู่รอดได้ก็คือข้อมูล CRM ของลูกค้าที่คนภายนอกไม่สามารถเข้าถึงได้ เช่นข้อมูล KYC ของลูกค้า กลุ่มธนาคารจึงมุ่งเน้นไปที่การสร้างฐานข้อมูล CRM โดยการพัฒนาระบบ RPA: Robotic Process Autonomous เพื่อเพิ่มความสะดวกในการให้บริการแก่ลูกค้า และความรวดเร็วในการสร้างข้อมูล CRM แก่ธนาคาร สิ่งที่ตามมาคือการวางระบบที่เหมาะสม และความปลอดภัยในความเป็นส่วนตัว
More Service, More Users, High Scalability, More Complex Security เพื่อการทำธุรกิจที่ยั่งยืน การมองในระยะไกลจึงเป็นสิ่งที่จำเป็น ยกตัวอย่างง่ายๆ หากเราสร้างบ้านสองชั้นเพื่ออยู่กัน 1 ครอบครัว วันหนึ่งจะเปลี่ยนบ้านหลังนั้นเป็นคอนโดสูง 18 ชั้นเพื่อ 70 ครอบครัวก็ไม่สามารถทำได้เพราะรากฐานของระบบที่ไม่ดีพอ เพราะฉะนั้นการวางระบบในปัจจุบันถึงแม้จะเพื่อการให้บริการแก่คนกลุ่มน้อย แต่ต้องวางรากฐานให้เหมาะสมแก่การให้บริการแก่คนจำนวนมาก
ถึงแม้จะมีข้อมูล CRM ที่มากแต่การนำไปใช้เป็นเรื่องที่ยากเช่นเดียวกัน เพราะการใช้ข้อมูลเหล่านี้ไปทำธุรกิจเป็นเรื่องละเอียดอ่อน ในยุคที่ข้อมูลส่วนตัวสามารถเข้าถึงได้ง่าย ไม่ว่าจะผ่านการให้บริการต่างๆ หรือการใช้สื่อ Social Media การนำข้อมูลส่วนตัวของลูกค้ามาใช้จึงจำเป็นต้องมีการระมัดระวังที่มากกว่าปกติ เพราะอาจส่งผลเสียในระยะยาวให้แก้ธุรกิจได้ เช่น การแจ้งรายการชำระเงินทั้งหมดของบุคคลโดยมิได้รับการยินยอม อาจส่งผลเสียต่อตัวธนาคารเองได้ เพราะอาจเป็นการก้าวก่ายในชีวิตประจำวันของตัวลูกค้าจนเกินไป
ปัจจุบันการแข่งขันของธุรกิจทางธนาคารคือการหาข้อมูล
Financial Trails:
– Personal Detail
– Monthly Income
– Monthly Expense
– Transaction Data
ธนาคารใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการ
– วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า
– ทำการตลาด
– ฯลฯ
ทิศทางของธุรกิจในปี 2019
ด้วยคำพูดที่ว่า “Data is The New Oil” การมีข้อมูลที่มากในปัจจุบันจึงเป็นเรื่องที่จำเป็น แต่การมีข้อมูลที่เยอะ ไม่ได้นำไปสู่ความสำเร็จเสมอไป ข้อมูลที่มีจำเป็นจะต้องเป็นข้อมูลที่แม่นยำเช่นเดียวกัน เมื่อในทุกธุรกิจมีการมุ่งเน้นในการใช้ข้อมูลแล้ว ก็จะตามมาด้วยการพัฒนา AI และการนำไปใช้การสร้างผลิตภัณและให้บริการ
การวิเคราะห์ข้อมูล Augmented Analytics ในปัจจุบันยังมีความจำเป็นในการใช้ Citizen Data Scientist ในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ในอนาคตจะไม่มีความจำเป็นอีกต่อไป สิ่งที่จำเป็นคือ Developer ที่มีความสามารถในการสร้างระบบที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และบุคลากรทั่วไปจะสามารถใช้งานเครื่องมือเหล่านี้ในการทำธุรกิจได้
สิ่งที่สังคมจะให้ความสำคัญมากขึ้นคือความเป็นส่วนตัวในการรับบริการต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการใช้สื่อ Social Media ที่น้อยลง ความยินยอมที่จะเปิดเผยข้อมูลที่น้อยลง หรือการใช้บริการที่ไม่จำเป็นต้องเปิดเผยตัวตน