การเรียนรู้เทคโนโลยีเอไอ สำหรับคนทุกวัย ทุกอาชีพ เพื่อการทำงานและใช้ชีวิตในอนาคต

67355715_1443528119127857_3949384357528993792_n

เมื่อเช้านี้ผมดูสารคดีของ CNA (Channel News Asia) เรื่อง US-China Tech Rivalry ซึ่งมีการแสดงให้เห็นว่าในปัจจุบันประเทศจีนมีความก้าวหน้าในเรื่องของเทคโนโลยีเป็นอย่างมากโดยเฉพาะเรื่องของเอไอที่แฝงเข้ามาในชีวิตประจำวันตั้งแต่ การใช้ Facial Recognition ในการจดจำใบหน้า, การทำ Social Credit Scoring, การมีวัดที่ใช้มีระบบเอไอในด้านต่างๆ และการไปสวนสาธารณะที่มีระบบเอไอ

รัฐบาลจีนตั้งเป้าว่าจะเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีเอไอของโลก นอกจากจะพยายามดึงผู้เชี่ยวชาญทางด้านนี้เข้ามาทำงานและเรียนแล้ว ก็ยังเร่งพัฒนาบุคลากรทั้งที่เกี่ยวข้องโดยตรง และก็ให้ความรู้กับประชาชนทั่วไปเพื่อทำความเข้าใจกับเทคโนโลยีเอไอ ให้คนในทุกวิชาชีพได้เรียนเรื่องของเอไอ เข้าใจเรื่องเหล่านี้ตั้งแต่ระดับการศึกษาขึ้นพื้นฐาน เพื่อที่จะเข้าใจผลกระทบของเอไอ สามารถจะทำงานและใช้ชีวิตอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีเอไอได้

การศึกษาเรื่องเอไอจึงมีความจำเป็นสำหรับผู้คนทุกเพศ ทุกวัย ทุกวิชาชีพ ไม่ใช่เฉพาะคนในวิชาชีพไอทีซึ่งกลุ่มนั้นควรจะต้องเรียนแบบเจาะลึกในด้านการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีเอไอ ซึ่งอาจต้องเน้นเรื่องของคณิตศาสตร์ อัลกอริทึม และการเขียนโปรแกรม แต่คนทั่วไปควรที่จะเข้าใจความหมายของเอไอ เข้าใจความก้าวหน้าของเทคโนโลยี ผลกระทบการงานและสังคม ตลอดจนรู้จักการใช้เครื่องมือเอไอในชีวิตประจำวัน

ผมเองพยายามจะพัฒนาหลักสูตร “AI สำหรับคนทุกคน” และก็ได้ไปเจอหลักสูตร AI for everyone ของ Andrew Ng ก็เลยเป็นแนวทางส่วนหนึ่งในการทำสไลด์ แต่ก็ใช้ตำราอีกหลายเล่ม และข้อมูลที่ค้นคว้ามาเพื่อที่จะทำ Presentation ให้คนทั่วไปได้เข้าใจอย่างง่ายๆว่า เอไอคืออะไรและจะมีผลกระทบกับเราอย่างไร โดย Slides มีทั้งหมด 337 หน้าซึ่งแบ่งออกเป็นหัวข้อต่างๆดังนี้

  • Mega Trends:  เพื่อให้เห็นแนวโน้มของเทคโนโลยีที่มีผลกระทบต่อโลก
  • 5G: เทคโนโลยีในการสื่อสารที่จะมีผลกระทบกับเอไอ
  • Understanding AI: อธิบายความหมายของเอไอในด้านต่างๆพร้อมกับ คลิปสาธิตต่างๆ
  • ML vs. DL vs. DS: อธิบายความหมายของ Machine Learning, Deep Learning และ Data Science
  • AI Activities of Big Technology Companies: นวัตกรรมด้านเอไอของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง Google, Microsoft, Amazon หรือ Alibaba
  • AI Use Cases: ตัวอย่างการใช้เอไอของหน่วยงานต่างๆ
  • AI Demo: การสาธิตการใช้เอไอกับชีวิตประจำวัน
  • Big Data: อธิบายความหมายของ Big data และความสัมพันธ์กับเอไอ
  • AI Tools: ตัวอย่างเครื่องมือในการพัฒนาเอไอ
  • Building AI Company: แนวทางการพัฒนาองค์กรเข้าสู่ยุคเอไอ
  • AI Transformation Playbook: คู่มือการทำ AI Transformation  ของ  Andrew Ng
  • AI & Society: เอไอกับผลกระทบทางสังคม และยุทธศาสตร์ของประเทศต่างๆ

Screenshot 2019-06-30 16.35.55

นอกจากนี้ผมได้ให้ทีมงาน IMC Institute จัดทำวิดีโอที่ผมสอนในหลักสูตร Basic AI for Everyone  เมื่อปลายเดือนพฤษภาคมที่ผ่านและเผยแพร่ลงบน YouTube Channel ของ IMC Institute โดยมีตัวอย่างวิดีโอในหัวข้อต่างๆดังนี้

สุดท้ายนี้ในวันที่ 24-25 กรกฎาคมนี้ ทาง IMC Institute จะจัดงงานสัมมนา 2 วัน ที่จะทำให้คนเข้าฟังเข้าใจพลังมหาศาลของ AI และ Big Data ในองค์กร เห็นตัวอย่างจริง ของการทำ AI แบบง่ายๆ ด้วยเทคโนโลยี ที่เพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจ ในวันแรกที่จะเน้นเรื่องราววิวัฒนาการของ AI ความหมายของ AI ประโยชน์ของ AI และความสัมพันธ์กับ Big Data รวมถึงแนวทางการเปลี่ยนองค์กรเข้าสู่ยุค AI ซึ่งเป็นการบรรยาย กึ่งอบรม พร้อมทั้งมีการสาธิตระบบ AI ต่างๆประกอบ จากนั้นในวันที่สองจะแบ่งเป็น 2 ห้อง โดยห้องแรกจะเป็นการบรรยายในหัวข้อต่างๆทั้งด้าน AI และ Big Data และห้องที่สองจะเป็นการบรรยายกึ่งปฎิบัติการในการสร้างระบบ AI ต่างๆในองค์กร ที่จะแสดงให้เห็นว่าการทำ AI ในปัจจุบันง่ายมากๆจนใครๆ ก็ทำได้ ซึ่งผู้สนใจสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ www.imcinstitute.com/ai2019

ธนชาติ นุ่มนนท์

สถาบันไอเอ็มซี

การเริ่มต้นใช้ AI ในชีวิตประจำวัน

67355715_1443528119127857_3949384357528993792_n

(เอกสารนี้ส่วนหนึ่งผมเขียนโดยการสั่งงานด้วยเสียงผ่าน Voice typing ของ Google doc)

ทุกวันนี้ AI เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของผู้คนอย่างมาก เครื่องมือจำนวนมากที่เราใช้ในชีวิตประจำวันก็อาจมีระบบอัจฉริยะที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ฝังอยู่ ซึ่งบางทีเราก็อาจไม่ได้ใช้ฟังก์ชั่นเหล่านั้นเต็มที่หรือบางทีก็อาจไม่ทราบว่ามันคือเอไอที่แทรกซึมมาในชีวิตประจำวันเรียบร้อยแล้ว เช่น Google Map ที่นอกจากจะบอกเส้นทางเรา ยังสามารถคาดการณ์เวลาในการถึงที่หมาย การใช้ระบบอีเมล์ที่อาจคาดการณ์ Spam email ให้เราหรือตอบอีเมลให้เราอัตโนมัติ หรือการดูหนังผ่าน NetFlix ที่อาจแนะนำหนังที่เราชื่นชอบได้อย่างที่เราไม่คาดคิดว่าทราบได้อย่างไร

ในเมื่อ AI เริ่มเข้ามาในชีวิตประจำวันเรา และในอนาคตจะมีผลต่อการทำงาน ผมจึงอยากแนะนำให้เราใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อให้ได้ประสบการณ์และคุ้นเคยกับการใช้ AI โดยวิธีการง่ายๆก็อาจใช้โปรแกรมต่างๆในมือถือ  smartphone หรือเครื่องคอมพิวเตอร์ของท่านโดยใชโปรแกรมที่มีฟังก์ชั่น AI ต่างๆ

ตัวผมเองใช้มือถือ  iPhone แต่ก็มักจะโหลดโปรแกรม AI ของค่ายอื่นๆอาทิเช่น Google หรือ Xiaomi หลายๆตัวมาใช้อาทิเช่น Google Assistant, Google Home, Google Lens, Google Map, Mii Home เป็นต้น

ผมมีข้อแนะนำให้กับคนที่สนใจจะใช้ AI ว่าเราจะสัมผัสกับ AI ในชีวิตประจำวันได้อย่างไร โดยอาจเริ่มทดลองการใช้โปรแกรมต่างๆดังนี้

  • Google Assistant หรือ Siri โดย เราอาจทดลองใช้ คำสั่งง่ายๆในการสั่งงานด้วยเสียงเช่น “OK Google, what is the weather today?” หรือ “OK Google, say ‘I love you’ in Thai” หรือ “OK Google, shows my photos of animal” โดยเราอาจดูตัวอย่างการใช้ Google Assistant ได้จากคลิปนี้
  • Google Map จริงๆแล้วผมก็เชื่อว่าหลายคนได้เคยใช้ Google Map แต่บางคนอาจเพียงแค่ต้องการทราบเส้นทาง แต่แท้จริงแล้ว Google Map มีฟังก์ชั่นของ AI อยู่มากมายอาทิเช่นเราสามารถใช้ในการหาระยะเวลาที่จะไปถึงเป้าหมาย หรือเลือกเส้นทางที่ดีที่สุด หรือหาร้านอาหารใกล้ตัว แม้บางครั้ง Google Map ไม่ได้บอกได้ถูกต้อง 100% แต่การที่เราใช้เป็นประจำก็จะทำให้เราเข้าใจชีวิตประจําวันการใช้ AI มากขึ้น
  • การใช้ Gmail หรือ Google Calendarโปรแกรมเหล่านี้มีระบบ AI ที่ทำให้ได้มากกว่าการแค่ส่งอีเมลหรือตั้งเวลาปฏิทิน มันสามารถที่จะให้เราเลือกวันเวลานัดหมายได้อัตโนมัติ มี AI ในการที่จะตอบอีเมล์หรือเรื่องต่างๆได้ หรือเลือกให้นัดเวลาหลายๆคนที่ว่างพร้อมกันได้อัตโนมัติ นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมโยงกับ Google Assistantให้เรา ตรวจสอบ ตั้ง หรือลบปฎิทิน โดยสั่งงานด้วยเสียงได้
  • ทดลองใช้ ChatBot ของที่ต่างๆ เราจะพบว่าทุกวันนี้นี่หลายๆองค์กรมีการนำแชทบอทมาใช้ดังนั้นประสบการณ์ของการใช้แชทบอทก็จะทำให้เราเข้าใจเรื่องของ AI มากขึ้น
  • การใช้ Google Translator ในการแปลภาษาต่างๆอาทิเช่นการพูดแล้วให้แปลๆสดหรือการถ่ายรูปแล้วให้แปลอัตโนมัติ วิธีการนี้ผมใช้บ่อยเวลาเดินทางไปต่างประเทศหรือเจอคนต่างชาติที่พูดภาษาอังกฤษไม่ได้ บางครั้งเวลาเข้าไปร้านค้าเห็นข้อความภาษาต่างประเทศที่ไม่เข้าใจก็จะใช้กล้องส่องแลัวใช้ Google Translator แปลสดๆ
  • ทดลองใช้ Voice typing แทนที่จะใช้คีย์บอร์ดในการพิมพ์เอกสารโดยเปิดใช้โปรแกรม Google doc อย่างนม แม้ในบางครั้งอาจจะพิมพ์ไม่ถูกต้อง 100% แต่ประสบการณ์การใช้งานจะทำให้เราเห็นประโยชน์ของ AI มากขึ้นและในอนาคตผมเชื่อว่า Voice typing จะเก่งกว่านี้อีกมากจนเราอาจไม่ต้องพิมพ์เอง

Screenshot 2019-06-24 08.48.14

รูปที่ 1: ตัวอย่างการทำ  Voice Typing โดยใช้ Google Doc

  • การใช้ Google Lens เป็นโปรแกรมที่เราสามารถใช้ในการหาได้ว่ารูปนั้นคืออะไร อาจเป็นสถานที่ ต้นไม่ ร้านค้า หรือสินค้าต่างๆ โปรแกรมก็จะสามารถและค้นหาความหมายให้เราได้

Screenshot 2019-06-24 17.29.20

รูปที่ 2: ตัวอย่างการใช้ Google Lens เพื่อแปลเอกสารสดๆจากกล้อง

Screenshot 2019-06-24 17.35.00

รูปที่ 3: ตัวอย่างการใช้ Google Lens เพื่อค้นหาสินค้าจากรูป

  • ติดตั้ง App ใหม่ๆที่มีระบบ AI เพื่อทดลองเล่นเช่นโปรแกรมการแต่งภาพอย่าง FaceApp หรือโปรแกรมสั่งงานด้วยเสียงต่างๆ

การเริ่มต้นใช้ AI จากโปรแกรมเหล่านี้จะทำให้เราคุ้นเคยกับระบบ AI มากขึ้น และก็เป็นการเตรียมความพร้อมของตัวเองสู่การใช้ชีวิตในโลกของอุตสาหกรรม 4.0 และอาจขยายต่อไปใช้ในเรื่องอื่นๆเช่นการใช้ Smart home หรือการทำงานโดยใช้เครื่องมือที่มีระบบ AI มาเสริม

ธนชาติ นุ่มนนท์

สถาบัน

FinTech Trends 2019

screenshot 2019-01-14 08.52.19

เมื่อวันที่ 24 มกราคมผมไปบรรยายให้ที่บริษัท Wealth Management (WMSL)  ซึ่งทีมงานก็ได้เคยเชิญไปหลายครั้ง โดยมีบรรยายแบบกันเองและมีแขกผู้ใหญ่หลายท่าน ซึ่งคุณสมเกียรติ ชินธรรมมิตร์ CEO ของ WMSL ได้กรุณาสรุปเนื้อหาการบรรยายของผมไว้ ผมจึงขออนุญาตท่านนำมาแชร์ไว้ในนี้เผื่อคนอื่นๆจะได้มีโอกาสได้อ่านสรุปดังกล่าว สำหรับสไลด์การบรรยายของงานนี้สามารถดูได้ที่ https://tinyurl.com/fintech2019-imc

Screenshot 2019-02-07 09.43.34

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

AI คือหัวใจสำคัญของการทำ Digital Transform และข้อมูลคือองค์ประกอบหลักของ AI

วันก่อนผมไปเวทีเสวนาในงานประชุมของกลุ่ม DTGO ในหัวข้อ AI in the new era ร่วมกับกูรูหลายๆท่านในวงการไอทีเมืองไทย เราทุกคนเห็นพ้องต้องกันว่ายุคนี้เป็นยุคของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ AI จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงองค์กรในหลายๆด้าน แต่ปัญหาหนึ่งที่เป็นคำถามน่าสนใจก็คือว่าอะไรที่อาจเป็นอุปสรรคทำให้ AI  ไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง คำตอบที่ผมให้ก็คือการขาดข้อมูลขนาดใหญ่

อย่างที่ผมเคยเขียนไว้ในบทความก่อนว่า องค์ประกอบสำคัญของ AI ก็คือการที่จะต้องมีข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) แล้วใช้ Machine Learning มาเป็นอัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูล (ดูบทความได้ที่ การเตรียมเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรเพื่อรองรับ AI) ซึ่งความถูกต้องของ AI อยู่ที่การมีข้อมูลที่มากพอ และการใช้อัลกอริทึมอย่าง Deep Learning ที่สามารถจะจำลองโมเดลของ Neural Networks ที่ใหญ่ขึ้นได้  (โดยต้องมีระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพที่มากขึ้น) ดังแสดงในรูปที่ 1 ซึ่งถึงแม้ว่าเราจะสามารถพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อนขึ้น แต่หากยังขาดข้อมูลที่มากพอหรือไม่มีระบบประมวลขนาดใหญ่ก็ยากที่จะได้ AI  ที่มีความถูกต้องที่ดีพอใช้งาน

Screenshot 2019-02-06 09.53.29

รูปที่ 1 แสดงความสัมพันธ์ของขนาดข้อมูล ขนาดของโมเดล กับความถูกต้องของ AI [จาก Data Analytics and Artificial Intelligence in the era of Digital Transformation, Google]

และถ้าเราพิจารณาการทำ AI ในช่วงเวลาต่างๆ ที่ทาง Dr. Kai-Fu Lee  ได้เขียนไว้ในหนังสือ AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order ว่าแบ่งออกเป็น  4 คลื่นดังรูปที่ 2 กล่าวคือ

  • คลื่นที่ 1 เริ่มต้นในปี 1998 ยุคของ  Internet AI คือการทำ AI จากข้อมูลที่อยู่ในบริษัทอินเตอร์เน็ตต่างๆเช่น Google, Amazon, Facebook, Alibaba ซึ่งในกลุ่มบริษัทที่มีผู้ใช้งานมากกว่าก็จะมีข้อมูลมากกว่าจะได้เปรียบ และก้มีแนวโน้มที่ให้เห็นว่าบริษัทในประเทศจีนที่มีผู้ใช้จำนวนมากเช่นการใช้มือถือ การใช้  E-commerce เริ่มจะมีความแม่นยำที่ดีกว่าบริษัทในประเทศอื่นๆ
  • คลื่นที่ 2  เริ่มต้นในปี 2004 ยุคของ  Business AI คือการทำ AI จากข้อมูลบริษัทที่ทำธุรกิจทั่วไปเช่น บริษัทด้านการเงิน ร้านค้าปลีก หน่วยงานภาครัฐ ซึงกรณีนี้บริษัทจะต้องมีข้อมูลของธุรกรรมต่างๆที่สะสมมามากพอ และความแม่นยำในการทำ AI ก็อาจยังมี Factor อื่นๆจากภายนอกที่ต้องเข้ามาพิจารณาอีกมากมายนอกเหนือจากข้อมูลภายในองค์กร เช่นด้านการเมือง ด้านสังคม ด้านเศรษฐกิจ
  • คลื่นที่ 3  เริ่มต้นในปี 2011 ยุคของ  Perception AI คือการทำให้ AI มองเห็น ได้ยิน หรือพูดได้ เช่นการทำ Face recognition, speech recognition หรือ Natural language processing ซึ่งความถูกต้องของ AI จะใช้ข้อมูลมาตรฐานที่มีขนาดใหญ่ และความสามารถในการสร้างอัลกอริทึมที่มีโมเดลที่ดีและมีขนาดใหญ่ ซึ่งในปัจจุบันบริษัทที่มีระบบประมวลผลขนาดใหญ่อย่าง Google, Amazon, Microsoft,  Alibaba หรือ Huawei สามารถที่จะพัฒนาทำให้ AI ทำเรื่องเหล่านี้ได้ดีขึ้นมากจนบางครั้งเก่งกว่ามนุษย์
  • คลื่นที่ 4  เริ่มต้นในปี 2015 ยุคของ  Autonomous AI คือการทำให้ AI เคลื่อนที่ได้โดยอัตโนมัติ เช่นรถยนต์ไร้คนขับ หรือโดรนอัตโนมัติ ซึ่งบริษัทต่างๆเช่น Teslo, Uber หรือ Waymo ต่างๆก็เร่งพัฒนาโดยการสร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่และพัฒนาอัลกอริทึมโมเดลแข่งกัน ซึ่งในอนาคตก็จะเห็นระบบนี้ที่ดีขึ้นเรื่อยๆ

Screenshot 2019-02-06 10.02.53

รูปที่ 2 ยุคต่างๆของ AI [จาก AI Frontiers : The Era of Artificial Intelligence, Dr. Kai-Fu Lee]

จากที่กล่าวมาจะเห็นว่าถ้าธุรกิจอยากจะทำ AI ซึ่งก็เป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการทำ Digital Transformation  ธุรกิจเหล่านั้นก็จะต้องมีข้อมูลขนาดใหญ่ ถึงจะได้เปรียบคู่แข่ง บริษัทอย่าง Netflix, Uber, Agoda หรือ Alibaba มีจุดเด่นคือเป็นบริษัทที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาเพื่อที่จะทำปัญญาประดิษฐ์ มาทำ Data Analytics เพื่อให้เข้าใจลูกค้าและแนวโน้มต่างๆได้ดีขึ้น ดังนั้นก่อนที่บริษัทจะคิดว่าเราจะทำ AI  อะไร สิ่งแรกที่จำเป็นอย่างยิ่งคือการมีกลยุทธ์ด้านข้อมูล การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆเพื่อมาสร้าง Data Platform ที่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อไปได้ ซึ่งผมจะเขียนเพิ่มเติมในตอนถัดไปว่าเราจะเอาข้อมูลมาจากไหน

Screenshot 2019-02-06 10.26.29

รูปที่  3 การรวบรวมข้อมูลสร้าง Data Platform [จาก Data Analytics and Artificial Intelligence in the era of Digital Transformation, Google]

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

งานสัมมนา IT Trends 2019 ของสถาบันไอเอ็มซี Putting Digital Transformation to Work

Screenshot 2018-10-22 13.30.30

IMC Institute จัดงานสัมมนา IT Trends มาต่อเนื่องกันทุกปี ทุกครั้งจะเชิญวิทยากรผู้ทรงคุณวุฒิในประเทศมายี่สิบกว่าท่านเพื่อจะ Update ในปีถัดไปว่าแนวโน้มด้านไอทีของบ้านเราจะมีเทคโนโลยีและความเคลื่อนไหวต่างๆของอุตสาหกรรมด้านใดที่สำคัญ ในปีนี้ทาง IMC Institute ก็จัดงานนี้ร่วมกับทาง บริษัท Optimus (Thailand) เป็นปีที่หก โดยกำหนดจัดงานขึ้นในวันที่  12-13 ธันวาคม 2561 ที่โรงแรมสวิสโซเทล เลอ คองคอร์ด  โดยได้เชิญวิทยากรมาทั้งหมด 35 ท่านโดยตั้งเป็นหัวข้อว่า Putting Digital Transformation to Work ทั้งนี้จะเน้นเรื่องของแนวโน้มด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่จะมีผลกระทบต่อ Digital Transformation ขององค์กร (ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ www.imcinstitute.com/IT-Trends-2019)

ทั้งนี้เมื่อพิจารณาดู Gartner IT Strategic Trends 2019 เราอาจไม่เห็นความแตกต่างกับปีที่ผ่านมาๆมากนัก โดยจะแบ่งเป็นสามด้านเช่นเดิมคือ Intelligent, Digital และ Mesh แต่เนื้อหาโดยละเอียดจะเห็นประเด็นที่น่าสนใจเพิ่มเติมในบ้างด้านเช่น Intelligent จะกล่าวถึง augmented analytics และ AI-driven development ที่จะทำให้การพัฒนา AI เป็นไปได้ง่ายและอัตโนมัติมากขึ้น นอกจากนั้นก็ยังเน้นเรื่องของ   Empowered edge และ Immersive technologies ในกลุ่มของ Digital  และยังกล่าวถึง Smart spaces อย่างเช่น Smart city ซึ่งจะเห็นสภาพแวดล้อมที่ผสมกันกับโลก Physical ปัจจุบันกับโลกดิจิทัล สุดท้ายก็ชี้เห็นถึง Quantum computing ที่กำลังเข้ามาซึ่งจะทำให้การประมวลผลต่างๆได้อย่างรวดเร็วมหาศาล รวมถึงเรื่องของ Digital ethics and privacy ที่กำลังกลายเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง

PR_499538_Top_10_Technology_Trends_for_2019_Infographic

จาก IT Trends ที่กล่าวมาทำให้ทีมงานของ  IMC Institute และ Optimus (Thailand) มีความเห็นร่วมกันว่า IT Trends อาจเปลี่ยนแปลงไม่มากนักแต่สิ่งสำคัญคือองค์กรจะต้องนำการเปลี่ยนแปลงมาใช้ในองค์กรให้ได้ ต้องเข้าใจให้ได้ว่า IT Trends ที่เข้ามาจะมีผลกระทบกับองค์กรอย่างไร เช่นการเข้ามาของ AI ทั้งในเรื่องของ Autonomous things หรือ Development Tools จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างไร ดังนั้นเราจึงกำหนด Theme ในปีนี้ให้เป็นหัวข้อ Putting Digital Transformation to Work โดยการสัมมนาสองวัน ในวันแรกจะเชิญวิทยากรหลายๆท่านมาบรรยายให้เห็นการเปลี่ยนแปลงรวมถึงแนวโน้มเทคโนโลยีในปีหน้าอาทิเช่น

  • คุณธันยวัชร์ ไชยตระกูลชัย: ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด บรรยายหัวข้อ  Digital Transformation is Faster than We Expected
  • ดร.มนู อรดีดลเชษฐ์ บรรยายหัวข้อ IT Trends & Digital Transformation
  • ดร.พันธุ์อาจ ชัยรัตน์ ผู้อำนวยการสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (องค์การมหาชน) จะมาบรรยายหัวข้อ Innovation & Digital Transformation
  • พันเอก ดร.เศรษฐพงค์ มะลิสุวรรณ บรรยายหัวข้อ  Digital Disruption
  • ดร.พีรเดช ณ น่าน Digital Futurist & CIO World Business Columnist บรรยายหัวข้อ  5G & Digital Transformation
  • ผศ. ดร. เด่นพงษ์ สุดภักดี: รองอธิการบดีฝ่ายวิชาการและสื่อสารองค์กร มหาวิทยาลัยขอนแก่นบรรยายหัวข้อ  IT Trends disrupt Government Sector
  • ผศ.ดร.จิรพันธ์ แดงเดช CTO, Merlin’s Solutions International บรรยายหัวข้อ AI & Digital Transformation

สำหรับวันที่สอง เราจะแบ่งห้องการบรรยายเป็นสามห้องและมีวิทยากรร่วมบรรยายประมาณ 30 ท่านโดยมี Track ต่างๆอาทิเช่น

  • Smart Media/Communication Track
  • Smart FSI Track
  • Future Technology Track
  • Smart Manufacturing Track
  • Smart Government Track

ท่านที่สนใจรายละเอียดการสัมมนาก็ลองสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ 087-593-7974 หรือ contact@imcinstitute.com

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

AI, Scalability และ Security คือความท้าทายของการพัฒนาระบบไอทีในปัจจุบัน

Screenshot 2018-09-01 10.39.18

วันพฤหัสบดีที่ผ่านมาผมมีโอกาสไปบรรยายที่ Software Park ในงานสัมมนา  Developers for Disruptive Era ในหัวข้อ Trend of Technology Skill for Developers โดยผมมีสไลด์ในการบรรยายดังนี้ >> Slide การบรรยาย Software ParkScreenshot 2018-09-01 10.41.19

สิ่งหนึ่งที่กล่าวในการบรรยายคือการพัฒนาซอฟต์แวร์ในวันนี้ไม่ใช่เน้นที่ Mobile First อีกต่อไป แต่เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุค AI First ซอฟต์แวร์ในยุคต่อไปจะต้องมีระบบปัญญาประดิษฐ์ฝั่งอยู่ เราคงไม่ได้เน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์ระบบ CRM, ERP, ระบบ Enterprise, ระบบบริการ หรือ  Mobile application ต่างๆเพียงอย่างเดียว แต่ซอฟต์แวร์ในอนาคตต้องชาญฉลาด ต้องสามารถบอกผู้ใช้ได้ว่าจะต้องทำอะไร ดังนั้นซอฟต์แวร์ที่จะแข่งขันได้ในอนาคตต้องเน้นปัญญาประดิษฐ์ และต้องมีทีมงานเข้าใจด้าน Machine Learning หรือ  AI ในการร่วมพัฒนา

นอกจากนี้ผมยังเน้นให้เห็นว่าในปัจจุบันเรากำลังก้าวเข้าสู่โลกดิจิทัลคนเข้ามาใช้ไอทีกันมากขึ้น มีอุปกรณ์ต่างๆเข้ามาใช้งานมากขึ้น ระบบก็จะมีความซับซ้อนมากขึ้น ตวามท้าทายในวันนี้ก็คือการทำให้ระบบมีเสถียรภาพ สามารถรองรับผู้ใช้จำนวนมากได้ (สามารถ Scale ได้) และต้องมีระบบความปลอดภัยที่ดี เทคโนโลยีและทักษะการพัฒนาระบบไอทีวันนี้เปลี่ยนแปลงไปมาก การพัฒนาระบบใหญ่ๆไม่ใช่เรื่องง่าย คนไอทีจำนวนมากอาจสามารถที่จะสร้างระบบเล็กๆที่เปรียบเสมือนบ้านสองชั้นได้ แต่พอเจอระบบใหญ่ที่เราอาจเปรียบกับการต้องสร้างตึกสูง มันย่อมจะมีความซับซ้อนมากมาย ต้องการคนออกแบบที่เป็น ต้องการผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งบ้านเรายังขาดบุคลากรที่มีความรู้ความเข้าใจระบบและเทคโนโลยีในการพัฒนาระบบที่เปลี่ยนไป

ผมพูดในที่บรรยายแล้วยกตัวอย่างให้เห็นว่า เราเริ่มเห็นระบบไอทีใหญ่ต่างๆในบ้านเราที่มีผู้ใช้จำนวนมากล่มบ่อยๆเวลามีผู้ใช้งานจำนวนมากอาทิเช่น ระบบการจองตํ๋ว ระบบลงทะเบียนการศึกษา หรือแม้แต่ระบบธนาคารต่างๆ ปัญหาไม่เพียงแต่เกิดจากด้านฮาร์ดแวร์ที่อาจรองรับไม่ได้ แต่ยังรวมไปถึงการออกแบบสถาปัตยกรรมไอทีทั้งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ดี เรามักจะคิดว่าคนไอทีที่ทำระบบเล็กๆนำเสนอ Application หรือไอเดียที่ดีแล้วสามารถจะ Scale มาทำระบบขนาดใหญ่ ซึ่งโดยแท้จริงแล้วอาจต้องปรับทักษะและวิธีการอย่างมาก

แนวคิดในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในอนาคตอยู่ที่การทำงานแบบร่วมมือกัน (Collaboration)  จะต้องเน้นเรื่องของ  Cloud, Agile, DevSecOp, Containerและ Microservices  เราต้องเน้นการพัฒนา API มากขึ้น และต้องสร้างสถาปัตยกรรมที่เป็น Hyper-Agile ระบบไอทีขนาดใหญ่มันแตกต่างกับระบบเล็กมากเราต้องการผู้รู้และผู้เชี่ยวชาญ ถึงเวลาที่ทุกฝ่ายต้องเร่งลงทุนกับระบบไอทีเพิ้ม และต้องพัฒนาคน ก่อนที่เราจะสายไป แล้วทำให้ระบบในประเทศเราพยุกขะงักบ่อยๆแล้วเกิดความเสียหายในอนาคตเมื่อเข้าสู่ยุค Thailand 4.0 ที่มีผู้ใช้ไอทีจำนวนมากอย่างแท้จริง โดยทักษะด้านไอทีที่เราอาจต้องการในอนาคตอาจมีดังนี้

  • Experience With AI & Machine Learning
  • Data Science Talent
  • Mobile Application Development
  • Ability To Adapt To New Tech.
  • Talent For PaaS In The Cloud
  • Coding And Engineering Experience .. DEvSecOp
  • Any Skills Related To Analytics
  • Blockchain
  • Cyber security
  • Digital Transformation

ธนชาติ นุ่มมนท์

IMC Institute

การดูงาน China IT Expo 2018 ที่เมืองเซินเจิ้น วันที่ 9-11 เมษายน 2018

55661635_1351601811653822_8418504803490988032_o

ช่วงวันที่ 9-11 เมษายนที่ผ่านมา ทางสถาบันไอเอ็มซีได้จัดทริปไปดูงาน ที่เมืองเซินเจิ้น  (Shenzhen)  ประเทศจีน อีกครั้งหนึ่งโดยได้พาไปดูงาน The 6th China Information Technology Expo 2018 ซึ่งนับเป็นครั้งที่สองที่ทางสถาบันไอเอ็มซีพาไปดูงานที่เมืองเซินเจิ้น โดยครั้งแรกก็เคยพาผู้เข้าอบรมไปดูงาน China Hi-Tech Fair 2017  เมื่อเดือนพฤศจิกายนปืที่แล้ว (ดูบทความ เซินเจิ้น Silicon Valley ด้าน Hardware)

30516172_1069055216575151_5553812581140922368_n

งานนี้อาจจะไม่ยิ่งใหญ่เท่ากับงาน China Hi-Tech Fair แต่ก็มีทั้งหมด 9 Hall และแต่ละฮอลล์ก็มีบูธต่างๆจากผู้ประกอบการและผู้ผลิตมากมาย จำนวนเป็นพันราย ที่น่าสนใจคือสิ่งที่มาแสดงทั้งหมดนั้นเป็นสินค้าที่ผลิตในประเทศจีน และโดยมากเป็นโรงงานที่อยู่ในเซินเจิ้นเอง

 

Screenshot 2018-04-16 09.53.22

รูปที่ 1 ผังงาน China IT Expo 2018

ใน Hall 1 จะเป็นฮอลล์หลัก ที่กำหนด Theme เป็น Smart Home และ Intelligent Terminal ที่นำอุปกรณ์จากแบรนด์เครื่องใช้ไฟฟ้าในบ้านยี่ห้อต่างๆของจีนมาให้ชมอย่าง  SKYWORTH, CHIQ, ZTE หรือ TCL  โดยในฮอลล์นียังจะมีโซลูชั่นที่แสดงระบบอัจฉริยะต่างๆอาทิเช่นระบบ Facial Recognition หรือระบบ Smart classroom และก็มีกลุ่มของที่แสดงอุปกรณ์ด้าน Semiconductor อื่นๆอีกมาก

รูปที่ 2 ตัวอย่างบูธต่างๆที่อยู่ใน Hall 1

Hall 2 จะเป็นส่วนทีนำผู้ผลิต Display ต่างๆของจีนที่ทำ LCD, OLED หรือ LED ที่มีรวมกัน 200 กว่ารายมาแสดง โดยนำเทคโนโลยี Display ล่าสุดมาให้ดู ซึ่งเราจะเห็นถึงความก้าวหน้าด้านนวัตกรรมการผลิตอุปกรณ์แสดงผลของจีนที่มีโรงงานจำนวนมากอยู่ในเมืองเซินเจิ้น ส่วน Hall 3  และ Hall 4 เป็นทางด้าน Intellient manufacturing และ 3D Printing รวมถึง Industrial Robots และ Intelligent System ที่ได้นำบริษัทที่ผลิตหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติสำหรับโรงงานอุตสาหกรรมในจีนมากกว่า 150 รายมาแสดง ซึ่งที่เห็นจากงานนี้ทำให้ไม่แปลกใจกับนโยบาย Dark Factory  ของจีนที่เน้นจะนำระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้ในโรงงานของจึน และใช้แรงงานคนน้อยลง

รูปที่ 3 ตัวอย่างบูธต่างๆที่อยู่ใน Hall 2-3

Hall 5 เป็นส่วนที่แสดงโซลูชั่นด้านปัญญาประดิษฐ์​ (Artificial Intelligence) โดยจะเห็นผู้ผลิตระบบหุ่นยนต์ในจีนประมาณ 30 รายมาแสดง ตั้งแต่หุ่นยนต์ในบ้าน ร้านอาหาร หรือหุ่นยนต์เพื่อการศึกษาสำหรับเด็ก ทำให้เห็นถึงความก้าวหน้าองค์ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์จีนที่คิดว่าน่าจะเป็นอันดับต้นๆของโลกแล้ว  ส่วน Hall 6 เป็นฮอลล์ที่แสดงโซลูชั่น IoT โดยเน้นด้าน Smart city, อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ด้าน IoT รวมถึงด้าน Interactive Entertainment มาแสดงจำนวนมาก

รูปที่ 4 ตัวอย่างบูธต่างๆที่แสดงด้านหุ่นยนต์

Hall 7 และ 8 จะเน้นด้านรถยนต์ไฟฟ้าและเทคโนโลยีด้าน Connected car รวมถึงแบตเตอรี่สำหรับรถยนต์ต่างๆจำนวนมาก โดยเราจะเห็นบริษัทผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้าหลายๆยี่ห้อของจีนนำรถมาแสดง ทั้งนี้เมืองเซินเจิ้นเองก็มีเป็นศูนย์กลางการวิจัยและการผลิตรถยนต์ไฟฟ้ายี่ห้อ BYD ซึ่งเป็นผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้าใหญ่อันดับสองของโลก โดยผลิตส่งออกไปขายในหลายๆประเทศทั่วโลก ซึ่งเฉพาะที่ผลิตและส่งมอบในจีนก็มีถึงปีละ 171,000 คัน ซึ่งถ้าเรามาที่เมืองเซินเจิ้นก็จะเห็นรถยนต์ BYD วิ่งกันอยู่จำนวนมากทั้งเป็นรถส่วนตัว รถแท็กซี่ และรถเมล์ สำหรับ Hall 9 ก็เป็นส่วนแสดงอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทั่วๆไปที่โรงงานมากกว่า 200 รายในจีนมาแสดง

รูปที่ 5 ตัวอย่างบูธต่างๆที่อยู่ใน Hall 7-8

รูปที่ 6 ตัวอย่างบูธต่างๆที่อยู่ในงาน

การมางาน China IT Expo ครั้งนี้ยิ่งทำให้มั่นใจมากขึ้นว่า ประเทศจีนกำลังแซงหน้าหลายๆประเทศในโลกด้านเทคโนโลยีไอที และเซินเจิ้นกำลังกลายเป็น Silicon Valley ด้านฮาร์ดแวร์ของโลกอย่างแท้จริง ทางสถาบันไอเอ็มซีก็คงจัดไปดูงานที่เซินเจิ้นอย่างต่อเนื่องโดยครั้งถัดไปตั้งใจจะจัดไปในกลางเดือนพฤศจิกายนปีนี้ สำหรับงาน China Hi-Tech Fair 2018

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

เมษายน 2561

Screenshot 2018-04-16 11.55.45