การพัฒนาเทคโนโลยี AI & Ecosystem ในประเทศไทย และการใช้เทคโนโลยี AI ผ่านกลยุทธ์ “Open Innovation” ของ SCG
จากบทความที่แล้ว ที่ได้มีการกล่าวถึง การแข่งขันของประเทศมหาอำนาจ ซึ่งได้แก่ สหรัฐอเมริกา , จีน และสหภาพยุโรป ในการก้าวขึ้นเป็นผู้นำทางเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence; AI) และแผนยุทธศาสตร์ AI2030 ของประเทศจีนในการแซงคู่แข่ง อาทิเช่น สหรัฐฯ เพื่อขึ้นนำเป็นจ้าวแห่งยุทธจักร AI หรือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ในความเป็นจริง ไม่เพียงแต่ ประเทศมหาอำนาจที่กล่าวไปแล้วข้างต้น ที่ได้มุ่งเน้นการพัฒนาเทคโนโลยี AI เนื่องจาก AI ถือเป็นเทคโนโลยีที่สร้างความเปลี่ยนแปลงให้เกิดขึ้นกับสังคมในทุกภาคส่วน ไม่ว่าจะเป็นภาคของธุรกิจ อุตสาหกรรม หน่วยงานรัฐ และความเป็นอยู่ในชีวิตประจำวันของคนในสังคม เพราะ AI ถือเป็นเทคโนโลยีที่มีความสามารถคล้ายกับสมองของมนุษย์ ที่สามารถเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ที่ซับซ้อนได้ เช่น จดจำ แยกแยะ ให้เหตุผล ตัดสินใจ คาดการณ์ สื่อสารกับมนุษย์ ในบางกรณีอาจไปถึงขั้นเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง จึงทำหน้าที่แทนคน และ/หรือทำงานร่วมกับคน ได้ดีและมีประสิทธิภาพ ประสิทธิผล ในระยะเวลาที่สั้น ซึ่งขั้นอยู่กับเนื้องานนั้นๆ ดังจะเห็นได้จากภาพด้านล่างที่แสดงถึงตัวอย่างการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในภาคธุรกิจ ในต่างอุตสาหกรรม
ดังนั้น ประเทศที่พัฒนาเทคโนโลยี AI ได้อย่างรวดเร็ว และสามารถประยุกต์ใช้ในบริบทที่หลากหลาย จะสร้างความได้เปรียบในหลายมิติ และเพิ่มขีดสามารถด้านการแข่งขันของประเทศ อาทิเช่น การลดต้นทุน และค่าใช้จ่าย, การยกระดับคุณภาพชีวิต, ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพิ่มศักยภาพด้านผลผลิต เป็นต้น ดังคำกล่าวของ วลาดิเมียร์ ปูติน ประธานาธิบดีรัสเซีย ที่กล่าวไว้ว่า “ผู้ที่ครอบครององค์ความรู้ด้าน AI ได้จะเป็นผู้ที่ครองโลก” ซึ่งสอดคล้องกับการที่ประเทศมหาอำนาจหลาย ๆ ประเทศ ได้มีนโยบายการพัฒนา AI ของประเทศ เช่น
- รัฐบาลประเทศจีน มีแผนยุทธศาสตร์ ผลักดันประเทศจีนไปสู่การเป็นผู้นำด้าน AI ภายในปี 2030 โดยได้ทำความร่วมมือกับ Giant Tech Companies เช่น Tencent, Baidu, Alibaba, Huawei เป็นต้น ในการพัฒนาเทคโนโลยี AI ดังที่กล่าวไว้ในบทความที่แล้ว
- รัฐบาลประเทศญี่ปุ่น ได้มีการออกนโยบายสังคม 5.0 ของญี่ปุ่น เป็นการนำระบบฐานข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data มาใช้ร่วมกับหุ่นยนต์ พร้อมทั้งเชื่อมโยงระบบเข้ากับ IoT ซึ่งจะเป็นการทำให้กิจวัตรประจำวันของคนญี่ปุ่น ตลอดจนบริษัทห้างร้านต่าง ๆ มีความสะดวกรวดเร็วยิ่งขึ้น
หลายๆคนอาจสงสัยว่า แล้วประเทศไทยให้ความสำคัญกับการพัฒนาเทคโนโลยี และทรัพยากรมนุษย์ในด้าน AI หรือไม่? มีแผนยุทธศาสตร์ หรือแม่บทอย่างไร? และองค์กรในไทยมีการนำ AI มาในองค์กรอย่างไร?
แผนยุทธศาสตร์การพัฒนา AI และ Ecosystem ในประเทศไทย
วันที่ 25 กุมภาพันธ์ 2564 คณะทำงานจัดทำแผนแม่บทปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย เริ่มเดินหน้าจัดทำแผนแม่บทปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ เพื่อการพัฒนาประเทศไทย โดยมี ศาสตราจารย์ ดร.นพ.สิริฤกษ์ ทรงศิวิไล ปลัดกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม และนางสาวอัจฉรินทร์ พัฒนพันธ์ชัย ปลัดกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ประธานคณะทำงานร่วมฯ เป็นประธานการประชุมที่จัดขึ้น
โดยคณะทำงานฯ ได้ตั้งเป้าวิสัยทัศน์สำคัญร่วมกันไว้ว่า “ประเทศไทยจะเป็นประเทศชั้นนำในการพัฒนาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชนภายในปี พ.ศ.2570” โดยร่างแผนแม่บทปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติฯ และร่างแผนงานและเป้าหมายสำคัญภายใต้แผนแม่บทฯ มีรายละเอียดดังรูปด้านล่าง
(ร่าง) แผนแม่บทปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2564-2570)
(ร่าง) แผนงานและเป้าหมายสำคัญภายใต้แผนแม่บทปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2564-2570)
การพัฒนา AI ในประเทศไทย
สำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในประเทศไทยนั้น พบว่า ได้มีการวิจัย พัฒนา และนำ AI มาประยุกต์ใช้เป็นเวลากว่าสิบปีแล้ว ผ่านการวิจัยพัฒนาองค์กรภาครัฐ, ภาคเอกชน, และความร่วมมือกับบริษัท AI ในประเทศไทย และต่างประเทศ ซึ่งการพัฒนา AI ในประเทศไทย นับว่ามีสัญญาณที่ดี จากการการสนับสนุนของรัฐที่สร้าง AI Infrastructure (ดังแสดงในภาพด้านล่าง) และ Ecosystem ในประเทศไทย ซึ่ง AI ถูกประยุกต์ใช้ในองค์กรเอกชนชั้นนำ (โดยส่วนใหญ่จะเป็นการทำ Open Innovation เพื่อนำเทคโนโลยี AI จากต่างประเทศมาใช้ในองค์กร) โดยในเดือนกันยายน 2563 มีการลงนามความร่วมมือด้านปัญญาประดิษฐ์ถึง 3 ด้าน ได้แก่ พิธีลงนามกฎบัตรภาคีปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (Thai AI Consortium), พิธีเปิดโครงการ Super AI Engineer และพิธีลงนามบันทึกข้อตกลงความร่วมมือการจัดการองค์ความรู้ดิจิทัลการรับรองและพัฒนาทักษะด้านปัญญาประดิษฐ์ของประเทศ (AI Academy Alliance) และปี 2564 ที่ได้มีการร่างแผนยุทธศาสตร์ AI ดังที่ได้กล่าวไปแล้วข้างต้น
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วยประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยี และโครงสร้างปัจจัยพื้นฐานต่างๆ เช่น 5G, Smart Phone เป็นต้น ทำให้เกิดการกระตุ้นการพัฒนาและใช้ AI แบบก้าวกระโดด ในบริษัทเอกชนชั้นนำหลายบริษัทฯ อาทิเช่น:
ด้านการเงินและธนาคาร
ธนาคารหลายแห่งได้มีการนำเอาระบบ AI เข้ามาเป็น Back-end operational infrastructure เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า เช่น
- กลุ่มบริษัท SCB Abacus ได้ใช้ระบบ AI ในการสร้างแอพพลิเคชั่น SCB Easy รวมถึงได้ใช้ AI พัฒนาสินเชื่อแม่มณีศรีออนไลน์ ซึ่งถือเป็นผู้ให้บริการสินเชื่อออนไลน์กลุ่มลูกค้า SME ที่อยู่ใน LAZADA
- KBTG ที่มี KADE เป็น AI ทำงานเบื้องหลังในแอป K PLUS นอกจากนี้ หลายธนาคารยังนำ AI มาเป็นผู้ช่วยให้กับลูกค้า เป็นที่ปรึกษาทางการเงิน เพื่อวิเคราะห์การออม การลงทุน ให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละบุคคล เป็นต้น
ด้าน Logistics & Supply Chain
ปัจจุบันสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานในอุตสาหกรรม Logistic & Supply Chain ได้แบบ End-to-End ตัวอย่างเช่น การต่อยอดประสบการณ์ของลูกค้า (Customer Experiences) ผ่านการสนทนา นอกจากนี้สามารถนำ AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงรูปแบบการดำเนินงานตั้งแต่ส่วนของระบบหลังบ้าน งาน Operation และการให้บริการลูกค้า ด้วยความสามารถด้านการคาดเดาเหตุการณ์ และคาดเดาพฤติกรรมที่ได้ข้อมูลเชิงลึกมากกว่าและเสียค่าใช้จ่ายน้อยกว่า เพื่อวางแผนจัดซื้อวัตถุดิบ การผลิต ตลอดจนจัดส่งสินค้าล่วงหน้าก่อนที่ลูกค้าจะสั่งซื้อ ตัวอย่างการใช้งาน AI ได้แก่ ใช้ AI จดจำสินค้าจากรูปภาพและรูปแบบ พร้อมกับดำเนินการย้ายสินค้าใน Store อัตโนมัติได้ และสามารถคาดการณ์ข้อมูลที่จำเป็นได้รวดเร็ว เช่น ความผันผวนของปริมาณการจัดส่งสินค้าทั่วโลกล่วงหน้าก่อน จากข้อมูลหลายส่วนที่ได้รับมาประกอบกัน
ภาครัฐ
ในปัจจุบัน ภาครัฐมีการนำ AI มาใช้ในการบริหารจัดการระบบงานให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น และใช้ในการวิเคราะห์แทนกิจกรรมที่ใช้ทรัพยากรมนุษย์ เช่น กรมสรรพากรที่พัฒนา AI มาวิเคราะห์การยื่นภาษีของประชาชน เช่น กรมสรรพากรได้มีการนำเอา AI มาวิเคราะห์เกี่ยวกับงานด้านภาษี ทั้งยังมีแผนในการพัฒนาใช้งานด้านการศึกษาและด้านอื่นๆ
ด้านอสังหาริมทรัพย์
AI สามารถเข้ามาช่วยในงานก่อสร้าง แบบ End-to-End solutions เช่น การวิเคราะห์ วางแผน สำรวจโครงสร้างต่างๆ ก่อนก่อสร้าง เพื่อให้สามารถก่อสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ และประหยัดต้นทุน รวมไปถึงติดตามสถานะระหว่างก่อสร้าง และหลังก่อสร้าง เพื่อให้บริการลูกค้า ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และตรงตามความต้องการของลูกค้า
ด้านสุขภาพ
การพัฒนา AI มาช่วยวินิจฉัยโรคกันบ้างแล้ว ยกตัวอย่างเช่น
- ราชวิทยาลัยจุฬาภรณ์ และโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ นำ IBM Watson เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์การรักษาโรคมะเร็ง ซึ่งมีแนวโน้มว่าจะมีการนำ AI มาวินิจฉัยโรคอื่นๆ
นวัตกรรม AI IBM WATSON การรักษาโรคมะเร็ง
- ศิริราชที่ตั้งเป้าเป็นผู้นำ AI Center ทางการแพทย์ เช่น ร่วมมือกับฟูจิฟิล์ม (ประเทศไทย) และบริษัท Lunit Inc. พร้อมด้วยบริษัท เจ.เอฟ.แอดวาน เมด จำกัด ในการพัฒนาเทคโนโลยี AI ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อรังสีวินิจฉัยกับเครื่องมือแพทย์ ช่วยทีมแพทย์วินิจฉัยรอยโรคได้อย่างแม่นยำ พร้อมกับประเมินคัดกรองผู้ป่วย ลดขั้นตอนการทำงานของแพทย์, และร่วมมือกับกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม และบริษัท หัวเว่ย เทคโนโลยี่ ประเทศไทย (จำกัด) ส่งมอบโซลูชันผู้ช่วย AI CT Chest COVID-19 เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์รายงานผลผู้ติดเชื้อCOVID-19
Lunit INSIGHT CXR detecting COVID-19 pneumonia in chest x-ray images (left) & HUAWEI AI CT Chest COVID-19 (right)
การใช้เทคโนโลยี AI ใน SCG ผ่าน “Open Innovation”
SCG เป็นองค์กรชั้นนำของประเทศองค์กรหนึ่ง ที่ส่งเสริมการนำเทคโนโลยีจาก Giant Tech Companies และหรือ Startups ทั้งในประเทศไทย และต่างประเทศ เพื่อให้เกิดการเรียนรู้ในองค์กร ตลอดจนการหา และร่วมพัฒนา Solution เพื่อแก้ Pain Point ที่พบเจอในการทำงาน และธุรกิจ เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงาน, คิดค้นผลิตภัณฑ์ และบริการ รวมถึง business model ใหม่ๆ
ซึ่ง AI Solutions ก็เป็นสิ่งที่ SCG ได้นำมาใช้ในองค์กร ให้เกิดประสิทธิภาพ และประสิทธิผล และเป็นประโยชน์ต่อ Stakeholders และสังคมโดยรวม โดยที่ผ่านมา ได้มีการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้ในองค์กร จึงขอยกตัวอย่างจาก projects ที่ข้าพเจ้าได้เข้าไปมีส่วนร่วม ดังรายละเอียดต่อไปนี้
1.ด้าน End – to – End Logistics & Supply Chain Management
Siam Fiber Cement Group (SFCG) ในเครือ SCG Cement-Building Materials ผู้ผลิตและจำหน่ายผลิตภัณฑ์ไฟเบอร์ซีเมนต์ (Fiber Cement Board and Wood Substitute) อาทิเช่น สมาร์ทบอร์ด เอสซีจี, ไม้สังเคราะห์ เอสซีจี และวัสดุตกแต่ง เอสซีจี เดคคอร์ เป็นต้น
ซึ่งนำโดยทีม Supply Chain Management ของ SFCG ที่มีความคิดริเริ่มในการนำเทคโนโลยี โดยเฉพาะ AI/ML เข้ามาช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพ และประสิทธิผลในการทำงาน มากยิ่งขึ้น
โครงการนี้ SFCG ได้ร่วมมือกับ Ignitor (AddVentures by SCG) ในการจัดหา Tech potential partnership ผ่าน “Open Innovation” และดำเนินโครงการทดลอง (Proof-of-Concept: PoC) กับ บริษัท Siametrics เพื่อพัฒนาระบบบริหารการจัดการเติมสินค้าแบบครบวงจร และพัฒนาระบบบริหารการจัดการขนส่ง (Smart Fulfillment & Cargo Loading optimization platforms) ซึ่งปัจจุบัน ได้ดำเนินการ PoC แล้วเสร็จ และอยู่ระหว่างการพัฒนา platforms
End – to – End Logistics and Supply Chain Management
โดยมีวัตถุประสงค์หลัก ได้แก่
- เพื่อเพิ่มรายได้ด้วยการใช้เทคโนโลยีรองรับการขยายฐานลูกค้าไปยังลูกค้า segment ใหม่ (อาทิเช่น Digital Partner ต่างๆ ) และ segment เดิม รวมถึงตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่มีพฤติกรรมสั่งสินค้าแบบ Small lot ตั้งแต่การวางแผนและจัดการการเติมสินค้าที่มีประสิทธิภาพ ที่มีการแนะนำวัน, เวลา, SKU, ปริมาณสินค้า ที่แต่ละร้าน ควรเติม เป็นต้น
- ลดต้นทุนการบริหารจัดการสินค้าของทั้ง Value Chain อาทิเช่น การนำ Inventory Optimization and Replenishment decision มาใช้จะช่วยให้ ตัวแทนจำหน่าย (Vendor) ซึ่งถือว่าเป็นลูกค้า fulfillment services ประหยัดต้นทุนในการบริหารจัดการสินค้าได้อีกด้วย
- ลดต้นทุนค่าขนส่ง ด้วยระบบ software ที่เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการงานขนส่งสินค้าเพื่อให้มีค่าใช้จ่ายที่น้อยที่สุด ซึ่งมีความสามารถในการรวบรวมคำสั่งซื้อที่อยู่ในเส้นทางเดียวกันและคำนึงถึงการวางแผนการบรรทุกสินค้าที่จะช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดและลดเวลาในการจัดส่งได้
โครงการพัฒนาระบบฯ มุ่งเน้นในการนำข้อมูลในการดำเนินงานต่าง ๆ มาประยุกต์ใช้กับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยลดขั้นตอนการทำงานด้วยกระบวนการแบบอัตโนมัติ และช่วยเพิ่มศักยภาพในการบริหารทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่งผลให้มีต้นทุนในการบริการที่ต่ำลง อีกทั้งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจสอบและวัดผลของกระบวนการต่าง ๆ ภายใต้ระบบที่อยู่บน Cloud ได้ดีขึ้นจากเดิมด้วย ทั้งนี้ ผลลัพธ์ของโครงการโดยรวมจะเป็นรากฐานสำคัญในการเติบโตของ SFCG อย่างมีประสิทธิภาพและจะช่วยเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันได้อย่างยั่งยืนและมั่นคงต่อไป
หากสนใจ สินค้า และบริการของ SFCG เพิ่มเติม สามารถดูรายละเอียด ได้ที่
สมาร์ทบอร์ด เอสซีจี:
- https://www.scgbuildingmaterials.com/th/product/smartboard,
- https://www.scgbuildingmaterials.com/media/default/2020/download/catalog/smartboard-catalog.pdf
ไม้สังเคราะห์ เอสซีจี:
- https://www.scgbuildingmaterials.com/th/product/wood-substitute
- https://www.scgbuildingmaterials.com/media/default/2021/download/catalog/wood-substitute2.pdf
วัสดุตกแต่ง เอสซีจี เดคคอร์
2. ด้าน Customer Service and Employee Engagement (Natural Language Processing (NLP): Speech to Text, and Text Analytics)
CPAC Construction Solution/CCS
ผู้ให้บริการด้านงานก่อสร้างแบบครบวงจร นำโดยศูนย์พัฒนาต้นแบบงานบริการ CPAC Contact Center Management, และทีม Business Consultant ได้ร่วมมือกับ Ignitor (AddVentures by SCG) ในการจัดหา Tech potential partnership ผ่าน “Open Innovation” และดำเนินโครงการทดลอง (Proof-of-Concept: PoC) กับ บริษัท AI9 (Thai AI Deep Tech Company in Thai Speech and Language Understanding) ซึ่งเป็นบริษัทฯ หนึ่งในโครงการ AI for Thai ภายใต้การวิจัย และพัฒนาของ NSTDA และ NECTEC เพื่อนำเทคโนโลยี Speech-to-text เข้ามาช่วยในงาน customer service ในการรับคำติชมบริการของลูกค้าที่เกี่ยวกับสินค้าและบริการ รวมไปถึงการแปลบทสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview)
จากการทำวิจัยทางการตลาด ซึ่งปัจจุบันใช้คนในการแปลข้อความจากเสียง และพิมพ์บันทึกข้อความจากไฟล์เสียงของลูกค้าที่ได้รับจากระบบ Call Center (เฉลี่ย 1,000 สายต่อเดือน) ซึ่งเกิดความล่าช้า และอาจก่อให้เกิดข้อผิดพลาดในการทำงาน ดังนั้น แพลตฟอร์ม Vataya ของ AI9 จึงจะเข้ามาช่วยในการแปลง Speech คำติชมของลูกค้า ออกมาเป็นไฟล์ text ได้อัตโนมัติในระยะเวลาที่รวดเร็ว รวมถึงสามารถนำข้อความเหล่านี้ ไปต่อยอดทำ text/sentiment analytics เพื่อปรับปรุงการให้บริการที่ตรงต่อความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งปัจจุบัน โครงการดังกล่าวอยู่ระหว่างการพัฒนาฯ เพื่อใช้งานจริง
NLP - Speech to text for customer service (Ready-Mix Concrete Solution)
SCGP
ผู้นำด้านโซลูชันบรรจุภัณฑ์แบบครบวงจร นำโดยทีม Corporate Human Resource, Organization Development (OD) และทีม Technology and Digital Platform, Strategic Supply Chain ได้ร่วมมือกับ Ignitor (AddVentures by SCG) ในการจัดหา Tech potential partnership ผ่าน “Open Innovation” และดำเนินโครงการทดลอง (Proof-of-Concept: PoC) กับ บริษัท AI9 (Thai AI Deep Tech Company in Thai Speech and Language Understanding) เพื่อนำเทคโลโนยีเข้ามาช่วยในงาน Internal Survey (Deep-structure Interview) ในการสัมภาษณ์พนักงาน สำหรับทัศนคติที่มีต่อองค์กร ผ่าน Cultural Diagnostic Model ซึ่งแบ่งหัวข้อเป็น 9 ด้าน (46 หัวข้อย่อย) อาทิเช่น Leadership, Working Environment, Accountability, Capability เป็นต้น เพื่อใช้ในการพัฒนาองค์กร โดยมีรายละเอียดโครงการดังต่อไปนี้
วัตถุประสงค์：
- หาเทคโนโลยีเข้ามาช่วยในการกระบวนทำงานของพนักงาน เพื่อลดระยะเวลาในการทำงาน และลดความผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ ในกระบวนการ Deep-structure Interview ผ่าน Cultural Diagnostic Model ซึ่งมีการสัมภาษณ์พนักงานในมุมต่างๆ เช่น ภาวะความเป็นผู้นำ, บรรยากาศในการทำงาน, ทิศทางและเป้าหมาย เป็นต้น
- ต่อยอดความสามารถของเทคโนโลยี โดยเฉพาะในเชิงวิเคราะห์ เพื่อนำผลที่ได้ ไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาองค์กร รวมถึงนำเทคโนโลยีดังกล่าว ไปใช้ในงานอื่น เพื่อพัฒนาองค์กร
ปัจจุบัน ในการเก็บข้อมูลแต่ละครั้ง จะใช้การสัมภาษณ์ และการบันทึกข้อมูลด้วยการพิมพ์ หรือการจดบันทึกของพนักงาน ซึ่งพนักงานที่สัมภาษณ์ต้องนำข้อมูลที่ได้จากการเก็บดังกล่าว มาทำ Analysis&Synthesis เพื่อจัด category ของคำตอบพนักงาน ตามหมวดหมู่คำถาม และจัดทำ sentiment analysis (positive/negative) ด้วยตนเอง ทำให้อาจจะเกิดความผิดพลาดในการทำงาน และความล่าช้าในการประมวลผล และจัดการ ซึ่ง platform ของ AI9 จะสามารถเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ และประสิทธิผลในการทำ Internal Survey ผ่านเทคโนโลยี Natural Language Processing ( AI/ML NLP) ได้
สถานะปัจจุบันของโครงการ ในระยะแรก ได้เริ่มทดลองในส่วนของ Text Analytics ผ่าน platform CUICUI ของ AI9 และมีการใช้งานจริงแล้ว ปัจจุบันอยู่ระหว่างการปรับ model และ operational processes เพื่อให้ model มีความแม่นยำยิ่งขึ้น โดยการนำ AI/ML NLP สำหรับ Text Analytics มาใช้ในส่วนของการทำ topic classification และ sentiment analytics โดยพนักงาน OD สามารถนำ Excel ที่บันทึกการสัมภาษณ์ upload เข้าไปในระบบ AI9 และระบบสามารถจัด category คำตอบของผู้ที่ถูกสัมภาษณ์ ลงในหมวดหมู่คำถามสำหรับวินิจฉัยวัฒนธรรมองค์กร เช่น ภาวะความเป็นผู้นำ, บรรยากาศในการทำงาน, ทิศทางและเป้าหมายขององค์กร เป็นต้น และวิเคราะห์ผล (Sentiment Analysis) ได้โดยอัตโนมัติ หลังจากนี้จะขยายผลการใช้ AI/ML NLP เช่น Speech-to-Text ต่อไป
AI9: CUICUI “Intelligent Voicebot & Digital Assistant”
Natural Language Processing (NLP) – Speech to Text & Text Analytics by using hybrid model (pattern based and ML) for internal survey (Deep-structure Interview)：SCGP OD Use Case
สำหรับโครงการดังกล่าวเกิดขึ้นได้ เนื่องจาก SCGP โดยเฉพาะอย่างยิ่งทีม Organization Development (OD) มุ่งสู่การทำงาน A+++ ด้วยการใช้ Data and Technology ในการทำงาน รวมถึง Mindset & Behavior ของคนที่พร้อมเติบโตไปด้วยกัน โดยในมุมของ Data and Technology driven ทีม OD มีสองบทบาท คือ ทั้งบทบาทที่พยายามสร้างให้คนใช้ data and technology ในการทำงานมากขึ้น โดยพยายามกระตุ้นผ่าน การสร้างบรรยากาศการทำงานโดยกำหนดไว้ใน ritual ของวัฒนธรรมองค์กร รวมถึงสร้างให้ Leader เป็น Role model ที่ดีให้กับทีมงาน ขณะเดียวกันทีมเองได้นำเอา Data มาใช้ในการทำงานและปรับปรุงงานด้วยในหลายๆจุด เช่น เริ่มจากเรื่องพื้นฐาน ได้แก่การจัดเก็บข้อมูล Survey และ Diagnostic ที่เราทำในหลายๆ areas ไว้บน Cloud base เพื่อให้เกิการ share resource ระหว่างกันภายในทีม ตลอดจนสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์ร่วมกันได้ ในการวิเคราะห์ข้อมูล ทีมจะใช้ทักษะและประสบการณ์ของทีมเป็นหลัก
ปัจุบันธุรกิจ SCGP มีความเติบโต และ ขยายอย่างรวดเร็ว ทีม OD จึงคิดว่า จะทำอย่างไร ให้สามารถทำ Survey และ Diagnosis ได้รวดเร็วขึ้น มีความถูกต้องมากขึ้น และ ยังสามารถเก็บข้อมูลไว้ใช้ในอนาคตได้ด้วย จึงเป็นที่มาของ project data and technology driven ในงาน OD การทดลองใช้ CUICUI ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี ในการสร้างให้งานของทีม มีการใช้ Technology มากขึ้น โดยให้ข้อมูลถูกประเมินผลมาควบคู่กับการใช้ทักษะปัจจุบันของทีม แม้ว่าจะเป็นช่วงเริ่มแรก และ ต้องใช้พลังในงานทำให้ % of accuracy สูงขึ้น การเริ่มใช้ platform ก็ช่วยให้ทีมได้เกิดการเรียนรู้ ที่จะปรับปรุงงานของเราให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีการจัดเก็บข้อมูลเป็นระบบมากขึ้น ในอนาคตเชื่อว่า ถ้าทีมมีการทดลอง และเพิ่มความสามารถให้กับ platform ก็จะช่วยให้งานของเราเป็น A+++ คือ Accelerate ตอบสนองลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว Accuracy ด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง และ Agility มีความคล่องตัวในการต่อยอดระหว่างกันภายในภายนอกทีมได้อย่างแน่นอน
SCGP: Corporate Human Resource, Organization Development Team
3. ด้าน Corporate Social Responsibility
Smart Green Solution by CPAC ได้ร่วมมือกับ Ignitor (AddVentures by SCG และ DeepTech) ในการจัดหา Tech potential partnership ผ่าน “Open Innovation” และดำเนินโครงการทดลอง (Proof-of-Concept: PoC) กับบริษัท RiCult ประเทศไทย (AI/Data/Tech/Financial-based digital solutions for the agricultural ecosystem) เพื่อนำเทคโนโลยี และ Ecosystem ในแพลตฟอร์มของ Ricult เข้ามาช่วยในการจัดหา Biomass Supplies (เศษซากพืชที่จากเก็บกี่ยว เช่น ฟางข้าว, อ้อย, ข้าวโพด เป็นต้น) นำมาเป็น Alternative fuels เพื่อลด PM2.5 และ Carbon ที่เกิดจากการเผาซากพืชหลังการเก็บเกี่ยวของเกษตรกร ทั้งยังเพิ่มการใช้พลังงาน Green Energy, และสร้างรายได้ให้องค์กร และโดยเฉพาะเป็นการสร้างรายได้ให้เกษตรกร ผ่าน technology และ ecosystem ของ startup และ SCG โดยเฉพาะ CCS/CPAC อาทิเช่น
- เกษตรกรรายย่อย สามารถเข้าถึงเทคโนโลยี (AI/ML) ของ RiCult เพื่อดูพยากรณ์อากาศ และปริมาณน้ำฝน เพื่อวางแผนการเพาะปลูกของตัวเอง ให้ได้ผลผลิตที่มีประสิทธิผลที่สุด ทำให้ขายได้ราคา
- เกษตรกรรายย่อย สามารถเข้าถึง ecosystem ต่างๆ เช่น ธนาคารเพื่อขอเงินกู้, suppliers (ร้านขายปุ๋ย และอุปกรณ์เครื่องมือ ในการเกษตร เป็นต้น), buyers (ผู้รับซื้อผลผลิตทางการเกษตร เป็นต้น)
- เกษตรกรรายย่อย สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ เช่น ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อการเพาะปลูกชนิดนั้นๆ, ราคาสินค้าเกษตร เป็นต้น
สำหรับในภาคธุรกิจ อาทิเช่น CPAC/CCS Energy Business สามารถใช้ประโยชน์ในการบริหารจัดการ supply chain (End – to – End solutions) สำหรับธุรกิจ Green/Alternative Fuels เช่น สามารถทราบ profile เกษตรกร, location, วันเวลาที่จะเก็บเกี่ยว, ชนิดพืช, จำนวน supplies บน RiCult (ดังแสดงในรูปด้านล่าง) เพื่อช่วยในการวางแผน จัดการทรัพยากรก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดสำหรับองค์กร และมีส่วนช่วยในการพัฒนาสังคมและสิ่งแวดล้อมต่อไป
ปัจจุบัน โครงการดังกล่าว เสร็จสิ้นกระบวนการ PoC เรียบร้อยแล้ว อยู่ระหว่างการพิจารณา ว่าจะดำเนินงานร่วมกันอย่างไร
ZeroBurn (Energy Pellet) Project: PoC process
จากข้อความข้างต้น แม้ว่าการพัฒนา AI ในประเทศไทยจะอยู่ในขั้นเริ่มต้นในบางธุรกิจ และอุตสาหกรรม และไทยยังคงต้องพึ่งพาเทคโนโลยี โดยเฉพาะ ในส่วนของ Deep Tech จากบริษัทฯ ในต่างประเทศ แต่จากการที่รัฐฯ เข้ามามีบทบาทสนับสนุน กอปรกับการสนับสนุนขององค์กรเอกชนชั้นนำต่างๆ ที่ทำให้เกิดการพัฒนาด้านบุคลากรและทรัพยากร เทคโนโลยี AI ในประเทศไทยน่าจะมีการพัฒนา และใช้งานมากยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้ประเทศชาติพัฒนาเท่าเทียมประเทศอื่น
สุดท้ายนี้ ผู้เขียนขอขอบพระคุณทุกท่านที่มีส่วนเกี่ยวข้อง ตั้งแต่ Business Units, Sub-Business Units, ซึ่งรวมถึงผู้บริหาร และทีมงานที่มีส่วนเกี่ยวข้องทุกท่าน ตลอดจน startups ที่เห็นความสำคัญของการนำเทคโนโลยี มาใช้ในองค์กร ช่วยกันผลักดันให้เกิดโครงการดังที่กล่าวมา ก่อให้เกิดกระบวนการเรียนรู้, การสร้างสรรแนวคิดการทำงานใหม่ทั้ง Mindset และ Behavior, การทำให้เกิด business/product/service ใหม่ ใน SCG และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการมีส่วนร่วมในการพัฒนาสังคม และประเทศชาติ ทั้งทางตรง และทางอ้อม มา ณ ที่นี้อย่างสูง หากตกหล่นท่านใดไป หรือมีความผิดพลาดประการใด ขออภัย มา ณ ที่นี้\
เรียบเรียงโดย: Jutamard (T.t.), Investment and Digital Partnership Manager
Reference:
