5 เหตุผลที่ทุกองค์กรต้องผสาน Big Data กับ AI ให้เป็นหนึ่งเดียว

Big Data และ AI ทำงานเสริมกันแบบสองทาง ข้อมูลขนาดใหญ่ทำหน้าที่เป็นเชื้อเพลิงฝึกโมเดล AI ให้แม่นยำขึ้น ขณะที่ AI ช่วยให้ธุรกิจดึงความหมายและคุณค่าจากข้อมูลมหาศาลที่เก็บไว้ได้เร็วกว่าเดิม ผู้บริหารที่เข้าใจความสัมพันธ์นี้จะได้เปรียบในการวางกลยุทธ์ AI ให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง

ตลอดทศวรรษที่ผ่านมา องค์กรต่างสะสมข้อมูลมหาศาลจากทุกกระบวนการทางธุรกิจ แต่การเก็บข้อมูลอย่างเดียวไม่พอ องค์กรที่นำหน้าคู่แข่งคือองค์กรที่นำ Machine Learning และ Generative AI มาช่วยค้นหาแบบแผนและดึงคุณค่าจากข้อมูลเหล่านั้นออกมาใช้จริง งานวิจัยของ UBS คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 ปริมาณข้อมูลทั่วโลกจะเติบโตขึ้นมหาศาลจนแทบเป็นไปไม่ได้ที่มนุษย์จะวิเคราะห์ด้วยตัวเอง องค์กรที่ไม่ลงทุนผสาน Big Data กับ AI ตั้งแต่วันนี้ จึงมีความเสี่ยงที่จะตามคู่แข่งไม่ทัน

1. Big Data คือเชื้อเพลิงที่ทำให้ AI ฉลาดขึ้น

โมเดล Machine Learning เรียนรู้จากการค้นหาแบบแผนในข้อมูล ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร โมเดลก็ยิ่งจับแบบแผนได้แม่นยำและนำไปใช้กับสถานการณ์ใหม่ได้ดีขึ้นเท่านั้น ต่างจากระบบกฎตายตัวแบบเดิมที่ทำงานได้ดีเฉพาะกรณีที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า และมักพังทันทีที่เจอสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด แม้แต่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่อยู่เบื้องหลัง Generative AI ในปัจจุบัน ก็อาศัยหลักการเดียวกันคือเรียนรู้แบบแผนจากข้อมูลปริมาณมหาศาลนับล้านล้านชิ้น สำหรับผู้บริหาร นี่หมายความว่าการลงทุนใน AI จะไม่ให้ผลตอบแทนตามที่คาดหวัง หากองค์กรยังไม่มีโครงสร้างข้อมูลที่ดีพอรองรับ การวางกลยุทธ์ AI จึงต้องเริ่มจากการประเมินคุณภาพและปริมาณข้อมูลภายในองค์กรก่อนเสมอ ไม่ใช่เริ่มจากการเลือกซื้อเครื่องมือ AI ตัวใหม่

2. เข้าใจลูกค้าได้ลึกและไวกว่าเดิม

การผสาน Big Data กับ AI ช่วยให้ธุรกิจมองเห็นลูกค้าแบบ 360 องศา จากข้อมูลทุกช่องทางที่กระจัดกระจายอยู่ในระบบต่างๆ ตัวอย่างที่น่าสนใจคือ Starbucks ที่ใช้ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าผสานกับ AI เพื่อส่งอีเมลโปรโมชันเฉพาะบุคคลนับแสนฉบับต่อสัปดาห์ แทนที่จะส่งข้อความเดียวกันให้ลูกค้าทุกคน ผลลัพธ์คือความภักดีและยอดขายที่เพิ่มขึ้นอย่างวัดผลได้จริง

จากประสบการณ์ของทีม Predictive ที่ดูแลโครงการ Personalization 2.0 ให้กับองค์กรหลายอุตสาหกรรม เราพบว่าธุรกิจที่เชื่อมข้อมูลลูกค้าข้ามทีมได้สำเร็จ มักเห็นผลด้าน Conversion และการรักษาลูกค้าเก่าได้ชัดเจนกว่าองค์กรที่ยังทำการตลาดแบบเหวี่ยงแหแบบเดิม

หากองค์กรของคุณอยากเริ่มทำ Personalization ให้ลูกค้าอย่างเป็นระบบ ทีม Predictive พร้อมพูดคุยเพื่อประเมินความพร้อมด้านข้อมูลเบื้องต้นได้ทุกเมื่อ

3. พยากรณ์และตั้งราคาได้แม่นยำขึ้น

การพยากรณ์ยอดขายแบบเดิมที่อ้างอิงข้อมูลปีก่อนหน้าเพียงอย่างเดียว มักรับมือกับความผันผวนของตลาดในปัจจุบันไม่ทัน โดยเฉพาะช่วงที่พฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยนเร็ว การผสาน Big Data กับ AI ช่วยให้ธุรกิจค้นพบแบบแผนและแนวโน้มได้เร็วขึ้น ธุรกิจค้าปลีกที่นำแนวทางนี้ไปใช้รายงานว่าสามารถลดความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ตามฤดูกาลได้มากถึงเกือบครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับวิธีเดิม ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการบริหารสต็อกและการตั้งราคาที่แม่นยำขึ้น

4. ป้องกันการทุจริตและความเสี่ยงได้เร็วกว่าเดิม

ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data สามารถสแกนธุรกรรมและข้อมูลปริมาณมหาศาลจากบันทึกระบบ ฐานข้อมูล และไฟล์ต่างๆ เพื่อตรวจจับความผิดปกติที่บ่งชี้การทุจริตได้เร็วกว่าการตรวจสอบด้วยคนล้วนๆ และยังผสานข้อมูลจากหลายแหล่งทั้งภายในและภายนอกองค์กร เพื่อแจ้งเตือนความเสี่ยงด้านไซเบอร์ที่ยังไม่เคยปรากฏในระบบขององค์กรมาก่อน นอกจากด้านทุจริตแล้ว แนวทางเดียวกันยังช่วยให้องค์กรมองเห็นความเสี่ยงทางธุรกิจในภาพรวมได้เร็วขึ้น ไม่ว่าจะเป็นความเสี่ยงจากตลาดที่ผันผวนหรือเหตุการณ์ไม่คาดฝันอย่างภัยธรรมชาติ สำหรับผู้บริหารสายการเงินและความเสี่ยง นี่คือเหตุผลที่ควรผลักดันให้ทีม Data และความปลอดภัยไซเบอร์ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด แทนที่จะแยกกันทำงานเหมือนในอดีต

5. คุณภาพข้อมูลสำคัญกว่าปริมาณ

Big Data ไม่ได้วัดกันแค่ปริมาณ แต่ยังมีมิติอื่นที่สำคัญไม่แพ้กัน เช่น ความหลากหลาย ความถูกต้อง และคุณภาพของข้อมูล หากข้อมูลตั้งต้นไม่สะอาดหรือไม่น่าเชื่อถือ ต่อให้ใช้โมเดล AI ที่ดีที่สุดก็ไม่ช่วยให้ผลลัพธ์ดีขึ้นได้ ดังที่ทีม Predictive เคยอธิบายไว้ในแนวทาง การเก็บข้อมูลให้ทั้งบริษัทนำไปใช้ได้จริง การวางรากฐานการจัดเก็บข้อมูลที่ดีตั้งแต่ต้น คือจุดเริ่มต้นที่แท้จริงของความสำเร็จด้าน AI ไม่ใช่การเลือกโมเดลที่ทันสมัยที่สุด

สิ่งที่ผู้บริหารควรทำต่อจากนี้

Big Data และ AI ไม่ใช่สองเทคโนโลยีที่แข่งกัน แต่เป็นสองสิ่งที่เสริมพลังกันและกัน องค์กรที่จะได้เปรียบในระยะยาวคือองค์กรที่ลงทุนทั้งโครงสร้างข้อมูลและโมเดล AI ไปพร้อมกัน ไม่ใช่ทุ่มงบให้ AI เพียงอย่างเดียวโดยละเลยรากฐานข้อมูล Predictive ในฐานะที่ปรึกษาด้าน Digital Analytics และ Customer Data พร้อมช่วยองค์กรไทยประเมินความพร้อมของข้อมูล และวางกลยุทธ์ผสาน Big Data กับ AI ให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง

ติดต่อทีม Predictive

LINE: @Predictive

เว็บไซต์: www.predictive.co.th

โทร: 02-096-6362 กด 2

ที่มา: Ron Schmelzer และ Kathleen Walch, “How do big data and AI work together?”, TechTarget (Search Enterprise AI), 22 สิงหาคม 2024 — อ่านต้นฉบับ