เจาะลึกเทรนด์ Wealth Management ผ่านการรายการ  AI-VOLUTION The Series 2026 โดยคุณสรรพัชญ์ วังขจรเกียรติ Principal of Digital Investment ของธนาคารไทยพาณิชย์ พร้อมกับ คุณฐิตาภรณ์ สกุลร่มโพธิ์ชัย (เอ็มมี่), Product Lead และ Global Head of Investment Advisory ของ Arta Finance เพื่อร่วมหาคำตอบประเด็นท้าทายสำคัญของวงการ คือ AI จะสามารถยกระดับการให้คำปรึกษาทางการเงินให้เข้าถึงผู้คนได้กว้างขวางขึ้น โดยไม่ลดทอนมาตรฐานและคุณภาพลงได้หรือไม่?  

ด้วยประสบการณ์ทำงานกว่า 8 ปีในสถาบันการเงินระดับโลกอย่าง J.P. Morgan ประกอบกับบทบาทผู้นำในการพัฒนาผลิตภัณฑ์การลงทุนยุคใหม่ คุณเอ็มมี่ได้มาร่วมถ่ายทอดมุมมองเชิงลึกว่า เทคโนโลยี AI กำลังเข้ามาขับเคลื่อนและเปลี่ยนโฉมหน้าโลกการลงทุนอย่างไร พร้อมทั้งชี้ให้เห็นว่าในมิติใดที่การตัดสินใจของมนุษย์ยังคงเป็นกลไกสำคัญที่เทคโนโลยีไม่สามารถทดแทนได้" 

ความท้าทายของ Private Banking คือ ขยายธุรกิจอย่างไรให้ได้ใจลูกค้าและไม่เสียมาตรฐาน? 

บริการธนาคารส่วนบุคคล หรือ Private Banking เดิมทีนั้น ขับเคลื่อนด้วยโมเดลแบบ "High-Touch" หรือการสร้างความสัมพันธ์และความไว้วางใจเฉพาะบุคคลในระดับสูง โดยลูกค้าแต่ละรายจะมี Relationship Manager (RM) หรือที่ปรึกษาทางการเงินส่วนตัว คอยดูแลอย่างใกล้ชิด ตั้งแต่การอัปเดตเทรนด์ตลาด มองหาโอกาสทำกำไร ไปจนถึงการวางแผนการเงินระยะยาว แม้แนวทางนี้จะมีประสิทธิภาพและตอบโจทย์กลุ่มลูกค้าสินทรัพย์ระดับสูงได้ดีที่สุด แต่ในอีกมุมหนึ่งก็ต้องแลกมาด้วยข้อจำกัดด้าน "เวลาและศักยภาพของมนุษย์" 

ลองนึกภาพตามว่า เมื่อฐานลูกค้าในพอร์ตเติบโตขึ้น ในแต่ละวันของ RM จะต้องหมดไปกับงานเอกสาร การตรวจสอบพอร์ตโฟลิโอ การอัปเดตข้อกฎหมาย และการเตรียมข้อมูลเข้าประชุม ยิ่งในช่วงที่ตลาดเกิดความผันผวนรุนแรง การอัปเดตข้อมูลแบบ Real-time ไปพร้อมคำแนะนำที่ตอบโจทย์เฉพาะบุคคล ให้แก่ลูกค้าทุกคนพร้อมๆ กัน จึงกลายเป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างมาก ไม่ว่าทีมงานนั้นจะมีศักยภาพสูงขนาดไหนก็ตาม 

จากประสบการณ์กว่า 8 ปีในสถาบันการเงินระดับโลกอย่าง J.P. Morgan ซึ่งครอบคลุมทั้งงานวาณิชธนกิจ การวิเคราะห์หลักทรัพย์ และ Private Banking จุดนี้เองที่ทำให้คุณเอ็มมี่มองเห็นช่องว่างสำคัญว่า เราควรนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยแบ่งเบาภาระงานประจำวัน ทั้งการรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์พื้นฐาน เพื่อให้ที่ปรึกษาทางการเงินได้ใช้เวลาทั้งหมดไปกับการดูแลและให้คำปรึกษาเชิงลึกแก่ลูกค้าได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ 

ถอดบทเรียน Arta Finance: เมื่อความต้องการของตลาดปรับทิศทางธุรกิจจาก B2C สู่ B2B 

Arta เริ่มต้นด้วยโมเดลธุรกิจแบบ B2C ที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมา คือการช่วยให้นักลงทุนรายใหญ่และกลุ่มผู้มีสินทรัพย์สูง เข้าถึงบริการ Private Banking ได้สะดวกและง่ายดาย ผ่าน Smart Phone เป็นการทลายกรอบเดิมๆ ของวงการ ทั้งการไม่มีขั้นต่ำในการเปิดบัญชี มีค่าธรรมเนียมที่โปร่งใส และเปิดระบบยืนยันตัวตนแบบออนไลน์ รวมถึงการไม่มี RM โทรหาลูกค้าเพื่อเสนอขายสินค้าและบริการ เพราะข้อมูลทุกอย่างเปิดเผยให้ลูกค้าเลือกสรรได้เองตามต้องการ 

เมื่อระบบเริ่มเติบโตจนเข้าที่ สถาบันการเงินต่างๆ ก็เริ่มเห็นศักยภาพและหลั่งไหลเข้ามาติดต่อ Arta เพราะต้องการนำเทคโนโลยีนี้ไปยกระดับบริการของตัวเอง จุดนี้เองทำให้ Arta ตัดสินใจปรับโมเดลธุรกิจใหม่สู่ตลาด B2B แม้จะไม่ได้อยู่ในแผนตั้งแต่แรกก็ตาม จนกลายมาเป็นแนวทางการขับเคลื่อนธุรกิจแบบคู่ขนานในปัจจุบัน ด้านหนึ่งยังคงดูแลกลุ่มนักลงทุนรายใหญ่โดยตรง ส่วนอีกด้านคือการส่งระบบ AI Agents เข้าไปเชื่อมต่อกับเวิร์กโฟลว์ของธนาคาร เพื่อลดภาระงานหลังบ้านที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นตัวการสำคัญที่ทำให้ที่ปรึกษาทางการเงินทำงานได้ล่าช้าลง

4 ฟังก์ชันหลักของ Arta บนแพลตฟอร์มที่บูรณาการให้ตอบโจทย์ทุกมิติการลงทุน 

แพลตฟอร์มของ Arta ถูกออกแบบขึ้นโดยยึดความต้องการของลูกค้าเป็นศูนย์กลาง ผ่าน 4 ฟังก์ชันอัจฉริยะที่เข้ามาปฏิวัติขั้นตอนการาบริการแบบเดิมๆ เพื่อลดเวลาที่ลูกค้าเคยต้องสูญเสียไปกับการโทรศัพท์หรือนั่งรอสายเพื่อติดต่อเจ้าหน้าที่:

• Investment Planner ระบบจะพูดคุยและโต้ตอบด้วยเสียงเพื่อนำทางลูกค้าในการตั้งเป้าหมายและประเมินความเสี่ยง ก่อนจะประมวลผลเพื่อนำเสนอพอร์ตการลงทุนที่ออกแบบมาเพื่อลูกค้าแต่ละบุคคลในทันที
• Product Specialist รับหน้าที่ตอบคำถามเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์การลงทุนทั้งหมดในคลัง ไม่ว่าจะเป็นรายละเอียดกองทุน ระยะเวลาการล็อกเงิน หรือการเปรียบเทียบระหว่าง ETF กับ หุ้นกู้ที่มีอนุพันธ์แฝง ซึ่งคำถามเหล่านี้มักเป็นจุดที่ทำให้การตัดสินใจล่าช้าเนื่องจากต้องรอประสานงานหาผู้เชี่ยวชาญ
• Portfolio Recap รายงานข้อมูลอัปเดตแบบเรียลไทม์ตามต้องการ เพื่อให้ลูกค้าเห็นภาพชัดเจนว่าพอร์ตโฟลิโอปัจจุบันเป็นอย่างไร มีความเคลื่อนไหวอะไรเกิดขึ้นในตลาดบ้าง และสถานการณ์เหล่านั้นส่งผลกระทบต่อการจัดสรรสินทรัพย์อย่างไร
• Research Analyst จัดการกับคำถามปลายเปิด เช่น เมื่อลูกค้าอ่านเจอข้อมูลที่น่าสนใจและต้องการเข้าลงทุน หากลูกค้าต้องการทราบวิธีจัดพอร์ตเพื่อรับมือความก้าวหน้าด้านการรักษาด้วยยีน ฟังก์ชันนี้จะสร้างตะกร้าการลงทุนที่ปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการพร้อมบทวิเคราะห์สนับสนุนทันที โดยไม่ต้องส่งเรื่องต่อไปยังโต๊ะวิเคราะห์หลักทรัพย์

หัวใจสำคัญของทั้ง 4 ฟังก์ชันนี้มีเป้าหมายเดียวกัน นั่นคือ “การกำจัดช่องว่างด้านเวลา เพื่อส่งมอบคำตอบที่มีประสิทธิภาพและตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าอย่างทันท่วงที” 

เบื้องหลังกลไกระบบอัจฉริยะ Investment Planner

ระบบ Investment Planner ถือเป็นฟังก์ชันส่วนที่มีความซับซ้อนทางเทคนิคมากที่สุด ซึ่งคุณเอ็มมี่ได้เปิดเผยถึงเบื้องหลังไว้ว่า ระบบนี้ขับเคลื่อนด้วย AI Agents มากกว่า 12 ตัว ที่ทำงานสอดประสานกันตามลำดับขั้น

กระบวนการจะเริ่มตั้งแต่การคำสั่งด้วยเสียงของลูกค้า ซึ่งจะถูกแปลงเป็นข้อความโดยเอเจนต์ตัวแรก จากนั้นเอเจนต์ตัวถัดไปจะรับหน้าที่วิเคราะห์เพื่อถอดเจตนาของข้อความนั้น ก่อนที่ระบบจะเปิดใช้งานฟังก์ชันภายในเพื่อดึงข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ และส่งต่อข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจนเข้าสู่โมเดล Machine Learning ของบริษัท เพื่อคำนวณและประมวลผลขั้นสูงในการจัดสรรสินทรัพย์ที่เหมาะสมที่สุด โดยเอเจนต์แต่ละตัวจะโฟกัสเฉพาะหน้าที่ของตัวเองอย่างแม่นยำก่อนจะส่งไม้ต่อ ทำให้ความซับซ้อนทั้งหมดถูกจัดการอยู่เบื้องหลังอย่างเบ็ดเสร็จ

การออกแบบระบบในลักษณะนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของความเร็ว แต่เป็นหัวใจสำคัญในการสร้างความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ เพราะหากใช้ AI ตัวเดียวในการทำทุกกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ อาจทำให้เกิดความผิดพลาดขึ้นในระบบได้ ดังนั้นการย่อยขั้นตอนการทำงานให้เป็นหน้าที่ของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง จึงช่วยให้การรับส่งข้อมูลในแต่ละขั้นมีความชัดเจนและตรวจสอบได้ง่าย เหมือนกับการแยกส่วนระบบบันทึกเป้าหมายของลูกค้าออกจากระบบคำนวณพอร์ตการลงทุนอย่างสิ้นเชิง เพราะนี่คือโจทย์คนละข้อที่ต้องใช้เครื่องมือและวิธีคิดคนละแบบในการแก้ไข 

การสร้างระบบให้สอดคล้องกับกฎเกณฑ์ 

Arta ได้รับใบอนุญาตเป็นที่ปรึกษาการลงทุนอย่างถูกต้องจากสำนักงาน ก.ล.ต. ของสหรัฐฯ (SEC) ควบคู่กับการดำเนินงานภายใต้การกำกับดูแลของธนาคารกลางสิงคโปร์ (MAS) ข้อกำหนดทางกฎหมายที่เข้มงวดนี้ที่เป็นรากฐานในการออกแบบระบบ AI โดยมี้อห้ามคือ AI Agents ของ Arta จะไม่มีบทบาทในการให้คำแนะนำด้านการลงทุนโดยตรง แต่จะทำหน้าที่รวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลเพื่อส่งต่อเข้าสู่ระบบคำนวณพอร์ตการลงทุนเพียงเท่านั้น ดังนั้นทุกคำแนะนำที่ส่งถึงลูกค้าจึงมาจากโมเดลคณิตศาสตร์ที่มีตรรกะชัดเจนและสามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ทั้งหมด ไม่ใช่การประมวลผลหรือตัดสินใจโดยอิสระจากโมเดลภาษา (LLM) 

คุณเอ็มมี่ได้พูดถึงความท้าทายในเชิงปฏิบัติการว่า ในกรณีที่ AI กำลังสอบถามข้อมูลเพื่อประเมินเป้าหมาย แต่ลูกค้าเลือกที่จะสอบถามกลับเกี่ยวกับแนวโน้มการลงทุน ระบบจะไม่สามารถให้คำตอบในส่วนนั้นได้ แต่จะดำเนินการสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเชิงโครงสร้างต่อไปจนครบถ้วน ก่อนส่งต่อให้ระบบคำนวณพอร์ตประมวลผลในขั้นตอนถัดไป การรักษาความสมดุลให้บทสนทนาดำเนินไปอย่างราบรื่น โดยไม่ทำให้ผู้ใช้บริการรู้สึกว่าระบบกำลังบ่ายเบี่ยงหรือตอบสนองอย่างไร้รอยต่อ จำเป็นต้องผ่านกระบวนการทดสอบและปรับปรุงอย่างละเอียด โดยมีที่ปรึกษาทางการเงินร่วมกำหนดแนวทางและข้อจำกัดในการสื่อสารอย่างเข้มงวด กรอบป้องกันเหล่านี้จึงถูกสร้างขึ้นจากประสบการณ์การบริหารความมั่งคั่งในสถานการณ์จริง ไม่ใช่เพียงการตั้งค่าทางเทคนิคทั่วไป 

การเข้าหาหน่วยงานกำกับดูแลในฐานะพันธมิตรตั้งแต่เริ่มต้น แทนที่จะมองว่ากฎระเบียบคืออุปสรรค ช่วยให้ Arta สามารถถ่ายทอดนวัตกรรมที่กำลังพัฒนาด้วยภาษาที่ผู้คุมกฎเข้าใจได้อย่างแม่นยำ แนวทางการดำเนินงานและความสัมพันธ์อันดีกับ SEC และ MAS นี้ ได้กลายมาเป็น Value Proposition ที่สำคัญในโมเดลธุรกิจ B2B เนื่องจากสถาบันการเงินที่นำเทคโนโลยีของ Arta ไปใช้ จะได้รับโครงสร้างพื้นฐานด้าน Compliance ที่ถูกบูรณาการเข้ากับผลิตภัณฑ์เรียบร้อยแล้ว 

ทำไม AI ถึงจะไม่เข้ามาแทนที่ Relationship Manager

คุณเอ็มมี่เน้นย้ำว่า AI ไม่ได้ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อทดแทน Relationship Manager (RM) แม้ระบบอัจฉริยะจะสามารถประมวลผลข้อมูล จัดทำบทวิเคราะห์ หรือตอบคำถามพื้นฐานได้อย่างรวดเร็วก็ตาม เพราะการบริหารความมั่งคั่งในความเป็นจริงนั้น มีมิติที่ลึกซึ้งมากกว่าเรื่องของโครงสร้างพอร์ตโฟลิโอหรือผลประกอบการในตลาด บ่อยครั้งที่ลูกค้าต้องตัดสินใจในประเด็นสำคัญอื่นๆ เช่น การวางแผนเกษียณอายุ การส่งต่อธุรกิจครอบครัว หรือการสร้างความมั่นคงทางการเงินในระยะยาว ซึ่งบริบทเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยวิจารณญาณและความเชี่ยวชาญที่รอบด้าน รวมถึงความไว้วางใจเฉพาะบุคคล ซึ่งเป็นสิ่งที่เทคโนโลยีไม่สามารถเลียนแบบได้ 

ในทางกลับกัน Arta มองว่า AI คือเครื่องมือสำคัญที่จะเข้ามาเสริมศักยภาพให้กับที่ปรึกษาทางการเงิน ด้วยการลดภาระงานเชิงปฏิบัติการที่ซับซ้อนในแต่ละวัน จากประสบการณ์ของคุณเอ็มมี่ในภาคส่วนวาณิชธนกิจและการธนาคารส่วนบุคคล พบว่าที่ปรึกษาส่วนใหญ่ต้องสูญเสียเวลาไปกับการดำเนินงานแบบเดิมซ้ำๆ เช่น กระบวนการนำเข้าข้อมูลลูกค้า การจัดทำรายงานสรุป ตลอดจนการตรวจสอบความถูกต้องตามกฎระเบียบ ซึ่งงานเหล่านี้แม้จะมีความจำเป็น แต่ไม่ใช่จุดที่จะสามารถสร้างมูลค่าสูงสุดให้แก่ลูกค้าได้อย่างเต็มที่ 

ระบบ AI Agents ของ Arta จึงถูกออกแบบมาเพื่อจัดการเวิร์กโฟลว์ที่กินเวลาเหล่านี้โดยเฉพาะ เช่น การจัดทำรายงานอัปเดตพอร์ตอัตโนมัติ หรือการตอบข้อซักถามทั่วไปของลูกค้า ซึ่งการเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการหลังบ้านนี้ จะช่วยปลดล็อกให้ที่ปรึกษาทางการเงินสามารถทุ่มเทเวลาให้กับการสนทนาเชิงกลยุทธ์ การสร้างความสัมพันธ์ และการนำทางลูกค้าผ่านการตัดสินใจทางการเงินที่ซับซ้อนได้อย่างเต็มที่ 

โอกาสในครั้งนี้จึงไม่ใช่เพียงแค่การเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน แต่คือการยกระดับให้มาตรฐานการบริหารความมั่งคั่งคุณภาพสูง สามารถขยายขีดความสามารถ เพื่อรองรับผู้ใช้บริการในวงกว้างได้มากขึ้น เมื่อ AI เข้ามารับหน้าที่ในส่วนงานประจำวัน ที่ปรึกษาจะมีเวลาให้แก่ลูกค้าเพิ่มขึ้น โดยยังคงรักษามาตรฐานการบริการที่สม่ำเสมอภายใต้ฐานลูกค้าที่ใหญ่ขึ้นได้ ในโมเดลนี้ เทคโนโลยีจึงไม่ได้เข้ามาลดทอนคุณค่าของความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ หากแต่เป็นฟันเฟืองสำคัญที่ช่วยส่งเสริมความสัมพันธ์นั้นให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น 

ภาพสะท้อนของวงการ Wealth Management ในอีก 3 ปีข้างหน้า

เมื่อมองไปถึงอนาคตข้างหน้า คุณเอ็มมี่คาดหวังว่า AI จะเข้ามาผสานรวมเป็นเนื้อเดียวกับเวิร์กโฟลว์ประจำวันของบุคลากรในธุรกิจบริหารความมั่งคั่งอย่างเด่นชัดยิ่งขึ้น โดยจะไม่ใช่เพียงแอปพลิเคชันหรือผลิตภัณฑ์เดี่ยว แต่จะทำหน้าที่เป็น "Co-pilots" ที่ช่วยให้ที่ปรึกษาสามารถสืบค้นข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว พร้อมจัดเตรียมข้อมูลและลดขั้นตอนงานเอกสารและการบริหารจัดการหลังบ้านอย่างมีประสิทธิภาพ 

ภายใต้วิสัยทัศน์นี้ Relationship Manager ยังคงเป็นศูนย์กลางในการสร้างประสบการณ์ที่ดีแก่ลูกค้า โดยได้รับการสนับสนุนจากเครื่องมืออัจฉริยะที่สามารถดึงข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง สรุปประเด็นสำคัญ และเปลี่ยนกระบวนการรายงานรวมถึงงานธุรการบางส่วนให้เป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งเป้าหมายสูงสุดคือการปลดล็อกเวลาให้ที่ปรึกษาสามารถโฟกัสกับการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าได้อย่างเต็มที่ และลดเวลาในงานประจำวันที่ซ้ำซ้อนลงให้เหลือน้อยที่สุด

สำหรับแนวโน้มการเติบโตของกลุ่มบริษัทที่พัฒนาโซลูชัน AI ในภาคบริการทางการเงิน คุณเอ็มมี่ได้แชร์มุมมองจากประสบการณ์ของ Arta ที่ดำเนินธุรกิจทั้งในฐานะผู้พัฒนาแพลตฟอร์มเทคโนโลยีและผู้บริหารความมั่งคั่งควบคู่กัน โดยชี้ว่า การพัฒนาผลิตภัณฑ์ภายใต้สภาพแวดล้อมที่มีการกำกับดูแลอย่างเข้มงวด ช่วยให้บริษัทได้รับ Feedback ที่มีมูลค่าสูง ทั้งในแง่พฤติกรรมการตอบรับของลูกค้าต่อบริการให้คำปรึกษา และผลกระทบของข้อกำหนดด้าน Compliance ที่มีต่อสถาปัตยกรรมและการออกแบบผลิตภัณฑ์

แม้คำถามที่ว่า AI จะสามารถพลิกโฉมการเข้าถึงบริการบริหารความมั่งคั่งในวงกว้างได้สำเร็จเพียงใดนั้น จะยังคงเป็นเรื่องที่ต้องติดตามในระยะยาว แต่สิ่งทีชัดเจนในปัจจุบันคือ สถาบันการเงินทั่วโลกกำลังเร่งทดลองแนวทางใหม่ๆ เพื่อผสานรวมระบบอัตโนมัติ ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ และการกำกับดูแลตามกฎหมายเข้าด้วยกันอย่างลงตัว 

รับชมเพิ่มเติมที่ https://youtu.be/yYBLRDV8VEM?si=yqzdylsh2sC1NsvX