5 ปี ttb spark 95% ของธุรกรรมย้ายขึ้นแอป แต่ทีทีบียังไม่เชื่อธนาคารดิจิทัลไร้คน

หลังการควบรวมระหว่างธนาคารทหารไทยและธนาคารธนชาตผ่านไป 5 ปี ทีทีบีระบุว่าธุรกรรมรายย่อยราว 95% ของธนาคารเกิดขึ้นบนแอปพลิเคชันมือถือ ขณะที่ธุรกรรมผ่านสาขามีสัดส่วนราว 1% และผ่านตู้ ATM/CDM ราว 4%

ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนการย้ายพฤติกรรมลูกค้าสู่ช่องทางดิจิทัลอย่างชัดเจน แต่ไม่ได้ทำให้ทีทีบีเลือกเดินไปสู่โมเดล Virtual Bank ที่ลดบทบาทของพนักงานลงจนแทบไม่มีเหลือ

“ทีทีบียังไม่ได้เชื่อใน Virtual Bank ที่ไม่มี Human Assistance” นายนริศ อารักษ์สกุลวงศ์ ประธานกลุ่มกลยุทธ์องค์กรและดิจิทัล ธนาคารทีทีบี กล่าว

แนวทางของธนาคารจึงไม่ใช่เพียงการผลักดันให้ลูกค้าทำธุรกรรมด้วยตนเองบนแอป แต่เป็นการนำพนักงานเข้ามาเชื่อมต่อกับช่องทางดิจิทัล ภายใต้แนวคิดที่ทีทีบีเรียกว่า Humanized Digital Banking

จากทีม 60 คน สู่กำลังคนดิจิทัลกว่า 1,000 คน

ทีทีบีก่อตั้งทีมดิจิทัล ttb spark ในปี 2564 ขณะนั้นมีบุคลากรราว 60 คน และยังใช้ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปสำหรับโมบายแบงก์กิ้ง

นริศอธิบายว่า ทีทีบีเลือกสร้างทีมดิจิทัลภายในองค์กร แทนการตั้งเป็นบริษัทลูกที่รับโจทย์จากธนาคารแม่ไปพัฒนาผลิตภัณฑ์

“เราอยากสร้างดิจิทัลทีมที่เป็นพนักงานสายพันธุ์ใหม่ ที่เชื่อมโจทย์ธุรกิจ ความต้องการและปัญหาของลูกค้า เข้ากับเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์ได้” เขากล่าว

ปัจจุบัน ทีมที่ดูแล ttb touch และ ttb enterprise มีประมาณ 500 คน ส่วนบุคลากรด้านเทคโนโลยีของธนาคารทั้งหมดมีมากกว่า 1,000 คน

นริศแบ่งการพัฒนาในช่วง 5 ปีออกเป็น 4 ระยะ ได้แก่ ระยะแรก การสร้างขีดความสามารถด้านดิจิทัลภายในองค์กร, ระยะที่ 2 การพัฒนาแอป ttb touch ขึ้นใหม่, ระยะที่ 3 การนำองค์ประกอบของแอปไปต่อยอดเป็นแพลตฟอร์มสำหรับพนักงานชื่อ ttb enterprise และระยะที่ 4 การนำ Generative AI มาใช้ในงานพัฒนาซอฟต์แวร์และบริการลูกค้า

ธนาคารระบุว่า ttb touch ถูกพัฒนาขึ้นใหม่จากศูนย์ ไม่ได้ต่อยอดจากซอฟต์แวร์สำเร็จรูปเดิม ขณะที่ ttb enterprise ถูกออกแบบให้พนักงานสาขา ศูนย์บริการลูกค้า และพนักงานประจำโชว์รูมรถยนต์ ใช้เข้าถึงข้อมูลและให้บริการลูกค้าได้ต่อเนื่องกับช่องทางแอป

AI เขียนโค้ดแล้ว 700,000 บรรทัด แต่ยังไม่แทนคน

ทีทีบีนำ Generative AI มาใช้กับงานพัฒนาซอฟต์แวร์มากขึ้น โดยแยกงานที่ต้องการความแม่นยำสูงและมีความซับซ้อน ซึ่งยังให้คนเป็นผู้ดำเนินการหลัก ออกจากงานที่มีรูปแบบชัดเจนและสามารถออกแบบกระบวนการให้ AI ช่วยได้

ข้อมูลของธนาคารระบุว่า ปัจจุบันมีโค้ดที่ Gen AI ช่วยเขียนราว 700,000 บรรทัด มีชุดทดสอบที่ AI สร้างมากกว่า 1,000 รายการ และในไตรมาสล่าสุด AI ตรวจโค้ดก่อนเข้าสู่คลังโค้ดหลักราว 6,000 ครั้ง ซึ่งเดิมเป็นงานที่ต้องอาศัยวิศวกรอาวุโสตรวจสอบ

นริศกล่าวว่า ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา ธนาคารไม่ได้เพิ่มจำนวนบุคลากรอย่างมีนัยสำคัญ แต่เพิ่มการใช้ AI เพื่อช่วยขยายกำลังการทำงานของทีม

“แต่เราเอา AI มาเสริมการทำงานของคน เพื่อเพิ่มกำลังในการทำงาน” เขากล่าว พร้อมย้ำว่า ttb spark ไม่มีนโยบายใช้ AI เพื่อทดแทนพนักงานทั้งหมด

แอปเดียว แต่ประสบการณ์ต่างกันตามช่วงชีวิต

ทีทีบีระบุว่า ttb touch มีผู้ใช้งาน 6.2 ล้านราย และมีผู้ล็อกอินราว 1.5-2 ล้านคนต่อวัน ธุรกรรมบนแอปโดยรวมยังเติบโตราว 10% ต่อปี โดย QR Payment เป็นหมวดธุรกรรมที่เติบโตเร็วที่สุด

ธนาคารสำรวจความพึงพอใจของผู้ใช้ทุกวัน ได้ข้อมูลตอบกลับหลายพันชุดต่อวัน และระบุว่าคะแนนความพึงพอใจต่อ ttb touch อยู่เหนือ 90% อย่างต่อเนื่อง

ปีนี้ทีม ttb spark ปรับวิธีออกแบบบริการจากการเล่าฟีเจอร์รายตัว ไปสู่การมองความต้องการของลูกค้าในแต่ละช่วงชีวิต

สำหรับกลุ่มเริ่มทำงาน ธนาคารใช้ฟีเจอร์แจ้งสรุปรายจ่ายเมื่อเงินเดือนเข้า แจ้งเตือนการชำระหนี้ และเสนอประกันอุบัติเหตุฟรีสำหรับผู้ถือบัญชี ttb all free ที่มีเงินฝากเกิน 5,000 บาท

ด้านสินเชื่อ แอปรับใบสมัครประมาณ 1.9 ล้านรายการต่อปี โดยธนาคารระบุว่ามีราว 400,000 รายการที่ได้รับอนุมัติและโอนเงินอัตโนมัติ

ทีทีบีใช้แนวทางกำหนดอัตราดอกเบี้ยตามความเสี่ยง โดยตรวจข้อมูลเครดิตเมื่อมีการยื่นขอสินเชื่อ ลูกค้าที่มีประวัติชำระหนี้ดีอาจได้รับอัตราดอกเบี้ยต่ำกว่า ข้อมูลธนาคารระบุว่าโครงการสินเชื่อคนผ่อนดีอนุมัติแล้วมากกว่า 48,100 ราย วงเงินรวมกว่า 11,600 ล้านบาท และช่วยลดภาระดอกเบี้ยให้ลูกค้ารวมกว่า 1,580 ล้านบาท

สำหรับลูกค้าวัยสร้างตัว ทีทีบีพัฒนาฟีเจอร์ My Credit เพื่อให้ประเมินวงเงินสินเชื่อเบื้องต้นก่อนเลือกซื้อรถหรือบ้าน แทนการยื่นกู้หลังตัดสินใจซื้อแล้ว ธนาคารระบุว่าความแม่นยำของการประเมินอยู่ที่ราว 80-90%

ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา มีผู้ใช้ฟีเจอร์ดังกล่าวมากกว่า 400,000 ราย ได้รับอนุมัติมากกว่า 200,000 ราย และได้รับวงเงินเบื้องต้นรวมกว่า 700,000 ล้านบาท โดยสินเชื่อรถยนต์เป็นหนึ่งในผลิตภัณฑ์ที่เติบโตผ่านช่องทางนี้

ส่วนกลุ่มลูกค้าวัยเกษียณ ธนาคารเน้นเรื่องความปลอดภัยผ่านฟีเจอร์ Security Checkup ซึ่งรวมการตั้งค่าความปลอดภัยไว้ในจุดเดียว มีผู้ใช้งานราว 1.4 ล้านราย

หนึ่งในมาตรการที่ธนาคารใช้คือการเปรียบเทียบวงเงินโอนที่ลูกค้าตั้งไว้กับพฤติกรรมใช้งานจริง หากตั้งวงเงินไว้สูงกว่าการใช้งานย้อนหลัง 3-6 เดือนอย่างมาก ธนาคารอาจปรับลดวงเงินลงและแจ้งลูกค้า นอกจากนี้ยังมีโหมด View-only สำหรับล็อกบัญชีเงินเก็บไม่ให้โอนออกผ่านแอป โดยลูกค้าต้องยืนยันตัวตนที่สาขาหากต้องการปลดล็อก

ttb enterprise: เมื่อพนักงานเข้ามาอยู่ในแอป

แม้สัดส่วนธุรกรรมบนมือถือจะสูงถึง 95% แต่นริศย้ำว่า ttb touch ไม่ได้ถูกออกแบบให้ลูกค้าต้องจัดการทุกอย่างด้วยตัวเอง

ทีทีบีใช้ ttb enterprise เป็นเครื่องมือให้พนักงานเข้าถึงข้อมูลและช่วยดูแลลูกค้าได้ต่อเนื่องจากการใช้งานบนแอป โดยแพลตฟอร์มนี้ช่วยดูแลลูกค้ากว่า 200,000 รายต่อเดือน และทำรายการสำเร็จกว่า 400,000 ครั้งต่อเดือน

ลูกค้ายังสามารถสนทนากับพนักงานผ่านแชตใน ttb touch ได้โดยตรง แนวคิดคือช่วยลดความเสี่ยงที่ลูกค้าจะไม่แน่ใจว่าสายโทรศัพท์ที่ติดต่อเข้ามาเป็นพนักงานธนาคารหรือมิจฉาชีพ

ในด้านต้นทุน ทีทีบีระบุว่าแพลตฟอร์มภายในนี้ช่วยลดการพึ่งพาซอฟต์แวร์ CRM จากผู้ให้บริการต่างประเทศ และประหยัดค่าลิขสิทธิ์ได้ราว 100-120 ล้านบาทต่อปี

“ดิจิทัลไม่ได้แปลว่าต้องให้ลูกค้าทำเองทั้งหมด เรานำพนักงานเข้ามาอยู่ในแอป เพื่อให้ลูกค้าที่ต้องการคำแนะนำได้คุยกับพนักงานผ่านช่องทางเดียวกัน” นริศกล่าว

“ยินดี” ตอบจบ 73% และส่งเรื่องซับซ้อนให้พนักงาน

อีกส่วนหนึ่งของแผนดิจิทัลคือ “ยินดี” ผู้ช่วย AI ที่ทีทีบีเปิดตัวในปี 2568 เพื่อช่วยตอบคำถามและแก้ปัญหาเบื้องต้นให้ลูกค้า

ในระยะแรก ระบบตอบคำถามจนจบได้ไม่ถึงครึ่งหนึ่ง ปัจจุบันทีทีบีระบุว่า “ยินดี” สามารถตอบและแก้ปัญหาเบื้องต้นได้ 73% ของการสนทนา ส่วนกรณีที่ซับซ้อนจะถูกส่งต่อให้พนักงาน โดยคะแนนความพึงพอใจของผู้ใช้ระบบอยู่ที่ 89%

นริศกล่าวว่า “ยินดี” ไม่ได้ใช้โมเดลภาษาตัวเดียวตอบคำถามทุกประเภท แต่ประกอบด้วยบอต 8-9 ตัว มีบอตกลางทำหน้าที่ประสานงานและประเมินอารมณ์ของลูกค้า ขณะที่บอตเฉพาะทางแยกตามหน่วยธุรกิจ เพื่อลดการปะปนของข้อมูลและความเสี่ยงในการตอบผิด

ฐานความรู้ของระบบประกอบด้วยข้อมูลโปรโมชันมากกว่า 1,000 รายการ เอกสารผลิตภัณฑ์ และขั้นตอนใช้งานบนแอปมากกว่า 100 รายการ ปัจจุบัน “ยินดี” ให้บริการผ่านข้อความ ส่วนบริการด้วยเสียงยังอยู่ระหว่างการพัฒนา

เป้าหมายต่อไปคือบริการลงทุนสำหรับลูกค้าเงินหลักล้าน

ทีทีบีมองว่าแอปไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาเสร็จแล้วจบ โดย ttb touch ออกเวอร์ชันใหม่ทุก 3 เดือน หรือปีละ 4 ครั้ง

โจทย์ถัดไปคือการบริหารความมั่งคั่งสำหรับลูกค้าที่มีเงินลงทุนระดับหลักล้านบาท นริศมองว่าลูกค้ากลุ่มนี้มีจำนวนหลักแสนราย แต่ที่ผ่านมาได้รับการดูแลไม่ทั่วถึง เพราะต้นทุนการจัดส่งผู้เชี่ยวชาญไปให้คำแนะนำรายบุคคลสูง ขณะที่ลูกค้าที่มีสินทรัพย์ระดับ 10-100 ล้านบาทมักมีผู้ดูแลอยู่แล้ว

โจทย์สำคัญของทีทีบีจึงไม่ใช่เพียงการเพิ่มฟีเจอร์การลงทุนบนแอป แต่คือการหาวิธีนำคำแนะนำจากพนักงานและผู้เชี่ยวชาญไปถึงลูกค้าจำนวนมาก โดยยังรักษาความเหมาะสมของคำแนะนำสำหรับแต่ละคน

“ถ้าเราทำ Chat Function ได้ พนักงานก็อยู่ใน Mobile Banking Application ได้” นริศกล่าว

สำหรับทีทีบี แอปที่มีผู้เข้าใช้ 1.5-2 ล้านคนต่อวันจึงไม่ได้เป็นเพียงช่องทางทำธุรกรรม แต่เป็นหน้าร้านใหม่ของพนักงานธนาคารด้วยเช่นกัน