คำว่า “Big Data” ได้ยินกันมาตลอด เชื่อว่าหากใครอ่านข่าวเศรษฐกิจ ข่าวธุรกิจ หรือแม้แต่ข่าวการเมือง จะต้องได้ยินคำนี้ไม่ต่ำกว่า 3 ครั้ง ใน 1 วัน ตามติดมาด้วยคำว่า AI ซึ่งจริงๆ แล้ว เป็นคำย่อของ Artificial Intelligence ซึ่งจะเป็นกระแสในอีกไม่นานนี้อย่างแน่นอน
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่เราได้รับจากสื่อ คือ การ “จะ” ทำ Big Data การ “จะ” นำเอา AI มาใช้งาน .... แต่ไม่ได้บอกว่า “เมื่อไหร่” และ “ทำอย่างไร” ทำให้น่าคิดต่อว่า “จะทำได้จริงๆ หรือไม่” ลองสังเกตกันดูนะคะ ในช่วงต้นปี เรามักจะได้ข่าวบริษัทต่างๆ ประกาศแนวทางการทำงานของปี 2018 และเชื่อว่า 90% ของทุกองค์กร มีคำว่า “Big Data” อยู่ในนโยบายนั้นทั้งสิ้น ขณะนี้ ผ่านมาแล้ว 7 เดือน หากผู้อ่านเป็นผู้ติดตามข่าวจริงๆ จะทราบได้ทันทีเลยว่า มีองค์กรไหนได้ผลักดัน Big Data และ AI ให้เกิดขึ้นจริงๆ
ตัวอย่างเช่น หลายธนาคาร เริ่มมีการใช้ AI ในการพิจารณาสินเชื่อ และมีการใช้ Product Recommendation Rule ใน Mobile Banking นอกจากนี้ เราก็จะเห็นหลายๆ องค์กร เริ่มมีการทำ Customer Segmentation Model ซึ่งเป็นการใช้ Data ในการแบ่งกลุ่มของลูกค้า จากพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อเสนอสินค้าที่เหมาะสม และใช่ที่สุดให้ลูกค้าแต่ละกลุ่ม เป็นการทำ Customer Relationship Management แบบใหม่ ที่เป็น Customized Model มากขึ้น
แบบนี้เรียกว่า “ทำจริง”
ในขณะเดียวกัน ยังมีอีกหลายองค์กร ที่ออกสื่อไปว่า “จะใช้ Big Data…. จะใช้ AI” โดยที่ไม่ระบุว่า นำไปใช้ในส่วนใด ที่แย่ไปกว่านั้น หลายองค์กร เรียก Big Data ทั้งๆ ที่ “ไม่มีข้อมูล และยังไม่มีนโยบายในการเก็บข้อมูล” เลยด้วยซ้ำไป
แล้วทำไมเขาต้องออกสื่อ? ต้องการสร้างภาพลักษณ์ หรือ มีนโยบายจะใช้ทั้ง Big Data และ AI จริงๆ ??
ในฐานะของผู้รับสื่อ สิ่งที่ผู้เสพย์สื่อต้องตั้งรับ คือ การทำความเข้าใจ ว่า Big Data ไม่ใช่แค่การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ แต่เป็นการใช้ประโยชน์จากข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด และต้องเข้าใจว่า AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence เป็นการกระทำโดยคอมพิวเตอร์ที่ชาญฉลาด ซึ่งเกิดจากการสร้างโปรแกรมให้เรียนรู้จากข้อมูล และมีการคิดวิเคราะห์เชิงลึก ก่อนที่จะตัดสินใจ และแสดงผลการกระทำออกมา เปรียบเสมือนความฉลาดของมนุษย์
Big Data ไม่ใช่ยาวิเศษ ที่รักษาได้ทุกอย่าง เพราะความ Big นำพามาซึ่งความยุ่งยาก จึงต้องมีแนวทางในการจัดการที่ดี โดยใช้ผู้เชี่ยวชาญ
AI เอง ก็ไม่ได้ฉลาดตั้งแต่แรก มันเกิดจากการเรียนรู้ โดยใช้ ชุดข้อมูลต้นตั้ง ประกอบกับการลองผิดลองถูกไปเรื่อยๆ ด้วยการเขียนโปรแกรมเข้าไปโดย “มนุษย์” ก่อนจะนำมาใช้จริง ต้องผ่านการประเมิน ทดสอบ และหากมีข้อผิดพลาดประการใด ทางหน่วยงานที่นำ AI มาใช้ก็ต้องสามารถรับผิดชอบผลลัพธ์นั้นๆ ให้ได้อีกด้วย
เหตุผลที่ว่า หลายๆ องค์กร พยายามใช้คำว่า “Big Data and AI” ในสื่อ ก็เพราะเป็นคำที่อินเทรนด์ ใครๆ ก็ใช้กัน จนเกลื่อน กลายเป็นว่า ใช้คำนี้ฟุ่มเฟือยเกินไป บางข่าว อ่านจนจบแล้วก็ยังมองภาพไม่ออกเลยว่า มันเกี่ยวข้องกับ Big Data and AI ตรงไหน
ในมุมมองของสื่อ หรือองค์กรที่ให้สื่อ อาจจะมองว่า เป็นการสร้างภาพลักษณ์ที่ดี แต่ในอีกมุมหนึ่ง การที่ทุกๆ องค์กร ใช้ Buzz Word หรือ คำติดหูที่ฟุ่มเฟือยเกินไปเช่นนี้ เป็นการสร้างความเข้าใจที่อาจจะไม่ถูกต้อง ให้ผู้เสพย์สื่อ
อีกมุมมองหนึ่ง การที่ให้ข่าวออกไปทั้งๆ ที่ “ยังไม่ได้ทำ” และไม่มีการอ้างอิง หรือชี้แจงที่ถูกต้อง ก็ยิ่งทำให้เกิดภาพลักษณ์ที่ไม่ดีต่อองค์กรนั้นๆ เอง
ดังนั้น ในฐานะของผู้เสพย์สื่อ จึงอยากส่งสารนี้ให้ทั้ง “องค์กรต่างๆ” และ “สื่อ” ช่วยกันสร้างความเข้าใจที่ดีของคำว่า Big Data และ AI ที่ไม่ใช่เป็นแค่ Buzz Word ไม่ใช่แค่แฟชั่นในการออกสื่อ แต่มันคือการต้องปฏิบัติให้เกิดขึ้นจริง และมันก็คงจะดีกว่า หากทำได้จริง แล้วค่อยมาประกาศบอกในสื่อ (มิใช่บอกว่าจะทำ แต่สุดท้ายก็ยังมิได้ทำเสียที)
โลกยุค Technology Disruption คือ โลกที่ต้องใช้ความ “เร็ว” เพราะยิ่งเรา “รอ” ไปเรื่อยๆ ไม่ทำอะไรให้เกิดขึ้นจริงเสียที .... มันอาจจะสายเกินไปแล้วก็ได้
ร่วมกันสร้างความเข้าใจที่ดีให้สังคมไปด้วยกันนะคะ เพราะ Big Data กับ AI ไม่ใช่เรื่องของอนาคต แต่มันเป็นเรื่องปัจจุบัน ที่เราต้องเร่งสร้างองค์ความรู้ให้ถูกต้องไปด้วยกัน
