ในยุคที่ AI และ Machine Learning ต้องมาบริหารจัดการข้อมูล เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ให้เกิดประโยชน์ต่อทั้งการให้บริการและผลิตภัณฑ์กำลังเป็นที่น่าจับตามอง โดยเฉพาะการเรียนรู้พฤติกรรมผู้บริโภค เพื่อนำไปสู่การพัฒนาให้สามารถตอบสนองความต้องการ หรือการนำข้อมูลหลายๆ ด้านมาคาดการณ์และพยากรณ์เพื่อการลงทุนและแก้ปัญหาที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
ฉัตรสุดา สันตานนท์ ผู้อำนวยการอาวุโสสาย Customer Value Management (CVM) จาก dtac ชี้ว่า Machine Learning จะเข้ามาช่วยพัฒนาการตรวจสอบการลงทะเบียนของบริการระบบเติมเงิน โดยการใช้ระบบจดจำภาพใบหน้า (Face Recognition) นอกจากนี้ยังถูกใช้ในการพัฒนา Social Listening Tool เพื่อช่วยในการจำแนกประเภทของความคิดเห็นบนสื่อสังคมต่างๆ โดยทั้งสองโปรเจ็คมีความแม่นยำสูงกว่า 90%
“ปัจจุบันความซับซ้อนของคนมีหลายชั้นมาก บางครั้งการสื่อสารในโลกโซเชียลมักจะไม่แสดงออกทางอารมณ์ที่ชัดเจน เช่น ต้องการจะต่อว่าใครก็มักจะใช้คำกระทบกระเทียบ หรือเป็นการล้อเลียนมากกว่าการต่อว่าแบบตรงๆ ที่เคยทำให้อดีต ระบบ Machine Learning จะเข้ามาช่วยแยกแยะความซับซ้อนดังกล่าวผ่านการเรียนรู้ และช่วยให้ dtac ได้ทราบความรู้สึกหรือเข้าใจผู้บริโภคอย่างแท้จริง”
นอกจากนี้ยังมีการนำ Big Data เข้ามาใช้ร่วมกับระบบ Machine Learning ด้วยการยกตัวอย่าง จากการวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานอินเตอร์เน็ตในเครือข่าย dtac ช่วงการชมละครเรื่อง “บุพเพสันนิวาส” โดยพบว่า ในวันที่ละครฉายจะมีการใช้ Data บนมือถือกว่า 3,000 ครั้งในแต่ละวันผ่านเว็บ ch3thailand.com และมีการรับชมละครเรื่องบุพเพสันนิวาสผ่านสมาร์ทโฟนสูงกว่าละครเรื่องอื่นถึง 7 เท่า
โดยจังหวัดที่มีการรับชมละครบุพเพสันนิวาสผ่านเว็บไซต์ของช่อง 3 มากที่สุด 5 อันดับได้แก่ กรุงเทพฯ, ชลบุรี, ปทุมธานี, เชียงใหม่และสมุทรปราการ ขณะที่จังหวัดที่มีอัตราการเข้าชมละครเรื่องบุพเพสันนิวาสจากสมาร์ทโฟนเติบโตเพิ่มขึ้นมากที่สุดได้แก่ มหาสารคาม เติบโตถึง 78%, สุพรรณบุรี เติบโตถึง 73%, บุรีรัมย์และเลย เติบโตเท่ากันที่ 72% และหนองคาย เติบโตถึง 71% นอกจากนี้ 89% ของคนไทยยังนิยมดูละครผ่านสมาร์ทโฟน แม้ว่าจะอยู่ที่บ้านก็ตาม
นั่นทำให้ธุรกิจที่จะใช้ AI และ Machine Learning จำเป้นต้องมี 2 องค์ประกอบที่สำคัญทั้ง Data และบุคลากร ซึ่ง Data ทาง dtac มีมากมายอยู่แล้ว นั่นจึงทำให้ dtac ได้ร่วมมือกับมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ในการตั้ง AI Lab ศูนย์การเรียนรู้และพัฒนาระบบ AI เพื่อให้นักศึกษาได้เรียนรู้และเข้าใจระบบการทำงาน รวมไปการพัฒนาระบบ AI ซึ่งศูนย์ฯ แห่งนี้จะสามารถผลิตบุคลากรด้าน AI สู่ตลาดประเทศไทย
ส่วน แอนดริว กวาลเซท รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร กลุ่มการตลาด ของdtacเล็งว่า แนวทางการตลาดในอนาคตจะเป็นในรูปแบบเฉพาะเจาะจงแบบรายบุคคล (Personalization) มากขึ้น ซึ่งต้องพึ่งพา BigData และ Machine Learning เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า ผ่านบริการที่ตอบสนองความต้องการ โดยที่ลูกค้าไม่ต้องร้องขอ ซึ่งจะช่วยสร้างความประหลาดใจและเสริมสร้างประสบการณ์ที่ดีแก่ลูกค้า
นอกจากนี้ยังมี ชวิน ฉัตรศิริวิชัยกุล ผู้จัดการฝ่ายกลยุทธ์ Recultสตาร์ตอัพในโครงการ dtac accelerate 5 ที่กล่าวว่า ข้อมูลเชิงเกษตรหากใช้ AI และ Machine Learning ในการวิเคราะห์ผ่านปัจจัยด้านภูมิอากาศและปัจัยอื่นๆ จะช่วยเพิ่มผลิตผลจากภาคการเกษตรในประเทศไทยได้ จากการทดลองพบว่าสามารถเพิ่มผลผลิตได้สูงขึ้น 40% และกำไรเติบโตขึ้นถึง 100% ผ่านแอพฯ dtac Smart Farmer ที่ใช้เทคโนโลยี Machine Learning เข้ามาช่วยวิเคราะห์
ส่วน เคนท์ มอนเซน นักวิจัยอาวุโสจากเทเลนอร์รีเสิร์ช บอกว่า ข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือช่วยให้สามารถวิเคราะห์การเดินทางสัญจรของผู้ใช้งานทั่วทั้งประเทศ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลการระบาดของไข้มาลาเรีย เพื่อคาดการณ์การระบาดของโรคในครั้งต่อไป โดยเฉพาะในประเทศปากีสถาน ซึ่งเทคโนโลยี Big Data และ Machine Learning จะช่วยให้สามารถวางมาตรการป้องกันได้อย่างเหมาะสม เช่น เตรียมการแจกจ่ายมุ้งกันยุง จัดเตรียมคลีนิกเคลื่อนที่เพื่อลงพื้นที่เสี่ยง
