---
title: "ทำไมแชตบอตประเมินความเสี่ยงด้วยบทสนทนาจึงเป็นอันตรายต่อธุรกิจสินเชื่อไทย"
slug: "why-conversational-credit-scoring-risk-threatens-thai-non-bank-lenders"
locale: "th"
canonical: "https://ireadcustomer.com/th/blog/why-conversational-credit-scoring-risk-threatens-thai-non-bank-lenders"
markdown_url: "https://ireadcustomer.com/th/blog/why-conversational-credit-scoring-risk-threatens-thai-non-bank-lenders.md"
published: "2026-08-28"
updated: "2026-08-28"
author: "iReadCustomer Team"
description: "เปิดเผยความจริงเชิงโต้แย้งเกี่ยวกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์บทสนทนาเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของผู้กู้ในธุรกิจนาโนไฟแนนซ์ไทยที่อาจนำไปสู่วิกฤตหนี้เสียพุ่งสูงขึ้นอย่างคาดไม่ถึง"
quick_answer: "การประเมินเครดิตผ่านบทสนทนา (conversational credit scoring risk) เพิ่มอัตราหนี้เสียให้แก่สถาบันการเงินไทย เนื่องจากโมเดลภาษาถูกปรับแต่งโดยระบบโกงได้ง่าย ผู้ให้บริการสินเชื่อควรแยกแชตบอตไว้เป็นเครื่องมือกรอกข้อมูลเท่านั้น และใช้การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมทางการเงินแทนเพื่อความปลอดภัย"
categories: []
tags: 
  - "fintech-thailand"
  - "credit-risk"
  - "alternative-scoring"
  - "prompt-fraud"
  - "non-bank-lenders"
  - "bot-compliance"
source_urls: []
faq:
  - question: "เพราะเหตุใดระบบประเมินความเสี่ยงด้วยบทสนทนาจึงไม่แม่นยำในประเทศไทย?"
    answer: "การประเมินเครดิตด้วยบทสนทนาขาดความแม่นยำเนื่องจากโมเดลภาษาภาษาธรรมชาติถูกสร้างมาเพื่อเดาคำศัพท์ไม่ใช่คำนวณเงินสดในบัญชี อีกทั้งภาษาไทยที่ใช้พิมพ์ในแชตมีความหลากหลายและปรับแต่งน้ำเสียงได้ง่าย ทำให้ผู้กู้สามารถปิดบังข้อมูลความเสี่ยงจริงได้สำเร็จ"
  - question: "ภัยเงียบของวิศวกรรมป้อนคำสั่งในการขอสินเชื่อคืออะไร?"
    answer: "วิศวกรรมป้อนคำสั่งหรือ Prompt Engineering ช่วยให้ผู้สมัครที่ขาดสภาพคล่องทางการเงินสามารถสร้างประวัติธุรกิจและผลการดำเนินงานปลอมผ่านระบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้แชตบอตประเมินความเสี่ยงเข้าใจผิดและอนุมัติเงินกู้ได้อย่างง่ายดาย"
  - question: "การใช้ข้อมูลธุรกรรมเชิงโปรแกรมดีกว่าการวิเคราะห์ข้อความอย่างไร?"
    answer: "ข้อมูลธุรกรรมเชิงโปรแกรมไม่สามารถหลอกลวงได้ด้วยการแต่งคำพูด เนื่องจากระบบดึงประวัติการเคลื่อนไหวทางการเงินและยอดเงินฝากถอนจริงจากธนาคารโดยตรง ทำให้ระบุพฤติกรรมการจ่ายหนี้ได้อย่างน่าเชื่อถือและป้องกันความผิดพลาดได้เกือบทั้งหมด"
  - question: "การประเมินเครดิตด้วยแชตบอตขัดต่อกฎเกณฑ์ของธนาคารแห่งประเทศไทยอย่างไร?"
    answer: "ธนาคารแห่งประเทศไทยกำหนดให้สถาบันการเงินชี้แจงเหตุผลการปฏิเสธสินเชื่อได้อย่างชัดเจนและตรวจสอบย้อนกลับได้ แต่การวิเคราะห์อารมณ์และคำพูดผ่านโมเดลปัญญาประดิษฐ์เป็นระบบปิดที่ไม่สามารถหาคำอธิบายทางคณิตศาสตร์ที่เป็นรูปธรรมได้"
  - question: "ผู้ให้บริการสินเชื่อรายย่อยควรปรับปรุงระบบอย่างไรเพื่อลดความเสี่ยงนี้?"
    answer: "ควรปรับบทบาทของแชตบอตให้ทำหน้าที่เป็นระบบรวบรวมข้อมูลในส่วนหน้าบ้านเท่านั้น และส่งข้อมูลเข้าสู่เครื่องมือประมวลผลหลังบ้านที่คำนวณด้วยกฎเกณฑ์คงที่และตัวเลขธุรกรรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว โดยไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกันเชิงตรรกะ"
robots: "noindex, follow"
---

# ทำไมแชตบอตประเมินความเสี่ยงด้วยบทสนทนาจึงเป็นอันตรายต่อธุรกิจสินเชื่อไทย

เปิดเผยความจริงเชิงโต้แย้งเกี่ยวกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์บทสนทนาเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของผู้กู้ในธุรกิจนาโนไฟแนนซ์ไทยที่อาจนำไปสู่วิกฤตหนี้เสียพุ่งสูงขึ้นอย่างคาดไม่ถึง

ระบบการวิเคราะห์ระดับความเสี่ยงของสินเชื่อผ่านแชตบอตหรือที่เรียกว่า **conversational credit scoring risk** กำลังสร้างช่องโหว่ขนาดใหญ่ที่ทำให้สถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคาร (Non-Bank) ในไทยมีอัตราการผิดนัดชำระหนี้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเนื่องจากการละเลยข้อมูลธุรกรรมทางการเงินที่จับต้องได้ ในช่วงไตรมาสที่ 3 ของปี 2024 สถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคารแห่งหนึ่งในกรุงเทพฯ รายงานว่าอัตราส่วนสินเชื่อที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ (NPL) พุ่งสูงขึ้นถึง 14.5% หลังจากนำระบบปัญญาประดิษฐ์แบบวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติมาใช้ประเมินความน่าเชื่อถือของผู้สมัครขอสินเชื่อรายย่อยและกลุ่มผู้ประกอบการขนาดกลางและขนาดย่อม (Micro-SME) ความเชื่อที่ว่าทักษะการเจรจาหรือรูปแบบการพิมพ์ข้อความโต้ตอบจะสามารถสะท้อนพฤติกรรมการชำระเงินของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำนั้น กำลังถูกพิสูจน์แล้วว่าเป็นเพียงภาพลวงตาทางเทคโนโลยีที่แลกมาด้วยความเสียหายทางการเงินในโลกแห่งความเป็นจริง

### ความพยายามวิเคราะห์บุคลิกภาพที่ไร้รากฐานทางบัญชี
การตัดสินความสามารถในการจ่ายหนี้จากน้ำเสียงหรือความสุภาพของข้อความสนทนาผ่านแชตบอตเป็นการประเมินที่ไร้ความแม่นยำทางสถิติการเงิน
* **การเขียนประวัติหลอกลวง:** ผู้สมัครสามารถปรับแต่งภาษาเพื่อสร้างความประทับใจทางอารมณ์ได้ง่าย
* **ความคลาดเคลื่อนทางภาษาถิ่น:** ภาษาแชตในสังคมไทยมีความหลากหลายสูงจนอัลกอริทึมไม่สามารถจัดหมวดหมู่ได้อย่างเป็นธรรม
* **การประเมินที่เอนเอียง:** ระบบวิเคราะห์ความรู้สึกหรือเซนติเมนต์ (Sentiment Analysis) มักให้คะแนนผู้ที่ใช้ทักษะการพิมพ์ที่ราบรื่นสูงเกินจริง
* **การขาดข้อมูลหลักประกัน:** ภาษาที่สวยหรูไม่สามารถทดแทนการขาดสภาพคล่องทางการเงินที่เกิดขึ้นจริงในบัญชีได้

### สัญญาณเตือนของความเสี่ยงในระบบประเมินหนี้สิน
* การปฏิเสธผู้กู้ที่มีสถานะทางการเงินดีแต่พิมพ์ข้อความไม่เก่งหรือใช้ภาษาท้องถิ่น
* อัตราส่วนการผิดนัดชำระหนี้ในช่วง 30 วันแรกหลังได้รับอนุมัติสินเชื่อเพิ่มสูงขึ้นอย่างผิดปกติ
* การที่ระบบไม่สามารถอธิบายกระบวนการคำนวณคะแนนความเชื่อถือให้แก่หน่วยงานกำกับดูแลได้อย่างชัดเจน
* ความล้มเหลวในการตรวจจับข้อมูลบัญชีเงินฝากที่แท้จริงเนื่องจากมุ่งเน้นแต่คะแนนพฤติกรรมการพิมพ์

## ทำลายมายาคติของแนวคิดการประเมินเครดิตด้วยบทสนทนา

ปัญญาประดิษฐ์แบบวิเคราะห์ข้อความไม่สามารถคำนวณความสามารถในการชำระหนี้ของผู้กู้ได้เพราะแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ถูกฝึกฝนมาเพื่อเดาคำศัพท์ไม่ใช่คำนวณงบดุลทางการเงิน **การพึ่งพาระดับเสียงหรือรูปแบบข้อความโต้ตอบเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมทางการเงินทำให้ผู้ให้บริการสินเชื่อรายย่อยเผชิญกับอัตราหนี้สูญที่สูงขึ้นถึง 22%** เนื่องจากเครื่องมือวิเคราะห์เหล่านี้ขาดความสามารถในการเชื่อมโยงระหว่างพฤติกรรมการสื่อสารกับสภาพคล่องในบัญชีธนาคารอย่างสิ้นเชิง ระบบไม่ได้เข้าใจถึงความหมายของกระแสเงินสด แต่มันเพียงค้นหารูปแบบคำศัพท์ที่ถูกใช้บ่อยในเอกสารการเขียนที่ได้รับคะแนนสูงในอดีตเท่านั้น

### การวิเคราะห์น้ำเสียงปะทะความจริงของสภาพคล่อง
* ระบบมักแปลผลว่าความกระตือรือร้นในการพิมพ์ข้อความเป็นสัญญาณของความรับผิดชอบ
* ผู้สมัครที่ใช้คำศัพท์ทางธุรกิจอย่างถูกต้องอาจกำลังขาดแคลนเงินทุนหมุนเวียนในสัปดาห์ถัดไป
* ความสุภาพไม่ได้แสดงถึงกระแสเงินสดอิสระที่พร้อมชำระคืนในงวดที่กำหนด
* ข้อความสนทนาไม่มีส่วนเชื่อมโยงกับอัตราดอกเบี้ยและภาระหนี้เดิมที่มีอยู่

### มายาภาพแห่งความมั่นใจผ่านข้อความโต้ตอบ
แบบจำลองภาษาธรรมชาติมักตกหลุมพรางของผู้สมัครที่พิมพ์ข้อความได้อย่างมั่นใจและเป็นทางการสูง ทำให้การอนุมัติสินเชื่อเอนเอียงไปสู่กลุ่มที่มีทักษะการเขียนที่ดีกว่า แทนที่จะอนุมัติให้แก่ผู้ประกอบการที่มีรายได้หมุนเวียนสม่ำเสมอแต่ไม่มีเวลาในการตอบข้อความยาวๆ การที่ผู้สมัครระบุว่าตนเองมีรายได้ต่อเดือนกว่า 150,000 บาทผ่านช่องแชต ไม่สามารถพิสูจน์ความเป็นจริงทางบัญชีได้เลย

![ระบบการวิเคราะห์ระดับความเสี่ยงของสินเชื่อผ่านแชตบอตหรือที่เรียกว่า conversational credit…](https://land-admin.ireadcustomer.com/api/images/6a91422f0e4117419b075980)

## ภัยคุกคามจากการทุจริตแบบวิศวกรรมป้อนคำสั่ง

ผู้กู้ที่ขาดความสามารถในการชำระหนี้ใช้เครื่องมือสร้างข้อความชั้นสูงเพื่อเขียนบันทึกประวัติการเงินเท็จที่สามารถหลอกลวงระบบคัดกรองข้อความของแชตบอตได้อย่างสมบูรณ์แบบ ในปัจจุบันมีกลุ่มผู้ใช้ในเครือข่ายสังคมออนไลน์แบ่งปันวิธีป้อนคำสั่งให้กับปัญญาประดิษฐ์เพื่อเขียนเรื่องราวขอสินเชื่อที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละบริษัทการเงินที่ไม่ใช่ธนาคาร **เทคนิควิศวกรรมป้อนคำสั่งกำลังเปลี่ยนการสมัครขอสินเชื่อให้กลายเป็นเกมการประดิษฐ์คำเขียนที่ผู้เล่นที่โกงเก่งที่สุดจะได้รับเงินไป** โดยทิ้งหนี้เสียไว้ให้แก่ผู้ให้บริการสินเชื่อที่เชื่อมั่นในความอัจฉริยะของโมเดลภาษาอย่างผิดๆ

### ยุทธวิธีการสร้างเรื่องราวสังเคราะห์ของธุรกิจขนาดเล็ก
* การใช้อัลกอริทึมเขียนคำอธิบายแนวคิดธุรกิจที่ฟังดูดีเกินจริงเพื่อขอทุนหมุนเวียน
* การสร้างแผนภาพแสดงรายได้ปลอมที่อธิบายผ่านตัวหนังสือได้อย่างน่าเชื่อถือ
* การปรับระดับภาษาและลักษณะเฉพาะตัวให้สอดคล้องกับเกณฑ์การให้คะแนนของแชตบอตแต่ละค่าย
* การปกปิดข้อมูลภาระหนี้สินซ้ำซ้อนผ่านโครงสร้างประโยคที่ซับซ้อนและเบี่ยงเบนความสนใจ

### วิธีที่ผู้สมัครโกงผลลัพธ์ผ่านเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์
1. ค้นหารูปแบบประโยคที่ระบบประเมินความเสี่ยงชอบผ่านการทดลองพิมพ์ข้อมูลสมัครหลายๆ ครั้ง
2. สั่งการให้เครื่องมือสร้างข้อความลบคำที่ส่งผลทางลบ เช่น คำว่า "ค้างชำระ" หรือ "ผ่อนจ่ายล่าช้า"
3. ใช้ระบบสร้างข้อความภาษาไทยเพื่อเขียนเอกสารชี้แจงรายได้เสริมที่ตรวจสอบได้ยากในทางปฏิบัติ
4. เปลี่ยนลักษณะของการบรรยายตนเองให้กลายเป็นผู้ประกอบการที่มีความรับผิดชอบสูงผ่าน[ระบบอัตโนมัติ](/th/services/ai-automation)

## เหตุใดข้อมูลธุรกรรมเชิงโปรแกรมจึงปลอดภัยกว่าการวิเคราะห์อารมณ์

การตรวจสอบรายการธุรกรรมผ่านระบบอัตโนมัติเป็นแหล่งข้อมูลเดียวที่สะท้อนประวัติการเงินที่แท้จริงของผู้กู้โดยปราศจากความลำเอียงของข้อความสนทนา การใช้เครื่องมือวิเคราะห์รายการเดินบัญชีด้วยเทคโนโลยีระบุอักขระด้วยแสงหรือการเชื่อมต่อฐานข้อมูลโดยตรงช่วยลดความผิดพลาดในการประเมินได้เกือบทั้งหมด ผู้ให้บริการควรศึกษาการประยุกต์ใช้แนวทางนี้เพิ่มเติมผ่าน [How Automated Bank Statement Parsing for Thai P2P Lending Cuts Credit Risk Processing to 90 Seconds](/th/blog/how-automated-bank-statement-parsing-for-thai-p2p-lending-cuts-credit-risk) ซึ่งอธิบายวิธีลดความเสี่ยงโดยใช้เวลาประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แทนที่จะพึ่งพาอารมณ์หรือการประเมินเชิงคุณภาพที่ควบคุมไม่ได้

| คุณลักษณะที่ประเมิน | การวิเคราะห์อารมณ์ผ่านข้อความสนทนา | การตรวจสอบข้อมูลธุรกรรมเชิงโปรแกรม |
| :--- | :--- | :--- |
| **ความยากในการปลอมแปลง** | ต่ำมาก (ปรับแต่งข้อความได้ทันที) | สูงมาก (ต้องอาศัยข้อมูลจากธนาคารจริง) |
| **เวลาที่ใช้ในการคัดกรอง** | 5-15 นาที (ขึ้นอยู่กับการโต้ตอบ) | น้อยกว่า 90 วินาทีผ่านระบบอัตโนมัติ |
| **ความสอดคล้องกับเกณฑ์ควบคุม**| ต่ำ (ขาดความชัดเจนเชิงคำนวณ) | สูงมาก (ตรวจสอบย้อนกลับได้ทุกรายการ) |
| **อัตราการเกิดหนี้สูญเฉลี่ย** | สูง (เนื่องจากพฤติกรรมเท็จในแชต) | ต่ำ (ประเมินบนฐานกระแสเงินสดจริง) |

### สัญญาณทางการเงินที่ปัญญาประดิษฐ์สนทนาละเลยไป
* ยอดเงินคงเหลือสะสมเฉลี่ยในแต่ละสัปดาห์ซึ่งต้องสูงกว่ายอดผ่อนชำระขั้นต่ำ
* รูปแบบและพฤติกรรมการถอนเงินออกจากบัญชีทันทีหลังจากที่มีการโอนเงินเข้า
* สัดส่วนค่าสาธารณูปโภคที่จ่ายตรงเวลาเมื่อเทียบกับยอดรายได้รวมทั้งหมด
* การโอนเงินหมุนเวียนภายในระหว่างบัญชีส่วนตัวหลายใบเพื่อสร้างตัวเลขรายรับปลอม

![conversational credit scoring risk](https://land-admin.ireadcustomer.com/api/images/6a91422f0e4117419b075986)

## แนวทางการปฏิรูประบบประเมินความเสี่ยงสำหรับธุรกิจนาโนไฟแนนซ์ไทย

ผู้ให้บริการสินเชื่อที่ไม่ใช่ธนาคารในประเทศไทยต้องจัดวางตำแหน่งการใช้งานของแชตบอตใหม่โดยกำหนดให้ทำหน้าที่เฉพาะการรวบรวมข้อมูลเริ่มต้นเท่านั้น และตัดสิทธิ์ออกจากระบบคำนวณเครดิตโดยเด็ดขาด การรักษาความมั่นคงของพอร์ตสินเชื่อต้องการสถาปัตยกรรมไอทีที่แบ่งแยกฝั่งการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าและฝั่งวิเคราะห์ความเสี่ยงออกจากกันอย่างสมบูรณ์แบบ สามารถเรียนรู้วิธีจัดการความเสี่ยงสำหรับกลุ่มลูกค้าที่ไม่มีเอกสารรายได้ทางการได้ที่ [Alternative Credit Risk Assessment: How Thai Micro-Lenders Approve Thin-Fi](/th/blog/alternative-credit-risk-assessment-how-thai-micro-lenders-approve-thin-file-borrowers-safely) เพื่อนำไปปรับใช้ในองค์กรได้อย่างมั่นใจ

### ลำดับขั้นตอนการปรับโครงสร้างท่อส่งข้อมูลสินเชื่อดิจิทัล
1. **ปรับบทบาทแชตบอต:** ใช้แชตบอตเพื่อตรวจสอบตัวตนเบื้องต้นและรับไฟล์เอกสารเท่านั้น
2. **คัดแยกข้อมูลข้อความออก:** ห้ามนำผลคะแนนการวิเคราะห์อารมณ์หรือน้ำเสียงของผู้สมัครเข้าสู่ระบบคำนวณคะแนนเด็ดขาด
3. **ส่งข้อมูลบัญชีเข้าฐานข้อมูลวิเคราะห์โดยตรง:** ใช้โปรแกรมแปลงภาพเอกสารทางการเงินเพื่อดึงยอดตัวเลขกระแสเงินสดที่ถูกต้อง
4. **คำนวณผลด้วยเงื่อนไขที่กำหนดไว้แน่นอน:** ประมวลผลคะแนนผู้กู้ด้วยระบบสูตรคำนวณดั้งเดิมที่ปรับเปลี่ยนไม่ได้ด้วยคำสั่งแชต
5. **ตรวจสอบผลลัพธ์โดยผู้เชี่ยวชาญ:** ให้เจ้าหน้าที่สินเชื่อที่เป็นมนุษย์ทำการอนุมัติขั้นสุดท้ายสำหรับเคสที่มีความคาดเคลื่อน

## การแบ่งแยกบทบาทหน้าที่ระหว่างเทคโนโลยีหลังบ้านและหน้าบ้าน

การออกแบบระบบดิจิทัลที่ดีต้องสร้างกำแพงกั้นที่ชัดเจนเพื่อไม่ให้ความยืดหยุ่นของโมเดลภาษาเข้ามาทำลายความเสถียรของเกณฑ์การประเมินความปลอดภัยทางการเงิน **ความเสียหายส่วนใหญ่เกิดขึ้นเมื่อผู้พัฒนาระบบพยายามเชื่อมโยงเครื่องมือสร้างข้อความเข้ากับโมเดลการตัดสินใจเรื่องเงินกู้โดยตรง** การสร้างระบบที่เรียกว่า Onboarding Firewall จะช่วยลดความเสี่ยงจากการทุจริตผ่านแชตได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

### สถาปัตยกรรมปิดเพื่อความปลอดภัยของโมเดลสินเชื่อ
* **การจำกัดพื้นที่ของปัญญาประดิษฐ์:** แชตบอตจะทำงานอยู่ภายใต้โปรโตคอลที่จำกัด ไม่สามารถส่งข้อมูลนอกเหนือจากฟิลด์ที่กำหนดไว้ได้
* **การดึงข้อมูลเฉพาะโครงสร้างตัวเลข:** ระบบจะแปลงข้อมูลที่แชตบอตรวบรวมมาให้กลายเป็นตัวเลขดิจิทัลก่อนส่งต่อ
* **การปิดกั้นการเข้าถึงเกณฑ์คะแนน:** ป้องกันไม่ให้แชตบอตตอบผู้สมัครเกี่ยวกับเกณฑ์ตัดสินหรือสิ่งที่ระบบใช้คำนวณความเสี่ยง
* **การเข้ารหัสการเชื่อมต่อ:** การส่งต่อผลลัพธ์ผ่านช่องทางที่มีระบบรักษาความปลอดภัยหนาแน่นเพื่อป้องกันการแทรกแซงข้อความ

### การรักษาเสถียรภาพของเครื่องมือคำนวณความเสี่ยง
ส่วนประเมินคะแนนความเชื่อถือต้องพึ่งพาเฉพาะข้อมูลตัวเลขที่เป็นวิทยาศาสตร์ เช่น ยอดหนี้สะสม รายได้รวมรายเดือน และระยะเวลาในการจ้างงาน ซึ่งผ่านการตรวจสอบยืนยันจากแหล่งข้อมูลภายนอกหรือระบบจัดเก็บภาษีอากรเท่านั้น การป้องกันความเสียหายนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการมั่นใจได้ว่าระบบจะไม่ยอมรับผู้กู้ที่ไม่มีตัวตนจริง

## ปัญหากฎหมายและความสอดคล้องกับกฎเกณฑ์ของธนาคารแห่งประเทศไทย

การตัดสินอนุมัติเงินกู้ด้วยแชตบอตปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่สามารถชี้แจงที่มาของคะแนนได้อย่างเป็นรูปธรรมเป็นแนวทางที่ละเมิดข้อกำหนดการกำกับดูแลธุรกิจการเงินของไทย ภายใต้มาตรฐานการทำงานของธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) สถาบันการเงินทุกแห่งต้องระบุเหตุผลในการปฏิเสธสินเชื่อให้ผู้สมัครทราบได้อย่างชัดเจนและโปร่งใส ซึ่งการนำเทคโนโลยีที่ไม่ชัดเจนนี้เข้ามาใช้อาจก่อให้เกิดปัญหาตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) อีกด้วย ผู้สนใจประเด็นนี้สามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ [Why Generative AI Loan Risk Assessment Thai Fintech Strategy is a Compliance Nightmare](/th/blog/why-generative-ai-loan-risk-assessment-thai-fintech-strategy-is-a-compliance-nightmare) เพื่อเตรียมความพร้อมในการรับมือกับการตรวจสอบจากภาครัฐ

### ความล้มเหลวในการปฏิบัติตามกฎระเบียบของระบบที่ใช้แชตบอต
* การไม่สามารถอธิบายขั้นตอนและน้ำหนักของแต่ละปัจจัยในการให้คะแนนความเสี่ยงต่อผู้ตรวจสอบบัญชีได้
* ความสุ่มเสี่ยงจากการที่แชตบอตบันทึกข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อนของผู้กู้โดยไม่ได้รับความยินยอมล่วงหน้า
* การเลือกปฏิบัติโดยอ้อมต่อกลุ่มผู้กู้ที่มีปัญหาด้านการออกเสียง การมองเห็น หรือข้อจำกัดในการพิมพ์ภาษาไทย
* ความไม่สม่ำเสมอของผลลัพธ์การประเมินจากความไม่แน่นอนในการประมวลผลของโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบสร้างสรรค์

### แนวทางการสร้างระบบประเมินที่โปร่งใส
* จัดทำเอกสารอธิบายโครงสร้างสูตรคำนวณความเสี่ยงที่ระบุที่มาของตัวเลขทุกตัวแปรอย่างละเอียด
* ตั้งค่าระบบเก็บบันทึกข้อมูลเพื่อแสดงเส้นทางการตัดสินใจของทุกใบสมัครโดยแยกจากกระบวนการพูดคุย
* ปรับปรุงขั้นตอนการยินยอมใช้งานข้อมูลส่วนบุคคลให้สอดคล้องกับพฤติกรรมการกรอกแบบฟอร์มแบบปิด
* พัฒนาระบบให้คะแนนที่ไม่มีอคติส่วนบุคคลและพร้อมสำหรับการตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่รัฐตลอดเวลา

## การก้าวข้ามกระแสปัญญาประดิษฐ์เพื่อความยั่งยืนของสถาบันการเงินไทย

การปฏิเสธการประเมินพฤติกรรมผ่านบทสนทนาและยึดมั่นในการประมวลผลข้อมูลการเงินที่เป็นวิทยาศาสตร์เป็นหนทางเดียวที่ทำให้ธุรกิจปล่อยสินเชื่อในไทยสามารถรักษาผลกำไรได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว การใช้แนวทางที่เรียกว่า **conversational credit scoring risk** มักส่งผลเสียต่อการประเมินความเสี่ยงและสร้างความเข้าใจผิดเกี่ยวกับความสามารถที่แท้จริงของระบบคอมพิวเตอร์ การที่ผู้บริหารเลือกที่จะปิดสวิตช์ระบบวิเคราะห์อารมณ์จากบทสนทนาและเปลี่ยน[งบประมาณ](/th/pricing)ไอทีไปลงทุนกับการเชื่อมต่อระบบวิเคราะห์รายการเดินบัญชีและระบบตรวจสอบเอกสารรายได้อัตโนมัติ จะช่วยหยุดยั้งการพุ่งสูงขึ้นของสินเชื่อที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้อย่างยั่งยืนที่สุด

### ตารางตรวจสอบการทำงานเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของพอร์ตสินเชื่อ
* ปิดการใช้งานโมเดลวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ที่ใช้ในการประเมินคุณลักษณะของผู้สมัครขอสินเชื่อ
* ติดตั้งระบบวิเคราะห์ภาพถ่ายเอกสารเงินฝากธนาคารที่มีประสิทธิภาพเพื่อดึงธุรกรรมย้อนหลัง 6 เดือน
* ปรับรูปแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ในแชตบอตให้อยู่ในกรอบคำถามปลายปิดที่ต้องเลือกคำตอบแทนการพิมพ์ข้อความอิสระ
* จัดการทดสอบเพื่อตรวจสอบความทนทานของระบบประเมินความเสี่ยงต่อการเจาะระบบด้วยชุดประโยคหลอกลวง
* บังคับใช้กระบวนการทบทวนโดยเจ้าหน้าที่สินเชื่ออาวุโสสำหรับการอนุมัติสินเชื่อที่มีวงเงินเกิน 100,000 บาท

การแข่งขันในตลาดยุคดิจิทัลไม่ได้วัดกันที่ความล้ำสมัยของเทคโนโลยีแชตบอต แต่อยู่ที่ความแม่นยำในการระบุตัวผู้ชำระหนี้และการบริหารจัดการความเสี่ยงได้อย่างเด็ดขาด ผู้ให้บริการสินเชื่อที่ไม่ใช่ธนาคารในไทยควรเปลี่ยนผ่านระบบการทำงานในวันนี้ก่อนที่มูลค่าหนี้เสียสะสมจากปัญญาประดิษฐ์จะทำลายโครงสร้างทางการเงินของธุรกิจคุณจนไม่สามารถกู้กลับคืนมาได้