ปัญญาประดิษฐ์กับการปฏิรูปการบริหารความเสี่ยงอนุมัติสินเชื่อ ในระบบสหกรณ์ออมทรัพย์ : แนวโน้ม โอกาส และความท้าทาย

บทคัดย่อ

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อรวบรวมและสังเคราะห์องค์ความรู้ ที่เกี่ยวกับการยกระดับของกระบวนการพิจารณาสินเชื่อและการบริหารความเสี่ยงทางการเงินผ่านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาความเสี่ยงในการอนุมัติสินเชื่อของสหกรณ์ออมทรัพย์ซึ่งเป็นสถาบันการเงินที่ให้บริการทางการเงินกับสมาชิก ซึ่งปัจจุบันยังไม่ได้นำระบบการวิเคราะห์เครดิตมาใช้งาน แต่ในปัจจุบันสถาบันการเงินอย่างเช่นธนาคารมีความนิยมใช้ปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยวิเคราะห์ความเสี่ยงโดยในบทความนี้ มีเนื้อหาครอบคลุมการเปลี่ยนผ่านจากโมเดลสถิติแบบดั้งเดิมสู่การใช้อัลกอริทึมขั้นสูง เช่น XGBoost และ LightGBM เป็นต้น ร่วมกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางเลือก ได้แก่ พฤติกรรมดิจิทัล การชำระสาธารณูปโภค และข้อมูลเชิงจิตวิทยา เพื่อสร้างคะแนนเครดิตที่มีความแม่นยำสูงและลดอัตราหนี้เสีย (NPL)

บทความนี้ ได้ให้ความสำคัญกับประเด็นความสามารถในการอธิบายได้ผ่านเทคนิค Explainable AI (XAI) ได้แก่ SHAP และ LIME เพื่อแก้ปัญหาความเป็นกล่องดำ (Black-box) ของปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างความโปร่งใส และลดความเอนเอียง (Bias) ตามหลักธรรมาภิบาล โดยคำนึงถึงข้อมูลและกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) รวมถึงการนำเสนอกรอบแนวคิดการบริหารความเสี่ยงสำหรับสหกรณ์ออมทรัพย์ตามมาตรฐาน COSO ERM 2017 การพัฒนาระบบเตือนภัยล่วงหน้า และแนวทางการกำกับดูแลความเสี่ยงจากการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ ตามแนวนโยบายของธนาคารแห่งประเทศไทย เพื่อเตรียมความพร้อมสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างมั่นคงและยั่งยืน