AI และ Data Quality: ปัจจัยสำคัญของธนาคารในการรับมือความเสี่ยงการทุจริต

ดร.นงนุช ตันติสันติวงศ์ ผู้อำนวยการอาวุโส ผู้บริหารกลุ่มงาน Enterprise Risk and Infrastructure สายงานบริหารความเสี่ยง ธนาคาร ซีไอเอ็มบี ไทย ร่วมเป็นวิทยากรในงานเสวนา SAS Future Risk & Fraud Forum 2026 หัวข้อ “Risk & Financial Crime 2026: Market Shifts and Strategic Imperatives” โดยแลกเปลี่ยนมุมมองว่า จากแนวโน้มความเสี่ยงและอาชญากรรมทางการเงินในปัจจุบัน สถาบันการเงินจำเป็นต้องพัฒนาระบบตรวจจับที่มีความสามารถในการคาดการณ์สูง (predictive power) ซึ่งต้องอาศัย ข้อมูลที่มีคุณภาพ ครอบคลุม และถูกต้อง ควบคู่กับการใช้ เทคโนโลยีขั้นสูงในการเฝ้าระวังตลอด 24 ชั่วโมง รวมถึงระบบที่มีเสถียรภาพและสามารถป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้ และหน่วยงานกำกับร่วมกับสถาบันการเงินประเภทต่างๆ ควรมีการแชร์ข้อมูลกันระหว่างสถาบันและระหว่างประเทศ ซึ่งธนาคาร ซีไอเอ็มบี ไทย ให้ความสำคัญอย่างมากกับการป้องกันและลดความเสียหายจากการทุจริต

อย่างไรก็ตาม การลงทุนในเครื่องมือด้านเทคโนโลยีและโครงสร้างข้อมูลดังกล่าวอาจต้องใช้งบประมาณจำนวนมาก ในช่วงที่เศรษฐกิจเผชิญความท้าทาย ไม่ว่าจะเป็นผลจากเศรษฐกิจชะลอตัวหรือสงคราม การลงทุนอาจถูกจำกัดหรือชะลอไว้ก่อนแต่สถาบันการเงินอาจเตรียมตัวให้พร้อมโดยให้ความสำคัญกับการ พัฒนาทักษะบุคลากร (upskilling) ควบคู่กับการ ปรับปรุงกระบวนการปฏิบัติงานและยกระดับความถูกต้องสมบูรณ์ของข้อมูล (data integrity and data quality) เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบบริหารความเสี่ยงและการป้องกันการทุจริตในระยะยาว

การเสวนาในครั้งนี้ยังได้สะท้อนถึงความสำคัญของการปรับกลยุทธ์ด้านความเสี่ยงและการกำกับดูแล AI รวมถึงการรับมือกับแนวโน้มการชำระเงินข้ามพรมแดนในภูมิภาคอาเซียน ซึ่งกำลังส่งผลต่อแนวทางการป้องกันการทุจริตและการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ด้าน AML ของธนาคารในประเทศไทย