บริษัทเทคโนโลยีการเงินฮ่องกงใช้ AI ตรวจจับการฟอกเงินผ่านระบบดิจิทัลในไม่กี่วินาที ประสิทธิภาพการปฏิบัติตามกฎเพิ่มขึ้น 60% ลดต้นทุนแรงงานอย่างมาก

เหตุใดบริษัทเทคโนโลยีการเงินฮ่องกงจึงหันมาใช้ AI สำหรับการตรวจสอบความสอดคล้อง

ในสภาพแวดล้อมทางการเงินที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด บริษัทเทคโนโลยีการเงินฮ่องกง กำลังเร่งนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้เพื่อรับมือกับความท้าทายด้านความสอดคล้องที่ซับซ้อนมากขึ้น การตรวจสอบด้วยมนุษย์แบบดั้งเดิมเริ่มไม่เพียงพอ—โดยเฉลี่ยใช้เวลา 3 ถึง 5 วัน มีอัตราข้อผิดพลาดของมนุษย์เกิน 15% และมีความเสี่ยงถึง 20% ที่จะพลาดเอกสารสำคัญ (ตามรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านการเงินเอเชียของ KPMG ปี 2024) เมื่อเผชิญกับข้อกำหนดเข้มงวดจากสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ฮ่องกง (SFC) และธนาคารกลางฮ่องกง เกี่ยวกับการต่อต้านการฟอกเงิน (AML) และการตรวจสอบลูกค้า (KYC) บริษัทต่างๆ จึงจำเป็นต้องหาแนวทางแก้ไขที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากกว่า

• DingTalk AI ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารยืนยันตัวตน ใบแจ้งที่อยู่อาศัย และงบการเงิน จากนั้นเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลสาธารณะ เช่น ทะเบียนบริษัท และรายชื่อบุคคลที่มีตำแหน่งทางการเมือง (PEPs) แบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถกรองเบื้องต้นได้ภายใน "ไม่กี่วินาที"
• ในกรณีการตรวจสอบธุรกรรม ระบบสามารถสร้างโมเดลพฤติกรรมอ้างอิง และแจ้งเตือนเมื่อพบการเคลื่อนไหวของเงินที่ผิดปกติ โดยมีความแม่นยำสูงกว่าเครื่องมือตามกฎดั้งเดิมถึง 40% (จากข้อมูลโครงการนำร่องด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบของ Hong Kong Cyberport ปี 2023)
• ระบบบันทึกเส้นทางการตรวจสอบแบบครบวงจร ช่วยให้สอดคล้องตามข้อกำหนด SFC ข้อ 5.2 ว่าด้วยการตรวจสอบย้อนกลับ ลดความเสี่ยงจากการถูกเรียกถามความรับผิดชอบ

จากการใช้งานจริง บริษัทด้านเทคโนโลยีการเงินในท้องถิ่นที่นำ DingTalk AI มาใช้ สามารถลดระยะเวลาการตรวจสอบเบื้องต้นจาก 72 ชั่วโมง เหลือไม่ถึง 9 นาที ต้นทุนแรงงานโดยรวมลดลง 35% และอัตราข้อผิดพลาดด้านความสอดคล้องลดลงกว่า 60% ด้วยแผนการนำ RegTech มาใช้ของ SFC (RegTech Adoption Blueprint 2025) โครงสร้างการตรวจสอบความสอดคล้องที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น ไม่ใช่แค่เครื่องมือเสริมอีกต่อไป

DingTalk AI คืออะไร และสนับสนุนการตรวจสอบอัตโนมัติอย่างไร

DingTalk AI เป็นเครื่องยนต์ปัญญาประดิษฐ์ที่ผสานอยู่ในแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันของ Alibaba อย่าง DingTalk โดยเน้นการอัตโนมัติกระบวนการทางธุรกิจและการจัดการความรู้ สำหรับบริษัทเทคโนโลยีการเงินฮ่องกง ที่ประสบปัญหาด้านความสอดคล้อง ระบบดังกล่าวผสานเทคโนโลยีการรู้จำตัวอักษรด้วยแสง (OCR) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อวิเคราะห์เอกสารที่ไม่มีโครงสร้างและแจ้งเตือนความเสี่ยงแบบทันที ทำให้งานที่เคยใช้เวลานับวันเสร็จภายในไม่กี่วินาที

• การดึงข้อกำหนดด้านความสอดคล้อง: ใช้ NLP ระบุบทบัญญัติสำคัญจากรายงานกฎระเบียบต่างๆ โดยอัตโนมัติ และเชื่อมโยงกับฐานนโยบายภายใน เพื่อให้บริษัทติดตามการเปลี่ยนแปลงกฎหมายได้ทันที
• การตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ: วิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมในอดีต เพื่อระบุการไหลเวียนของเงินที่เบี่ยงเบนจากพฤติกรรมปกติ (เช่น การโอนเงินข้ามประเทศหลายรายการในเวลาสั้นๆ) และแนะนำให้ทีมตรวจสอบดำเนินการสอบสวนเพิ่มเติม
• การวิเคราะห์เอกสารอัจฉริยะด้วย OCR: รองรับเอกสารภาพ เช่น บัตรประชาชนแบบสแกน และใบแจ้งยอดธนาคาร ดึงชื่อ หมายเลขบัญชี และจำนวนเงินโดยอัตโนมัติ พร้อมตรวจสอบความถูกต้องร่วมกับแหล่งข้อมูลอื่น
• การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์: เมื่อพบตัวชี้วัดเสี่ยงสูง ระบบจะส่งการแจ้งเตือนผ่านศูนย์ข้อความ DingTalk ไปยังเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้อง พร้อมแนบคะแนนความเสี่ยงและหลักฐานที่เกี่ยวข้อง เพื่อเร่งกระบวนการตัดสินใจ

ฟังก์ชันเหล่านี้ร่วมกันสร้างวงจรการตรวจสอบอัตโนมัติแบบครบวงจร ไม่เพียงลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ แต่ยังช่วยให้ทีมตรวจสอบสามารถมุ่งเน้นงานที่ต้องใช้วิจารณญาณระดับสูง ข้อมูลภาคอุตสาหกรรมชี้ว่า สถาบันที่ใช้เครื่องมือ AI ประเภทนี้ มีประสิทธิภาพการตรวจสอบเพิ่มขึ้นเฉลี่ยมากกว่า 60% และแสดงความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบได้ดีขึ้นระหว่างการตรวจสอบของธนาคารกลาง

จะผสาน DingTalk AI เข้ากับระบบตรวจสอบความสอดคล้องเดิมได้อย่างไร

กุญแจสำคัญของการได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานจริงด้านการตรวจสอบความสอดคล้องของ DingTalk AI คือการผสานรวมเข้ากับโครงสร้างการตรวจสอบที่มีอยู่อย่างไร้รอยต่อ ไม่ใช่เพียงแค่การซ้อนทับเครื่องมือใหม่ แต่เป็นการปรับปรุงเส้นทางการไหลของข้อมูลผ่าน API เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดอย่างเข้มงวดของพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data (Privacy) Ordinance)

1. การทำแผนที่กระบวนการตรวจสอบ: แยกย่อยกระบวนการ KYC AML และการตรวจสอบธุรกรรมทั้งหมด เพื่อระบุจุดที่ติดขัด เช่น ธนาคารเสมือนแห่งหนึ่งพบว่า 85% ของแรงงานด้านความสอดคล้องถูกใช้ไปกับการดึงและตรวจสอบข้อมูล ซึ่งเป็นต้นเหตุหลักของความล่าช้า
2. การตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลละเอียดอ่อน: ยึดหลักการให้สิทธิ์ขั้นต่ำ กำหนดช่องทางการเข้ารหัสเฉพาะสำหรับโมดูล AI โดยอนุญาตให้ส่งผลลัพธ์ที่จัดโครงสร้างแล้วไปยังแพลตฟอร์มกลางเท่านั้น และลบไฟล์ภาพต้นฉบับทันทีหลังประมวลผลในเซิร์ฟเวอร์ภายใน
3. วิธีการเชื่อมต่อผ่าน API: เชื่อมต่อกับระบบ Case Management System ภายในผ่าน RESTful API เพื่อส่งกลับสองตัวชี้วัดหลักแบบเรียลไทม์ ได้แก่ อัตราการจับคู่กับบุคคลเสี่ยงสูง และคะแนนความน่าจะเป็นการปลอมแปลงเอกสาร
4. ขั้นตอนการทดสอบและตรวจสอบ: ดำเนินการขนาน (Parallel Run) เพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์ของ AI สอดคล้องกับการตรวจสอบด้วยมนุษย์ถึง 96.3% และผ่านการตรวจสอบจากเครื่องมือภายนอกว่าไม่มีอคติ

ธนาคารดังกล่าวเลือกใช้รูปแบบการติดตั้งภายในองค์กร (on-premise) ร่วมกับการเข้ารหัสแบบ end-to-end ด้วย AES-256 เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อมูลลูกค้าออกนอกเครือข่ายภายใน หลังผสานระบบแล้ว รอบการตรวจสอบลดลงจาก 4.2 ชั่วโมง เหลือเพียง 75 นาที เพิ่มประสิทธิภาพมากกว่า 70% ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า AI จะปลดปล่อยศักยภาพการอัตโนมัติได้จริง ก็ต่อเมื่อถูกผสานอย่างลึกซึ้งเข้ากับกรอบการควบคุมที่มีอยู่

แบ่งปันประสบการณ์จริง: บริษัท Fintech ในฮ่องกงใช้ DingTalk AI ผ่านการตรวจสอบของหน่วยงานกำกับอย่างไร

บริษัทเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกงสองแห่งที่เป็นตัวแทน — แพลตฟอร์มการชำระเงินข้ามประเทศ PayHubs และแพลตฟอร์มคำแนะนำการลงทุนอัจฉริยะ WealthNest — ได้นำ方案การใช้งานจริงด้านการตรวจสอบความสอดคล้องของ DingTalk AI มาใช้ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา ผลลัพธ์ที่ได้ชัดเจน: อัตราการแทรกแซงด้วยมนุษย์ลดลงกว่า 60% และสามารถเรียกดูเอกสารและระบุความเสี่ยงได้ทันทีแม้ในช่วงการตรวจสอบแบบฉับพลันจากธนาคารกลาง

• PayHubs จัดการคำขอเปิดบัญชีหลายภาษาเกิน 5,000 รายการต่อวัน โดยกระบวนการ KYC แบบดั้งเดิมใช้เวลานานกว่า 48 ชั่วโมง; หลังนำ AI มาใช้ ระบบสามารถระบุเอกสารประจำตัวในภาษาจีน ภาษาอังกฤษ อินโดนีเซีย และไทยโดยอัตโนมัติ ผสานเทคโนโลยี OCR และ NLU (Natural Language Understanding) เพื่อทำการตรวจสอบเบื้องต้นเสร็จภายใน 90 วินาที โดยกรณีที่ผิดปกติจะถูกส่งต่อไปยังทีมตรวจสอบอีกชั้น
• WealthNest ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า เพื่ออัปเดตการประเมินความเสี่ยงแบบไดนามิกสำหรับผู้ใช้ที่มีสินทรัพย์ผิดปกติ และสร้างร่างรายงานการตรวจสอบภายในที่สอดคล้องกับมาตรฐาน IOSCO โดยลดเวลาเตรียมข้อมูลจาก 72 ชั่วโมงต่อเดือน เหลือเพียง 18 ชั่วโมง

ความท้าทายในระยะแรก ได้แก่ ข้อผิดพลาดในการอ่านชื่อภาษาจีนแบบตัวเต็มที่เขียนด้วยลายมือ และความคาดหวังที่แตกต่างจากหน่วยงานกำกับ PayHubs ปรับแต่งโมเดลด้วยข้อมูลฝึกอบรมเฉพาะท้องถิ่น ทำให้อัตราความแม่นยำเพิ่มจาก 78% เป็น 96%; WealthNest ร่วมมือกับบริษัทบัญชีเพื่อกำหนดกรอบ “ความสามารถในการตรวจสอบ” ให้มั่นใจว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI มีเส้นทางการติดตามย้อนกลับครบถ้วน ทั้งสองบริษัทลดงานซ้ำซากของเจ้าหน้าที่ด้านความสอดคล้องลงเฉลี่ย 45% และลดปริมาณการแจ้งเหตุการณ์ด้านความสอดคล้องลงกว่า 30% เตรียมความพร้อมสำหรับการขอใบอนุญาตสินทรัพย์เสมือน (VASP) และการกำกับดูแล CBDC ในอนาคต

แนวโน้มในอนาคต: AI ด้านความสอดคล้องจะแทนที่เจ้าหน้าที่ตรวจสอบหรือไม่

AI ด้านความสอดคล้องจะไม่แทนที่เจ้าหน้าที่ตรวจสอบ แต่จะเปลี่ยนบทบาทของพวกเขา—จากผู้ดำเนินการตรวจสอบซ้ำซาก ไปสู่การบริหารความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์และการสื่อสารกับหน่วยงานกำกับภายใต้การขับเคลื่อนของการใช้งานจริงด้านการตรวจสอบความสอดคล้องของ DingTalk AI ทีมตรวจสอบกำลังพัฒนาจาก “ผู้คุมประตู” สู่ “สถาปนิก” ที่มุ่งเน้นการออกแบบกรอบงาน การฝึกอบรมโมเดล และการตีความเจตนารมณ์ของกฎระเบียบ

ยกตัวอย่างเช่น DingTalk AI ซึ่งมีคุณค่าหลักอยู่ที่ “การทำงานร่วมกันระหว่างคนกับเครื่อง”: AI ทำหน้าที่เปรียบเทียบข้อมูลที่มีรูปแบบ (เช่น การยืนยันตัวตน การกรองธุรกรรม) ในขณะที่มนุษย์มุ่งเน้นการวิเคราะห์สถานการณ์ผิดปกติและการตัดสินใจขั้นสุดท้าย กรณีศึกษาจากธนาคารดิจิทัลแห่งหนึ่งแสดงให้เห็นว่า หลัง AI ระบุธุรกรรมที่น่าสงสัย ภาระงานของเจ้าหน้าที่ลดลง 40% แต่พวกเขากลับใช้เวลามากขึ้นในการเขียนรายงานความเสี่ยงและการสื่อสารกับหน่วยงานกำกับ

• ผู้ฝึกอบรม AI ด้านความสอดคล้อง: รับผิดชอบการติดป้ายข้อมูลฝึกอบรม การปรับปรุงตรรกะการตัดสินใจ เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสอดคล้องตามข้อกำหนดของกฎหมายต่อต้านการฟอกเงิน
• นักวิเคราะห์เทคโนโลยีกำกับดูแล (RegTech Analyst): ผสานแนวทาง MAS TechPraxis จากสิงคโปร์และผลลัพธ์จากโครงการทดลอง (sandbox) ในท้องถิ่น เพื่อออกแบบเส้นทางการตัดสินใจของ AI ที่สามารถตรวจสอบได้
• สถาปนิกกลยุทธ์ด้านความสอดคล้อง: นำการผสานระบบข้ามแผนก นำเอาผลลัพธ์จาก AI ไปใช้ในกระบวนการกำกับดูแลองค์กร

แนวโน้มระดับนานาชาติสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงนี้: MAS สิงคโปร์ส่งเสริม “AI ที่มีความรับผิดชอบ” ในขณะที่ธนาคารกลางฮ่องกงก็สนับสนุนให้ทดสอบโซลูชัน AI ด้านความสอดคล้องในsandbox ด้านเทคโนโลยีการเงิน คาดการณ์ว่าในอีกห้าปีข้างหน้า มากกว่า 60% ของบริษัท Fintech ในท้องถิ่นจะมีตำแหน่งเฉพาะสำหรับ AI ด้านความสอดคล้อง โดยบทบาทของมนุษย์จะไม่ใช่การตรวจสอบ แต่คือการประกันว่า AI “เข้าใจกฎ รู้ขีดจำกัด และสามารถอธิบายได้”

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!