Big Data Analytics: อาวุธลับ Gen Z ส่องอนาคตการเงินและคาดการณ์แนวโน้มอย่างแม่นยำ
เฮ้เพื่อนๆ ชาว Gen Z ทุกคน เคยสงสัยกันมั้ยว่าทำไม TikTok ถึงรู้ใจเราจังว่าเราชอบดูคลิปแนวไหน? หรือทำไม Shopee ถึงแนะนำสินค้าที่เรากำลังอยากได้พอดีเป๊ะ? คำตอบของเรื่องทั้งหมดนี้ซ่อนอยู่ในคำว่า “Big Data” ไงล่ะ
ในฐานะรุ่นพี่ที่กำลังเรียนคลุกคลีอยู่กับเรื่อง Data Science วันนี้เลยอยากจะมาชวนคุยในเรื่องที่จริงจังขึ้นมาอีกสเต็ป แต่บอกเลยว่าโคตรจะเกี่ยวข้องกับอนาคตของพวกเราทุกคน นั่นก็คือ “Big Data Analytics กับการตัดสินใจและคาดการณ์แนวโน้มทางการเงิน” ฟังดูอาจจะยาก แต่เชื่อพี่เถอะว่ามันใกล้ตัวและสำคัญกับยุคดิจิทัลแบบพวกเราสุดๆ ไปเลย!
ก่อนอื่นเลย… Big Data มันคืออะไรกันแน่? ใหญ่แค่ไหนถึงเรียก Big?
ลืมภาพของไฟล์ Excel ที่มีข้อมูลไม่กี่ร้อยแถวไปได้เลย! ลองนึกภาพ “มหาสมุทรข้อมูล” ที่ข้อมูลใหม่ๆ ถูกเทลงมาทุกวินาทีจากทั่วทุกมุมโลก ทั้งโพสต์ที่เราแชร์, รูปที่อัปโหลดลงไอจี, ประวัติการดู Netflix, ข้อมูลการใช้บัตรเครดิต, หรือแม้แต่ข้อมูล GPS จาก Grab ที่เราเรียก
ข้อมูลพวกนี้มันไม่ใช่แค่ “เยอะ” แต่มัน “เยอะแบบตะโกน!” ซึ่งนักวิชาการเค้าจะสรุปคุณสมบัติของมันง่ายๆ ด้วยหลักตัว V (ซึ่งตอนนี้มีมากกว่า 3V แล้ว แต่เอาหลักๆ ไปก่อนเนอะ) คือ
- Volume (ปริมาณ): ข้อมูลมีขนาดมหาศาลระดับเทราไบต์ เพตะไบต์ หรือมากกว่านั้น ลองนึกถึงข้อมูลการจราจรในกรุงเทพฯ ทั้งหมดใน 1 วัน นั่นแหละ
- Velocity (ความเร็ว): ข้อมูลถูกสร้างขึ้นมาใหม่และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วแบบเรียลไทม์ เหมือนราคาหุ้น หรือเทรนด์ทวิตเตอร์ที่เปลี่ยนทุกนาที
- Variety (ความหลากหลาย): ข้อมูลมาในหลายรูปแบบมาก ไม่ใช่แค่ตัวเลข แต่ยังมีทั้งข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, ไฟล์เสียง, ข้อมูลเซ็นเซอร์ต่างๆ
ข้อมูลกองเท่าภูเขาพวกนี้ ถ้าเก็บไว้เฉยๆ ก็ไม่ต่างอะไรกับขยะดิจิทัลดีๆ นี่เอง แต่เมื่อไหร่ที่เราเอามันมา “วิเคราะห์” หรือที่เรียกเท่ๆ ว่าทำ Analytics… เมื่อนั้นแหละที่มันจะกลายเป็น “ขุมทรัพย์” ที่มีค่ามหาศาล
แล้ว Big Data Analytics ทำงานยังไง มันเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นเงินได้จริงเหรอ?
ถ้า Big Data คือวัตถุดิบชั้นเลิศที่กองอยู่เต็มครัว, Big Data Analytics ก็คือสุดยอดเชฟที่หยิบเอาวัตถุดิบพวกนั้นมาปรุงเป็นอาหารจานเด็ดที่บอกเราได้มากกว่าแค่ “รสชาติ” ครับ
กระบวนการของมันคือการใช้เครื่องมือทางสถิติ, โมเดลคณิตศาสตร์, และ Machine Learning มาค้นหารูปแบบ (Pattern), ความเชื่อมโยง (Connection), และแนวโน้ม (Trend) ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเหล่านั้น ซึ่งการวิเคราะห์หลักๆ มี 4 ระดับ คือ
- Descriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพรรณนา) บอกว่า เกิดอะไรขึ้น? เช่น สรุปยอดค่าใช้จ่ายรายเดือนของเราจากแอปธนาคาร, บอกว่าเดือนที่แล้วเราหมดเงินไปกับค่าชานมไข่มุกเท่าไหร่
- Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย) ตอบคำถามว่า ทำไมถึงเกิดขึ้น? เช่น ระบบอาจพบว่าที่เราใช้เงินเยอะขึ้นเพราะช่วงนั้นมีโปร 11.11 พอดี หรือเพราะร้านกาแฟเจ้าโปรดมีเมนูใหม่ออกมา
- Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์) คาดการณ์ว่า จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป? นี่แหละคือหัวใจสำคัญ! เช่น การคาดการณ์ว่าหุ้นตัวนี้น่าจะขึ้นหรือลง โดยดูจากข้อมูลในอดีตและข่าวสารปัจจุบัน หรือคาดว่าเทรนด์แฟชั่นสีไหนจะมาแรงในซีซั่นหน้า
- Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำ) แนะนำว่า เราควรทำอะไร? เช่น เมื่อระบบคาดการณ์ว่าเราจะใช้เงินเกินงบในเดือนนี้ แอปอาจจะเด้งแจ้งเตือนให้เราลดค่าใช้จ่าย หรือแนะนำแผนการออมที่เหมาะสมกับพฤติกรรมของเรา
ส่องการเงิน Gen Z: Big Data Analytics เข้ามาเปลี่ยนเกมยังไง?
เอาล่ะ เข้าเรื่องสำคัญที่ใกล้ตัวพวกเราที่สุด! ในโลกการเงินที่ซับซ้อน Big Data Analytics ไม่ใช่เรื่องของธนาคารหรือกองทุนยักษ์ใหญ่อีกต่อไป แต่มันกำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับคนธรรมดาอย่างเราๆ โดยเฉพาะในประเทศไทยด้วยนะ
1. การจัดการเงินส่วนบุคคลที่ฉลาดขึ้น (Personal Finance)
แอปพลิเคชันจัดการการเงินอย่าง MAKE by KBank หรือแอปอื่นๆ ที่เราใช้กันอยู่เบื้องหลังคือ Big Data ทั้งนั้น มันจะวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายของเรา แล้วจัดหมวดหมู่ให้เห็นภาพชัดเจนว่าเงินเราหายไปไหนบ้าง บางแอปสามารถคาดการณ์กระแสเงินสดล่วงหน้า หรือแนะนำให้เราโอนเงินไปเก็บใน “Cloud Pocket” เพื่อเป้าหมายต่างๆ เช่น เก็บเงินซื้อ iPad หรือไปคอนเสิร์ต นี่คือตัวอย่างของ Descriptive และ Prescriptive Analytics ที่ใช้งานได้จริง
2. การลงทุนที่เข้าถึงง่ายและแม่นยำขึ้น (Smarter Investing)
เมื่อก่อนการลงทุนในหุ้นหรือกองทุนอาจจะดูเป็นเรื่องไกลตัว ต้องมีความรู้เยอะ แต่เดี๋ยวนี้มีสิ่งที่เรียกว่า “Robo-advisor” (เช่น แอป FINNOMENA, StashAway) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ AI และ Big Data Analytics วิเคราะห์ข้อมูลตลาดทั่วโลก แล้วจัดพอร์ตการลงทุนที่เหมาะสมกับระดับความเสี่ยงที่เรายอมรับได้ให้โดยอัตโนมัติ มันทำให้การลงทุนไม่ใช่เรื่องน่ากลัวสำหรับมือใหม่วัย 18+ อีกต่อไป
3. คาดการณ์แนวโน้มตลาดหุ้นและคริปโตฯ
นี่คือส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุด! บริษัทการเงินขนาดใหญ่ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) กำลังใช้ Big Data Analytics วิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายมากๆ (Variety) เพื่อคาดการณ์ทิศทางตลาด ไม่ใช่แค่ข้อมูลราคาในอดีต แต่รวมถึง:
- Sentiment Analysis: การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกของผู้คนบนโซเชียลมีเดีย เช่น Twitter, Pantip เพื่อดูว่าคนกำลังพูดถึงหุ้นตัวนั้นในแง่บวกหรือลบ ซึ่งอาจส่งผลต่อราคาได้
- Alternative Data: ข้อมูลทางเลือกอื่นๆ เช่น ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อดูจำนวนรถในลานจอดของห้างสรรพสินค้า (เพื่อประเมินยอดขาย), หรือข้อมูลการใช้บัตรเครดิตในพื้นที่เศรษฐกิจต่างๆ เพื่อดูภาพรวมการฟื้นตัวของเศรษฐกิจในกรุงเทพฯ หรือเชียงใหม่
ข้อมูลพวกนี้ช่วยให้นักลงทุนตัดสินใจได้เฉียบคมขึ้น ลดความเสี่ยง และมองเห็นโอกาสที่คนอื่นอาจมองไม่เห็น
4. การเข้าถึงสินเชื่อที่ง่ายขึ้นสำหรับคนรุ่นใหม่ (Credit Scoring)
ในอนาคต การพิจารณาสินเชื่ออาจไม่ได้ดูแค่สลิปเงินเดือนหรือประวัติการเงินในธนาคารอีกต่อไป แต่จะมีการใช้ Big Data จากพฤติกรรมอื่นๆ มาประกอบด้วย เช่น ประวัติการจ่ายบิลค่าโทรศัพท์, พฤติกรรมการซื้อของออนไลน์ ซึ่งอาจจะช่วยให้ฟรีแลนซ์ หรือคนที่ไม่มีรายได้ประจำแบบพวกเราในอนาคต สามารถเข้าถึงแหล่งเงินทุนได้ง่ายขึ้น
แล้วมันมีข้อเสียหรือเรื่องที่ต้องระวังมั้ย?
แน่นอนว่าทุกเทคโนโลยีมีสองด้านเสมอ เรื่องที่น่ากังวลที่สุดคือ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) การที่บริษัทต่างๆ เก็บข้อมูลของเราไปมากมาย ทำให้เกิดคำถามว่าข้อมูลของเราปลอดภัยแค่ไหน? จะถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดหรือไม่?
โชคดีที่ในประเทศไทยเรามี PDPA (Personal Data Protection Act) หรือ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งเป็นกฎหมายที่ออกมาควบคุมการเก็บและใช้ข้อมูลของเรา ทำให้เรามีสิทธิ์ในข้อมูลของตัวเองมากขึ้น แต่อย่างไรก็ตาม เราเองก็ต้องรอบคอบในการให้ข้อมูลกับแพลตฟอร์มต่างๆ ด้วยนะ อ่านเงื่อนไข (Terms & Conditions) สักนิดก่อนกด “ยอมรับ” ก็จะดีมาก!
Q&A: ถาม-ตอบ ทุกข้อสงสัยสำหรับชาว Gen Z ที่สนใจสาย Data
เชื่อว่าหลายคนอ่านมาถึงตรงนี้แล้วคงมีคำถามในใจเพียบ พี่รวบรวมคำถามฮิตๆ มาตอบให้ตรงนี้เลย!
Q1: อยากทำงานสาย Big Data ต้องเก่งคณิตศาสตร์หรือเขียนโค้ดระดับเทพเลยมั้ย?
A: ต้องบอกตามตรงว่าพื้นฐานคณิตศาสตร์ (โดยเฉพาะสถิติและความน่าจะเป็น) ค่อนข้างสำคัญเลยล่ะ แต่มันไม่ใช่คณิตศาสตร์ที่เน้นการคำนวณถึกๆ เหมือนตอนสอบ แต่เน้นความเข้าใจในคอนเซ็ปต์เพื่อนำไปใช้เลือกโมเดลที่ถูกต้อง ส่วนเรื่องเขียนโค้ด (ส่วนใหญ่ใช้ภาษา Python หรือ R) มันคือเครื่องมือที่เราใช้สั่งงานคอมพิวเตอร์ ไม่จำเป็นต้องเป็นเทพโปรแกรมเมอร์ แต่ต้องเขียนเพื่อวิเคราะห์และจัดการข้อมูลได้ ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นทักษะที่ “เรียนรู้และฝึกฝน” กันได้แน่นอน ไม่ได้จำกัดว่าต้องเป็นอัจฉริยะมาจากไหน!
Q2: ถ้าสนใจเรื่องนี้ ควรเริ่มเรียนจากไหนดี? ต้องเข้าคณะอะไร?
A: ข่าวดีคือความรู้สมัยนี้หาเรียนฟรีได้เยอะมาก! ลองเริ่มจากคอร์สออนไลน์ใน Coursera, edX หรือแม้แต่ช่อง YouTube ดีๆ ก็มีสอนเยอะแยะ ส่วนในระดับมหาวิทยาลัย คณะที่เกี่ยวข้องโดยตรงก็เช่น
- คณะวิทยาการข้อมูล (Data Science)
- คณะสถิติประยุกต์ (Applied Statistics)
- สาขาวิชาวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจ (Business Analytics) ในคณะบัญชีฯ หรือบริหารฯ
- คณะวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ (Computer Engineering) หรือ วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science)
มหาวิทยาลัยชั้นนำในไทยอย่าง จุฬาฯ, ธรรมศาสตร์, มหิดล, KMITL ก็มีหลักสูตรเหล่านี้เปิดสอนเพียบ ลองเข้าไปดูรายละเอียดหลักสูตรของแต่ละที่ได้เลย
Q3: Big Data จะมาแย่งงานมนุษย์ในสายการเงินรึเปล่า?
A: ต้องบอกว่ามันจะมา “เปลี่ยนรูปแบบ” การทำงานมากกว่า “แย่งงาน” ครับ งาน Routine ที่ทำซ้ำๆ เช่น การคีย์ข้อมูล อาจจะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ แต่ในขณะเดียวกัน มันก็สร้างอาชีพใหม่ๆ ขึ้นมามากมาย เช่น Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer ซึ่งเป็นอาชีพที่ต้องใช้ทักษะการคิดวิเคราะห์, ความคิดสร้างสรรค์, และการสื่อสาร ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ยังทำได้ไม่ดีเท่ามนุษย์ ดังนั้น หน้าที่ของเราคือการพัฒนาทักษะให้พร้อมรับกับการเปลี่ยนแปลงนี้
Q4: ข้อมูลส่วนตัวของเราจะปลอดภัยจริงๆ เหรอ? กังวลเรื่อง PDPA
A: เป็นความกังวลที่ถูกต้องเลย! PDPA เป็นก้าวแรกที่สำคัญ แต่การบังคับใช้ยังต้องพัฒนาต่อไป ในฐานะผู้ใช้งาน เราต้องตระหนักรู้สิทธิ์ของตัวเองอยู่เสมอ เช่น การให้ความยินยอม (Consent) ต้องชัดเจน, เรามีสิทธิ์ขอให้ลบข้อมูลของเราได้ เป็นต้น บริษัทที่ดีและน่าเชื่อถือจะให้ความสำคัญกับเรื่องนี้มาก เพราะมันส่งผลต่อภาพลักษณ์และความไว้วางใจของลูกค้าโดยตรง
บทสรุป: Big Data ไม่ใช่แค่อนาคต แต่คือปัจจุบัน
สำหรับพวกเราชาว Gen Z ที่เติบโตมากับเทคโนโลยีดิจิทัล, Big Data Analytics ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป มันคือเครื่องมือทรงพลังที่แทรกซึมอยู่ในทุกมิติของชีวิต โดยเฉพาะเรื่องการเงิน
การเข้าใจหลักการทำงานของมัน ไม่ได้แปลว่าเราทุกคนจะต้องไปเป็น Data Scientist แต่มันคือการเพิ่ม “ภูมิคุ้มกันทางการเงิน” ในโลกยุคใหม่ ช่วยให้เราตัดสินใจเรื่องเงินๆ ทองๆ ได้อย่างมีข้อมูลสนับสนุน ไม่ใช่แค่ใช้ความรู้สึก ช่วยให้เรามองเห็นแนวโน้มและโอกาสก่อนใคร และที่สำคัญที่สุดคือช่วยให้เรารู้เท่าทันเทคโนโลยีและปกป้องข้อมูลส่วนตัวของเราได้
ดังนั้น ครั้งต่อไปที่คุณเห็นโฆษณาที่ตรงใจเป๊ะๆ หรือได้รับคำแนะนำการลงทุนดีๆ จากแอปพลิเคชัน ขอให้รู้ไว้เลยว่าเบื้องหลังความแม่นยำเหล่านั้นคือพลังของ Big Data Analytics… อาวุธลับที่อยู่ในมือของพวกเราทุกคนนั่นเอง
