AI , ตัวเลข และความเข้าใจลูกค้า : อนาคตของสายงานบัญชีและการตลาดปี 2025

เฮ้ทุกคน!  วันนี้พี่อยากจะมาชวนคุยเรื่องที่สำคัญสำหรับพวกเราที่กำลังจะเลือกทางเดินชีวิต โดยเฉพาะใครที่เล็งๆ คณะบัญชี อยู่ บอกเลยว่าบทความนี้ต้องอ่านให้จบ เพราะโลกที่เรากำลังจะก้าวเข้าไปทำงาน มันไม่เหมือนกับที่รุ่นพ่อรุ่นแม่เราเจออีกต่อไปแล้ว

เคยได้ยินมั้ย ที่เขาบอกว่า “บัญชีน่าเบื่อ อยู่กับตัวเลขทั้งวัน” หรือ “การตลาดก็แค่ทำโฆษณาให้คนซื้อของ” พี่ขอบอกดังๆ ตรงนี้เลยว่า… ลืมภาพจำเก่าๆ พวกนั้นไปให้หมด! เพราะในปี 2025 และหลังจากนี้ไป โลกของสองสายงานนี้กำลังจะถูกปฏิวัติโดยผู้เล่นคนสำคัญที่ชื่อว่า “AI” (Artificial Intelligence) และมันจะเปลี่ยนทุกอย่างไปแบบหน้ามือเป็นหลังมือเลยล่ะ

วันนี้เราจะมาเจาะลึกกันแบบถึงแก่นเลยว่า อนาคตของสายงานบัญชีและการตลาดมันเป็นยังไง แล้ว AI, ตัวเลข, และสิ่งที่เรียกว่า “ความเข้าใจลูกค้า” มันมาเกี่ยวกันได้ยังไง ที่สำคัญที่สุดคือ… แล้วเราต้องเตรียมตัวยังไงถึงจะรอดและรุ่ง?

จาก คนคีย์ข้อมูล สู่ นักสืบดาต้า : ภาพใหม่ของนักบัญชีและการตลาด

เพื่อให้เห็นภาพชัดๆ เรามาลองเทียบกันช็อตต่อช็อตเลยดีกว่า ว่าโลกเก่ากับโลกใหม่มันต่างกันขนาดไหน

นักบัญชียุคเก่า vs นักบัญชียุค AI

• ยุคเก่า: ภาพจำคือคนใส่แว่นหนาๆ นั่งหน้าคอมพิวเตอร์ คีย์บิล, ลงเดบิต-เครดิต, ปิดงบการเงินตอนสิ้นเดือน งานส่วนใหญ่คือการบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว (Historical Data) เน้นความถูกต้องเป๊ะๆ ห้ามพลาดแม้แต่สตางค์เดียว
• ยุคใหม่ (2025+): งานคีย์ข้อมูลซ้ำๆ ซากๆ น่ะเหรอ? ปล่อยให้ AI และระบบ RPA (Robotic Process Automation) จัดการไป! หน้าที่ของนักบัญชีรุ่นใหม่คือการเป็น “นักวิเคราะห์และที่ปรึกษาทางการเงิน” เราจะไม่ได้แค่บันทึกตัวเลข แต่ต้อง ‘อ่าน’ ตัวเลขเหล่านั้นให้ออก แล้วเอาข้อมูลมาตอบคำถามสำคัญๆ เช่น:
  • “ทำไมเดือนนี้กำไรเราลดลง ทั้งที่ยอดขายเท่าเดิม?”
  • “จากข้อมูลกระแสเงินสด AI คาดการณ์ว่าอีก 3 เดือนข้างหน้า เราอาจจะเสี่ยงขาดสภาพคล่อง…เราควรเตรียมแผนรับมือยังไง?”
  • “AI ตรวจเจอบิลค่าใช้จ่ายที่ผิดปกติจากซัพพลายเออร์เจ้านี้…มันอาจจะเป็นสัญญาณของการทุจริตหรือเปล่า?”

เห็นมั้ย? จากคนที่ทำงานกับอดีต กลายเป็นคนที่ใช้ข้อมูลในอดีตมา “ทำนายอนาคต” และ “ป้องกันความเสี่ยง” โคตรเท่เลยใช่ปะล่ะ!

นักการตลาดยุคเก่า vs นักการตลาดยุค AI

• ยุคเก่า: คิดสโลแกนเจ๋งๆ ทำโฆษณาเท่ๆ ลงทีวี หนังสือพิมพ์ หรือติดป้ายบิลบอร์ดใหญ่ๆ เป็นการสื่อสารแบบทางเดียว (One-to-Many) หว่านแหไปกว้างๆ แล้วหวังว่าจะมีคนสนใจซื้อ
• ยุคใหม่ (2025+): โฆษณาหว่านแหมันเอาท์ไปแล้ว! ยุคนี้คือยุคของ “Hyper-Personalization” หรือการตลาดแบบรู้ใจขั้นสุด นักการตลาดรุ่นใหม่จะใช้ AI เป็นผู้ช่วยคนสำคัญในการ:
  • วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า: AI จะช่วยเราวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเป็นล้านๆ คนในเสี้ยววินาที เพื่อให้รู้ว่านาย A ชอบดูหนังแอ็คชั่น ส่วนนางสาว B ชอบฟังเพลง K-POP และกำลังหาซื้อหูฟังอันใหม่
  • สร้างคอนเทนต์อัตโนมัติ: ใช้ Generative AI (อย่างพวก ChatGPT หรือ Midjourney) ช่วยร่างแคปชั่นโฆษณา, คิดสคริปต์วิดีโอสั้นลง TikTok, หรือแม้แต่สร้างภาพสินค้าสวยๆ ได้ในไม่กี่นาที
  • ยิงแอดแบบแม่นยำ: แทนที่จะหว่านเงินทิ้งไปกับการโฆษณาให้คนที่ไม่สนใจ AI จะช่วยเราส่งโฆษณาหูฟังอันใหม่ไปหานางสาว B ในเวลาที่เธอมีแนวโน้มจะซื้อมากที่สุด!

นักการตลาดยุคใหม่จึงไม่ใช่แค่คนครีเอทีฟ แต่เป็น “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล + นักจิตวิทยา + ศิลปิน” ในคนๆ เดียวกัน คือต้องเข้าใจทั้งตัวเลข ทั้งความคิดสร้างสรรค์ และที่สำคัญที่สุดคือ… เข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง

จุดเชื่อมจักรวาล : เมื่อตัวเลขของ “บัญชี” มาเจอกับ “ลูกค้า” ของการตลาด

เอาล่ะ ถึงตรงนี้หลายคนอาจจะยังมองว่า “เออ…มันก็เจ๋งทั้งคู่ แต่สุดท้ายมันก็คนละสายงานอยู่ดีไม่ใช่เหรอ?”

ผิดถนัดเลย! ในโลกธุรกิจปี 2025 สองสายงานนี้จะแยกจากกันไม่ได้อีกต่อไป และ “AI กับ Data” นี่แหละคือสะพานเชื่อมที่แข็งแกร่งที่สุด

ลองคิดตามนะ…

ฝ่ายการตลาดทุ่มเงิน 1 ล้านบาททำแคมเปญบนโซเชียลมีเดีย (นี่คือข้อมูลฝั่ง การตลาด) > แคมเปญนี้ทำให้เกิดยอดขายเพิ่มขึ้น 5 ล้านบาท และได้ลูกค้าใหม่มา 1,000 คน (นี่คือข้อมูลที่ถูกบันทึกในระบบ บัญชี)

คำถามคือ… แคมเปญนี้ “คุ้มค่า” หรือไม่?

ในอดีต การตอบคำถามนี้อาจจะยากและใช้เวลานาน แต่ในยุค AI เราสามารถเชื่อมข้อมูลทั้งสองฝั่งเข้าด้วยกันเพื่อหา ROI (Return on Investment) หรือผลตอบแทนจากการลงทุนได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว

• AI ฝั่งบัญชี (FinTech) จะช่วยวิเคราะห์ว่า ต้นทุนที่แท้จริงของแคมเปญนี้คือเท่าไหร่ กำไรที่ได้มาเป็นเท่าไหร่ และมันส่งผลต่อสุขภาพทางการเงินของบริษัทในภาพรวมยังไง
• AI ฝั่งการตลาด (MarTech) จะช่วยวิเคราะห์ว่า เงิน 1 ล้านบาทที่ลงไปนั้น โพสต์ไหน, วิดีโอไหน, หรือช่องทางไหนที่สร้างผลตอบรับได้ดีที่สุด เพื่อให้ครั้งหน้าเราจะใช้เงินได้ฉลาดขึ้น

คนที่สามารถเข้าใจข้อมูลจากทั้งสองฝั่ง และใช้ AI มาวิเคราะห์เพื่อหา “Insight” หรือความเข้าใจเชิงลึกได้ จะกลายเป็นคนที่บริษัทไหนๆ ก็อยากได้ตัว! เพราะคุณไม่ใช่แค่นักบัญชีหรือนักการตลาด แต่คุณคือ “นักกลยุทธ์ธุรกิจ” (Business Strategist) ที่สามารถขับเคลื่อนบริษัทให้เติบโตได้ด้วยข้อมูลจริงๆ

แล้วเราต้องเตรียมตัวยังไง ทักษะที่ต้องมีติดตัวก่อนเรียนจบ

ฟังดูอาจจะน่ากลัวนะ แต่จริงๆ แล้วมันเป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่สำหรับคนรุ่นเราเลยล่ะ! ถ้าเรารู้ตัวก่อน เตรียมพร้อมก่อน เราก็จะนำหน้าคนอื่นไปหลายก้าวเลย นี่คือทักษะที่พี่ลิสต์มาให้ว่าโคตรจำเป็น ไม่ว่าจะเลือกเดินสายบัญชีหรือการตลาดก็ตาม

Hard Skills: ทักษะเชิงเทคนิคที่ต้องฝึกฝน

1. Data Literacy (การรู้เรื่องข้อมูล): นี่คือสกิลที่สำคัญที่สุด! ไม่ใช่แค่การอ่านกราฟออก แต่คือการตั้งคำถามกับข้อมูล, การวิเคราะห์, และการมองหา “เรื่องราว” ที่ซ่อนอยู่ในชุดตัวเลขนั่นให้เจอ
2. AI & Machine Learning Concepts: ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด AI เองได้ แต่ต้องเข้าใจหลักการทำงานของมัน ว่ามันเรียนรู้ยังไง, มีข้อจำกัดอะไร, และเราจะใช้เครื่องมือ AI ต่างๆ ให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้ยังไง
3. Software & Tool Proficiency: ทำความคุ้นเคยกับโปรแกรมต่างๆ ที่เป็นมาตรฐานในวงการ เช่น:
   • ฝั่งบัญชี: โปรแกรมบัญชีออนไลน์ (เช่น Xero, FlowAccount), โปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลอย่าง Microsoft Excel (ขั้นสูง), Power BI, หรือ Tableau
   • ฝั่งการตลาด: Google Analytics, Facebook Ads Manager, เครื่องมือ SEO (เช่น Ahrefs, SEMrush), และเครื่องมือ CRM (เช่น HubSpot)

Soft Skills: ทักษะด้านมนุษย์ที่ AI แทนที่ไม่ได้

1. Critical Thinking (การคิดเชิงวิพากษ์): AI ให้คำตอบเราได้ แต่ AI บอกไม่ได้ว่า “คำถาม” ที่เราควรจะถามคืออะไร ทักษะการตั้งคำถามที่เฉียบคมและมองปัญหาจากหลายๆ มุม คือสิ่งที่ทำให้เรามีค่ามากกว่าเครื่องจักร
2. Creativity (ความคิดสร้างสรรค์): ในเมื่อ AI ช่วยทำงานซ้ำๆ ได้แล้ว เราก็จะมีเวลามากขึ้นในการใช้ความคิดสร้างสรรค์ เช่น นักบัญชีอาจจะคิดโมเดลการเงินใหม่ๆ ส่วนนักการตลาดก็คิดแคมเปญที่แปลกใหม่และน่าสนใจโดยใช้ AI เป็นผู้ช่วย
3. Communication & Storytelling (การสื่อสารและการเล่าเรื่อง): สำคัญมาก! คุณอาจจะมีข้อมูลที่ดีที่สุดในโลก แต่ถ้าอธิบายให้คนอื่น (เช่น เจ้านาย หรือลูกค้า) เข้าใจและเชื่อไม่ได้ ข้อมูลนั้นก็ไร้ค่า เราต้องฝึกฝนการ “เล่าเรื่องจากข้อมูล” (Data Storytelling) ให้เป็น
4. Adaptability (ความสามารถในการปรับตัว): เทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก สิ่งที่ฮิตวันนี้ พรุ่งนี้อาจจะเก่าแล้ว เราต้องเปิดใจเรียนรู้สิ่งใหม่อยู่เสมอ อย่าหยุดนิ่งเด็ดขาด!

Q&A คำถามที่พบบ่อย

นี่คือโซนพิเศษที่พี่รวบรวมคำถามยอดฮิตที่น้องๆ น่าจะสงสัยกันอยู่ มาตอบกันให้เคลียร์ๆ ไปเลย!