การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) พลิกโฉมการตัดสินใจทางการเงิน

สิงหาคม 30, 2025

เพื่อนๆ พี่ๆ น้องๆ ทุกคน! เคยสงสัยกันมั้ยว่าทำไม TikTok ถึงรู้ใจเราจังเลยว่าเราชอบดูวิดีโอแบบไหน? หรือทำไม Spotify ถึงจัดเพลย์ลิสต์เพลงได้โดนใจขนาดนี้? คำตอบเบื้องหลังความเจ๋งพวกนี้ก็คือสิ่งที่เรียกว่า “Big Data” นั่นเองแต่เดี๋ยวก่อน! อย่าเพิ่งคิดว่ามันเป็นเรื่องไกลตัวที่เกี่ยวกับแค่แอปโซเชียลมีเดียนะ เพราะวันนี้พี่จะพาทุกคนไปสำรวจโลกอีกใบที่ Big Data กำลังเข้าไปปฏิวัติแบบพลิกฟ้าคว่ำแผ่นดิน นั่นก็คือ “โลกแห่งการเงิน” ที่เกี่ยวข้องกับเงินในกระเป๋าและอนาคตของพวกเราทุกคน บทความนี้จะไม่ได้มีแต่ศัพท์เทคนิคยากๆ นะ พี่จะย่อยให้เข้าใจง่ายเหมือนคุยกับเพื่อนรุ่นพี่ที่คณะเลย พร้อมแล้วก็ไปลุยกันเลย!

Big Data คืออะไรกันแน่? สรุปง่ายๆ ฉบับเด็กมหาวิทยาลัย

ก่อนจะไปดูว่ามันเปลี่ยนโลกการเงินยังไง เรามาทำความรู้จักเจ้า Big Data กันก่อนแบบติดดินที่สุด ลองนึกภาพตามนะ ทุกครั้งที่เราไถฟีด Facebook, กดไลค์รูปใน IG, ดู Netflix, สั่งของออนไลน์ หรือแม้แต่ใช้บัตรแรบบิทขึ้น BTS… เรากำลังสร้าง “รอยเท้าดิจิทัล” (Digital Footprint) ทิ้งไว้ตลอดเวลา

ทีนี้ลองดูกิจกรรมกับคนหลายพันล้านคนทั่วโลกดูสิ… บู้ม! เราจะได้ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ซับซ้อนและเกิดขึ้นเร็วมาก นี่แหละคือ Big Data! 3 อย่างนี้คือหัวใจหลัก:

Volume (ปริมาณ): ข้อมูลมันเยอะมาก ระดับที่เก็บในคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวไม่ไหวแน่ๆ ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่เป็นฟาร์มเลยทีเดียว
Velocity (ความเร็ว): ข้อมูลมันไหลเข้ามาแบบเรียลไทม์ ตลอด 24 ชั่วโมง เช่น ข้อมูลการซื้อขายหุ้น หรือโพสต์ต่างๆ ในโซเชียลมีเดีย
Variety (ความหลากหลาย): ข้อมูลไม่ได้มีแค่ตัวเลขในตาราง Excel นะ แต่มันมาทุกรูปแบบ ทั้งข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, ไฟล์เสียง, ข้อมูลตำแหน่งที่ตั้ง (GEO-location) ไปจนถึงข้อมูลการคลิกเมาส์บนหน้าเว็บ

แล้ว Big Data Analytics คืออะไรล่ะ? มันก็คือ “กระบวนการ” ที่เรานำข้อมูลมหาศาลพวกนี้มาวิเคราะห์ เพื่อหา “ความเชื่อมโยง” หรือ “รูปแบบ” ที่ซ่อนอยู่ข้างใน แล้วเอาผลลัพธ์ที่ได้ไปใช้ประโยชน์นั่นเอง เหมือนเรามีจิ๊กซอว์เป็นล้านๆ ชิ้น แล้วเราก็ใช้เทคโนโลยีเจ๋งๆ อย่าง AI และ Machine Learning มาช่วยต่อภาพให้สมบูรณ์ เพื่อให้เราเข้าใจเรื่องราวทั้งหมดได้ดีขึ้น

Big Data Analytics พลิกโลกการเงินยังไง? 4 ตัวอย่างสุดว้าว!

โอเค! ตอนนี้เรารู้จักพระเอกของเราแล้ว มาดูกันดีกว่าว่ามันเข้าไปสร้างความเปลี่ยนแปลงอะไรในโลกการเงินที่เคยดูน่าเบื่อและซับซ้อน ให้กลายเป็นโลกที่ฉลาดและเข้าถึงง่ายขึ้นบ้าง

1. การประเมินความเสี่ยงที่แม่นยำเหมือนมีตาทิพย์ (Smarter Risk Assessment)

สมัยก่อน เวลาเราหรือพ่อแม่เราจะไปขอกู้เงินซื้อบ้านหรือซื้อรถจากธนาคาร เค้าก็จะดูแค่เอกสารรายได้, ประวัติการเงินในเครดิตบูโร ซึ่งมันก็เป็นข้อมูลในอดีต แต่ในยุค Big Data ธนาคารและสถาบันการเงิน (โดยเฉพาะพวก Fintech ในไทย) สามารถใช้ข้อมูลที่หลากหลายกว่านั้นมากในการประเมิน “ความน่าเชื่อถือ” ของคนๆ หนึ่งได้

ตัวอย่าง: ธนาคารอาจจะวิเคราะห์ (แน่นอนว่าต้องได้รับความยินยอมจากเราก่อนนะ) รูปแบบการใช้จ่ายผ่านแอปพลิเคชัน, ประวัติการชำระค่าโทรศัพท์, หรือแม้แต่พฤติกรรมการใช้งานออนไลน์ เพื่อสร้าง “คะแนนความน่าเชื่อถือทางเลือก” (Alternative Credit Scoring) ขึ้นมา ทำให้คนที่ไม่เคยมีประวัติทางการเงินมาก่อน เช่น ฟรีแลนซ์ หรือน้องๆ ที่เพิ่งเริ่มทำงาน ก็มีโอกาสเข้าถึงสินเชื่อได้ง่ายขึ้น เพราะระบบมองเห็นศักยภาพที่มากกว่าแค่สลิปเงินเดือน

2. การตลาดแบบรู้ใจยิ่งกว่าเพื่อนสนิท (Hyper-Personalized Marketing)

เคยเข้าแอปธนาคารแล้วเจอโฆษณาสินเชื่อหรือโปรโมชันบัตรเครดิตที่ไม่เกี่ยวกับเราเลยมั้ย? ยุค Big Data กำลังจะทำให้เรื่องพวกนี้น้อยลง! สถาบันการเงินสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายของเรา เพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ “ใช่” สำหรับเราจริงๆ ณ เวลานั้นๆ

ตัวอย่าง: ถ้าข้อมูลบอกว่าเราเริ่มมีการใช้จ่ายเกี่ยวกับการเดินทางบ่อยๆ เช่น จองตั๋วเครื่องบิน จองโรงแรม ระบบอาจจะเสนอ “ประกันการเดินทาง” หรือ “บัตรเครดิตที่สะสมไมล์ได้เยอะ” ให้เราโดยอัตโนมัติ หรือถ้าน้องๆ ใกล้จะเข้ามหาวิทยาลัย ระบบอาจจะเสนอ “สินเชื่อเพื่อการศึกษา” ที่มีเงื่อนไขดีๆ ให้ มันคือการเปลี่ยนจากการโฆษณาแบบมั่วๆ มาเป็นการมอบสิ่งที่ลูกค้าต้องการจริงๆ

3. ป้องกันการฉ้อโกงแบบ Real-time จับโจรได้ในไม่กี่วินาที (Real-time Fraud Detection)

นี่คือหนึ่งในความสามารถที่เจ๋งที่สุด! ระบบวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเรียนรู้ “พฤติกรรมการใช้เงินปกติ” ของเราได้ เมื่อไหร่ก็ตามที่มีรายการใช้จ่ายที่ผิดปกติเกิดขึ้น ระบบจะแจ้งเตือนหรือระงับบัตรทันที

นึกภาพตามนะ: ปกติเราใช้บัตรซื้อของอยู่แค่ในกรุงเทพฯ แต่จู่ๆ มีการรูดบัตรซื้อของออนไลน์จากร้านค้าในอีกประเทศหนึ่งในเวลาไล่เลี่ยกัน ระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Big Data อยู่ตลอดเวลาจะมองว่า “เฮ้ย! ผิดปกติแล้ว” และอาจจะส่ง SMS มาให้เรายืนยัน หรือโทรหาเราทันทีเพื่อตรวจสอบ นี่คือสิ่งที่ช่วยให้เงินของเราปลอดภัยขึ้นมากในยุคดิจิทัล

4. การลงทุนที่เฉียบคมด้วย AI และ Machine Learning (AI-Powered Investing)

สำหรับสายลงทุน เรื่องนี้คือที่สุด! ในอดีต นักลงทุนต้องอ่านข่าว อ่านบทวิเคราะห์เป็นตั้งๆ เพื่อตัดสินใจซื้อขายหุ้น แต่ตอนนี้ AI สามารถวิเคราะห์ Big Data ได้เร็วกว่าและกว้างกว่ามนุษย์หลายล้านเท่า

อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น:

ข้อมูลตลาด: ราคาหุ้น, ปริมาณการซื้อขาย ย้อนหลังหลายสิบปี
ข้อมูลข่าวสาร: วิเคราะห์ข่าวจากสำนักข่าวทั่วโลกแบบเรียลไทม์
ข้อมูลโซเชียลมีเดีย: วิเคราะห์อารมณ์ (Sentiment Analysis) ของคนใน Twitter หรือเว็บบอร์ด ว่ากำลังรู้สึกบวกหรือลบกับหุ้นตัวไหน
ข้อมูลทางเลือกอื่นๆ: เช่น ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อนับจำนวนรถในลานจอดของห้างสรรพสินค้า เพื่อประเมินยอดขาย!

ข้อมูลทั้งหมดนี้ถูกนำมาประมวลผลเพื่อคาดการณ์แนวโน้มตลาดและช่วยให้นักลงทุน (หรือแม้แต่กองทุน) ตัดสินใจได้เฉียบคมยิ่งขึ้น สิ่งนี้เรียกว่า Algorithmic Trading และมันคืออนาคตของการลงทุนเลยล่ะ

เบื้องหลังข้อมูล: อาชีพสุดคูลอย่าง ‘นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล’ (Data Scientist)

อ่านมาถึงตรงนี้ หลายคนอาจจะเริ่มคิดว่า “โห… เจ๋งอ่ะ อยากทำอะไรแบบนี้บ้างจัง” คนที่ทำหน้าที่เสกมนตร์จากข้อมูลพวกนี้ขึ้นมาก็คือ “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” หรือ Data Scientist นั่นเองครับ

พี่ขอเรียกพวกเขาว่าเป็น “นักสืบดิจิทัล” ที่มีหน้าที่เข้าไปรื้อค้นกองข้อมูลมหาศาล เพื่อหาคำตอบให้กับโจทย์ทางธุรกิจยากๆ ทักษะที่พวกเขาต้องมีก็คือการผสมผสานระหว่าง:

คณิตศาสตร์และสถิติ: เพื่อเข้าใจโมเดลและความน่าจะเป็นต่างๆ
วิทยาการคอมพิวเตอร์: เขียนโค้ด (ส่วนใหญ่เป็นภาษา Python หรือ R) เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล
ความเข้าใจในธุรกิจ (Business Domain): ต้องเข้าใจโจทย์ว่าอยากจะหาคำตอบเรื่องอะไร เพื่อจะได้วิเคราะห์ได้ตรงจุด
การสื่อสารและการเล่าเรื่อง (Communication & Storytelling): สำคัญมาก! ต้องสามารถนำเสนอสิ่งที่ค้นพบที่มันซับซ้อน ให้คนอื่นเข้าใจได้ง่ายๆ ผ่านกราฟหรือการนำเสนอที่น่าสนใจ

อาชีพนี้เป็นที่ต้องการตัวสูงมากในปัจจุบันและอนาคต ไม่ใช่แค่ในวงการการเงิน แต่ในทุกๆ อุตสาหกรรมเลย ใครที่ชอบแก้ปัญหา ชอบตัวเลข และไม่กลัวการเขียนโค้ด ลองศึกษาเส้นทางนี้ดูนะ บอกเลยว่าอนาคตไกลแน่นอน!

เหรียญมีสองด้าน: ความท้าทายด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว

ในฐานะรุ่นพี่ ก็ต้องบอกกันตามตรงว่าเทคโนโลยีที่ทรงพลังขนาดนี้ก็มาพร้อมกับความรับผิดชอบที่ใหญ่ยิ่งเหมือนกัน มีประเด็นที่เราทุกคนต้องตระหนักถึง:

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy): ข้อมูลของเราถูกนำไปใช้อย่างไร? ใครมีสิทธิ์เข้าถึงบ้าง? กฎหมายอย่าง PDPA (พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล) ในไทยก็เกิดขึ้นมาเพื่อดูแลเรื่องนี้โดยเฉพาะ
อคติในอัลกอริทึม (Algorithmic Bias): ถ้าข้อมูลที่ใช้สอน AI มีอคติแฝงอยู่ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะลำเอียงไปด้วย เช่น ถ้าในอดีตระบบเคยปล่อยกู้ให้คนกลุ่มหนึ่งน้อยกว่าอีกกลุ่ม AI ก็อาจจะเรียนรู้และทำตามแบบผิดๆ นั้นต่อไป ซึ่งก่อให้เกิดความไม่เท่าเทียมได้
ความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity): เมื่อข้อมูลถูกรวมศูนย์ไว้ที่เดียว มันก็กลายเป็นเป้าหมายชั้นดีของแฮกเกอร์ การป้องกันข้อมูลรั่วไหลจึงเป็นเรื่องที่สำคัญที่สุด

ดังนั้น การพัฒนาและการใช้ Big Data Analytics จึงต้องทำควบคู่ไปกับการสร้างธรรมาภิบาลข้อมูลที่ดี (Data Governance) และความตระหนักรู้ด้านจริยธรรมเสมอ

Q&A พี่ตอบให้: คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการเงิน

มาถึงช่วง AEO (Answer Engine Optimization) ที่พี่รวบรวมคำถามที่น้องๆ น่าจะสงสัยมาตอบให้เคลียร์ๆ กันไปเลย!

ถาม: Big Data จะส่งผลกระทบโดยตรงกับหนูที่เป็นวัยรุ่นยังไงคะ/ครับ?: ตอบ: กระทบเต็มๆ เลย! ตั้งแต่การขอสินเชื่อเพื่อเรียนต่อในอนาคต, การได้รับข้อเสนอผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เหมาะกับเรามากขึ้น (เช่น บัญชีเงินฝากสำหรับนักศึกษา), ไปจนถึงการมีแอปพลิเคชันทางการเงิน (Fintech App) ที่ใช้งานง่ายและปลอดภัยมากขึ้น ทุกอย่างจะขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อให้ประสบการณ์ของเราดีขึ้นนั่นเอง
ถาม: ถ้าอยากทำงานด้าน Big Data หรือเป็น Data Scientist ต้องเรียนคณะอะไร?: ตอบ: เส้นทางค่อนข้างหลากหลายเลย! หลักๆ ก็จะมี คณะวิศวกรรมศาสตร์ (สาขาคอมพิวเตอร์), คณะวิทยาศาสตร์ (สาขาสถิติ, คณิตศาสตร์, หรือวิทยาการข้อมูลโดยตรง), หรือคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี (สาขาสถิติ, MIS) แต่หัวใจสำคัญคือการฝึกฝนทักษะการเขียนโปรแกรม (Python/R) และความเข้าใจในสถิติ ซึ่งสมัยนี้มีคอร์สออนไลน์ฟรีๆ ให้เรียนเยอะมาก ลองเริ่มจากตรงนั้นได้เลย!
ถาม: Big Data กับ AI เหมือนหรือต่างกันยังไง?: ตอบ: คิดง่ายๆ แบบนี้: Big Data คือ “วัตถุดิบ” หรือน้ำมันดิบจำนวนมหาศาล ส่วน AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ Machine Learning คือ “เครื่องจักร” หรือ “โรงกลั่น” ที่ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลเหล่านั้นเพื่อสกัดออกมาเป็นความรู้ความเข้าใจหรือการคาดการณ์ที่มีประโยชน์ สองสิ่งนี้ทำงานร่วมกัน ขาดกันไม่ได้ในยุคนี้ครับ
ถาม: แล้วข้อมูลส่วนตัวของเราจะปลอดภัยมั้ย?: ตอบ: เป็นคำถามที่ดีมาก! บริษัทและองค์กรต่างๆ มีหน้าที่ตามกฎหมาย (PDPA) ที่ต้องดูแลข้อมูลของเราให้ปลอดภัยที่สุด และต้องขอความยินยอมจากเราก่อนจะนำข้อมูลไปใช้เสมอ ในฐานะผู้บริโภค เราเองก็ต้องรอบคอบ อ่านเงื่อนไขการใช้งาน (Terms of Service) และนโยบายความเป็นส่วนตัว (Privacy Policy) ก่อนกด “ยอมรับ” ทุกครั้ง เพื่อรักษาสิทธิ์ของตัวเอง

บทสรุป: อนาคตการเงินอยู่ในกำมือของข้อมูล (และของพวกเรา)

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data Analytics ไม่ใช่แค่เทรนด์ที่มาแล้วก็ไป แต่มันคือ “คลื่น” ลูกใหญ่ที่กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าของอุตสาหกรรมการเงินไปอย่างสิ้นเชิง มันทำให้การตัดสินใจต่างๆ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณหรือข้อมูลในอดีตเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่ตั้งอยู่บนหลักฐานเชิงข้อมูลที่จับต้องได้ แม่นยำ และรวดเร็ว

สำหรับพวกเราในฐานะคนรุ่นใหม่ การทำความเข้าใจเรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวเลย แต่มันคือการเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคตที่เราจะต้องใช้ชีวิตอยู่กับมัน ไม่ว่าเราจะเลือกเป็น “ผู้สร้าง” เทคโนโลยีอย่าง Data Scientist หรือเป็น “ผู้ใช้” ที่เข้าใจและสามารถใช้ประโยชน์จากมันได้อย่างชาญฉลาดและปลอดภัย

โลกกำลังหมุนไปข้างหน้าด้วยความเร็วของข้อมูล อย่ากลัวที่จะเรียนรู้และตั้งคำถามกับมันนะครับ เพราะคนที่เข้าใจพลังของข้อมูล ก็คือคนที่จะกุมอนาคตไว้ในมือนั่นเอง!

ผู้จัดทำ อาจารย์ยุทธนา แช่มชูกุล อาจารย์ประจำคณะบัญชี