บทบาทของ AI และ Machine Learning ในการวิเคราะห์และจัดการความเสี่ยงองค์กร

เจาะลึกบทบาทของเทคโนโลยีอัจฉริยะในการสร้างเกราะป้องกันให้ธุรกิจ พร้อมไขความสำคัญของการศึกษาในระดับ ปริญญาตรี, ปริญญาโท, และ ปริญญาเอก เพื่อรับมือความท้าทาย

1. ความท้าทายของ ‘ความเสี่ยง’ ในองค์กรยุคดิจิทัล

ในโลกธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี หรือที่เรียกว่า องค์กรยุคดิจิทัล, รูปแบบของ ความเสี่ยง ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่เน้นความเสี่ยงทางการเงินและการดำเนินงานเป็นหลัก ปัจจุบันองค์กรต้องเผชิญกับความเสี่ยงที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงกันมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น:

• ความเสี่ยงด้านไซเบอร์ (Cyber Risk): การโจมตีทางไซเบอร์, Ransomware, และการรั่วไหลของข้อมูลที่อาจสร้างความเสียหายมหาศาล
• ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ (Regulatory Risk): กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) และกฎระเบียบใหม่ๆ ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
• ความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ (Operational Risk): การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain) จากเหตุการณ์ไม่คาดฝัน
• ความเสี่ยงด้านชื่อเสียง (Reputational Risk): ข่าวปลอม (Fake News) และวิกฤตบนโซเชียลมีเดียที่แพร่กระจายในวงกว้าง

วิธีการบริหาร ความเสี่ยง แบบดั้งเดิมที่อาศัยการตรวจสอบเป็นรอบๆ และการวิเคราะห์โดยมนุษย์เพียงอย่างเดียว อาจไม่ทันท่วงทีต่อปริมาณและความเร็วของข้อมูลในปัจจุบัน นี่คือจุดที่ AI และ Machine Learning เข้ามามีบทบาทสำคัญ

2. AI และ Machine Learning: เครื่องมือเปลี่ยนเกมในการบริหารความเสี่ยง

AI และ Machine Learning ไม่ใช่แค่ Buzzword แต่เป็นเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้องค์กรสามารถเปลี่ยนจากการตั้งรับ ความเสี่ยง ไปสู่การจัดการเชิงรุก (Proactive) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีความสามารถหลักๆ ดังนี้

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)

Machine Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถ “ทำนาย” โอกาสที่จะเกิด ความเสี่ยง ในอนาคตได้ เช่น การทำนายการทุจริตทางการเงิน, การคาดการณ์ความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะผิดนัดชำระหนี้, หรือการพยากรณ์ช่วงเวลาที่เครื่องจักรในโรงงานอาจขัดข้อง

การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)

AI สามารถเรียนรู้รูปแบบการทำงานปกติของระบบ และแจ้งเตือนทันทีเมื่อตรวจพบพฤติกรรมที่ผิดแปลกไปจากเดิม ซึ่งอาจเป็นสัญญาณแรกของการโจมตีทางไซเบอร์ หรือการทุจริตภายใน องค์กรยุคดิจิทัล สิ่งนี้ช่วยลดเวลาในการตรวจจับภัยคุกคามจากหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนให้เหลือเพียงไม่กี่นาที

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP)

เทคโนโลยี NLP ช่วยให้ AI สามารถ “อ่าน” และ “เข้าใจ” ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น รายงานข่าว, โพสต์บนโซเชียลมีเดีย, รายงานการประชุม หรืออีเมล เพื่อสกัดหาประเด็น ความเสี่ยง ที่อาจเกิดขึ้นใหม่ได้อย่างรวดเร็ว

3. บทบาทของ การตรวจสอบภายในกับการบริหารความเสี่ยง (ERM) ด้วยเทคโนโลยี

งาน การตรวจสอบภายในกับการบริหารความเสี่ยง หรือ Enterprise Risk Management (ERM) ได้รับการยกระดับขึ้นอย่างมากด้วย AI เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้ผู้ตรวจสอบภายในสามารถเปลี่ยนจากการสุ่มตรวจ (Sampling) มาเป็นการตรวจสอบข้อมูลทั้งหมด 100% (Full Population Testing) ได้

AI สามารถทำงานแบบอัตโนมัติในการตรวจสอบธุรกรรมต่างๆ เพื่อมองหารูปแบบที่น่าสงสัย หรือการกระทำที่ไม่สอดคล้องกับนโยบาย ทำให้ทีมตรวจสอบภายในมีเวลามากขึ้นในการวิเคราะห์เชิงลึกและให้คำแนะนำเชิงกลยุทธ์แก่ผู้บริหาร แนวทางนี้สอดคล้องกับหลักการของ COSO ERM Framework ที่เน้นการบูรณาการการจัดการ ความเสี่ยง เข้ากับกลยุทธ์และการปฏิบัติงานขององค์กร

4. สร้างผู้เชี่ยวชาญแห่งอนาคตที่ คณะบัญชี ม.ศรีปทุม (ACC SPU)

การใช้เทคโนโลยีขั้นสูงในการบริหาร ความเสี่ยง ทำให้เกิดความต้องการบุคลากรที่มีทักษะผสมผสานระหว่างความเข้าใจในธุรกิจ, การตรวจสอบ, การบัญชี, และเทคโนโลยีดิจิทัล ที่มหาวิทยาลัยศรีปทุม (ม.ศรีปทุม หรือ SPU) โดยเฉพาะคณะบัญชี (ACC) ได้เล็งเห็นถึงความสำคัญนี้และได้พัฒนาหลักสูตรที่ทันสมัยเพื่อตอบโจทย์ องค์กรยุคดิจิทัล

ไม่ว่าจะเป็นหลักสูตรระดับ ปริญญาตรี ที่ปูพื้นฐานอย่างแข็งแกร่ง, ระดับ ปริญญาโท ที่เน้นการประยุกต์ใช้และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน หรือระดับ ปริญญาเอก สำหรับการสร้างองค์ความรู้และงานวิจัยขั้นสูง ทุกหลักสูตรได้บูรณาการความรู้ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ, การวิเคราะห์ข้อมูล, และ การตรวจสอบภายในกับการบริหารความเสี่ยง เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อผลิตบัณฑิตที่พร้อมสำหรับความท้าทายและสามารถเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงในองค์กรได้

นักศึกษาจะได้เรียนรู้จากตัวจริงในวงการ พร้อมลงมือปฏิบัติกับเครื่องมือและซอฟต์แวร์ที่ใช้จริงในอุตสาหกรรม ทำให้มั่นใจได้ว่าบัณฑิตจาก ACC SPU คือบุคลากรที่ตลาดงานต้องการอย่างแท้จริง สนใจดูรายละเอียดหลักสูตรเพิ่มเติมได้ที่ เว็บไซต์คณะบัญชี มหาวิทยาลัยศรีปทุม

5. คำถามที่พบบ่อย (FAQ)