เอกสารรายวิชา ว 33285 คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี 3

E-book Final

รายวิชา

ว 33285 คอมพิ วเตอร์และเทคโนโลยี 3
เสนอ

อ.สุกัญญา ทิพย์รักษ์

จั ดทำโดย

นางสาว นันท์นภัส สุธีกุล
ม.6/3 เลขที่ 15

องค์ปร
ของแช

ระกอบ
ชทบอท

การออกแบบองค์ปร

1. คณุ ค่าหรอื คณุ ประโยชนข์ องแชทบอท

2. บุคลิกของผใู้ ช้ (Persona)

3. บุคลิกของแชทบอท (Botsona)

4. เจตนาหรอื เปาหมายในการสนทนาขอ

5. งานของระบบทีจะประมวลผลอยูเ่ บอื

วธิ กี ารสอื สาร6. (Modalities)

7. แพลตฟอรม์ ทีใชส้ าหรบั พฒั นาแชทบ

8. แพลตฟอรม์ หรอื ชอ่ งทางในการใหบ้ ร

9. บรกิ ารหรอื ขอ้ มูลทีเปนองค์ความรขู้ อ

10. แผนการหรอื กลยุทธใ์ นการท าใหแ้ ช

11. แผนการวเิ คราะหข์ อ้ มูลทีไดจ้ ากการใ

ระกอบของแชทบอท

ท (Value Proposition)

องผใู้ ช้ (Intent/Conversational Tasks)
องหลัง (Background Tasks)

บอท (Deployment Platform)
รกิ าร (Deployment Platform)
องแชทบอท (Services)
ชทบอทเปนทีรจู้ กั (Marketing)
ใชง้ านแชทบอท (Analytics)

1.คณุ ค่าหรอื ค

ของแช

คื อ สร้างขึนมาเพือ

เชน่

หวั ขอ้ คือ สกี ระเปาสตางค์ประจาํ วนั
วตั ถปุ ระสงค์คือ ต้องการใหผ้ ทู้ ีสนใ
ชว่ ยในการเลือกสขี องกระเปาสตาง

คณุ ประโยชน์
ชทบอท

อวัตถุประสงค์ อะไร

นเกิด
ใจตามความเชอื นี และ
งค์ไดอ้ ยา่ งง่ายขนึ

2. บุคลิก

คือคนทีจะมาใช้ แชทบอททีเ
บุคลิกลักษณะอยา่ งไรบา้ ง ก
บุคลิกลักษณะของผใู้ ชข้ นึ ม
ขอบเขตได้ วา่ แชทบอททีเร
จะใชภ้ าษาอยา่ งไร ควรมอี งค
อะไรบา้ งเพอื ตอบความต้อง

ตัวอยา่ งเชน่

ผใู้ ชส้ ว่ นมากในการเลือกซอื กระเปาสตางค์สสี นั จะเปน
ทบอทนกี ็สามารถใชไ้ ดท้ กุ เพศและทกุ วยั ทีมคี วามสนใจ
สตางค์ไมไ่ ด้

กของผใู้ ช้

เรากําลังจะสรา้ งขนึ มามี
การทีเราจะกําหนด
มาก่อน จะทําใหเ้ รากําหนด
รากําลังจะสรา้ งขนึ มา ควร
ค์ความรู้
งการของผใู้ ชใ้ นกล่มุ นนั

นผหู้ ญงิ แต่การจะใชแ้ ช
จและเลือกสขี องกระเปา

3. บุคลิกของแชท

คือเราต้องออกแบบแชทบอทใหม้ บี ุคลิก ลักษ
แชทบอท อาจารยท์ ีปรกึ ษาใหก้ ับนกั เรยี น บุคลิกของ
คล้ายๆ หรอื เหมอื นอาจารย์ จะทําใหน้ า่ เชอื ถือมากยงิ

ตัวอยา่ งเชน่

บุคลิกของแชทบอทคือรา่ เรงิ ไมเ่ ครยี ดเเละมกี

ทบอท

ษณะทีสอดคล้องกับผใู้ ชเ้ รากําลังจะออกแบบ
งแชทบอททีเหมาะสมกับกรณนี อี าจจะเปนบุคลิก
งขนึ

การพูดคยุ แบบสนกุ สนาน

4. เจตนาหรอื เปาห

การสนทนาข

บอกหวั ขอ้ เหล่าน
กําหนดใหช้ ดั เจน
กําลังจะสรา้ ง กํา
เขา้ มาคยุ กับ แชท

ตั วอย่างเช่น
การทีเปนแชทบอททีบอกสขี องกระเปาสตางค์ตามคว
เชอื หรอื มคี วามสนใจในเรอื งดวงในการใช้

หมายใน
ของผใู้ ช้

นจี ะเปนหวั ขอ้ และเปาหมายทีจะต้อง
นวา่ ผใู้ ชท้ ีเรากําหนดไว้ และแชทบอททีเรา
าลังจะคยุ เรอื งอะไรบาง และวตั ถปุ ระสงค์ที
ทบอทของเราเพอื อะไร

วามเชอื ก็ต้องการคนมคี วาม

5. ง

คือ
หน้า
เปน

6. ว

คือ

7. แ

คือ

8. แ

คือ

งานของระบบทีจะประมวลผลอยูเ่ บอื งหลัง
การอัพเดทข้อมูลของผู้ใช้ ซงึ เปนระบบการทํางานหรอื
าทีการทํางานทีไม่เกียวข้องกับการสนทนาโดยตรง แต่
นการทํางานของตัวระบบแชทบอทเอง

วธิ กี ารสอื สาร
การทีเราเลือกวธิ สี ือสารด้วยวธิ ไี หน

แพลตฟอรม์ ทีใชส้ าํ หรบั พฒั นาแชทบอท
การเลือกพืนทีในพัฒนาแชทบอท

แพลตฟอรม์ หรอื ชอ่ งทางในการให้บรกิ าร
การทีเราเลือกวา่ เราจะใหบ้ รกิ ารผู้ใชผ้ ่านชอ่ งทํางไหน

9. บรกิ ารหรอื ขอ้ มูลทีเปนองค์ความรูข้ องแชทบอท

คือ ข้อมูลองค์ความรูข้ องแชทบอททีเราหามา

10. แผนการหรอื กลยุทธใ์ นการทําให้แชทบอทเปนทีร

คือ การทีเราคิดแผนการหรอื กลยุทธอ์ ะไรบ้างทีจะทําให
เปนทีรูจ้ ักของผู้คน กลุ่มเปาหมายทีเราต้องการใหใ้ ชจ้ ะ

11. แผนการวเิ คราะห์ขอ้ มูลทีได้จากการใชง้ านแชทบ

คือ การวางแผนในการพัฒนาระบบของแชทบอท

รูจ้ กั
หแ้ ชทบอททีเราสรา้ งขึนมาให้
ะ รูจ้ ักแชทบอทได้อย่างไรบ้าง

บอท

จดั ทํา

น.ส.นนั ท์น
ม เล.6/3

าโดย

นภัส สธุ กี ลุ
ลขที 15





Data Mining

Data Mining คืออะไร?

คือ การวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมาก (big data) เพื่อหาความ
สัมพันธ์ของข้อมูลที่ซ่อนอยู่ โดยทำการจำแนกประเภท รูปแบบ เชื่อมโยง
ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กัน และหาความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น เพื่อให้ได้องค์
ความรู้ใหม่ ที่สามารถนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจในด้านต่างๆ เช่น
ตลาดหลักทรัพย์,ทางธุรกิจ, ทางด้านการแพทย์, ยุทธศาสตร์ทหาร เป็นต้น

ทำไมจึงตอ้ งมี Data Mining..?

ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลหากเก็บไว้เฉย ๆ ก็จะไม่เกิดประโยชน์ดังนั้น
จึงต้องมีการสกัดสารสนเทศหรือการคัดเลือกข้อมูลออกมาใช้งานส่วนที่เรา
ต้องการ ในอดีตเราได้ใช้คนเป็นผู้สืบค้นข้อมูลต่างๆในฐานข้อมูลซึ่งผู้สืบค้น
จะทำการสร้างเงื่อนไขขึ้นมาตามภูมิปัญญาของผู้สืบค้น ในปัจจุบันการ
วิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลเดียวอาจไม่ให้ความรู้เพียงพอ และลึกซึ้ง
สำหรับการดำเนินงานภายใต้ภาวะที่มีการแข่งขันสูงและมีการเปลี่ยนแปลงที่
รวดเร็วจึงจำเป็นที่จะต้องรวบรวมฐานข้อมูลหลาย ๆ ฐานข้อมูลเข้าด้วยกัน
เรียกว่า “ คลังข้อมูล” ( Data Warehouse) ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องใช้
Data Mining ในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เพื่อที่จะนำ
ข้อมูลนั่นมาใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงที่สุด

ตัวอย่างการนำเหมืองข้อมูลไปใช้งาน

การเงินการธนาคาร
- การคาดการณ์ถึงโอกาสในการชำระหนี้ของลูกค้าว่าสูงเท่าไหร่?
- ค้นหาลูกค้าขาดคุณภาพ เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงในการปล่อยกู้
- ค้นหาลูกค้าชั้นดี เพื่อเสนอการปล่อยกู้
- ทำนายแนวโน้มของพฤติกรรมการใช้บัตรเครดิต

น.ส. นันท์นภัส สุธีกุล ม.6/3 เลขที่ 15

BIG DATA

Big Data คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีทั้งหมดภายในองค์กร
ไม่ว่าจะเป็น

ข้อมูลของบริษัท
ข้อมูลติดต่อของลูกค้า
ข้อมูลติดต่อของผู้ร่วมธุรกิจ
ลักษณะของผู้บริโภค
การทำรายการธุรกิจต่างๆ ในแต่ละวัน
ตัวอักษร ไฟล์เอกสาร รูปภาพ
รวมถึงข้อมูลอื่นๆ แทบทุกประเภทที่อยู่บนโลกออนไลน์

ลั ก ษ ณ ะ สำ คั ญ ข อ ง B I G D A T A

Big Data จะต้องมีลักษณะสำคัญ 4V ดังต่อไปนี้ จึงจะเรียก
ได้ว่าเป็น Big Data
1. ปริมาณ (Volume)
2. ความหลากหลาย (Variety)
3. ความเร็ว (Velocity)
4. คุณภาพของข้อมูล (Veracity)

B I G D A T A มี ก ร ะ บ ว น ก า ร ใ น ทำ ง า น
อ ย่ า ง ไ ร

ขั้นตอนและกระบวนการทำงานของ Big Data
มีอยู่ 3 ขั้นตอนหลักๆ ดังนี้

1. จัดเก็บข้อมูล (Storage)
เป็นขั้นตอนการจัดเก็บรวบรวมข้อมูลทั้งหมดจากแหล่งต่างๆ
2. การประมวลผลข้อมูล (Processing)
การประมวลผลข้อมูล หลังจากที่นำข้อมูลมารวบรวมไว้ได้ในที่
เดียวแล้ว ข้อมูลต่างๆ จะถูกนำไปจัดหมวดหมู่ให้อยู่ในกลุ่มที่มี
ความเกี่ยวข้องกันหรือความสัมพันธ์ใกล้เคียงกัน ให้ผลลัพธ์
คล้ายคลึงกันมากที่สุด แล้วจึงนำมาเปลี่ยนเป็นรูปแบบข้อมูล
เพื่ อนำเอาข้อมูลที่มีอยู่เหล่านี้เข้าระบบข้อมูลที่ผ่านการประมวล
ผลแล้ว
3. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyst)
การวิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอข้อมูล หลังจากที่ข้อมูลทั้งหมด
ได้ถูกจัดกลุ่มและแยกประเภทเรียบร้อยแล้วนั้น ต่อจากนั้นจะนำ
มาวิเคราะห์หา Pattern ความเกี่ยวข้องกันทั้งหมดและจัดมานำ
เสนอในรูปแบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นรูปภาพหรือกราฟ

B I G D A T A กั บ D A T A M I N I N G ต่ า ง กั น อ ย่ า ง ไ ร

Data Mining คือ การวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมาก

(bigBdOaRtRa)OเWพื่IอNหGาคCวOามSสTัมSพันธ์ของข้อมูลที่ซ่อนอยู่ โดย

ทำการจำแนกประเภท รูปแบบ เชื่อมโยงข้อมูลที่มีความสัมพันธ์
กัน และหาความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น เพื่อให้ได้องค์ความรู้ใหม่
ที่สามารถนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจในด้านต่างๆ
Big data คือ ชุดข้อมูลใดๆ ก็ตามที่มีขนาดใหญ่และถูกเก็บ
บันทึกไว้ผ่านวิธีการต่างๆ

น.ส.นันท์นภัส สุธีกุล ม.6/3 เลขที่ 15

การยอมรบั เทคโนโลยี Chatbot ในธุรกจิ ธนาคารในประเทศไทย

โดย
นางสาวสนุ สิ า ศรแกว้

การค้นคว้าอสิ ระนเ้ี ปน็ สว่ นหนึง่ ของการศึกษาตามหลกั สูตร
บรหิ ารธรุ กิจมหาบณั ฑติ

คณะพาณชิ ยศาสตรแ์ ละการบัญชี มหาวิทยาลยั ธรรมศาสตร์
ปีการศกึ ษา 2561

ลขิ สิทธขิ์ องมหาวทิ ยาลยั ธรรมศาสตร์

Ref. code: 25616002031521OUD

การยอมรบั เทคโนโลยี Chatbot ในธุรกจิ ธนาคารในประเทศไทย

โดย
นางสาวสนุ สิ า ศรแกว้

การค้นคว้าอสิ ระนเ้ี ปน็ สว่ นหนึง่ ของการศึกษาตามหลกั สูตร
บรหิ ารธรุ กิจมหาบณั ฑติ

คณะพาณชิ ยศาสตรแ์ ละการบัญชี มหาวิทยาลยั ธรรมศาสตร์
ปีการศกึ ษา 2561

ลขิ สิทธขิ์ องมหาวทิ ยาลยั ธรรมศาสตร์

Ref. code: 25616002031521OUD

CHATBOT TECHNOLOGY ADOPTION IN BANKING BUSINESS
IN THAILAND

BY
MISS SUNISA SORNKAEW

AN INDEPENDENT STUDY SUBMITTED IN PARTIAL FULFILLMENT OF
THE REQUIREMENTS FOR THE DEGREE OF
MASTER OF BUSINESS ADMINISTRATION

FACULTY OF COMMERCE AND ACCOUNTANCY
THAMMASAT UNIVERSITY
ACADEMIC YEAR 2018

COPYRIGHT OF THAMMASAT UNIVERSITY

Ref. code: 25616002031521OUD



(1)

หวั ข้อการคน้ ควา้ อสิ ระ การยอมรับเทคโนโลยี Chatbot ในธุรกิจธนาคารในประเทศ
ไทย
ชื่อผู้เขียน นางสาวสนุ สิ า ศรแกว้
ชือ่ ปรญิ ญา บริหารธรุ กจิ มหาบัณฑิต
คณะ/มหาวิทยาลัย คณะพาณชิ ยศาสตรแ์ ละการบญั ชี
มหาวิทยาลยั ธรรมศาสตร์
อาจารย์ทีป่ รกึ ษาคน้ คว้าอิสระ อาจารย์ ดร. ภูมนิ นั ท์ ปิยทศั น์นันท์
ปกี ารศึกษา 2561

บทคัดยอ่

ในปัจจุบนั ธรุ กิจธนาคารได้รับผลกระทบจากการเปล่ียนแปลงสภาพแวดล้อมภายนอกท่ี
สาคัญ คือ เทคโนโลยี ซ่ึงเข้ามามีบทบาทในการดาเนินชีวิตของผู้บริโภค ส่งผลให้ธนาคารต้องมีการ
ปรับเปล่ียนรูปแบบการให้บริการให้อยู่บนดิจิทัลมากข้ึน เพื่ออานวยความสะดวกให้กับลูกค้า และ
สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน โดยมีการนาเคร่ืองมือเทคโนโลยีต่างๆ เข้ามาใช้ โดย Chatbot
เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่สามารถช่วยธนาคารบริการจัดการด้านการให้ข้อมูลของลูกค้าร่วมกับ
เจ้าหน้าที่ลูกค้าสัมพันธ์ได้ ดังน้ันงานวิจัยฉบับน้ีจึงมีจุดประสงค์เพ่ือศึกษาโอกาส และอุปสรรคจาก
การนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้ในธุรกิจธนาคาร การยอมรับเทคโนโลยี Chatbot ในธุรกิจธนาคาร
รวมถึงการศกึ ษากลยทุ ธ์ทธี่ นาคารนา Chatbot มาใช้

งานวิจัยฉบับน้ีเป็นงานวิจัยเชิงคุณภาพ ใช้การสัมภาษณ์เชิงลึก โดยสัมภาษณ์กลุ่ม
ตัวอยา่ งผู้บรหิ ารธนาคารพาณชิ ย์ในประเทศไทยท่ีเกย่ี วข้องกับดา้ นดิจทิ ัล และผู้ประกอบการผู้พัฒนา
เทคโนโลยี Chatbot ประกอบกับการศึกษางานวิจัยท่ีเก่ียวข้องและการทบทวนวรรณกรรมร่วมด้วย
โดยงานวิจัยฉบับน้ีได้ใช้กรอบแนวคิดจากแบบจาลองในการยอมรับเทคโนโลยี (Technology
Acceptance Model) ทั้งหมด 6 ปัจจัยด้วยกัน คือ ด้านปัจจัยภายนอก (External Variables) ด้าน
การรับรู้ว่าเป็นระบบท่ีง่ายต่อการใช้งาน (Perceived Ease of Use หรือ PEOU) ด้านการรับรู้ถึง
ประโยชน์ที่จะได้รับของเทคโนโลยีนั้น (Perceived Usefulness หรือ PU) ด้านทัศนคติท่ีมีต่อการใช้
งาน (Attitude toward Using) ด้านความตั้งใจแสดงพฤติกรรมการใช้ (Behavioral Intention to
Use หรือ BI) และ (6) ด้านการนาเทคโนโลยีใหม่มาใช้งาน (Actual System Use) เพื่อเป็นกรอบ
แนวทางในการศึกษาการยอมรับเทคโนโลยี Chatbot ในธุรกิจธนาคารในประเทศไทย โดยข้อมูลท่ีได้

Ref. code: 25616002031521OUD

(2)
จากการสัมภาษณ์จะเป็นลักษณะบรรยาย (Descriptive) และใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลแบบอุปนัย
(Analytic Induction)

ผลการศกึ ษาพบว่า ธนาคารในประเทศไทยยอมรับเทคโนโลยี Chatbot มาใชใ้ นองค์กร
ด้วยปัจจัยภายนอกท่ีสาคัญได้แก่ การเปล่ียนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภค และการขาดแคลน
เจา้ หนา้ ท่ีลูกค้าสัมพันธ์ โดยธนาคารมองเห็นถึงโอกาสในการนา Chatbot มาใช้เพือ่ พฒั นาบริการท่ีดี
ข้นึ รวดเร็วขึ้นให้แก่ลกู คา้ รวมถงึ การทาการตลาดแบบเฉพาะเจาะจง โดยธนาคารได้นา Chatbot มา
ใช้เป็นเครือ่ งมอื ในสาหรับกลยุทธต์ ่างๆ ไมว่ า่ จะเปน็ กลยทุ ธ์การสร้างความแตกต่างด้านการให้บริการ
กลยทุ ธด์ ้านการพฒั นาผลติ ภัณฑแ์ ละบรกิ าร การสรา้ งพนั ธมิตรทางธุรกิจ และการนามาใชเ้ พื่อพัฒนา
กระบวนการทางานภายในองค์กร อย่างไรก็ดี เทคโนโลยี Chatbot ยังมีข้อจากัดและอุปสรรคในการ
นามาใช้ กล่าวคือ การตอบโต้เป็นภาษาไทย ผู้พัฒนาเทคโนโลยีท่ีมีความเชี่ยวชาญในธุรกิจธนาคาร
การจดั การขอ้ มลู สาหรับ Chatbot ยังมคี วามลา่ ช้า เพราะขอ้ มลู มีจานวนมาก และต้องคัดเลือกข้อมูล
ท่ีเหมาะสม เพราะอาจเกิดความเส่ียงในด้านความน่าเช่ือถือได้ หากเกิดข้อผิดพลาด เพ่ือหลีกเล่ียง
อุปสรรคและข้อจากัดเหล่านี้ ธนาคารควรมีการวางแผนการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเน่ืองและ
สมา่ เสมอ ควรวางแผนเสน้ ทางของลกู ค้าอยา่ งมปี ระสทิ ธภิ าพ เพอ่ื นา Chatbot มาใช้ใหเ้ กดิ ประโยชน์
สูงสดุ
คาสาคญั : Chatbots, การยอมรับเทคโนโลยี, ธนาคาร, ประเทศไทย

Ref. code: 25616002031521OUD

(3)

Independent Study Title CHATBOT TECHNOLOGY ADOPTION IN BANKING
BUSINESS IN THAILAND
Researcher Miss Sunisa Sornkaew
Degree Master of Business Administration
Faculty/University Faculty of Commerce and Accountancy
Thammasat University
Independent Study Advisor Bhuminan Piyathasanan, Ph.D.
Academic Year 2018

ABSTRACT

Currently, the banking business is affected by the changing external
environment, which is technology that has impact on consumer behavior. As a result,
the bank need to change business as usual to be more digital so as to facilitate the
customers and create competitive advantage among competitors. Chatbot is the one
of AI technology that can help banks manage customer service. Therefore, this
research aims to study opportunities and obstacles/ limitations from using Chatbot in
the banking, Chatbot adoption as well as strategies that banks use Chatbot.

This research is a qualitative research by using in-depth interviews with
commercial bank executives who are related to digital strategy or mobile banking as
well as entrepreneurs who developed the Chatbot technology to serve bank industry
and had studied relevant research and literature reviews as well.

This research uses six factors from the Technology Acceptance Model: (1)
External Variables. (2) Perceived of use or PEOU, (3) Perceived Usefulness or PU, (4)
Attitudes toward using, (5) Behavioral Intention to Use or BI and (6) Application of new
technology (Actual System Use) as a guideline for studying the adoption of Chatbot
technology in the banking in Thailand. The information obtained from the interview is
a descriptive information and using analytic induction method to analyze data.

The study indicated that Banks in Thailand adopted Chatbot technology
in the organization due to external factors including change in consumer behavior and

Ref. code: 25616002031521OUD

(4)
shortage of customer relations staff. The banks saw the business opportunities to use
Chatbot to improve and enhance faster services and launch personalization marketing.
The Bank has used Chatbot as a tool for various strategies i.e. differentiation strategy,
product/service expansion, business alliance strategy and business process
improvement strategy. However, Chatbot technology still has limitations and barriers
to implementation, that are responding in Thai language, lack of specialist Chatbot
developer who keen on banking industry, slow in information management for Chatbot
due to huge and complicated data. Selecting data to use in Chatbot is the most
concern for bank because reliability and reputation risk may happen if mistake happen.
To avoid these obstacles and limitations The bank should have continuous technology
development planning and customer journey planning so as to use the Chatbot for
maximum benefit to bank and customer.
Keywords: Chatbot, Technology Acceptance Model, Banking, Thailand, TAM

Ref. code: 25616002031521OUD

(5)

กิตติกรรมประกาศ

การค้นคว้าอิสระชิ้นน้ีสาเร็จลุล่วงด้วยดี เนื่องจากได้รับความกรุณาอย่างสูงจาก
ดร.ภูมินันท์ ปิยทัศน์นันท์ อาจารย์ท่ีปรึกษาการค้นคว้าอิสระ ที่ได้ให้คาปรึกษา และคาแนะนา ให้
ข้อคิดเห็นต่างๆ ท่ีเป็นประโยชน์ต่อการทาวิจัยเป็นอย่างยิ่ง ตลอดจนการตรวจสอบและแก้ไขปัญหา
และข้อบกพร่องต่างๆ ด้วยความเอาใจใส่ ผู้วิจัยรู้สึกซาบซ้าในความกรุณา และขอขอบพระคุณเป็น
อย่างสูงไว้ ณ โอกาสนี้ และขอขอบพระคุณ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.ภิญรดา เมธารมณ์ ท่ีได้ให้ความ
กรุณาเป็นประธานกรรมการสอบการค้นคว้าอสิระฉบับน้ี และยังได้ให้คาแนะนาเพิ่มเติมอันเป็น
ประโยชน์ต่อการทาวิจัย เพื่อให้การค้นคว้าอิสระมีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังขอขอบคุณ
ผู้บริหารธนาคารพาณิชย์ต่างๆ รวมถึงผู้พัฒนาเทคโนโลยี ที่ได้เสียสละเวลาอันมีค่าและให้ความ
รว่ มมอื ในการดาเนนิ การทาวิจยั คร้งั น้ี

นางสาว สนุ ิสา ศรแกว้

Ref. code: 25616002031521OUD

(6)

สารบญั

บทคดั ย่อภาษาไทย หน้า
(1)

บทคดั ย่อภาษาองั กฤษ (3)

กิตตกิ รรมประกาศ (5)

สารบัญตาราง (11)

สารบญั ภาพ (12)

บทที่ 1 บทนา 1

1.1 ทมี่ าและความสาคัญของปญั หา 1
1.2 วตั ถปุ ระสงค์ของงานวจิ ัย 3
1.3 ขอบเขตการศกึ ษา 4
1.4 ประโยชนท์ ค่ี าดว่าจะได้รับ 4
1.5 คานยิ ามศัพท์ท่ีใชใ้ นงานวิจยั 5

บทท่ี 2 การทบทวนวรรณกรรมและงานวจิ ัยท่เี ก่ียวขอ้ ง 6

2.1 ภาพรวมเทคโนโลยี Chatbot 6
2.1.1 ความหมายของเทคโนโลยี Chatbot และประเภทของเทคโนโลยี Chatbot 6
2.1.2 แนวโน้มของการใช้เทคโนโลยี Chatbot 7
2.1.3 การพัฒนาเทคโนโลยี Chatbot จากอดตี จนถึงปัจจบุ ัน 8
2.1.4 ประเภทของเทคโนโลยี Chatbot 9
2.1.5 องคป์ ระกอบของเทคโนโลยี Chatbot 12

Ref. code: 25616002031521OUD

2.1.6 ผูป้ ระกอบการท่ีพัฒนาและให้บริการเทคโนโลยี Chatbot (7)
ตาม Ecosystem
14
2.1.7 การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Chatbot ในธรุ กจิ
2.2 แนวคดิ และทฤษฎที เ่ี ก่ียวข้องกับการยอมรบั เทคโนโลยี 15
17
(Related technology adoption theory)
2.3 แนวคิดและทฤษฎีทเี่ กีย่ วข้องกบั เทคโนโลยี Chatbot 17
18
2.3.1 เหตุผลในการใช้ Chatbot 18
2.3.2 Conversational theory 19

2.3.2.1 แนวคิดหลักความรว่ มมอื (Cooperative principle) ของไกรซ์ 19
(Grice) 19
20
2.3.2.2 แนวคดิ การผลัดกันพูด (Turn taking)
2.3.2.3 แนวคดิ การสนทนาท่ีมีความต่อเน่ืองกนั (Threading) 21
2.3.2.4 แนวคิดการแกไ้ ขข้อผดิ พลาดท่ีเกดิ จากการสนทนา
21
(Conversational repair)
2.3.3 แนวคิดการกระทาทขี่ ึ้นอยูก่ ับแผนท่ีวางไว้ลว่ งหนา้ กบั การกระทา 22
22
ที่ขน้ึ อยู่กับสถานการณ์ (Planed vs. Situated actions) 24
2.3.4 การกาหนดคณุ ลกั ษณะความเป็นมนษุ ยใ์ หก้ ับสง่ิ ทีไ่ มใ่ ช่มนษุ ย์ 33

(Anthropomorphism) 35
2.4 งานวิจยั ท่ีเก่ยี วข้อง
37
2.4.1 งานวจิ ยั ที่เกี่ยวขอ้ งกับเทคโนโลยี Chatbot
2.4.2 งานวจิ ัยท่เี กี่ยวข้องกับการนา Chatbot มาใช้ในธรุ กิจธนาคาร 37
2.5 ประโยชน์และผลกระทบทางธรุ กจิ ท่ีเกดิ ข้ึนจากการนาเทคโนโลยี Chatbot 37
มาใชใ้ นธุรกจิ ธนาคาร 38
2.6 กรอบแนวคิดการวจิ ัย (Research framework) 38

บทที่ 3 ระเบยี บวธิ วี จิ ัย

3.1 แหลง่ ขอ้ มลู ท่ีใชใ้ นงานวจิ ัย
3.2 ลกั ษณะของประชากร
3.3 กลมุ่ ตวั อย่างที่ใช้ในงานวิจัย
3.4 เครอื่ งมือท่ีใชใ้ นงานวิจัย

Ref. code: 25616002031521OUD

(8)

3.4.1 การสัมภาษณเ์ ชงิ ลึก (In-depth interview) 38
3.4.2 การศกึ ษาข้อมลู จากแหล่งขอ้ มลู ทุติยภูมิ (Secondary source) 39
3.5 การวเิ คราะห์ขอ้ มลู 40

บทที่ 4 ผลการวจิ ัย 41

4.1 ขอ้ มลู เบื้องต้นของกลุม่ ตัวอย่าง 41

4.1.1 กล่มุ ผ้บู ริหารทเ่ี ก่ียวข้องกบั กลยทุ ธ์ดจิ ติ อล หรือผเู้ ช่ียวชาญท่เี กยี่ วขอ้ งกับ 42

เทคโนโลยี Chatbot

4.1.2 กล่มุ ผพู้ ฒั นาเทคโนโลยี Chatbot ท่ีมกี ารใหบ้ ริการแกธ่ นาคารในประเทศไทย 42

4.2 ปจั จยั ภายนอก (External factor) 43

4.2.1 ปัจจยั ท่ีมสี ว่ นทาใหเ้ กิดการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใชใ้ นธุรกิจธนาคาร 43

4.2.1.1 พฤติกรรมการดาเนินชวี ิตของผ้บู รโิ ภคที่เปลย่ี นแปลงไป 43

4.2.1.2 ผูบ้ ริโภคตอ้ งการการตอบสนองท่รี วดเรว็ ขึ้น 43

4.2.1.3 ความพร้อมของเทคโนโลยี 44

4.2.1.4 จานวนฐานลูกค้าทจ่ี ะเพิ่มขึ้นในอนาคต 44

4.2.1.5 เจ้าหน้าทดี่ า้ นลกู ค้าสัมพันธ์ขาดแคลน 44

4.2.2 สถานการณ์ในปัจจุบนั ของการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้ในธุรกิจ 45

ธนาคาร

4.2.2.1 พัฒนาคณุ ภาพการให้บรกิ ารใหแ้ ก่ลูกค้า 46

4.2.2.2 สามารถจัดทาการตลาดแบบเฉพาะเจาะจงสาหรบั บุคคลได้ 46

(Personalized promotion)

4.2.4 แนวโนม้ การนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้ในธุรกิจธนาคารในอนาคต 47

4.2.4.1 การพฒั นาเทคโนโลยี Chatbot ใหเ้ ป็นผ้ชู ว่ ยส่วนตวั เสมอื น 47

(Virtual Agent)

4.2.4.2 การนาเทคโนโลยี Chatbot มาใชภ้ ายในองค์กร 48

4.2.4.3 การใชป้ ระโยชน์ขอ้ มูลทเี่ กบ็ ได้จากเทคโนโลยี Chatbot 48

4.3 การรบั รวู้ ่าเป็นระบบท่ีง่ายต่อการใช้งาน (Perceived Ease of Use หรอื PEOU) 49

4.3.1 ความยากง่ายของเทคโนโลยี Chatbot ต่อการใชง้ าน 49

4.3.1.1 การคดั เลอื ก/สรา้ งสรรค์เนื้อหา (Content) สาหรับเทคโนโลยี 49

Chatbot

Ref. code: 25616002031521OUD

(9)

4.3.1.2 การพฒั นา Chatbot ให้สามารถตอบสนองไดค้ รอบคลมุ มากขึ้น 49
4.3.1.3 ดา้ นการรกั ษาความถูกตอ้ งและครบถ้วนของข้อมูล 50
4.3.2 ความยากง่ายของการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใชส้ ่งผลให้เกิดการรับรู้ 51
ประโยชน์ของการนาเทคโนโลยีน้ันมาใช้
4.2.3 ความยากงา่ ยในการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้ในธรุ กิจธนาคาร 51
ส่งผลใหเ้ กิดทศั นคติต่อการใช้งาน
4.4 การรบั รถู้ ึงประโยชน์ท่ีจะได้รับของเทคโนโลยนี ้นั (Perceived Usefulness 52
หรือ PU)
4.4.1 ด้านการเพิ่มประสบการณก์ ารใชบ้ รกิ ารธนาคารของลูกคา้ 52

(Increase customer experience) 53
4.4.2 ดา้ นการลดตน้ ทนุ การดาเนินงานของธนาคาร (Reduce operating cost) 54
4.4.3 ด้านการเพิ่มประสิทธภิ าพในการทางานของเจา้ หนา้ ท่ลี กู ค้าสัมพันธ์
55
(Increase staff efficiency) 55
4.5 ทัศนคติท่มี ตี ่อการใช้งาน (Attitude toward Using) 56
57
4.5.1 ความคิดเหน็ ต่อเทคโนโลยี Chatbot ในชว่ งแรกท่นี ามาใชง้ าน 57
4.5.2 ความคิดเหน็ ต่อลักษณะของ Chatbot ท่นี ามาใชง้ าน 58
4.5.3 ความคดิ เหน็ ของผูเ้ ชยี่ วชาญทมี่ ีต่อการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้งาน 58
4.6 ความตั้งใจแสดงพฤติกรรมการใช้ (Behavioral Intention to Use หรอื BI) 59
4.6.1 ความพรอ้ มท่จี ะใช้เทคโนโลยี Chatbot 59
4.6.2 ความต้งั ใจที่จะใชเ้ ทคโนโลยี Chatbot ใหเ้ ปน็ ประโยชนต์ อ่ ธนาคาร 60
4.7 การนาเทคโนโลยีใหม่มาใชง้ าน (Actual System Use) 60
4.7.1 การนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้งานจริง 60
4.7.2 ข้อจากดั ในการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้งาน 61
61
4.7.2.1 ดา้ นการสรรหาผู้พฒั นาเทคโนโลยที ่มี คี วามเชี่ยวชาญ 61
4.7.2.2 ด้านการจัดการข้อมูลทล่ี ่าชา้ 61
4.7.2.3 ด้านแผนการพฒั นาท่ีไม่มีความตอ่ เนือ่ ง
4.7.3 ขอ้ เสนอแนะในการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้ 62
4.7.3.1 การพฒั นาเทคโนโลยใี ห้ตอบโจทยค์ วามต้องการของลกู คา้
4.7.3.2 การสรา้ งเสน้ ทางของลกู คา้ (Customer journey) สาหรบั การใช้

บริการ Chatbot
4.7.3.3 การร่วมพัฒนาพื้นฐานของเทคโนโลยขี อง Chatbot ระหว่างธนาคาร

Ref. code: 25616002031521OUD

4.7.3.4 การสร้างความคาดหวงั ในการใช้งาน Chatbot ให้กับลกู คา้ (10)
4.7.3.5 ปจั จยั แห่งความสาเร็จของการนาเทคโนโลยี Chatbot
62
มาใช้ในธรุ กิจธนาคาร 63
4.8 สรปุ ผลการวจิ ัย
63
บทท่ี 5 การอภปิ รายผลและข้อเสนอแนะ
69
5.1 การอภปิ รายผล
5.1.1 ปัจจัยภายนอก (External factor) 69
5.1.2 การรับรวู้ า่ เปน็ ระบบที่งา่ ยต่อการใช้งาน (Perceived Ease of Use 69
หรือ PEOU) 70
5.1.3 การรบั รู้ถงึ ประโยชน์ที่จะไดร้ ับของเทคโนโลยนี ั้น (Perceived
Usefulness หรือ PU) 70
5.1.4 ทัศนคติทมี่ ีต่อการใชง้ าน (Attitude toward Using)
5.1.5 ความต้งั ใจแสดงพฤติกรรมการใช้ (Behavioral Intention to Use 70
หรอื BI) 71
5.1.6 การนาเทคโนโลยีใหมม่ าใชง้ าน (Actual System Use)
71
5.2 การนาผลการวิจยั มาใช้ประโยชน์ 72
5.2.1 ประโยชน์เชงิ วิชาการ (Implication for academic) 72
5.2.2 ประโยชนใ์ นการประยุกต์ใชก้ ับธรุ กิจ (Implications for Business) 73
73
5.3 ข้อจากดั ของงานวจิ ยั 74
5.4 ขอ้ เสนอแนะสาหรับงานวิจยั ในอนาคต 74
5.5 บทสรุป
76
รายการอ้างองิ
83
ภาคผนวก
87
ประวัตผิ เู้ ขียน

Ref. code: 25616002031521OUD

(11)

สารบัญตาราง

ตารางท่ี หน้า
4.1 กลุ่มตัวอยา่ งกล่มุ ผบู้ รหิ ารทเ่ี ก่ียวขอ้ งกับกลยุทธด์ ิจิตอล หรือผ้เู ชีย่ วชาญทเ่ี กี่ยวขอ้ ง 42
กบั เทคโนโลยี Chatbot
4.2 กลมุ่ ตวั อย่างกลุ่มผ้พู ฒั นาเทคโนโลยี Chatbot ทมี่ กี ารใหบ้ ริการแก่ธนาคารใน 42
ประเทศไทย
4.3 สรปุ ผลการวจิ ัย 64

Ref. code: 25616002031521OUD

สารบัญภาพ (12)

ภาพที่ หนา้
2.1 รปู แบบการทดสอบของทวั รงิ 8
2.2 ประเภทของเทคโนโลยี Chatbot 10
2.3 องคป์ ระกอบของเทคโนโลยี Chatbot 12
2.4 Ecosystem ของเทคโนโลยี Chatbot 14
2.5 ทฤษฎีการยอมรบั เทคโนโลยี (Technology adoption model : TAM) 17
2.6 เทคโนโลยี Chatbot ของ Bank of America 25
2.7 เทคโนโลยี Chatbot ของ Well Fargo 26
2.8 เทคโนโลยี Chatbot ของ Capital one 27
2.9 เทคโนโลยี Chatbot ของ HSBC 28
2.10 เทคโนโลยี Chatbot ของ Swedbank 29
2.11 เทคโนโลยี Chatbot ของธนาคารไทยพาณชิ ย์ 30
2.12 เทคโนโลยี Chatbot ของธนาคารกสิกรไทย 31
2.13 เทคโนโลยี Chatbot ของธนาคารกรุงศรีอยุธยา 32
2.14 เทคโนโลยี Chatbot ของธนาคารทหารไทย 33
2.15 กรอบแนวคิดการวจิ ยั 36

Ref. code: 25616002031521OUD

1

บทที่ 1
บทนา

1.1 ทีม่ าและความสาคญั ของปัญหา

สถานการณ์ธุรกิจธนาคารในปี 2560 ที่ผ่านมา ผลการดาเนินงานของธนาคารส่วนใหญ่
ยังคงมีกาไร แต่ขยายตัวในอัตราไม่สูงเหมือนในระยะท่ีผ่านมา ส่วนหน่ึงเป็นผลมาจากภาวะทาง
เศรษฐกิจที่สามารถขยายตัวได้ในอัตรา 4.0% ประกอบกับสัดส่วนหนี้ครวั เรือนต่อ GDP จะลดลง แต่
ยังคงอยู่ในระดับสูง รวมถึงคุณภาพสินเชื่อยังคงด้อยลง โดยในปี 2560 ธนาคารมีความระมัดระวังใน
การปล่อยสินเชื่อทั้งสินเช่ือธุรกิจและสินเช่ืออุปโภคบริโภค สะท้อนได้จากการปล่อยสินเชื่อท่ีไม่ได้
เป็นไปตามเป้าหมายท่ีวางไว้ อีกท้ังหน้ี NPL ของภาคธนาคารในปี 2560 กลับเพ่ิมสูงขึ้นอย่างมากใน
ทุกหมวดสินเช่ือ ทาให้ธนาคารมีการสารองหนี้เพิ่มเติม ส่งผลให้กาไรสุทธิของธนาคารไม่ขยายตัวสูง
มาก (ธนาคารออมสิน, 2560) โดยจากสถานการณ์ของธุรกิจธนาคารในปัจจุบันท่ีกล่าวข้างต้น ไม่ว่า
จะเป็นสนิ เชอ่ื ที่ยงั คงชะลอตัวอย่างต่อเนอื่ ง รายไดค้ ่าธรรมเนียมทลี่ ดลง รวมถึงปญั หาคุณภาพหนี้ที่ยัง
ไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้ ประกอบกับลักษณะการดาเนินธุรกิจของธนาคาร ท้ังในด้านการใช้ระยะ
เวลานานในการออกผลิตภัณฑ์หรือบริการ ขนาดองคก์ รใหญ่ สะท้อนให้เห็นผ่านต้นทนุ การดาเนินงาน
ท่ีสงู ทาใหธ้ นาคารพาณิชย์ตอ้ งปรับตวั เพอ่ื เผชิญกับโจทยท์ างธรุ กจิ ที่เปล่ียนแปลงไป

นอกจากน้ีธนาคารยังต้องเผชิญกับปัจจัยที่มีความท้าทายต่อธุรกิจธนาคาร โดยเฉพาะ
การเปล่ียนแปลงทางด้านเทคโนโลยีทางการเงินอย่างรวดเร็ว ทาให้ธนาคารต้องพัฒนาและ
ปรับเปลี่ยนวิธีการดาเนินงานให้สอดคล้องกับความต้องการของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไป ซึ่งปัจจัย
ดังกล่าว ไดแ้ ก่ ปัจจัยท่ี 1 การเปิดตัวบริการ Promtpay ทีส่ ง่ ผลกระทบต่อคา่ ธรรมเนียมของธนาคาร
ทาให้รายได้ค่าธรรมของธนาคารลดลง ซึ่งทาให้ธนาคารพาณิชย์พยายามหาช่องทางการให้หารายได้
อื่นๆ มาชดเชยแทนรายได้ค่าธรรมเนียมที่สูญเสียไป อย่างไรก็ดี ธนาคารยังมองว่าเป็นโอกาสในการ
ขยายฐานลูกค้าในส่วนของ Internet banking หรือ Mobile banking มากข้ึน ปัจจัยที่ 2 ผู้บริโภคมี
พฤติกรรมในการทาธุรกรรมการเงินผ่านโทรศัพท์มือถือและอินเตอร์เน็ตมากขึ้น โดยจานวนบัญชีที่
ลูกค้ามีการใช้บริการ Internet banking และ Mobile banking มีอัตราการเติบโตเฉล่ียต่อปี อยู่ท่ี
47.3% ในระหว่างปี 2555-2560 (ธนาคารแห่งประเทศไทย, 2560) จากพฤติกรรมดังกล่าวส่งผลให้
ธนาคารพาณิชย์ต่างพัฒนาผลิตภัณฑ์ทางการเงินในรูปแบบออนไลน์ เน่ืองจากผู้บริโภคเห็นความ
สะดวกสบายในการทาธุรกรรม ซ่ึงทางธนาคารต้องปรบั เปลยี่ นวิธีการให้บริการแก่ลูกค้า ไม่ว่าจะเป็น
เคร่อื งมือสาหรบั ชว่ ยเหลือพนักงานธนาคาร รวมถงึ ผลติ ภณั ฑใ์ หมท่ ี่ตอบสนองความต้องการของลูกค้า

Ref. code: 25616002031521OUD

2

มากข้ึน หรือการปรับเปล่ียนวิธีการขอสินเชื่อในรูปแบบออนไลน์แทน เป็นต้น ปัจจัยสุดท้าย การ
ปรับเปลี่ยนบริการของสาขาให้สอดคล้องตามความต้องการของลูกค้า ปัจจุบันจะเห็นได้ว่ากลยุทธ์ใน
ด้านการขยาย/ลดสาขาของแต่ละธนาคารมีความแตกต่างกัน ซ่ึงบางธนาคารเน้นลดหรือควบรวม
สาขา หรอื บางรายยังคงเนน้ การเขา้ ถึงลูกคา้ ผ่านสาขาเป็นหลัก ทัง้ นสี้ ว่ นหนงึ่ เป็นผลมาจากพฤติกรรม
ของผู้บรโิ ภคที่หันมาใชบ้ ริการ Internet baking และ Mobile banking กันมากขึ้น ทาให้ผบู้ ริโภคไม่
มีความจาเปน็ ในการเดนิ ทางมาทาธุรกรรมทสี่ าขา

ซึ่งจากสถานการณ์ในปัจจุบัน รวมไปถึงปัจจัยที่มีความท้าทายต่อธุรกิจ ดังกล่าวส่งผล
ใหธ้ นาคารได้รับผลกระทบทางตรงคือ รายไดค้ า่ ธรรมเนยี มท่ีอาจจะลดลงจากนโยบาย Promtpay ใน
ระยะแรกของการเร่ิมบังคับใช้ มีต้นทุนเพ่ิมข้ึนจากการลงทุนในระบบที่เก่ียวข้อง ความเป็นไปได้ท่ีจะ
สูญเสียตลาดให้กับคู่แข่ง ทั้งกลุ่มธนาคารด้วยกันเอง และกลุ่มธุรกิจการเงินด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่
(FinTech) นอกจากน้ียังได้รับผลกระทบในการบริหารความเสี่ยงทางด้านการปฏิบัติงานและช่ือเสยี ง
จากเทคโนโลยี เช่น การล้มเหลวของระบบปฏิบัติการ การโจรกรรมจากแฮกเกอร์ รวมถึงการ
แพร่หลายของข่าวสารในเชิงลบที่สามารถกระจายได้อย่างรวดเร็ว สาหรับผลกระทบทางอ้อม ได้แก่
ลูกคา้ บางรายไมส่ ามารถปรบั ตัวให้ทนั กับเทคโนโลยีที่กาลงั เปลย่ี นแปลง ประกอบกบั ความสามารถใน
การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต และคุณภาพหน้ีของธนาคาร อย่างไรก็ดี ปัจจัยที่มีความท้าทาย
ของธุรกิจดังกล่าว ยังส่งผลดีและก่อให้เกิดโอกาสสาหรับธุรกิจธนาคาร ได้แก่ ธนาคารมีโอกาสในการ
เรียนรแู้ ละประยุกต์ใชเ้ ทคโนโลยี เพอ่ื สร้างรปู แบบทางธุรกจิ ใหม่ เพม่ิ ประสทิ ธิภาพในการขาย รวมไป
ถึงการขยายฐานลูกค้า สาหรับการดาเนินงานของธนาคารพาณิชย์ในปัจจุบัน มีแนวทางในการรับมือ
กับการเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดข้ึน โดยมีการนาเทคโนโลยีต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นด้าน Big data และ
Analytics เข้ามาใช้ในธนาคารมากข้ึน การปรับเปลี่ยนองค์กรให้สอดคลอ้ งกับการนาเทคโนโลยมี าใช้
สรรหาและพฒั นาบุคลากรดา้ นเทคโนโลยีเพื่อมาร่วมงาน รวมไปถึงการลงทุนและสนับสนุนกล่มุ ธุรกิจ
การเงนิ ด้วยเทคโนโลยีสมนั ใหม่ (FinTech) มากขน้ึ

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence :AI) สาหรับธุรกิจธนาคารได้มีการ
ยอมรับและเร่ิมนาเทคโนโลยี Artificial intelligence นี้มาใช้ในหลายส่วนงาน โดยจากการสารวจ
พบว่ามีถึง 57.5% ของสถาบันการเงินได้นาเทคโนโลยีเข้ามาใช้ในองค์กรแล้วในปัจจุบัน โดยอีก
30.2% พบว่ามีแผนในการนามาปรับใช้ในอีก 2 ปีข้างหน้า อย่างไรก็ดียังมีจานวนสถาบันการเงิน
12.3% ที่ยังไม่มีแผนในการนาเทคโนโลยีเข้ามาใช้ในองค์กร โดยหากมองในระดับภูมิภาค พบว่า
ภูมิภาคยุโรป สถาบันการเงินมีการนาเทคโนโลยีนี้เข้ามาใช้ถึง 50% รองลงมาเป็นภูมิภาคอเมริกา
เหนือ และเอเชียแปซิฟิค 36% และภูมิภาคละตินอเมริกา 28% ตามลาดับ ซ่ึงเทคโนโลยี AI มี
แนวโน้มท่ีธนาคารจะนามาใช้ตลอดห่วงโซ่มูลค่า โดยประเภทของเทคโนโลยีน้ีมีหลายประเภท ซึ่ง
Machine learning เป็นเทคโนโลยีหนึง่ ทถี่ ูกนามาใชม้ ากในปจั จุบัน โดย Machine learning สามารถ

Ref. code: 25616002031521OUD

3

นามาประยุกต์ใช้เป็นเครื่องมือท่ีหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น Predictive analytics Pattern
recognition และ Chatbot (Frost & Sullivan, 2017)

การนาเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ในธุรกิจธนาคารนั้น มีวัตถุประสงค์เพ่ือลดต้นทุนในการ
ดาเนินงาน ส่งเสริมให้เกิดความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมทางด้านการเงินใหม่ๆ รวมไปถึงเพิ่ม
ประสิทธิภาพในการดาเนินงาน โดยเฉพาะหน่วยงานการตลาดและการขาย ไปจนถึงพัฒนา
ประสบการณ์ของลูกค้า (Customer experience : CX) ในการใช้บริการของธนาคาร สาหรับ
ธนาคารในประเทศไทยมีความตื่นตัวกับการเปลี่ยนแปลงท่ีเกิดขึ้นเป็นอย่างมาก เนื่องจากได้รับ
ผลกระทบจากปัจจัยข้างต้น ซึ่งธนาคารได้มีการรับมือและปรับตัวเพื่อเพ่ิมขีดความสามารถในการ
แขง่ ขัน และตอบสนองความตอ้ งการของลกู ค้า ตวั อย่างเชน่ ธนาคารกสิกรไทย ได้เล็งเห็นความสาคัญ
ของการให้บริการและมอบประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า จึงได้พัฒนา KBANK Contact center ท่ี
พร้อมให้บริการทุกช่องทาง 24 ชั่วโมง ตลอด 7 วัน ซึ่งช่องทางท่ีพร้อมให้บริการได้แก่ ช่องทาง
โทรศัพท์ ช่องทางออนไลน์ทั้งโซเชียลมีเดีย และเว็บไซต์ โดยทางธนาคารกสิกรไทยได้มีการนา
เทคโนโลยี AI เข้ามาเรียนรู้และพัฒนาให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้ามากยิ่งข้ึน โดยมีการ
เปิดตัว K-Buddy ซึ่งเป็นเทคโนโลยี Chatbot ของทางธนาคารกสิกร ที่พร้อมให้บริการตอบคาถาม
ลูกคา้ ได้ตลอดเวลา ซ่งึ ปจั จุบนั มลี กู ค้าใช้บริการ Chatbot อยู่ท่ีประมาณ 20% ซึ่งในอนาคตคาดว่าจะ
เพิ่มการใชบ้ รกิ ารผา่ น Chatbot นี้ถึง 50% (ธนาคารกสิกรไทย, 2561)

อย่างไรก็ดีการยอมรับเทคโนโลยีทางด้าน AI โดยเฉพาะ Chatbot มาใช้ในธุรกิจ
ธนาคารในประเทศไทยนั้น ยังต้องการข้อมูล และข้อแนะนา รวมไปถึงทิศทางการนาเข้ามา
ประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสดุ ซ่ึงในปัจจุบันยังไม่มีข้อมูลทางด้านวิชาการที่สนับสนนุ ด้านดังกล่าว
อย่างจริงจัง เห็นได้จากงานวิจัยเพื่อการสารวจ (Exploratory research) และงานวิจัยเชิงพรรณา
(Descriptive research) แทบไมป่ รากฏ ดังนั้นจงึ มคี วามสาคัญทตี่ ้องทาการวจิ ัย โดยงานวจิ ยั เล่มนี้จึง
มุ่งเน้นศึกษาถึงการยอมรับเทคโนโลยี Chatbot ในธุรกิจธนาคารในประเทศไทย โดยวางแผนเก็บ
ข้อมูลในเชิงคุณภาพ (Qualitative research) เพ่ือให้ผู้ประกอบการธนาคารได้ทราบถึงแนวโน้มและ
การยอมรบั เทคโนโลยี Chatbot นี้จากผ้บู ริโภค ผ้พู ัฒนาเทคโนโลยี และธนาคารอน่ื ๆ รวมถึงผทู้ ่สี นใจ
ศกึ ษาเทคโนโลยี Chatbot สามารถนาไปศึกษา และตอ่ ยอดเพิ่มเตมิ ได้

1.2 วัตถุประสงค์ของงานวจิ ัย

1. เพ่ือศึกษาโอกาส และอุปสรรคท่ีเกิดขึ้นจากการนาเทคโนโลยี Chatbot มาใช้ใน
ธุรกจิ ธนาคาร

2. เพื่อศกึ ษาถึงการยอมรบั เทคโนโลยี Chatbot ในธรุ กิจธนาคารในประเทศไทย

Ref. code: 25616002031521OUD

4

3. เพ่อื ศึกษากลยุทธ์การนาเทคโนโลยี Chatbot มาใชใ้ นธรุ กิจธนาคาร

1.3 ขอบเขตการศกึ ษา

1. งานวิจัยน้ีทาการสัมภาษณ์ผู้บริหารธนาคารในประเทศไทย โดยแบ่งประเภท
ธนาคารตามธนาคารแห่งประเทศไทย ได้แก่ ธนาคารพาณิชย์ (Commercial bank) ซ่ึงเป็นธนาคาร
ของภาคเอกชน ที่มีการจดทะเบียนอยู่ในประเทศไทยเท่านั้น ธนาคารท่ีต้ังขึ้นเฉพาะกิจ (Specialize
Financial Institutions : SFIs) ซึ่งเป็นสถาบันการเงินท่ีต้ังข้ึนมาเพื่อดาเนินงานตามนโยบายรัฐเพื่อ
การพฒั นา และสง่ เสรมิ ธุรกิจ โดยอย่ภู ายใตก้ ารกากับดูแลของกระทรวงการคลัง โดยอาจเป็นธนาคาร
มีการใช้ Chatbot หรือมแี ผนในการนา Chatbot มาใช้

2. ทาการสัมภาษณ์ผู้ประกอบการท่ีเป็นผู้พัฒนาเทคโนโลยี Chatbot ทั้งในประเทศ
ไทยและต่างประเทศ และมีการให้บริการแก่ลูกค้าภายในประเทศไทย โดยแบ่งเป็น 3 ประเภท ได้แก่
ผู้ประกอบการกลุ่ม Start-up ผู้ประกอบการบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ และผู้ประกอบการรายย่อย
อื่นๆ

3. เป็นข้อมูลที่ได้จาก การศึกษาแหล่งข้อมูลทางด้านทุติยภูมิ ประกอบไปด้วย ข้อมูลท่ี
เกย่ี วข้องจากแหล่งตา่ งๆ รวมถึงกรณีศึกษาทีเ่ กิดขนึ้ ในตา่ งประเทศและประเทศไทย

4. เป็นข้อมูลท่ีได้จากการสัมภาษณ์ผู้บริหารธนาคาร โดยมีระยะเวลาในการสัมภาษณ์
อยรู่ ะหวา่ งเดือนตลุ าคม 2561 – มกราคม 2562

1.4 ประโยชน์ทคี่ าดวา่ จะได้รบั

1. ประโยชนเ์ ชงิ วชิ าการ
งานวิจัยน้ีสามารถนาไปใช้ประโยชน์ในการให้ความรู้แก่ผู้ท่ีสนใจด้านเทคโนโลยี

Chatbot ท่ีประยุกต์ใช้ในธุรกิจธนาคาร รวมไปถึงสามารถต่อยอดการศึกษาจากงานวิจัยน้ี เพ่ือศึกษา
ในเชิงลกึ หรอื ศึกษาเทคโนโลยีอ่นื ทีเ่ กี่ยวข้องตอ่ ไป

2. ประโยชนเ์ ชิงธุรกจิ
งานวิจัยน้ใี ห้ประโยชนใ์ นเชิงธุรกิจกบั ผูป้ ระกอบการธรุ กิจธนาคาร ซึง่ แสดงใหเ้ ห็นถึง

การยอมรับ และแนวโน้มของการนาเทคโนโลยี Chatbot เขา้ มาใช้ในธุรกจิ ธนาคาร โดยสามารถนาไป
พัฒนาเป็นกลยุทธ์หรือแนวทางให้เหมาะสมกับบริบทของแต่ละธนาคาร เพื่อเพิ่มขีดความสามารถ
ทางการแขง่ ขัน รวมถึงสร้างประสบการณ์ท่ีดใี ห้กบั ลูกค้า นอกจากนี้ยงั ให้ประโยชน์กับผู้ประกอบการ

Ref. code: 25616002031521OUD

5

ผู้พัฒนาและให้บริการ Chatbot ให้สามารถนาไปประยุกต์และต่อยอดใช้กับการดาเนินธุรกิจสาหรับ
ให้บริการแก่ลูกคา้ ธรุ กิจธนาคาร หรอื ธรุ กจิ อน่ื ๆ ได้

1.5 คานยิ ามศัพทท์ ี่ใชใ้ นงานวจิ ัย

Artificial intelligence (AI) คือ โปรแกรมคอมพวิ เตอร์ท่จี าลองความสามารถในการ
ประมวลผลข้อมูลของมนุษย์ รวมไปถึงการตัดสินใจที่ใกล้เคียงกับมนุษย์ ซ่ึงวัตถุประสงค์หลักของ AI
คือ การเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษยใ์ นทกุ ๆ แง่มุม (Barr and Feigenbaum, 1982)

Big data คือ การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โดยการใช้ Software หรือเครื่องมือ
ต่างๆ ในการจัดการข้อมูล จัดเก็บ ไปจนกระท่ังประมวลผลให้ไดข้ ้อมูลเชงิ ลึก เพอื่ นาไปประยุกต์ใช้ใน
ลาดบั ถดั ไป (Kubick, 2012)

Chatbot คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ท่ีสามารถส่ือสาร สนทนากับผู้ใช้บริการท่ีเป็น
มนุษย์ ผ่านการใช้ข้อความ หรือเสียง โดยใช้ภาษาท่ีสามารถเข้าใจได้ง่าย (Shawar and Atwell,
2007)

Fintech คือ นวัตกรรมที่เกิดจากการนาเทคโนโลยีเข้ามาช่วยให้การดาเนินกิจกรรม
ทางการเงินมีความสะดวกต่อผู้ใช้และมีประสิทธิภาพมากย่ิงขึ้น รวมทั้งสอดคล้องกับไลฟ์สไตล์ของ
ผู้บริโภค (Wharton school of business, 2016)

Machine learning คือ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลท้ังข้อมูลท่ีมี
โครงสร้างชัดเจน และข้อมูลท่ีไม่มีโครงการชัดเจน เพื่อให้ได้รูปแบบสาหรับการคาดการณ์ในอนาคต
และช่วยใหก้ ารตดั สนิ ใจสะดวกข้ึน (Frost & Sullivan, 2017)

Natural language processing (NLP) คือ การประมวลผล การทาความเขา้ ใจ และ
การใชง้ านภาษาธรรมชาตขิ องมนุษย์ ทัง้ น้ีเพ่อื ให้คอมพิวเตอรส์ ามารถเขา้ ใจภาษามนษุ ย์ได้ (Manning
& Schutze, 1999)

Promtpay คือ บริการโอนและรับโอนเงินแบบใหม่ โดยการผูกบัญชีเงินฝากธนาคาร
ของเรากับเลขบัตรประจาตัวประชาชน และ/หรือ หมายเลขโทรศพั ทม์ อื ถือ (ธนาคารแห่งประเทศไทย
, 2560)

Ref. code: 25616002031521OUD

6

บทท่ี 2
การทบทวนวรรณกรรมและงานวิจัยทเ่ี ก่ียวข้อง

2.1 ภาพรวมเทคโนโลยี Chatbot

2.1.1 ความหมายของเทคโนโลยี Chatbot และประเภทของเทคโนโลยี Chatbot
เทคโนโลยี Chatbot เป็นเทคโนโลยีท่ีใช้สาหรับการจาลองการให้ข้อมูล หรือ

คาตอบ สาหรับคาถามที่ผู้ใช้บริการป้อนคาสั่งเข้ามา ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบของข้อความตัวอักษร
หรือ ข้อความเสียง โดยการทางานของเทคโนโลยี Chatbot นี้จะถูกขับเคล่ือนด้วยปัญญาประดิษฐ์
(Artificial intelligence : AI) ในประเภท Machine learning ในส่วนของการคัดเลือกคาตอบที่
เหมาะสมท่ีสุดสาหรับคาถามนั้นๆ ประกอบกับเทคโนโลยี Natural language processing ในการ
แปลภาษาคอมพิวเตอร์ออกมาเป็นภาษาท่ีผู้ใช้งานสามารถเข้าใจได้ง่าย (Shawar and Atwell,
2007) โดยในปัจจุบันการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของการคัดเลือก และวิเคราะห์ข้อมูลโดยการใช้
เคร่ืองมือ Machine learning และความสามารถในการตัดสินใจท่ีดีขึ้นของเคร่ืองมือดังกล่าว ทาให้
การนาเทคโนโลยี Chatbot มาประยุกต์ใชใ้ นปจั จุบันได้รบั ความนยิ มมากข้นึ โดยมีการนามาใช้ในการ
จดั การกิจวตั รประจาวัน การใหข้ อ้ มลู ที่มีความจาเป็น ระบบโทรศัพท์อัตโนมตั ิ การนามาใช้ในธรุ กิจใน
เชิงให้ข้อมูลสินค้าหรือบริการ รวมถึงแนะนาการซื้อสินค้าหรือบริการในเบ้ืองต้น รวมไปถึงการเป็น
เคร่ืองมือช่วยเหลือการใหบ้ รกิ ารของศูนย์บริการขอ้ มลู ลูกค้า (Call center)

ในปัจจุบันเทคโนโลยี Chatbot ท่ีนิยมนามาใช้คือแบบท่ีถูกกาหนดด้วยกฎต่างๆ
(Rule-based bot) โดยมีการกาหนดกฎต่างๆ หากมีคาถามเข้ามา จะมีกระบวนการแก้ไขปัญหา
(Algorithm) ตามกฎทีผ่ ้พู ฒั นาได้ตั้งไว้ นอกจากน้ีเทคโนโลยี Chatbot ส่วนใหญ่ ยงั คงเป็นแบบระบบ
ปิด (Closed domain bot) หมายถึง เป็น Chatbot ที่เน้นงานเฉพาะอย่าง และจะถูกพัฒนา
เฉพาะงานนั้นๆ เท่านั้น เช่น Chatbot ท่ีถูกพัฒนาขึ้นมาสาหรับการรับจองของร้านอาหาร เป็นต้น
อย่างไรก็ดี Alexa ของบริษัทอเมซอน หรือ Siri ของบริษัทแอปเปิล เป็นเทคโนโลยี Chatbot แบบ
ระบบเปิด (Opened domain) ท่ีสามารถพัฒนาสาหรับการให้บริการงานที่หลากหลายได้ ไม่
เฉพาะเจาะจง ซึ่งวัตถุประสงค์หลักของเทคโนโลยี Chatbot นี้ เพ่ือท่ีจะทาให้การบริการท่ีต้องการ
การพูดคุยกลายเป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งผู้ใช้บริการสามารถเข้าถึง Chatbot น้ีได้ด้วย Platform ท่ีใช้
อยู่ในปจั จบุ ัน

อย่างไรก็ดี ในปัจจุบันเทคโนโลยี Chatbot ไม่สามารถใช้ทดแทนการพูดคุยของ
มนษุ ย์ไดท้ ัง้ หมด โดยหากเปน็ เรื่องที่ซบั ซ้อน หรอื ยงั ต้องการความสามารถของมนษุ ย์ ระบบจะแนะนา

Ref. code: 25616002031521OUD

7

ให้ผู้ใช้บริการสื่อสารกับมนุษย์แทน ซึ่งประเด็นนี้ยังถือว่าเป็นข้อจากัดของเทคโนโลยี Chatbot
อย่างไรก็ดีหากมีการพัฒนาเทคโนโลยีอยา่ งต่อเนื่อง จะช่วยส่งผลให้มีการนาเทคโนโลยมี าประยกุ ต์ใช้
ได้อยา่ งมีประสิทธิภาพมากข้นึ

2.1.2 แนวโน้มของการใช้เทคโนโลยี Chatbot
เทคโนโลยี Chatbot ถูกนามาประยุกต์ใช้ทางธุรกิจมากขึ้น เพื่อรองรับการ

ขยายตัวของลูกค้า และการเติบโตของภาคธุรกิจ ท้ังในแง่ของการตอบคาถาม การให้ข้อมูล และยัง
เป็นเคร่ืองมือสาคัญในการช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ทุกการใช้งานและสามารถเข้าถึงแบรนด์ได้
สะดวก และรวดเร็วมากยิ่งขึ้น โดยในปัจจุบันช่องทางออนไลน์เป็นช่องทางที่ลูกค้าสามารถเข้าถึง
สินค้าและบริการได้ง่าย โดยมูลค่าของตลาด Chatbot ในระดับโลกจะเพ่ิมขึ้นไปจนถึง 1.25 พันล้าน
เหรียญดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2025 ด้วยอัตราการเติบโตเฉล่ียต่อปีที่ 24.3% โดยภูมิภาคเอเชียแป
ซิฟิคมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีสูงที่สุดอยู่ที่ 24.7% ในช่วง 2017 ถึง 2025 ( Grand view
research, 2017) ซึ่งแนวโน้มท่ีสาคัญท่ีส่งผลให้การใช้เทคโนโลยี Chatbot เติบโตอย่างต่อเน่ืองนี้
ได้แก่

1. พฤติกรรมผู้บริโภคที่เปล่ียนแปลงไป เนื่องจากในปัจจุบันผู้บริโภคหันมาใช้
บริการผ่านช่องทางออนไลน์มากข้ึน โดยช่องทางออนไลน์นี้มีบทบาทในการให้ผู้บริโภคสามารถ
ติดต่อสื่อสารกับแบรนด์ได้โดยตรง ซึ่งผู้บริโภคย่อมมีการสอบถามข้อมูลสินค้าและบริการ ก่อนการ
ตัดสินใจซ้ือ รวมไปถึงซ้ือสินค้า/ บริการผ่านเทคโนโลยี Chatbot โดยจากการสารวจพบว่าผู้บริโภค
Millennial ในประเทศสหรัฐอเมริกามีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้า/ บริการผ่านเทคโนโลยี Chatbot ถึง
67% (Emarketer, 2016) จึงทาให้เทคโนโลยี Chatbot เป็นเครื่องมือท่ีตอบสนองความต้องการของ
ลกู คา้ ได้

2. Chatbot เป็นเครื่องมือท่ีมีประสิทธิภาพมากข้ึนอย่างต่อเน่ือง เนื่องจาก
มีการพัฒนาเทคโนโลยีนี้ให้สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้มากข้ึน รวมไปถึงลักษณะ
ของการตอบสนองในรูปแบบใหม่ ไม่ว่าจะเป็นเสียง หรือข้อความท่ีผ่านกระบวณการแปลงภาษาที่ดี
ทาใหล้ กู ค้าเข้าใจคาตอบ และต่อยอดไปสู่การซ้ือบริการอ่นื ๆ เพิม่ เตมิ โดยจากการสารวจพบว่า 80%
ของธุรกิจที่ต้องสื่อสารกับลูกค้ามีแผนในการนา Chatbot มาใช้ในอีก 3-5 ปีข้างหน้า (Yang, 2017)
นอกจากนี้ข้อมูลที่เกิดขึ้นจากเทคโนโลยี Chatbot ยังสามารถนามาวิเคราะห์ในเชิงลึก และนาข้อมูล
ดงั กล่าวไปเพมิ่ มลู ค่าในอนาคต

3. การขาดแคลนแรงงานในด้านการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า (Call
center) ปัจจุบันแรงงานสาหรับปฎิบัติหน้าที่นี้มีจานวนน้อยลง ประกอบกับประสิทธิภาพในการ
ทางานท่ีไม่สามารถให้บริการลูกค้าได้ตลอดเวลา ทาให้เทคโนโลยี Chatbot เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือ ท่ี

Ref. code: 25616002031521OUD

8

จะชว่ ยเหลอื ให้แรงงานในอาชพี นส้ี ามารถเพิ่มประสิทธภิ าพในการทางาน รวมถงึ รกั ษาประสบการณ์ที่
ดีใหก้ ับลกู คา้ ไว้ได้

2.1.3 การพฒั นาเทคโนโลยี Chatbot จากอดตี จนถงึ ปจั จบุ นั
คาวา่ Chatbot ถูกแนะนาใหร้ จู้ กั ครัง้ แรกผ่านงานวิจัยทเี่ กยี่ วขอ้ งกับการทดสอบ

ของทัวริง (Turing test) โดยในงานวิจัยนี้ได้กล่าวถึงการทดสอบความสามารถของ AI ว่ามี
ความสามารถใกล้เคียงกับความสามารถของมนุษย์แล้วหรือไม่ (Turing, 1950) โดยเป็นแนวคิดที่ให้ผู้
ทดสอบคุยกับมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ ไม่ว่าจะเป็นผ่านทางการพูด หรือ การพิมพ์ แล้วตัดสินว่า
บทสนทนาท่ีได้สื่อสารอยู่น้ันเป็นบทสนทนาของมนุษย์หรอื ปัญญาประดิษฐ์ ถ้าไม่สามารถแยกแยะได้
ถอื วา่ ปัญญาประดิษฐน์ ั้นผา่ นการทดสอบของทัวรงิ กลา่ วคอื มคี วามสามารถท่ีจะเลียนแบบมนุษยไ์ ด้

ภาพท่ี 2.1 รูปแบบการทดสอบของทวั ริง (DTC, 2007)

โดยจากความสาเร็จของทัวริง ส่งผลให้เกิดสมมติฐานในเก่ียวกับงานวิจัยของ
ทัวริง คือ “I propose to consider the question can machine think?” (Turing, 1950, p. 1)
โดยในปี 1991 ได้มีผู้ท่ีสนใจอยากจะทดสอบความสามารถของปัญญาประดิษฐ์น้ีด้วยการเสนอเงิน
100,000 เหรียญดอลลาร์สหรัฐ ให้กับผู้ท่ีสามารถพัฒนาโปรแกรมแล้วผ่านการทดสอบของทัวริงได้
โดยจากการทดสอบนี้ทาให้เกิดคาศัพท์ Chatterbot หรือที่เรียกกันในปัจจุบันว่า Chatbot
(Maulidin, 1994) จากการต่อยอดการวิจัยของทัวริงที่เก่ียวกับการพัฒนาการทดสอบของทัวริงในแง่
ของผลการดาเนินงานด้านเทคนคิ และการสร้างสรรค์ทางดา้ นเทคนิค

ในปี 2001 มีผู้พัฒนาเทคโนโลยี Artificial Intelligence Markup Language
(AIML) เพ่ือท่ีจะทาให้เทคโนโลยี Chatbot มีความสามารถและเสมือนจริงมากข้ึน สามารถสื่อสาร
โต้ตอบกับผู้ใช้ได้มีประสิทธิภาพย่ิงขึ้น โดยเทคโนโลยีนี้มีความสามารถในการแปลงภาษาของมนุษย์
และตรวจจบั รูปแบบจากบทสนทนานน้ั (Atwell, 2003)

Ref. code: 25616002031521OUD

9

โดยเทคโนโลยี Chatbot แรกท่ีถูกพัฒนาขึ้นช่ือว่า Eliza โดยนักวิทยาศาสตร์
คอมพิวเตอร์ Jopseph Weizenbaum โดย Eliza เป็น Chatbot ท่ีจาลองบทสนทนาของนักจิตวิทยา
ซึ่งเทคโนโลยี Chatbot ท่ีประสบความสาเร็จมากอีกและถูกพัฒนาข้ึนด้วยเทคโนโลยี (AIML) มีช่ือว่า
A.L.I.C.E โดยเป็นโปรแกรมท่ีได้รบั รางวัล Loebner Prize ซงึ่ เป็นการแขง่ ขันความสามารถของโปรแกรม
ปญั ญาประดิษฐ์ ถงึ 3 ครง้ั ในปี 2000 2001 และ 2004 ด้วยกัน (Loebner Prize, 2015)

ในระยะ 6 ปีที่ผ่านมา มผี ูพ้ ัฒนาเทคโนโลยี Chatbot ออกมาอยา่ งแพร่หลาย ไม่
ว่าจะเป็น บริษัทแอปเปิล ที่เปิดตัวผู้ช่วยเสมือน (Virtual assistance) ที่ได้เทคโนโลยี Chatbot ขับ
เคลื่อนท่ีชื่อว่า “Siri” ในปี 2011 (Apple, 2011) ส่วนบริษัทไมโครซอฟ ก็ได้เปิดตัวผู้ช่วยเสมือน
เช่นกัน มีช่ือว่า “Cortana” ในปี 2014 (Microsoft, 2014) ส่วนในปีเดียวกันนี้บริษัทอเมซอน ได้
เปิดตัว “Amazon Alexa” ซ่ึงสามารถใช้งานผ่าน Amazon Echo เช่นเดียวกัน (Amazon, 2014)
โดยล่าสุดปี 2015 บริษัทเฟสบุค ได้เปิดตัว “M” เทคโนโลยี Chatbot ในแอฟพลิเคช่ัน Messenger
ของทางบรษิ ทั เอง (Facebook, 2015)

2.1.4 ประเภทของเทคโนโลยี Chatbot
เทคโนโลยี Chatbot สามารถแบ่งได้หลากหลาย ท้ังตามระดับของการปฏิสัมพันธ์

และกระบวนการได้มาซึ่งผลลัพธ์ของเทคโนโลยี เป็นต้น Chatbot (Nimavat & Champaneria,
2017) โดยสามารถแบง่ ได้ 4 ประเภท ดงั นี้

1. การแบง่ ตามประเภทของความรู้ (Knowledge domain)
2. การแบ่งตามประเภทของการให้บรกิ าร (Service Provided)
3. การแบง่ ตามวตั ถปุ ระสงค์ (Goal)
4. การแบ่งประเภทตามการประมวลผลข้อมูลท่ีป้อน และการสร้างผลลัพธ์
(Input processing and Response generation method)
โดยแต่ละประเภทจะแบ่งเป็นประเภทย่อยๆ ออกไปตามลักษณะของเทคโนโลยี
Chatbot โดยสามารถแสดงไดด้ ังแผนภาพ 2.2 และสามารถแสดงรายละเอยี ดได้ดังน้ี

Ref. code: 25616002031521OUD

10

Chatbot

Knowledge domain Service Provided Goal Input processing and
Response generation
Open domain Inter-personal Informative
Close domain Intra-personal Chat base/ method
Inter-agent conversational
Task based Rule-based
Machine learning

Hybrid

ภาพที่ 2.2 ประเภทของเทคโนโลยี Chatbot (Nimavat & Champaneria, 2017)

ประเภทท่ี 1 การแบง่ ตามประเภทของความรู้ (Knowledge domain)
การแบ่งประเภทเทคโนโลยี Chatbot ตามประเภทของความรู้ท่ีเข้าถึงได้
สามารถแบง่ ได้อกี 2 รูปแบบด้วยกัน ไดแ้ ก่
- ระบบเปิด (Open domain) หมายถึง Chatbot ท่ีสามารถโต้ตอบ ส่ือสาร
ในเรือ่ งท่วั ไปไดอ้ ยา่ งเหมาะสม
- ระบบปิด (Closed domain) หมายถึง Chatbot ที่เน้นโต้ตอบ ส่ือสาร
เฉพาะเรื่องทีก่ าหนดไวเ้ ท่านน้ั เช่น Chatbot การรบั จองร้านอาหาร เปน็ ตน้
ประเภทที่ 2 การแบง่ ตามประเภทของการให้บริการ (Service Provided)
การแบ่งเทคโนโลยี Chatbot ตามประเภทของการให้บริการน้ี จะขึ้นอยู่กับ
ระยะห่างระหว่างบุคคล (Proxemics) ซ่ึงสามารถบ่งบอกความสัมพันธ์ระหว่างคู่สนทนาได้ โดย
Chatbot ในประเภทน้แี บง่ ออกเปน็ อีก 3 รูปแบบดว้ ยกัน ได้แก่
- ระหว่างบุคคล (Interpersonal) หมายถึง Chatbot ท่ีใช้สาหรับส่ือสาร
ระหว่างบุคคล ในลักษณะพูดคุย การให้ข้อมูลอย่างเป็นทางการในประเด็นน้ันๆ เช่น Chatbot ท่ี
ใหบ้ รกิ ารการจองตั๋วเคร่ืองบนิ เปน็ ตน้
- ภายในตัวบุคคล (Intrapersonal) หมายถึง Chatbot ที่ใช้สาหรับสื่อสารใน
ลักษณะอย่างไม่เป็นทางการ ที่เกี่ยวข้องกับเร่ืองท่ัวไป โดยผู้ใช้บริการจะรู้สึกเหมือนมีผู้ช่วยในการ
จัดการการดาเนินชีวิต ให้มีความสะดวกสบายมากยิ่งขึ้น เช่น Chatbot สาหรับใช้การจัดการตาราง
การประชุมสว่ นตวั เป็นตน้

Ref. code: 25616002031521OUD

11

- ระหว่างระบบ (Inter-agent) หมายถึง Chatbot ที่ส่ือสาร โต้ตอบระหว่าง
ระบบกบั ระบบ เพอื่ ทาใหก้ จิ กรรมที่ทาอยู่เสรจ็ สมบูรณ์มากทส่ี ุด เชน่ การสื่อสารระหว่าง Alexa และ
Cortana ทชี่ ว่ ยให้การใช้ชวี ติ ประจาวนั ในบ้าน และการทางานเกดิ ความสะดวกสบายมากที่สดุ

ประเภทที่ 3 การแบง่ ตามวัตถปุ ระสงค์ (Goal)
การแบ่งเทคโนโลยี Chatbot ตามวัตถุประสงค์นี้ จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ใน
การนา Chatbot ไปใช้ ซง่ึ แบง่ ออกเปน็ 3 รูปแบบดว้ ยกัน ได้แก่
- การให้ข้อมูล (Informative) หมายถึง Chatbot ท่ีให้ข้อมูลกับผู้ใช้บริการ
โดยข้อมูลท่ีให้บริการมาจากข้อมูลท่ีมีอยู่ในฐานข้อมูลอยู่แล้ว โดยส่วนใหญ่จะปรากฏอยู่ท่ีหน้า
รายการคาถามทีถ่ กู ถามบ่อย (FAQ) หรือฐานขอ้ มลู ของคลงั สินคา้ เป็นต้น
- การสื่อสารทั่วไป (Chat based/ Conversational) หมายถึง Chatbot ท่ี
สื่อสารกับบุคคลท่ัวไป โดยมีวัตถุประสงค์หลักในการตอบคาถามที่ผู้ใช้บริการป้อนให้ โดยมักจะเป็น
ส่วนเสริมสาหรับอุปกรณ์ หรอื Platform ต่างๆ เชน่ Alexa Siri Mistuku เป็นตน้
- การใช้สาหรับงานต่างๆ (Task based) หมายถึง Chatbot ที่ใช้สาหรับงาน
หนึ่งๆ เท่านั้น เช่น การจองโรงแรม หรือ การจองตั๋วเครื่องบิน เป็นต้น โดย Chatbot นี้จะมี
ความสามารถในการตอบคาถามสาหรบั ข้อมูลทซี่ ับซ้อน และเขา้ ใจสิง่ ทผี่ ใู้ ชบ้ ริการถาม
ประเภทท่ี 4 การแบ่งประเภทตามการประมวลผลข้อมูลท่ีป้อน และการสร้าง
ผลลพั ธ์ (Input processing and Response generation method)
การแบ่งประเภทเทคโนโลยี Chatbot น้ี แบ่งออกได้ 3 รปู แบบด้วยกัน ได้แก่
- การกระมวลผลข้อมูลในรูปแบบท่ีถูกกาหนดด้วยกฎต่างๆ (Rule-based
bot) หมายถึง การกาหนดกฎ หรือข้อกาหนดในการให้ระบบสามารถโต้ตอบได้ตามทตี่ ั้งไว้ ซึง่ ผลลพั ธ์
ทไ่ี ดจ้ ะมีลักษณะตายตัว ไม่ค่อยเปลย่ี นแปลง
- การประมวลผลข้อมลู โดยใช้ Machine learning ซง่ึ ไมจ่ าเปน็ ตอ้ งกาหนดกฎ
สาหรับประมวลผลข้อมูล ซ่ึงระบบจะสร้างรูปแบบขึ้นมาสาหรับการตอบคาถามดังกล่าวเอง และจะ
ถูกปรับเปลี่ยนให้ดีขึ้นจากข้อมูล หรือคาถามที่ถูกป้อนเข้ามา ซ่ึงผลลัพธ์ที่ได้จะมีลักษณะไม่ตายตัว
เพราะเนือ่ งจากสามารถปรับเปลีย่ นรูปแบบไดต้ ลอด
- การประมวลผลในรูปแบบผสม (Hybrid) โดยผสมผสานระหว่างประมวลผล
ข้อมลู ตามรปู แบบทก่ี าหนด (Rule-based) และการใช้ Machine learning ในการสอื่ สารและโต้ตอบ
ซงึ่ ผลลพั ธท์ ไ่ี ด้จะข้ึนอยกู่ บั การกาหนดกฎ หรือรูปแบบทส่ี รา้ งไดจ้ าก Machine learning
จากประเภทของเทคโนโลยี Chatbot ท่ีถูกแบ่งตามเกณฑ์ต่างๆ ทาให้ทราบได้
ว่าเทคโนโลยี Chatbot หน่งึ ๆ อาจจะประกอบไปดว้ ยหลายประเภท ยกตวั อย่างเช่น ประเภทแบบให้
ความรู้ และการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบที่ถูกกาหนดด้วยกฎต่างๆ อย่างไรก็ดีการนาเทคโนโลยี

Ref. code: 25616002031521OUD