รู้หรือไม่ว่าภายใต้ความเฉลียวฉลาดของ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ ที่สามารถเรียนรู้ คิด วิเคราะห์ ประมวลผล หรือถึงขั้นวางแผนกลยุทธ์อย่างที่เห็นอยู่ในปัจจุบัน นั่นหมายถึง AI จะสามารถพัฒนาให้เข้าใกล้ความเป็นมนุษย์เข้าไปทุกทีแล้ว เพราะจุดเริ่มต้นของการสร้าง AI ก็เพื่อเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ในการเรียนรู้ การเข้าใจ และความสามารถในด้านการแก้ปัญหา เพื่อตอบสนองความต้องการและทดแทนงานบางอย่างที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ AI สามารถทำให้เรื่องที่เคยคิดว่ายากและซับซ้อนอย่าง ‘ภาษา’ ก็ดูจะกลายเป็นเรื่องหมูๆ สำหรับ AI ไปเสียแล้ว  

 

Chat Bot ที่ใช้ Thai NLP มาช่วยให้ระบบทำความเข้าใจภาษาที่ลูกค้าเข้ามาแชตถามกับบอต

เรากำลังพูดถึงเทคโนโลยี Natural Language Processing – NLP ความสามารถด้านการเข้าใจภาษาด้วยระบบประมวลภาษา หนึ่งในเทคโนโลยีกลุ่ม AI ที่มีการลงทุนพัฒนามากกว่ากลุ่มอื่นๆ เพราะถ้าเมื่อไร NLP สามารถเข้าใจภาษาของมนุษย์ได้เทียบเท่ากับมนุษย์จริงๆ จะต่อยอดไปอีกหลายธุรกิจ โดยเฉพาะธุรกิจที่ต้องใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ยกตัวอย่างธุรกิจในต่างประเทศที่นำ NLP มาใช้ เช่น Tao Bao ในจีน ที่ใช้ NLP ช่วยประมวลฟีดแบ็กของลูกค้า แล้วนำมาประกอบการนำเสนอสินค้า หรือการตอบแชตแทนพนักงาน

 

ดังนั้น หน้าที่ของ NLP คือวิเคราะห์คำสั่งหรือความต้องการของผู้ใช้ผ่านภาษาธรรมชาติ ว่ากันตรงๆ ก็คือ มันต้องทำความเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้ เพื่อให้มนุษย์และคอมพิวเตอร์มีปฏิสัมพันธ์กันอย่างเป็นธรรมชาติ ลองนึกไปถึงหนัง Si-Fi โลกอนาคตที่หุ่นยนต์พูดคุยโต้ตอบกับเราได้เหมือนมนุษย์ ใกล้ตัวกว่านั้น ก็ Siri ที่ถามอะไรตอบได้นั่นแหละ  

 

Thai NLP ใช้งานได้จริงหรือไม่? และให้ผลลัพธ์แบบไหน ต้องทดลองใช้จริงถึงจะรู้ 

NLP ที่เข้าใจภาษาอังกฤษทั่วโลกทำกันมานาน พัฒนากันไกล ส่วน Thai NLP ก็พัฒนามานานแล้ว โดย NECTEC (ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ) แต่ด้วยความซับซ้อนของภาษาไทย ทั้งสระ วรรณยุกต์ คำแผลง คำแสลง หนึ่งคำแทนได้หลายความหมาย Thai NLP ต้องทำความเข้าใจกันตั้งแต่ระดับคำ ระดับประโยค จนถึงระดับข้อความที่ใช้สื่อสารกัน การพัฒนานวัตกรรมนี้ ก็เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจความหมายของภาษาไทย ตีความเจตนา อารมณ์ ความรู้สึกผ่านข้อความ เท่ากับว่า Thai NLP จะสำเร็จไม่ได้เลย หากโปรแกรมไม่เข้าใจภาษาไทย 

 

รศ.ดร.วิโรจน์ อรุณมานะกุล อาจารย์คณะอักษรศาสตร์ และผู้อำนวยการสถาบันภาษาไทยสิรินธร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

 

ประจวบเหมาะเมื่อจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สถาบันการศึกษาที่มีบุคลากรที่มีความแข็งแกร่งทั้งทางด้านภาษาศาสตร์และคอมพิวเตอร์ ก็ศึกษาวิจัย Thai NLP มาโดยตลอด แต่ก็ยังดำเนินการได้ไม่รวดเร็วนัก เนื่องจากนักวิจัยไทยด้านนี้ยังมีจำนวนไม่มาก รศ.ดร.วิโรจน์ อรุณมานะกุล อาจารย์คณะอักษรศาสตร์ และผู้อำนวยการสถาบันภาษาไทยสิรินธร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย กล่าวว่า “ตลอดมาจุฬาฯ เน้นสร้างนักวิจัยใหม่ๆ กระตุ้นให้มีคนมาสนใจงานด้านนี้มากขึ้น ยิ่งเมื่อเกิดความร่วมมือในการทำงานวิจัยด้าน Thai NLP ในครั้งนี้ ธนาคารกสิกรไทยเห็นพ้องกันเรื่องความสำคัญในการพัฒนาบุคลากรในด้าน Thai NLP จึงให้การสนับสนุนเรื่องทุนการศึกษากับทางมหาวิทยาลัย ทั้งในสาขาอักษรศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ รวมถึงให้นักศึกษาได้ใช้ข้อมูล และ Open API ที่เกิดจากงานวิจัยนี้” 

 

Business Use Case ของกสิกร ที่นำมาต่อยอดงานวิจัย Thai NLP

 

เทคโนโลยีพร้อม ผู้เชี่ยวชาญมี ขาดก็แต่ Use Case ที่จะพิสูจน์ได้ว่า โปรแกรม Thai NLP ใช้งานได้จริง จึงกลายเป็นความร่วมมือกันระหว่างจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, NECTEC และธนาคารกสิกรไทย ร่วมกันทำวิจัยเรื่องนี้ ซึ่งแต่ละหน่วยงานมีความแข็งแกร่งในแต่ละด้านมาผสานกัน เพื่อสร้างนวัตกรรม Thai NLP โดยนำ Business Use Case จริงมาเรียนรู้และศึกษาไปพร้อมกัน เพื่อให้ได้มาซึ่งโปรแกรมการทำความเข้าใจความหมายของภาษาในเชิงลึก เข้าใจอารมณ์ เข้าใจเจตนา เพื่อให้หน่วยงานของรัฐหรือเอกชนต่างๆ นำไปประยุกต์ใช้ในทุกภาคส่วนเป็นสาธารณะ 

 

เมื่องานแบงก์คืองานบริการและเป็นเรื่องของการสื่อสาร Thai NLP มาช่วยตอบทุกอย่าง พร้อมรู้ใจทุกเรื่อง 

ใครเคยลองทักแชตบนหน้าแฟนเพจธนาคารกสิกรไทย และมีการพิมพ์โต้ตอบกลับมา คุณกำลังคุณอยู่กับ Chat Bot ที่พัฒนามาจากโปรแกรม Thai NLP นั่นเอง 

 

กสิกรเผยว่า ในแต่ละวันมีข้อมูลหลั่งไหลเข้ามาทางช่องทางออนไลน์มากมาย ความสำคัญคือ จะทำอย่างไรถึงจะสามารถเก็บรวบรวมข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ เพื่อรับฟัง เข้าใจ และแก้ปัญหาได้ทั้งหมด ก่อนหน้านี้เวลาสำรวจความพึงพอใจลูกค้า ต้องพึ่งบริษัทภายนอกในการเก็บข้อมูล ซึ่งมีงบประมาณสูง และยังได้ข้อมูลในปริมาณจำกัด เฉลี่ยทำได้ปีละ 30,000-50,000 ฟีดแบ็กเท่านั้น ในขณะที่ระบบ Thai NLP เก็บข้อมูลได้มากกว่า 10 เท่า ราวๆ 600,000 ฟีดแบ็ก และยังเห็นฟีดแบ็กกันทุกวัน จึงแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้อย่างทันท่วงที  

 

ดร.พิพัฒน์พงศ์ โปษยานนท์ รองกรรมการผู้จัดการอาวุโส ธนาคารกสิกรไทย

 

ดร.พิพัฒน์พงศ์ โปษยานนท์ รองกรรมการผู้จัดการอาวุโส ธนาคารกสิกรไทย หยิบยกกรณีตัวอย่างที่ Thai NLP ฟังเสียงบนโซเชียลได้ทัน และพลิกวิกฤตเป็นโอกาส “ยุคนี้ลูกค้าเราอยู่ทุกที่ ชอบโต้ตอบกับผู้ให้บริการผ่านแชต โซเชียลมีเดีย อยากคุยกับคนน้อยลง กสิกรจึงต้องปรับตัว นำบริการของเราเข้าไปอยู่ในที่ที่คนส่วนใหญ่อยู่ Use Case แรกของเราคือการให้บริการลูกค้าผ่านแชตบอต เพื่อให้ระบบทำความเข้าใจภาษาที่ลูกค้าเข้ามาแชตถามกับบอตได้ เพื่อให้ตรงใจและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ต่อให้พิมพ์ตกหล่น แต่ Thai NLP ก็ยังประมวลผลความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ และยังนำข้อมูลที่ได้มาวางแผนกลยุทธ์ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพในอนาคต

 

 

 

“อีกหนึ่ง Use Case มันเกิดจากว่า โลกโซเชียลที่มีข้อมูลมากมาย ทำอย่างไรที่เราจะเข้าไปกวาดข้อมูลเหล่านี้ หรือที่เรียกว่า Unstructured Big Data กลับมาใช้เป็นประโยชน์ สำหรับประมวลผลเพื่อทำความเข้าใจลูกค้ามากขึ้น และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ทันเวลา กรณีศึกษาจริงๆ ที่เกิดขึ้นช่วงที่เราเปิดตัวบัตรเดบิต BLACKPINK กสิกรไทย เราใช้ Thai NLP ในการจับฟีดแบ็กลูกค้า พบว่า หลายเคสเลือกลายบัตรไม่ได้ พอเรารู้ปัญหาไว เราก็แก้ปัญหาทัน”

 

กสิกรยังเผยตัวเลขที่พิสูจน์ให้เห็นว่า การนำโปรแกรม Thai NLP มาใช้นั้นให้ผลที่ดีขึ้นจริง วัดจากความแม่นยำในการเข้าใจลูกค้า เพื่อแก้ปัญหาก่อนเริ่มโปรเจกต์ จะมีความแม่นยำประมาณ 80% เท่ากับมาตรฐานของตลาด เมื่อนำระบบ Thai NLP มาใช้ง่าย มีความแม่นยำมากถึง 90-95%

 

 

แม้ว่าบางบริการ AI จะทำแทนมนุษย์จริงๆ ไม่ได้ แต่การนำ Thai NLP มาช่วยในแง่ของงานบริการลูกค้า ก็เท่ากับเพิ่มช่องทางการดูแลลูกค้าธนาคารให้ได้รับความพึงพอใจทันที และถ้าเมื่อไร AI เข้าใจสิ่งที่มนุษย์ต้องการมากขึ้น คงได้เห็นรูปแบบการดำเนินธุรกิจของสถาบันการเงินในประเทศเปลี่ยนไป ตั้งแต่การวิเคราะห์จัดการเอกสาร คัดกรองผู้สมัครเข้าทำงาน ไปจนถึงความสามารถในการตรวจสอบเอกสารสัญญาและธุรกรรมต่างๆ 

 

ในด้านงานวิจัยนวัตกรรม Thai NLP ยังคงดำเนินต่อไปอย่างต่อเนื่อง เพื่อพัฒนาภาษาไทย ไม่เฉพาะในธุรกิจการเงินการธนาคารเท่านั้น ทั้ง 3 หน่วยงาน ยังตั้งเป้าหมายที่จะพุ่งเป้าไปที่การพัฒนาคอมพิวเตอร์ให้สามารถเข้าใจระบบความหมายในภาษาไทยที่เกิดขึ้นภายใต้ Context หรือ Domain ที่ต่างกันได้ สามารถตีความรูปภาษาเชิงลึก เพื่อเข้าใจความต้องการที่จะสื่อได้เป็นอย่างดี ไม่ว่าจะเป็นคำพูดจากการประชดประชันเสียดสี การเข้าใจอารมณ์ และในมุมอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI เทคโนโลยีในด้านภาษาศาสตร์ในอนาคตต่อไป ความมุ่งหวัง ปลายทางของการพัฒนาและร่วมมือวิจัยโปรแกรม Thai NLP ของทั้ง 3 องค์กร ตั้งใจที่จะให้ผู้ที่สนใจเชื่อมต่อ API เข้ามาใช้งานกันได้อย่างทั่วถึง