Business and Technology Trend (How technology is changing money and business) หัวข้อการอบรมในวันนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับบทบาทของคอมพิวเตอร์ที่มีบทบาทต่อการดำเนินชีวิตของมนุษย์ ในยุค 4.0 ซึ่งหัวข้อในการบรรยายจะประกอบไปด้วย

• IoT
• Machine Learning
• Blockchain
• Cloud Computing

ปัจจุบันคอมพิวเตอร์กำลังจะเข้ามามีบทบาทต่อการดำรงชีวิตในทุกรูปแบบของชีวิตคนเรา ซึ่งอาจจะมีหลายๆ อาชีพที่จะถูกทดแทนด้วยคอมพิวเตอร์ โดยเมื่อเร็วๆ นี้ พ.อ.ดร.เศรษฐพงค์ มะลิสุวรรณ รองประธาน กสทช. และประธานกรรมการกิจการโทรคมนาคม ได้เขียนบทความเกี่ยวกับ 10 อาชีพ ที่จะถูกทดแทนด้วย Big Data และ Machine learning ดังนี้ (ที่มาของข้อมูลจาก: https://www.it24hrs.com/2017/carieer-big-data-machine-learning/)

1. ด้านสุขภาพและการแพทย์ (Health care)

งานในบางส่วนของอาชีพแพทย์ สามารถทำได้โดยคอมพิวเตอร์และหุ่นยนต์ได้ ตัวอย่างเช่น การผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ ซึ่งเป็นงานเฉพาะ และมีความแม่นยำสูงกว่าที่มนุษย์จะทำได้, Watson โดย IBM ได้พิสูจน์ให้เห็นว่าสามารถตรวจสอบและค้นหามะเร็งในปอดด้วยการใช้การสแกนด้วย MRI ซึ่งมีความแม่นยำกว่าทำด้วยมนุษย์

2. ด้านประกันภัย (Insurance)

งานของตัวแทนธุรกิจประกันภัย (Brokers) สามารถที่จะถูกแทนด้วยระบบคอมพิวเตอร์โดยการใช้ Big Data และ Machine learning ซึ่งงานในธุรกิจประกันภัยจะมีขั้นตอนที่ชัดเจนตามกฎระเบียบและกฎหมาย จึงทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานแทนได้

3. ด้านสถาปัตย์ (Architects)

ปัจจุบันเราสามารถออกแบบบ้านของเราได้ด้วยตัวเองแล้วด้วยระบบคอมพิวเตอร์  โดยเฉพาะอย่างยิ่งการออกแบบโครงการขนาดเล็ก ซึ่งนับวันการพัฒนา และความซับซ้อนของ Big Data และ Machine learning ยิ่งจะทำให้ความต้องการการช่วยเหลือจากสถาปนิกลดลงทุกวัน

4. ผู้สื่อข่าว (Journalists)

แนวโน้มในอนาคตอันใกล้ที่จะมี Machine learning ที่สามารถรวบรวมข่าวสาร และทำการวิเคราะห์ และผลิตเนื้อหาข่าวได้อย่างรวดเร็ว และถูกต้องแม่นยำกว่าผู้สื่อข่าวที่เป็นมนุษย์ ซึ่งในช่วงเวลา 1-2 ปี ที่ผ่านมาหากเราอ่านข่าว (ภาษาอังกฤษ) เกี่ยวกับด้านการเงิน (Financial report) มีความเป็นไปได้ว่าเรากำลังอ่านข่าวที่ถูกผลิตโดย “Machine” หรือซอฟท์แวร์เขียนข่าวอัตโนมัติlearning มากขึ้นเรื่อยๆ อย่างชัดเจน

5. ด้านอุตสาหกรรมการเงิน (Financial industry)

Machine learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้านการเงินและเตรียมข้อมูลบัญชี เช่น การคำนวณการคืนภาษีได้โดยไม่ต้องใช้นักบัญชีผู้เชี่ยวชาญแล้ว ซึ่งในปัจจุบันในธุรกิจธนาคาร ในส่วนการให้บริการลูกค้าจะเห็นได้ชัดว่า ATM และ Mobile banking ได้เข้ามาแทนที่งานหลายส่วนของมนุษย์ และอีกไม่นานระบบอัตโนมัติจะเริ่มเข้าแทนที่เจ้าหน้าที่ในระดับที่สูงขึ้น เช่น เจ้าหน้าที่ปล่อยเงินกู้ (Loan officers) เป็นต้น

6. ครูและอาจารย์ (Teachers)

อาชีพครูกำลังจะถูกเปลี่ยนนิยามไปอย่างมากด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล ซึ่งในปัจจุบันเทคโนโลยีได้ทำให้การเรียนการสอนสามารถที่จะสนับสนุนรูปแบบการศึกษาเฉพาะทางและการศึกษาตามความต้องการของผู้เรียนได้มากขึ้น โดยผู้เรียนสามารถที่จะหาข้อมูลด้วย Search engine ที่ชาญฉลาด ซึ่งสามรถส่งความรู้ให้ผู้เรียนได้อย่างรวดเร็ว และมีความรู้บรรจุอยู่ในระบบมากกว่าอยู่ในสมองมนุษย์ จึงทำให้การศึกษาด้วยตนเองจะมีบทบาทมากในอนาคต และจะได้รับการยอมรับอย่างมากให้เป็นมาตรฐานในระบบการศึกษาในอนาคตอันใกล้

7. ด้านทรัพยากรมนุษย์ (Human Resources)

การสรรหาและการจ้างบุคลากร (Headhunting and hiring) ได้รับภัยคุกคามแล้วจากเทคโนโลยี Data mining ที่สามารถบริหารจัดการข้อมูลประวัติผู้สมัคร (resumes) เพื่อทำการวิเคราะห์หาผู้สมัครที่มีคุณสมบัติสมบูรณ์ที่สุดที่องค์กรต้องการได้โดยไม่ต้องใช้มนุษย์เป็นผู้ค้นหาและวิเคราะห์เอง

8. การตลาดและการโฆษณา (Marketing and Advertising)

การตลาดในปัจจุบันที่มีข้อมูลมหาศาล และเปลี่ยนแปลงทุกวัน ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมผู้บริโภคและเทคโนโลยีที่ก้าวกระโดด ที่ทำให้ผู้บริโภคมีอำนาจเหนือผู้ผลิตและผู้ให้บริการแล้วในวันนี้ ซึ่งเทคโนโลยี Big Data และ Machine learning สามารถนำมาประยุกต์ใช้เพื่อติดตามตรวจสอบพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนไปทุกวันแบบ realtime จนทำให้อาชีพนักการตลาดหรือผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดถูกท้าทายให้มีบทบาทลดลงเรื่อยๆ

9. ทนายความ (Lawyers)

อาชีพทนายความเริ่มถูกภัยคุกคามจากเทคโนโลยีนับตั้งแต่ระบบ Watsom-style machine learning สามารถแยกแยะและวิเคราะห์คดีต่างๆ ที่มีในอดีตทั้งหมด รวมไปถึงบทสรุป และข้อวิเคราะห์ต่างๆ นำมาไว้เป็นฐานข้อมูลความรู้ในระบบ Machine learning จนทำให้สามารถมองเห็นถึงผลการตัดสินคดีมาตรฐาน ซึ่งสามารถใส่ Input ที่เป็นข้อมูลพื้นฐานของคดี และรู้ผลโดยการวิเคราะห์จากระบบ Machine learning จนสามารถพยากรณ์ผลการตัดสินของคดีต่างๆ ที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน และมีข้อแนะนำต่างๆ จากข้อมูลในอดีตที่ถูกวิเคราะห์ และสังเคราะห์อย่างเป็นระบบที่สมบูรณ์

10. การบังคับใช้กฎหมาย (Law Enforcement)

“Predictive policing” เป็นเรื่องที่กำลังได้รับการหยิบยกขึ้นมาพูดกันอย่างมากในประเทศตะวันตก เนื่องจากเป็นเรื่องละเอียดอ่อน ซึ่งถือว่าการบังคับใช้กฎหมายที่ละเมิดต่อประชาชน สามารถที่จะทำให้ลดลงได้ด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Machine learning มาช่วยในการทำงานในกระบวนการยุติธรรมของตำรวจได้

(ที่มาของข้อมูลจาก: https://www.it24hrs.com/2017/carieer-big-data-machine-learning/)

นอกจากนี้มีหลายๆ อาชีพที่กำลังอาจจะถูกทดแทนด้วยคอมพิวเตอร์ และ AI ไม่ว่าจะเป็นพวกอาชีพนักเขียนโปรแกรมโดย Google และ Microsoft ได้มีการนำเอา Computer AI มาทำหน้าที่เขียนโปรแกรมแทนคนแล้วในปัจจุบัน (ในบางส่วน)

IoT: Internet of Things นั้นถูกคิดขึ้นโดย Kevin Ashton ในปี 1999 ซึ่งเขาเริ่มต้นโครงการ  Auto-ID Center ที่มหาวิทยาลัย Massachusetts Institute of Technology หรือ MIT จากเทคโนโลยี RFID ที่จะทำให้เป็นมาตรฐานระดับโลกสำหรับ RFID Sensors ต่างๆที่จะเชื่อมต่อกันได้

Machine Learning: เป็นศาสตร์ที่ว่าด้วยการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์โดยอาศัยหลักการและเทคนิคที่มีพื้นฐานอยู่บนคณิตศาสตร์ เพื่อให้คอมพิวเตอร์หรือซอฟต์แวร์มีความสามารถในการเรียนรู้และจดจำได้เอง

Blockchain: ระบบโครงข่ายธุรกรรมทางการเงินที่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อการยืนยันการมีตัวตนของบุคคลในเครือข่ายอินเตอร์เน็ต โดยเปลี่ยนจากระบบการยืนยันการมีตัวตนจากส่วนกลางมาเป็นการกระจายการยืนยันตัวตนแบบกระจายตัว

Cloud Computing: ระบบขนาดใหญ่ที่ผู้ใช้งานอาจจะไม่จำต้องทราบว่า Server หรือแม่ข่ายที่ให้บริการต่าง ๆ ถูกตั้งอยู่ที่ไหน และ Clound Computing จะต้อง มีคุณสมบัติที่สำคัญอยู่ 5 ด้านคือ  สามารถเรียกใช้งานได้เองตามต้องการ (On Demand Self Service) สามารถเรียกใช้งานจากที่ไหนหรืออุปกรณ์ใดๆก็ได้  (Broad network access) ใช้ทรัพยากรร่วมกันกับระบบอื่นๆ  (Reseource Polling) ระบบมีความยืดหยุ่นสูงที่จะรองรับผู้ใช้จำนวนมากได้ (Elasticity) และสามารถวัดการใช้งานได้ (Measured Service) Cloud Computing เป็นรูปแบบการดำเนินการทางธุรกิจ (Business Model) โดยอาจใช้เทคโนโลยีอย่าง ใน Virtualization ในการติดตั้ง ซึ่ง Virtualization คือเทคโนโลยีที่ซ่อนระบบฮาร์ดแวร์ไว้จากระบบซอฟต์แวร์ ผู้ใช้สามารถที่จะเรียกใช้ระบบปฎิบัติการหรือซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ได้ โดยไม่จำเป็นต้องติดต่อกับเครื่องคอมพิวเตอร์โดยตรง และสามารถที่จะใช้ระบบปฎิบัติการที่หลากหลายจากฮาร์ดแวร์ชุดเดียวกัน