ตัวอย่าง Model ที่นำ Machine Learning มาใช้งานในธุรกิจ

พงศ์วุฒิ ไพรไพศาลกิจ

ความชัดเจนจากการที่ Google ออก Intelligent Solution ในนาม AlphaGo ออกมาและแข่งขันชนะแชมป์การแข่งขันโกะของโลก ทำให้กระแส Machine Learning ถูกยกขึ้นมาเป็นกระแสหลักแห่งปีเลยก็ว่าได้ เราจะเห็นได้ว่าองค์กรต่างๆ เริ่มหันมาศึกษาวิธีการที่จะนำ Machine Learning มาใช้งานจริงในองค์กรเพื่อให้มี Intelligent Platform ในการช่วยงานขององค์กรได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น ซึ่งปัจจุบันเทคโนโลยี Machine Learning ก็มีรูปแบบในการใช้งานได้หลากหลายรูปแบบ ทำให้งบประมาณที่จะต้องลงทุนกับการเริ่มต้นในเทคโนโลยีนี้ลดลงอย่างน่าเหลือเชื่อ และสามารถทำให้เกิดขึ้นจริงได้อย่าง Model ธุรกิจที่เกิดขึ้นในปัจจุบันนี้

การประสานงาน การให้บริการสินค้าและการให้บริการกับลูกค้าถือเป็นปัจจัยแรกๆ ในการดำเนินธุรกิจ ซึ่งหากมีการดำเนินธุรกิจมาแล้วระยะหนึ่ง ก็จะเริ่มมีคำถามรวมถึงคำตอบที่สามารถตอบลูกค้าได้ทันท่วงที ดังนั้น ระบบ Call Center ถือว่าเป็นหัวใจหลักของธุรกิจประเภทนี้ ทำให้ในปัจจุบันมีหลายภาคส่วนพยายามพัฒนาระบบการช่วยตอบคำถามเหล่านี้ให้กับภาคธุรกิจ ซึ่งจะช่วยลดการใช้บุคลากรในส่วนงาน Call Center ลง และลดปัญหาความบกพร่องทางการทำงานของพนักงาน

Machine Learning ในกลุ่มนี้เรามักจะคุ้นเคยกับคำว่า Chatbot ที่จะช่วยตอบคำถามที่เป็นคำถามประจำยอดฮิต รวมถึงในแง่ของการให้บริการภายในองค์กรเอง เช่น การตอบคำถามเรื่องระบบงาน หรือการตอบปัญหาในเชิงเทคนิคก็สามารถนำมาประยุกต์ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเราจะเห็นการใช้งานเทคโนโลยีนี้ได้มากกับการให้บริการ Line, Skype, Email หรือ SMS Message ในปัจจุบัน

ความสำคัญของ Analytics หรือระบบวิเคราะห์ข้อมูล มีส่วนช่วยทำให้กระบวนการทำงานโดยรวมของระบบองค์กรมีความแม่นยำ ฉับไว และทำให้ประเมินสถานการณ์ได้อย่างง่ายดาย การใช้เครื่องมือ Analytics ในปัจจุบันสามารถเพิ่มเติมเงื่อนไขในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงซ้อนได้มากยิ่งขึ้น รวมถึงการใช้เทคโนโลยี Machine Learning ในการสร้างเงื่อนไขการเรียนรู้ขั้นตอนในการวิเคราะห์เหตุการณ์ต่างๆ และมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีจำนวนมหาศาลได้อย่างมีหลักการและเงื่อนไข ธุรกิจและอุตสาหกรรมต่างๆ จึงเลือกนำระบบ Analytics มาใช้งานในองค์กรของตนเองมากขึ้น

มาตรการการตรวจสอบขั้นสูงสำหรับองค์กรถูกพัฒนามาเพื่อป้องกันการโจมตีจากผู้ไม่หวังดีภายนอก หรือเกิดจากพฤติกรรมสุ่มเสี่ยงภายในทำให้การนำระบบ Machine Learning มาเพื่อใช้วิเคราะห์พฤติกรรมที่มี ความสุ่มเสี่ยง หรือบางค่ายเรียก Heuristics กลุ่มซอฟต์แวร์ประเภท Monitoring จึงถูกพัฒนามาเพื่อตอบโจทย์การป้องกันในระดับการตรวจสอบพฤติกรรมที่มีความสุ่มเสี่ยงว่าจะเป็นภัยอันตราย รวมไปจนถึงการสังเกตและหลีกเลี่ยงพฤติกรรมที่อาจก่อให้เกิดการคุกคามก็ถือว่าเป็นปัจจัยที่จะช่วยเสริมความสามารถให้กับซอฟต์แวร์เหล่านี้ให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดังนั้น ในมุมของการรักษาความปลอดภัยในเชิงเทคโนโลยีขององค์กรก็สามารถนำ Machine Learning มาใช้งานได้ เห็นได้จากบริษัทผู้ผลิตซอฟต์แวร์ด้านการรักษาความปลอดภัย หลายๆ รายได้เริ่มนำ Machine Learning เข้ามาเป็นส่วนประกอบของเทคโนโลยีตนเอง เช่น Firewall, IPS/IDS รวมถึง Antivirus เป็นต้น n