กรณีศึกษา: การใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญที่บริษัท อเมริกัน เอ๊กซ์เพรส

กรณีศึกษา: การใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญที่บริษัท อเมริกัน เอ๊กซ์เพรส

ในปัจจุบัน ตัวอย่างของงานทางด้านปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่เป็นที่รู้จักกันเป็นอย่างดี คือ ระบบ Authoriszer's Assistant - ระบบฐานความรู้ที่บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส นำมาช่วยงานของเจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตเพื่อให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบงานดังกล่าวเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System) ที่สามารถพิจารณาอนุมัติวงเงินบัตรเครดิตได้อย่างสมบูรณ์แบบถูกนำมาเป็นทางเลือกหนึ่งในการใช้งานด้วยเหตุผลหลายประการ

บัตรเครดิตของอเมริกัน เอ็กซ์เพรส จะแตกต่างจากบัตรเครดิตอื่นๆ คือ จะไม่มีการจำกัดวงเงินบัตรเครดิตของลูกค้าแต่ละคน และลูกค้าจะต้องจ่ายเงินคืนแบบเต็มยอดทุกครั้งที่มีการเรียกเก็บ ดังนั้นจึงต้องมีการพิจารณาอนุมัติวงเงินทุกครั้งสำหรับทุกยอดการใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต (ในขณะที่บัตรเครดิตอื่นๆ จะมีวงเงินบัตรเครดิตจำกัด และลูกค้าสามารถเลือกจ่ายเงินเพียงยอดเงินขั้นต่ำประมาณ 5-10% ของยอดการใช้จ่ายผ่านบัตร)

ก่อนที่จะใช้ระบบดังกล่าว บริษัทพบว่ามีการนำบัตรไปใช้ในทางที่ผิดและการอนุมัติการใช้จ่ายและครั้งไม่ได้กระทำบนพื้นฐานของการตัดสินใจที่ดีเพียงพอ ซึ่งส่งผลให้บริษัทต้องสูญเสสียค่าใช้จ่ายไปหลายร้อยล้านดอลล่าร์ นอกจากนั้นระบบเดิมยังล่าช้าและให้ผลลัพธ์จากการตัดสินใจที่ไม่แน่นอน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว พนักงานจะต้องเข้าใจระบบประมาลผลธุรกรรม (Transaction Processing Facility : TPF) ที่ติดตั้งอยู่บนเครื่องไอบีเอ็ม (IBM) พร้อมทั้งใช้การพิจารณาของตนเองในการอนุมัติยอดการใช้จ่ายแต่ละครั้ง โดยค้นหาจากข้อมูลการใช้จ่ายที่ผ่านมาของลูกค้าแต่ละคนซึ่งมีเป็นจำนวนมากจากฐานข้อมูลไอบีเอ็มเอส (IMS) ที่อยู่ในเครื่อง

ในปี 1984 ผู้บริหารของบริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส ได้ตัดสินใจที่จะปรับปรุงระบบการอนุมัติวงเงินใหม่ เมื่อระบบผู้เชี่ยวชาญถูกกำหนดให้เป็นแนวทางในการพัฒนาระบบใหม่ บริษัทจึงได้ทำสัญญาว่าจ้างผู้พัฒนาระบบจากภายนอกมาพัฒนาแบบจำลองเบื้องต้นของระบบใหม่ - ระบบต้นแบบ (Prototype) -ในเวลาประมาณ 1 ปี ระบบใหม่ดังกล่าวเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้งานบนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อต่อกับเครื่องไอบีเอ็ม (IBM) ที่ใช้อยู่เดิม เพื่อดึงข้อมุลของลูกค้าจากฐานข้อมุลไอเอ็มเอส (IMS) ที่มีอยู่แล้วมาประกอบการตัดสินใจของระบบ

ในการซื้อสินค้าผ่านบัตรเครดิตแต่ละครั้ง เมื่อทางร้านค้าติดต่อบริษัทให้มีการพิจารณาอนุมัติยอดการใช้จ่าย ระบบผู้เชี่ยวชาญจะไปดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมุลมาอย่างรวดเร็ว ประเมินผล และตัดสินใจ หรือ ให้คำแนะนำ ว่าควรจะอนุมัติยอดการใช้จ่ายดังกล่าวหรือไม่ ปัจจัยหลักที่ระบบใช้ในการพิจารณาประกอบด้วย ยอดค่าใช้จ่ายที่ยังไม่ได้ชำระ (ยอดที่ปรากฏในใบแจ้งหนี้ฉบับล่าสุด) ประวัติการใช้จ่ายที่ฝ่านมาพฤติกรรมในการซื้อสินค้า และปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง หากมีการแจ้งเตือนถึงความไม่ชอบมาพากลจากระบบเกิดขึ้น ระบบจะขอให้ร้านค้าให้ข้อมูลเพิ่มเติมของลูกค้า เช่น ข้อมุลที่ใช้ในการระบุตัวตนของลูกค้า หรือ เลขบัตรประจำตัวประชาชน เป็นต้น

ประมาณ 1 ใน 4 ของธุรกรรมทั้งหมดที่พิจารณาด้วยระบบ Authoriszer's Assistant ดังกล่าว สามารถดำเนินการได้จนจบกระบวนการโดยไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์ร่วมด้วยเลย ในกรณีเหล่านี้ระบบจะทำการตัดสินใจและส่งข้อมูลการพิจารณาอนุมัติให้กับร้านค้าโดยตรง แต่สำหรับธุรกรรมที่เหลืออีก 3 ใน 4 ระบบจะส่งผ่านการตัดสินใจให้เจ้าหน้าที่พิจารณษด้วยตนเอง พร้อมกับส่งหมายเลขการแจ้งเตือนเหตุผลของการส่งผ่านการตัดสินใจให้เจ้หน้าที่ คำแนะนำใช้ในการพิจารณาอนุมัติหรือปฏิเสธ และข้อมูลที่ใช้ประกอบการตัดสินใจที่ดึงมาจากฐานข้อมูลเรียบร้อยแล้ว หากเจ้าหน้าที่ไม่เห็นด้วยกับการตัดสินใจของระบบ เจ้าหน้าที่ก็สามารถใช้การตัดสินใจของตนเองแทนได้

เมื่อเจ้าหน้าที่และระบบผู้เชี่ยวชาญทำงานร่วมกันในการตัดสินใจ ระบบสามารถลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลลงได้ 20 % และลดยอดหนี้เสียลงได้ถึง 50%

เพื่อที่จะพัฒนาฐานความรู้ (Knowledge Base) ดังกล่าว ผู้พัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ ใช้แนวทางของการใช้กฏเกณฑ์ต่างๆ เป็นพื้นฐาน (Rule-based Approach) ผู้พัฒนาระบบต้องสัมภาษร์เจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตที่ทำงานดีที่สุด 5 คนจากเมืองฟอร์ดเลาเดอร์เดล รัฐฟลอริดาและสร้างฐานความรู้ที่มีกฏเกณฑ์ในการพิจารณาถึง 520 ข้อ หลังจากที่มีการปรับแก้ระบบ กฏเกณฑ์ในฐานความรู้ได้ขยายออกไปจนมีจำนวนถึง 800 ข้อ ผู้จัดการแผนกพิจารณาอนุมัติวงเงินบัตรเครดิตกล่าวว่า "เราเริ่มต้นจากสถานการณ์ที่มีจำนวนจำกัดที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าบางกลุ่มหรือบางกรณีก่อน แล้วจึงขยายขอบเขตออกไปจนสามารถครอบคลุมทุกสถานการณ์ได้"

ปัจจุบันนี้ ระบบ Authoriszer's Assistant ยังคงใช้อยู่ และสนับสนุนงานของเจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต 300 คนทั่วโลก ฐานความรู้ของระบบได้ถูกปรับแก้ปรับปรุงอยู่ ตลอดเวลา

นอกจากการให้บริการด้านบัตรเครดิต บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส ยังให้บริการทางด้านการเงินอีก หลากหลายรูปแบบ รวมถึง กองทุนการเงินและการประกัน ในทศวรรษ 1990 ซึ่งเป็นทศวรรษที่มีการเปลี่ยนแปลงต่างๆ เกิดขึ้นมากมายนั้น เป็นช่วงเวลาที่บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส และสาขาทั่วโลกประสบกับความยากลำบากทางด้านการเงิน เหตุผลหนึ่งก้คือการพัฒนาระบบสารสนเทศ - รวมถึงระบบ Authoriszer's Assistant ด้วย - และมีการบูรณาการระบบที่ใช้งานในหลายแผนกเข้าด้วยกัน บริษัท อเมริกัน เอ็กซ์เพรส เป็นบริษัทที่มีความสนใจในการนำเทคโนโลยีสารสนเทศใช้ในการปฏิบัติงานและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน

คำถาม

1. ระบบ Authoriszer's Assistant ช่วยปรับปรุงกระลวนการพิจารราอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตของบริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส อย่างไร

ตอบ จากระบบเดิมที่บริษัทใช้ในการตัดสินใจอนุมัติจะอยู่ที่ตัวพนักงานเป็นหลัก ทำให้เกิดการล่าช้าและผลลัพธ์จากการตัดสินใจไม่แน่นอน เมื่อนำระบบผู้เชี่ยวชาญมาใช้ ประมาณ 1ใน4 ของธุรกรรมทั้งหมดก็ไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์ร่วมอยู่ด้วยเลยเพราะระบบจะทำการตัดสินใจและส่งข้อมูลการพิจารณาอนุมัติหรือไม่ให้กับร้านค้าได้โดยตรง โดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาจากฐานข้อมูลอย่างรวดเร็ว ประเมินผล และตัดสินใจหรือให้คำแนะนำว่าควรอนุมัติยอดการใช้จ่ายหรือไม่ ส่วนการทำธุรกรรมที่เหลือ 3ใน4 ระบบจะส่งผ่านการตัดสินใจพร้อมเหตุผลให้พนักงานพิจารณาด้วยตนเองอีกที ทำให้ลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลได้มาก

2. จงบอกถึงข้อดีระบบ Authoriszer's Assistant ถูกนำมาใช้ในการประเมินพฤติกรรมในการซื้อสินค้าของลูกค้าในระหว่างการตัดสินใพ่อพิจารณาอนุมัติ หรือให้คำแนนำ

ตอบ1. ข้อมูลในระบบจะถูกเก็บในลักษณะที่เป็นฐานความรู้ขององค์การ 2. ระบบจะช่วยเพิ่มความสามารถให้กับฐานความรู้ 3. ระบบจะถูกนำมาช่วยทำงานในส่วนที่เป็นงานประจำ 4. ระบบจะช่วยสร้างกลไกที่ไม่นำความรู้สึกส่วนตัวมนุษย์

3. ท่านคิดว่าระบบ Authoriszer's Assistant ช่วยสนับสนุนการบริการลูกค้าหรือไม่ จงให้เหตุผลประกอบ

ตอบ ช่วยสนับสนุนการบริการลูกค้า เพราะ ทางบริษัทบัตรเครดิตตรวจสอบทางการเงินของลูกค้า ก่อนที่จะอนุมัติวงเงินของลูกค้า

4. ข้อมูลที่ได้จากระบบ Authoriszer's Assistant จะถูกใช้โดยแผนกลงทุนและประกันของบริษัทได้อย่างไร และข้อมูลจากแผนกส่งเสริมการลงทุนและประกันจะถูกนำมาใช้ในการให้คำแนะนำของระบบ Authoriszer's Assistant ได้อย่างไร

ตอบ สนับสนุนของเจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเรดิต ฐานความรู้ของระบบได้ถูกปรับแก้ปรับปรุงอยู่ตลอดเวลา และมีการบรูณาการระบบที่ใช้งานในหลายแผนกเข้าด้วยกัน บริษัทที่มีความสนใจในการนำเทคโนโลยีสารสนเทศมาใช้การปฏิบัติงานและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน

5. ระบบเครื่อข่ายนิวรอน (Neuron Network) จำช่วยปรับปรุงกระบวนการพิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตได้อย่างไร และจะถูกนำมาใช้แผนกส่งเสริมและประกันได้อย่างไร

ตอบ ระบบเครือข่ายนิวรอน (Neoron Network) จะช่วยคาดเดาและวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน ของลูกค้าก่อนที่จะอนุมัติวงเงินให้กับลูกค้าและใช้ในการตรวจหาการฉ้อโกงด้วยบัตรเครดิตโดยการตรวจสอบรายการธุรกรรมที่เกิดขึ้นของบริษัทบัตรเครดิต