กรณีศึกษาบทที่ 9

กรณีศึกษา : การใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญที่บริษัท อเมริกัน เอ็กซ์เพรส (American Express)

ในปัจจุบันตัวอย่างของงานทางด้านปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่เป็นที่รู้จักกันเป็นอย่างดี คือ ระบบ Authoriszer’s Assistant ระบบฐานความรู้ที่บริษัทอมริกัน เอ็กซ์เพรสนำมาช่วยงานของเจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตเพื่อให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ระบบงานดังกล่าวเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System) ที่สามารถพิจารณาอนุมัติวงเงินบัตรเครดิตได้อย่างสมบูรณ์แบบถูกนำมาเป็นทางเลือกหนึ่งในการใช้งานด้วยเหตุผลหลายประการ
บัตรเครดิตของอเมริกัน เอ็กซ์เพรส จะแตกต่างจากบัตรเครดิตอื่นๆ คือจะไม่มีการจำกัดเงินบัตรเครดิตของลูกค้าแต่ละคน และลูกค้าจะต้องจ่ายเงินคืนแบบเต็มยอดทุกครั้งที่มีการเรียกเก็บ ดังนั้นจึงต้องมีการพิจารณาอนุมัติวงเงินทุกครั้งสำหรับทุกยอดการใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต (ในขณะที่บัตรเครดิตอื่นๆ จะมีวงเงินบัตรเครดิตจำกัด และลูกค้าสามารถเลือกจ่ายคืนเพียงยอดเงินขั้นต่ำประมาณ 5-10 % ของยอดการใช้จ่ายผ่านบัตร)
ก่อนที่จะใช้ระบบดังกล่าว บริษัทพบว่ามีการนำบัตรไปใช้ในทางที่ผิด และการอนุมัติการใช้จ่ายแต่ละครั้งไม่ได้กระทำบนพื้นฐานของการตัดสินใจที่ดีเพียงพอ ซึ่งส่งผลให้บริษัทต้องสูญเสียค่าใช้จ่ายไปหลายร้อยล้านดอลล่าร์ นอกจากนั้นระบบเดิมยังล่าช้า และให้ผลลัพธ์จากการตัดสินใจที่ไม่แน่นอน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วพนักงานจะต้องเข้าใช้ระบบประมวลผลพันธุกรรม (Transaction Processing Facility : TPF) ที่ติดตั้งอยู่บนเครื่องไอบีเอ็ม (IBM) พร้อมทั้งใช้การพิจารณาของตนเองในการอนุมัติยอดการใช้จ่ายแต่ละครั้ง โดยค้นหาจากข้อมูลการใช้จ่ายที่ผ่านมาของลูกค้าแต่ละคนซึ่งมีเป็นจำนวนมากจากฐานข้อมูลไอเอ็มเอส (IMS) ที่อยู่ในเครื่อง
ในปี 1984 ผู้บริหารของบริษัทอมริกัน เอ็กซ์เพรส ได้ตัดสินใจที่จะปรับปรุงระบบการอนุมัติวงเงินใหม่ เมื่อระบบผู้เชี่ยวชาญถูกกำหนดให้เป็นแนวทางในการพัฒนาระบบใหม่ บริษัทจึงได้ทำสัญญาว่าจ้างผู้พัฒนาระบบจากภายนอกมาพัฒนาแบบจำลองเบื้องต้นของระบบใหม่ – ระบบต้นแบบ (Prototype) – ในเวลาประมาณ 1 ปี ระบบใหม่ดังกล่าวป็นระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้งานบนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องไอบีเอ็ม (IBM) ที่ใช้อยู่เดิม เพื่อดึงข้อมูลของลูกค้าจากฐานข้อมูลไอเอ็มเอส (IMS) ที่มีอยู่แล้วมาประกอบการตัดสินใจของระบบ
ในการซื้อสินค้าผ่านบัตรเครดิตแต่ละครั้ง เมื่อทางร้านค้าติดต่อบริษัทให้มีการพิจารณาอนุมัติยอดการใช้จ่าย ระบบผู้เชี่ยวชาญจะไปดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลมาอย่างรวดเร็ว ประเมินผล และการตัดสินใจ หรือ ให้คำแนะนำ ว่าควรจะอนุมัติยอดกา รายใช้จ่ายดังกล่าวหรือไม่ ปัจจัยที่ระบบใช้ในการพิจารณาประกอบด้วยยอดค่าใช้จ่ายที่ยังไม่ได้ชำระ (ยอดที่ปรากฏในใบแจ้งหนี้ฉบับล่าสุด) ประวัติการใช้จ่ายที่ผ่านมาพฤติกรรมในการซื้อสินค้า และปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง หากมีการแจ้งเตือนถึงความไม่ชอบพามากลจากระบบเกิดขึ้น ระบบจะขอให้ร้านค้าให้ข้อมูลเพิ่มเติมของลูกค้า เช่น ข้อมูลที่ใช้ในการระบุตัวตนของลูกค้า หรือเลขบัตรประจำตัวประชาชน
เป็นต้น
ประมาณ 1 ใน 4 ของธุรกรรมทั้งหมดที่พิจารณาด้วยระบบ Authoriszer ’s Assistant
ดังกล่าวสามารถดำเนินการได้จนจบกระบวนการโดยไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์
ร่วมด้วยเลย ในกรณีเหล่านี้ระบบจะทำการตัดสินใจ และส่งข้อมูลการพิจารณาอนุมัติให้กับร้านค้าได้โดยตรง แต่สำหรับธุรกรรมที่เหลืออีก 3 ใน 4 ระบบจะส่งผ่านการตัดสินใจให้เจ้าหน้าที่ คำแนะนำที่จะใช้ในการพิจารณาอนุมัติหรือปฏิเสธ และข้อมูลที่ใช้ประกอบการตัดสินใจที่ดึงมาจากฐานข้อมูลเรียบร้อยแล้ว หากเจ้าหน้าที่ไม่เห็นด้วยกับการตัดสินใจของระบบ เจ้าหน้าที่ก็สามารถใช้การตัดสินใจของตัวเองแทนได้
เมื่อเจ้าหน้าที่และระบบผู้เชี่ยวชาญทำงานร่วมกันในการตัดสินใจ ระบบสามารถลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลลงได้ 20 % และลดยอดหนี้เสียลงได้ถึง 50 %
เพื่อที่จะพัฒนาฐานความรู้(Knowledge Base) ดังกล่าว ผู้พัฒนาระบบผู้เชี่ยวชายใช้แนวทางของการใช้กฎเกณฑ์ต่างๆเป็นพื้นฐาน (Rule – base Approach) ผู้พัฒนาระบบต้องสัมภาษณ์เจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตที่ทำงานดีที่สุด 5 คน จากเมืองฟอร์ดเลาเดอร์เดล รัฐฟลอริดา และสร้างฐานความรู้ที่มีกฎเกณฑ์ในการพิจารณาถึง 250 ข้อ หลังจากที่มีการปรับแก้ระบบ กฎเกณฑ์ในฐานความรู้ได้ขยายออกไปจนมีจำนวนถึง 800 ข้อ ผู้จัดการแผนกพิจารณาอนุมัติวงเงินบัตรเครดิตกล่าวว่า “ เราเริ่มต้นจากสถานที่มีจำนวนจำกัดที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าบางกลุ่มหรือบางกรณีก่อน แล้วจึงขยายขอบเขตออกไปจนสามารถครอบคลุมทุกสถานการณ์ได้ ”
ปัจจุบันระบบ Authoriszer ‘s Assistant ยังคงใช้งานอยู่ และสนับสนุนงานของเจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต 300 คนทั่วโลก ฐานความรู้ของระบบได้ถูกปรับปรุงแก้ไขอยู่ตลอดเวลา
นอกจากการให้บริการด้านบัตรเครดิต บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส ยังให้บริการทางด้านการเงินอีกหลากหลายรูปแบบ รวมถึงกองทุนการเงิน และการประกัน ในทศวรรษ 1990 ซึ่งเป็นทศวรรษที่มีการเปลี่ยนแปลงต่างๆเกิดขึ้นมามากมายนั้น เป็นช่วงเวลาที่บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส และสาขาทั่วโลกประสบกับความยากลำบากทางด้านการเงิน เหตุผลหนึ่งก็คือ การพัฒนารระบบสารสนเทศ – รวมถึงระบบ Authoriszer ‘s Assistant ด้วย - และมีการบูรณาการระบบที่ใช้งานในหลายแผนกเข้าด้วยกันบริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส เป็นบริษัทที่มีคามสนใจในการนำเทคโนโลยีสารสนเทศมาใช้ในการปฏิบัติงาน และเพิ่มขีดคามสามารถในการแข่งขัน

คำถาม
1.ระบบ Authoriszer’s Assistant ช่วยปรับปรุงกระบวนการพิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตของบริษัท เมริกัน เอ็กซ์เพรสอย่างไร
ตอบ เป็นระบบที่พัฒนาขึ้นเพื่อใช้งานบนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ ที่สามารถเชื่องต่อกับเครื่อง ไอบีเอ็ม เพื่อดึงข้อมูลของลูกค้าจากฐานข้อมูลไอเอ็มเอสมากประกอบการตัดสินใจ

2.ข้อดีของระบบ Authoriszer’s Assistant ที่นำมาใช้ในการประเมินพฤติกรรมในการซื้อสินค้าของลูกค้าในระหว่างการตัดสินใจเพื่อพิจารณาอนุมัติ หรือให้คำแนะนำ
ตอบ คือระบบจะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลมา ประเมินผล และตัดสินใจ หรือให้คำแนะนำ ว่าควรจะอนุมัติยอดการใช้จ่ายดังกล่าวหรือไม่ ระบบจะมีการขอข้อมูลเพิ่มเติมของลูกค้าจากร้านค้า เช่น เลขบัตรประจำตัวประชาชน จากกระบวนการไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์ เพราะระบบทำการตัดสินใจและส่งข้อมูลผ่านการตัดสินใจให้กับเจ้าหน้าที่พิจารณาด้วยตนเอง พร้อมคำแนะนำที่จะใช้ในการพิจารณาอนุมัติ แต่ถ้าหากเจ้าหน้าที่ไม่เห็นด้วยกับการตัดสินของระบบ เจ้าหน้าที่สามารถใช้การตัดสินใจของตนเองแทนได้

3.ท่านคิดว่าระบบ Authoriszer’s Assistant ช่วยสนับสนุนการบริการลูกค้าหรือไม่ เพราะเหตุใด
ตอบ ไม่ เพราะว่า ระบบ Authoriszer’s Assistant เป็นระบบที่พัฒนาขึ้นมาเพื่อช่วยพิจารณาการอนุมัติวงเงินของบัตรเครดิตของลูกค้า

4.ข้อมูลที่ไดจากระบบ Authoriszer’s Assistant จะถูกใช้โดยแผนกลงทุนและประกันของบริษัทได้อย่างไร และข้อมูลจากแผนกส่งเสริมลงทุนและประกันจะถูกนำมาใช้ในการให้คำแนะนำของระบบ Authoriszer’s Assistant อย่างไร
ตอบ คือ ข้อมูลที่ได้จากระบบ Authoriszer’s Assistant แผนกสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล ไอเอ็มเอส มาประกอบการตัดสินใจได้ เมื่อระบบดึงข้อมูลมา ก็ทำการวิเคราะห์ ประเมินผลการตัดสินใจ หรือให้คำแนะนำ ว่าควรอนุมัติยอดการใช้จ่ายหรือไม่ และหากมีการเตือนถึงความไม่ชองมาพากล ระบบจะขอให้ร้านค้าให้ข้อมูลเพิ่มเติม

5.ระบบเครือข่ายนิวรอน จะช่วยปรับปรุงกระบวนการพิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตได้อย่างไร และจะถูกนำมาใช้ในแผนกส่งเสริมการลงทุนและประกันได้อย่างไร
ตอบ ช่วยในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและถูกนำมาใช้ในแผนกการลงทุนและประกันในการตรวจสอบหาการฉ้อโกงด้วยบัตรเครดิต โดยการตรวจสอบรายการธุรกรรมที่เกิดขึ้นของ บริษัทบัตรเครดิต