คลังเก็บป้ายกำกับ: KASIKORN_BANK

IBM เผยโซลูชัน Blockchain สำหรับทำสัญญาและโอนเงินข้ามประเทศ ตอบโจทย์ธุรกิจ B2B และ B2C มีกสิกรไทยเข้าร่วม

IBM ได้ออกมาประกาศเปิดตัวโซลูชันใหญ่อันใหม่ทางด้าน Blockchain เพื่อให้เหล่าธุรกิจทั่วโลกสามารถทำสัญญาและโอนเงินระหว่างกันได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยใช้เทคโนโลยี IBM Blockchain เป็นพื้นฐาน

Credit: IBM

ในการเปิดตัวครั้งนี้ IBM ได้จับมือกับ Stellar.org และ KlickEx Group เพื่อพัฒนาโซลูชันร่วมกัน เพื่อให้การทำสัญญาและการทำธุรกรรมนั้นเกิดขึ้นได้ภายใน Blockchain บน Cloud แบบเกือบ Real-time โดยปัจจุบันโซลูชันนี้รองรับสกุลเงิน 12 สกุลแล้ว รวมถึงยังได้มีการร่วมมือกับธนาคารและสถาบันการเงินหลากหลาย ได้แก่ Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, Bank Danamon Indonesia, Bank Mandiri, Bank Negara Indonesia, Bank Permata, Bank Rakyat Indonesia, Kasikornbank Thailand, Mizuho Financial Group, National Australia Bank, Rizal Commercial Banking Corp. (RCBC) Philippines, Sumitomo Mitsui Financial Group, TD Bank, Wizdraw (HK) of WorldCom Finance และอื่นๆ

World Bank ได้ออกมาวิเคราะห์ว่าเทคโนโลยีที่จะมาปรับปรุงธุรกรรมการจ่ายเงินให้ดีขึ้นในลักษณะนี้จะมีผู้ใช้งานจำนวนมากถึง 1,000 ล้านคนทั่วโลกภายในปี 2020 ก็ต้องติดตามดูกันต่อไปว่า IBM จะเข้าไปมีบทบาทในตลาดนี้ได้มากน้อยแค่ไหนในอนาคต

 

ที่มา: https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/53290.wss

from:https://www.techtalkthai.com/ibm-announces-global-payment-blockchain-solutions/

Advertisements

กสิกรมีแผนเปิดให้บริการ Machine Lending ระบบปล่อยกู้อัจฉริยะพลัง AI

ธนาคารกสิกรไทยเผยปัจจุบันกำลังอยู่ในขั้นตอนการทดลองระบบปล่อยกู้เงิน Machine Lending ที่ใช้ความสามารถของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อตอบสนองความต้องการกู้ของลูกค้า รวมไปถึงอนุมัติและระบบเบิกเงินกู้โดยอัตโนมัติทั้งหมด

ในการร่วมพูดคุยกับคุณสมคิด จิรานันตรัตน์ รองประธานกสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี
กรุ๊ป (KBTG) เรื่องทิศทางเทคโนโลยีในอนาคตของ KBTG ตอนหนึ่ง คุณสมคิดได้เผยถึงระบบ Machine Lending ดังกล่าวที่ใช้เทคโนโลยี machine learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆลูกค้าของธนาคาร เช่น พฤติกรรมการใช้จ่าย และเครดิต เพื่อเสนอเงินกู้ให้โดยผู้ใช้ไม่ต้องร้องขอ โดยระบบดังกล่าวจะทำงานได้อัตโนมัติทั้งขั้นตอน

ตามแผนการแล้วนั้น เมื่อการทดลองที่กำลังดำเนินการอยู่ในปัจจุบันประสบความสำเร็จและมีความพร้อม ระบบ Machine Lending นี้จะกลายมาเป็นหนึ่งในฟีเจอร์ของแอพพลิเคชัน KPlus ให้ลูกค้าธนาคารกสิกรไทยได้ใช้กันโดยสะดวก

การนำเสนอเงินกู้ให้แก่ลูกค้าโดยอัตโนมัติผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นนี้นั้นเป็นลักษณะเกียวกับโครงการเงินกู้ SME ที่ Amazon ได้เปิดให้บริการมาตั้งแต่ปี 2012 ซึ่งปล่อยเงินให้กู้ไปแล้วกว่า 3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โครงการดังกล่าวใช้โมเดล machine learning ให้การค้นหาผู้กู้ที่เหมาะสมจากผู้ขายที่ขายสินค้าผ่านเว็บไซต์ Amazon ผ่านเกณฑ์ เช่น ระยะเวลาในการใช้งาน Amazon และความพึงพอใจของลูกค้า จากนั้นทางระบบจะส่งจดหมายเชิญไปยังผู้ค้าโดยตรง โดยผู้ค้าสามารถยื่นขอกู้ในวงเงินได้ตั้งแต่ 1000 ถึง 750,000 เหรียญสหรัฐฯ

หากระบบ Machine Lending ของธนาคารกสิกรไทยนี้มีความคล้ายคลึงกับระบบของ Amazon จริง ก็คงจะมีประโยชน์กับลูกค้าของทางธนาคารไม่น้อย โดยเฉพาะจุดเด่นในด้านความสะดวกสบายและความรวดเร็วของการขอกู้

อย่างไรก็ตาม ก็ต้องรอติดตามกันต่อไปว่าเจ้า Machine Lending นี้จะเปิดให้ใช้งานจริงเมื่อไร

from:https://www.techtalkthai.com/kbank-machine-lending/

KBank เปิดแผนดิจิทัล ดัน K Plus เป็นแพลตฟอร์มที่มีผู้ใช้หลักสิบล้าน เปิด API ให้ภายนอก

เมื่อวานนี้ ธนาคารกสิกรไทย (KBank) นำโดยคุณสมคิด จิรานันตรัตน์ รองประธาน กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยีกรุ๊ป (KBTG) พบปะสื่อมวลชนเพื่อเล่าแผนการและยุทธศาสตร์ด้านดิจิทัลของธนาคาร

หัวหอกด้านดิจิทัลของธนาคารกสิกรไทยคือแอพ K Plus ที่ปัจจุบันมีผู้ใช้งาน 6.5 ล้านคน มากที่สุดในบรรดาแอพของธนาคารไทยทุกราย ซึ่งทางธนาคารก็ตั้งเป้าว่าปีนี้ต้องมีผู้ใช้ 8 ล้านคน และในอนาคตจะเป็นแอพที่มีผู้ใช้แตะหลัก 10 ล้านคนได้สำเร็จ

ด้วยฐานผู้ใช้งานที่ใหญ่ระดับนี้ ธนาคารจึงมองว่า K Plus เปลี่ยนจาก “ช่องทาง” (channel) มาเป็น “แพลตฟอร์ม” (platform) และนี่คือประเด็นหลักของการให้สัมภาษณ์ครั้งนี้

No Description

พร้อมเพย์เป็นแค่จุดเริ่มต้น

มุมมองของธนาคารกสิกรไทย มองว่าพร้อมเพย์เป็นโครงสร้างพื้นฐานทางด้านการเงินของประเทศ ซึ่งประเทศไทยมีเอกลักษณ์เพราะทุกธนาคารร่วมกันกำหนดมาตรฐานเดียวกันตั้งแต่ต้น หน้าที่ของพร้อมเพย์คือเป็น “ตัวแทน” ของประชาชนแต่ละคนในการโอนเงิน-จ่ายเงิน โดยที่ทั้งสองฝ่ายไม่จำเป็นต้องรู้ว่าอีกฝ่ายมีบัญชีธนาคารไหน

โครงสร้างของพร้อมเพย์มีด้วยกัน 3 ส่วนหลัก ส่วนแรกคือโอนเงินส่วนบุคคล ซึ่งเปิดใช้งานแล้ว อีกสองส่วนที่เหลือจ่ายบิล (bill payment) และขอให้จ่ายเงิน (request to pay) ซึ่งมีข้อมูล reference code เพิ่มเข้ามาด้วย จะเปิดบริการวันที่ 18 พฤศจิกายน 2560

No Description

KBank เลือกแนวทางใช้ e-wallet ในพร้อมเพย์ของตัวเอง

ระบบของพร้อมเพย์ในปัจจุบัน มี “ตัวแทน” ที่ใช้แทนเลขบัญชีธนาคารอยู่ 3 แบบคือ เบอร์โทรศัพท์, เลขประจำตัวประชาชน และหมายเลข e-wallet ซึ่งเราเริ่มเห็นผู้ให้บริการ e-wallet หลายเจ้าก็เปิดตัวบริการโอนเงินพร้อมเพย์กันบ้างแล้ว

No Description

คุณสมคิดมองว่าเลขประจำตัวประชาชนเป็น “ข้อมูลพึงสงวน” ที่ไม่ควรให้คนอื่นรู้ และควรใช้สำหรับการรับเงินจากหน่วยงานภาครัฐเป็นหลัก ไม่ควรใช้พร่ำเพรื่อ ส่วนเบอร์โทรศัพท์เป็นข้อมูลที่เหมาะกว่าสำหรับการบอกคนอื่นให้โอนเงินมาหาเรา

อย่างไรก็ตาม เบอร์โทรศัพท์ก็ยังมีประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัว สมมติว่าเราสร้าง QR Code สำหรับรับเงินพร้อมเพย์ โดยใช้เบอร์โทรศัพท์แทนตัว คนที่รู้วิธีการก็สามารถสแกน QR Code เพื่ออ่านค่าเบอร์โทรศัพท์กลับคืนมาได้

ส่วนหมายเลข e-wallet ในระบบพร้อมเพย์ ในทางเทคนิคแล้วมี 15 หลัก แต่พร้อมเพย์จะสนใจแค่ 3 หลักแรกว่าเป็นของผู้ให้บริการ e-wallet รายใด (กระบวนการคือธุรกรรมจะส่งผ่านบริษัทกลาง ITMX ที่จะดูแค่เลข 3 หลักแรก แล้วส่งธุรกรรมต่อไปยังผู้ให้บริการเป็นคนประมวลผล) ตัวเลขอีก 12 หลักที่เหลือเป็นสิ่งที่ผู้ให้บริการไปจัดการกันเอง จะใช้เป็นอะไรก็ได้ จะเข้ารหัสตัวเลขเพื่อไม่ให้มีใครรู้ว่าหมายถึงอะไรก็ได้

แนวทางของ KBank จึงมองว่าหมายเลข e-wallet เป็นทางเลือกที่ปลอดภัยและเป็นส่วนตัวมากกว่า บวกกับ KBank ก็มีใบอนุญาตให้บริการ e-wallet อยู่แล้ว (ในชื่อ K+ Wallet) จึงเลือกใช้แนวทางนี้สำหรับบริการดิจิทัลในเครือของตัวเอง

ลูกค้าใช้ K Plus ร้านค้าใช้ K Plus Shop

สมการของ KBank จะมีแอพมือถือ 2 ตัวใช้คู่กัน ฝั่งลูกค้าหรือบุคคลทั่วไปใช้แอพ K Plus ที่รู้จักกันดีในวงกว้างอยู่แล้ว แต่ในฝั่งของร้านค้ากำลังมีแอพตัวใหม่ชื่อ K Plus Shop ที่ออกแบบมาให้ร้านค้ารับจ่ายเงินผ่านระบบดิจิทัลได้สะดวกขึ้น

หมายเหตุ: ปัจจุบัน K Plus Shop ยังไม่เปิดให้ใช้งานในวงกว้าง เพราะมีสถานะกำลังทดสอบอยู่ใน regulatory sandbox ของธนาคารแห่งประเทศไทย จึงมีร้านค้าในบางพื้นที่เท่านั้น เช่น จตุจักร สยามสแควร์ ที่มีสิทธิใช้งาน แต่เมื่อธนาคารแห่งประเทศไทยอนุมัติให้พ้นจาก sandbox เมื่อไร ก็จะเปิดให้คนทั่วไปใช้งานได้ทันที

No Description

K Plus Shop เป็นแอพที่ออกแบบมาสำหรับร้านค้า มีฟีเจอร์พื้นฐานตั้งแต่ดูสถิติการจ่ายเงินของลูกค้า ระบบแจ้งเตือนบนหน้าจอว่าลูกค้าจ่ายเงินเข้ามาแล้ว (ไม่ต้องพึ่งการแจ้งเตือนผ่าน SMS) การตรวจสอบว่าเป็นการจ่ายเงินของลูกค้าคนใด (ไม่ต้องโอนติดเศษสตางค์อีกต่อไป) ระบบเก็บสถิติยอดขายในแต่ละวัน ไปจนถึงระบบรับพรีออเดอร์สินค้า และการเก็บแต้มของสมาชิก

อธิบายง่ายๆ ว่าเป็นโซลูชันครบวงจรสำหรับร้านค้าปลีกทั่วไป ไม่ใช่แค่เรื่องการโอนเงิน-จ่ายเงินเพียงอย่างเดียว

No Description

No Description

K Plus คุยกับ K Plus Shop ด้วย API พิเศษ

ผู้ใช้ K Plus สามารถจ่ายเงินให้ร้านค้าใดๆ ก็ได้ผ่านระบบพร้อมเพย์ตามปกติ ส่วนร้านค้าที่ใช้ K Plus Shop ก็รับการจ่ายเงินจากลูกค้าคนใดก็ได้ผ่านพร้อมเพย์ โดยจะเป็นธนาคารใดก็ได้

แต่ถ้าหากผู้ใช้ K Plus มาเจอกับร้านค้าที่ใช้ K Plus Shop ก็จะมีฟีเจอร์พิเศษเพิ่มเข้ามาอีกหลายอย่าง ที่ชัดเจนที่สุดคือถ้าลูกค้าโอนเงินให้ร้านค้าแล้วโอนผิด หรือมีการเปลี่ยนแปลงออเดอร์ ฝั่งของร้านค้าสามารถกด “คืนเงิน” ให้ลูกค้าได้ทันที และเงินจะกลับคืนบัญชีของลูกค้าตอนนั้นเลย

ฟีเจอร์อื่นที่เพิ่มเข้ามาคือ ลูกค้า K Plus จะเห็นภาพของร้านค้าที่ใช้ K Plus Shop ก่อนจ่ายเงิน เพื่อยืนยันว่าเป็นร้านนี้จริงๆ (หรือกรณีที่จ่ายเงินแท็กซี่-มอเตอร์ไซค์รับจ้าง ก็เป็นหน้าของคนขับได้เช่นกัน)

เหตุผลที่ทำแบบนี้ได้ เป็นเพราะแอพ K Plus กับ K Plus Shop จะคุยกันเองผ่าน API พิเศษของธนาคารเอง โดยในระบบของพร้อมเพย์ (อ่านบทความ มีอะไรอยู่ใน PromptPay QR แกะสเปค QR ประกอบ) มีฟิลด์หรือ “แท็ก” สำหรับการจ่ายเงินอยู่ 3 แบบคือ

  • Tag 29 สำหรับการโอนเงิน (transfer)
  • Tag 30 สำหรับการชำระบิล (bill payment)
  • Tag 31 สำหรับ API เฉพาะแต่ละธนาคาร

No Description

กรณีของธนาคารกสิกรไทย ได้เลือกใช้ Tag 31 เป็นหลักในการคุยกันระหว่างแอพของธนาคารเอง ทำให้การสื่อสารระหว่าง K Plus และ K Plus Shop มีฟีเจอร์มากกว่าการโอนเงินพร้อมเพย์ปกติ

API ของธนาคารกสิกรไทย จะเปิดให้หน่วยงานอื่นๆ หรือสตาร์ตอัพเข้ามาใช้งานได้ในอนาคต โดยไม่คิดค่าบริการ ปัจจุบันมีแอพ e-wallet เข้ามาเชื่อมต่อแล้วหนึ่งตัวคือ AIS mPay

Beyond QR อนาคตของการจ่ายเงินไม่ได้มีแค่ QR Code

ตอนนี้การสื่อสารระหว่าง K Plus และ K Plus Shop ยังต้องผ่าน QR Code ตามสเปกของพร้อมเพย์ ยังต้องใช้วิธีสแกนโค้ดระหว่างกันอยู่ แต่ในอนาคตก็มีเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ช่วยให้แอพสองฝั่งสื่อสารกันได้แบบไม่ต้องมี QR

KBank เรียกแนวทางนี้ว่า Beyond QR ซึ่งก็เริ่มทดสอบเป็นการภายในบ้างแล้ว เช่น การคุยกันผ่าน Bluetooth LE (Beacon), การคุยกันด้วยเสียงความถี่สูงที่มนุษย์ไม่ได้ยิน (ultrasonic) หรือการคำนวณพิกัดว่าอยู่ใกล้เคียงกัน แล้วสื่อสารผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ตกันตามปกติ

ในมุมของผู้ใช้งานก็ไม่ต้องทำอะไรมาก แค่เปิดแอพ K Plus ขึ้นมาก็จะเห็นว่ามีจุดรับจ่ายใดบ้างอยู่ใกล้เคียงในบริเวณนั้น แล้วกดจ่ายได้ทันที

No Description

K Plus Lifestyle ไม่ใช่แค่การเงิน แต่ครอบคลุมไลฟ์สไตล์ลูกค้า

นอกจากฟีเจอร์ใหม่ๆ ในเชิงเทคนิคแล้ว การที่ KBank กำลังจะมีฐานผู้ใช้ K Plus ระดับสิบล้านคน จึงมองว่านี่คือแพลตฟอร์มที่สามารถต่อยอดได้

สิ่งแรกที่จะเกิดในปีนี้คือ K Plus Lifestyle หรือการเปิดให้ร้านค้า-ธุรกิจต่างๆ เข้ามานำเสนอบริการหรือผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้าของ KBank โดย KBank มองว่าตัวเองเป็นแพลตฟอร์มที่ธุรกิจสามารถเข้ามา integrate บริการกันได้ง่าย

No Description

อีกอย่างที่ KBank กำลังทดลองทำคือการใช้ machine learning ช่วยจับคู่ระหว่างลูกค้ากับสินค้าที่น่าจะเหมาะสม (machine commerce) และสามารถขายผ่านแอพ K Plus ได้ทันที ตอนนี้ก็ทดลองบ้างแล้วกับพนักงานของธนาคารกสิกรไทย แต่ยังไม่เปิดให้คนนอกใช้งานเพราะยังติด sandbox อยู่เช่นกัน

No Description

แนวทางการใช้ AI ยังไม่จบแค่การขายของ อีกโครงการหนึ่งของ KBank คือ machine lending หรือการปล่อยกู้สินเชื่อส่วนบุคคลให้ลูกค้า K Plus โดยอิงจากฐานข้อมูล big data ที่ธนาคารรู้ข้อมูลธุรกรรมของลูกค้าอยู่แล้ว และประเมินความเสี่ยงได้ว่าลูกค้ามีโอกาสจ่ายคืนเงินกู้มากน้อยแค่ไหน

ทาง KBank มองว่าการกู้เงินในปัจจุบันคือลูกค้าไปขอกู้จากธนาคาร แต่ในอนาคต ธนาคารจะเป็นคนเสนอเงินกู้ให้ลูกค้าเองผ่านแอพ และถ้าหากลูกค้าตกลงขอกู้ กระบวนการอนุมัติเงินกู้จะต้องเป็นไปอย่างอัตโนมัติและเสร็จภายในเวลาไม่กี่นาที แล้วเงินจะต้องโอนเข้าบัญชีลูกค้าทันที เป็นประสบการณ์ที่แตกต่างจากการกู้เงินในปัจจุบันที่อาจต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์

No Description

from:https://www.blognone.com/node/95677

กสิกรบอก แอพ K PLUS จะเปิดให้ใช้ผ่าน Wi-Fi เร็วๆ นี้, รองรับการสแกนนิ้วบน Android

วันนี้ Blognone มีโอกาสพูดคุยกับทีมงานของ KBTG บริษัทด้านเทคโนโลยีของธนาคารกสิกรไทย เพื่อรับฟังแผนงานด้านไอทีของธนาคารในอนาคต ประเด็นหนึ่งที่ได้สอบถามกับ KBTG คือแอพ K PLUS ต้องเชื่อมต่อผ่าน cellular ทำให้ไม่สะดวกเวลาใช้งานผ่าน Wi-Fi หรือไปใช้งานในต่างประเทศ

คำตอบของ KBTG คือเรื่องนี้กำลังแก้ไขและจะเห็นการเปลี่ยนแปลงช่วงเดือนตุลาคม โดย K PLUS จะอนุญาตให้ใช้งานผ่านเครือข่าย Wi-Fi แต่ผู้ใช้ต้องเป็นคนเปิดใช้เอง (เช่น กดเปิดใช้งานก่อนเดินทางไปต่างประเทศ) และจะใช้งาน Wi-Fi ได้ในระยะเวลาหนึ่ง (ไม่ใช่ตลอดไป) เพื่อรักษาความปลอดภัย แต่ถ้าต้องการใช้งานต่อก็สามารถกดเปิดใช้ได้อีกเรื่อยๆ

ประเด็นอื่นของแอพ K PLUS มีดังนี้

  • ผู้ใช้งาน Android มีสัดส่วน 60%, iOS 40%
  • ฟีเจอร์สแกนนิ้วเพื่อยืนยันตัวตนบน Android กำลังทำอยู่เช่นกัน โดยต้องใช้กับ Android 6.0 ขึ้นไป
  • ปัจจุบัน K PLUS มีผู้ใช้งาน 6.5 ล้านคน และตั้งเป้าว่าปีนี้ต้องเพิ่มเป็น 8 ล้านคน
  • บริการธนาคารออนไลน์ K-Cyber จะไม่เน้นพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ๆ มากนัก แต่จะไปทุ่มให้กับแอพ K PLUS แทน

No Description

from:https://www.blognone.com/node/95652

ประกาศผล 3 ทีมผู้ชนะ TechJam by KBTG 2017 พร้อมโจทย์และความเห็นจากกรรมการ

KBTG บริษัทด้านเทคโนโลยีของธนาคารกสิกรไทย เพิ่งจัดแข่งขัน TechJam by KBTG 2017 รอบชิงชนะเลิศไปเมื่อสุดสัปดาห์ที่ผ่านมา และได้ผู้ชนะเรียบร้อยแล้ว

การแข่งขัน TechJam แบ่งออกเป็น 3 แทร็คคือ Code Track, Data Track, Design Track โดยงานปีนี้มีผู้เข้าร่วมทั้งหมด 594 คน จาก 421 ทีม แบ่งออกเป็นแทร็คต่างๆ ดังนี้

  • Code Track เข้าแข่งขัน 210 ทีม ผู้ชนะคือ ทีม AI shiteru
  • Data Track 146 ทีม ผู้ชนะคือ ทีม M&M
  • Design Track 65 ทีม ผู้ชนะคือ ทีม Consumotive

ผู้ชนะทั้ง 3 ทีมจะได้รางวัลไปดูงานที่ซิลิคอนวัลเลย์ ส่วนรายละเอียดเรื่องโจทย์ของการแข่งขันและผลงานของทีมผู้ชนะ มีดังนี้

No Description

No Description

Code Track

โจทย์รอบสุดท้าย: โจทย์มีหลายข้อ เป็นแนว Algorithm, Data Structure, Optimization ทุกคนจะได้โจทย์เหมือนกัน และ input สำหรับแก้ไขปัญหา จากนั้นให้เขียนโปรแกรมด้วยภาษาอะไรก็ได้ที่ถนัดเพื่อแก้ปัญหา และส่งคำตอบพร้อม source code ให้ระบบตรวจและให้คะแนนอัตโนมัติ โดยคะแนนจะวัดจากความถูกต้อง และคำตอบที่ดีที่สุด

คะแนนความง่าย-ยาก จะไม่ถูกกำหนดโดยกรรมการ แต่ถูกกำหนดโดยผู้แข่งขันทุกคน จากสูตรนี้ ถ้าข้อไหนมีผู้แข่งขันทำได้เยอะ คะแนนเต็มจะน้อย แต่ถ้าผู้แข่งขันทำได้น้อย คะแนนเต็มจะเยอะ

ทีมชนะเลิศ:

  • อันดับ 1: ทีม AI shiteru พีรจิตร ภาสุภัทร, ธนภัทร์ คุ้มสภา
  • อันดับ 2: ทีม GM วัชรพล วัชรวิเศษกุล, มานะ บวรผดุงกิตติ
  • อันดับ 3: ทีม wizard of skn ภัทระ ธีระพงษ์, รชตะ คำพิทักษ์

ความเห็นจากกรรมการ: ทีม AI shiteru สามารถเขียนโปรแกรมเพื่อแก้โจทย์ที่กำหนดได้ โดยได้คำตอบที่ถูกต้อง และ optimize ที่สุด สามารถทำโจทย์ที่ต้องการ exact answer ได้หมด เช่น โจทย์แนวหาเส้นทางที่เป็นไปได้ทั้งหมด โดยจะมี trick ว่าคำตอบจะใหญ่มากจนไม่สามารถ fit ได้ด้วย integer 32 bits, ผู้แข่งขันต้องแก้ปัญหา interger ขนาดใหญ่ของแต่ละ programming language เอง, หรือโจทย์แนว optimization, ทีมที่ชนะเลิศสามารถหาคำตอบที่ดีที่สุด ได้มากกว่าผู้แข่งขันทั้งหมดในงาน

ทีมชนะเลิศ AI shiteru

No Description

บรรยากาศระหว่างการแข่งขัน Code Track

No Description

Data Track

โจทย์รอบสุดท้าย: ให้ผู้เข้าแข่งขันวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนหนึ่ง แล้วนำผลการวิเคราะห์ที่ได้ เพื่อไปทำนายข้อมูลอีกส่วนหนึ่งที่ถูกปิดซ่อนไว้ โดยจะให้ผู้เข้าแข่งขัน พยายามวิเคราะห์เพื่อให้ได้ผลการทำนายที่แม่นยำที่สุด

ในการแข่งขันรอบสุดท้าย ผู้เข้าแข่งขันจะได้รับข้อมูลบัตรเครดิตจำลองและรายการธุรกรรมจำลองเป็นระยะเวลา 18 เดือน ผู้เข้าแข่งขันจะต้องทำข้อมูลที่ได้มาใช้วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าในเดือนที่ 19 โดยมีเป้าหมายคือเพื่อทำนายยอดค่าใช้จ่ายและความถี่ในการใช้บัตร ในแต่ละ 5 หมวดหมู่ (ยานยนต์, เสื้อผ้า, การบริการ, การเดินทาง, สาธารณูปโภค)

การให้คะแนนจะเป็น 2 ส่วน คือ

  • Objective Score 70 คะแนน มาจากความแม่นยำในการพัฒนาโมเดล
  • Subjective Score 30 คะแนน มาจากการสื่อสาร (Communication) 10 คะแนน, ความสามารถด้านเทคนิค (Technical skills) 10 คะแนน และการสร้างคุณค่าทางธุรกิจ (Business value generation) 10 คะแนน

ทีมชนะเลิศ:

  • อันดับ 1: ทีม M&M ธนิพล วัฒนาอาษากิจ, ณพเมธ เนยเมืองปัก
  • อันดับ 2: ทีม Bank1234 วสุ จรีรัตนชาติ, ไม้เอก ธนังคุณานิจ
  • อันดับ 3: ทีม Baseline พัทธมน ดุลยคุปต์, ธนัสม์ปกรณ์ นิยมการ

ความเห็นจากกรรมการ: ผู้เข้าแข่งขันทำการศึกษาข้อมูลที่มีอย่างละเอียด และพบว่าข้อมูลที่มีมีลักษณะไม่หนาแน่น (sparse) บัตรเครดิตบางใบอาจจะไม่มีธุรกรรมเลยในบางเดือน ผู้เข้าแข่งขันจึงเลือกที่จะทำโมเดลสองชั้น โดยชั้นแรก จะทำนายว่าบัตรใบดังกล่าวจะมีธุรกรรมหรือไม่ในเดือนที่ 19 หากผลทำนายปรากฏว่าบัตรจะมีธุรกรรมเกิดขึ้น ก็จะใช้โมเดลชั้นที่ 2 ทำนายจำนวณการใช้งาน และค่าใช้จ่าย ในเดือนที่ 19

การสร้างโมเดลแยกกันทำให้ผู้เข้าแข่งขันสามารถทำนายข้อมูลได้แม่นยำสูงที่สุดในบรรดาทุกทีม นอกจากนี้ ทีมผู้เข้าแข่งขันยังนำเสนอและอธิบายผลงานของตัวเองได้กระจ่างชัด เข้าใจง่าย รวมไปถึงสามารถเสนอแนวทางเพิ่มเติมเพื่อที่จะนำข้อมูลที่มีอยู่ ไปใช้สร้างมูลค่าทางธุรกิจด้านอื่นๆ ได้

ทีมชนะเลิศ M&M

No Description

บรรยากาศระหว่างการแข่งขัน Data Track

No Description

Design Track

โจทย์รอบสุดท้าย: สร้างสรรค์และออกแบบการให้บริการทางการเงินแห่งอนาคต ในรูปแบบที่ถูกใจและสอดคล้องกับ จิตวิญญาณ ความต้องการ มุมมองและรูปแบบการใช้ชีวิตของเหล่า Digital Natives ที่จะทำให้ชีวิตของเขาเหล่านั้น สะดวก ทัดเทียม และเติมเต็มในทุก ๆ ระดับ (functional, emotional และ spiritual) รูปแบบในการนำเสนอผลงานการออกแบบสามารถนำเสนอในรูปแบบใดก็ได้ ที่สามารถนำเสนอแนวความคิดและถ่ายทอดเนื้อหาให้เห็นภาพ เข้าใจ และแสดงถึงคุณค่าที่เกิดขึ้นจากผลงานได้ดีที่สุด

ทีมชนะเลิศ:

  • อันดับ 1: ทีม Consumotive พัทยา อุประ, สรรพวิชญ์ ศิริผล
  • อันดับ 2: ทีม Moon Farm ณัชพล ศิริพานิชกร, ภีศเดช เพชรน้อย
  • อันดับ 3 ร่วม: ทีม Beyond Art and Craft อนุกุล ลีลาภัทรกิจ, ณิชชาภัทร สถิรพิพัฒน์กุล
  • อันดับ 3 ร่วม: ทีม Ratana รตน ลิ่มนรรัตน์, ต้องกมล กสิศิลป์

ความเห็นจากกรรมการ: ผู้ชนะได้สร้างสรรค์งานออกแบบที่ใช้แนวคิดที่แปลกใหม่ (revolutionary) มาเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่มีอยู่เดิมที่กำลังจะตกยุค ให้กลายเป็นรูปแบบการบริการแบบใหม่ ผ่านช่องทางการบริการแบบ Digital ที่ตอบโจทย์ความต้องการอันเป็นเอกลักษณ์ของกลุ่ม Digital Natives ได้อย่างดีทั้งในระดับพื้นฐานและจิตวิญญาณ ผ่าน solution ที่เรียบง่ายสามารถทำได้จริงด้วยการลงทุนที่ไม่สูงจนเกินไป

นอกจากนั้นผู้ชนะยังสามารถนำเสนอแนวคิดและผลงานการออกแบบของพวกเขาได้อย่างครบถ้วนกระชับ ชัดเจน และเต็มไปด้วยสีสันในระหว่างการ pitch ที่มีเวลาอันจำกัดและภายใต้ความเหนื่อยล้าจากการทำงานกันมาแล้วกว่า 20 ชั่วโมง แสดงให้เห็นถึงการเป็นมืออาชีพ ความมุ่งมั่นและ passion ในการทำงานของพวกเขาทั้งสองได้อย่างน่าภูมิใจ

เป็นที่น่าสังเกตว่าผู้ที่ได้รับรางวัลชนะเลิศของ Design Track ในครั้งนี้ ไม่ได้เป็นผู้ที่เรียนด้านออกแบบมาตั้งแต่ต้น แต่เป็นมืออาชีพในรูปแบบที่เรียกว่า Inter Disciplinary คือผู้ที่มีการศึกษาและความเชี่ยวชาญในรูปแบบที่ผสมผสานความรู้ ความสามารถและประสบการณ์จากหลายแขนงไว้ในคนเดียวกัน

ผู้ชนะ คนแรก จบการศึกษาระดับปริญญาตรี ด้านนิเทศศาสตร์และกำลังศึกษาระดับปริญญาโทด้านศึกษาศาสตร์ ในขณะที่ทำงาน และสนใจเรียนรู้ด้าน User Experience Design อีกคนหนึ่งจบการศึกษาระดับปริญญาตรี ด้านเศรษฐศาสตร์และปริญญาโทด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ โดยปัจจุบันสนใจและทำงานด้าน User Interface Design

ภาพดังกล่าว สอดคล้องกับแนวทางในการสร้างทีมและการทำงานในรูปแบบใหม่ ภายใต้แนวคิดของ Design Thinking ที่เชื่อว่า การสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างมีประสิทธิภาพจะเกิดขึ้นได้จากกลุ่มคนหลายอาชีพที่มาทำงานร่วมกัน โดยทีมงานในอุดมคติควรประกอบดัวย สมาชิกที่เป็น Inter Disciplinary มีความหลายหลายทางความคิดและความเชี่ยวชาญภายในทีม อันจะก่อให้เกิดความคิดที่แปลกใหม่ที่มีความนอกกรอบอย่างสร้างสรรค์ และได้มาจากพื้นฐานของความหลากหลายทางมุมมองของคนในทีมนั้นเอง

สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการทางด้านบุคลากรที่กำลังเปลี่ยนไป เนื่องจากความเปลี่ยนแปลงของรูปแบบการทำงานในยุคแห่งการพัฒนาเศรษฐกิจเชิงนวัตกรรม และยังชี้ให้เห็นถึงของโหว่ในระบบศึกษาที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบัน อันถูกออกแบบมาในยุคปฏิวัติอุตสาหกรรมที่เน้นการสร้างบุคลากรที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Single-discipline Expert) เป็นหลัก
ในยุคของการปฏิวัติทางนวัตกรรม ที่ทุกภาคธุรกิจ กำลังถูกเปลี่ยนแปลงและ Disrupted โดยนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและรูปแบบทางธุรกิจใหม่ ๆ นั้น ภาคการศึกษาจำเป็นที่จะต้องถูกเปลี่ยนแปลงและ Disrupted เช่นกัน เช่น การผลิตบุคลากรในรูปแบบใหม่ ที่มีความเหมาะสมกับรูปแบบและสภาพแวดล้อมในการทำงานในยุคปัจจุบัน บุคลากรที่เป็น Inter Discipline ที่มีความสามารถคิดนอกกรอบอย่างสร้างสรรค์แบบ Divergence และบุคลากรที่มีจิตวิญญาณ รวมทั้งแนวคิดแบบ Entrepreneur เป็นต้น

ทีมชนะเลิศ Consumotive

No Description

บรรยากาศระหว่างการแข่งขัน Design Track

No Description

from:https://www.blognone.com/node/95078

กสิกรไทยเปิดบริการ K PLUS SHOP ร้านค้ารับจ่ายได้ไม่มีค่าธรรมเนียม เตรียมรับ Alipay, WeChat Pay

ธนาคารกสิกรไทยเปิดตัวแอป K PLUS SHOP สำหรับร้านค้าที่ต้องการรับเงินจากลูกค้าธนาคารกสิกรไทย ที่ใช้แอปธนาคารใดก็ได้

ตัวแอป K PLUS SHOP จะสร้าง QR เพื่อให้ลูกค้าสามารถสแกนจ่ายได้ เพียงแค่เจ้าของบัญชีร้านค้าต้องเป็นผู้ใช้แอป K PLUS อยู่ก่อน ตอนนี้ทางกสิกรเจาะบางพื้นที่ เช่น สยามสแควร์, จตุจักร, ประตูน้ำ มีร้านค้ารองรับ K PLUS SHOP แล้วถึง 10,000 ร้านค้าและคาดว่าจะเพิ่มถึง 200,000 ร้านค้าในปีนี้ โดยตอนนี้มีโปรโมชั่นเงินคืนทั้งฝั่งร้านค้าและฝั่งลูกค้าเพื่อจูงใจ

ในอนาคต K PLUS SHOP จะสามารถรับการจ่ายเงินจากต่างประเทศ ทั้ง Alipay และ WeChat Pay ได้ต่อไปอีกด้วย

ที่มา – จดหมายข่าวธนาคารกสิกรไทย

alt="upic.me"

alt="upic.me"

from:https://www.blognone.com/node/94874

ธนาคารกสิกรไทยจับมือ IBM เปิดตัวบริการทำหนังสือค้ำประกันบนบล็อกเชน

ธนาคารกสิกรไทยประกาศเปิดบริการทำหนังสือค้ำประกันบนเทคโนโลยีบล็อคเชนเป็นเจ้าแรกของโลก โดยอาศัยเทคโนโลยีบล็อคเชนจาก IBM ผ่านโครงการ Hyperledger หลังทดสอบการให้บริการบน Regulatory Sandbox ของธนาคารแห่งประเทศไทยไปก่อนหน้านี้แล้ว

บริการนี้จะช่วยให้หน่วยงานต่างๆ ที่มีลูกค้าจำนวนมาก สามารถเชื่อมโยงเอกสารหนังสือค้ำประกันของคู่ค้าทั้งหมดบนมาตรฐานเดียว ไม่ต้องใช้กระดาษ ปลอดภัย ตรวจสอบได้และปลอมแปลงยาก โดยทางกสิกรไทยระบุว่าระบบถูกออกแบบมาให้เอื้อกับการเชื่อมต่อไปยังเครือข่ายธนาคารต่างๆ ได้ในอนาคตด้วย

ทางกสิกรไทยคาดว่าปีนี้ปีนี้จะมีการออกหนังสือค้ำประกันผ่านระบบอิเล็กทรอนิคส์ราว 20% และคาดว่าปีหน้าจะเพิ่มเป็น 35% โดยเป็นสัดส่วนที่ใช้ผ่านบล็อกเชนอยู่ที่ 5%

ที่มา – งานแถลงข่าว

from:https://www.blognone.com/node/94048