ในช่วงเวลานั้นองค์กรเริ่มมีการลงทุนในสิ่งที่เรียกว่า data lake ที่เปรียบเสมือนถังข้อมูลขนาดใหญ่ที่เก็บข้อมูลหลาย ๆ อย่างผสมกันในนั้น เพราะการจะทำในเรื่องของ data และ AI ได้นั้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญ
ได้มีการจ้าง data scientist/ data engineer จำนวนมากประมาณ 600-800 คน ได้รับการสนับสนุนจากกรรมการธนาคารฯ มีโครงสร้างพื้นฐานที่ดี มีทีมงานที่คอยผลักดันทำเรื่องนี้ให้เกิดขึ้น
นอกจากนี้ยังได้เพิ่มจำนวน data scientist และ data engineer ซึ่งปัจจุบันมีจำนวนอยู่ประมาณพันกว่าคน เพื่อมาร่วมกันสร้างพื้นฐานนี้ให้แข็งแรง
> มุ่งสู่การเป็น AI-First Organization ที่มี AI เป็นหัวหอกในการสร้างรายได้
เป้าหมายของกลุ่ม SCBX ในอีก 5 ปีต่อจากนี้ รายได้ทั้งทางตรงและทางอ้อมประมาณ 75% จะต้องมากจาก AI
ซึ่งเมื่อองค์กรกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน สิ่งที่เกิดขึ้นตามมา คือ พนักงานเริ่มตระหนักถึงความสำคัญที่จะต้องช่วยกันผลักดันให้ AI เป็นวาระหลักในการขับเคลื่อนองค์กร
โดยสองสิ่งที่ SCBX ทำและเป็นประสบการณ์ คือ อย่าไปคาดหวังว่า AI จะเปลี่ยนโลก เรามี data scientist / data engineer พันกว่าคน ถือว่าไม่ใหญ่ เมื่อเทียบกับจำนวนพนักงานของทั้งกลุ่มฯ ที่มีเกือบสามหมื่นคน
ซึ่งเราต้องอย่าไปคาดหวังว่าพันกว่าคนนั้นจะมาเปลี่ยนธุรกิจได้ทั้งหมด เราต้องคาดหวังว่า AI จะสามารถอยู่ได้ทุกที่ หมายถึงสามารถใช้งาน AI ได้ในวงกว้างอย่างแพร่หลาย (Broad AI Adoption) และสามารถสร้างและพัฒนา AI ได้ในเชิงลึกเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน (Deep AI Development) ซึ่งสองสิ่งนี้จะต้องผลักดันให้เกิดขึ้นในองค์กร
เรื่องของการใช้งาน AI ในวงกว้าง (Broad AI Adoption) ผู้บริหารต้องให้การสนับสนุนให้เกิดการใช้งานอย่างแพร่หลาย ทุกวันนี้มีเครื่องมือต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น Generative AI, Microsoft copilot และอื่น ๆ อีกมากมาย
เรามีซีรีส์เวิร์กช็อปที่ทาง Group CEO ลงมาลุยด้วยตนเอง มี CEO ของแต่ละบริษัทลูกเข้ามาร่วม โดยเป็นซีรีส์ที่จะค่อย ๆ สร้างความเข้าใจและผลักดันเรื่อง AI ให้เกิดขึ้นทั้งกรุ๊ปต่อไป”