วันพฤหัสบดีที่ 11 กันยายน พ.ศ. 2551

กรณีศึกษา : การใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญที่บริษัท อเมริกัน เอ็กซ์เพรส

กรณีศึกษา : การใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญที่บริษัท อเมริกัน เอ็กซ์เพรส(American Express)

ในปัจจุบัน ตัวอย่างของงานทางด้านปัญญาประดิษฐ์ (Arificial intelligence) ที่เป็นที่รู้จักกันเป็นอย่างดี คือ ระบบ Authoriszer’s Assistant – ระบบฐานความรู้ที่บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส นำเข้ามาช่วยงานของเจ้าหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตเพื่อให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบงานดังกล่าวเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System) ที่สามารถพิจาณาอนุมัติวงเงินบัตรเครดิตได้อย่างสมบูรณ์แบบถูกนำมาเป็นทางเลือกหนึ่งในการใช้งานด้วยเหตุผลหลายประการ
บัตรเครดิตของอเมริกัน เอ็กซ์เพรส จะแตกต่างจากบัตรเครดิตอื่น ๆ คือจะไม่มีการจำกัดวงเงินบัตรเครดิตของลูกค้าแต่ละคร และลูกค้าจะต้องจ่ายเงินคืนแบบเต็มยอดทุกครั้งที่มีการจัดเก็บ ดังนั้นจึงต้องมีการพิจาณาอนุมัติวงเงินทุกครั้งสำหรับยอดการใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต (ในขณะที่บัตรเครดิตอื่นๆจะมีวงเงินบัตรเครดิตจำกัด และลูกค้าสามารถเลือกจ่ายคืนเพียงยอดเงินขั้นต่ำประมาณ 5 – 10 % ของยอดการใช้จ่ายผ่านบัตร)
ก่อนที่จะใช้ระบบดังกล่าว บริษัทพบว่ามีการนรำบัตรไปใช้ในทางที่ผิดและการอนุมัติการใช้จ่ายแต่ละครั้งไม่ได้กระทำบนพื้นฐานของการตัดสินใจที่ดีเพียงพอ ซึ่งส่งผลให้บริษัทต้องสูญเสียค่าใช้จ่ายไปหลายร้อยดอลล่าร์ นอกจากนั้นระบบเดิมยังล่าช้าและให้ผลลัพธ์จากากรตัดสินใจที่ไม่แน่นอน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว พนักงานระบบใช้ระบบประมวลธุรกรรม (Transaction Proessing facility : TPF) ที่ติดตั้งอยู่บนเครื่องไอบีเอ็ม (IBM) พร้อมทั้งการพิจารณาของตนเองในการอนุมัติยอดการใช้จ่ายแต่ละครั้ง โดยค้นหาข้อมูลการใช้จ่ายที่ผ่านมาของลูกค้าแต่ละคนซึ่งมีเป็นจำนวนมากจากฐานข้อมูลไอเอ็มเอส (IMS) ที่อยู่ในเครื่อง
ในปี 1984 ผู้บริหารของบริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส ได้ตัดสินใจที่จะปรับปรุงระบบการอนุมัติวงเงินใหม่ เมื่อระบบผู้เชี่ยวชาญถูกกำหนดให้เป็นแนวทางในการพัฒนาแบบจำลองเบื้องต้นของระบบใหม่ – ระบบต้นแบบ (Prototype) – ในเวลาประมาณ 1 ปี ระบบใหม่ดังกล่าวเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้งานชนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องไอบีเอ็ม (IBM) ที่ใช้เดิม เพื่อดึงดูดข้อมูลจากลูกค้าจากฐานข้อมูลไอเอ็มเอส (IMS) ที่มีอยู่แล้วมาประกอบการตัดสินใจของระบบ
ในการซื้อสินค้าผ่านบัตรเครดิตแต่ละครั้ง เมื่อทางร้านค้าติดต่อบริษัทให้มีการพิจารณาอนุมัติยอดการใช้จ่าย ระบบผู้เชี่ยวชาญจะไปดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลมาอย่างรวดเร็ว ประเมินผล และตัดสินใจ หรือให้คำแนะนำ ว่าควรจะอนุมัติยอดการใช้จ่ายดังกล่าวหรือไม่ ปัจจัยหลักที่ระบบใช้การพิจารณาประกอบด้วย ยอดค่าใช้จ่ายที่ยังไม่ได้ชำระ (ยอดที่ปรากฏในแจ้งหนี้ล่าสุด) ประวัติการใช้จ่ายที่ผ่านมาพฤติกรรมในการซื้อสินค้า และปัจจัยสิ่งที่เกี่ยวข้อง หากมีการแจ้งเตือนถึงความไม่ชอบมาพากลจากระบบเกิดขึ้น ระบบจะขอให้ร้านค้าให้ข้อมูลเพิ่มเติมของลูกค้า เช่น ข้อมูลที่ใช้ในการระบุตัวตนของลูกค้า หรือเลขประจำตัวประชาชน เป็นต้น
ประมาณ 1 ใน 4 ของธุรกรรมทั้งหมดที่พิจารณาด้วยระบบ Authoriszer’s Assistan ดังกล่าว สามารถดำเนินการได้จนกระบวนการโดยไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์อนุมัติให้กับร้านค้าได้โดยตรง แต่สำหรับธุรกรรมที่เหลืออีก 3 ใน 4 ระบบจะส่งผ่านการตัดสินใจให้เจ้าหน้าที่ คำแนะนำที่จะใช้ในการพิจารณาอนุมัติหรือปฎิเสธ และข้อมูลที่ใช้ประกอบการตัดสินใจที่ดึงมาจากฐานข้อมูลเรียบร้อยแล้ว หากเหน้าที่ไม่เห็นด้วยกับการตัดสินใจของระบบ เจ้าหน้าที่ก็สามารถใช้การตัดสินใจของตนเองแทนได้
เมื่อเจ้าหน้าที่และระบบผู้เชี่ยวชาญทำงานร่วมกันในการตัดสินใจ ระบบสามารถลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลลงได้ 20 % และลดยอดหนี้เสียลงได้ถึง 50 %เพื่อที่จะพัฒนาฐานความรู้ (Knowledge Base) ดังกล่าว ผู้พัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญใช้แนวทางของการใช้กฎเกณฑ์ต่าง ๆเป็นพื้นฐาน (Rule – Base) ดังกล่าว ผู้พัฒนาระบบจะต้องสัมภาษณ์เจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตที่ทำงานดีที่สุด 5 คนจากเมืองฟอร์ดเลาเดอร์เดล รัฐฟลอริดาและสร้างฐานความรู้ที่มีกฎเกณฑ์ในการพิจารณาถึง 520 ข้อ หลังจากที่มีการปรับแก้ระบบ กฎเกณฑ์ในการฐานความรู้ได้โดยขยายออกไปจนมีจำนวน 800 ข้อ ผู้จัดการแผนกพิจารณาอนุมัติวงเงินบัตรเครดิตกล่าวว่า “เราเริ่มต้นจากสถานการณ์ที่มีจำนวนจำกัดที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าบางกลุ่มหรือบางกรณีก่อน แล้วจึงขยายขอบเขตออกดไปจนสามารถครอบคลุมทุกสนถานการณ์ได้”
ปัจจุบันนี้ ระบบ AuthorisZer’s Assistant ยังคงใช้งานอยู่ และสนุบสนุนของเจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต 300 คนทั่วโลก ฐานความรู้ของระบบถูกปรับแก้ปรับปรุงอยู่ตลอดเวลานอกจากการให้บริการด้านบัตรเครดิต บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส ยังให้บริการด้านการเงินอีกหลากหลายรูปแบบ รวมถึง กองทุนการเงินและการประกันในทศวรรษ 1990 ซึ่งเป็นที่มีการเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ เกิดขึ้นมากมายนั้น เป็นช่วงเวลาที่บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรส และสาขาทั่วโลกประสบกับความยากลำบากทางด้านการเงิน เหตุผลหนึ่งก็คือการพัฒนาระบบสารสนเทศ – รวมถึงระบบ Authoriszer’s Assisstant ด้วย – และมีการบูรณาการระบบที่ใช้ในหลายแผนกเข้าด้วยกัน บริษัทอเมริกัน เอ็กซ์เพรสเป็นบริษัทที่มีความสนใจในการนำเทคโนโลยีสารสนเทศมาใช้ในการปฏิบัติงานและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน(ที่มา : Paker & Case , 1993)

คำถาม

1. ระบบ Authoriszer’s Assistant ช่วยปรับปรุงกระบวนการพิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตอของบริษัท อเมริกันเอ็กซ์เพส อย่างไร
- สามารถช่วยงานของเจ้าหน้าที่ที่มีหน้าที่พิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิต เพื่อให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบงานดังกล่าวเป็นผู้เชี่ยวชาญ ที่สามารถพิจรณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตได้อย่างสมบูรณ์แบบถูกนำมาเป็นทางเลือกหนึ่งในการใช้งานด้วยเหตุผลหลายประการ

2. จงบอกข้อดีที่ระบบ Authoriszer’s Assistant ที่ถูกนำมาใช้ประเมินพฤติกรรมในการซื้อสินค้าในระหว่างการตัดสินใจเพื่อพิจารณาอนุมัติวง หรือให้คำแนะนำ
- สามารถดำเนินการได้จนจบกระบวนการโดยไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์ร่วมด้วย

3.ท่านคิดว่าระบบ Authoriszer’s Assistant ช่วยสนับสนุนการบริการลูกค้าหรือไม่ จงให้เหตุผลประกอบ
- ช่วยสนับสนุนการบริการลูกค้าจะไม่มีการจำกัดวงเงินบัตรเครดิตของลูกค้าของแต่ละคนและลูกค้าจะต้องจ่ายเงินคืนแบบเต็มยอดทุกครั้งที่มีการเรียกเก็บ

4. ข้อมูลที่ได้จากระบบ Authoriszer’s Assistant จะถูกใช้แผนกลงทุนและประกันของบริษัทได้อย่างไร และข้อมูลจากแผนกส่งเสริมการลงทุนและประกันจะถูกใช้ในการให้คำแนะนำของระบบ Authoriszer’s Assistant ได้อย่างไร
- ระบบ Authoriszer’s Assistant สามารถดำเนินการได้จนจบกระบวนการโดยไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์ร่วมด้วย ต่างจากระบบเครือข่ายนิวรอน (Neuron Network) และข้อมูลจากแผนกส่งเสริมการลงทุนและประกันจะถูกใช้ในการให้คำแนะนำของระบบ Authoriszer’s Assistant โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องเลย เพราะระบบสามารถดำเนินการได้จนจบกระบวนการโดยไม่จำเป็นต้องใช้การพิจารณาของมนุษย์ร่วมด้วย

5.ระบบเครือข่ายนิวรอน (Neuron Network) จะช่วยกันปรับปรุงกระบวนการพิจารณาอนุมัติวงเงินค่าใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตได้อย่างไร และจะถูกนำมาใช้ในแผนกส่งเสริมการลงทุนและประกันได้อย่างไร
- ระบบเครือข่ายนิวรอน (Neuron Network) เป็นระบบที่ไม่ได้เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ทั้งหมดแต่จะช่วยประมวลผลหลักๆ และไม่สามารถแก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้ และระบบเครือข่ายนิวรอน (Neuron Network) นำมาใช้ในแผนกส่งเสริมการลงทุนและประกันได้โดยหาผลลัพธ์จากระบบเครือข่ายนิวรอน โดยมีการตัดสินใจของมนุษย์มาตัดสินใจอีกทีหนึ่ง

ไม่มีความคิดเห็น: