ธนาคารตื่นใช้ AI แก้โมบายแบงกิ้งล่ม เปิดสถิติครึ่งปีระบบขัดข้อง 30 ครั้ง
เปิดสถิติแอพธนาคารล่มครึ่งปีแรกกว่า 30 ครั้ง เสียเวลาแก้รวม 81 ชั่วโมง ไอบีเอ็ม เผย 3 สาเหตุหลัก ปริมาณการใช้งาน ปัญหาอุปกรณ์ และการโจมตีทางไซเบอร์ ระบุแบงก์เริ่มตื่นตัวนำ AI ช่วยแก้คาดการณ์ปัญหาล่วงหน้า
ข้อมูลของธนาคารโลก (World Bank) พบว่าไทยนั้นมีประชากรที่เข้าถึงบริการธนาคารบนมือถือ (Mobile Banking) เกือบ 96% โดยที่ผ่านมาเกิดปัญหาระบบแอพโมบายแบงก์กิ้งของธนาคารล่มบ่อยครั้งจนติดเทรนด์ในทวิตเตอร์ โดยรายงานล่าสุดของธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) พบว่าครึ่งแรกของปีนี้ มีปัญหาการขัดข้องแอพพลิเคชันของธนาคารทุกแห่ง รวมกว่า 30 ครั้ง และเสียเวลาแก้ไขรวมกันกว่า 81 ชั่วโมง
อันดับหนึ่ง คือ ธนาคารทหารไทยธนชาต มีเหตุขัดข้องถึง 12 ครั้ง รวมเวลาที่ระบบล่มกว่า 38 ชั่วโมง อันเนื่องมาจากปัญหาสะสมในการควบรวมกิจการระหว่างธนาคารทหารไทย กับธนาคารธนชาตเข้าด้วยกัน รวมถึงธนาคารยังยกเครื่องระบบแอพพลิเคชันและส่วนประกอบต่างๆ ใหม่ทั้งหมด
อันดับที่ 2 ธนาคารกรุงเทพ จำกัด เกิดปัญหาระบบล่ม 3 ครั้ง รวมเวลาระบบล่ม 22 ชั่วโมง ขณะที่ธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) ระบบล่มจำนวน 8 ครั้ง รวมระยะเวลาประมาณเกือบ 7 ชั่วโมง ส่วนธนาคารกรุงไทย จำกัด ระบบล่มไป 3 ครั้ง ระยะเวลา 5 ชั่วโมง และธนาคารกรุงศรีอยุธยา ระบบล่ม 1 ครั้ง ระยะเวลา 4 ชั่วโมง ขณะที่ธนาคารกสิกรไทย จำกัด ระบบล่ม 1 ครั้ง ระยะเวลาไม่ถึง 1 ชั่วโมง ส่วนธนาคารซีไอเอ็มบีไทย และธนาคารซิตี้แบงก์ ระบบล่มรายละ 1 ครั้ง รวมระยะเวลาประมาณ 2 ชั่วโมงเช่นเดียวกัน
นางสาวภาวศุทธิ์ ศรีวิโรจน์ รองกรรมการผู้จัดการ กลุ่มธุรกิจไอบีเอ็ม ซอฟต์แวร์ บริษัทไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด กล่าวกับ “ฐานเศรษฐกิจ” ว่าวันนี้แอพพลิเคชันคือหัวใจสำคัญของธุรกิจ โดยการศึกษาชี้ให้เห็นว่าการที่แอพโหลดช้าลงเพียงแค่ 1 วินาที สามารถทำให้อัตราส่วนของการใช้บริการ หรือ คอนเวอร์ชันของลูกค้าลดลงได้ถึง 7% และความพึงพอใจของลูกค้าลดลงถึง 16%
โดยสาเหตุหลัก 3 ประการของการที่ระบบหรือแอพต่างๆ หยุดชะงัก หรือ แอพล่ม อาทิ 1.เวิร์กโหลดหรือปริมาณการใช้งานที่พุ่งสูง 2.การหยุดชะงักอันเกิดจากปัญหาฮาร์ดแวร์ ระบบ หรือแอพพลิเคชัน อาทิ ระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที ฮาร์ดแวร์ เน็ตเวิร์ค หรือคอมโพเนนท์ต่างๆ มีปัญหา, ปัญหาเกี่ยวกับแอพพลิเคชัน ตัวอย่างเช่น แอพพลิเคชันหยุดทำงาน, Certification ต่างๆ หมดอายุ, ถึงเวลาต้องอัพเดทซอฟต์แวร์เวอร์ชันใหม่หรือตั้งค่าต่างๆ ใหม่ และ ล็อกธุรกรรมหรือการบันทึกธุรกรรมสำหรับฐานข้อมูลเต็ม ทำให้ไม่สามารถสำรองไฟล์บันทึกธุรกรรมเพิ่มได้ และปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น การถูกอาชญากรไซเบอร์เจาะระบบหรือโจมตีด้วยมัลแวร์ การถูกโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ หรือการถูกเจาะข้อมูลอันนำสู่เหตุข้อมูลรั่ว เป็นต้น
โดยขณะนี้ธนาคารเริ่มตื่นตัว กับการนำปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI มาช่วยแก้ปัญหาระบบหรือแอพต่างๆ หยุดชะงัก ซึ่ง AI จะเข้ามาช่วยแก้ปัญหาใน 3 ส่วนหลักๆ คือ การสังเกตการณ์ความผิดปกติต่างๆ (Observability) โดยระบบ AI อย่าง Instana สามารถทำหน้าที่สังเกตและเชื่อมโยงบริบทของส่วนประกอบในแต่ละส่วนโดยอัตโนมัติ พร้อมวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้นจากข้อมูลทั้งหมดที่มี (ไม่ใช่แค่จากข้อมูลที่สุ่มมา) ช่วยให้ทีมไอทีหรือ DevOps สามารถระบุสาเหตุที่แท้จริงของปัญหาแบบเรียลไทม์ และแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นได้ทันที ไม่ว่าระบบและแอพพลิเคชั่นเหล่านั้นจะมีความซับซ้อนมากเพียงใด
การเพิ่ม-ลดทรัพยากรตามปริมาณการใช้งาน (Optimization) โดยระบบ AI อย่าง Turbonomic สามารถวิเคราะห์ได้ว่าทรัพยากรไอทีที่รองรับระบบหรือแอพนั้นๆ อยู่มีอยู่อย่างเพียงพอหรือไม่ หากต้องเพิ่มขยายทรัพยากร (scale up/out) ระบบก็จะแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติว่าต้องจัดเตรียมทรัพยากรเท่าไรเพื่อรองรับการทำงานที่เพิ่มขึ้น จึงลดความเสี่ยงที่อาจจะเกิดกับธุรกิจ จากการที่ระบบต่างๆไม่สามารถใช้งานได้
และการแสดงแนวทางแก้ปัญหาเชิงรุก (Proactive Resolution) โดยระบบ AIOps จะสามารถให้มุมมองเชิงลึกเชิงคาดการณ์ เชื่อมโยงแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกันเพื่อตรวจจับสิ่งผิดปกติ คาดการณ์ปัญหาที่จะเกิดขึ้น โดยตัดสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องทิ้งไป และรวบรวมสิ่งที่เกี่ยวข้องกันไว้เป็นชุดข้อมูลเดียว เพื่อดำเนินการแก้ไขล่วงหน้าอย่างถูกต้องและแม่นยำ ลดความเสี่ยงที่จะเกิดผลกระทบต่อลูกค้าและธุรกิจ พร้อมติดตามการทำงานของระบบและแจ้งเตือนความผิดปกติได้โดยอัตโนมัติ