“Auto Intelligence International เดินหน้ายกระดับตลาดอะไหล่และบริการหลังการขายยานยนต์ไทยมูลค่ากว่า 2 แสนล้านบาท ด้วย AI และฐานข้อมูลยานยนต์ แก้โจทย์ความซับซ้อนของข้อมูลอะไหล่กว่า 500,000 รายการ
บริษัท ออโต้ อินเทลลิเจนซ์ อินเตอร์เนชั่นแนล จำกัด (Auto Intelligence International Co., Ltd.) ผู้ให้บริการและพันธมิตรด้านข้อมูลยานยนต์ เดินหน้านำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เข้ามายกระดับอุตสาหกรรมตลาดอะไหล่และบริการหลังการขายยานยนต์อิสระ หรือ Automotive Independent Aftermarket (IAM)
เพื่อแก้ปัญหาความซับซ้อนของข้อมูลและกระบวนการทำงานตลอด Supply Chain พร้อมวางรากฐานสำหรับการพัฒนาอุตสาหกรรมไปสู่ Intelligent Automotive Aftermarket
ตลาด 2 แสนล้าน กับโจทย์ข้อมูลอะไหล่ 5 แสนรายการ
เทพรัตน์ สิริวัฒนาวงศ์ กรรมการผู้อำนวยการ บริษัท Auto Intelligence International กล่าวว่า ปัจจุบันอุตสาหกรรม IAM ในประเทศไทยมีมูลค่าตลาดมากกว่า 200,000 ล้านบาท แต่ภาคธุรกิจยังต้องเผชิญกับความท้าทายสำคัญจากปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูล
หนึ่งในปัญหาหลักคือจำนวนอะไหล่แท้และอะไหล่ทดแทนที่สะสมอยู่ในระบบมากกว่า 500,000 รายการ ทำให้กระบวนการตรวจสอบ ปรับปรุง และจับคู่รหัสอะไหล่กับรถยนต์แต่ละรุ่นให้ถูกต้องแม่นยำเป็นงานที่มีความซับซ้อนสูง
ปัญหาดังกล่าวส่งผลต่อเนื่องตลอดห่วงโซ่ธุรกิจ ตั้งแต่ผู้ค้าส่งและร้านค้าอะไหล่ที่ต้องบริหารสินค้าคงคลังจำนวนมากและแบกรับต้นทุนแฝงจากการจัดเก็บสินค้า ไปจนถึงอู่ซ่อมรถและผู้ให้บริการที่ต้องเสียเวลาในการค้นหา โทรศัพท์สอบถาม และตรวจสอบราคาอะไหล่ก่อนให้บริการลูกค้า
ขณะเดียวกัน เมื่อข้อมูลยานยนต์และธุรกรรมต่างๆ ถูกนำเข้าสู่ระบบดิจิทัลมากขึ้น องค์กรยังต้องเผชิญกับโจทย์เรื่องการบริหารจัดการข้อมูล ความถูกต้องของข้อมูล และการรักษาความปลอดภัย โดยเฉพาะเมื่อต้องการนำ Generative AI เข้ามาใช้กับข้อมูลและองค์ความรู้ภายในองค์กร
เปลี่ยน Data สู่ Parts Intelligence
Auto Intelligence จึงวางยุทธศาสตร์นำ AI เข้ามาเปลี่ยนข้อมูลยานยนต์ที่มีอยู่ให้กลายเป็น Intelligence ที่สามารถนำไปใช้สนับสนุนการทำงานและการตัดสินใจทางธุรกิจได้จริง
หนึ่งในโครงการสำคัญคือการพัฒนา Parts Intelligence Agent เพื่อช่วยให้พนักงานสามารถค้นหา เชื่อมโยง และเข้าถึงข้อมูลอะไหล่และข้อมูลจำเพาะของรถยนต์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น
แทนที่ผู้ใช้งานจะต้องค้นหารหัสอะไหล่ ตรวจสอบข้อมูลรถยนต์ และเปรียบเทียบข้อมูลจากหลายแหล่งด้วยตัวเอง AI จะเข้ามามีบทบาทในการประมวลผลและเชื่อมโยงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เพื่อช่วยลดระยะเวลาการค้นหาและลดความซับซ้อนของกระบวนการทำงาน
เป้าหมายสำคัญจึงไม่ใช่เพียงการสร้าง Chatbot หรือเพิ่มช่องทางในการค้นหาข้อมูล แต่เป็นการนำ AI เข้ามาสร้าง Automotive Intelligence จากฐานข้อมูลที่สะสมอยู่ เพื่อให้ข้อมูลสามารถสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้มากขึ้น
GenAI เปลี่ยนองค์ความรู้เป็นเครื่องมือทำงาน
อีกด้านหนึ่ง Auto Intelligence นำ Generative AI เข้ามายกระดับระบบจัดการองค์ความรู้ภายในองค์กร ผ่าน PXP (Personalized Experience Portal) เพื่อช่วยอ่าน วิเคราะห์ สรุป และแปลงเอกสารประเภท Standard Operating Procedure (SOP) และ Work Instruction (WI) ให้กลายเป็นข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่บุคลากรสามารถเข้าถึงและนำไปใช้ได้ง่ายขึ้น
แนวคิดดังกล่าวมีเป้าหมายทำให้ AI กลายเป็น “Intelligence คู่กาย” ของพนักงาน ช่วยลดเวลาที่ต้องใช้กับการค้นหา ตรวจสอบ และรวบรวมข้อมูล และเปิดโอกาสให้บุคลากรนำเวลาไปใช้กับงานที่สร้างมูลค่ามากกว่า ทั้งการวิเคราะห์ การวางกลยุทธ์ และการให้บริการลูกค้า
Auto Intelligence วางกรอบการสร้างคุณค่าจาก AI ไว้ใน 4 ด้าน ได้แก่ Product, Process, People และ Partners
ในมิติ Product บริษัทมุ่งนำ AI มาพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการด้านข้อมูลยานยนต์ ขณะที่ Process คือการนำ AI และ Automation เข้ามาลดขั้นตอนและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ส่วน People มุ่งเพิ่มศักยภาพของบุคลากรด้วย AI โดยไม่ได้มอง AI เป็นเพียงเครื่องมือทดแทนการทำงานของคน แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้บุคลากรสามารถเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้มากขึ้น ขณะที่ Partners คือการเชื่อมโยงผู้เล่นใน Automotive Ecosystem ให้สามารถทำงานและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
จาก AI Use Case สู่ระบบระดับ Production
อีกโจทย์ที่ Auto_Intelligence ให้ความสำคัญคือ การนำ AI ออกจากขั้นทดลองหรือ Proof of Concept ไปสู่การใช้งานจริงในระดับ Production
เนื่องจากข้อมูลอะไหล่และข้อมูลยานยนต์จำนวนมากถือเป็นสินทรัพย์สำคัญของธุรกิจ การนำ AI มาใช้จึงต้องดำเนินควบคู่ไปกับการวางโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล ความมั่นคงปลอดภัย และ AI Governance เพื่อกำหนดขอบเขตว่าข้อมูลประเภทใดสามารถนำไปใช้กับ AI ได้ รวมถึงควบคุมไม่ให้ข้อมูลสำคัญหรือข้อมูลที่เป็นความลับขององค์กรรั่วไหลไปยังแพลตฟอร์มสาธารณะ
แนวทางดังกล่าวสะท้อนการเปลี่ยนผ่านจากการใช้ Generative AI เป็นเครื่องมือเฉพาะบุคคล ไปสู่ Enterprise AI ที่ถูกเชื่อมเข้ากับข้อมูล กระบวนการทำงาน และระบบขององค์กรอย่างเป็นระบบ
ปลายทางคือ Intelligent Automotive Aftermarket
สำหรับ Auto_Intelligence การนำ AI มาใช้จึงไม่ได้มีเป้าหมายเพียงลดเวลาการค้นหาข้อมูลหรือเพิ่ม Productivity ภายในองค์กร แต่เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ในการเปลี่ยนฐานข้อมูลยานยนต์ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้าน Intelligence สำหรับอุตสาหกรรม Automotive Aftermarket
เมื่อข้อมูลอะไหล่ ข้อมูลรถยนต์ องค์ความรู้ และกระบวนการทำงานสามารถถูกเชื่อมโยงและประมวลผลด้วย AI ได้มากขึ้น ผู้เล่นใน Ecosystem ตั้งแต่ผู้ผลิต ผู้จัดจำหน่าย ผู้ค้าส่ง ร้านอะไหล่ ศูนย์บริการ ไปจนถึงอู่ซ่อมรถ จะสามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นต่อการตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น
ในระยะต่อไป Auto_Intelligence วางเป้าหมายขยายแพลตฟอร์มฐานข้อมูลยานยนต์และนวัตกรรม AI ไปสู่ตลาดในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เพื่อสร้าง Ecosystem ที่เชื่อมโยงข้อมูลและบริการระหว่างผู้เล่นในอุตสาหกรรมเข้าด้วยกัน
นี่จึงเป็นอีกก้าวของการเปลี่ยนผ่านจาก Automotive Data สู่ Automotive Intelligence ซึ่งข้อมูลไม่ได้ทำหน้าที่เพียงบอกว่า “อะไหล่ชิ้นไหนใช้กับรถรุ่นใด” แต่สามารถพัฒนาไปสู่สินทรัพย์ทางธุรกิจที่ช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างรูปแบบบริการใหม่ให้กับอุตสาหกรรมยานยนต์หลังการขายได้ในอนาคต
Featured Image: rawpixel.com
