GDL Group/Ai Fintech Factory
AI FINTECH FACTORY

จากไอเดียธุรกิจสู่ AI ที่ใช้งานจริง

เริ่มจากโจทย์ธุรกิจและเกณฑ์วัดผล เพื่อเปลี่ยน AI จาก PoC ไปสู่ Workflow ที่ใช้งานจริงและขึ้น Production ได้

สิ่งที่คุณจะได้รับ

Use Case Discoveryคัด Use Case ที่มีคุณค่าธุรกิจ
Prototypeทดลองกับข้อมูลและ Workflow จริง
Evaluateวัดคุณภาพ Latency และ Failure Modes
Integrateเชื่อม AI เข้ากับระบบและ Workflow
Operateนำขึ้น Production และดูแลต่อเนื่อง
HOW WE WORK

เริ่มจากปัญหาธุรกิจ แล้วพิสูจน์ด้วยข้อมูล

AI Fintech Factory เป็นวิธีทำงานเพื่อคัดเลือก Use Case, ทำต้นแบบ, วัดผล, เชื่อมระบบ และเตรียม AI สำหรับ Production

DISCOVERProblem & use case
ASSESSData & feasibility
PROTOTYPEPoC / MVP
EVALUATEQuality & risk
INTEGRATEWorkflow & APIs
PRODUCTIONOperate & improve

คำถามที่พบบ่อย

AI Fintech Factory เริ่มจากการเลือกโมเดลหรือไม่?

ไม่ ควรเริ่มจาก business problem, workflow, data และ acceptance criteria ก่อน benchmark โมเดล

PoC ที่ไม่ผ่านถือว่าล้มเหลวหรือไม่?

ไม่ หาก PoC ช่วยตัดสินใจได้ชัดว่า use case ไม่คุ้มหรือยังไม่พร้อม ก็ช่วยลดความเสี่ยงและต้นทุน production

AI use case ต้องใช้ Private AI Platform เสมอหรือไม่?

ไม่เสมอไป deployment ต้องเลือกตามข้อมูล ความเสี่ยง integration และข้อกำหนดขององค์กร

FINANCIAL SERVICES USE CASES

Use Case ที่เชื่อมกับงานจริงของสถาบันการเงิน

01
Credit Memo Copilot

Summarize customer, financial, bureau and collateral information.

02
Loan Application Review

Check completeness, inconsistencies and missing information.

03
Intelligent Document Processing

Classify, extract, cross-check and summarize documents.

04
Enterprise Knowledge Assistant

Search and answer from policy, product and internal knowledge.

05
Collection Copilot

Summarize payment and contact history to support follow-up.

06
Regulatory Assistant

Search requirements with references to source documents.

07
Agent Assist

Find answers, next-best actions and draft service responses.

08
Operations Assistant

Support incident, log, exception and operational reviews.

หมายเหตุ: Use Case เป็นตัวอย่างแนวทางที่แพลตฟอร์มรองรับ การพัฒนาแต่ละ Application ต้องกำหนด scope, data, evaluation และ acceptance criteria แยกกัน
FROM POC TO PRODUCTION

PoC ไม่ใช่จุดจบ

งานที่สำคัญหลังต้นแบบคือ evaluation, security, integration, release control, monitoring และ ownership หลังขึ้น Production

Use Case & Acceptance Criteria
Data & Evaluation
Integration & Security
Release & Monitoring
Production Operations
DELIVERY BOUNDARY

AI Fintech Factory ไม่ได้ขาย PoC อย่างเดียว

เป้าหมายคือช่วยให้แต่ละ use case ไปถึง decision gate ที่ชัดเจน ว่าควรหยุด ปรับ หรือเดินหน้าสู่ Production

Use Case Definition

กำหนด business outcome, users, data, workflow, risk และ acceptance criteria

Prototype & Evaluation

ทำต้นแบบที่ใกล้งานจริงพอให้วัดคุณภาพ latency review effort และ failure modes ได้

Production Path

หากผ่านเกณฑ์ จึงออกแบบ integration, identity, monitoring, release control และ operating ownership

Scope principle: แต่ละ AI application ต้องกำหนดข้อมูล integration acceptance criteria และ commercial scope แยกจาก Private AI Platform
START SMALL

เริ่มจาก Use Case ที่ตัดสินใจได้ ไม่ใช่เริ่มจากโมเดลที่ใหญ่ที่สุด

DISCOVERY

AI Use Case Workshop

จัดลำดับ use case ตาม business value, data readiness, risk และ implementation effort

นัด Use Case Workshop →
PROOF

PoC / Feasibility

กำหนดชุดข้อมูล เกณฑ์วัด และ test scenario เพื่อให้ PoC ตอบคำถามธุรกิจได้จริง

คุยเรื่อง PoC →
PRODUCTION

Industrialization

สำหรับ use case ที่ผ่านเกณฑ์ ออกแบบ integration, controls, monitoring และ release path

ดู Private AI Platform →

สิ่งที่ใช้ประเมินโซลูชัน

Business-firstเริ่มจากโจทย์และ acceptance criteria ก่อนเลือก Model
Decision GatePoC ต้องช่วยตัดสินใจ Stop, Refine หรือ Industrialize
Measuredวัด quality, latency, review effort และ failure modes
Production Pathเชื่อม integration, controls และ operations เมื่อผ่านเกณฑ์
AI DISCOVERY

มีโจทย์ AI แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มตรงไหน?

เริ่มจาก Use Case Discovery และ feasibility assessment ก่อนตัดสินใจลงทุนได้

Start Discovery →