ในวันที่แทบทุกองค์กรพูดถึงแต่การจะนำ AI มาปรับใช้กับลูกค้าขององค์กร แต่ประเด็นสำคัญหลายองค์กรมักมองข้ามก็คือ ความพร้อมของลูกค้า เพราะไม่ว่าจะสร้างเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยแค่ไหน ถ้าผู้บริโภค ไม่ใช้ หรือ ไม่ต้องการ ก็จบ ดังนั้น SCBX จึงร่วมกับ Vitamins Consulting & Research และ Ipsos จัดทำรายงาน thAI Consumer AI Adoption 2026 ขึ้นมา เมื่อวันที่ 28 มกราคม 2569 เพื่อหาคำตอบว่า คนไทยต้องการให้ AI ช่วยอะไรจริง ๆ?
คนไทยรู้จัก AI แต่ไม่ได้ใช้เต็มที่
จากการสำรวจพบว่า ผู้บริโภคไทย 90% กว่า รู้จัก AI และมากกว่า 80% ใช้งาน AI เป็นประจำอยู่แล้ว (แม้จะไม่รู้ว่ากำลังใช้ AI อยู่ก็ตาม เช่น อัลกอรึทึ่มแนะนำฟีดของแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่าง ๆ) แต่ที่น่าสนใจคือ มีแค่ 16% เท่านั้นที่เป็น ผู้ใช้ AI เต็มศักยภาพ ส่วนใหญ่ยังอยู่ในระดับ ใช้แบบจำกัด เพื่อความสะดวก หรือ เห็นว่าดี แต่ยังไม่กล้าเชื่อ 100%
ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีช่องว่างใหญ่มากระหว่าง “การใช้งาน” กับ “ความเข้าใจและความไว้ใจ”
ทำไมคนไทยถึงยังไม่กล้าใช้ AI เต็มที่?
แม้ 74% จะยอมรับว่า AI ช่วยเพิ่ม Productivity ได้จริง และคนไทย 70% เชื่อว่า AI จะช่วยทำให้เก่งขึ้น แต่ลึก ๆ แล้ว ไม่ใช่ว่าจะไม่มีความกังวลเลยโดย
- 66% กลัว AI ถูกนำไปใช้ในเรื่องผิด ๆ เช่น ใช้ทำ Deepfakes, Fake News เป็นต้น
- 57% กลัวตกงาน กลัวถูก AI มาแทนที่
- 55% กังวลเรื่องความปลอดภัยข้อมูลส่วนตัว
- 44% กังวลเรื่องผลลัพธ์ของ AI มีอคติ
รู้จัก 4 กลุ่มคนไทยยุค AI ที่แบรนด์ต้องเข้าใจ
จากการศึกษา SCBX แบ่งผู้บริโภคไทยออกเป็น 9 กลุ่ม แต่มี 4 กลุ่มหลัก ที่เป็นกลุ่มใหญ่และแบรนด์ต้องให้ความสนใจ ได้แก่
-
Smart Minimalist (36%)
ลักษณะ: ใช้เท่าที่เห็นประโยชน์จริง ไม่ได้คลั่ง AI
สิ่งที่ต้องการ: ความปลอดภัยเป็นอันดับหนึ่ง ต้องการให้ AI ช่วยทำงานน่าเบื่อซ้ำ ๆ ให้แต่ต้องมั่นใจว่าข้อมูลปลอดภัย
-
Skeptical Practitioner (34%)
ลักษณะ: เปิดรับ AI แต่ยังระแวงในบางแง่มุม แม้จะใช้งานเป็นประจำ แต่ยังไม่กล้าวางใจผลลัพธ์
สิ่งที่ต้องการ: ต้องการความมั่นใจว่าผลลัพธ์ถูกต้อง ถ้าแบรนด์ทำให้กลุ่มนี้เชื่อใจได้ จะกลายเป็นลูกค้าที่ดีมาก
- Life Optimizer (5%)
ลักษณะ: เป็น “AI-believers” ที่มีความเชื่อมั่นและไว้ใจใน AI สูง ส่วนใหญ่เป็นพนักงานออฟฟิศ หรือเจ้าของธุรกิจ SME ในเขตกรุงเทพฯ และปริมณฑล
สิ่งที่ต้องการ: อยากได้ AI ที่จัดการแทนให้เลย (Do-It-for-Me) โค้ชช่วยวางแผนความมั่งคั่ง และระบบแจ้งเตือนอัจฉริยะ (Smart Forecast)
- Pro-formance (8%)
ลักษณะ: นักสร้างผลงานด้วย AI โดยใช้ AI เป็นเครื่องมือสร้างผลลัพธ์และความสำเร็จ ส่วนใหญ่เป็นกลุ่มมืออาชีพหรือคนทำงานที่พึ่งพา AI อย่างจริงจัง
สิ่งที่ต้องการ: ไม่กังวลเรื่องความเชื่อมั่น เพราะใช้ทุกวัน แต่ปัญหาหลักคือ AI ที่ใช้ยังไม่ฉลาดพอสำหรับเป็นเพื่อนคู่คิดเชิงรุก
อย่างไรก็ตาม ถ้าอยากให้ AI ประสบความสำเร็จ ควรออกแบบให้ตอบโจทย์กลุ่ม Smart Minimalist + Skeptical Practitioner โดยเฉพาะเรื่อง ความปลอดภัย ความง่าย และความโปร่งใส เนื่องจากคิดเป็นสัดส่วนถึง 70% ของตลาดทั้งหมด
ใช้ AI กับเรื่องเงินได้ไม่เต็มที่เพราะกลัว
จริง ๆ แล้ว คนไทยใช้ผลิตภัณฑ์ทางการเงินดิจิทัลเป็นเรื่องปกติในชีวิตประจําวัน ด้วยแอปธนาคารหรือ e-wallet แต่กลับกัน คนไทยกลับรู้จัก Al แต่การนํามาใช้งานทางการเงิน ต่ำกว่าศักยภาพ มีเพียง 13% เท่านั้น ที่ใช้งาน Al ได้เต็มศักยภาพ โดยมีปัจจัยหลัก ๆ มาจากความกังวลเรื่อง ความปลอดภัย เช่น กลัวโดนมิจฉาชีพดูดเงิน หรือโอนเงินเข้าบัญชีม้า
อีกความกังวลคือ ความยุ่งยาก ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของผลิตภัณฑ์ทางการเงินต่าง ๆ รวมถึงความยากของศัพท์ด้านการเงิน
ดังนั้น จุดสำคัญคือ คนไทยไม่ได้อยากได้ฟีเจอร์อะไรที่ใช้งานยากจนปวดหัว แต่แค่ต้องการให้ AI ช่วย ลดความซับซ้อน ลดงานน่าเบื่อ และเพิ่มความปลอดภัย ได้แก่
- On-Demand Resolution: แก้ปัญหาได้ทันที หากมีข้อผิดพลาดหรือพบธรกรรมที่ติดขัด
- Simplified Everyday Finance: ทําให้การเงิน ประจําวันง่ายขึ้น งานซ้ำ ๆ ในชีวิต เช่น การออม รายเดือน การจัดการค่าใช้จ่าย ต้องสามารถ จัดการได้แบบอัตโนมัติ
- Better Convenience: ความสะดวกที่มากกว่า Al ต้องช่วยลดขั้นตอนที่ผัใช้งานต้องทําเอง เช่นเปรียบเทียบโปรโมชัน ชําระบิล หรือเก็บข้อมูล ค่าใช้จ่าย
3 หลักการง่าย ๆ สร้าง AI ให้คนไทยยอมรับ
SCBX แนะนำว่า ถ้าอยากเป็น AI-first Organization จริงๆ ต้องโฟกัส 3 เรื่องนี้:
1. Trust Design – สร้างความไว้ใจตั้งแต่ออกแบบ
คนไทยยังต้องการ “คนจริงๆ ที่สามารถช่วยได้” ไม่ใช่เพราะไม่เชื่อ AI แต่เพราะรู้สึกมั่นใจกว่าถ้ามีคนดูแลอยู่ด้วย การมี Human-in-the-loop จะทำให้คนยอมรับง่ายกว่า
2. Human Validation – ผสมผสานคนกับเทคให้ลงตัว
AI ในบริการการเงินต้องมีคนร่วมตรวจสอบ โดยเฉพาะในเรื่องที่มีความเสี่ยงสูง การออกแบบต้องเริ่มจากความเชื่อใจและความง่ายก่อน
3. Meaningful Simplicity – ซับซ้อนได้ แต่ต้องเข้าใจง่าย
คนไทยไม่กลัวเทคโนโลยีที่ซับซ้อน แต่กลัวประสบการณ์ที่เข้าใจยาก การใช้ภาษาธรรมดา รองรับหลายสำเนียง และเชื่อมต่อบริการได้ลื่นไหล คือกุญแจสำคัญ
