OpenAI เปิดตัว ChatGPT for Financial Services และ Data agent: งานนักวิเคราะห์ระดับต้นกลายเป็นผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป

เมื่อวันที่ 10 กันยายน 2569 OpenAI เปิดตัวผลิตภัณฑ์ต่อยอดจาก ChatGPT Work สองรายการในวันเดียวกัน รายการแรกคือ “ChatGPT for Financial Services” ซึ่งเปิดให้เฉพาะสถาบันการเงินที่ผ่านคุณสมบัติ รายการที่สองคือ “Data agent” ซึ่งเปิดให้ผู้ใช้ ChatGPT Work ใช้งาน รายการแรกเป็นครั้งแรกที่ ChatGPT Work จัดชุดตามอุตสาหกรรม ส่วนรายการหลังทำให้การ “ถามข้อมูลบริษัทด้วยภาษาธรรมดา” กลายเป็นปลั๊กอินมาตรฐานของเวิร์กสเปซ

เวอร์ชันบริการทางการเงิน: รวมโมเดล ข้อมูล และสิทธิ์การใช้งานไว้ในชุดเดียว

ChatGPT for Financial Services ใช้โมเดล GPT-6 Astra และมาพร้อมข้อมูลจาก Daloopa, PitchBook, LSEG News และ Crunchbase ที่ OpenAI ดูแลให้ สเปกสำคัญมีดังนี้

• การเชื่อมสิทธิ์: ใช้การล็อกอินร่วมและเชื่อมสิทธิ์การใช้งานกับ S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Dow Jones Factiva และ Moody's ทำให้สถาบันนำการสมัครสมาชิกเดิมมาใช้ต่อได้ทันที
• คอนเน็กเตอร์: S&P Global และ FactSet มี MCP ที่ปรับให้เหมาะกับบริการนี้ และยังมีคอนเน็กเตอร์อีกกว่า 50 รายการ เช่น Datasite, Box, Preqin และ Intapp
• การอ้างอิงที่ตรวจสอบย้อนกลับได้: ตัวเลขที่ระบบสร้างมีการอ้างอิงแบบละเอียด ตามย้อนกลับไปถึงแหล่งข้อมูลได้
• รูปแบบของบริษัท: อัปโหลดเทมเพลตและคู่มือสไตล์ของบริษัทได้ แล้วสร้างไฟล์ Excel, Word และ PowerPoint ได้โดยตรง
• การกำกับดูแล: รองรับ SAML SSO, การซิงก์บัญชีผู้ใช้ด้วย SCIM, สิทธิ์ตามบทบาท และการส่งออกบันทึกการตรวจสอบ (audit log)

OpenAI เผยแพร่ผลทดสอบ OfficeQA Pro พร้อมกับผลิตภัณฑ์นี้ที่ 69.9% เทียบกับ GPT-5.6 Sol ที่ได้ 60.2% พันธมิตรร่วมออกแบบคือ Morgan Stanley และ Evercore โดยระยะแรกเน้นงานวาณิชธนกิจและการวิจัยหลักทรัพย์ CNBC ระบุว่าผลิตภัณฑ์นี้มุ่งเป้าไปที่งานของนักวิเคราะห์ระดับต้นในวอลล์สตรีท

Data agent: ถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมดา โดยใช้สิทธิ์เดิม

Data agent เปิดใช้ได้ที่เมนู “การตั้งค่า > ปลั๊กอิน” ของเวิร์กสเปซ เมื่อเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลอย่าง Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Databricks, ClickHouse, MongoDB และ Datadog แล้ว ผู้ใช้ก็ถามด้วยภาษาธรรมดาได้ ระบบจะสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบให้ทันที และแชร์ต่อไปยัง Slack หรืออีเมลได้ Data agent ไม่ได้สร้างนิยามข้อมูลชุดใหม่ขึ้นมาเอง แต่เชื่อมกับ semantic layer ที่องค์กรมีอยู่แล้ว (Databricks Genie, dbt, Snowflake Horizon) และเครื่องมือ BI (Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau, ThoughtSpot) พร้อมใช้สิทธิ์ระดับแถวและระดับคอลัมน์เดิมของฐานข้อมูล องค์กรกลุ่มแรกที่นำไปใช้ ได้แก่ NTT Data และ Thermo Fisher

ต่างจาก ChatGPT Work ที่เปิดตัวเมื่อเดือนกรกฎาคมอย่างไร

ChatGPT Work ที่เปิดตัวในเดือนกรกฎาคมเป็นแพลตฟอร์มเอเจนต์สำหรับงานสำนักงานทั่วไป ส่วนครั้งนี้มีการเปลี่ยนแปลงสองด้าน

• เจาะรายอุตสาหกรรม: รวมข้อมูลแบบเสียค่าบริการ สิทธิ์การใช้งาน และรูปแบบงานที่อุตสาหกรรมนั้นต้องส่งมอบไว้ให้ล่วงหน้า สถาบันการเงินจึงนำไปใช้ได้ง่ายขึ้น
• ลงลึกถึงชั้นข้อมูล: Data agent เชื่อมกับคลังข้อมูลและระบบ BI ที่องค์กรใช้งานจริง โดยไม่ต้องตั้งสิทธิ์ใหม่ ซึ่งเป็นเงื่อนไขสำคัญที่ทำให้องค์กรกล้าอนุมัติให้ใช้

จากการออกแบบของผลิตภัณฑ์ทั้งสองจะเห็นว่า OpenAI ไม่ได้ให้น้ำหนักแค่ว่า “โมเดลฉลาดแค่ไหน” แต่ให้ความสำคัญกับการ “ใช้ข้อมูลองค์กรได้อย่างถูกกฎเกณฑ์และตรวจสอบได้หรือไม่” ด้วย การอ้างอิงที่ตรวจสอบย้อนกลับได้และบันทึกการตรวจสอบตอบโจทย์ข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ภาคการเงินให้ความสำคัญพอดี

ความหมายสำหรับผู้บริหาร

งานสำนักงานระดับต้น เช่น สรุปงบการเงิน ดึงรายงาน และทำสไลด์นำเสนอ กำลังกลายเป็นผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป ธุรกิจในไทยส่วนใหญ่ไม่ใช่สถาบันการเงินจึงไม่ได้ใช้เวอร์ชันการเงิน แต่แนวทางของ Data agent เกี่ยวข้องกับคุณโดยตรง หากข้อมูลของบริษัทรวมอยู่ในคลังข้อมูลบนคลาวด์หรือระบบ BI และกำหนดสิทธิ์ไว้ชัดเจน ผู้บริหารก็ถามตัวเลขด้วยภาษาธรรมดาได้เอง แทนที่จะกังวลว่า AI จะมาแทนนักวิเคราะห์ ควรตรวจสอบสองเรื่องก่อน คือข้อมูลของบริษัทรวมศูนย์แล้วหรือยัง และสิทธิ์การเข้าถึงชัดเจนหรือไม่ สองเรื่องนี้จะบอกว่าคุณพร้อมใช้เครื่องมือกลุ่มนี้แล้วหรือยัง