“Big data isn’t about bits, it’s about talent.” 

นั่นหมายความว่าคนที่จะมองเห็นข้อมูลได้ ใช้ข้อมูลเป็นสำคัญยิ่งกว่าตัว Big Data เองเสียอีก เพราะต้องมีสายตาเฉียบคม วิเคราะห์ข้อมูลเป็น มองแพทเทิร์นออก เก่งสถิติ รวมทั้งต้องอาศัยความรู้ในการเขียนโปรแกรม Machine Learning หรือ AI เท่านั้นยังไม่พอ! ยังต้องเข้าใจโจทย์ทางธุรกิจ มีความคิดสร้างสรรค์ นำข้อมูลที่มีไปทดลองจนสร้างโมเดลที่มีความน่าเชื่อถือออกมาได้ในที่สุด และงานสุด Geek! นี้จะพึ่งพาใครไปไม่ได้นอกจากเหล่า “Data Scientist” นั่นเอง

ความเท่ของอาชีพนี้คือ พวกเขาเปรียบเหมือนผู้ค้นพบกุญแจลับจากเหมืองข้อมูลมหาศาล เจอ Insight ที่คนอื่นมองเห็นไม่ได้ด้วยตาเปล่า ซึ่งนำไปสู่การเปลี่ยนเกมให้ออกมาอีกหน้าหนึ่ง หรือพลิกโฉมหน้าธุรกิจไปเลยก็เป็นได้ใครจะไปรู้! โดยเฉพาะในบริบทงานธนาคารที่มีปริมาณ Transaction ที่เกิดขึ้นต่อวันมหาศาลนับไม่ถ้วน จึงกลายเป็นแอ่งข้อมูลชั้นดีที่รอให้เหล่า Data Scientist มาขุดนำออกไปใช้

_________________________

 

Meet Data Geeks!

และนั่นทำให้เหล่า Data Geeks ผู้เชี่ยวชาญในการค้นหา วิเคราะห์ และแปรเปลี่ยนสภาพข้อมูลดิบให้เป็น Insight สุดเจ๋งเหล่านี้ ตัดสินใจเข้ามาทำงานที่ธนาคาร ที่เด็ก Tech หลายคนอาจมองว่าไม่ใช่พื้นที่ของพวกเขาเลยสักนิด คงจะต้องคิดใหม่หลังจากได้เห็นว่าการทำงานสาย Data ที่แบงค์ก็น่าทึ่งไม่แพ้กัน

 

► Culture การทำงานของทีม Data Analytics ที่นี่เป็นยังไง?

ชินดนัย อุทัยสอาด - Senior Professional, Data Scientist เล่าถึงบรรยากาศการทำงานที่นี่ให้ฟังว่า..

“Culture ของทีมคล้าย Tech Startup ถึงจะอยู่ในแบงค์ใหญ่ แต่งานของเรามัน Playground มาก ๆ ได้ทำ Project ใหม่ ๆ ตลอดเวลา ไม่มีการมานั่งทำงาน Routine แน่นอน ทุกเดือนจะมีการทำโปรเจคใหม่เพื่อ Support business unit ทำให้เราได้ใช้ความคิดสร้างสรรค์ในการแก้ปัญหาเยอะมาก” 

เช่นเดียวกับเมธัส เกียรติชัยวัฒน์ - Professional, Data Scientist น้องใหม่ที่เพิ่งจะได้เข้ามาร่วมทีม SCB Data Analytics ปีนี้ ที่ตอนแรกกลัวว่าการทำงานที่ธนาคารอาจจะทำให้ต้องเจอกับกฎระเบียบที่ ยุ่งยากหลายขั้นตอน ไม่ยืดหยุ่น แต่หลังจากทำงานมาได้สักพักเขากลับบอกว่า..

“หลังจากที่ทำงานมาสองเดือนกว่า ๆ ทำให้ผมได้เปลี่ยนความคิดไปโดยสิ้นเชิง ทั้งการ Work from anywhere การแต่งตัวแบบ Smart casual เวลาการทำงานที่ยืดหยุ่นได้ ทำให้ผมรู้สึกสบายใจในการทำงานที่นี่มาก ๆ และที่สำคัญคือการทำงานในทีมของ SCB เป็นสไตล์ที่ Open มาก ๆ ทำให้ผมมีโอกาสได้ใช้ความคิดใหม่ ๆ ทำให้เราสามารถช่วย Contribute วิธีใหม่ ๆ มาใช้กับงานได้ ซึ่งผมชอบในส่วนนี้มากครับ” 

ส่วนวัชรินทร์ เหลืองวัฒนากิจ - Principal, Data Scientist ได้แชร์ถึงการปรับ Culture ภายในทีมปัจจุบันว่า.. 

“เราพยายามจะปรับ Culture ของทีมให้สอดคล้องกับการทำงานของคนรุ่นใหม่ เราเปิดเวทีให้สมาชิกในทีมแสดงความคิดเห็นได้เต็มที่โดยไม่ต้องไปยึดติดกับชื่อตำแหน่ง เพราะเป้าหมายของทีมเรา คือมาเพื่อเปลี่ยนแปลง Business ในธนาคาร และเราเชื่อว่าไอเดียการทำ Business ใหม่ ๆ ของธนาคาร ทุกคนสามารถมีได้ อีกสิ่งนึงที่เรากำลังสร้างกับทีมตอนนี้ ก็คือการสร้างความรู้สึกเป็นเจ้าของผลงาน หรือผลิตภัณฑ์ให้กับพนักงานแต่ละคน”

 

► คิดว่าอะไรคือ Key Strength ของการทำงานที่ SCB?

ในมุมของชินดนัยมองว่า..

“การทำงานที่ SCB เป็นเหมือนการอยู่ในห้องทดลองขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลให้ใช้ได้หลากหลายและไม่จำกัด Data ของแบงค์มันใหญ่ถ้าไปทำ Tech Start-Up เล็ก ๆ ก็จะไม่ได้มี Data เยอะเท่าแบงค์อยู่แล้ว ดังนั้นก็น่าจะเป็น Key strength ที่หาไม่ได้จากที่อื่น” 

ยิ่งเป็นที่ที่มีข้อมูลเยอะ มนุษย์ Data Scientist ก็จะยิ่งสนุกไปกับการได้โชว์สกิลสกัดข้อมูลออกมา! 

เมื่อถามถึงจุดแข็งของการทำงานที่นี่ เมธัสให้ความเห็นว่า..

“SCB มี Tools ให้ใช้ในการทำงานที่เข้าถึงบนระบบ Cloud ทำให้เราสามารถ access เข้าระบบเพื่อทำงานได้ตลอดเวลาที่เราต้องการ นอกจากนี้ยังมีระบบที่ทันสมัยมากมายให้พนักงานได้ใช้ในการทำงาน ซึ่งตรงนี้ผมมองว่าเป็นประโยชน์ และช่วย support งานที่เราได้รับมอบหมาย ทำให้พนักงานทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น” 

นอกจากนี้วัชรินทร์ซึ่งเคยมีประสบการณ์ทำงานที่ญี่ปุ่นเสริมว่า..

“ถ้าพูดถึงเครื่องมือการทำงาน ผมคิดว่าเราไม่ได้เสียเปรียบญี่ปุ่นเท่าไร เครื่องมือที่เราใช้ในการวิเคราะห์ Data ที่ SCB ก็เป็นเครื่องมือที่บริษัทใหญ่ ๆ หลายที่ใช้กัน และได้มาตรฐาน ผมมองว่าเทคโนโลยีในด้านนี้ ที่ไทยและญี่ปุ่นไม่ได้ต่างกันมาก”

 

► งานที่ทำมันช่วยสร้าง Impact ยังไงบ้าง?

ชินดนัยเล่าให้ฟังต่อว่าการที่เป็น Data Scientist ทำให้ในแต่ละวันจะได้ Business Insight จาก Big data เยอะมาก ดังนั้นต้องแน่ใจว่าไม่ใช่แค่สร้างโมเดลหรือฟีเจอร์ใหม่ไปวัน ๆ แต่ต้องรู้จักประเมินด้วยว่าฟีเจอร์ที่สร้างขึ้นมานั้นมันสร้างคุณค่าอะไรให้กับธุรกิจ นำไปใช้แล้วเกิด Impact ได้จริงหรือไม่ 

“ประโยชน์ทางตรงที่เห็นได้ชัดเจนคือ การนำข้อมูลที่มีใน Data Warehouse มาทำโมเดลเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการประเมินความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์ และอนุมานความต้องการของลูกค้า นอกจากนี้ประโยชน์ทางอ้อมคือ การที่ Business units ในธนาคารนำข้อมูลความต้องการของลูกค้าที่ได้ไปใช้ประกอบการตัดสินใจในการวางแผนต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการจัดแผนการลงทุนที่มีความเสี่ยงน้อยลง การเรียกเก็บหนี้สินที่ประสบความสำเร็จมากขึ้น หรือการ Target กลุ่มลูกค้าใหม่ ๆ ก็เป็นผลพลอยได้ที่น่าทึ่งและส่งผลดีต่อธนาคารโดยรวมอีกด้วย”

ภูมิชนิตย์ วัฒนะประกรณ์กุล - Lead, Data Scientist ช่วยเสริมว่า..

“ถ้า Data Model ออกมาดีก็จะทำให้งานอื่น ๆ process ต่อไปได้เร็วขึ้น ช่วยลดภาระงานเดิม หรือลดปัญหาที่ต้องแก้ไขซ้ำ ๆ ลงได้”

 

► แล้วเสน่ห์ของงาน Data Scientist อยู่ตรงไหน?

ท่ามกลางตัวเลข การหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล สังเกตแพทเทิร์น สร้างโมเดล และอัลกอริทึ่มต่าง ๆ ที่ดูเผิน ๆ อาจมองว่าน่าจะเป็นงานที่ไม่น่าอภิรมย์สักเท่าไหร่ แต่สำหรับพวกเขาเหล่านี้กลับมองว่าจริง ๆ แล้วมันมีเสน่ห์ที่ซ่อนอยู่ในตัวของมันเองในแบบที่งานอื่นยากที่จะลอกเลียนแบบได้ ปรัชญา รุ่งทวีสุข - Lead, Data Scientist มองว่า..

“Data Science เป็นการผสมศาสตร์และศิลป์ที่มันลงตัว เป็นงานที่ได้ใช้ความรู้ในด้านคณิตศาสตร์และด้าน Programming ในระดับที่จับต้องได้ ไม่ใช่แค่ Research Level เราสามารถนำไปใช้ได้จริงใน Business เป็นงานที่มีอิสระทางความคิดมาก ๆเราสามารถตั้งโจทย์ที่น่าสนใจเองได้ โจทย์ข้อนึงสามารถแก้โดยใช้ Data ได้หลายวิธี เพราะฉะนั้นชีวิตการทำงานของผมมันเหมือนการได้เล่นเกมส์ Puzzle มีด่านให้เลือกเล่นเต็มไปหมดเลย บางด่านที่มีคนเล่นผ่านแล้ว เราก็สามารถไปเล่นซ้ำได้ ถ้าเรารู้สึกว่าเราทำได้ดีกว่า ถ้าเราอยากได้ High Score ผมคิดว่าเป็นอะไรที่สนุกมากครับ”

เรียกได้ว่าถ้าทำงานได้อย่างสนุกและแฮปปี้ เดี๋ยว Productivity ดี ๆ ก็จะตามมาเอง!

ในขณะที่วัชรินทร์มองว่าเสน่ห์ที่ Unique สำหรับงานในสายนี้คือ..

“เราจะมองเห็นในสิ่งที่คนอื่นมองไม่เห็นผ่าน Data ขนาดมหาศาล ที่มีปริมาณมากเกินกว่าที่มนุษย์จะวิเคราะห์ด้วยตาได้ แต่เราจะสามารถจับ Pattern ภายใต้ความซับซ้อนนั้น ผ่านทาง Machine learning model ได้ซึ่งมันทำให้เรามองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล และมองเห็นอนาคตได้ก่อนคนอื่นด้วย Prediction model ยิ่งไปกว่านั้นเรายังสามารถวัดความมั่นใจของ Model หรือวัดความมั่นใจของอนาคตออกมาเป็นตัวเลขได้ ผ่านการทดสอบทางวิทยาศาสตร์ เพราะ Data Science ตั้งอยู่บนพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ และสถิติ”

ใครมองว่างานสายนี้น่าเบื่อคงต้องคิดใหม่ เพราะนอกจากจะเป็นงานที่มีเสน่ห์แล้ว Harvard Business Review ได้ออกมาชี้ว่าจริง ๆ แล้ว Data Scientist เป็นงานที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษที่ 21 เลยต่างหาก! เพราะพวกเขาเป็นบุคลากรที่มีคุณสมบัติหายาก และเป็นที่ต้องการอย่างมากในตลาดงานปัจจุบัน

 

► Data Science เข้าไปมีบทบาทต่อวงการธนาคารแค่ไหน?

หันกลับมามองที่อุตสาหกรรมธนาคารในยุคนี้ที่ถูกท้าทายจากคู่แข่งทางธุรกิจใหม่ ๆ ฟินเทคสตาร์ทอัพและเทคโนโลยีดิจิทัลสมัยใหม่อยู่ตลอดเวลา ซึ่งทำให้ธนาคารในอนาคตจะต้องปรับตัวให้เป็นมากกว่าผู้ให้บริการทางการเงิน และเปิดกว้างสู่การบริการรูปแบบใหม่ที่เป็นมากกว่าธนาคารในอดีต เปิดโอกาสหาน่านน้ำใหม่เพื่อรองรับความต้องการของผู้คนที่เปลี่ยนแปลงไป ธนาคารจึงต้องเร่งสร้างศักยภาพและขีดความสามารถใหม่ขึ้นมา ด้วยเหตุนี้ ปรัชญาจึงมองว่า..

“ต่อจากนี้ไป ทีม Data Scientist ของเราซึ่งเต็มไปด้วยคนเก่ง ๆ จากทั่วโลกนั้นจะมีบทบาทที่สำคัญมากในการผลักดันธนาคารไทยพาณิชย์ให้เดินไปข้างหน้าอย่างแข่งขันได้ด้วยการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัย และการที่ทีมของเรามีแต่คนเก่งๆหลากหลายด้านนั้น ยังทำให้สภาพการทำงานของเรานั้นเต็มไปด้วยความสนุกที่ได้เรียนรู้สิ่งใหม่ๆจากกันและกันเพื่อพัฒนาความสามารถของแต่ละคนให้ดียิ่งขึ้นไปอีก”

เช่นเดียวกับวัชรินทร์ที่เห็นด้วยว่า..

“SCB กำลังอยู่ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ เราจึงจำเป็นต้องเปลี่ยนจากการเข้ามาของ Digital platform ต่าง ๆ สู่ธุรกิจการเงิน รวมทั้ง COVID-19 ซึ่งเป็นตัวเร่งการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ วิธีการคิด วิธีการทำธุรกิจ วิธีการสื่อสารกับลูกค้า ทั้งหมดนี้มี Data เป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนผ่าน ซึ่งนี่เป็นโอกาสอันดีของคนที่สนใจงาน Data Science ที่จะได้นำไอเดียมายกระดับการใช้ Data ในการตัดสินใจให้ขึ้นมาเป็นกองหน้าขององค์กร ผมคิดว่าเหล่า Data Scientist ในวันนี้จะเป็นส่วนสำคัญในการกำหนดทิศทางของการทำธุรกิจธนาคารในยุค New Normal ครับ”

SCB กำลงมุ่งหน้าไปสู่การเป็น Data-Driven Organization อย่างเต็มตัวที่ขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล ตั้งใจสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ การบริการ รวมทั้งประสบการณ์ดิจิทัลที่ดีขึ้นให้กับลูกค้า ทั้งหมดนี้ต้องอาศัยความร่วมใจของทีมงานทุกฝ่าย ซึ่งจะขาดบรรดา Data Scientist ไปไม่ได้

ดังนั้นหากใครที่ร่ำเรียนมาทางสาย STEM (Science, Technology, Engineering และ Mathematics) อย่ารอช้า! ลองสมัครเข้ามาหาความท้าทายไปกับเราได้ที่ >> https://careers.scb.co.th/th/