Case Study

Solifil – System Integration

Background: Solifi เป็นผู้ให้บริการโซลูชันด้าน Fintech และ Lending Software
ที่รองรับธุรกิจด้านสินเชื่อและการจัดการสินทรัพย์ทางการเงินทั่วโลก
บริษัทมีระบบที่ให้บริการกับสถาบันการเงิน ผู้ให้บริการสินเชื่อ และบริษัทเช่าซื้อจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม ระบบภายในของ Solifi ยังคงแยกส่วนกันอยู่ ทำให้เกิดปัญหาดังนี้

  • ข้อมูลลูกค้าไม่สามารถเข้าถึงได้แบบเรียลไทม์ เนื่องจากมีหลายแพลตฟอร์มที่ไม่เชื่อมโยงกัน
  • กระบวนการวิเคราะห์ความเสี่ยงสินเชื่อขาดประสิทธิภาพ ทำให้การพิจารณาอนุมัติสินเชื่อใช้เวลานาน
  • การผสานรวมกับระบบภายนอก (Third-party APIs) ไม่ราบรื่น ทำให้เกิดความล่าช้าในการให้บริการ
  • ข้อจำกัดด้านความปลอดภัยของข้อมูลโดยระบบที่แยกกันทำให้ยากต่อการตรวจสอบและควบคุม

Objectives:

  1. รวมศูนย์ข้อมูลสินเชื่อและลูกค้าเพื่อลดความซ้ำซ้อนและเพิ่มความแม่นยำของข้อมูล
  2. เพิ่มประสิทธิภาพของระบบวิเคราะห์สินเชื่อ (Credit Risk Analysis) โดยใช้ AI และ Machine Learning
  3. พัฒนา API Gatewayเพื่อรองรับการเชื่อมต่อกับระบบของพาร์ทเนอร์และผู้ให้บริการภายนอก
  4. ปรับปรุงระบบความปลอดภัยของข้อมูลให้สามารถรองรับมาตรฐานสากล เช่น ISO 27001, GDPR
  5. รองรับการทำงานแบบ Cloud-Based เพื่อให้สามารถปรับขยายระบบได้ง่ายขึ้น

Implementation Process:

  1. วิเคราะห์ความต้องการและกำหนดกลยุทธ์
    • วิเคราะห์โครงสร้างระบบปัจจุบันของ Solifi
    • กำหนดเป้าหมายการรวมระบบให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ของธุรกิจ
    • วางแผน การย้ายข้อมูล (Data Migration) เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลจากระบบเดิมสามารถใช้งานร่วมกันได้
  2. การเลือกโซลูชันและเทคโนโลยี
    • ใช้ Enterprise Service Bus (ESB) เป็นตัวกลางสำหรับการรวมระบบทั้งหมด
    • นำ Microservices Architecture มาใช้เพื่อให้แต่ละโมดูลของระบบสามารถทำงานได้อย่างอิสระและยืดหยุ่น
    • ใช้ AI และ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลสินเชื่อและตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัย (Fraud Detection)
    • ใช้ API Gateway เพื่อให้สามารถเชื่อมต่อกับ ธนาคาร, ผู้ให้บริการสินเชื่อ, และแพลตฟอร์มการเงินอื่น ๆ
  3. การพัฒนาและทดสอบ
    • พัฒนาระบบ Unified Dashboard ที่รวมข้อมูลสินเชื่อ การชำระเงิน และข้อมูลลูกค้า
    • ทดสอบ การเชื่อมต่อ API กับระบบภายนอก เช่น ธนาคาร, ระบบ eKYC, และ Payment Gateway
    • ทดสอบระบบรักษาความปลอดภัย เช่น Data Encryption และ Multi-factor Authentication (MFA)
  4. การฝึกอบรมและการนำไปใช้
    • จัดอบรมพนักงานและลูกค้า ให้เข้าใจการใช้ระบบใหม่
    • ให้การสนับสนุนทางเทคนิค (24/7 Support) เพื่อลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นหลังการใช้งานจริง
  5. การติดตามผลและปรับปรุง
    • ตั้งค่า AI-driven Analytics Dashboard เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบ
    • ใช้ Predictive Analytics เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มสินเชื่อและพฤติกรรมของลูกค้า
    • ปรับปรุงระบบความปลอดภัยตามมาตรฐานอุตสาหกรรม

Results:

ลดระยะเวลาการอนุมัติสินเชื่อลง 50% ด้วยระบบที่รวมศูนย์ข้อมูลและใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ ทำให้กระบวนการสินเชื่อเร็วขึ้น

😊เพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ความเสี่ยงของลูกค้า ระบบสามารถใช้ Machine Learning ในการพิจารณาความสามารถในการชำระหนี้ได้อย่างแม่นยำ

😊เพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการลูกค้า ลูกค้าสามารถตรวจสอบสถานะสินเชื่อและการชำระเงินได้แบบเรียลไทม์ผ่าน Omni-channel Interface

😊ลดต้นทุนด้านไอทีลง 30% การใช้ Cloud-Based Infrastructure ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านเซิร์ฟเวอร์และการบำรุงรักษาระบบ

😊เพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล ระบบใหม่มี Data Encryption และ Real-time Monitoring ที่สามารถป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

Conclusion and Future Outlook:

การใช้ System Integration (SI) ทำให้ Solifi สามารถดำเนินงานได้รวดเร็วขึ้น เพิ่มขีดความสามารถในการให้บริการด้านการเงิน และทำให้สามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

  • การเข้าใจโครงสร้างของระบบเดิม ช่วยให้สามารถออกแบบการรวมระบบได้อย่างถูกต้อง
  • การใช้ Cloud และ API-first Approach – ช่วยให้การเชื่อมต่อ และขยายระบบในอนาคตเป็นไปได้อย่างราบรื่น
  • AI และ Machine Learning – สามารถปรับปรุงการให้บริการสินเชื่อ และเพิ่มความปลอดภัยของระบบการเงินได้

แนวทางในอนาคต :

  • ใช้ Blockchain ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลสินเชื่อและลดความเสี่ยงจากการปลอมแปลงเอกสาร
  • พัฒนาระบบ AI-driven Personal Financial Management (PFM) เพื่อช่วยลูกค้าบริหารสินเชื่อและการชำระเงิน
  • ขยาย Open Banking API เพื่อให้เชื่อมต่อกับธนาคารและ Fintech รายอื่นได้สะดวกขึ้น