PRecious เผย AI ชู “กสิกร” นำ Consumer Banking 65% ส่วน “กรุงเทพ” ครองใจลูกค้าธุรกิจ 60%

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ (AI) พลิกเกมธนาคารไทย! PRecious เผยผลสำรวจ AI เลือก “กสิกร” นำ Consumer Banking 65% ส่วน “กรุงเทพ” ครองใจลูกค้าธุรกิจ 60% ชี้แค่เปลี่ยนภาษา คำตอบ AI เปลี่ยนถึง 60%…

PRecious เผย AI ชู “กสิกร” นำ Consumer Banking 65% ส่วน “กรุงเทพ” ครองใจลูกค้าธุรกิจ 60%

PRecious Communications เปิดรายงาน PRecious AI Authority Index : Southeast Asia Banking 2026 เจาะอิทธิพล AI ต่อการมองเห็นแบรนด์ธนาคารใน 6 ประเทศอาเซียน พบ “ภาษา” และ “ประเภทบริการที่ถาม” เป็นตัวแปรสำคัญที่เปลี่ยนลำดับธนาคารที่ AI แนะนำ

ผลสำรวจในไทยชี้ ธนาคารกสิกรไทย มี First Mentions สูงสุด 65% ในกลุ่ม Consumer Banking และ Reach 85% ขณะที่ธนาคารกรุงเทพเป็นผู้นำกลุ่ม Business Banking ด้วย First Mentions 60% และ Reach 85%

เมื่อ AI กลายเป็นประตูสู่ธนาคาร ใครถูกเลือกให้เป็นคำตอบแรก?

การแข่งขันของธุรกิจธนาคารกำลังขยับจากการแย่งชิงพื้นที่บนหน้าผลการค้นหา ไปสู่การสร้างตัวตนให้ AI จดจำ และเลือกนำเสนอเป็นคำตอบแรก เมื่อลูกค้าเริ่มใช้ AI เป็นเครื่องมือค้นหาข้อมูล เปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ และขอคำแนะนำเกี่ยวกับบริการทางการเงิน

ล่าสุด PRecious Communications บริษัทที่ปรึกษาด้านการสื่อสารแบบครบวงจร เปิดเผยรายงานระดับภูมิภาค “PRecious AI Authority Index : Southeast Asia Banking 2026″ วิเคราะห์ว่าระบบ AI กล่าวถึงธนาคารใดก่อน และมีหลักฐานข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตใดที่สนับสนุนคำตอบเหล่านั้น

โดยผลการศึกษาในประเทศไทยพบว่า ธนาคารที่ถูก AI เลือกกล่าวถึงเป็นอันดับแรกอาจเปลี่ยนไปตามภาษาที่ใช้ถาม รวมถึงประเภทบริการทางการเงินที่ต้องการ

ผลสำรวจพบว่า ธนาคารกสิกรไทย เป็นผู้นำในกลุ่ม Consumer Banking ด้วยสัดส่วนการถูกกล่าวถึงเป็นครั้งแรก (First Mentions) สูงถึง 65% และมีการเข้าถึงผู้ชม (Reach) 85% ขณะที่ ธนาคารกรุงเทพ ครองตำแหน่งผู้นำในกลุ่ม Business Banking ด้วย First Mentions 60% และ Reach 85%

เปลี่ยนภาษาแค่ครั้งเดียว อันดับธนาคารที่ AI แนะนำเปลี่ยนถึง 60%

หนึ่งในข้อค้นพบที่น่าสนใจของรายงาน คืออิทธิพลของภาษาที่ใช้ป้อนคำสั่ง (Prompt) ต่อคำตอบของ AI จากการทดสอบคำถามภาษาไทย และภาษาอังกฤษจำนวน 25 คู่เปรียบเทียบ พบว่า เมื่อเปลี่ยนจากคำสั่งภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ ชื่อธนาคารที่ระบบเลือกแนะนำเป็นอันดับแรกเปลี่ยนไปถึง 60% หรือ 15 ครั้ง

ผลดังกล่าวสะท้อนว่า การแปลเนื้อหาจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทยเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอต่อการสร้างความเข้าใจในบริบทท้องถิ่น เพราะรูปแบบภาษา วิธีตั้งคำถาม และความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่ม ล้วนมีผลต่อข้อมูลที่ AI นำมาใช้ประกอบคำตอบ

ลารส์ วอดิช (Lars Voedisch) ผู้ก่อตั้ง และกรุ๊ปซีอีโอ PRecious Communications กล่าวว่า ภาษาและคำถามของลูกค้าสามารถเปลี่ยนลำดับธนาคารในคำตอบของ AI ได้ แบรนด์จึงควรทดสอบประสบการณ์การใช้งานด้วยภาษาไทยที่สอดคล้องกับบริบทจริง และใช้หลักฐานเชิงประจักษ์ในระดับท้องถิ่นมาสนับสนุน แทนการคาดหวังว่าผลลัพธ์จากภาษาอังกฤษจะเหมือนกันในภาษาอื่น

นอกจากนี้ ประเภทบริการที่ลูกค้าสอบถามก็มีผลต่อการแข่งขันเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นเรื่องเงินออมสำหรับลูกค้ารายย่อย หรือสินเชื่อการค้าต่างประเทศสำหรับลูกค้าองค์กร จึงจำเป็นต้องออกแบบการสื่อสาร และหลักฐานสนับสนุนให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่ม

6 ประเทศอาเซียน สะท้อนภูมิทัศน์ AI ที่แตกต่างกัน

รายงานฉบับนี้ครอบคลุมตลาดธนาคารใน 6 ประเทศ ได้แก่ อินโดนีเซีย, มาเลเซีย, ฟิลิปปินส์, สิงคโปร์, ไทย และเวียดนาม โดยพบว่าแต่ละประเทศมีรูปแบบการแสดงผลจาก AI แตกต่างกัน บางตลาดมีธนาคารผู้นำที่รักษาตำแหน่งได้อย่างต่อเนื่อง ขณะที่บางตลาดมีคำตอบกระจายตัว หรือเปลี่ยนแปลงไปตามรูปแบบคำถาม

ความแตกต่างด้านภาษา โครงสร้างระบบธนาคาร และความต้องการของลูกค้า ทำให้เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ไม่ได้มีสภาพแวดล้อมข้อมูลแบบเดียวกัน และ AI ยิ่งทำให้ความแตกต่างเหล่านี้ปรากฏชัดขึ้น ทั้งในแง่แบรนด์ องค์ประกอบข้อมูล และคำตอบที่นำเสนอให้กับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน

เจาะเบื้องหลังการศึกษา : 16 ธนาคาร 8 ภาษา ทดสอบผ่าน AI 11 แพลตฟอร์ม

การศึกษาครั้งนี้จัดเก็บข้อมูลจากธนาคารทั้งหมด 16 แห่ง ประกอบด้วยธนาคารสำคัญในแต่ละประเทศ 13 แห่ง และธนาคารระดับโลกอีก 3 แห่ง ได้แก่ HSBC, Standard Chartered และ Citibank เพื่อใช้เป็นตัวอย่างเพิ่มเติมในการวิเคราะห์กลุ่มธนาคารสำหรับลูกค้าภาคธุรกิจ

ครอบคลุมการทดสอบภาษา 8 ภาษา ได้แก่ อังกฤษ, อินโดนีเซีย, มาเลย์, ฟิลิปปินส์, ไทย, เวียดนาม, ทมิฬ และจีน โดยไม่ได้ใช้ทุกภาษาในทุกตลาด หรือทุกระบบ AI ส่วนแพลตฟอร์ม AI ที่นำมาทดสอบมีทั้งหมด 11 ระบบ ได้แก่ ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Search, Copilot, Meta AI, Grok, Qwen, DeepSeek และ Kimi

ทั้งนี้ ผลการศึกษาเป็นข้อมูลที่รวบรวมจากชุดคำตอบบนระบบ AI ในช่วงเดือนสิงหาคม-กันยายน 2569 และอาจเปลี่ยนแปลงได้ตามประเภทบริการที่สอบถาม รูปแบบการค้นหา และหลักฐานที่เผยแพร่ต่อสาธารณะบนอินเทอร์เน็ต

ไม่ใช่การจัดอันดับคุณภาพธนาคาร แต่เป็นดัชนีวัดการมองเห็นบน AI

PRecious ระบุว่า PRecious AI Authority Index เป็นการตรวจสอบว่า AI กล่าวถึงแบรนด์อย่างไร มีหลักฐานใดบนอินเทอร์เน็ตสนับสนุนคำตอบ และแบรนด์ยังมีช่องว่างด้านข้อมูลหรือการสื่อสารตรงไหน โดยใช้แพลตฟอร์ม PRecious Pulse เป็นเครื่องมือเบื้องหลังการประเมินและวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม รายงานนี้เป็นการศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการปรากฏชื่อธนาคารในคำตอบของ AI โดยเฉพาะลำดับการกล่าวถึงเป็นครั้งแรก (First Mention) ไม่ใช่การจัดอันดับคุณภาพ ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย ความพึงพอใจของลูกค้า หรือผลประกอบการทางการเงินของธนาคาร

สำหรับภาคธนาคาร และแบรนด์ธุรกิจ ผลสำรวจนี้สะท้อนโจทย์ใหม่ของการสื่อสารยุค AI อย่างชัดเจนว่า การสร้างการรับรู้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการมีข้อมูลบนโลกออนไลน์เท่านั้น แต่ต้องทำให้ข้อมูลมีความชัดเจน น่าเชื่อถือ และตอบโจทย์คำถามของลูกค้าในแต่ละภาษา และแต่ละบริบทด้วย

อ่านรายงานฉบับเต็ม : https://pulse.preciouscomms.com/ai–authority–index

ส่วนขยาย

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th