20 กรกฎาคม 26

TBN End-to-End Lending ดันแพลตฟอร์มสินเชื่อครบวงจรยุค AI

TBN ปรับกลยุทธ์สู่ End-to-End Lending ชูระบบ Debt Collection เพิ่มรายได้แบงก์ Backlog 284 ล้านบาท ขยายฐานลูกค้าภาครัฐ
TBN End-to-End Lending AI Digital Transformation platform covering home loans, auto loans, and cash lending

TBN End-to-End Lending คือแกนกลยุทธ์ใหม่ของบริษัท ทีบีเอ็น คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) ในการปรับเกมธุรกิจครั้งสำคัญ เพื่อรับมือการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีและการเข้ามาของ AI โดยบริษัทมุ่งสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน Digital Transformation ผ่านการพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์แบบครบวงจรที่ผสานเทคโนโลยี Low-Code และ AI เพื่อช่วยให้องค์กรขนาดใหญ่เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและสร้างผลตอบแทนทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม

TBN รองรับลูกค้ากลุ่มไหนบ้าง

ปัจจุบัน TBN ให้บริการลูกค้ากลุ่มองค์กรขนาดใหญ่ โดยเฉพาะภาคธนาคาร สถาบันการเงิน และธุรกิจประกันภัย นอกจากนี้ยังครอบคลุมกลุ่ม Healthcare และพลังงาน ผ่านการพัฒนาโซลูชันเฉพาะองค์กรด้วยแพลตฟอร์ม Low-Code ร่วมกับเทคโนโลยี AI สำหรับบริษัทข้ามชาติและบริษัทจดทะเบียนใน SET100

ระบบสินเชื่อครบวงจรของ TBN ครอบคลุมอะไรบ้าง

บริษัทให้ความสำคัญกับการพัฒนาระบบบริหารจัดการสินเชื่อครบวงจร โดยเริ่มตั้งแต่การรับคำขอสินเชื่อ การจัดการเอกสาร การติดตามทวงถามหนี้ ไปจนถึงการบริหารหนี้เสีย (NPL) และกระบวนการขายทอดตลาด ทั้งนี้ จุดแข็งของ TBN คือการเป็นผู้ให้บริการที่เชื่อมโยงทุกขั้นตอนของกระบวนการสินเชื่อไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ขณะเดียวกัน ลูกค้าสามารถเลือกใช้งานเฉพาะโมดูลหรือทั้งระบบได้ตามความต้องการ

ท่ามกลางภาวะเศรษฐกิจที่ชะลอตัวและระดับหนี้เสียที่เพิ่มขึ้น บริษัทมองว่าโซลูชันด้าน Debt Collection จะเป็นหนึ่งในตลาดที่มีศักยภาพสูง เนื่องจากช่วยเพิ่มอัตราการเรียกเก็บหนี้คืนให้กับสถาบันการเงินได้อย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้น ธนาคารจึงสามารถเปลี่ยนหนี้ค้างชำระกลับมาเป็นรายได้ และสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้อย่างชัดเจน แม้ในช่วงที่งบลงทุนด้านไอทีของหลายองค์กรมีแนวโน้มถูกจำกัดก็ตาม

กลยุทธ์ขยายฐานลูกค้าและ Backlog ของ TBN

ด้วยกลยุทธ์ในปัจจุบัน บริษัทมุ่งนำเสนอระบบที่เพิ่มรายได้หรือลดต้นทุนให้ลูกค้าได้จริง ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ลูกค้ายังคงตัดสินใจลงทุน แม้ภาวะเศรษฐกิจจะยังไม่ฟื้นตัวเต็มที่ ในส่วนของฐานลูกค้าปัจจุบัน กว่า 90% เป็นภาคเอกชน โดยมากกว่าครึ่งอยู่ในกลุ่มธนาคารและสถาบันการเงิน อย่างไรก็ตาม ปีนี้บริษัทมีแผนขยายฐานลูกค้าไปยังหน่วยงานภาครัฐเพิ่มเติม เพื่อสร้างแหล่งรายได้ใหม่และกระจายความเสี่ยงของธุรกิจ

สำหรับงานในมือ (Backlog) ปัจจุบันมีมูลค่าประมาณ 284 ล้านบาท โดยแต่ละโครงการมีมูลค่าตั้งแต่หลักสิบล้านบาทไปจนถึงหลักร้อยล้านบาท ส่วนใหญ่เป็นสัญญาระยะยาว 3-5 ปี ซึ่งช่วยสร้างรายได้ต่อเนื่องในอนาคต ทั้งนี้ บริษัทตั้งเป้าจะเพิ่มมูลค่างานในมือให้สูงขึ้นภายในปีนี้

ทำไม TBN ต้องปรับ Business Model ครั้งใหญ่

แม้ผลการดำเนินงานในช่วงครึ่งปีแรก 2569 ยังต่ำกว่าเป้าหมาย จากผลกระทบของภาวะเศรษฐกิจและการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมที่ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น แต่บริษัทได้เร่งปรับ Business Model จากการรับพัฒนาระบบเฉพาะลูกค้า (Custom Solution) ไปสู่การสร้างผลิตภัณฑ์ของตนเอง (Business Solution) โดยนำองค์ความรู้และประสบการณ์กว่า 20 ปีมาต่อยอดเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานได้ในวงกว้าง

พร้อมกันนี้ TBN ยังนำ AI มาใช้ภายในองค์กรเช่นกัน ทั้งในการพัฒนาซอฟต์แวร์ การจัดการองค์ความรู้ รวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมพัฒนาและทีมขาย เพื่อยกระดับความสามารถในการแข่งขัน โดยคาดว่าจะเริ่มเห็นผลเชิงบวกจากการปรับโมเดลธุรกิจในช่วงครึ่งปีหลัง 2569 และเห็นผลชัดเจนมากขึ้นในปี 2570

ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา บริษัทได้ศึกษาความเป็นไปได้ในการร่วมลงทุน (Joint Venture) และการควบรวมกิจการ (M&A) หลายโครงการ แต่ยังไม่ได้ตัดสินใจลงทุน เนื่องจากภาวะเศรษฐกิจทำให้ผลประกอบการของบริษัทเป้าหมายไม่เป็นไปตามที่คาดการณ์ ทั้งนี้ ผู้บริหารมองว่าเป็นการตัดสินใจที่เหมาะสม เพราะอุตสาหกรรมไอทีในช่วงที่ผ่านมาเผชิญแรงกดดันค่อนข้างมาก

ขณะเดียวกัน บริษัทอยู่ระหว่างผลักดันแพลตฟอร์มสินเชื่อ "End-to-End Lending" ซึ่งพัฒนาขึ้นจากประสบการณ์และความเชี่ยวชาญของบริษัท โดยคาดว่าจะเริ่มสร้างรายได้และเห็นผลเชิงบวกต่อผลประกอบการตั้งแต่ช่วงปลายปีนี้ต่อเนื่องถึงต้นปีหน้า พร้อมเป็นกลไกสำคัญในการผลักดันการเติบโตอย่างยั่งยืนในระยะยาว

สำหรับองค์กรที่ต้องการยกระดับกระบวนการสินเชื่อให้ครบวงจรในแพลตฟอร์มเดียว TBN เปิดให้ทดลองใช้ระบบบริหารจัดการสินเชื่อ พร้อมโซลูชันLow-Code สำหรับธนาคารและสถาบันการเงินไทย

นอกจากภาคการเงินแล้ว TBN ยังมองเห็นโอกาสในกลุ่มธุรกิจประกันภัยและ Healthcare ที่กำลังเผชิญแรงกดดันด้านต้นทุนการดำเนินงานเช่นกัน โดยเฉพาะกระบวนการตรวจสอบเอกสารและการอนุมัติสิทธิประโยชน์ที่ยังพึ่งพาแรงงานคนจำนวนมาก ทั้งนี้ บริษัทเชื่อว่าโมเดล Low-Code ที่ผสาน AI สามารถนำไปปรับใช้ข้ามอุตสาหกรรมได้ ไม่จำกัดเฉพาะภาคการเงินเพียงอย่างเดียว ซึ่งจะช่วยเปิดตลาดใหม่ให้กับบริษัทในระยะถัดไป

คำถามที่พบบ่อย

Q: End-to-End Lending Solution ของ TBN ครอบคลุมอะไรบ้าง?

A: ครอบคลุมตั้งแต่การรับคำขอสินเชื่อ การเช่าซื้อ การจัดการเอกสาร การจัดการสินเชื่อ การติดตามทวงถามหนี้ การบริหารหนี้เสีย (NPL) ไปจนถึงกระบวนการขายทอดตลาด

Q: ทำไม TBN ต้องปรับ Business Model จาก Custom Solution เป็น Business Solution?

A: เพราะผลการดำเนินงานครึ่งปีแรก 2569 ต่ำกว่าเป้า จากภาวะเศรษฐกิจและการเข้ามาของ AI จึงต้องนำองค์ความรู้ 20 ปีมาต่อยอดเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานได้ในวงกว้างแทน

Q: TBN มีแผนขยายฐานลูกค้าไปกลุ่มไหนเพิ่ม?

A: บริษัทมีแผนขยายฐานลูกค้าไปยังหน่วยงานภาครัฐเพิ่มเติมในปีนี้ เพื่อสร้างแหล่งรายได้ใหม่และกระจายความเสี่ยงของธุรกิจ

เรียบเรียงจากบทสัมภาษณ์นายธิปัตย์ สุนทรารชุน
ประธานเจ้าหน้าที่สายงานการลงทุน บริษัท ทีบีเอ็น คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน)
โดยทีมข่าวหุ้นวิชั่น

RECENT POSTS

AI Debt Collection — ระบบติดตามหนี้ด้วย AI สำหรับสถาบันการเงินไทย
09 ก.ย. 26
บทความ

ระบบติดตามหนี้ด้วย AI: โทรหาคนที่ใช่ ในเวลาที่ใช่ ด้วยวิธีที่ใช่

ทีม Collection ส่วนใหญ่ยังโทรหาลูกหนี้ ทุกคนในลิสต์โดยไม่มีการจัดลำดับ ระบบติดตามหนี้ด้วย AI เปลี่ยนวิธีนี้ โดยวิเคราะห์ว่าควรโทรหาใคร เมื่อไหร่ และผ่านช่องทางไหน เพื่อเพิ่มอัตรา การกู้คืนโดยไม่ต้องเพิ่มทีมงาน ระบบติดตามหนี้ด้วย AI คือเครื่องมือที่ช่วยให้ทีม Collection โฟกัสกับบัญชีที่มีโอกาสกู้คืนได้จริง ในเวลาที่เหมาะสม และผ่านช่องทางที่มีประสิทธิผลที่สุด
AMC ไทย 86 แห่ง กำลังจัดการ NPL ในระบบการเงินไทย
31 ส.ค. 26
บทความ

AMC ไทย 86 แห่งจัดการ NPL ไม่ทัน: วิกฤตที่ต้องใช้เทคโนโลยีเร่งแก้

AMC ไทย ทั้ง 86 แห่งจัดการ NPL ได้ปีละราว100,000 ล้านบาท แต่ NPL ที่มีอยู่ในระบบสูงถึง 1 ล้านล้านบาท เท่ากับต้องใช้เวลา 7-10 ปี กว่าจะจัดการได้หมด บทความนี้อธิบายว่า AMC ไทยคืออะไร ทำไมปัญหานี้สำคัญ และเทคโนโลยี จะช่วยเร่งกระบวนการนี้ได้อย่างไร
Top
เมนูหลัก
นักลงทุนสัมพันธ์
เรียนรู้ทักษะ
ร่วมงาน
ติดต่อเรา

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว บันทึกการตั้งค่า