การคำนวณผลทาง AI ของภาคธนาคาร: 13 การคาดการณ์จากผู้เชี่ยวชาญสำหรับปี 2026

ผู้เชี่ยวชาญของ SAS คาดการณ์ถึงความก้าวหน้า จุดบอด และจุดเปลี่ยนที่จะกำหนดรูปแบบธุรกิจธนาคาร – และเปิดเผยสิ่งที่สถาบันยังไม่พร้อมรับมือ

แครี รัฐนอร์ทแคโรไลนา, 16 ธันวาคม 2568 /PRNewswire/ — การทดลองใช้ AI สิ้นสุดลงแล้ว ในปี 2569 ธุรกิจธนาคารกำลังเข้าสู่ช่วงใหม่ – ช่วงที่ตัวแทนอัตโนมัติจัดการคำขอของลูกค้าจริง ข้อมูลสังเคราะห์คุกคามพื้นที่เก็บข้อมูลหลัก และความไว้วางใจกลายเป็นเกณฑ์วัดประสิทธิภาพที่วัดได้ คำถามไม่ใช่ว่า AI จะเปลี่ยนแปลงธุรกิจธนาคารหรือไม่ แต่เป็นคำถามว่าสถาบันได้เตรียมพร้อมรับมือผลที่ตามมาจากการเปลี่ยนแปลงที่เร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็วที่กำลังดำเนินอยู่หรือไม่

ความก้าวหน้า จุดบอด และจุดเปลี่ยนใดบ้างที่จะกำหนดรูปแบบ #banking? ผู้เชี่ยวชาญของ SAS นำเสนอ 13 #predictions สำหรับปี 2569

ตั้งแต่ข้อพิพาทเกี่ยวกับการพาณิชย์แบบ agentic ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วยควอนตัม ผู้เชี่ยวชาญของ SAS นำเสนอ "โหลของธนาคาร" 13 การคาดการณ์ที่กำหนดอุตสาหกรรมซึ่งจะแยกสถาบันที่เชี่ยวชาญธนาคารอัจฉริยะออกจากสถาบันที่ยังคงดิ้นรนกับพื้นฐาน นี่คือสิ่งที่กำลังจะมาถึง – และสิ่งที่ธนาคารจำเป็นต้องรู้ตอนนี้

ปัญญาที่ตรวจสอบได้กลายเป็นสกุลเงินใหม่ของความไว้วางใจ
"AI ทำให้สถาบันการเงินเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และมั่นใจมากขึ้นอย่างไร้ขีดจำกัด – บางครั้งมั่นใจเกินไป ตั้งแต่การให้คะแนนเครดิตไปจนถึงการตรวจจับการฉ้อโกงและบริการลูกค้า เราได้ฝึกระบบอัจฉริยะให้ตัดสินใจในเสี้ยววินาที แต่อุตสาหกรรมได้เสี่ยงที่จะสูญเสียหลักการที่เป็นมนุษย์มากที่สุดไปหรือไม่? ความไว้วางใจต้องได้รับ ไม่ใช่สันนิษฐาน

"ในปี 2569 ความไว้วางใจจะเปลี่ยนจากคำมั่นสัญญาเป็นเกณฑ์วัดประสิทธิภาพเมื่อธนาคารเปลี่ยนจากปัญญาที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลองไปสู่ปัญญาที่ขับเคลื่อนด้วยหลักฐาน การเรียกร้องความโปร่งใสที่ตรวจสอบได้ในทุกการคาดการณ์ การตัดสินใจ และการโต้ตอบจะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของปัญญา กล่าวอีกนัยหนึ่ง อย่าเชื่อการคาดการณ์นี้ – จนกว่าคุณจะพิสูจน์ได้"

– Alex Kwiatkowski ผู้อำนวยการด้านบริการทางการเงินระดับโลก SAS

AI แบบ Agentic จบการศึกษาจากคำมั่นสัญญาสู่การผลิต
"ปี 2569 จะเป็นจุดเริ่มต้นของ AI แบบ agentic ในธุรกิจธนาคารเมื่อระบบกึ่งอัตโนมัติเริ่มดำเนินงานที่มีความหมายทั่วทั้งองค์กร อนาคตของธนาคารอัจฉริยะจะถูกกำหนดโดยตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่จัดการคำขอของลูกค้า ประสานงานเวิร์กโฟลว์ และทำการตัดสินใจที่ควบคุมและอธิบายได้ในระดับใหญ่ การเปลี่ยนแปลงนี้จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่ธนาคารออกแบบการดำเนินงานและวัดมูลค่าของ AI อย่างพื้นฐาน

"ตาม IDC บริษัทบริการทางการเงินจะใช้จ่ายมากกว่า 67,000 ล้านดอลลาร์สำหรับ AI ภายในปี 2571 การนำไปใช้งานจริงที่เชื่อมโยงกับการตัดสินใจและการดำเนินงานพร้อมที่จะเห็นการเติบโตที่ใหญ่ที่สุด อุตสาหกรรมได้พัฒนาเกินกว่าการพิสูจน์แนวคิด และธนาคารที่ประสบความสำเร็จจะเป็นธนาคารที่ทำให้ AI ของพวกเขาเป็นอุตสาหกรรมเพื่อเปลี่ยนโครงการนำร่องให้เป็นกำไรและธรรมาภิบาลให้เป็นความได้เปรียบในการแข่งขัน"

– Diana Rothfuss ผู้อำนวยการกลยุทธ์โซลูชันระดับโลกสำหรับโซลูชันด้านความเสี่ยง การฉ้อโกง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ SAS

"ช่วยด้วย! ตัวแทน AI ของฉันหลุดควบคุมและซื้อเครื่องปิ้งขนมปัง 900 ดอลลาร์" ธนาคารรับมือกับผลพวงของการช็อปปิ้งด้วยหุ่นยนต์
"ตั้งแต่ศูนย์บริการลูกค้าไปจนถึงผู้บริหารระดับสูง สถาบันการเงินจะถูกบังคับให้เผชิญกับผลกระทบของเศรษฐกิจพาณิชย์แบบ agentic ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ธนาคารจะเห็นข้อพิพาทเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วที่เกิดจากตัวแทน AI อัตโนมัติที่ทำการซื้อที่ลูกค้าไม่เคยอนุมัติ และทีมฉ้อโกงจะเผชิญกับความเสี่ยงใหม่เมื่ออาชญากรเรียนรู้ที่จะแย่งชิงหรือเลียนแบบตัวแทนที่ถูกต้อง

"เมื่อพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์แบบ agentic เติบโต ธนาคารต้องเรียนรู้ที่จะตรวจสอบสิทธิ์ไม่เพียงแค่ผู้คน แต่ยังรวมถึงตัวแทน AI ที่ดำเนินการในนามของพวกเขา เพิ่มความซับซ้อนชั้นใหม่ในการต่อสู้กับอาชญากรรมทางการเงินที่ยากอยู่แล้ว กรอบการทำงานเช่น agentic tokens ลายเซ็นพฤติกรรม และการให้คะแนนความเสี่ยงแบบไดนามิกแสดงถึงคลื่นลูกแรกของการควบคุมที่ธนาคารจะต้องการเพื่อปกป้องลูกค้าที่เป็นมนุษย์และกำไรของพวกเขา"

– Adam Neiberg ผู้จัดการการตลาดอาวุโสด้านธนาคารระดับโลก SAS

ธนาคารสร้าง "ห้องนิรภัย" ความบริสุทธิ์ของข้อมูลท่ามกลางการปนเปื้อนของข้อมูลสังเคราะห์
"ธนาคารจะเผชิญกับวิกฤตความสมบูรณ์ของข้อมูลประเภทใหม่เมื่อ AI แบบสร้างสรรค์และข้อมูลสังเคราะห์แทรกซึมเข้าไปในพื้นที่เก็บข้อมูลหลักในรูปแบบที่ยากต่อการตรวจจับ แตกต่างจากปัญหาคุณภาพข้อมูลที่แยกส่วนในอดีต GenAI สามารถนำข้อผิดพลาดเข้ามาในระดับใหญ่ – และด้วยระดับความสมจริงที่ทำให้ข้อมูลที่ปนเปื้อนยากต่อการค้นหาอย่างมาก

"ในขณะที่สถาบันการเงินทดลองกับข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเร่งการพัฒนาแบบจำลอง หลายแห่งจะนำอคติและความบิดเบือนที่ละเอียดอ่อนเข้าสู่ไปป์ไลน์การตัดสินใจด้านเครดิต การฉ้อโกง และความเสี่ยงโดยไม่รู้ตัว เพื่อปกป้องเวิร์กโฟลว์ที่สำคัญ ธนาคารจะเริ่มรักษาความปลอดภัยข้อมูลแหล่งทองของพวกเขาในห้องนิรภัยดิจิทัลที่ควบคุมและกำหนดธรรมาภิบาลที่เข้มงวดขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่เครื่องมือ GenAI สามารถโต้ตอบกับชุดข้อมูลหลัก"

– Ian Holmes ผู้อำนวยการและหัวหน้าระดับโลกสำหรับโซลูชันการฉ้อโกงขององค์กร SAS

ตัวแทนความรู้ GenAI ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
"ในปี 2569 AI แบบสร้างสรรค์จะกลายเป็นสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเหมือนกับที่สถิติแบบดั้งเดิมเป็นมาช้านานสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ทำให้ธนาคารสามารถดึงความหมายและข้อมูลเชิงลึกในระดับใหญ่ได้ มากกว่า 80% ของข้อมูลขององค์กรอยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างเช่นข้อความและรูปภาพ และปริมาณนี้กำลังเติบโต 50% ถึง 60% ในแต่ละปี

"ธนาคารจะเริ่มนำตัวแทนความรู้ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่และเทคโนโลยีการสร้างเสริมด้วยการเรียกค้นมาใช้เพื่อเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ใช้งานน้อยก่อนหน้านี้ให้เป็นคำตอบที่รวดเร็วและนำไปปฏิบัติได้ พวกเขาจะใช้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เหล่านี้เพื่อเร่งการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์และเปลี่ยนแปลงการจัดการความเสี่ยงให้เป็นวินัยที่เชิงรุกและขับเคลื่อนด้วยปัญญามากขึ้น"

– Terisa Roberts ผู้อำนวยการระดับโลกสำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การตัดสินใจ และธรรมาภิบาล SAS

การหลอกลวงแบบโรแมนติกได้รับการอัพเกรดแบบ agentic
"โอกาสของคุณในการออกเดทกับนางแบบไม่เคยสูงขนาดนี้มาก่อน – large language model นั่นแหละ ในขณะที่การหลอกลวงแบบโรแมนติกที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีอยู่แล้ว มันจะเพิ่มขึ้นสู่ระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์เมื่อผู้ฉ้อโกงใช้การหลอกลวงทางอารมณ์เป็นอาวุธในระดับใหญ่ สิ่งที่ครั้งหนึ่งต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนในการมีส่วนร่วมด้วยตนเอง ตอนนี้สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติและเร่งด้วยความพยายามเพียงเล็กน้อย

"เมื่อการจัดการที่ช่วยด้วยเครื่องจักรก้าวหน้า เส้นแบ่งระหว่างการเชื่อมต่อที่แท้จริงและการล่อลวงแบบสังเคราะห์จะเบลอมากขึ้น ทดสอบไม่เพียงแค่การป้องกันการฉ้อโกง แต่ยังรวมถึงสัญชาตญาณของมนุษย์ด้วย สถาบันการเงินจะถูกกดดันให้ทำหน้าที่เป็นไฟร์วอลล์ทางอารมณ์สำหรับลูกค้าของพวกเขา โดยรวมการวิเคราะห์พฤติกรรมและการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อตรวจจับรูปแบบการเอาเปรียบก่อนที่จะเกิดความเสียหายทางการเงิน" 

– Stu Bradley รองประธานอาวุโสด้านโซลูชันความเสี่ยง การฉ้อโกง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ SAS

แรงกดดันจากการลงทุน AI กระตุ้นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเทคโนโลยีอาชญากรรมทางการเงิน
"ตลาดการปฏิบัติตามกฎระเบียบต่อต้านอาชญากรรมทางการเงินจะเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในปีข้างหน้าเมื่อผู้ขายดิ้นรนที่จะฝัง AI ขั้นสูงเข้าไปในข้อเสนอของพวกเขา การขายทรัพย์สินล่าสุดเน้นย้ำถึงขนาดของการลงทุนใหม่ที่จำเป็นในการทำให้แพลตฟอร์มที่ล้าสมัยและอ้างอิงกฎเป็นสมัยใหม่ ทำให้หลายธนาคารมีเครื่องมือที่ไม่สามารถตามทันภัยคุกคามจากการฉ้อโกงและการฟอกเงินที่พัฒนาอยู่ เมื่อความยากลำบากในการผูก AI เข้ากับแพลตฟอร์มเดิมถูกเปิดเผย เทคโนโลยีอาชญากรรมทางการเงินที่สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม AI โดยธรรมชาติจะส่องสว่างมากที่สุด

"ในปี 2569 สถาบันการเงินจะเร่งการนำโซลูชัน AML และการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบ cloud-native ที่สามารถค้นหารูปแบบที่ซับซ้อนมาใช้ การสำรวจสมาชิก ACAMS ล่าสุดของเราแสดงให้เห็นว่าสถาบันส่วนใหญ่เห็นแล้วว่า AI มีความสำคัญต่อการทำให้ AML ทันสมัย และธนาคารที่ย้ายไปสู่การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ที่อธิบายได้จะได้รับความได้เปรียบด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญ"

– Beth Herron หัวหน้าด้านโซลูชันการปฏิบัติตามกฎระเบียบของธนาคารในอเมริกา SAS

AI และเครดิตเชิงปริมาณจะเร่งประสิทธิภาพตลาดพันธบัตร
"การเติบโตของกลยุทธ์เครดิตเชิงปริมาณจะเร่งการค้นพบราคาในตลาดพันธบัตรองค์กร ซึ่งถูกเร่งปฏิกิริยาโดยแบบจำลองที่ช่วยด้วย AI ที่รวมข้อมูลใหม่ ข้อมูลทางเลือก และตัวชี้วัดเครดิตที่มองไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว ทีมรายได้คงที่ที่ใช้งานอยู่จะก้าวข้ามเวิร์กโฟลว์ที่เน้นการจัดอันดับและนำโครงสร้างพื้นฐานการสร้างแบบจำลองและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย ML ที่ยืดหยุ่นมาใช้ซึ่งแปลสัญญาณที่หลากหลายเป็นการตัดสินใจซื้อขาย

"ธรรมาภิบาลข้อมูลที่แข็งแกร่งและการจัดการความเสี่ยงของแบบจำลองที่เข้มงวดจะเป็นส่วนผสมที่จำเป็นสำหรับกระบวนการและวิวัฒนาการของเทคโนโลยีนี้ นอกจากนี้ นวัตกรรมในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงการจัดอันดับเครดิตจะช่วยให้นักลงทุนลดการสูญเสียและจับโอกาส"

– Stas Melnikov หัวหน้าฝ่ายวิจัยเชิงปริมาณและโซลูชันข้อมูลความเสี่ยง SAS

การจัดการความเสี่ยงที่ตระหนักถึงฟองสบู่ควรกลายเป็นแนวปฏิบัติมาตรฐานในปี 2569 … แต่จะไม่เป็น
"ในปี 2569 ธนาคารและผู้จัดการสินทรัพย์ชั้นนำจะเริ่มฝังแบบจำลองที่ตระหนักถึงฟองสบู่เข้าไปในการกำหนดราคา ALM และการทดสอบความเครียด แบบจำลองเหล่านี้จะแยกราคาตลาดของสินทรัพย์อย่างชัดเจนเป็นปัจจัยพื้นฐานของพวกเขา ในขณะที่ตรวจสอบเบี้ยประกันความเสี่ยงและองค์ประกอบฟองสบู่ชั่วคราวด้วย แบบจำลองที่ตระหนักถึงฟองสบู่ช่วยให้บริษัทตระหนักถึงปัจจัยที่ทำให้ราคาสินทรัพย์เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและไม่ยั่งยืน และในขณะที่แบบจำลองเหล่านี้ควรกลายเป็นส่วนหนึ่งของแนวปฏิบัติมาตรฐานของธนาคารทั้งหมดในปี 2569 ฉันกลัว – และคาดการณ์ – ว่าพวกเขาจะไม่เป็น"

– Robert Jarrow ที่ปรึกษาและที่ปรึกษาอุตสาหกรรม การวิจัยเชิงปริมาณและโซลูชันข้อมูลความเสี่ยง SAS

Stablecoins ย้ายจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ
"ลองจินตนาการถึงทางเดินองค์กรระหว่างสหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรปที่ชำระบัญชีในไม่กี่นาทีแทนที่จะเป็นหลายวัน เรายังไม่ถึงจุดนั้น แต่ปีข้างหน้าจะเห็น stablecoins ที่ได้รับการควบคุมย้ายเข้าสู่โครงการนำร่องของธนาคารจริง ด้วยกรอบที่ชัดเจนยิ่งขึ้นในสหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรป ธนาคารจะเริ่มทดสอบ stablecoins สำหรับการชำระบัญชีข้ามพรมแดนและคลังสำหรับประโยชน์ที่แท้จริงของพวกเขา: การเคลื่อนย้ายเงินทุนที่เร็วขึ้น ต้นทุนที่ต่ำลง และความโปร่งใสที่มากขึ้น ธนาคารบางแห่งจะสำรวจเงินฝากที่เป็นโทเค็นหรือความร่วมมือกับผู้ออกที่ได้รับอนุญาตเพื่อย้ายเงินบนรางดิจิทัลด้วยการตรวจสอบและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น โครงการนำร่องเริ่มต้นเหล่านี้เป็นสัญญาณถึงก้าวแรกที่มีความหมายต่อการทำให้การชำระเงินระหว่างประเทศทันสมัย"

– Ahmed Drissi หัวหน้าด้านการป้องกันการฟอกเงิน (AML) สำหรับเอเชีย-แปซิฟิก SAS

ธนาคารค้าปลีกเปลี่ยนจากการทดสอบโมเดลสื่อพาณิชย์ไปสู่การขยายขนาด
"ภายในสิ้นปี 2569 ธนาคารค้าปลีกรายใหญ่ทุกแห่งจะมีกลยุทธ์สื่อ ไม่ว่าพวกเขาจะเรียกมันว่าอย่างนั้นหรือไม่ก็ตาม ธนาคารที่ทดสอบโมเดลอย่างเงียบ ๆ ในช่วง 12 ถึง 18 เดือนที่ผ่านมาจะเริ่มรายงานผลกำไรรายได้ที่วัดได้เมื่อผู้ลงโฆษณาและแบรนด์ตระหนักถึงพลังของข้อมูลทางการเงินที่ตรวจสอบแล้ว สถาบันที่ทำให้เครือข่ายสื่อทางการเงินเป็นการปฏิบัติอาจเห็นการเพิ่มขึ้น 20% ถึง 30% ในรายได้ที่ไม่ใช่ดอกเบี้ยภายในสองปีอย่างสมจริง"

– Cornelia Reitinger หัวหน้าฝ่ายพัฒนาธุรกิจโฆษณา SAS

ธนาคารยอมรับการทดสอบความเครียดความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ
"เมื่อผลกระทบของพายุ ไฟป่า และภัยแล้งต่อพอร์ตโฟลิโอของธนาคารทวีความรุนแรงขึ้นทั่วโลก ธนาคารเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากลูกค้า หน่วยงานกำกับดูแล และผู้ถือหุ้นในการปรับปรุงความพยายามในการจัดการความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศของพวกเขา ปี 2568 เห็นค่าปรับครั้งแรกสำหรับการไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศของธนาคาร ดังนั้น ฉันคาดการณ์ว่าธนาคารจะเร่งการทดสอบความเครียดความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศของพวกเขาเพื่อปิดช่องว่างในการสร้างแบบจำลอง ธรรมาภิบาล และโครงสร้างพื้นฐาน การบูรณาการที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้นกับกรอบการจัดการความเสี่ยงหลักของธนาคารตามปกติจะเป็นสิ่งสำคัญในการตอบสนองอย่างมีประสิทธิภาพต่อแรงกดดันที่เพิ่มขึ้น

"ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการบูรณาการของกระบวนการทดสอบความเครียดจะเป็นปัจจัยสำคัญไม่เพียงแค่สำหรับการแก้ไขความต้องการของความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ แต่ยังรวมถึงกรณีการใช้งานการวิเคราะห์สถานการณ์ที่เกิดขึ้นใหม่อื่น ๆ เช่นการทดสอบความเครียดย้อนกลับความเสี่ยงทางภูมิศาสตร์การเมืองที่ธนาคารกลางยุโรปประกาศเมื่อเร็ว ๆ นี้"

– Peter Plochan ที่ปรึกษาหลักการจัดการความเสี่ยง EMEA, SAS

ธนาคารก้าวกระโดดควอนตัม
"นี่จะเป็นปีที่เราเห็นผลกระทบแรกที่บ่งชี้ว่าAI ควอนตัมจะเปลี่ยนโฉมภูมิทัศน์ธนาคารอย่างไรจนถึงสิ้นทศวรรษ การคำนวณแบบผสมระหว่างควอนตัมและคลาสสิกจะเปลี่ยนจากโครงการนำร่องไปสู่การผลิต ส่งมอบความก้าวหน้าในด้านความเสี่ยงและการฉ้อโกง – และมันจะขยายขอบเขตของวิธีที่ธนาคารเพิ่มประสิทธิภาพ จำลอง และตัดสินใจ โดยเฉพาะในพื้นที่ที่แบบจำลองคลาสสิกเสื่อมโทรม ธนาคารที่สร้างประสบการณ์เริ่มต้นจะเห็นผลกำไรที่เปลี่ยนแปลงในความแม่นยำ ความคล่องตัว และประสิทธิภาพที่ให้ความได้เปรียบอย่างมหาศาลเหนือการแข่งขัน"

– Julie Muckleroy นักกลยุทธ์ด้านธนาคารระดับโลก SAS

สำรวจการคาดการณ์ ค้นพบโซลูชัน
ผลกระทบของ AI ต่อธุรกิจธนาคารขยายไกลเกินกว่าการคาดการณ์ 13 ข้อเหล่านี้ สำรวจแนวโน้มเทคโนโลยีปี 2569 เพิ่มเติมในอุตสาหกรรมต่าง ๆ หรือค้นพบว่าโซลูชันธนาคาร SAS ช่วยสถาบันการเงินเปลี่ยนปัญญาที่ตรวจสอบได้เป็นการตัดสินใจที่น่าเชื่อถืออย่างไร

เกี่ยวกับ SAS
SAS เป็นผู้นำระดับโลกด้านข้อมูลและ AI ด้วยซอฟต์แวร์ SAS และโซลูชันเฉพาะอุตสาหกรรม องค์กรเปลี่ยนข้อมูลเป็นการตัดสินใจที่น่าเชื่อถือ SAS มอบพลังแห่งการรู้ให้คุณ^®

SAS และชื่อผลิตภัณฑ์หรือบริการอื่น ๆ ทั้งหมดของ SAS Institute Inc. เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนหรือเครื่องหมายการค้าของ SAS Institute Inc. ในสหรัฐอเมริกาและประเทศอื่น ๆ ® แสดงถึงการจดทะเบียนในสหรัฐอเมริกา ชื่อแบรนด์และผลิตภัณฑ์อื่น ๆ เป็นเครื่องหมายการค้าของบริษัทที่เกี่ยวข้อง ลิขสิทธิ์ © 2568 SAS Institute Inc. สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด

ผู้ติดต่อฝ่ายบรรณาธิการ:
Danielle Bates	Mike Nemecek
[e-mail]	[e-mail]
919-531-1959	919-531-5140
sas.com/news

ดูเนื้อหาต้นฉบับเพื่อดาวน์โหลดมัลติมีเดีย:https://www.prnewswire.com/news-releases/bankings-ai-reckoning-13-expert-predictions-for-2026-302643671.html

SOURCE SAS