ການຫັນປ່ຽນທາງດິຈິຕອນ (DX) ດ້ານການຊຳລະເງິນເອເລັກໂຕຣນິກໃນລາວ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການສົ່ງເສີມການໃຊ້ຈ່າຍແບບບໍ່ໃຊ້ເງິນສົດເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນການລິເລີ່ມ "ຫັນປ່ຽນວຽກງານບັນຊີ ແລະ ການອອກໃບແຈ້ງໜີ້ໃຫ້ເປັນດິຈິຕອນ" ໂດຍການນຳໃຊ້ AI-OCR ເຂົ້າມາຊ່ວຍໃນການອ່ານໃບແຈ້ງໜີ້, ການຕັດຍອດບັນຊີລູກໜີ້ອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການອັດຕະໂນມັດໃນການທວງຖາມການຊຳລະເງິນ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະສະຫຼຸບພາບລວມຂອງການນຳໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ການຊຳລະເງິນເອເລັກໂຕຣນິກທີ່ສຳຄັນ ເຊັ່ນ: BCEL One / LAPNet / LAPNet QR ມາປະສົມປະສານກັບ AI ເພື່ອພັດທະນາວຽກງານ B2B, ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ພະນັກງານບັນຊີ ແລະ ໄອທີຂອງບໍລິສັດທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດໃນລາວ, ລວມເຖິງບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນທີ່ກຳລັງພິຈາລະນາເຂົ້າມາລົງທຶນໃນລາວ.

ຢູ່ລາວ, ການຫັນເປັນສັງຄົມບໍ່ໃຊ້ເງິນສົດພວມດຳເນີນໄປພາຍໃຕ້ການຊີ້ນຳຂອງທະນາຄານແຫ່ງ ສປປ ລາວ (Bank of Lao PDR), ເຊິ່ງການຊຳລະເງິນຜ່ານ QR ແລະ ເຄືອຂ່າຍລະຫວ່າງທະນາຄານພວມໄດ້ຮັບການພັດທະນາຢ່າງວ່ອງໄວ. ນອກເໜືອໄປຈາກການລິເລີ່ມດ້ານການເງິນ DX ແລະ ທະນາຄານບ້ານທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ແນວທາງການປະສົມປະສານການຊຳລະເງິນເອເລັກໂຕຣນິກ ແລະ AI ເຂົ້າໃນວຽກງານບັນຊີລູກໜີ້ ແລະ ການອອກໃບແຈ້ງໜີ້ແບບ B2B ນັ້ນ ແມ່ນຂົງເຂດທີ່ໜ້າຈັບຕາມອງ ເນື່ອງຈາກສາມາດປັບປຸງທັງຕົ້ນທຶນການດຳເນີນງານ ແລະ ຄວາມໄວໃນການເກັບເງິນໄດ້.

ການຊໍາລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກຂອງລາວ ພວມພັດທະນາໂດຍມີ "BCEL One" ເຊິ່ງເປັນໂມບາຍແບນກິ້ງທີ່ໃຫ້ບໍລິການໂດຍ BCEL, ພ້ອມດ້ວຍລະບົບ QR ລະຫັດຊໍາລະເງິນພາຍໃນປະເທດທີ່ທະນາຄານແຫ່ງ ສປປ ລາວ ໄດ້ຈັດຕັ້ງຂຶ້ນ ແລະ ຂອບເຂດລະບຽບການຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຊໍາລະເງິນ ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ. LAPNet ຖືກຈັດຕັ້ງໃຫ້ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ ແລະ ເຄືອຂ່າຍທີ່ຮັບຜິດຊອບໃນການ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ການຊໍາລະເງິນພາຍໃນປະເທດ, ແຕ່ຈໍາເປັນຕ້ອງກວດສອບເອກະສານທາງການ ແລະ ເງື່ອນໄຂສັນຍາເພື່ອເລືອກໃຊ້ງານຕາມຂອບເຂດຂອງຟັງຊັນ.

ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທາງການເງິນຂອງລາວ ໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນກຸ່ມທີ່ພັດທະນາຕາມຫຼັງໃນພາກພື້ນ ASEAN, ແຕ່ການຊໍາລະເງິນຜ່ານມືຖືໄດ້ແຜ່ຂະຫຍາຍຢ່າງວ່ອງໄວໄປພ້ອມກັບອັດຕາການນໍາໃຊ້ສະມາດໂຟນທີ່ ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຕະຫຼາດທີ່ເຄີຍເນັ້ນການໃຊ້ເງິນສົດໄດ້ປ່ຽນມາເປັນການຊໍາລະດ້ວຍ QR ຢ່າງວ່ອງໄວ, ເຊິ່ງໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ ການສະແດງ QR ລະຫັດຊໍາລະເງິນໄດ້ກາຍເປັນເລື່ອງປົກກະຕິແມ້ແຕ່ຢູ່ຕາມຮ້ານອາຫານ ແລະ ຮ້ານຂາຍເຄື່ອງແຄມທາງ. ຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະມາສະຫຼຸບ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຫຼັກທີ່ຄວນຮູ້ໃນການດໍາເນີນທຸລະກິດແບບ B2B.

BCEL One ແລະ LAPNet ແມ່ນ 2 ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນການກ່າວເຖິງການຊໍາລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກຂອງລາວ.

• BCEL One: ແອັບພລິເຄຊັນທະນາຄານເທິງມືຖືທີ່ໃຫ້ບໍລິການໂດຍ BCEL ເຊິ່ງເປັນທະນາຄານທຸລະກິດຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງລາວ. ຮັບຜິດຊອບໃນການໂອນເງິນລະຫວ່າງບຸກຄົນ, ການຊໍາລະເງິນ ແລະ ການຈັດການບັນຊີ. ຍັງຮອງຮັບການຊໍາລະເງິນຜ່ານ QR ສໍາລັບຮ້ານຄ້າ ແລະ ການຊໍາລະເງິນອອນລາຍອີກດ້ວຍ.
• LAPNet: ເຄືອຂ່າຍຮ່ວມລະຫວ່າງທະນາຄານຂອງລາວ. ເປັນພື້ນຖານທີ່ເຮັດໃຫ້ການໂອນເງິນ ແລະ ການຊໍາລະເງິນລະຫວ່າງທະນາຄານທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດນໍາໃຊ້ຮ່ວມກັນໄດ້. ຮູບແບບມາດຕະຖານຂອງການຊໍາລະເງິນຜ່ານ QR ກໍຖືກດໍາເນີນການຢູ່ເທິງ LAPNet ເຊັ່ນກັນ.

ທັງ 2 ຢ່າງນີ້ມີຄວາມສຳພັນກັນໃນລັກສະນະທີ່ວ່າ "ຜູ້ໃຊ້ທີ່ໃຊ້ BCEL One ສາມາດຊໍາລະເງິນໃຫ້ກັບບັນຊີທະນາຄານອື່ນ ຫຼື ຮ້ານຄ້າອື່ນໄດ້ຜ່ານທາງ LAPNet", ເຊິ່ງໄດ້ຂະຫຍາຍຂອບເຂດການນໍາໃຊ້ຂອງບຸກຄົນໃຫ້ກວ້າງຂວາງຂຶ້ນ. ໃນກໍລະນີທີ່ມີການນໍາໃຊ້ການຊໍາລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກໃນວຽກງານ B2B, ການເລືອກທໍາອິດຄືການຮອງຮັບຮູບແບບມາດຕະຖານຂອງ LAPNet ຫຼື ການໃຊ້ຟັງຊັນສໍາລັບຜູ້ປະກອບການຂອງ BCEL One. ການຈະເລືອກໃຊ້ແບບໃດນັ້ນ ແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບວິທີການຊໍາລະເງິນຂອງຄູ່ຄ້າ ແລະ ຟັງຊັນທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບບໍລິສັດຂອງທ່ານ (ການຊໍາລະເງິນຮ້ານຄ້າ, ການອອກໃບແຈ້ງໜີ້, ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບການຈັດການບັນຊີລູກໜີ້).

Lao QR Code ແມ່ນມາດຕະຖານ QR ທີ່ Bank of the Lao PDR ໄດ້ນຳມາໃຊ້ຢ່າງເປັນທາງການສຳລັບການຊຳລະເງິນພາຍໃນປະເທດ ເຊິ່ງສະໜັບສະໜູນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງທະນາຄານ ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນຊຳລະເງິນຕ່າງໆ. ແຕ່ລະບໍລິການເຊັ່ນ: BCEL OnePay ແມ່ນຮອງຮັບມາດຕະຖານ QR ພາຍໃນປະເທດນີ້ ແລະ ຂອບການເຊື່ອມຕໍ່ແບບຂ້າມຊາຍແດນ. ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ໃຊ້ຈະສະແກນ QR ດ້ວຍ BCEL One, ແຕ່ຖ້າຮ້ານຄ້າໃຊ້ທະນາຄານອື່ນ, LAPNet ຈະເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຕົວການໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ເພື່ອໃຫ້ການໂອນເງິນສຳເລັດສົມບູນ.

ເຄືອຂ່າຍລະຫວ່າງທະນາຄານເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທີ່ສະໜັບສະໜູນການເຊື່ອມຕໍ່ການຊຳລະເງິນພາຍໃນປະເທດ. ການເລືອກໃຊ້ຟັງຊັນການຊຳລະສະສາງ, ການໂອນເງິນ ຫຼື ການຊຳລະເງິນໃຫ້ຮ້ານຄ້າ ແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບທະນາຄານທີ່ໃຊ້ບໍລິການ ແລະ ສັນຍາການບໍລິການ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງກວດສອບຂອບເຂດການຮອງຮັບຢ່າງເປັນທາງການເພື່ອອອກແບບລະບົບ. ໃນມຸມມອງຂອງ B2B, ມີຂໍ້ດີດັ່ງນີ້:

• ການພິມ QR Code ລົງໃນໃບແຈ້ງໜີ້ ເຮັດໃຫ້ຄູ່ຄ້າສາມາດຊຳລະເງິນໂດຍກົງຜ່ານແອັບພລິເຄຊັນທະນາຄານໄດ້
• ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທະນາຄານ, ຖ້າຮອງຮັບ LAPNet ກໍສາມາດລວມສູນການໂອນເງິນໄດ້
• ການເຊື່ອມຕໍ່ການຊຳລະເງິນດ້ວຍ QR ແບບຂ້າມຊາຍແດນພາຍໃນພາກພື້ນ ASEAN ກໍກຳລັງມີຄວາມຄືບໜ້າ

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຊຳລະເງິນດ້ວຍ QR ເປັນພຽງ "ວິທີການຊຳລະເງິນ" ເທົ່ານັ້ນ, ການຕັດຍອດລູກໜີ້ ແລະ ການຈັດການໃບແຈ້ງໜີ້ຍັງບໍ່ໄດ້ຖືກອັດຕະໂນມັດ. ນັ້ນຄືເຫດຜົນທີ່ການນຳ AI ມາປະສົມປະສານມີຄວາມສຳຄັນ.

ຕາບໃດທີ່ວຽກງານທີ່ເນັ້ນການໃຊ້ເງິນສົດ ແລະ ເຊັກຍັງຄົງຢູ່, ການອອກໃບແຈ້ງໜີ້, ການກວດສອບການຮັບເງິນ, ການຕັດຍອດບັນຊີລູກໜີ້ ແລະ ການຕິດຕາມການຊຳລະເງິນ ກໍມັກຈະກາຍເປັນ "ການໃຊ້ແຮງງານຄົນ". ການນຳເອົາລະບົບການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກມາປະສົມປະສານກັບ AI ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປະມວນຜົນວຽກງານເຫຼົ່ານີ້ເປັນຂໍ້ມູນດິຈິຕອນໄດ້ຢ່າງຄົບວົງຈອນ.

ສຳລັບວິສາຫະກິດໃນລາວ ໂດຍສະເພາະວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງ (SME), ຍັງມີຫຼາຍກໍລະນີທີ່ຍັງຄົງໃຊ້ວິທີການແບບອະນາລັອກ ເຊັ່ນ: "ອອກໃບແຈ້ງໜີ້ດ້ວຍເຈ້ຍ", "ກວດສອບການຮັບເງິນທີ່ເຄົາເຕີທະນາຄານ" ແລະ "ຕັດຍອດບັນຊີດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນໃສ່ Excel ດ້ວຍຕົນເອງ". ເມື່ອວຽກງານທີ່ຕ້ອງເຮັດດ້ວຍມືເຫຼົ່ານີ້ສະສົມຢູ່ໃນພະແນກບັນຊີທີ່ຂາດແຄນບຸກຄະລາກອນ, ມັນກໍມັກຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ການສະຫຼຸບບັນຊີປະຈຳເດືອນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈດ້ານກະແສເງິນສົດມີຄວາມຊັກຊ້າ. ການຫັນປ່ຽນສູ່ດິຈິຕອນ (DX) ດ້ານການຊຳລະເງິນ ຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກການແກ້ໄຂສະຖານະການທີ່ "ຂໍ້ມູນຍັງຄົງຄ້າງຢູ່ພຽງແຕ່ໃນເຈ້ຍ ແລະ ໃນຄວາມຄິດຂອງຄົນເທົ່ານັ້ນ".

ບັນຫາທີ່ມັກເກີດຂຶ້ນໃນວຽກງານ B2B ທີ່ເນັ້ນການໃຊ້ເງິນສົດ ແລະ ເຊັກ ມີດັ່ງນີ້:

• ຄວາມລ່າຊ້າໃນການເກັບເງິນ: ເນື່ອງຈາກເງິນຈະບໍ່ເຂົ້າບັນຊີຫາກຄູ່ຄ້າບໍ່ໄດ້ນຳເງິນສົດ ຫຼື ເຊັກມາໃຫ້, ເຮັດໃຫ້ໄລຍະເວລາໃນການເກັບເງິນ (Lead time) ຍາວນານຂຶ້ນ.
• ຄວາມຜິດພາດໃນການຕັດຍອດ: ເນື່ອງຈາກການຈັບຄູ່ລະຫວ່າງເງິນທີ່ໄດ້ຮັບກັບໃບແຈ້ງໜີ້ຕ້ອງເຮັດດ້ວຍມື, ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດໃນການຈັບຄູ່ຈຳນວນເງິນ, ວັນທີກຳນົດ ແລະ ຂໍ້ມູນຄູ່ຄ້າໄດ້ງ່າຍ.
• ການທວງຖາມທີ່ຂຶ້ນກັບບຸກຄົນ: ການຈັດການລາຍການທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບເງິນຂຶ້ນຢູ່ກັບພະນັກງານສະເພາະບຸກຄົນ, ເຮັດໃຫ້ວຽກງານຢຸດສະງັກເມື່ອພະນັກງານຄົນນັ້ນລາພັກ ຫຼື ລາອອກ.
• ຄວາມລ່າຊ້າໃນການປິດບັນຊີປະຈຳເດືອນ: ຖ້າການກວດສອບເງິນທີ່ໄດ້ຮັບຊັກຊ້າໄປຮອດຕົ້ນເດືອນ, ຈະເຮັດໃຫ້ການຢືນຢັນຍອດຂາຍ ແລະ ລູກໜີ້ການຄ້າຊັກຊ້າຕາມໄປດ້ວຍ.

ສາເຫດຂອງບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມາຈາກ "ການຍັງຄົງມີວຽກງານແບບ Analog ຫຼົງເຫຼືອຢູ່". ຖ້າຫາກສາມາດນຳຂໍ້ມູນການຊຳລະເງິນເຂົ້າສູ່ລະບົບຜ່ານການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ ແລະ ໃຊ້ AI ໃນການປ່ຽນໃບແຈ້ງໜີ້ໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນດິຈິຕອນເພື່ອທຽບຍອດໄດ້, ວຽກງານທີ່ຕ້ອງເຮັດດ້ວຍມືຫຼາຍຢ່າງກໍຈະຖືກປ່ຽນເປັນອັດຕະໂນມັດ. ລະດັບຂອງປະສິດທິຜົນຈະເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ຕາມຈຳນວນທຸລະກຳ ແລະ ຈຳນວນຄູ່ຄ້າ, ບໍລິສັດທີ່ມີການເຮັດທຸລະກຳຫຼາຍເທົ່າໃດ ກໍຈະຍິ່ງມີຄວາມຄຸ້ມຄ່າໃນການລົງທຶນສູງເທົ່ານັ້ນ.

ທະນາຄານແຫ່ງ ສປປ ລາວ (Bank of the Lao PDR) ພວມຊຸກຍູ້ການຫັນເປັນສັງຄົມບໍ່ໃຊ້ເງິນສົດ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງການບໍລິການທາງການເງິນ ໂດຍຜ່ານການນຳໃຊ້ລະບົບການຊຳລະເງິນດ້ວຍ QR ພາຍໃນປະເທດ ແລະ ການປັບປຸງລະບຽບການບໍລິການດ້ານການຊຳລະເງິນ. ໃນດ້ານລະບຽບການ, ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ກວດສອບໂດຍອີງໃສ່ຂອບວຽກຫຼ້າສຸດຂອງ Payment Service System ທີ່ໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໃນປີ 2025. ການພັດທະນາ LAPNet, ການສ້າງມາດຕະຖານການຊຳລະເງິນດ້ວຍ QR, ແລະ ການອອກໃບອະນຸຍາດໃຫ້ແກ່ຜູ້ປະກອບການເງິນມືຖື ແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງວຽກງານດັ່ງກ່າວ, ເຊິ່ງຍັງເຫັນໄດ້ເຖິງການຂະຫຍາຍຕົວໄປສູ່ຂະແໜງ B2B ອີກດ້ວຍ.

ໃນມຸມມອງຂອງວິສາຫະກິດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ "ການໃຊ້ການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກມີຄວາມສົມເຫດສົມຜົນໃນການດຳເນີນທຸລະກິດ" ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມເຖິງ:

• ການເພີ່ມຄວາມໂປ່ງໃສໃນການເຮັດທຸລະກຳ (ການຮອງຮັບດ້ານພາສີ ແລະ ການກວດສອບ)
• ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດບັນທຶກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ້ອງກັນການຟອກເງິນ (AML)
• ການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນກັບຄູ່ຄ້າ, ທະນາຄານ ແລະ ໜ່ວຍງານກຳກັບດູແລ

ເຊິ່ງທັງໝົດນີ້ແມ່ນທ່າອ່ຽງທີ່ການຫັນເປັນສັງຄົມບໍ່ໃຊ້ເງິນສົດກາຍເປັນເງື່ອນໄຂພື້ນຖານ. ການຍູ້ແຮງການຫັນເປັນດິຈິຕອນດ້ານການຊຳລະເງິນ (Electronic Payment DX) ແມ່ນສອດຄ່ອງກັບທິດທາງນະໂຍບາຍດິຈິຕອນຂອງທະນາຄານກາງ, ແລະ ໃນອີກບໍ່ເທົ່າໃດປີຂ້າງໜ້ານີ້ ຄວນຄຳນຶງເຖິງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ວ່າ "ວິສາຫະກິດທີ່ບໍ່ສາມາດຮອງຮັບການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ ອາດຈະປະສົບກັບອຸປະສັກໃນການເຮັດທຸລະກຳຫຼາຍຂຶ້ນ".

ການລວມເອົາການຊໍາລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກເຂົ້າກັບ AI ມີຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຢູ່ທີ່ "ການປະມວນຜົນແບບຄົບວົງຈອນ ໂດຍເລີ່ມຈາກຂໍ້ມູນການຊໍາລະເງິນ ໄປຈົນເຖິງໃບແຈ້ງໜີ້, ບັນຊີລູກໜີ້ ແລະ ການທວງຖາມ". ການແຜ່ຫຼາຍຂອງການຊໍາລະຜ່ານ QR ພຽງຢ່າງດຽວ ບໍ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກບັນລຸຜົນໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນ.

ຕໍ່ໄປນີ້ ແມ່ນການຈັດລຽງຈຸດທີ່ຄວນນຳໃຊ້ AI ເຊິ່ງຈະສົ່ງຜົນດີຕໍ່ວຽກງານ B2B.

AI-OCR ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ປ່ຽນໃບແຈ້ງໜີ້ ຫຼື ໃບຮັບເງິນທີ່ເປັນເຈ້ຍ ແລະ PDF ໃຫ້ກາຍເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ໃນປະເທດລາວ, ບາງໃບແຈ້ງໜີ້ມີການປົນເປ່ກັນລະຫວ່າງພາສາລາວ, ພາສາອັງກິດ, ພາສາໄທ ແລະ ພາສາຈີນ, ສະນັ້ນ AI-OCR ທີ່ຮອງຮັບຫຼາຍພາສາຈຶ່ງເປັນກຸນແຈສຳຄັນໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ.

ສະຖານະການນຳໃຊ້ທີ່ເປັນຕົວຢ່າງ:

• ການອ່ານໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍອັດຕະໂນມັດ: ປ່ຽນໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ໄດ້ຮັບຈາກຄູ່ຄ້າໃນຮູບແບບ PDF ຫຼື ຮູບພາບ ໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນ: ວັນທີ, ຈຳນວນເງິນ, ຊື່ຄູ່ຄ້າ ແລະ ລາຍການສິນຄ້າ.
• ການເຮັດໃຫ້ການເບີກຈ່າຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຈາກໃບຮັບເງິນເປັນອັດຕະໂນມັດ: ນຳໃຊ້ແອັບພລິເຄຊັນອ່ານໃບຮັບເງິນທີ່ພະນັກງານຖ່າຍຮູບໄວ້ ແລ້ວສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະບົບບັນຊີ.
• ການນຳເຂົ້າໃບແຈ້ງການຊຳລະເງິນ: ນຳໃຊ້ OCR ອ່ານໃບແຈ້ງການຈາກທະນາຄານ ເພື່ອປ່ຽນເປັນຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຕັດຍອດບັນຊີລູກໜີ້.

ຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ OCR ພາສາລາວມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍຂຶ້ນຢູ່ກັບຕົວແບບ (Model). ກ່ອນການນຳມາໃຊ້ງານ, ການກວດສອບຄວາມແມ່ນຍຳດ້ວຍຕົວຢ່າງເອກະສານຕົວຈິງແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ເນື່ອງຈາກຄວາມແມ່ນຍຳບໍ່ສາມາດບັນລຸໄດ້ເຖິງ 100%, ການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກໂດຍຕັ້ງສົມມຸດຖານວ່າຈະມີ "ການປະຕິບັດງານແບບປະສົມປະສານລະຫວ່າງ AI ແລະ ມະນຸດ" ເພື່ອກວດສອບລາຍການທີ່ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຕໍ່າໂດຍພະນັກງານນັ້ນ ແມ່ນວິທີທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດ.

ການລຶບລ້າງຍອດລູກໜີ້ການຄ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດ ເປັນໜຶ່ງໃນວຽກງານທີ່ສາມາດສ້າງປະສິດທິຜົນໄດ້ສູງສຸດຈາກການປະສົມປະສານລະຫວ່າງ ການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ (Electronic Payment) × AI. ເມື່ອມີເງິນໂອນເຂົ້າບັນຊີທະນາຄານຜ່ານການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ,

1. ດຶງຂໍ້ມູນການໂອນເງິນ (ຈຳນວນເງິນ, ວັນທີ, ຜູ້ໂອນ)
2. ນຳໄປປຽບທຽບກັບລາຍການໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຮັບເງິນ
3. ລະບຸໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຈຳນວນເງິນ ແລະ ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຊື່ຄູ່ຄ້າ
4. ຈັດການການໂອນເງິນທີ່ແບ່ງຈ່າຍໃຫ້ຫຼາຍໃບແຈ້ງໜີ້ ຫຼື ການຫັກຄ່າທຳນຽມຕ່າງໆ ໂດຍການກຳນົດເປັນກົດເກນ
5. ພະນັກງານຮັບຜິດຊອບກວດສອບ ແລະ ອະນຸມັດ

ຂະບວນການ (Pipeline) ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນໂດຍ AI. ໃນກໍລະນີຂອງປະເທດລາວ, ເນື່ອງຈາກຊື່ຜູ້ໂອນມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນການສະກົດລະຫວ່າງພາສາລາວ ແລະ ພາສາອັງກິດ, ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຄະແນນຄວາມຄ້າຍຄືກັນ (Similarity Score) ຈຶ່ງມີປະສິດທິຜົນຫຼາຍກວ່າການກວດສອບຂໍ້ຄວາມໃຫ້ຕົງກັນແບບທົ່ວໄປ. ນອກຈາກນີ້, ໃນສ່ວນຂອງການທວງຖາມການຊຳລະເງິນ ກໍສາມາດສ້າງເປັນລະບົບໄດ້ໂດຍການດຶງຂໍ້ມູນລູກໜີ້ການຄ້າທີ່ກາຍກຳນົດໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ສ້າງຂໍ້ຄວາມທວງຖາມຕາມແມ່ແບບ (Template) ສຳລັບຄູ່ຄ້າແຕ່ລະລາຍ. ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຂະຫຍາຍລະບົບບັນຊີທີ່ມີຢູ່ ຫຼື ການປະສົມປະສານກັບບໍລິການພາຍນອກ ແມ່ນເສັ້ນທາງການນຳໃຊ້ທີ່ເປັນຈິງຫຼາຍກວ່າການສ້າງ AI ຂັ້ນສູງຂຶ້ນມາໃໝ່ແຕ່ຕົ້ນ.

ເພື່ອບັນລຸປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກຂອງການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ (Electronic Payment) ໂດຍນຳໃຊ້ AI, ຈຳເປັນຕ້ອງມີການອອກແບບທີ່ເຊື່ອມໂຍງລະບົບທະນາຄານ, ລະບົບການບັນຊີ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກໃຫ້ເຂົ້າກັນຢ່າງເປັນລະບົບ. ການກຳນົດຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການເຊື່ອມຕໍ່ API ແລະ ຂໍ້ກຳນົດດ້ານຄວາມປອດໄພແຕ່ຫົວທີ ຄືກຸນແຈສູ່ຄວາມສຳເລັດ.

ໃນການສ້າງລະບົບທຸລະກິດ, ສິ່ງທີ່ຄວນກວດສອບເປັນອັນດັບທຳອິດຄື ທະນາຄານທີ່ເຮັດທຸລະກຳນຳນັ້ນມີການເປີດຕົວ ຫຼື Launch API ຫຼືບໍ່. ສຳລັບທະນາຄານໃນລາວ, ທະນາຄານໃຫຍ່ໆເຊັ່ນ BCEL ໄດ້ມີການໃຫ້ບໍລິການທະນາຄານອອນລາຍສຳລັບທຸລະກິດ, ແຕ່ການຮອງຮັບການເຊື່ອມຕໍ່ອັດຕະໂນມັດຈາກລະບົບພາຍນອກ (API) ນັ້ນ ຈະມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະທະນາຄານ ແລະ ແຜນສັນຍາ.

ຮູບແບບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດມີດັ່ງນີ້:

• ການເຊື່ອມຕໍ່ API ໂດຍກົງ: ໃນກໍລະນີທີ່ມີ API ຂອງທະນາຄານ, ສາມາດດຶງຂໍ້ມູນການຝາກເງິນ ແລະ ຂໍ້ມູນຍອດເງິນຄົງເຫຼືອແບບ Real-time ເພື່ອສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະບົບບັນຊີ.
• ຜ່ານໄຟລ໌ CSV / ລາຍການເຄື່ອນໄຫວ: ນຳເຂົ້າລາຍການເຄື່ອນໄຫວບັນຊີທີ່ດາວໂຫຼດມາຈາກທະນາຄານຜ່ານລະບົບ Batch.
• ຜ່ານຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຊຳລະເງິນ: ນຳໃຊ້ Gateway ທີ່ເປັນຕົວສື່ກາງເຊັ່ນ: ຟັງຊັນຮ້ານຄ້າຂອງ BCEL One ຫຼື ບໍລິການເຊື່ອມຕໍ່ LAPNet.

ໃນຝັ່ງຂອງລະບົບບັນຊີເອງ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນ QuickBooks, Xero, SAP ຫຼື ຊອບແວບັນຊີພາຍໃນປະເທດ, ຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມຕໍ່ API ຈະແຕກຕ່າງກັນໄປໃນແຕ່ລະຜະລິດຕະພັນ. ການຕັດສິນໃຈວ່າຈະໃຊ້ລະບົບບັນຊີທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ຫຼື ຈະປ່ຽນລະບົບບັນຊີໃໝ່ໄປພ້ອມກັບການຮອງຮັບການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກນັ້ນ ເປັນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກທີ່ຕ້ອງພິຈາລະນາຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນການອອກແບບການນຳໃຊ້ລະບົບ. ສຳລັບວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ, ການນຳໃຊ້ RPA ຫຼື iPaaS (ເຊັ່ນ: Zapier, Make, n8n) ເປັນຕົວສື່ກາງໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນກໍເປັນທາງເລືອກທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ.

ລະບົບການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ × AI ຕ້ອງຈັດການທັງຂໍ້ມູນທາງການເງິນ ແລະ ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມຕ້ອງການດ້ານຄວາມປອດໄພສູງກວ່າລະບົບທຸລະກິດທົ່ວໄປ. ນອກຈາກນີ້, ຍັງຕ້ອງພິຈາລະນາຄວາມສອດຄ່ອງກັບກົດໝາຍ ແລະ ລະບຽບການຂອງລາວ.

• ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ: ໃນການດຳເນີນງານດ້ານການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ ແລະ AI ຢູ່ລາວ, ການອອກແບບການຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຕ້ອງອີງຕາມກົດໝາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ເຊັ່ນ: ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທາງອີເລັກໂທຣນິກ ສະບັບເລກທີ 25/ສພຊ ແລະ ຂອບການດຳເນີນງານຫຼ້າສຸດຂອງລະບົບການບໍລິການຊຳລະເງິນ (Payment Service System).
• LSSO ແລະ ວຽກງານພາສີ: ໃນກໍລະນີທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນເງິນເດືອນ ແລະ ປະກັນສັງຄົມ, ຕ້ອງກວດສອບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ LSSO (ອົງການປະກັນສັງຄົມແຫ່ງຊາດ).
• ການເຂົ້າລະຫັດ ແລະ ການຢືນຢັນຕົວຕົນ: ການສື່ສານຜ່ານ API ຕ້ອງອີງໃສ່ການເຂົ້າລະຫັດແບບ TLS ເປັນຫຼັກ ແລະ ຕ້ອງມີການຈັດການ Access Key ພ້ອມທັງແຍກສິດທິການເຂົ້າເຖິງຢ່າງເຂັ້ມງວດ.
• ບັນທຶກການກວດສອບ (Audit Log): ຕ້ອງກຽມກົນໄກທີ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ວ່າໃຜເປັນຜູ້ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໃດ ແລະ ເຂົ້າເຖິງໃນເວລາໃດ.

ໃນກໍລະນີທີ່ມີການປະມວນຜົນ AI-OCR ຫຼື ການຕັດຍອດບັນຊີດ້ວຍ AI ຜ່ານລະບົບ Cloud ພາຍນອກ, ຄວນກວດສອບກ່ຽວກັບການໂອນຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ ແລະ ສະຖານທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນນຳ. ໂດຍສະເພາະສຳລັບບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນ, ຈຳເປັນຕ້ອງປະຕິບັດຕາມທັງນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພທົ່ວໂລກຂອງສຳນັກງານໃຫຍ່ ແລະ ການປະຕິບັດງານຕົວຈິງໃນທ້ອງຖິ່ນ, ເຊິ່ງນີ້ຖືເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ມັກຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດໃນໂຄງການຕິດຕັ້ງລະບົບ.

ແທນທີ່ຈະມຸ່ງເນັ້ນການປັບປຸງລະບົບຂະໜາດໃຫຍ່ໃນທັນທີ, ການເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນຈາກຂົງເຂດທີ່ເຫັນຜົນໄດ້ງ່າຍແມ່ນຮູບແບບທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດໄດ້ງ່າຍກວ່າ. ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນການແນະນຳກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use case) ທີ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ງ່າຍໃນວຽກງານ B2B ຂອງລາວ.

ສຳລັບທຸລະກິດ B2B ດ້ານການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ × AI ໃນລາວ, ກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use case) ທີ່ມີຄຸນຄ່າຄວນແກ່ການເລີ່ມຕົ້ນກ່ອນໝູ່ແມ່ນ "ການຮັບຊຳລະເງິນຜ່ານ EC ຂ້າມຊາດ" ແລະ "ການອັດຕະໂນມັດໃນການຄຸ້ມຄອງໜີ້ສິນ".

• ການຮັບຊຳລະເງິນຜ່ານ EC ຂ້າມຊາດ: ໃນທຸລະກິດ EC ທີ່ຂາຍສິນຄ້າລາວໄປຍັງປະເທດໄທ ຫຼື ຈີນ, ການລວມຊ່ອງທາງການຊຳລະເງິນໂດຍໃຊ້ LAPNet QR ສຳລັບລູກຄ້າພາຍໃນປະເທດ ແລະ ໃຊ້ QR ຂ້າມຊາດ ຫຼື ການຊຳລະເງິນສາກົນສຳລັບລູກຄ້າຕ່າງປະເທດຈະຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມເປັນເອກະພາບ. ຖ້າສາມາດນຳຂໍ້ມູນການຮັບເງິນເຂົ້າສູ່ລະບົບບັນຊີໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ພາລະໃນການເຮັດວຽກດ້ວຍມືກໍຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
• ການອັດຕະໂນມັດໃນການຄຸ້ມຄອງໜີ້ສິນ: ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄຸ້ມຄອງໜີ້ສິນກັບຄູ່ຄ້າທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ດ້ວຍຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ປະກອບດ້ວຍ AI-OCR ສຳລັບໃບແຈ້ງໜີ້ + ການຕັດຍອດເງິນຝາກອັດຕະໂນມັດ + ການດຶງຂໍ້ມູນໜີ້ທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບຊຳລະໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ເນື່ອງຈາກສາມາດນຳມາໃຊ້ຕໍ່ຍອດຈາກທຸລະກຳທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄດ້, ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເຫັນຜົນກະທົບຕໍ່ການດຳເນີນງານໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ.

ທັງສອງກໍລະນີການນຳໃຊ້ນີ້ ມີເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຄືຕ້ອງ "ນຳໃຊ້ການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ" ແລະ "ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI" ໄປພ້ອມໆກັນ. ຖ້າຫາກນຳໃຊ້ພຽງແຕ່ການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກກ່ອນ ແຕ່ການຕັດຍອດ ແລະ ການທວງຖາມຍັງເປັນການເຮັດວຽກດ້ວຍມືຢູ່, ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຈະໄດ້ຮັບກໍຈະມີຈຳກັດ. ໃນທາງກັບກັນ, ຖ້າຫາກນຳໃຊ້ພຽງແຕ່ລະບົບຕັດຍອດດ້ວຍ AI ກ່ອນ ແຕ່ການຊຳລະເງິນຍັງເນັ້ນໃສ່ເງິນສົດ ຫຼື ເຊັກ, ຂໍ້ມູນການຮັບເງິນກໍຈະບໍ່ຖືກເຮັດໃຫ້ເປັນດິຈິຕອນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ ເຮັດໃຫ້ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ AI ສາມາດນຳໄປປະມວນຜົນໄດ້. ສະນັ້ນ, ການດຳເນີນງານໄປພ້ອມກັນທັງສອງດ້ານຈຶ່ງເປັນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ.

ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ ແລະ AI ແມ່ນມີພະລັງ ແຕ່ຫາກບໍ່ແກ້ໄຂຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດກ່ອນການນຳໃຊ້ ກໍອາດຈະເຮັດໃຫ້ໜ້າວຽກເກີດຄວາມວຸ້ນວາຍໄດ້. ການຄາດຫວັງທີ່ບໍ່ກົງກັນ ເຊັ່ນ "ການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ = ການອັດຕະໂນມັດທັນທີ" ແລະ "AI = ການອັດຕະໂນມັດຢ່າງສົມບູນ" ແມ່ນປັດໄຈທີ່ເຮັດໃຫ້ໂຄງການລົ້ມເຫຼວໄດ້ງ່າຍ.

ການນຳໃຊ້ລະບົບການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ (Electronic Payment) ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າວຽກງານຈະອັດຕະໂນມັດ ແລະ ສະດວກສະບາຍຂຶ້ນສະເໝີໄປ, ນັ້ນເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຜິດ. ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ:

• ຈຳເປັນຕ້ອງມີການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກໃໝ່: ຖ້າຂັ້ນຕອນການອະນຸມັດແບບເຈ້ຍຍັງຄົງຢູ່, ຜົນປະໂຫຍດຂອງການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກຈະຫຼຸດລົງເຄິ່ງໜຶ່ງ.
• ການອອກແບບການຈັດການກໍລະນີຍົກເວັ້ນແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນ: ຕ້ອງມີການກຳນົດກົດລະບຽບວ່າໃຜຈະເປັນຜູ້ຈັດການ ແລະ ຈັດການແນວໃດ ເມື່ອເກີດກໍລະນີຍົກເວັ້ນ ເຊັ່ນ: ຈຳນວນເງິນໂອນບໍ່ຕົງກັນ, ການແບ່ງຈ່າຍເງິນ, ຫຼື ການໂອນເງິນຜິດ.
• ໄລຍະເວລາໃນການຮຽນຮູ້ຂອງພະນັກງານ: ພະນັກງານທີ່ຮັບຜິດຊອບຕ້ອງໃຊ້ເວລາຫຼາຍເດືອນເພື່ອໃຫ້ຄຸ້ນເຄີຍກັບລະບົບໃໝ່. ຄວນວາງແຜນໄລຍະເວລາໃນການດຳເນີນງານຄູ່ຂະໜານໄວ້ລ່ວງໜ້າ.
• ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI ບໍ່ໄດ້ຢູ່ທີ່ 100%: ການຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດໂດຍ OCR ຫຼື ການຕັດຍອດ (Reconciliation) ແມ່ນມີພື້ນຖານມາຈາກການທີ່ມະນຸດຕ້ອງກວດສອບລາຍການທີ່ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຕໍ່າ.

ນອກຈາກນີ້, ເມື່ອລວມເອົາລະບົບການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກເຂົ້າໃນການເຮັດວຽກ, ບາງຄັ້ງກໍຈຳເປັນຕ້ອງຂໍຄວາມຮ່ວມມືຈາກຄູ່ຄ້າໃຫ້ຮອງຮັບ QR Code ຫຼື ປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນບັນຊີຮັບເງິນ. ຍິ່ງຄູ່ຄ້າມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍເທົ່າໃດ, ກໍຍິ່ງຕ້ອງການການປ່ຽນຜ່ານແບບເປັນຂັ້ນຕອນ ແລະ ການສື່ສານທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ແນວທາງທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈິງບໍ່ແມ່ນ "ການປ່ຽນເປັນລະບົບດິຈິຕອນທັງໝົດໃນຄັ້ງດຽວ", ແຕ່ແມ່ນ "ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃນການປ່ຽນຜ່ານຕາມມູນຄ່າການຄ້າ ຫຼື ຕາມຄູ່ຄ້າແຕ່ລະລາຍ".

ນີ້ແມ່ນບົດສະຫຼຸບຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍຈາກຜູ້ຮັບຜິດຊອບທີ່ກຳລັງພິຈາລະນາເລື່ອງການຊຳລະເງິນທາງອີເລັກໂທຣນິກ × AI ໃນລາວ.

Q1: ຄວນເລືອກນຳໃຊ້ BCEL One ຫຼື LAPNet? ຂຶ້ນຢູ່ກັບຈຸດປະສົງ. ຖ້າຕ້ອງການຮັບການຊຳລະເງິນຜ່ານ QR ຈາກລູກຄ້າໃນນາມຮ້ານຄ້າ, ການຮອງຮັບ LAPNet QR ແມ່ນພື້ນຖານ, ແຕ່ຖ້າຕ້ອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບວຽກງານທະນາຄານພາຍໃນອົງກອນ, ຄວນໃຊ້ BCEL One (ຫຼື ບໍລິການສຳລັບທຸລະກິດຂອງທະນາຄານທີ່ທ່ານໃຊ້ບໍລິການ). ຫຼາຍບໍລິສັດເລືອກໃຊ້ທັງສອງຢ່າງປະສົມປະສານກັນ.

Q2: AI-OCR ສາມາດໃຊ້ກັບໃບແຈ້ງໜີ້ພາສາລາວໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນບໍ່? ຂຶ້ນຢູ່ກັບຕົວແບບ (Model) ທີ່ໃຊ້. ພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາໄທມີຄວາມຊັດເຈນຂ້ອນຂ້າງສູງ, ສ່ວນພາສາລາວຈະມີຜົນລັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍໂດຍຂຶ້ນກັບຕົວແບບທີ່ເລືອກໃຊ້ ແລະ ການຝຶກຝົນລ່ວງໜ້າ (Pre-training) ຫຼື ການປັບແຕ່ງລະອຽດ (Fine-tuning). ວິທີທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການເຮັດ PoC ດ້ວຍຕົວຢ່າງເອກະສານຕົວຈິງ ເພື່ອຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມຊັດເຈນ ແລະ ຕົ້ນທຶນໃນການດຳເນີນງານ.

Q3: ວິສາຫະກິດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ບໍ່? ສາມາດເຮັດໄດ້. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງປ່ຽນແປງລະບົບຂະໜາດໃຫຍ່, ແຕ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລົງທຶນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ຕ່ຳໂດຍການນຳໃຊ້ iPaaS (ເຊັ່ນ: Zapier / Make / n8n) ຫຼື ຊອບແວບັນຊີແບບ SaaS. ເມື່ອມີຈຳນວນທຸລະກຳເກີນ 50 ລາຍການຕໍ່ເດືອນ, ຄວາມຄຸ້ມຄ່າຂອງການລົງທຶນໃນການເຮັດອັດຕະໂນມັດຈະເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ.

Q4: ຂໍ້ມູນສາມາດເກັບໄວ້ໃນ Cloud ຕ່າງປະເທດໄດ້ບໍ່? ຫຼັງຈາກກວດສອບກົດໝາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບດິຈິຕອນ ແລະ ຂໍ້ກຳນົດການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຂອງລາວແລ້ວ, ກະລຸນາກຳນົດນະໂຍບາຍສະຖານທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນຕາມປະເພດຂອງຂໍ້ມູນນັ້ນໆ. ໂດຍສະເພາະຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ ແລະ ຂໍ້ມູນທາງການເງິນ, ຈຳເປັນຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງກົດລະບຽບຢ່າງໃກ້ຊິດ.

Q5: ສາມາດຫາເອກະສານມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ຂອງ API ຂອງ LAPNet ຫຼື BCEL ໄດ້ຈາກໃສ? ມີທັງຂໍ້ມູນທີ່ເປີດເຜີຍຢ່າງເປັນທາງການ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບຫຼັງຈາກການເຊັນສັນຍາ. ວິທີທີ່ໄວທີ່ສຸດຄືການປຶກສາຫາລືກັບພະແນກບໍລິການລູກຄ້າທຸລະກິດຂອງທະນາຄານທີ່ທ່ານໃຊ້ບໍລິການ ເພື່ອກວດສອບວ່າມີ API ຫຼືບໍ່, ຂອບເຂດການຮອງຮັບ, ຄ່າທຳນຽມ ແລະ ເງື່ອນໄຂໃນການສັນຍາ.

ການຫັນປ່ຽນທາງດິຈິຕອນ (DX) ດ້ານການຊຳລະເງິນເອເລັກໂຕຣນິກໃນລາວ ເປັນຂົງເຂດທີ່ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບໃຫ້ແກ່ວຽກງານບັນຊີ ແລະ ການເກັບເງິນໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ໂດຍການນຳເອົາໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ການຊຳລະເງິນ ເຊັ່ນ: BCEL One, LAPNet, ແລະ LAPNet QR ມາປະສົມປະສານກັບເທັກໂນໂລຊີ AI ເຊັ່ນ: AI-OCR, ການຕັດຍອດອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການແຈ້ງເຕືອນໜີ້ອັດຕະໂນມັດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການນຳໃຊ້ລະບົບຊຳລະເງິນເອເລັກໂຕຣນິກພຽງຢ່າງດຽວ ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າວຽກງານຈະງ່າຍຂຶ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ແຕ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກໃໝ່, ການຈັດການກັບກໍລະນີຍົກເວັ້ນ ແລະ ການຮອງຮັບດ້ານຄວາມປອດໄພໄປພ້ອມໆກັນ.

ສຳລັບບາດກ້າວທຳອິດໃນການເລີ່ມຕົ້ນ, ມີ 4 ຂັ້ນຕອນທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ຈິງ ດັ່ງນີ້:

1. ກວດສອບ ແລະ ປະເມີນຈຳນວນຊົ່ວໂມງການເຮັດວຽກຂອງວຽກງານບັນຊີລູກໜີ້ ແລະ ການເກັບເງິນໃນປັດຈຸບັນ.
2. ກວດສອບສະຖານະການຮອງຮັບ API ແລະ ບໍລິການທາງທຸລະກິດຂອງທະນາຄານທີ່ທ່ານໃຊ້ບໍລິການ.
3. ທົດລອງໃຊ້ AI-OCR ແລະ ການຕັດຍອດອັດຕະໂນມັດໃນຂະໜາດນ້ອຍ ເພື່ອພິສູດຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ພາລະໃນການດຳເນີນງານ.
4. ຂະຫຍາຍຜົນຈາກວຽກງານທີ່ເຫັນຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຊັດເຈນ.

ໂດຍອີງໃສ່ປະສົບການທີ່ຜ່ານມາຂອງພວກເຮົາໃນການສະໜັບສະໜູນການນຳໃຊ້ AI Chatbot ທີ່ຮອງຮັບພາສາລາວ ແລະ Agentic RAG, ພວກເຮົາພ້ອມໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນການອອກແບບ ແລະ ການນຳໃຊ້ລະບົບແບບເປັນຂັ້ນຕອນສຳລັບ B2B DX ທີ່ປະສົມປະສານລະຫວ່າງການຊຳລະເງິນເອເລັກໂຕຣນິກ ແລະ AI ໃຫ້ເໝາະສົມກັບໜ້າວຽກຕົວຈິງຂອງແຕ່ລະບໍລິສັດ. ຂໍໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການຈັດລຽງລຳດັບຄວາມສຳຄັນວ່າ "ວຽກງານໃດໃນບໍລິສັດຂອງທ່ານທີ່ຄວນເລີ່ມຕົ້ນກ່ອນ ເພື່ອໃຫ້ເກີດຜົນກະທົບຫຼາຍທີ່ສຸດ".