2 คะแนน โดย sungmin330 3 시간 전 | ยังไม่มีความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

ระหว่างภาคเรียนปี 4 ของมหาวิทยาลัย ผมได้พัฒนา Cresco ผลิตภัณฑ์ AI สำหรับการลงทุน และมันนำไปสู่ผลลัพธ์ที่คาดไม่ถึง

ตลอด 5 ปีที่ลงทุนในหุ้น ผมรู้สึกว่าตลาดมีความยากลำบากในการค้นหาและวิเคราะห์หุ้น และอยากลองแก้ปัญหานี้ด้วย AI ในกระบวนการนี้ ผมมีเป้าหมาย 3 ข้อต่อไปนี้

  • ออกแบบ UX จากมุมมองของลูกค้า
  • ใช้ผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์อย่างจริงจัง และสัมผัสคุณค่าของมันด้วยตัวเอง
  • คิดทบทวนวิธีพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับยุค AI

ผมได้นำบทเรียนจากกระบวนการนี้มาแชร์บน GeekNews และได้รับความสนใจจากหลายคน (ขอบคุณครับ)

https://th.news.hada.io/topic?id=25611

วันนี้ผมอยากเล่าเรื่องราวหลังจากนั้นครับ


ไปคุย Coffee Chat อยู่ดี ๆ ก็กลายเป็นอินเทิร์น

วันหนึ่ง มีทีมหนึ่งติดต่อมาขอคุย Coffee Chat โดยบอกว่าอ่านบทความที่ผมลงบน GeekNews แล้วสนุก ผมไปที่ออฟฟิศด้วยความรู้สึกทั้งตื่นเต้นและประหม่า เพราะจะได้คุยกับคนที่เพิ่งพบกันครั้งแรกเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI และธุรกิจ เมื่อพบกัน ผมได้เล่าสบาย ๆ ถึงสิ่งที่เคยกังวลระหว่างการพัฒนาและ运营ผลิตภัณฑ์ที่ผ่านมา และจากการได้รู้จักสมาชิกในทีม ก็พอจะเห็นภาพคร่าว ๆ ว่าเป็นทีมแบบไหน

เย็นวันนั้น สุดท้ายผมได้รับข้อเสนอให้เป็นอินเทิร์น หลังจากคิดอยู่นาน ผมก็ตอบรับด้วยเหตุผลต่อไปนี้

  • ความยึดมั่นกับลูกค้าและผลกระทบที่เกิดขึ้นจริง รวมถึงความหนาแน่นของบุคลากรคุณภาพสูง
  • วิสัยทัศน์ที่สอดคล้องกับปัญหาที่ผมครุ่นคิดมาตลอด นั่นคือการสร้างนวัตกรรมให้กับนักลงทุนรายย่อยและโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน
  • ความมั่นใจว่านี่ไม่ใช่วิสัยทัศน์ที่มีแค่คำพูด แต่เป็นการสร้างองค์กรและผลิตภัณฑ์ไปในทิศทางนั้นจริง ๆ

อินเทิร์นก็ต้องลงสนามจริง ถูกโยนเข้าโปรเจกต์

ระหว่างช่วงอินเทิร์น ผมรับผิดชอบโปรเจกต์ AI Agent เพื่อแก้ปัญหาทรัพยากร CS ของบริษัทคอนเทนต์ ตั้งแต่การวิเคราะห์ปัญหาของลูกค้าไปจนถึงการพัฒนาด้วยตัวเอง ผมต้องรับผิดชอบทั้งกระบวนการ

  • เริ่มจากการไปเยือนออฟฟิศของลูกค้า และสังเกตปัญหาที่แท้จริงซึ่งซ่อนอยู่เบื้องหลังคำพูดของผู้รับผิดชอบ
  • เพื่อให้ AI จัดการงาน CS ได้จริง จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลและดำเนินการต่าง ๆ ได้ จึงร่วมมือกับทีมพัฒนาเพื่อเชื่อมต่อข้อมูลที่จำเป็น และสร้างโครงสร้างที่ให้ AI ทำได้ตั้งแต่การค้นดูไปจนถึงการดำเนินการ
  • ระหว่างกระบวนการนี้ พบปัญหาที่พื้นฐานยิ่งกว่านั้นคือลูกค้าไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้ได้อย่างเหมาะสม
  • จึงเชื่อมต่อไปถึงข้อมูลผลิตภัณฑ์ และสร้าง Agent ที่ช่วยให้คนที่ไม่ใช่นักพัฒนาสามารถวิเคราะห์ผลลัพธ์ของคอนเทนต์และวิเคราะห์ funnel ได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องมี data scientist ผู้เชี่ยวชาญ

ตลอดช่วงอินเทิร์นประมาณ 2 เดือนครึ่ง ผมครุ่นคิดอย่างเข้มข้นว่าจะนิยามปัญหาและแก้ปัญหานั้นด้วยเทคโนโลยีอย่างไร เป็นช่วงเวลาที่ได้สัมผัสว่าการทำงานเป็นทีม ไม่ใช่ทำงานคนเดียว หมายความว่าอย่างไร และพยายามมองจากมุมของอีกฝ่าย

เมื่อสัญญาใกล้หมดอายุ ผมได้รับข้อเสนอให้เป็นพนักงานประจำ และหลังจากตอบรับ ก็ได้เข้าร่วม Cleve อย่างเป็นทางการ

กลับมาทำเป็นทีมอีกครั้ง คราวนี้กับ Throne

ต่อยอดจากผลิตภัณฑ์ด้านหลักทรัพย์ที่เคยสร้างคนเดียวสมัยมหาวิทยาลัย ผมได้ร่วมกับทีม Cleve สร้างผลิตภัณฑ์ Throne เพื่อพลิกโฉมประสบการณ์ของนักลงทุนรายย่อย

  • เริ่มจากการสร้าง pipeline สำหรับโหลดข้อมูลจาก FnGuide และ FMP ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่บริษัทหลักทรัพย์ทั้งในและต่างประเทศให้ความเชื่อถือ และสร้าง harness ที่ช่วยให้ Agent เข้าใจและใช้ข้อมูลหลักทรัพย์ที่ซับซ้อนได้
  • จากพื้นฐานนี้ ทำให้สามารถขยายขอบเขตไปถึงการวิเคราะห์ตัวเลขงบการเงินอย่างละเอียด ซึ่ง LLM แบบทั่วไปไม่สามารถจัดการได้
  • ไม่หยุดอยู่แค่การวิเคราะห์ แต่ยังจัดองค์ประกอบให้มองข้อมูลได้อย่างเป็นธรรมชาติผ่าน visualization และกำลังคิดต่อและปรับแต่งองค์ประกอบต่าง ๆ เพื่อเพิ่ม retention อย่างต่อเนื่อง

หลังผ่านช่วงเตรียมตัวที่อาจเรียกว่าสั้นก็สั้น ยาวก็ยาว เราได้เปิดตัวบริการอย่างเป็นทางการแล้ว เนื่องจากมีลูกค้าเข้ามาทุกวัน และเป็นบริการที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการลงทุน ผมจึงพัฒนามันต่อด้วยความรับผิดชอบ พร้อมตรวจสอบคำถามจากลูกค้าที่หลั่งไหลเข้ามาในแต่ละวันอย่างละเอียด เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ให้ดีขึ้น
เพราะ GeekNews เป็นตัวเชื่อมให้ผมได้เริ่มต้นอาชีพแรก จึงอยากนำมาแชร์ไว้แบบนี้ครับ ในฐานะจูเนียร์ที่กำลังสร้างผลิตภัณฑ์ ผมตั้งใจว่าจะนำข้อผิดพลาดและบทเรียนที่ได้พบเจอมาแชร์ที่นี่เป็นครั้งคราวต่อไป

ฝากติดตาม Throne ด้วยนะครับ!
https://throneinvest.ai

ยังไม่มีความคิดเห็น

ยังไม่มีความคิดเห็น