จากประชาชาติธุรกิจ

ศัลยา ประชาชาติ
นิตยสารมติชนสุดสัปดาห์


ต้นกรกฎาคมที่ผ่านมา สำนักข่าวออนไลน์ไทยพับลิก้า จัดเสวนาหัวข้อ "Big Data @ Life : ชีวิตผูกติดข้อมูล สู่อนาคตประเทศไทย 4.0"

1 ในผู้ร่วมเสวนา คือ นายณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ นักศึกษาปริญญาเอกด้านเศรษฐศาสตร์ประยุกต์ นักวิจัยประจำสถาบันความเปลี่ยนแปลงของโลก มหาวิทยาลัยมินนิโซตา

เขาเป็นบุตรชายของรองนายกฯ สมคิด จาตุศรีพิทักษ์

นี่อาจเป็นการเปิดตัวอย่างเป็นทางการของนักเศรษฐศาสตร์รุ่นใหม่ ซึ่งถูกจับตามองว่า จะเป็นลูกไม้หล่นไม่ไกลต้น

ณภัทร นำเสนอว่า การใช้ประโยชน์จาก Big Data จะเป็น Competitive Advantage (ความได้เปรียบในการแข่งขัน) ชิ้นใหม่สำหรับทุกชีวิตในสังคม ระดับที่เรียกว่าขาดไม่ได้ในการเอาตัวรอดในเศรษฐกิจสมัยใหม่

แต่การใช้ประโยชน์จาก Big Data ในด้านสังคม มีความสำคัญสูงมากเช่นกัน เพราะ Competitive Advantage ในเชิงสังคม คือทำอย่างไรสังคมถึงจะมีสวัสดิการสูงสุด มีคุณภาพชีวิตดีที่สุด

เทรนด์ที่จะเกิดในอนาคต จะมีอยู่ 2 สิ่ง คือ

1) เศรษฐกิจในโลกจะแข่งด้วยคุณภาพคนมากขึ้น เทคโนโลยีจะเข้ามาทดแทนงานเก่าๆ ที่ไม่ต้องใช้ทักษะอะไรมากมาย งานที่เหลือจะเป็นงานที่ต้องใช้ทักษะสูง ใช้ความสามารถสูง ใช้ความคิดสร้างสรรค์สูง

เพราะฉะนั้น สิ่งแรกจะนำไปสู่สิ่งที่ 2) คนที่มีคุณภาพจะสามารถย้ายถิ่นฐานได้ง่ายขึ้น สังคมที่ฉลาด มองการณ์ไกลจะใช้ 2 ตัวนี้เพื่อดูว่าจะทำอย่างไรให้คุณภาพของคนเขาดีที่สุด

และจะทำอย่างไรให้สังคมของเขาน่าอยู่ ดึงดูดคนที่มีคุณภาพเข้ามาอยู่ในเมืองของเขา

กรณีศึกษาที่นิวยอร์ก 311 คือเบอร์ที่สามารถโทร.ไปแจ้งร้องทุกข์ได้

ในนิวยอร์กมีประมาณ 3,600 ปัญหา ข้อมูลของถนนที่เป็นหลุมเป็นบ่อทุกบ่อทุกถนนเป็นหนึ่งในนั้น ข้อมูลนี้ถูกเก็บด้วยระบบ เมื่อโทร.เข้าไป ในเว็บไซต์ Open Data จะบอกเลยว่า คนนี้โทร.มาเพราะมีปัญหาอะไร อยู่ที่ถนนเส้นไหน ละติจูด ลองจิจูด เวลา มีทั้งหมด และยังบอกด้วยว่าหน่วยงานไหนมีความรับผิดชอบ มีความโปร่งใส บอกไปถึงว่ามีเส้นตายในการแก้ปัญหากี่วัน

ตั้งแต่เปิดข้อมูล Open Data นิวยอร์กซ่อมถนนได้เฉลี่ยภายใน 5 วัน ซึ่งถือว่าน้อยมาก เมื่อคิดว่าทำอย่างไรให้เร็วๆ โดยไม่ทำให้รถไม่ติดทั้งเมือง

อีกกรณีที่ซานดิเอโก สหรัฐเมริกา มีการเก็บข้อมูลความสะอาดของถนนทุกเส้นในลอสแองเจลิส ซึ่งเป็นเมืองใหญ่ นอกจากจะเก็บข้อมูลว่าแต่ละเส้นมีความสะอาดในระดับ 1 , 2 , 3 ยังเก็บข้อมูลว่าถนนเส้นไหนไม่สะอาดเพราะอะไร เช่นบางถนนมีหญ้าขึ้น ต้องใช้รถคนละแบบในการทำความสะอาดถนน

นอกจากนี้ ยังช่วยเรื่องความโปร่งใส เพราะว่าในอเมริกาจะมีปัญหาว่า คนจนหรือคนที่ไม่มีอิทธิพลทางการเมืองจะมองว่าเทศบาลไม่ยุติธรรม เอาบริการดีๆ ไปให้ย่านคนรวยหรือมีอิทธิพล พอเป็นแบบนี้มันจะโปร่งใสขึ้นว่าทำไมบางแห่งจะได้รับบริการก่อน

ปัญหาหนึ่งในการพัฒนาอะไรออกมาเป็นนโยบาย ต้องวัดความเหลื่อมล้ำให้ได้ก่อน

น่าแปลกใจมากว่าเรารู้อะไรเกี่ยวกับปัญหาความเหลื่อมล้ำที่มีความสำคัญขนาดนี้น้อยมาก

ตัวอย่างเช่น ถ้าอยากรู้ว่าความเหลื่อมล้ำในสหรัฐอเมริกามีมากน้อยแค่ไหน ตัวชี้วัดที่คนส่วนใหญ่ดูคือดัชนีจีนี (GINI Index) ซึ่งมาจากการสำรวจตามบ้านว่าปีนี้คุณมีรายได้เท่าไร ต้องยอมรับว่ามันมีแนวโน้มที่ความเหลื่อมล้ำกำลังเพิ่มขึ้น แต่มันไม่ชัดเจน มันไม่สะท้อนภาพจริงที่คนประท้วงกันว่ามันทนไม่ไหวแล้ว แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าสามารถใช้ข้อมูลภาษีของชาวอเมริกันทุกคนย้อนหลังไป ปีหนึ่งหลาย 100 ล้านคน หลาย 100 ล้านข้อมูลภาษี และย้อนหลังไปหลาย 10 ปีจะเกิดอะไรขึ้น

จากงานวิจัยของนักเศรษฐศาสตร์ชื่อ Emmanuel Saez เขาได้ข้อมูลที่สามารถบอกได้ว่าประมาณ 0.1% ของครัวเรือนอเมริกัน ครอบครองความมั่งคั่ง (wealth) ของประเทศไปว่า 25% แม้จะไม่ใช่รายได้ แต่เป็นเครื่องชี้วัดความเหลื่อมล้ำอันหนึ่ง ซึ่งครองไปแล้วประมาณเกือบ 25% คือถ้าคุณคิดว่าครัวเรือนอเมริกันมีอยู่ 1,000 ครัวเรือน สมมติ 1 คน 1 ครัวเรือน จะมีแค่ครัวเรือนเดียวกินไปแล้ว 1 ใน 4 ของความมั่งคั่งของชาติ

นี่คือพลังของ Big Data เวลาทำนโยบายอะไร มันจะมีตัวที่มาวัดได้อีกต่อว่า ความเหลื่อมล้ำมันดีขึ้นหรือมันแย่ลงอย่างไร

ณภัทร กล่าวว่า ประเทศไทยมีหลายตัวเลขที่เห็นแล้วถึงกับกินข้าวไม่ลงเหมือนกัน

แต่ตัวเลขที่ทำให้กินข้าวไม่ลงที่สุด คือตัวเลขจากรายงานของ World Economic Forum ปีนี้ ระบุว่าภายในไม่ถึง 20 ปี 72% ของงานทั้งหมดในประเทศไทย มีโอกาสถูกทดแทนด้วยสมองกล

เท่ากับว่ามีงาน 10 งาน หายไป 7 งาน แล้วเราจะกินอะไร บางคนอาจจะบอกว่าก็ดี เราจะทำงานน้อยลง ได้อยู่บ้านสบายขึ้น

แต่มันจะจริงก็ต่อเมื่อคุณมีทักษะอื่นๆ ที่สมองกลแทนคุณที่ไม่ได้

ทางหนึ่งที่ณภัทรมองว่าทำได้คือการศึกษา ซึ่งประเทศไทยมีปัญหาใช้จ่ายมากแต่ผลไม่ค่อยคืนทุน ณภัทรเล่าถึงประสบการณ์การทำวิจัยกับนักเศรษฐศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด และมหาวิทยาลัยมินิโซตา เรื่องนโยบายการศึกษา ซึ่งเขาเห็นข้อมูล เห็นความถี่ เห็นความกว้าง ความลึกของข้อมูล ของทุกคนที่เคยผ่านระบบการศึกษา เยอะมากถึงขั้นที่ว่าทำวิจัยบนคอมพิวเตอร์ที่บ้านไม่ได้ ต้องทำบน Cloud เท่านั้น ซึ่งเขาสามารถได้อะไรจากข้อมูลในการพัฒนาคนของเขา

เช่น บอกได้ว่าการศึกษาระดับอนุบาลที่ดี มีผลแค่ไหนตอนเป็นผู้ใหญ่ ตอบได้ถึงขั้นว่าอนุบาลที่ดีควรจะมีเด็กอยู่ในห้องกี่คนต่อกลุ่ม ไม่ใช่อยู่ดีๆ คิดขึ้นมาว่าต้องมี 25 คน แต่เป็นการวิเคราะห์จากข้อมูล ตอบได้ว่าคุ้มหรือไม่ที่เรียนปริญญาตรี หรือมันเป็นแค่กระดาษ ซึ่งจริงๆ เชื่อว่าเราพอจะมีแนวคิดในหัวว่ามันคุ้มหรือไม่คุ้มในเมืองไทย แต่มันชี้ชัดลงไปไม่ได้ เพราะมันมีข้อมูลไม่พอ การที่คนอยู่ในการศึกษาไปนาน ๆ มีต้นทุนต่อสังคม ถ้าไม่มีประโยชน์ก็ไม่ควรเรียน ควรออกมาทำงานเป็นฟันเฟืองของเศรษฐกิจ

ณภัทร สรุปสั้นๆ ว่า ตอนนี้หลายคนกำลังพูดว่าจะผลักดันให้ประเทศไทยจาก 3.0 เป็น 4.0 ให้ได้ ซึ่งจะเป็นไปไม่ได้เลย หากไม่มีข้อมูล เพราะนี่ คือ จุดแรกของการเริ่มต้น

สำนักงานสอบบัญชี,#สอบบัญชี,สำนักงานบัญชี,#ทำบัญชี,#ที่ปรึกษา,การจัดการ,เศรษฐกิจการลงทุน