AI-Powered Security & Consumer Analytics สู่การบูรณาการ AI Vision เพื่อเสริมสร้างความปลอดภัยและวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคในยุคดิจิทัล

ในยุคดิจิทัล เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ (Smart City) และการบริหารจัดการธุรกิจ เทคโนโลยี AI Vision Analytics ได้รับความสนใจเป็นพิเศษในด้าน การควบคุมการเข้าถึงสถานที่ (Access Control System - ACS) และการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค (Consumer Behavior Analytics) งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการบูรณาการ AI Access Control และ AI Video Analytics เพื่อนำมาวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อ พฤติกรรมการยอมรับเทคโนโลยี (Technology Adoption Behavior) ของผู้ใช้ทั้งสองระบบ โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) เพื่อประเมินปัจจัยที่มีผลต่อความเต็มใจในการใช้งาน อาทิ ความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี (Trust in Technology), ความง่ายในการใช้งาน (Effort Expectancy), อิทธิพลทางสังคม (Social Influence), และความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ (Performance Expectancy) งานวิจัยนี้ยังมีการทดสอบระบบ Access Control และ AI Vision Analytics ในบริบทจริง โดยติดตั้งระบบในงาน KMITL EXPO เพื่อเก็บข้อมูลการใช้ระบบ การนำ AI Vision มาใช้ในการบริหารธุรกิจและความปลอดภัย ผลการศึกษาจะช่วยให้ธุรกิจและหน่วยงานต่างๆ สามารถปรับกลยุทธ์ในการใช้ AI Vision Analytics เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานทั้งในด้าน ความปลอดภัยและการตลาดดิจิทัล

ในยุคดิจิทัล เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจและการบริหารจัดการความปลอดภัย โดยเฉพาะ AI Vision Analytics ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในหลายด้าน เช่น การควบคุมการเข้าถึงสถานที่ (Access Control System - ACS) และ การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค (Consumer Behavior Analytics) โดย Access Control System (ACS) ช่วยให้สถานที่มีความปลอดภัยยิ่งขึ้น โดยใช้ AI ในการ จดจำใบหน้า (Face Recognition), ตรวจสอบป้ายทะเบียน (License Plate Recognition - LPR) และติดตามการเข้า-ออกในพื้นที่ต่างๆ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและเพิ่มความสะดวกให้กับผู้ใช้ และระบบ AI Video Analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถ วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า (Consumer Insights) ผ่านการติดตามความเคลื่อนไหวของผู้บริโภค เช่น Heat Map, Dwell Time, และ Customer Flow Analysis ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดและการให้บริการ ทั้งนี้แม้ว่า AI Vision Analytics จะมีศักยภาพสูง แต่ การยอมรับเทคโนโลยี (Technology Adoption) ยังเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องศึกษา เนื่องจาก ความเป็นส่วนตัว (Privacy Concerns), ความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี (Trust in Technology), และต้นทุนในการติดตั้ง อาจเป็นอุปสรรคต่อการใช้งาน ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้น การศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมการยอมรับเทคโนโลยี AI Vision โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) เพื่อวิเคราะห์ว่า ผู้ใช้มีความเต็มใจแค่ไหนในการใช้งานระบบ AI ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยและการตลาด