Omise AI
เทคโนโลยี AI เพื่อการรับชำระเงิน
Back
ผลิตภัณฑ์
สำหรับร้านค้า
สำหรับแพลตฟอร์มและสถาบันการเงิน
แหล่งข้อมูล
ในเดือนพฤศจิกายน 2568 โอมิเซะประกาศเปิดตัว Omise MCP โครงสร้างพื้นฐานใหม่ที่ช่วยให้ AI สามารถเชื่อมต่อและสั่งการระบบชำระเงินของโอมิเซะได้อย่างอิสระและปลอดภัย ยกระดับประสบการณ์การใช้งานให้กับทั้งร้านค้าและลูกค้า พร้อมขับเคลื่อนวงการการเงินดิจิทัลสู่ยุคที่ AI และโซลูชันด้านการชำระเงินทำงานร่วมกันได้อย่างชาญฉลาดและไร้รอยต่อ
หลายคนอาจรู้จัก MCP กันแล้ว เพราะเป็นที่พูดถึงอย่างมากในช่วงที่ผ่านมา แต่เชื่อว่ามีหลายคนที่ยังสงสัยว่า MCP คืออะไร ทำงานอย่างไร ทำไมธุรกิจต้องให้ความสนใจ และทำไมถึงสำคัญต่อหลายอุตสาหกรรมในอนาคต ในบทความนี้เราจะพาไปหาคำตอบ พร้อมศึกษาตัวอย่างการใช้งานจริง
MCP หรือ Model Context Protocol คือโปรโตคอลแบบ open source ที่ออกแบบมาให้ AI สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลและเครื่องมือภายนอกได้อย่างอิสระด้วยการเชื่อมต่อบนมาตรฐานเดียวกัน พัฒนาโดยบริษัท Anthropic ผู้อยู่เบื้องหลัง Claude AI
แม้ AI ในปัจจุบันจะทรงพลัง แต่มันมักจะปฏิบัติการอยู่ใน “ไซโล” หรือระบบปิดที่มีชุดข้อมูลจำกัด ไม่สามารถสื่อสารกับเครื่องมืออื่นๆ ได้ การจะเชื่อมต่อกับข้อมูลหรือเครื่องมือภายนอกต้องอาศัยการเขียนโค้ดเชื่อมต่อ API แบบเฉพาะทางสำหรับแต่ละระบบ ซึ่งนอกจากจะใช้เวลาและทรัพยากรมากแล้ว ยังต้องคอยดูแลรักษาในระยะยาว ด้วยเหตุนี้ ความสามารถที่แท้จริงของ AI จึงถูกจำกัด
แต่ MCP จะทำให้ปัญหานี้หมดไป
หากจะเปรียบเทียบให้เห็นภาพง่ายๆ MCP ก็คล้ายกับ “USB-C สำหรับโลกของ AI” เช่นเดียวกับที่ USB-C เป็นพอร์ตสากลที่ใช้เชื่อมต่ออุปกรณ์แทบทุกประเภท MCP ก็ทำหน้าที่เป็นภาษากลางที่ทำให้ AI สามารถสื่อสารกับแหล่งข้อมูลที่รองรับภาษานี้ได้ ลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดเพื่อเชื่อมต่อเฉพาะ และช่วยให้ AI ทำงานในโลกจริงได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้น
ในอดีต การจะเชื่อมต่อ AI เข้ากับเครื่องมือแต่ละตัวนั้นต้องใช้ API แยกกัน โดยแต่ละตัวก็มี codebase คู่มือการใช้งาน ขั้นตอนการยืนยันตัวตน การจัดการข้อผิดพลาด รวมถึงการดูแลรักษาที่แตกต่างกันออกไป หากจะเปรียบให้เห็นภาพ การเชื่อมต่อแบบ API นั้นเหมือนการที่เราต้องใช้ “ปลั๊กคนละแบบสำหรับแต่ละเต้าเสียบ” ไม่มีมาตรฐานกลาง และต้องคอยหาวิธีเชื่อมต่อให้เข้ากันทุกครั้งที่ต้องใช้งาน
MCP จึงทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้นด้วยการกำหนดมาตรฐานกลาง ช่วยให้ระบบ AI สามารถโต้ตอบกับบริการภายนอก เครื่องมือ และแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างราบรื่นและปลอดภัย จึงเป็นที่มาของคำเปรียบเทียบว่า “USB-C สำหรับโลกของ AI” นั่นเอง
นอกจากการเปิดทางให้ AI เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสมแล้ว MCP ยังรองรับการสื่อสารแบบสองทางอีกด้วย หมายความว่า AI ที่เชื่อมต่อผ่าน MCP ไม่เพียงดึงข้อมูลจากระบบภายนอกได้เท่านั้น แต่ยังสามารถสั่งการระบบเหล่านั้นให้ทำงานตามที่ต้องการได้ด้วย ไม่ว่าจะเป็นการอัปเดตข้อมูล ส่งข้อความ หรือเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ต่างๆ ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับว่า MCP Server ของระบบปลายทางเปิดให้เข้าถึงเครื่องมือใดบ้าง
ปัจจุบัน AI ได้พัฒนาไปไกลกว่าการเป็นเพียงระบบที่ “ตอบคำถาม” แต่ก้าวสู่การเป็น “Autonomous Agents” ที่สามารถดึงข้อมูลและเข้าถึงเครื่องมือจากระบบภายนอกเพื่อวิเคราะห์ ตัดสินใจ และลงมือทำงานต่างๆ ได้ โดยพึ่งการแทรกแซงจากมนุษย์ให้น้อยที่สุด เทคโนโลยีอัจฉริยะที่เชื่อมต่อกันได้นี้ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในอัตราที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน เช่น โครงสร้างพื้นฐานสมัยใหม่อย่าง Cloud-native และโมเดล AI-as-a-Service เข้าถึงได้ง่ายและทรงพลังยิ่งขึ้น ขณะที่ Edge AI ก็ทำให้การประมวลผลแบบเรียลไทม์เกิดขึ้นได้ทันที โดยไม่ต้องรอพึ่งพาศูนย์ข้อมูลระยะไกลเหมือนในอดีต ความสามารถทั้งด้านการสนทนา การวิเคราะห์ และการตัดสินใจของระบบ AI เองก็ยกระดับขึ้นอย่างก้าวกระโดด
และหัวใจสำคัญที่ทำให้ความก้าวหน้าเหล่านี้เกิดขึ้นได้ คือมาตรฐานกลางอย่าง MCP ซึ่งเข้ามาเชื่อม AI เข้ากับข้อมูล เครื่องมือ และระบบต่างๆ ได้อย่างเป็นระบบ เปิดประตูให้ AI ทำงานในโลกจริงได้อย่างเต็มศักยภาพ
เมื่อมีมาตรฐานสากลอย่าง MCP ศักยภาพของเทคโนโลยี AI agent ก็เริ่มปรากฏชัดเจนในหลากหลายอุตสาหกรรม และเป็นแรงผลักดันให้เกิดการลงทุนจำนวนมหาศาล การสำรวจพบว่า มูลค่าตลาด AI agent ทั่วโลกมีแนวโน้มเติบโตอย่างรวดเร็ว จากราว 9.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2568 คาดว่าจะสูงถึงประมาณ 2.53 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2577
สำหรับวงการการชำระเงิน AI agent จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงทุกมิติของอุตสาหกรรม ตั้งแต่วิธีที่นักพัฒนาสร้างซอฟต์แวร์และโครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงวิธีที่ธุรกิจจัดการธุรกรรมและวิธีที่ผู้บริโภคใช้จ่าย เมื่อ MCP ช่วยยกระดับความสามารถในการเชื่อมต่อระหว่าง AI และระบบภายนอก การชำระเงินก็สามารถทำได้อย่างปลอดภัยและราบรื่นยิ่งขึ้น ลดทั้งค่าใช้จ่ายและเวลาการดำเนินงาน พร้อมยกระดับ ประสบการณ์ของลูกค้าอย่างเห็นได้ชัด ยกตัวอย่างเช่น
แม้เทคโนโลยีการชำระเงินจะก้าวหน้าอย่างมากในปัจจุบัน แต่หลายกระบวนการในอุตสาหกรรมนี้ยังคงเป็นงานแบบ manual ตัวอย่างที่เห็นชัดคือกระบวนการ KYC ซึ่งถือเป็นหนึ่งในคอขวดที่ใหญ่ที่สุดของวงการฟินเทค
ลองจินตนาการว่า หากมี AI agents หลายตัวทำงานร่วมกัน เช่น Identity Agent ตรวจสอบเอกสารยืนยันตัวตนของลูกค้า, Compliance Agent ตรวจสอบความสอดคล้องกับข้อกำหนดทางกฎหมายของธุรกิจ และ Risk Agent วิเคราะห์ปัจจัยความเสี่ยงของธุรกิจ การทำงานร่วมกันนี้จะช่วยย่นเวลาการ onboard ลูกค้าจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่นาที
นอกจากกระบวนการ KYC แล้ว AI agent ยังสามารถเปลี่ยนงานซ้ำซ้อนอื่นๆ ให้เป็นอัตโนมัติได้ เช่น การกระทบยอดบัญชีและการสร้างรายงาน เป็นต้น นอกจากจะประหยัดต้นทุนและทรัพยากรแล้ว ยังลดความผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ได้อย่างมีนัยสำคัญ
(อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิสัยทัศน์ของ Omise สำหรับ Autonomous Onboarding ได้ที่นี่)
AI agent สามารถติดตามธุรกรรมแบบเรียลไทม์ และประสานงานระหว่างทุกเครื่องมือและผู้ให้บริการตลอดเส้นทางการชำระเงิน ไม่ว่าจะเป็นเพย์เมนต์เกตเวย์ ระบบวิเคราะห์ความเสี่ยง หรือผู้ประมวลผลการชำระเงินต่างๆ พร้อมเลือกเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติ เมื่อเกิดปัญหาหรือระบบขัดข้อง AI agent จะวิเคราะห์สาเหตุได้อย่างรวดเร็ว และสลับไปใช้เส้นทางสำรองที่พร้อมทำงานทันทีเพื่อให้ธุรกรรมเดินหน้าต่ออย่างราบรื่น
AI agent จะช่วยยกระดับ Personalization ไปอีกขั้น ยกตัวอย่างเช่น AI agent ที่ทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันหรือวอลเล็ต จะสามารถเรียนรู้พฤติกรรมการใช้งานของผู้บริโภคแต่ละคน และเสนอวิธีชำระเงินที่เหมาะที่สุดให้ โดยพิจารณาจากช่วงเวลา ค่าธรรมเนียม หรือสิทธิประโยชน์จากโปรแกรมสมาชิก
อีกตัวอย่างที่หลายบริษัทใหญ่กำลังลงทุนคือ “Agentic Commerce” ผู้ช่วยชอปปิง AI ที่เพียงแค่ผู้บริโภคบอกความต้องการ ก็สามารถจัดการทุกขั้นตอนได้แบบครบวงจร ตั้งแต่ค้นหา เปรียบเทียบสินค้า ไปจนถึงสร้างตะกร้าและเช็กเอาต์ให้ โดยที่ลูกค้าไม่จำเป็นต้องออกจากบทสนทนา ผู้ช่วย AI รูปแบบนี้ช่วยลดปัญหาการละทิ้งตะกร้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในเว็บไซต์ที่มีสินค้าจำนวนมาก
โลกการชำระเงินเป็นพื้นที่ที่ถูกกำกับดูแลอย่างเข้มงวดและต้องอาศัยความปลอดภัยสูง แต่อนาคตที่ AI ทำงานได้อย่างอิสระนี้เกิดขึ้นได้ เพราะ MCP ทำหน้าที่เป็นมาตรฐานกลางช่วยให้ AI เชื่อมต่อกับระบบต่างๆ ได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ นี่คือเหตุผลที่ MCP มีความสำคัญ ไม่ใช่แค่ในอุตสาหกรรมการชำระเงิน แต่ครอบคลุมไปถึงทุกมิติของชีวิต
ที่โอมิเซะ เรามุ่งสร้างอนาคตที่เทคโนโลยีทางการเงินเข้าถึงได้ง่ายสำหรับทุกคน และเชื่อมต่อง่ายสำหรับทุกธุรกิจ เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการบริหารงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ในปีนี้ เราเปิดตัว Omise MCP โครงสร้างพื้นฐานใหม่สำหรับการเชื่อมต่อระบบรับชำระเงิน ที่ถูกออกแบบมาเพื่อให้เทคโนโลยีทำงานร่วมกันได้อย่างลื่นไหล ลดความซับซ้อนของระบบหลังบ้าน และช่วยให้ธุรกิจจัดการการชำระเงินได้ง่าย เป็นอีกก้าวสำคัญในการผลักดันการชำระเงินสู่ยุคที่ขับเคลื่อนด้วย AI
Omise MCP ทำอะไรได้บ้าง?
Omise MCP Server มาพร้อมกับเครื่องมือกว่า 60 รายการ ครอบคลุมทุกฟังก์ชันของ Omise API ได้แก่
ด้วย Omise MCP ร้านค้าสามารถใช้ AI agent ของตนเอง อย่างแชตบอตบริการลูกค้าหรือ AI ผู้ช่วยด้านการเงินภายในองค์กร ให้ดำเนินการทางการเงินซับซ้อนหลายขั้นตอนได้อย่างปลอดภัยและอัตโนมัติ
ยกตัวอย่างในกรณีที่ต้องการใช้ AI รับชำระเงิน เมื่อมีลูกค้าต้องการซื้อสินค้า AI agent จะสามารถรับชำระผ่านทุกช่องทางที่โอมิเซะให้บริการ ไม่ว่าจะเป็นบัตรเครดิตหรือเดบิต การโอนเงินผ่านธนาคาร e-wallet หรือการจ่ายด้วย QR code โดยเมื่อลูกค้ากรอกข้อมูล ระบบจะเก็บข้อมูลการชำระเงินของลูกค้า สร้างรายการรับชำระเงิน และยืนยันธุรกรรมแบบเรียลไทม์ เมื่อชำระสำเร็จ AI agent จะอัปเดตสถานะคำสั่งซื้อให้แก่ร้านค้าและลูกค้า
เช่นเดียวกัน AI agent ยังสามารถดำเนินการคืนเงินลูกค้าได้ง่ายๆ เพียงร้านค้าพิมพ์คำสั่ง เช่น “ขอคืนเงินสำหรับคำสั่งซื้อ #XYZ” AI จะค้นหารายละเอียดธุรกรรมโดยใช้หมายเลขคำสั่งซื้อ ตรวจสอบสิทธิ์การคืนเงินตามเงื่อนไขของธุรกิจ และเรียกใช้งาน API คืนเงินโดยอัตโนมัติ พร้อมกับรหัสรายการ และจำนวนเงินที่ถูกต้อง เมื่อได้รับ webhook ยืนยันความสำเร็จของการคืนเงิน AI agent จะส่งข้อความยืนยันลูกค้าเป็นขั้นตอนสุดท้าย
นี่เป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้น ด้วย Omise MCP ธุรกิจสามารถทำได้มากกว่า ตั้งแต่การให้ AI จ่ายเงินให้คู่ค้าโดยอัตโนมัติ เรียกชำระเงิน subscription ตามการใช้งาน หรือแม้แต่สร้างโมเดลธุรกิจใหม่ทั้งหมด
ความปลอดภัยระดับสถาบันการเงิน
Omise MCP ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับธุรกรรมปริมาณสูงได้อย่างเสถียรและปลอดภัยตามมาตรฐานอุตสาหกรรม พัฒนาด้วย TypeScript ทั้งระบบ ช่วยให้ตรวจจับข้อผิดพลาดได้ตั้งแต่ขั้นตอนการเขียนโค้ด พร้อมด้วย Test Coverage สูงถึง 95% เพื่อรับประกันความเสถียรแม้หลังการอัปเดต มั่นใจได้ทั้งด้านความปลอดภัยของข้อมูลและความลื่นไหลของระบบตลอดการทำงาน
นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังมีการเฝ้าตรวจสอบอย่างต่อเนื่องด้วย Docker เพื่อให้การ deploy เป็นไปอย่างสม่ำเสมอ Prometheus สำหรับเก็บข้อมูลประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ Grafana สำหรับแสดงผลในรูปแบบกราฟที่เข้าใจง่ายและนำไปใช้ได้จริง และ Redis เพื่อมอบความเร็วสูง ขยายระบบได้ง่าย และจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
และยังไม่หมดเพียงเท่านี้ โอมิเซะยังเปิดให้เชื่อมต่อผ่านโปรโตคอล A2A ที่ช่วยให้ AI agent สื่อสารกันโดยตรง เมื่อนำมาผสานกับ Omise MCP นวัตกรรมเหล่านี้จะขยายศักยภาพใหม่ของการทำธุรกรรมให้กับธุรกิจของคุณ
1. AI สำหรับฝ่ายบริการและช่วยเหลือลูกค้า
ตัวอย่างเหตุการณ์: ลูกค้าอีคอมเมิร์ซติดต่อฝ่ายช่วยเหลือลูกค้าและบอกว่า “ฉันยังไม่ได้รับสินค้า และต้องการเงินคืน”
// AI agent processing flow
// 1. Verify order information
const charge = await mcp.callTool('retrieve_charge', {
charge_id: 'chrg_xxx'
});
// 2. Check shipping status (integrate with other MCP servers)
const shipping = await checkShippingStatus(order.tracking_number);
// 3. If conditions are met, automatically refund
if (shipping.status === 'lost') {
const refund = await mcp.callTool('create_refund', {
charge: 'chrg_xxx',
amount: charge.amount,
reason: 'Order not delivered'
});
// 4. Notify customer
}
ผลลัพธ์: คืนเงินได้เร็วขึ้น ลดต้นทุนฝ่ายช่วยเหลือลูกค้า และความพึงพอใจของลูกค้าเพิ่มขึ้น
2. AI สำหรับบริหารจัดการ Subscription
ตัวอย่างเหตุการณ์: บริษัท SaaS ต้องการปรับแพ็กเกจของลูกค้าอัตโนมัติ ตามการใช้งานจริงในแต่ละเดือน
// Monthly usage analysis and optimization
const customer = await mcp.callTool('retrieve_customer', {
customer_id: 'cust_xxx'
});
// Calculate optimal plan from usage data
const optimalPlan = await analyzeUsagePatterns(customer);
// Update schedule
await mcp.callTool('update_schedule', {
schedule_id: customer.subscription_schedule,
charge: {
amount: optimalPlan.price,
description: `${optimalPlan.name} - Optimized for your usage`
}
});
ผลลัพธ์: ประสิทธิภาพของรายได้เพิ่มขึ้น ความพึงพอใจของลูกค้าเพิ่มขึ้น และลดอัตราการยกเลิกสมาชิก
3. การชำระเงินให้แก่ผู้ค้าโดยอัตโนมัติ สำหรับมาร์เก็ตเพลส
ตัวอย่างเหตุการณ์: แพลตฟอร์มมาร์เก็ตเพลสต้องการให้ผู้ขายได้รับเงินอัตโนมัติทันทีที่มีการยืนยันการขาย
// Automatic processing after sale confirmation
// 1. Create/retrieve recipient information
const recipient = await mcp.callTool('create_recipient', {
name: seller.name,
email: seller.email,
type: 'individual',
bank_account: seller.bank_info
});
// 2. Transfer amount minus fees
const transfer = await mcp.callTool('create_transfer', {
amount: saleAmount - platformFee,
recipient: recipient.id
});
// 3. Notify transfer completion
ผลลัพธ์: ประมวลผลการชำระเงินอัตโนมัติ ลดต้นทุนการดำเนินงาน และเพิ่มประสบการณ์ที่ดีให้ผู้ขาย
4. การตรวจจับการฉ้อโกงและรับมือโดยอัตโนมัติ
ตัวอย่างเหตุการณ์: AI สำหรับตรวจสอบทางการเงินต้องการตรวจจับและจัดการการชำระเงินที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์
// Real-time monitoring
const events = await mcp.callTool('list_events', {
type: 'charge.create',
limit: 100
});
// AI fraud pattern detection
const suspiciousCharges = await detectFraud(events);
// Automatically hold suspicious transactions
for (const charge of suspiciousCharges) {
await mcp.callTool('update_charge', {
charge_id: charge.id,
metadata: { fraud_check: 'pending' }
});
// Notify security team
}
ผลลัพธ์: ลดความเสี่ยงจากการทุจริต ป้องกันความเสียหายทางการเงิน เพิ่มความเชื่อมั่นให้ลูกค้าและผู้ประกอบการ
5. ลดขั้นตอนและเวลารับสมัครลูกค้าผ่าน Autonomous Onboarding
ตัวอย่างเหตุการณ์: AI agent หลายตัวทำงานร่วมกันเพื่อทำให้ขั้นตอน KYC เป็นไปอย่างอัตโนมัติ
// A2A Protocol in Action
const identityResult = await identityAgent.verify(documents);
const complianceCheck = await complianceAgent.assess({
identity: identityResult,
businessType: merchant.type
});
const riskScore = await riskAgent.analyze({
compliance: complianceCheck,
transactionHistory: merchant.history
});
// Three agents collaborate for final decision
if (riskScore.approved) {
await omiseMCP.activateMerchant(merchant.id);
}
ผลลัพธ์:
Omise MCP คืออีกก้าวสำคัญที่เปิดทางให้นักพัฒนาสร้างการเชื่อมต่อระบบได้อย่างชาญฉลาดขึ้น พร้อมขยายขอบเขตให้ธุรกิจนำเทคโนโลยีอัตโนมัติมาใช้งานได้มากกว่าเดิม และเปิดโอกาสเติบโตที่ให้กว้างยิ่งกว่าเคย
เริ่มต้นใช้งาน Omise MCP ได้แล้ววันนี้ ดูเอกสารสำหรับนักพัฒนาได้ที่นี่
