เดิมการซื้อขายพลังงานอาศัยประสบการณ์ของเทรดเดอร์โดยใช้หลักคิด ประสบการณ์ และเกณฑ์การตัดสินใจที่ปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์ บ้านปูจึงนำองค์ความรู้ดังกล่าวมาถ่ายทอดเป็นระบบที่สามารถทดสอบและตรวจสอบได้ ก่อนต่อยอดและพัฒนาเป็นโมเดล AI โดยช่วยวิเคราะห์ตั้งแต่ปริมาณพลังงานที่จัดซื้อ ช่วงเวลาที่เหมาะสมในการจำหน่ายไฟฟ้าสู่ตลาด ไปจนถึงประเมินความไม่แน่นอนของสัญญาณการซื้อขาย* โดยยังมีเทรดเดอร์กำกับดูแลและตัดสินใจในขั้นสุดท้าย

AI ที่ไม่ได้มองแค่ว่า “ซื้อหรือขาย”

ตลาดไฟฟ้ามีความผันผวนจากหลายปัจจัย ทั้งอุปสงค์ อุปทาน สภาพอากาศ และต้นทุนทางพลังงาน ทำให้ข้อมูลที่ทันเวลาและแม่นยำมีความสำคัญต่อการตัดสินใจซื้อขายไฟฟ้า สองโมเดล AI จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อนำมาใช้วิเคราะห์สัญญาณจากตลาดและบริหารความเสี่ยง โดยโมเดลแรก วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประเมินทิศทางราคาพลังงานและค้นหาโอกาสในการซื้อขาย พร้อมประเมินความเชื่อมั่นของแต่ละสัญญาณ หากสัญญาณยังไม่ชัดเจน ระบบสามารถลดขนาดการซื้อขายหรือเลือกไม่ดำเนินการเพื่อควบคุมความเสี่ยง ขณะที่ โมเดลที่สอง ประเมินสภาวะตลาดในภาพรวม เพื่อให้สามารถเลือกแนวทางและกำหนดขนาดการซื้อขายให้สอดคล้องกับสถานการณ์ของตลาด

ทั้งสองโมเดล AI ผ่านการทดสอบการซื้อขายไฟฟ้าในรูปแบบจำลองระหว่างเดือนมกราคม – มีนาคม ในปี 2569 โดยใช้ข้อมูลย้อนหลังในตลาดไฟฟ้าประเทศญี่ปุ่นมาวิเคราะห์ ซึ่งสามารถสร้างผลลัพธ์ได้ดีกว่าวิธีการซื้อขายแบบเดิม เนื่องจากมีความสมดุลระหว่างผลตอบแทนและการบริหารความเสี่ยงได้ดีกว่า

จากแบบจำลองสู่การทำงานร่วมกันระหว่าง “คน” และ “AI”

บ้านปูได้ประยุกต์ใช้ AI Model ร่วมกับเทรดเดอร์เพื่อซื้อขายไฟฟ้าในตลาดพลังงานประเทศญี่ปุ่น เป็นสัดส่วนมากกว่า 90% ของปริมาณการซื้อขายไฟฟ้าทั้งหมดของบริษัทฯ ใน 6 ภูมิภาค นอกจากนี้โมเดลยังถูกนำไปใช้งานจริงในฐานะ ‘ผู้ช่วยอัจฉริยะ’ ที่สนับสนุนการทำงานของเทรดเดอร์ โดยพนักงานยังคงทำหน้าที่ตรวจสอบคำแนะนำจาก AI และเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายก่อนดำเนินการซื้อขายจริง แนวทางดังกล่าวยังช่วยยกระดับประสิทธิภาพการตัดสินใจและเสริมสร้างองค์ความรู้ด้านการซื้อขายพลังงานของบ้านปูให้แข็งแกร่ง พร้อมส่งเสริมการทำงานร่วมกันอย่างไร้รอยต่อระหว่างศักยภาพของมนุษย์ และ AI

นิติ พิทักษ์ธีระธรรม Country Head – Japan บริษัท บ้านปู จำกัด (มหาชน) กล่าวว่า “การนำ โมเดล AI เข้ามาเสริมในการซื้อขายไฟฟ้า ไม่ได้หมายความว่าเทคโนโลยีจะเข้ามาทำงานแทนคน แต่เป็นการนำ AI มาช่วยเสริมความสามารถของเทรดเดอร์ โดยเฉพาะการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและประเมินสถานการณ์ที่มีความซับซ้อน ซึ่งช่วยให้การทำงานสะดวกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะเดียวกัน เทรดเดอร์เองก็มีส่วนร่วมตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการทดสอบโมเดลกับการทำงาน ทำให้เกิดการเรียนรู้และพัฒนาไปพร้อมกันระหว่างคนกับเทคโนโลยี ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญในการยกระดับศักยภาพของธุรกิจซื้อขายพลังงาน และต่อยอดการเติบโตของกลุ่มธุรกิจไฟฟ้าและธุรกิจเกี่ยวเนื่อง (Power+) ในระยะยาว”

ทั้งนี้ บ้านปูยังมีแนวทางศึกษาความเป็นไปได้ในการต่อยอดโมเดล AI สู่ตลาดซื้อขายพลังงานไฟฟ้าในประเทศอื่น ๆ รวมถึงในกลุ่มธุรกิจอื่น เพื่อเสริมความสามารถในการแข่งขันของทั้งองค์กร และบุคลากร รองรับการเติบโตของธุรกิจพลังงานในระยะยาว

*สัญญาณการซื้อขาย: ผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดที่ใช้บ่งชี้ทิศทางของส่วนต่างราคาระหว่างตลาด Day-Ahead (การซื้อขายไฟฟ้าสำหรับการส่งมอบในวันถัดไป) และ Imbalance (ราคาที่ใช้คำนวณส่วนต่างเมื่อปริมาณไฟฟ้าที่ซื้อขายไว้ล่วงหน้าไม่ตรงกับการใช้ไฟฟ้าจริง) ซึ่งช่วยให้ระบบประเมินโอกาสในการซื้อขายในแต่ละช่วงเวลา โดยโมเดล AI ไม่ได้พิจารณาเฉพาะว่าควรซื้อหรือขาย แต่ประเมินด้วยว่าสัญญาณนั้นมีความชัดเจนมากน้อยแค่ไหน” นิติ กล่าวสรุป