ดัชนีชี้วัดเศรษฐกิจ ดัชนีชี้วัดวงจรเงินสดของธุรกิจประเทศไทย

ส.อ.ท เผยร่วมมือ 3 หน่วยงานพัฒนา Big Data เสริมสร้างขีดความสามารถของผู้ประกอบการไทย

อัปเดตล่าสุด 11 ม.ค. 2565

สภาอุตสาหกรรมฯ เผยร่วมมือ ม.ธรรมศาสตร์ และบ. ครีเดน เอเชีย พัฒนา Big Data สู่เว็บไซต์ศูนย์ข้อมูลภาคเศรษฐกิจและอุตสาหกรรม หรือ Industry Data Space (iDS) เตรียมขยายผลดัชนีชี้วัดวงจรเงินสดของธุรกิจประเทศไทย (Cash Conversion Cycle) มาใช้ประโยชน์ในมิติต่าง ๆ

Advertisement

วันอังคารที่ 11 มกราคม 2565 นายสุพันธุ์ มงคลสุธี ประธานสภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย เปิดเผยว่า สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย และมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ได้มีการลงนามความร่วมมือด้านวิชาการ ตั้งแต่ปี 2561 เพื่อร่วมกันดำเนินงานด้านงานวิจัยและพัฒนา การเผยแพร่ข้อมูล และการจัดทำโครงการฝึกอบรมต่างๆ นอกจากนี้ ส.อ.ท. ยังร่วมมือกับ บจก. ครีเดน เอเชีย ในการพัฒนาฐานข้อมูลผู้ประกอบการและสมาชิก ส.อ.ท. รวมทั้งพัฒนาระบบบริการด้านข้อมูล หรือ Data service อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้เกิดการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในการดำเนินธุรกิจ

ปัจจุบันข้อมูล Big Data ได้เข้ามามีบทบาทและมีอิทธิพลต่อการดำเนินธุรกิจอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ทำให้หน่วยงานหรือองค์การทั้งภาครัฐและภาคเอกชน ต่างพยายามที่จะปรับเปลี่ยนแผนการดำเนินงานและกลยุทธ์ในการบริหารองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า การคาดการณ์แนวโน้มของธุรกิจ การเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต ลดต้นทุน การพัฒนาสินค้าหรือบริการใหม่ๆ เป็นต้น

ในส่วนของ ส.อ.ท. ได้ให้ความสำคัญกับการพัฒนา Big Data และมีการบรรจุเป็นแผนงานในช่วงปีที่ผ่านมา โดยมีการจัดทำเว็บไซต์ศูนย์ข้อมูลภาคเศรษฐกิจและอุตสาหกรรม หรือ Industry Data Space (iDS) เพื่อทำหน้าที่เชื่อมโยงแหล่งข้อมูลภาคเศรษฐกิจและอุตสาหกรรมมาอยู่ในที่เดียวมากกว่า 117 แหล่งข้อมูล และเชื่อมโยงข้อมูลในระบบ Data Visualization ในรูปแบบของ Dashboard อีก 28 Dashboard ให้สมาชิกสามารถเข้ามาเลือกนำไปใช้ประโยชน์

ในปี 2565 นี้ สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทยจะเข้ามามีส่วนร่วมในการพัฒนาและขยายผลดัชนีฯ และสนับสนุนในการนำข้อมูล Big Data มาใช้ประโยชน์ในมิติต่าง ๆ อาทิ การต่อยอดฐานข้อมูลดัชนีวงจรเงินสดของประเทศในภูมิภาคอาเซียนเพื่อนำมาเปรียบเทียบกับประเทศไทย (Benchmark) การจัดทำดัชนีตัวชี้วัดที่เกี่ยวกับด้านปัจจัยการผลิตของภาคอุตสาหกรรม การเชื่อมโยงและพัฒนาระบบบริการด้านข้อมูล หรือ Data service ร่วมกัน และการประชาสัมพันธ์ให้สมาชิกนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ เป็นต้น เพื่อเตรียมความพร้อมให้แก่ประเทศไทยในการขับเคลื่อนนโยบายเศรษฐกิจดิจิทัล หรือ Digital Economy ต่อไป

DATA LITERACY ทักษะสำคัญแห่งทศวรรษหน้า ที่ทุกองค์กรต้องเตรียมความพร้อม เพื่อสร้างทีมงาน Data Science ที่แข็งแกร่ง

ศักยภาพของระบบอัตโนมัติที่ส่งผลต่ออนาคตของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

AI ในอุตสาหกรรมไทย การพัฒนาที่ช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับธุรกิจของคุณ

ศาสตราจารย์ ดร.รุธิร์ พนมยงค์ คณบดีคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เปิดเผยว่า ที่ผ่านมาในปี 2563–2564 ทางคณะฯ ได้มีความร่วมมือกับ บริษัท ครีเดน เอเชีย จำกัด ซึ่งเป็นบริษัทที่ทำเรื่อง Big Data ของภาคธุรกิจ โดยนำความเชี่ยวชาญและองค์ความรู้ที่มีอยู่มาร่วมมือกันในการจัดทำดัชนีชี้วัดวงจรเงินสดของธุรกิจประเทศไทย “CCC - Cash Conversion Cycle” ซึ่งมีการจัดทำดัชนีขึ้นมาแล้ว 2 ปี ติดต่อกัน ปี 2562 - 2563 เพื่อเป็นเครื่องมือในการติดตามวงจรการเงินของธุรกิจบริษัทที่มีอยู่ในประเทศไทย โดยมีองค์ประกอบข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ ดังนี้ 1) ระยะเวลาเก็บเงินลูกค้า 2) การบริหารสินค้าคงคลัง 3) ระยะเวลาจ่ายเงินเจ้าหนี้ ภายใต้ฐานข้อมูลของบริษัทในประเทศไทยเกือบ 500,000 แห่ง ที่จดทะเบียนกับกระทรวงพาณิชย์ โดยปี 2565 นี้ จะมีการขยายความร่วมมือกับ สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย เพื่อพัฒนาและต่อยอดการจัดทำดัชนีชี้วัดวงจรเงินสดของธุรกิจประเทศไทย “CCC - Cash Conversion Cycle” ต่อเนื่องเป็นปีที่ 3

สำหรับผลดัชนีชี้วัดวงจรเงินสดของธุรกิจประเทศไทย “CCC - Cash Conversion Cycle” ล่าสุดในปี 2563 พบว่า ผู้ประกอบการในประเทศไทย มีค่าเฉลี่ยที่ 26.1 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 14.8 วัน แสดงให้เห็นว่าผู้ประกอบการทั่วประเทศ มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นที่จะเกิดการขาดสภาพคล่องของกิจการ

สำหรับดัชนีฯ จำแนกราย Sector พบว่า ภาคเกษตรกรรม มีค่าเฉลี่ยที่ 16.1 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 8.6 วัน ภาคอุตสาหกรรม มีค่าเฉลี่ยที่ 26.2 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 13.6 วัน และภาคบริการ มีค่าเฉลี่ยที่ 26.2 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 4.2 วัน

สำหรับดัชนีฯ จำแนกตามขนาดธุรกิจ ในปี 2563 พบว่า ผู้ประกอบการขนาด Micro มีค่าเฉลี่ยที่ 16.4 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 5.0 วัน ผู้ประกอบการรายเล็ก มีค่าเฉลี่ยที่ 33.7 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 20.7 วัน ผู้ประกอบการรายกลาง มีค่าเฉลี่ยที่ 33.4 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 28.9 วัน และผู้ประกอบการรายใหญ่ มีค่าเฉลี่ยที่ 42.5 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 36.5 วัน

สำหรับดัชนีฯ จำแนกตามภูมิภาค ในปี 2563 พบว่า กรุงเทพฯ และปริมณฑล มีค่าเฉลี่ยที่ 19.8 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 14.8 วัน ภาคกลาง มีค่าเฉลี่ยที่ 22.1 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 19.8 วัน ภาคตะวันออก มีค่าเฉลี่ยที่ 18.9 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 14.7 วัน ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ มีค่าเฉลี่ยที่ 18.2 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 16.6 วัน ภาคเหนือ มีค่าเฉลี่ยที่ 16.0 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 13.4 วัน ภาคตะวันตก มีค่าเฉลี่ยที่ 17.3 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 16.6 วัน และภาคใต้ มีค่าเฉลี่ยที่ 12.9 วัน ซึ่งสูงกว่าในปี 2562 ที่มีค่าเฉลี่ย 10.9 วัน

การที่มี Big Data ของภาคธุรกิจนี้จะสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับหลายภาคส่วน ไม่ว่าจะเป็นภาครัฐหรือภาคเอกชน อาทิ สามารถวิเคราะห์แนวโน้มของการดำเนินธุรกิจในอนาคตได้ โดยเข้ามาช่วยประกอบการวางแผนและการตัดสินใจได้เป็นอย่างดี ทั้งในเรื่องของการลดต้นทุนและเพิ่มความสามารถทางการแข่งขัน รวมถึงคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งทางมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์มีความมุ่งมั่นที่จะนำข้อมูลในระบบ Big Data นี้มาใช้พัฒนาดัชนีชี้วัดความสามารถด้านอื่น ๆ อีก อาทิ ตัวชี้วัดด้านการเงิน และตัวชี้วัดด้านโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน เป็นต้น ที่สามารถสะท้อนและสนับสนุนการเพิ่มขีดความสามารถทางการแข่งขันของภาคธุรกิจไทยต่อไปในอนาคต

บทความยอดนิยม 10 อันดับ