ตลาด Buy Now Pay Later (BNPL) หรือบริการ "ซื้อก่อน จ่ายทีหลัง" ในไทย กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว จาก 600,000 บัญชีในปี 2564 เพิ่มเป็น 4.91 ล้านบัญชีในปี 2567 หรือโตเฉลี่ยเกือบ 100% ต่อปี
ตัวเลขนี้กำลังเป็นสัญญาณที่หน่วยงานกำกับดูแลควรติดตามอย่างใกล้ชิด
ในงาน Governor Connect เมื่อวันที่ 2 มิถุนายน 2569 นายวิทัย รัตนากร ผู้ว่าการธนาคารแห่งประเทศไทย ได้ยกตัวอย่างการผ่อนชำระสินค้าราคาต่ำ เช่น ข้าวมันไก่ราคา 50 บาท ที่เลือกผ่อน 3-4 เดือน หรือชานมไข่มุกราคา 106 บาท ซึ่งเมื่อนำค่าใช้จ่ายทั้งหมดมาคำนวณ อาจมีต้นทุนใกล้เคียงกับดอกเบี้ยประมาณ 16-18% ต่อปี
🔵 BNPL ไม่ใช่เรื่องผิด และไม่ได้เป็น “ตัวร้ายของระบบการเงิน”
แต่เมื่อสินค้าราคาไม่กี่สิบบาทยังถูกนำมาผ่อนชำระได้ โจทย์ที่แท้จริงจึงไม่ใช่ว่า BNPL เติบโตเร็วแค่ไหน แต่อยู่ที่พฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้บริโภคกำลังเปลี่ยนไปอย่างไร
🔵 BNPL โตเร็ว จนกติกายังตามไม่ทัน?
หนึ่งในเหตุผลที่ BNPL เติบโตได้อย่างรวดเร็ว คือผู้ให้บริการจำนวนมากยังไม่ได้อยู่ภายใต้กรอบกำกับดูแลเฉพาะแบบเดียวกับสถาบันการเงิน
ปัจจุบัน ธปท. แบ่งผู้ให้บริการ BNPL ออกเป็น 2 กลุ่ม
กลุ่มแรกคือผู้ที่ได้รับใบอนุญาต Digital Lending ซึ่งอยู่ภายใต้การกำกับดูแลบางส่วน สามารถใช้ข้อมูลทางเลือก หรือ Alternative Data มาช่วยประเมินเครดิต และปล่อยสินเชื่อได้ไม่เกิน 20,000 บาทต่อราย
ส่วนอีกกลุ่มคือผู้ให้บริการที่ยังไม่มีใบอนุญาต และไม่ได้อยู่ภายใต้การกำกับดูแลของ ธปท. โดยตรง
ผลคือผู้เล่นแต่ละรายกำลังแข่งขันกันในสนามที่ใช้กติกาไม่เหมือนกัน บางรายต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดหลายอย่าง ขณะที่บางรายอาจมีข้อจำกัดน้อยกว่า
ในมุมของธุรกิจ นี่อาจเป็นข้อได้เปรียบที่ช่วยให้ผู้เล่นบางรายเติบโตได้เร็วขึ้น แต่ในอีกมุมหนึ่ง ก็ทำให้เกิดคำถามว่า ตลาดที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วนี้กำลังสะสมความเสี่ยงอะไรไว้บ้าง และสุดท้ายแล้วใครจะเป็นคนรับต้นทุนของความเสี่ยงเหล่านั้น
แม้ ธปท. จะส่งสัญญาณว่ากำลังพิจารณาเรื่องอายุขั้นต่ำของผู้ใช้งาน ประเภทสินค้า มูลค่าสินค้าขั้นต่ำ และเพดานดอกเบี้ย แต่กว่ากติกาใหม่จะออกมา ตลาด BNPL ก็ยังคงเดินหน้าขยายตัวต่อไป
🔵 เบื้องหลังคำว่า "ดอกเบี้ย 0%"
เหตุผลที่ BNPL ได้รับความนิยม คือความรู้สึกว่าเป็นการผ่อนชำระที่เข้าถึงง่าย และหลายครั้งก็มาพร้อมข้อความโฆษณาว่า "ดอกเบี้ย 0%"
แต่ในความเป็นจริง ต้นทุนที่ผู้ริโภคต้องจ่ายอาจไม่ได้มีแค่ดอกเบี้ยเพียงอย่างเดียว ยังมีค่าธรรมเนียม ค่าปรับกรณีชำระล่าช้า หรือเงื่อนไขบางอย่างที่ทำให้ค่าใช้จ่ายสุดท้ายสูงกว่าที่เข้าใจในตอนแรก
อีกประเด็นที่น่าจับตาไม่แพ้กัน คือรูปแบบการใช้งานที่แพลตฟอร์มออกแบบไว้
เมื่อปุ่ม "ผ่อนชำระ" ถูกวางไว้ให้เด่นกว่าปุ่ม "จ่ายทันที" หรือบางครั้งมีการเปิดวงเงินให้พร้อมใช้งานตั้งแต่แรก การตัดสินใจก่อหนี้ก็อาจเกิดขึ้นได้ง่ายขึ้นกว่าที่หลายคนคิด
ประเด็นนี้จึงไม่ได้เป็นเพียงเรื่อง Financial Literacy ของผู้บริโภค แต่ยังเกี่ยวข้องกับแรงจูงใจในการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วย
เพราะยิ่งการเข้าถึงสินเชื่อเป็นเรื่องง่ายและเกิดขึ้นได้ในไม่กี่คลิก ผู้บริโภคก็ยิ่งมีโอกาสมองข้ามต้นทุนและผลกระทบของการตัดสินใจในระยะยาว
🔵 Embedded Finance : เมื่อสินเชื่อกลายเป็นส่วนหนึ่งของการช้อปปิง
สิ่งที่ทำให้ BNPL แตกต่างจากสินเชื่อแบบเดิม คือการทำงานภายใต้แนวคิด Embedded Finance หรือการนำบริการทางการเงินเข้าไปผสานอยู่ในประสบการณ์ซื้อสินค้าโดยตรง
จากเดิมที่การขอสินเชื่อต้องใช้เวลาคิดและพิจารณาพอสมควร แต่วันนี้การผ่อนชำระอาจเริ่มต้นได้ภายในไม่กี่คลิกบนหน้าชำระเงิน
ความเปลี่ยนแปลงนี้อาจดูเป็นเรื่องเล็ก แต่ส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้บริโภคไม่น้อย เพราะการก่อหนี้ไม่ได้เกิดขึ้นหลังจากการตัดสินใจซื้ออีกต่อไป แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของการช้อปปิ้งไปโดยปริยาย
นี่จึงเป็นหนึ่งในความท้าทายของ Embedded Finance เพราะในขณะที่การขอสินเชื่อกลายเป็นเรื่องง่ายและรวดเร็วขึ้น แต่กฎเกณฑ์หลายอย่างยังถูกออกแบบในยุคที่การขอสินเชื่อต้องแยกออกจากการซื้อสินค้าอย่างชัดเจน
ประเด็นสำคัญอาจไม่ได้อยู่แค่เรื่องเพดานดอกเบี้ยหรือค่าธรรมเนียม แต่อยู่ที่การทำอย่างไรให้ผู้บริโภคได้รับข้อมูลที่ชัดเจน เข้าใจเงื่อนไขสำคัญ และตระหนักว่ากำลังตัดสินใจรับภาระทางการเงิน ก่อนกดชำระเงินในขั้นตอนสุดท้าย
🔵 เมื่อประวัติการช้อปปิ้ง กลายเป็นข้อมูลประเมินเครดิต
ผู้ให้บริการ BNPL หลายรายเริ่มนำข้อมูลทางเลือก (Alternative Data) เช่น พฤติกรรมการซื้อสินค้า ประวัติการทำธุรกรรมดิจิทัล หรือข้อมูลการใช้งานบนแพลตฟอร์มออนไลน์ มาใช้ประเมินเครดิต นอกเหนือจากข้อมูลจากเครดิตบูโร
แนวทางนี้ช่วยเปิดโอกาสให้ผู้ที่ไม่เคยมีประวัติสินเชื่อเข้าถึงบริการทางการเงินได้ง่ายขึ้น และถูกมองว่าเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือสำคัญในการส่งเสริม Financial Inclusion
แต่การใช้ Alternative Data ก็ยังมาพร้อมความท้าทายหลายด้าน ทั้งเรื่องความแม่นยำของโมเดลในการประเมินความสามารถในการชำระหนี้ ความเป็นธรรมในการประเมินผู้ใช้แต่ละกลุ่ม และการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์
การมีข้อมูลมากขึ้นอาจช่วยให้การประเมินเครดิตมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ท้ายที่สุดแล้ว วิธีการใช้ข้อมูลต่างหากที่เป็นตัวกำหนดว่าระบบจะมีความเป็นธรรมหรือไม่
🔵 ประตูบานเดียวกัน แต่ปลายทางอาจไม่เหมือนกัน?
ข้อมูลที่ ธปท. เปิดเผยในงาน Governor Connect ชี้ว่า กลุ่มนักศึกษาและ First Jobber มีอัตราค้างชำระหนี้สูงกว่ากลุ่มอื่น
ในช่วงที่หนี้ครัวเรือนไทยยังอยู่ในระดับสูง และตลาดแรงงานยังฟื้นตัวไม่เต็มที่ การที่คนอายุ 20–35 ปีเริ่มสร้างภาระหนี้จากรายจ่ายในชีวิตประจำวันตั้งแต่ช่วงต้นของการทำงาน จึงอาจเป็นมากกว่าปัญหาการเงินส่วนบุคคล แต่สะท้อนความเปราะบางที่กำลังก่อตัวขึ้นในระบบเศรษฐกิจ
ที่สำคัญ ผลกระทบเหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นกับทุกคนในระดับเดียวกัน ผู้ที่มีรายได้มั่นคงและมีความรู้ทางการเงินเพียงพออาจใช้ BNPL เป็นเครื่องมือบริหารสภาพคล่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขณะที่ผู้มีรายได้น้อยหรือมีความไม่แน่นอนทางการเงินกลับมีแนวโน้มเผชิญความเสี่ยงมากกว่า
นี่จึงเป็นอีกเหตุผลที่หลายประเทศเริ่มหันมาให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล BNPL มากขึ้น เพื่อให้การเข้าถึงสินเชื่อที่ง่ายขึ้น ไม่กลายเป็นการเพิ่มความเปราะบางให้กับผู้บริโภคบางกลุ่มในระยะยาว
🔵 BNPL กับโจทย์กำกับดูแลที่ยังต้องหาคำตอบ
ธปท. ระบุว่าจะประกาศมาตรการกำกับดูแล BNPL ภายในช่วงเดือน ต.ค.–พ.ย. 2569 หลังเปิดรับฟังความคิดเห็นจากผู้มีส่วนเกี่ยวข้องมาแล้ว 2 รอบ รวม 60 วัน
แนวทางที่ถูกพูดถึงในเบื้องต้น ได้แก่ การกำหนดอายุขั้นต่ำของผู้ใช้ การจำกัดประเภทสินค้าที่สามารถใช้ BNPL ได้ และการกำหนดเพดานดอกเบี้ย ซึ่งถือเป็นก้าวแรกของการวางกรอบกำกับดูแลตลาดที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
อย่างไรก็ตาม ยังมีรายละเอียดสำคัญอีกหลายเรื่องที่ต้องติดตาม เช่น ผู้ให้บริการที่ไม่ใช่สถาบันการเงินจะอยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างไร และระบบจะสามารถเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างผู้ให้บริการแต่ละรายได้มากน้อยเพียงใด เพื่อให้ทั้งผู้บริโภคและหน่วยงานกำกับดูแลมองเห็นภาระหนี้ได้อย่างครบถ้วน
ท้ายที่สุดแล้ว ความท้าทายอาจไม่ได้อยู่ที่การเลือกระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมหรือการคุ้มครองผู้บริโภค แต่อยู่ที่การออกแบบกติกาที่ทำให้ทั้งสองอย่างเดินไปด้วยกันได้ โดยไม่ต้องรอแก้ปัญหาหลังจากความเสียหายเกิดขึ้นแล้ว
