
บริการพัฒนาระบบ AI ภายในองค์กร
ยกระดับองค์กรด้วยระบบ AI อัจฉริยะ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ลดต้นทุน และตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับธุรกิจของคุณ รองรับการใช้งานหลากหลาย พร้อมให้คำปรึกษาและวางระบบครบวงจรโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน AI
ติดต่อเราประโยชน์ของการใช้ระบบ AI ภายในองค์กร
1. ลดต้นทุนการดำเนินงาน (Operational Cost Reduction)
- ลดต้นทุนด้านแรงงานและเวลา – สร้างและสรุปเอกสาร งานป้อนข้อมูล การตรวจสอบข้อมูล บริการลูกค้า Call Center
- ลดต้นทุนด้าน IT และโครงสร้างพื้นฐาน – พัฒนาโค้ดและทดสอบระบบอัตโนมัติ วิเคราะห์และปรับปรุงโครงสร้างระบบ Cloud
- ลดต้นทุนด้านการตลาดและโฆษณา – สร้างคอนเทนต์อัตโนมัติ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและปรับกลยุทธ์
2. ปรับปรุงการทำงานภายในองค์กร (Process Optimization)
- จัดการเอกสารและ Workflow อัตโนมัติ
- ปรับปรุงกระบวนการผลิตและซัพพลายเชน – วางแผนสินค้าคงคลัง การวิเคราะห์เส้นทางโลจิสติกส์
- พัฒนาการให้บริการลูกค้า – Bot ตอบคำถามลูกค้า 24/7 วิเคราะห์ Feedback และความพึงพอใจของลูกค้า
.png)
Step 1 : การประเมินความต้องการ
(Assessment & Strategy)
1.1. วิเคราะห์ Use Cases ของ AI ในองค์กร
- เช่น การสร้างเอกสารอัตโนมัติ (Document Automation), การตอบคำถามลูกค้าผ่าน AI Chatbot, การวิเคราะห์ข้อมูลและสร้าง Dashboard
1.2. วิเคราะห์ความพร้อมของข้อมูล (Data Readiness)
- ตรวจสอบว่าข้อมูลที่องค์กรมีเพียงพอและสะอาดพอสำหรับ AI หรือไม่?
- จัดประเภทข้อมูล → Public, Internal, Confidential, Sensitive
- ตรวจสอบความเป็นไปได้ในการใช้ Data Masking & Anonymization
1.3. ประเมินความเสี่ยงและข้อกำหนดทางกฎหมาย
- ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านข้อมูล เช่น GDPR, PDPA, CCPA, HIPAA
.png)
Step 2 : การเลือกเทคโนโลยีและแพลตฟอร์ม
(Technology & Infrastructure Selection)
2.1. ตัดสินใจเลือกโมเดล AI
- ใช้ Pre-trained AI => Amazon Bedrock (เช่น Anthropic Claude)
2.2. เลือกโครงสร้างพื้นฐาน
- Public Cloud (AWS) → ใช้งานง่าย พร้อมกับมาตรฐานความปลอดภัยสูง
2.3. วางโครงสร้างการรักษาความปลอดภัย (Security & Compliance)
- ใช้ Data Encryption & Access Control
- กำหนด AI Governance Policy → จำกัดสิทธิ์การใช้งาน AI ในองค์กร
.png)
Step 3: การพัฒนาและทดสอบ AI
(Development & Testing)
3.1. เริ่มต้นด้วย Proof of Concept (PoC)
- ทดลองใช้ AI กับ Use Case เล็ก ๆ ก่อน เช่น AI Chatbot หรือ AI Document Summarization
- ประเมิน ประสิทธิภาพ (Performance), ความแม่นยำ (Accuracy), และ Feedback จากผู้ใช้
3.2. ทดสอบ AI ให้ตรงกับความต้องการ
- ตรวจสอบว่า AI ให้ข้อมูลถูกต้อง (Accuracy Testing)
- อาจต้องมีการ Fine-tune ปรับแต่งโมเดลให้เรียนรู้จากข้อมูลภายในองค์กร
.png)
Step 4 : การใช้งานจริง
(Deployment & Implementation)
4.1. เปิดตัว AI ภายในองค์กรแบบเป็นขั้นตอน (Phased Deployment)
- นำ AI ไปใช้เฉพาะแผนก (เช่น ฝ่าย IT, ฝ่ายลูกค้าสัมพันธ์, ฝ่ายการตลาด)
- ตรวจสอบปัญหาที่เกิดขึ้น และปรับปรุงก่อนเปิดตัวเต็มรูปแบบ
4.2. ตั้งค่าระบบ Monitoring & Logging
- ใช้ AI Usage Dashboard เพื่อติดตามการใช้งาน
4.3. ฝึกอบรมพนักงานให้ใช้ AI อย่างถูกต้อง
- สอนพนักงานเรื่อง AI Best Practices & AI Ethics
- ตั้งกฎเกณฑ์ ห้ามป้อนข้อมูลที่เป็นความลับให้ AI
.png)
Step 5 : การปรับปรุงและขยายผล
(Optimization & Scaling)
5.1. เก็บ Feedback จากผู้ใช้ (AI Performance Review)
- วิเคราะห์ว่า AI ตอบสนองความต้องการของธุรกิจหรือไม่
- ปรับปรุงให้ AI ตรงกับความต้องการขององค์กรมากขึ้น
5.2. ปรับปรุง AI ให้มีความแม่นยำขึ้น (Continuous Improvement & Model Retraining)
- อัปเดต AI Model Training Data เป็นระยะ ๆ
- ใช้ Human-in-the-Loop (HITL) → ให้พนักงานช่วยปรับแต่งคำตอบของ AI
5.3. ขยายการใช้ AI ไปยังแผนกอื่น ๆ
- หลังจาก AI พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ → ขยายไปยัง HR, Finance, Legal
- ปรับแต่ง AI ให้เหมาะกับแต่ละแผนก
ตัวอย่างลูกค้า ที่ใช้บริการพัฒนาระบบ AI ภายในองค์กรกับเรา>
.png)
.png)
.png)