UiPath กับการใช้งาน Generative AI ในโลกธุรกิจ
ในยุคที่เทคโนโลยี AI กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในโลกธุรกิจ UiPath ได้พัฒนาโซลูชันที่ช่วยให้องค์กรสามารถใช้งาน Generative AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในด้านความแม่นยำ ความปลอดภัย และการสอดคล้องกับข้อกำหนดต่าง ๆ ผ่าน Context Grounding และ AI Trust Layer
UiPath Context Grounding: ล้อมกรอบข้อมูลทางธุรกิจให้ Generative AI
Generative AI ที่เทรนจากข้อมูลสาธารณะมักให้คำตอบที่ไม่สอดคล้องกับบริบทธุรกิจขององค์กร UiPath Context Grounding จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญ โดยอนุญาตให้องค์กรนำข้อมูลภายในของตนเองมาเป็นแหล่งข้อมูลอ้างอิง (Source of Truth) เพื่อลดความเสี่ยงจากการตอบผิดพลาด และเพิ่มความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ AI
ระบบนี้ใช้เทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) ร่วมกับ UiPath Managed Vector DBs เพื่อค้นหาข้อมูลที่ตรงที่สุด ก่อนส่งให้ Generative AI นำไปประมวลผล ช่วยให้องค์กรมั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ที่ได้มีความถูกต้อง น่าเชื่อถือ และตรงตามความต้องการ
กระบวนการทำงานของ UiPath Context Grounding
เริ่มต้นจากการนำข้อมูลธุรกิจขององค์กรมาแปลงเป็น Vector Embeddings และจัดเก็บไว้ใน UiPath Managed Vector DBs เมื่อผู้ใช้งานสั่งงาน Generative AI ระบบจะใช้ Semantic Search เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด จากนั้นข้อมูลเหล่านี้จะถูกส่งต่อให้ AI ช่วยให้คำตอบที่ได้มีความแม่นยำและสอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้งาน
UiPath AI Trust Layer: ป้อมปราการเพื่อคุ้มครองข้อมูลองค์กร
เมื่อองค์กรใช้ Generative AI ร่วมกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ความปลอดภัยจึงเป็นเรื่องสำคัญ UiPath AI Trust Layer จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเป็นเสมือนกำแพงป้องกัน ควบคุมให้มีเฉพาะข้อมูลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่จะถูกนำไปใช้กับ AI
ฟีเจอร์หลักของ UiPath AI Trust Layer
UiPath AI Trust Layer ยังช่วยให้องค์กรสามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดของกฎระเบียบในอุตสาหกรรม (Industry Regulation) และนโยบายการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ได้อย่างครบถ้วนสมบูรณ์ โดยควบคุมกระบวนการประมวลผลข้อมูลที่ถูกนำมาใช้งานอย่างละเอียดรอบคอบผ่านฟีเจอร์ย่อยต่างๆ ดังนี้
1. Gen AI feature governance
คือ ฟีเจอร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้งานและองค์กรสามารถควบคุมและตรวจสอบการใช้งาน Generative AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย โดยเน้นเรื่องความโปร่งใส การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการลดความเสี่ยงจากการใช้งาน AI ที่อาจส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยของข้อมูลหรือความน่าเชื่อถือ โดยฟีเจอร์หลักใน AI Trust Layer ที่เกี่ยวข้องกับ Gen AI governance ประกอบด้วย
- การจัดการการเข้าถึงการใช้งานโมเดลของ Generative AI หรือฟีเจอร์ AI ต่างๆ และควบคุมสิทธิ์ในการใช้งานตามบทบาทที่กำหนด (Role-Based Access Control)
- ระบบบันทึกการใช้งาน AI และรองรับการเก็บ log สำหรับตรวจสอบย้อนหลังได้ว่า AI ใช้ข้อมูลหรืออัลกอริทึมอะไรบ้าง เพื่อให้องค์กรสามารถตรวจสอบที่มาของข้อมูลและกระบวนการทำงานได้
- การตั้งค่านโยบายเพื่อจำกัดการใช้ AI ในบริบทที่อาจเสี่ยงต่อการละเมิดกฎระเบียบต่างๆ เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถปฏิบัติตามมาตรฐานและข้อบังคับด้าน AI เช่น GDPR, HIPAA, หรือกฎหมายเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลได้อย่างเข้มงวด
- การจัดการข้อมูลเพื่อความปลอดภัยด้วยการเข้ารหัสข้อมูล (Data Encryption) และการควบคุมข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนโมเดล เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญระหว่างการประมวลผลในระบบ AIการควบคุมคุณภาพของผลลัพธ์ โดยมีกระบวนการตรวจสอบและจัดการผลลัพธ์ที่สร้างจาก Generative AI เพื่อลดความผิดพลาดหรือผลลัพธ์ที่อาจมีอคติก่อนนำไปใช้งานจริง
2. Usage auditing
คือ ฟีเจอร์ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบการใช้งานโมเดล AI และฟีเจอร์ต่าง ๆ ในระบบ UiPath ได้อย่างโปร่งใสและละเอียด โดยมีเป้าหมายเพื่อเสริมสร้างความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการจัดการทรัพยากร AI อย่างมีประสิทธิภาพ โดยฟีเจอร์หลักใน AI Trust Layer ที่เกี่ยวข้องกับ Usage auditing ประกอบด้วย
- การติดตามกิจกรรมจากบันทึกข้อมูลการใช้งานโมเดลของ AI โดยแสดงให้เห็นข้อมูลที่นำเข้า, ข้อมูลที่ส่งออก และกระบวนการที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้รู้ว่าใครใช้งานฟีเจอร์ AI ใด, เมื่อใด และด้วยวัตถุประสงค์ใด
- การตรวจสอบที่มาของข้อมูล โดยสามารถระบุได้ว่าข้อมูลใดถูกนำมาใช้ในกระบวนการของ AI และข้อมูลนั้นถูกจัดการอย่างไรในระบบ เพื่อช่วยเพิ่มความมั่นใจในความถูกต้องของกระบวนการและผลลัพธ์
- การบันทึกผลลัพธ์ที่ได้จากกระบวนการที่ใช้โมเดลของ AI เพื่อให้สามารถย้อนกลับมาตรวจสอบคุณภาพและความถูกต้องของผลลัพธ์ในภายหลังได้ว่าผลลัพธ์นั้นเหมาะสมและไม่มีอคติ
- การจัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยมีบันทึกการใช้งาน AI เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดด้านกฎหมาย เช่น GDPR, CCPA และรองรับการสร้างรายงานสำหรับการตรวจสอบจากหน่วยงานภายนอก
- การตรวจสอบเหตุการณ์สำคัญ โดยระบุและบันทึกเหตุการณ์ที่อาจเป็นความเสี่ยง เช่น การใช้งาน AI ที่ผิดปกติ หรือการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต
3. PII & Sensitive data filtering
คือ ฟีเจอร์ที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันข้อมูลส่วนบุคคล (Personally Identifiable Information – PII) และข้อมูลที่มีความอ่อนไหว (Sensitive Data) ไม่ให้ถูกเปิดเผยหรือใช้งานอย่างไม่เหมาะสมในกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับ AI หรือระบบอัตโนมัติ ฟีเจอร์นี้มีบทบาทสำคัญในการเสริมความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบต่าง ๆ เช่น GDPR, CCPA หรือ HIPAA โดยฟีเจอร์หลักใน AI Trust Layer ที่เกี่ยวข้องกับ PII & Sensitive data filtering ประกอบด้วย
- การตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลอ่อนไหว โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) เพื่อระบุข้อมูล PII เช่น ชื่อ, เบอร์โทรศัพท์, เลขประจำตัวประชาชน, ที่อยู่, อีเมล หรือข้อมูลที่มีความอ่อนไหว เช่น ข้อมูลทางการแพทย์, ข้อมูลทางการเงิน และข้อมูลความลับขององค์กร เป็นต้น
- การกรองและจัดการข้อมูลที่ตรวจพบเพื่อป้องกันไม่ให้ข้อมูลดังกล่าวถูกส่งต่อไปยังโมเดล AI หรือผู้ใช้งาน โดยใช้เทคนิคการปรับเปลี่ยนข้อมูลเพื่อไม่ให้สามารถระบุตัวตนของข้อมูลต้นฉบับได้โดยตรง (Masking) เช่น เปลี่ยนตัวเลขในเบอร์โทรเป็น XXXX หรือการแทนค่าด้วย placeholder เป็นต้น
- การป้องกันข้อมูล PII และข้อมูลอ่อนไหวจากการใช้งานร่วมกันหรือการนำไปใช้งานในบริบทที่ไม่เหมาะสม เช่น การส่งข้อมูลออกไปยังระบบภายนอกองค์กร
- การปรับแต่งกฎการกรองข้อมูล โดยผู้ใช้งาน AI สามารถกำหนดนโยบายและกฎเฉพาะขององค์กรสำหรับการจัดการข้อมูล PII และข้อมูลอ่อนไหวได้เอง เช่น การกำหนดรูปแบบข้อมูลที่ต้องการกรอง เป็นต้น
- การบันทึก log ของการจัดการข้อมูล PII และข้อมูลอ่อนไหว เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ รวมทั้งการสร้างรายงานสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการประเมินความเสี่ยง
การใช้งาน UiPath Context Grounding และ AI Trust Layer ในธุรกิจจริง
– การเงิน: ใช้ Context Grounding ดึงข้อมูลเอกสารการเงินมาประกอบการตัดสินใจ และใช้ AI Trust Layer ปกป้องข้อมูลลูกค้า
– ประกันภัย: ใช้ Generative AI วิเคราะห์เคลมภายใต้การควบคุมของ AI Trust Layer
– Healthcare: ใช้ AI ร่างรายงานเวชระเบียนโดยมีระบบกรองข้อมูล PII เพื่อความปลอดภัยของข้อมูลผู้ป่วย
– การตลาด: ใช้ Generative AI สร้างคอนเทนต์จากข้อมูลจริงขององค์กร เพื่อสื่อสารกับลูกค้าอย่างตรงจุด
สรุป: UiPath ก้าวสู่อนาคต Intelligent Automation
UiPath ไม่ได้เป็นเพียงแพลตฟอร์ม RPA แต่กำลังก้าวสู่การเป็นโครงสร้างพื้นฐานของ Intelligent Automation ที่ผสานพลังของ Generative AI เข้ากับความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ ผ่าน Context Grounding และ AI Trust Layer สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรมั่นใจได้ว่าการใช้งาน AI จะทั้งปลอดภัย โปร่งใส และสร้างคุณค่าใหม่ให้ธุรกิจได้จริง
หากคุณสนใจโซลูชันของ UiPath และต้องการเริ่มต้นการใช้งาน Generative AI ติดต่อ Automat Consulting
