Enterprise AI Platform
Corporate AI Platform — AI กลางสำหรับทั้งองค์กร
ให้พนักงานทุกคนเข้าถึง AI จาก Web UI เดียวขององค์กร โดยองค์กรยังควบคุมสิทธิ์ผู้ใช้ เลือก Model ตามลักษณะงาน และเห็นต้นทุน Token ได้ทั้งหมด
- ไม่ต้องซื้อ AI License รายคนให้พนักงานทุกคน
- เลือก Model ได้หลายตัวในแพลตฟอร์มเดียว
- ทุกการเรียกใช้ผ่าน AI Gateway ที่บันทึก Log ได้
- 1
พนักงานเข้าผ่าน Central AI Portal
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีองค์กร ใช้งาน AI จาก Web UI กลาง ไม่ต้องจัดการ API Key เอง
- 2
AI Gateway ตรวจสิทธิ์และเลือก Model
Gateway ตรวจ Authentication และ Permission แล้วส่งคำขอไปยัง Model ที่เหมาะกับงานและงบประมาณ
- 3
บันทึกการใช้งานและต้นทุน
ทุกคำขอถูกบันทึก Token และ Log เพื่อให้เห็นภาพการใช้งานรายแผนกและรายงานย้อนหลังได้
Corporate AI Platform คืออะไร
Corporate AI Platform คือระบบ AI กลางขององค์กรที่ให้พนักงานเข้าใช้ AI ผ่าน Web UI เดียว โดยองค์กรควบคุมสิทธิ์ผู้ใช้ เลือก Model ตามงาน และควบคุมต้นทุน Token ได้ผ่าน AI Gateway พร้อมแยก Knowledge ตาม Role และ Department เพื่อให้แต่ละแผนกเห็นเฉพาะข้อมูลที่มีสิทธิ์เข้าถึง
ปัญหาที่พบบ่อย
ถ้าองค์กรของคุณกำลังเจอสถานการณ์เหล่านี้ Corporate AI คือคำตอบ
- พนักงานแต่ละคนสมัคร AI ส่วนตัวใช้เอง องค์กรไม่รู้ว่าข้อมูลอะไรถูกส่งออกไปบ้าง
- ซื้อ License รายคนให้ทุกคนไม่คุ้ม แต่ซื้อให้บางคนก็เกิดความเหลื่อมล้ำในการทำงาน
- ไม่มีข้อมูลว่าใครใช้ AI ทำอะไร ใช้ไปเท่าไร และงานไหนคุ้มค่าที่สุด
- อยากใช้ Model หลายตัวตามลักษณะงาน แต่ต้องดูแลหลายสัญญาและหลายหน้าจอ
- ข้อมูลภายในบางชุดอ่อนไหวเกินกว่าจะส่งออกไปยัง Public Model
Corporate AI Platform แก้ปัญหานี้อย่างไร
Corporate AI รวมการเข้าถึง สิทธิ์ Model และต้นทุนไว้ในชั้นเดียว แล้วส่งต่อไปยัง Model ที่เหมาะกับงานนั้น
One AI Platform. Multiple Models.
หน้าจอเดียวสำหรับพนักงาน แต่เบื้องหลังเลือก Model ได้ตามลักษณะงานและต้นทุนที่ยอมรับได้
Controlled by Your Organization
องค์กรเป็นผู้กำหนดว่าใครใช้อะไรได้ เห็น Knowledge ชุดไหน และใช้ได้มากเท่าไร
Hybrid Licensing ที่คุมงบได้
พนักงานทั่วไปใช้ Corporate AI, Power User ได้ Enterprise Seat, Developer ได้ Coding AI และงานข้อมูลอ่อนไหวส่งเข้า Private Model
ขั้นตอนการทำงาน
- 01
พนักงานเข้าผ่าน Central AI Portal
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีองค์กร ใช้งาน AI จาก Web UI กลาง ไม่ต้องจัดการ API Key เอง
- 02
AI Gateway ตรวจสิทธิ์และเลือก Model
Gateway ตรวจ Authentication และ Permission แล้วส่งคำขอไปยัง Model ที่เหมาะกับงานและงบประมาณ
- 03
บันทึกการใช้งานและต้นทุน
ทุกคำขอถูกบันทึก Token และ Log เพื่อให้เห็นภาพการใช้งานรายแผนกและรายงานย้อนหลังได้
ความสามารถหลัก
สิ่งที่ Corporate AI Platform ทำได้ในการใช้งานจริง
Central AI Portal
พนักงานเข้าใช้ AI จาก Web UI กลางขององค์กรด้วยบัญชีเดียว ไม่ต้องแจก API Key รายคน
Hybrid AI Licensing
แบ่งระดับการใช้งานตามบทบาท พนักงานทั่วไป Power User Developer และงานข้อมูลอ่อนไหว
Multi-Model
เลือกใช้ Model ให้เหมาะกับงานและต้นทุน เปลี่ยน Model ได้โดยผู้ใช้ไม่ต้องเปลี่ยนวิธีทำงาน
AI Gateway
ชั้นควบคุมกลางที่ดูแล Authentication, Permission, Model Routing, Token/Cost, Logging และ Security
Enterprise Knowledge
แยกชุดความรู้ตาม Role, Department และ Permission ให้แต่ละแผนกเห็นเฉพาะข้อมูลที่มีสิทธิ์
Cost & Usage Visibility
ดูปริมาณการใช้งานและต้นทุน Token แยกตามผู้ใช้ แผนก และประเภทงาน
ผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ควบคุมค่าใช้จ่ายได้
เห็นต้นทุน Token รายแผนก และกำหนดเพดานการใช้งานได้ แทนการจ่าย License รายคนทั้งองค์กร
ควบคุมสิทธิ์และข้อมูลได้
กำหนดได้ว่าใครเข้าถึง Knowledge ชุดใด และงานประเภทใดต้องส่งเข้า Private Model
เพิ่ม Visibility ของการใช้ AI
มี Log ที่ตรวจสอบย้อนหลังได้ว่าองค์กรใช้ AI กับงานใด และงานใดให้ผลคุ้มค่าที่สุด
ขยายการใช้งานได้ทั้งองค์กร
เพิ่มผู้ใช้และแผนกใหม่ได้โดยไม่ต้องตั้งระบบใหม่ทุกครั้ง
กรณีการใช้งาน
- เปิดให้พนักงานทั้งองค์กรใช้ AI ครั้งแรก
- องค์กรที่ต้องการเริ่มใช้ AI พร้อมกันทั้งบริษัท โดยยังคุมสิทธิ์และงบประมาณได้ตั้งแต่วันแรก
- รวมการใช้ AI ที่กระจัดกระจายกลับเข้าศูนย์กลาง
- องค์กรที่พนักงานใช้ AI ส่วนตัวกันเองอยู่แล้ว และต้องการดึงกลับมาอยู่ในช่องทางที่ตรวจสอบได้
- แยก Knowledge ตามแผนก
- ให้ HR, Finance และ Legal ใช้ AI บนชุดเอกสารของแผนกตัวเอง โดยไม่เห็นข้อมูลของแผนกอื่น
- งานที่ต้องใช้ Private Model
- งานที่มีข้อมูลอ่อนไหวและต้องประมวลผลภายใต้ขอบเขตที่องค์กรกำหนด
การเชื่อมต่อระบบ
Corporate AI ออกแบบให้วางทับระบบเดิมขององค์กรได้ ไม่ใช่ระบบแยกที่ต้องดูแลต่างหาก
Identity & Access
- บัญชีผู้ใช้ขององค์กร
- Single Sign-On
- Role & Group Mapping
Model
- Public Model หลายค่าย
- Enterprise Seat
- Coding AI
- Private Model
Knowledge
- เอกสารภายใน
- ฐานข้อมูลองค์กร
- API ของระบบเดิม
Operations
- Usage Log
- Cost Report
- Audit Log
Security & Governance
เขียนเป็นข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้ ไม่ใช่คำโฆษณา ขอบเขตของแต่ละโครงการระบุไว้ในเอกสารสัญญา
- Authentication ผ่านบัญชีขององค์กร ไม่ใช่บัญชีส่วนตัวของพนักงาน
- Role-based Access Control กำหนดสิทธิ์การใช้ Model และ Knowledge แยกตามบทบาท
- บันทึก Log การเรียกใช้งานเพื่อการตรวจสอบย้อนหลัง
- แยกเส้นทางข้อมูลอ่อนไหวไปยัง Private Model ตามนโยบายที่องค์กรกำหนด
- ดำเนินการตามหลักการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ในขอบเขตที่ตกลงในสัญญา
ขั้นตอนการนำระบบไปใช้
ทุกโครงการเดินตามลำดับเดียวกัน ตั้งแต่เก็บกระบวนการจนถึงส่งมอบ
1. Discovery
เก็บกระบวนการปัจจุบัน
สำรวจขั้นตอนจริง ผู้เกี่ยวข้อง เอกสาร และระบบเดิมที่ต้องเชื่อมต่อ สรุปเป็น Scope ที่ตกลงร่วมกัน
2. Design
ออกแบบ Workflow และสิทธิ์
กำหนดผัง Process, Role & Permission, Data Model และจุดเชื่อมต่อ ก่อนเริ่มพัฒนา
3. Integration
เชื่อมระบบและตั้งค่า
ตั้งค่าระบบ เชื่อม API, Database และ Identity ขององค์กร พร้อมย้ายข้อมูลตั้งต้น
4. UAT
ทดสอบกับผู้ใช้จริง
ให้ผู้ใช้จริงทดสอบตาม Scenario ที่ตกลงไว้ แก้ไขตาม Feedback และยืนยันผลการทดสอบ
5. Go Live
ขึ้นระบบและส่งมอบ
ขึ้นระบบจริง อบรมผู้ใช้ ส่งมอบเอกสาร และเข้าสู่ช่วง Support ตามข้อตกลง
อย่าสับสนกับผลิตภัณฑ์ข้างเคียง
- AI Assistants for Teams
ผู้ช่วย AI รายแผนกที่ใช้ Knowledge เฉพาะบทบาท ไม่ใช่ Platform กลางทั้งองค์กร
คำถามที่พบบ่อย
Corporate AI ต่างจาก AI Assistants for Teams อย่างไร
Corporate AI คือ Platform กลางที่ให้ทั้งองค์กรเข้าถึง AI ภายใต้การควบคุมเดียวกัน ส่วน AI Assistants for Teams คือผู้ช่วย AI เฉพาะทางรายแผนกที่ใช้ Knowledge และ Instruction ตามบทบาทงาน โดยทั่วไป AI Assistants ทำงานอยู่บน Corporate AI อีกที
องค์กรยังต้องซื้อ AI License รายคนอยู่ไหม
ไม่จำเป็นต้องซื้อให้ทุกคน Corporate AI ใช้แนวทาง Hybrid Licensing คือพนักงานทั่วไปใช้ผ่าน Corporate AI ส่วน Power User, Developer และงานข้อมูลอ่อนไหวจึงจัดสรร Seat หรือ Model เฉพาะให้
เลือก Model ได้กี่ตัว และเปลี่ยนภายหลังได้ไหม
รองรับการใช้หลาย Model พร้อมกัน และกำหนดได้ว่างานประเภทใดควรวิ่งไปที่ Model ใด การเปลี่ยน Model ทำที่ชั้น AI Gateway ผู้ใช้ปลายทางไม่ต้องเปลี่ยนวิธีทำงาน
ควบคุมต้นทุน Token ได้อย่างไร
ทุกคำขอวิ่งผ่าน AI Gateway ที่บันทึกปริมาณ Token ต่อผู้ใช้และต่อแผนก องค์กรจึงดูรายงานการใช้งานและกำหนดนโยบายการใช้ตามงบประมาณได้
ข้อมูลภายในที่อ่อนไหวจะถูกส่งออกไปข้างนอกหรือไม่
ขึ้นกับนโยบายที่องค์กรกำหนดในชั้น Gateway สามารถกำหนดให้งานหรือชุดข้อมูลบางประเภทวิ่งเข้า Private Model เท่านั้น ขอบเขตการเก็บและประมวลผลข้อมูลจะระบุไว้ในเอกสารสัญญาของแต่ละโครงการ
ใช้เวลาติดตั้งนานแค่ไหน
ขึ้นกับจำนวนระบบที่ต้องเชื่อมและปริมาณ Knowledge ที่ต้องเตรียม โครงการจะเริ่มจาก Discovery เพื่อประเมินขอบเขตและกำหนดแผนร่วมกันก่อนเสมอ
