Merlin's Solutions International | AI
182
bp-legacy,archive,paged,tag,tag-ai,tag-182,paged-2,tag-paged-2,ajax_fade,page_not_loaded,,qode-theme-ver-9.1.2,wpb-js-composer js-comp-ver-4.9.2,vc_responsive

AI Tag

Hyperautomation EP.4 AI เกี่ยวอะไรกับ Hyperautomation รวมถึง Prescriptive Analytics ?

AI เกี่ยวอะไรกับ Hyperautomation รวมถึง Prescriptive Analytics ?    จากบทความก่อนหน้าเราคุยกันว่าทำไมองค์กรควรให้ความสนใจกับ Hyperautomation หรือแนวคิดการให้บริการแบบอัตโนมัติที่พยายามรวบรวมแนวคิดและเทคโนโลยีต่าง ๆ มาร่วมกัน ทำงานสอดประสานกัน เพื่อการให้บริการแบบอัตโนมัติให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ และระดับการทำอัตโนมัตินั้นมีมากน้อยขนาดไหน ในบทความนี้เราจะซูมเข้าไปและตอบคำถามสำคัญต่อจากบทความก่อนครับว่า 1. แล้ว AI มาเกี่ยวอะไรกับ Hyperautomation? 2. ถ้าแนวคิดการทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่เราทราบมานั้นมี 4 ระดับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ระดับสูงสุดที่เรียกว่า Prescriptive Analytics (What should we do next?) นั้น AI มาช่วยอย่างไร? AI มาเกี่ยวอะไรกับ Hyperautomation? เรามาย้อนไปที่นิยามกันนิดนึงครับ นิยามของ AI นั้นมีเป็นร้อยครับ แต่มีเยอะแค่ไหนนิยามเหล่านั้นมีส่วนที่คล้ายกันก็คือว่า Artificial Intelligence หรือ AI คือแนวคิดการพัฒนาระบบที่พยายาม...

Hyperautomation EP. 3 ระดับการทำงานแบบ Hyperautomation

แล้ว “ระดับการทำงานแบบอัตโนมัติ” เกี่ยวข้องกับ “ระดับของการวิเคราะห์ข้อมูล” อย่างไร? โดยทั่วไปแล้วหนึ่งในความรู้หลักในการทำ Automation ในลักษณะนี้คงไม่พ้นการ “วิเคราะห์ข้อมูล” ไม่ว่าเราจะใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบที่นักสถิติใช้กันหรือใครจะเรียกว่า Machine Learning ก็ตาม ถ้าเราพูดถึงระดับของการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งโดยปรกติแล้วแบ่งเป็นระดับได้ 4 ระดับคือ 1. Descriptive Analytics (What happened?) 2. Diagnostic Analytics (Why did this happen?) 3. Predictive Analytics (What might happen in the future?) 4. Prescriptive Analytics (What should we do next?) จากระดับของการวิเคราะห์ทั้ง 4 ข้างต้นจะพบว่าการวิเคราะห์และความคาดหวังของแต่ละระดับจะเพิ่มขึ้นตามลำดับจากการที่แค่อยากรู้ว่า “เกิดอะไรขึ้น” ไปจนถึงขั้นสูงสุดที่เป้าหมายของการวิเคราะห์คืออยากจะรู้ว่าผู้ที่เกี่ยวข้อง “ควรทำอะไรต่อจากนี้”...

Hyperautomation EP.2 ระดับของการทำงานแบบอัตโนมัติและเป้าหมายในภาพรวมของ Hyperautomation

Hyperautomation EP.2 ระดับของการทำงานแบบอัตโนมัติและเป้าหมายในภาพรวมของ Hyperautomation         ในภาพรวมแล้วคำว่า Hyperautomation คือแนวคิดของการทำ automation ในองค์กรให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ โดยเป็นการใช้หลากหลายแนวคิดหรือเทคโนโลยีมารวมเข้าด้วยกันทำงานร่วมกันประสานกัน ซึ่งแนวทางการใช้สิ่งต่างๆมาร่วมกันพัฒนานี้ถูกนำไปอธิบายในหลายๆบทความว่าเป็นการ Orchestrated Use of Technologies and Concepts หรือการทำงานที่สอดประสานกันของเทคโนโลยี จากหลายๆบทความพอสรุปได้ว่าระดับของการทำ Hyperautomation มีตั้งแต่การ จำเพาะเจาะจงไปที่การทำ Automation ของ Process การทำงานในองค์กร ไปจนถึงการพัฒนาระบบอัตโนมัติแบบ 360 องศาทำทุกอย่างที่ทำได้ให้เป็นการทำงานแบบอัตโนมัติให้หมด และถ้าเอาแนวคิดนี้มาใช้กับการให้ “บริการลูกค้า” นั่นก็จะหมายถึงการใช้บริการแบบ End-to-End หรือจะเลยไปถึง 360 องศาแบบอัตโนมัติ กล่าวคือจะไม่ใช่แค่การให้บริการใดบริการหนึ่งแล้วเสร็จ เช่น ระบบการลางานของพนักงานก็ไม่ใช่แค่เสร็จที่การส่งข้อความลาเท่านั้น แต่รวมไปถึงการให้บริการจองหมอที่พนักงานจะไปพบ พบแล้วก็ทำเรื่องเบิกกลับมาที่องค์กร รวมถึงการลงกลุ่มโรคที่พนักงานเป็นเพื่อให้ฝ่ายบุคคลได้มีข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ต่อไปว่าพนักงานส่วนใหญ่ป่วยเป็นอะไร ช่วงไหน...

งานสัมมนา Explainable AI (XAI)

 เมื่อวันที่ 26 กรกฎาคม 2565 บริษัท Merlin’s Solutions International เชิญชวน หน่วยงานภาครัฐ หน่วยงานรัฐวิสาหกิจ ผู้ประกอบการ ผู้ที่สนใจ เข้าร่วมสัมมนาออนไลน์ “Explainable AI” โดย ผศ.ดร.จิรพันธ์ แดงเดช CTO ของบริษัท เมอร์ลินส์ฯ เพื่อร่วมกันกำหนดทิศทางของการพัฒนาระบบ Explainable AI ในองค์กรอย่างยั่งยืน  มารวมกันหาคำตอบว่า Explainable AI คืออะไร แล้วเหตุใดธุรกิจส่วนใหญ่จึงให้ความสนใจและต้องการนำความสามารถนี้ โดยสามารถรับชมความสนุกย้อนหลังได้ที่ https://www.youtube.com/watch?v=v5L37eh-swQ&t=1740s ☎ สนใจข้อมูล/บริการเพิ่มเติมติดต่อ 022477229 ✉ e-Mail : sm@merlinssolutions.com ...

Hyperautomation The Seires EP1. Hyperautomation คืออะไร? สำคัญต่อองค์กรอย่างไร?

 [layerslider id="14"]       ถ้าธุรกิจหรือองค์กรต้องการที่จะทำให้ “ลูกค้า” หรือ “ผู้รับบริการ” ประทับใจในการให้บริการของตน คงหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องเข้าใจใน “พฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมาย” ว่ามีพฤติกรรมเป็นเช่นไร เพื่อตอบสนองต่อพฤติกรรมนั้น ๆ ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ และด้วยความต้องการ ที่จะเข้าใจพฤติกรรมดังกล่าวจึงได้มีผลงานวิจัยที่เกี่ยวข้องออกมาอย่างหลากหลาย เช่น งานวิจัยความต้องการด้านการ Communicate สถานะต่าง ๆ ตลอดเวลา งานวิจัยด้านการให้บริการ ที่ออกแบบมาเพื่อลูกค้าแต่ละคนโดยเฉพาะ งานวิจัยด้านตัดสินใจ ของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา และจากที่กล่าวมาข้างต้นสามารถสรุปได้ว่า “การให้บริการรวดเร็วและยืดหยุ่นได้” จะเป็นเป้าหมายหลักที่ธุรกิจหรือองค์กรต้องให้ ความสำคัญอันดับหนึ่ง เพราะถ้าสามารถทำได้ก็สามารถรองรับพฤติกรรมเกือบทั้งหมดได้ การเชื่อมต่อเทคโนโลยีเพื่อการบริการแบบไร้รอย Hyperautomation ถูกนำเสนอเริ่มแรกในปี 2019 ตัวอย่างเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเช่น AI, RPA, integration Platform As A Service, Low-Code/No-Code Tools และแน่นอนที่ขาดไม่ได้คือการปรับเปลี่ยนขั้นตอนการทำงานหรือ...

AI: The Series “Explainable AI” ภาพรวมของ Algorithms ต่าง ๆ ที่มีในปัจจุบันและประเด็นที่น่าสนใจ

"Explainable AI" ภาพรวมของ Algorithms ต่าง ๆ ที่มีในปัจจุบันและประเด็นที่น่าสนใจ 1. ทำไมถึงเอาทั้ง Explainability และ Accuracy ไม่ได้?             ปัจจุบันยังไม่มี ML Algorithm ไหนที่ให้ได้ทั้งความสามารถด้าน Explainability และ Accuracy ได้ในเวลาเดียวกัน เพราะเวลาที่เรา “อธิบาย”จะใช้สิ่งที่มองได้ว่าเป็น “Attribute” ในประโยค เช่น “ลูกค้าไม่ผ่านสินเชื่อเพราะรายได้เมื่อเทียบกับหนี้สินแล้วไม่ผ่านเกณฑ์” ในคำอธิบายนี้มี Attribute ที่น่าสนใจคือ “รายได้” และ “หนี้สิน” ซึ่ง ML ที่ใช้ข้อมูลที่มี attribute ที่คนเข้าใจได้ลักษณะนี้สามารถอธิบายได้ แต่ ML เช่น...

Explainable AI

        ระบบ AI แฝงอยู่ในหลายระบบที่เราใช้งานตั้งแต่ตื่นขึ้นมาจนเข้านอน เช่น เริ่มตั้งแต่ตื่นขึ้นมาเราคว้า Social Media ขึ้นมาดูว่ามีประเด็นอะไรน่าสนใจในวันนี้ ระบบ Social Media เกือบทุกระบบมีการนำ AI algorithms มาใช้ เราขับรถไปทำงานด้วยการนำทางของ Maps ระบบการตรวจสอบใบหน้าก่อนเข้าไปที่ทำงานหรืออาคารต่าง ๆ Software ทั่ว ๆ ไปที่เราใช้สร้าง/อ่านเอกสารในขณะที่ทำงาน ไปจนถึงถ้าใครทำงานเป็นเจ้าหน้าที่ในสถาบันการเงินก็อาจมีระบบช่วยในการตัดสินใจที่จะอนุมัติ/ปฏิเสธ Application ต่าง ๆ ระบบ AI ที่ช่วยตรวจจับการทุจริต ถ้าเป็นคุณหมอก็อาจมีระบบที่ช่วยในการพิจารณาฟิล์ม X-Ray เป็นต้น       ลองนึกเล่น ๆ ครับว่าเราใช้งานระบบ ๆหนึ่ง แล้วระบบเสนอคำตอบหรือแนะนำอะไรมา ในบาง...

Ecosystem ที่ระบบ AI ต้องการ

        โดยทั่วไปแล้ว ecosystem ในองค์กรนั้นประกอบไปด้วยสิ่งที่จับต้องได้และไม่ได้ การจัดกลุ่มของส่วนประกอบต่าง ๆ สามารถจัดกลุ่มได้หลายรูปแบบอยู่ที่ Framework หรือมุมมองไหนจะเน้นเรื่องอะไร จากแนวคิดของ Enterprise Architecture (EA) เราก็จะได้ว่าองค์ประกอบหลัก ๆ ของ Ecosystem ขององค์กรนั้นประกอบไปด้วยส่วนประกอบหลัก ๆ คือ วิสัยทัศน์ขององค์กร ส่วนประกอบด้านธุรกิจ ด้านข้อมูล ด้านระบบสารสนเทศ และด้านเทคโนโลยีต่าง ๆ รวมถึงระบบพื้นฐานขององค์กร จากบทความที่ผ่านมาที่กล่าวถึงความ AI และ EA บทความนี้เรามาเจาะลึกเข้าไปใน Ecosystem ขององค์กรโดยใช้ EA เป็นกรอบแนวคิดกันครับ         Strategic – จาก Vision...

AI กับ Digital Transformation

        การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วกับธุรกิจ พฤติกรรมของผู้บริโภคที่เปลี่ยนไปอยู่ตลอดเวลา รวมถึงการที่ความสามารถในการรอรับสินค้าหรือบริการของผู้บริโภคที่ลดลงอย่างมาก ต้องการอะไร อยากได้อะไรต้องได้ทันที หรือถ้าจะต้องรอการให้บริการก็ต้องการที่จะรู้ตลอดเวลาว่าสิ่งที่ตนต้องการนั้นได้ดำเนินการไปถึงไหนแล้วอย่างไร การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นหนึ่งในเหตุผลสำคัญที่นำไปสู่กระแสการนำแนวคิดของการทำ Digital Transformation หรือการใช้เทคโนโลยี Digital มาช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพของสินค้า/บริการที่มีอยู่ของธุรกิจ ไปจนถึงออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์/บริการใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อนโดยการใช้เทคโนโลยี Digital โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีและระบบที่ทำงานหรือให้บริการลูกค้าได้อย่างอัตโนมัติในลักษณะที่ใกล้เคียงกับคำว่า Anytime Anywhere มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ จากความต้องการดังกล่าวที่ต้องการการทำงานแบบอัตโนมัติให้มากที่สุด และถ้าเป็นไปได้ให้บริการ 24 ชั่วโมง จึงทำให้การนำเทคโนโลยี Artificial Intelligence (AI) มาใช้กับ Digital Transformation หรือการปรับปรุง/พัฒนา สินค้าและบริการใหม่นั้นถูกพูดถึงอย่างกว้างขวาง นอกจากนี้การวิจัยจำนวนมากที่เกิดขึ้นทั่วโลกก็ได้ยืนยันไปในทางเดียวกันว่าผลกระทบทางเศรษฐกิจทั่วโลกของการมาของ AI นั้นสูงมาก ๆ ตัวอย่างเช่น The Wall Street Journal คาดการณ์ว่าจากวันนี้ถึงปี คศ....

AI The Series ตอน “สารพัดคำศัพท์”

        ทุกวันนี้คงปฏิเสธไม่ได้ว่าดูเหมือนว่าสินค้า/บริการที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยใช้แนวคิดที่เรียกว่า Artificial Intelligence หรือ AI จะมีอยู่รอบตัวเราตั้งแต่ตื่นจนเข้านอน วันนี้สินค้า/บริการเกือบทุกอย่างตั้งแต่ อุปกรณ์ต่างๆในรถยนต์ กล้อง แฟลช เครื่องซักผ้า พัดลม เครื่องปรับอากาศ แม้กระทั่งอุปกรณ์ทำครัวต่างๆ และแน่นอนการให้บริการอัตโนมัติหลากหลายรูปแบบในปัจจุบันล้วนจะเคลมว่ามี AI อยู่ภายในทั้งสิ้น ซึ่งนั่นสำหรับผู้บริหารธุรกิจหรือองค์กรแล้วหมายถึงการที่จำเป็นจะต้องเข้าใจ อย่างน้อยในภาพกว้างว่าเจ้า AI หรือคำศัพท์ที่นิยมใช้ต่างๆเช่น Machine Learning หรือแม้แต่คำว่า Algorithms (และอีกหลากหลายคำ) นั้นคืออะไรกันแน่? แล้วถ้าองค์กรหรือธุรกิจจะเอา AI มาใช้ในการพัฒนาสินค้า/บริการจะต้องเตรียมตัวอย่างไร? AI กับ Enterprise Architecture มีส่วนเกี่ยวข้องกันอย่างไร? AI ใน IT/OT รวมไปถึง ในการวางแผนบริการ/สินค้า ต้องทำอย่างไร?...