AI Grounding

Grounding | เปลี่ยน AI จากความเสี่ยง เป็นสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุดในองค์กร

/ Artificial intelligence, Thought Leadership / By /

ในสมรภูมิธุรกิจปัจจุบันที่ปัญญาประดิษฐ์ กลายเป็นอาวุธสำคัญ ปัญหาใหญ่ที่สุดไม่ใช่เรื่องของความเก่ง แต่คือเรื่องของ “ความไว้ใจ” หลายองค์กรต้องเผชิญกับภาวะ Hallucination หรืออาการ “AI หลอน” ที่โมเดลสร้างข้อมูลเท็จขึ้นมาอย่างมั่นใจ ซึ่งในโลกธุรกิจ สิ่งนี้ไม่ใช่แค่ความผิดพลาดเล็กน้อย แต่มันคือความเสี่ยงต่อแบรนด์ (Brand Risk) และอุปสรรคสำคัญที่ฉุดรั้งการนำนวัตกรรมมาใช้งานจริง

เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ

เพื่อแก้ปัญหานี้ Google Cloud Vertex AI จึงได้พัฒนาโซลูชันที่ชื่อว่า “Grounding” ซึ่งเปรียบเสมือนจุดเปลี่ยนสำคัญที่จะเปลี่ยนให้ AI จาก “นักเล่าเรื่องจอมเพ้อ” กลายเป็น “ผู้เชี่ยวชาญที่พึ่งพาได้” โดยการดึงคำตอบกลับมาสู่โลกแห่งความเป็นจริง

ทำไม AI Hallucination ถึงเป็นปัญหาร้ายแรงในปี 2025-2026

ข้อมูลล่าสุดจาก Vectara Hallucination Leaderboard เปิดเผยว่า แม้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ ชั้นนำอย่าง Google Gemini-2.0-Flash-001 จะมีอัตราการ Hallucination ต่ำสุดเพียง 0.7% แต่โมเดลปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปยังคงมีอัตราการสร้างข้อมูลเท็จอยู่ที่ 2-5% และในงานที่ซับซ้อนอาจสูงถึง 33%

สถิติที่น่าตกใจมากกว่านั้นคือ การศึกษาในปี 2024 พบว่า 47% ขององค์กรเคยตัดสินใจทางธุรกิจครั้งสำคัญโดยอาศัยข้อมูลที่ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นมาเอง ในขณะที่ไตรมาสแรกของปี 2025 มีบทความที่สร้างโดย AI ถูกลบออกจากแพลตฟอร์มออนไลน์มากกว่า 12,842 บทความ เนื่องจากข้อมูลเท็จ

ผลกระทบไม่ได้จบแค่นี้ – ในโลกของกฎหมาย ปี 2025 มีคดีความที่ผู้พิพากษาต้องจัดการกับการอ้างอิงคำพิพากษาปลอมที่ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นหลายร้อยคดี คิดเป็น 90% ของปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดที่เคยเกิดขึ้น

จุดเปลี่ยนที่ 1: Grounding คือ “โซ่ล่าม” AI ไว้กับความจริง

ในมุมมองของนักกลยุทธ์ Grounding ไม่ได้เป็นเพียงฟีเจอร์ทางเทคนิค แต่เป็น “กลไกการควบคุม” (Control Mechanism) ที่เชื่อมโยงคำตอบของโมเดลเข้ากับแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ (Verifiable sources) โดยตรง แทนที่โมเดลจะดึงคำตอบจากความจำในอดีตเพียงอย่างเดียว Grounding จะบังคับให้โมเดลค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลปัจจุบันที่คุณกำหนดไว้ก่อนจะตอบออกมา

ตามที่ Google Cloud อธิบายไว้ Grounding คือความสามารถในการเชื่อมโยงผลลัพธ์ของโมเดลกับแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ เมื่อคุณให้โมเดลเข้าถึงแหล่งข้อมูลเฉพาะ Grounding จะยึดคำตอบไว้กับข้อมูลเหล่านั้น และลดโอกาสในการสร้างเนื้อหาที่ถูกปรุงแต่งขึ้นมาเอง

ประโยชน์หลัก 3 ประการที่ทำให้ Grounding คือความจำเป็นเชิงกลยุทธ์:

  1. ลดการมโน (Reduce Hallucinations): งานวิจัยพบว่า RAG สามารถลด Hallucination ได้ 42-68% และในบางกรณีทางการแพทย์สามารถบรรลุความแม่นยำสูงถึง 89% เมื่อใช้ร่วมกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้อย่าง PubMed
  2. ยึดข้อมูลจริงเป็นหลัก (Anchor responses): บังคับให้ AI ตอบคำถามโดยอิงจากชุดข้อมูลที่คุณไว้วางใจเท่านั้น ไม่ใช่การคาดเดาจากความรู้ทั่วไป
  3. ตรวจสอบที่มาได้ (Auditability): สิ่งนี้สำคัญมากสำหรับ Enterprise-grade AI เพราะระบบจะแสดง “ลิงก์อ้างอิง” (Grounding support) ไปยังแหล่งที่มาของข้อมูลเสมอ ทำให้ทุกคำตอบสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ (Auditability) เพื่อความโปร่งใสสูงสุด

จุดเปลี่ยนที่ 2: พลังของ Google Search และ Google Maps ในคำตอบเดียว

ความเหนือชั้นของ Vertex AI คือการที่โมเดลสามารถเข้าถึงขุมพลังข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในโลกของ Google ได้แบบเรียลไทม์:

1. Grounding with Google Search

เชื่อมต่อโมเดลเข้ากับ “World Knowledge” ที่ทันสมัยที่สุด ทำให้ Gemini ไม่ตกยุคและสามารถตอบโต้เหตุการณ์ปัจจุบันได้อย่างแม่นยำ สำหรับธุรกิจที่ต้องการข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ เช่น ราคาหุ้น ข่าวสาร และเทรนด์อุตสาหกรรม การมีปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถดึงข้อมูลจาก Google Search แบบเรียลไทม์จึงเป็นเสมือนการมีนักวิเคราะห์ที่ทำงาน 24/7

2. Grounding with Google Maps

นี่คืออาวุธลับที่หาตัวจับยาก เพราะช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์เข้าใจ “บริบทเชิงพื้นที่” (Geospatial context) ได้อย่างลึกซึ้ง

วิเคราะห์เชิงกลยุทธ์: การมีปัญญาประดิษฐ์ ที่เข้าใจข้อมูลจาก Google Maps ไม่ใช่แค่การบอกตำแหน่งร้านอาหาร แต่คือการที่ปัญญาประดิษฐ์ สามารถ “คิดและวิเคราะห์” เกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ได้ เช่น การคำนวณระยะทาง ความใกล้ไกล หรือการบริหารจัดการโลจิสติกส์ในพื้นที่จริง สำหรับอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวและบริการ นี่คือการยกระดับประสบการณ์ลูกค้าจากการแค่ “ให้ข้อมูล” เป็นการ “วางแผนเชิงพื้นที่” ที่ใช้การได้จริงในโลกออฟไลน์

จุดเปลี่ยนที่ 3: RAG (Retrieval-Augmented Generation) เปลี่ยนข้อมูลองค์กรให้เป็นขุมพลัง

เมื่อเราต้องการให้ปัญญาประดิษฐ์ รู้ลึกรู้จริงเรื่องภายในบริษัท เราจำเป็นต้องขยับจากการใช้ข้อมูลสาธารณะ มาเป็นการใช้ข้อมูลเฉพาะขององค์กรผ่านเทคโนโลยีที่เรียกว่า RAG (Retrieval-Augmented Generation) โดยใช้เครื่องมืออย่าง Vertex AI Search และ RAG Engine

“ใน Generative AI, Grounding คือความสามารถในการเชื่อมโยงผลลัพธ์ของโมเดลกับแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ หากคุณให้โมเดลเข้าถึงแหล่งข้อมูลเฉพาะ Grounding จะทำการยึดคำตอบไว้กับข้อมูลเหล่านั้น และลดโอกาสในการสร้างเนื้อหาที่ถูกปรุงแต่งขึ้นมาเอง”

นี่คือหัวใจของการสร้าง AI ที่เป็น “ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน” สำหรับองค์กร ช่วยให้แชทบอทตอบคำถามลูกค้าจากคู่มือสินค้าหรือนโยบายบริษัทได้อย่างแม่นยำ 100% โดยที่ข้อมูลสำคัญยังคงปลอดภัยอยู่ภายในสภาพแวดล้อมขององค์กร

RAG กับการลด Hallucination อย่างเป็นระบบ

จากการศึกษาของ Stanford พบว่าการผสมผสานกลยุทธ์ RAG, RLHF และ Guardrails สามารถลด Hallucination ได้ถึง 96% เมื่อเทียบกับโมเดลพื้นฐาน นอกจากนี้ งานวิจัยยังชี้ว่า RAG ที่ทำงานอย่างถูกต้องสามารถลด Hallucination ได้ 71% เมื่อใช้งานอย่างเหมาะสม

จุดเปลี่ยนที่ 4: เชื่อมโยง Grounding กับ Predictive AI – สร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์

สิ่งที่น่าสนใจคือ Grounding ไม่ได้หยุดแค่การทำให้ Generative AI พูดความจริง แต่ยังเป็นรากฐานสำคัญของ Predictive AI อีกด้วย

ทำไม Grounding ถึงสำคัญต่อ Predictive AI

สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของปัญญาประดิษฐ์ อย่างเต็มที่ การเชื่อมโยง Grounding กับ Machine Learning และ Predictive Analytics เป็นสิ่งสำคัญ Vertex AI มีความสามารถในการทำ Prediction ทั้งแบบ Batch และ Real-time โดยอาศัยข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นพื้นฐาน การใช้ Grounding ทำให้:

  1. ข้อมูลที่ใช้ในการพยากรณ์มีความน่าเชื่อถือสูง: เมื่อ AI ดึงข้อมูลจากแหล่งที่ตรวจสอบได้ การพยากรณ์ที่ได้ก็มีความแม่นยำมากขึ้น
  2. ลดความเสี่ยงจากข้อมูลเก่า: Vertex AI Forecasting สามารถพยากรณ์อนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่าน Grounding
  3. เชื่อมต่อ Descriptive และ Predictive Analytics: การวิเคราะห์แบบ Descriptive (บรรยาย) ที่ได้จาก Grounding สามารถนำไปสู่การสร้างโมเดล Predictive ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Retail Forecasting

ลองจินตนาการว่าคุณมีธุรกิจค้าปลีก การใช้ Vertex AI ที่มี Grounding ร่วมกับ Forecasting capabilities จะช่วยให้คุณสามารถสร้าง Predictive Engagement ที่แท้จริง:

  • พยากรณ์ความต้องการสินค้า โดยอิงจากข้อมูลขายจริง ข้อมูลสต็อก และข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์จาก Google Search
  • วิเคราะห์ผลกระทบของวันหยุด ด้วย Holiday Effect Modeling ที่รองรับในระบบ
  • ปรับกลยุทธ์ตามสถานที่ โดยใช้ข้อมูลจาก Google Maps เพื่อเข้าใจ Geospatial Patterns

ทั้งหมดนี้คือการใช้ Grounding เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์ ของคุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้

จุดเปลี่ยนที่ 5: ทางเลือกที่หลากหลายและยืดหยุ่น (Enterprise Flexibility)

จุดเด่นที่สุดของการเป็นนักนวัตกรรมคือการไม่ยึดติด Vertex AI ออกแบบมาให้ธุรกิจ “นำปัญญาประดิษฐ์ไปหาข้อมูล” (Bring AI to the data) โดยไม่ต้องเสียเวลาย้ายฐานข้อมูลเดิมที่มีอยู่ ไม่ว่าคุณจะใช้ Elasticsearch หรือมี Search API ของตัวเองอยู่แล้ว คุณก็สามารถเชื่อมต่อ Gemini เข้าไปได้ทันที

ตารางประเภทของ Grounding

Grounding ในบริบทของประเทศไทย: โอกาสทางธุรกิจที่ไม่ควรพลาด

สำหรับองค์กรในประเทศไทย การใช้ Grounding ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น เนื่องจาก Google Cloud ร่วมกับ Gulf Edge เปิดตัว Sovereign Cloud ที่ปลอดภัยและตรงตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ของไทย

องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีข้อมูลสำคัญ เช่น การแพทย์ พลังงาน และภาครัฐ สามารถใช้ Vertex AI พร้อม Grounding บน Google Distributed Cloud (GDC) ได้อย่างมั่นใจว่าข้อมูลจะอยู่ในประเทศและตรงตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัย โดย Predictive ในฐานะ Google Cloud Partner พร้อมช่วยองค์กรไทยสร้างโครงสร้างข้อมูลบน Google Cloud ที่รองรับ AI และ Machine Learning อย่างเต็มศักยภาพ

การประยุกต์ใช้ Grounding ในธุรกิจไทย

  1. ภาคการแพทย์: ใช้ Grounding กับฐานข้อมูลทางการแพทย์ของโรงพยาบาล เพื่อให้แชทบอทตอบคำถามผู้ป่วยได้อย่างแม่นยำและปลอดภัย
  2. ภาคการเงิน: ใช้ RAG กับข้อมูลลูกค้าและข้อมูลทางการเงินเพื่อสร้างระบบคำแนะนำทางการเงินที่เชื่อถือได้
  3. ภาคการท่องเที่ยว: ใช้ Grounding with Google Maps เพื่อสร้างประสบการณ์การท่องเที่ยวที่ personalized และแม่นยำ
  4. ภาคค้าปลีก: ใช้ ปัญญาประดิษฐ์ ร่วมกับ Grounding เพื่อพยากรณ์ความต้องการสินค้าและวางแผนสต็อกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เทรนด์อนาคตของ Grounding และ AI ที่เชื่อถือได้

ในยุคที่ AI กลายเป็น Search Engine ใหม่ และ Google Search Trends 2025 แสดงให้เห็นว่า Gemini ขึ้นแท่นอันดับ 1 ของคำค้นหาทั่วโลก การทำให้เนื้อหาของคุณถูกอ้างอิงโดย AI จึงเป็นสิ่งสำคัญยิ่งกว่าที่เคย

1. Agentic RAG – การพัฒนาขั้นต่อไป

Agentic RAG คือวิวัฒนาการล่าสุดที่ผสมผสาน RAG เข้ากับ AI Agents ที่สามารถคิดและตัดสินใจได้เอง ทำให้ AI สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนและหลากหลายได้มากขึ้น แทนที่จะเป็นแค่การดึงข้อมูลและสรุป Agentic RAG สามารถ:

  • วิเคราะห์และสังเคราะห์ข้อมูล จากหลายแหล่งอย่างอัจฉริยะ
  • ตัดสินใจว่าต้องการข้อมูลเพิ่มเติมหรือไม่ และไปหามาได้เอง
  • ตรวจสอบความถูกต้อง ของข้อมูลก่อนนำเสนอ

2. Multi-modal Grounding

อนาคตของ Grounding จะไม่จำกัดแค่ข้อความ แต่จะขยายไปสู่:

  • รูปภาพและวิดีโอ: การใช้ Grounding กับข้อมูล Visual
  • เสียง: การ Ground คำตอบด้วยข้อมูลเสียงและเพลง
  • ข้อมูลเชิงพื้นที่: การผสมผสาน 3D mapping และ AR/VR

3. การพัฒนาต่อเนื่องในการลด Hallucination

จากข้อมูลล่าสุด โมเดล AI มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โดยอัตรา Hallucination ลดลงประมาณ 3% ต่อปี และคาดการณ์ว่าภายในปี 2027 AI อาจบรรลุอัตรา Hallucination ที่ใกล้ศูนย์ในหลายๆ งาน

บทสรุป: ก้าวต่อไปของ AI ที่ “ไว้ใจได้”

Grounding ไม่ใช่แค่ฟีเจอร์ทางเลือก แต่เป็น “มาตรฐานใหม่” ของการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ในยุคที่ความเชื่อถือ (Trust) คือสกุลเงินใหม่ของโลกธุรกิจ การปล่อยให้ AI ตอบคำถามแบบสุ่มเสี่ยงคือความประมาทเชิงกลยุทธ์ แต่การใช้ Grounding จะช่วยให้คุณเปลี่ยน AI จากเครื่องมือทดลอง เป็นพนักงานที่ไว้ใจได้ที่สุดในทีม

เหตุผล 5 ข้อที่คุณควรเริ่มใช้ Grounding วันนี้:

  1. ลดความเสี่ยงทางธุรกิจ: ป้องกันไม่ให้ AI สร้างข้อมูลเท็จที่อาจทำลายชื่อเสียงบริษัท
  2. เพิ่มความน่าเชื่อถือ: ลูกค้าและพาร์ทเนอร์จะไว้วางใจระบบ AI ของคุณมากขึ้น
  3. ตรวจสอบได้: ทุกคำตอบมีแหล่งที่มาที่ชัดเจน ตรวจสอบย้อนกลับได้ทันที
  4. เชื่อมต่อกับ Predictive AI: สร้างระบบพยากรณ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้
  5. ปลอดภัยและตรงตามกฎหมาย: โดยเฉพาะในประเทศไทยที่มี Sovereign Cloud รองรับ

ในโลกที่ความน่าเชื่อถือคือสิ่งล้ำค่า ธุรกิจของคุณจะยอมรับความเสี่ยงจาก AI ที่ “เดาสุ่ม” ได้จริงหรือ? หรือถึงเวลาแล้วที่จะปฏิวัติการบริการลูกค้าด้วย AI ที่พูดแต่ความจริง?

Best Practices: วิธีเริ่มใช้ Grounding อย่างมีประสิทธิภาพ

1. กำหนดขอบเขตและแหล่งข้อมูล

เริ่มต้นด้วยการระบุอย่างชัดเจนว่าคุณต้องการให้ AI ของคุณมีความเชี่ยวชาญในด้านใด จากนั้นเลือกแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม:

  • สำหรับข้อมูลทั่วไป: ใช้ Grounding with Google Search
  • สำหรับข้อมูลเฉพาะองค์กร: ใช้ Vertex AI Search หรือ RAG Engine
  • สำหรับข้อมูลเชิงพื้นที่: ใช้ Grounding with Google Maps

2. สร้างคุณภาพข้อมูล

คุณภาพของ Output ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่นำเข้า ตรวจสอบให้แน่ใจว่า:

  • ข้อมูลมีความถูกต้องและเป็นปัจจุบัน
  • มีโครงสร้างที่ชัดเจนและค้นหาได้ง่าย
  • ครอบคลุมประเด็นที่สำคัญทั้งหมด

3. ทดสอบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

การใช้ Grounding ไม่ใช่การตั้งค่าแล้วทิ้งไว้ คุณควร:

  • ติดตามและวิเคราะห์คำถามที่ AI ตอบได้ดีและไม่ดี
  • ปรับปรุงฐานข้อมูลเมื่อมีข้อมูลใหม่
  • ใช้ Feedback จากผู้ใช้เพื่อพัฒนาระบบ

4. ผสมผสานกับ Human-in-the-Loop

แม้ Grounding จะลด Hallucination ได้มาก แต่งานวิจัยพบว่า 76% ขององค์กรยังใช้ Human-in-the-Loop เพื่อตรวจสอบความถูกต้องก่อนนำ AI ไปใช้งานจริง โดยเฉพาะในงานที่สำคัญ

Case Study: ความสำเร็จจากการใช้ Grounding

กรณีศึกษา 1: ภาคการแพทย์

โรงพยาบาลขนาดใหญ่แห่งหนึ่งใช้ Vertex AI พร้อม Grounding กับฐานข้อมูลทางการแพทย์ ผลลัพธ์ที่ได้:

  • ลดเวลาตอบคำถามผู้ป่วยลง 60%
  • เพิ่มความแม่นยำของข้อมูลเป็น 95%
  • ลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ Call Center ลง 40%

กรณีศึกษา 2: ภาคค้าปลีก

บริษัทค้าปลีกออนไลน์ใช้ Grounding ร่วมกับ Predictive AI เพื่อพยากรณ์ความต้องการสินค้า:

  • เพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์จาก 75% เป็น 92%
  • ลดสินค้าเหลือในสต็อกลง 35%
  • เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าจากการมีสินค้าครบ 25%

ความท้าทายและวิธีรับมือ

ความท้าทายที่ 1: ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์

วิธีแก้: สร้างระบบ “refusal mechanism” ที่ให้ AI ปฏิเสธการตอบเมื่อไม่มีข้อมูลเพียงพอ แทนที่จะเดาสุ่ม

ความท้าทายที่ 2: ต้นทุนในการดูแลข้อมูล

วิธีแก้: ใช้ระบบ automated data quality monitoring และ scheduled updates เพื่อลดภาระงานด้วยตนเอง

ความท้าทายที่ 3: ความซับซ้อนของการ Integration

วิธีแก้: เริ่มจาก use case เล็กๆ ก่อน แล้วค่อยขยายผลเมื่อได้ผลลัพธ์ที่ดี Vertex AI มี API ที่ใช้งานง่ายและมี documentation ที่ครบถ้วน

มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ

จากการศึกษาของ OpenAI เผยว่า Hallucination เป็นปัญหาพื้นฐานของ LLM ทั้งหมด เนื่องจากโมเดลถูกออกแบบมาให้ตอบคำถามทุกข้อ แม้จะไม่มีข้อมูลเพียงพอก็ตาม การใช้ Grounding จึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการแก้ปัญหานี้

การวิจัยจาก Stanford ชี้ให้เห็นว่า แม้ Hallucination จะลดลงในงานที่เรียบง่าย แต่ยังคงเป็นปัญหาในงานที่ซับซ้อน การผสมผสาน Grounding กับเทคนิคอื่นๆ เช่น Chain-of-Thought prompting และ Guardrails จึงเป็นสิ่งจำเป็น

อนาคตของ Enterprise AI ในประเทศไทย

ด้วยการที่ไทยมี Sovereign Cloud ที่รองรับ Vertex AI แล้ว องค์กรไทยสามารถใช้ Grounding ได้อย่างมั่นใจว่าข้อมูลจะไม่ออกนอกประเทศ นี่เป็นโอกาสทองสำหรับธุรกิจไทยในการ:

  1. แข่งขันกับผู้เล่นระดับโลก: ใช้เทคโนโลยี AI ที่ทันสมัยที่สุดโดยไม่ต้องกังวลเรื่องข้อมูล
  2. สร้างนวัตกรรมที่เหมาะกับตลาดไทย: ใช้ Grounding กับข้อมูลท้องถิ่นเพื่อสร้างบริการที่ตรงใจคนไทย
  3. ปฏิบัติตามกฎหมาย PDPA: มั่นใจได้ว่าการใช้ AI เป็นไปตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูล

Predictive: พาร์ทเนอร์ Google Cloud ที่พร้อมช่วยคุณเริ่มต้น Grounding

Predictive ในฐานะ Google Cloud Platform Partner และ Google Marketing Platform Sales Partner มีประสบการณ์กว่า 10 ปีในการช่วยองค์กรไทยสร้างโครงสร้างข้อมูลและนำ AI มาใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

บริการที่ Predictive พร้อมให้คำปรึกษา:

1. Google Cloud Solutions

  • สร้าง Data Infrastructure บน Google Cloud Platform
  • ออกแบบ Data Warehouse ด้วย BigQuery
  • Migration จาก On-premise หรือ Cloud อื่นๆ มาสู่ Google Cloud

2. Machine Learning & Predictive Analytics

  • พัฒนา ML Models สำหรับ Forecasting และ Predictive Analytics
  • ใช้ Vertex AI เพื่อสร้างโมเดลที่มี Grounding
  • ประยุกต์ใช้ Generative AI และ RAG กับข้อมูลองค์กร

3. Customer Data Platform (CDP)

  • รวมข้อมูลลูกค้าจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน
  • สร้าง Single View of Customer
  • เชื่อมต่อกับ Google Marketing Platform และ Salesforce

4. AI Strategy Consulting

  • ประเมินความพร้อมขององค์กรในการใช้ AI
  • วางแผนกลยุทธ์การนำ AI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • Training และ Upskill ทีมงานให้พร้อมใช้เทคโนโลยี AI

Case Study: ความสำเร็จจากลูกค้าของ Predictive

Predictive ได้ช่วยองค์กรชั้นนำในประเทศไทยหลายแห่งในการ Transform ด้วย Google Cloud และ AI:

  • Danone: สร้าง Master ID Solution บน BigQuery เพื่อทำความเข้าใจ Customer Journey แบบ 360 องศา
  • ภาคธนาคาร: พัฒนาระบบ Automated Data Extraction จาก BigQuery ไปยัง Data Warehouse ภายใน
  • ภาคค้าปลีก: ใช้ Machine Learning เพื่อ Lead Scoring และ Customer Retention Prediction

สรุป: เริ่มต้นการเดินทางสู่ AI ที่เชื่อถือได้

Grounding ไม่ใช่เพียงแค่เทคโนโลยี แต่เป็นแนวคิดในการสร้าง AI ที่มีความรับผิดชอบ ในโลกที่ข้อมูลเท็จสามารถทำลายธุรกิจได้ภายในชั่วข้ามคืน การลงทุนใน Grounding คือการลงทุนในอนาคตที่ยั่งยืนของธุรกิจ

เริ่มต้นวันนี้ด้วย:

  1. ประเมินความต้องการ: ระบุว่า AI จะช่วยแก้ปัญหาอะไรให้คุณ
  2. เลือกแหล่งข้อมูล: กำหนดว่าจะใช้ข้อมูลจากไหน
  3. ทดสอบและเรียนรู้: เริ่มจาก Pilot Project เล็กๆ
  4. ขยายผล: เมื่อเห็นผลลัพธ์ที่ดี ขยายไปยัง use case อื่นๆ

ในโลกที่ความเชื่อถือคือทุกอย่าง คุณพร้อมที่จะสร้าง AI ที่ลูกค้าไว้วางใจแล้วหรือยัง?

หากคุณต้องการคำปรึกษาเกี่ยวกับ Google Cloud Solutions, Machine Learning และ AI Strategy. ทีมงานผู้เชี่ยวชาญของ Predictive พร้อมให้คำปรึกษาและช่วยคุณออกแบบโซลูชันที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ

How we can help

Fill out the form below to discuss your needs or learn more about our services

"*" indicates required fields

This field is for validation purposes and should be left unchanged.
Name*
Please let us know what's on your mind. Have a question for us? Ask away.
Consent*