CALL US: 02 001 1893
597/5 Sukhumvit Road, Wattana, Bangkok, Thailand

Home » Archive

วันนี้ Sertis ได้รวบรวมไอเดียสุดสร้างสรรค์ในการทำ data visualization มาฝากทุกๆคน เพื่อให้เข้าใจอย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้น และเผื่อว่าจะเป็นแนวทางในการนำไปปรับใช้ในงานของตัวเองได้ด้วย 1.Cassini’s Grand Tour   ผลงาน data visualization นี้ จะพาคุณติดตามดาวเทียมชื่อว่า “Cassini” ที่โคจรรอบดาวเสาร์ โดยได้ Nadia Drake และ Brian T. Jacobs จาก National Geographic นำรายละเอียดและมุมมองจากการโคจรของดาวเทียม Cassini ถึง 13 ปีเต็ม มาแสดงให้ทุกคนได้เห็นในเวลาเพียงไม่กี่นาที ซึ่งจะทำให้คุณได้ตื่นตาตื่นใจไปกับกราฟฟิคที่สวยงามตระการตา (ตามสไตล์ของ National Geographic) พร้อมทั้งรายละเอียดที่ดูเข้าใจง่ายและน่าติดตามเป็นอย่างมาก Link : https://www.nationalgeographic.com/science/2017/09/cassini-saturn-nasa-3d-grand-tour/#saturn   2.Universcale   Nikon’s opto-electronics technologies จะพาทุกคนไปสำรวจโลกที่ไม่เคยพบเห็นด้วยตาเปล่ามาก่อน! ทุกวันนี้ กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนและกล้องโทรทรรศน์ดาราศาสตร์สามารถทำให้เรามองเห็นวัตถุที่สายตามนุษย์ทั่วไปไม่สามารถมองเห็นได้ แต่คุณรู้หรือไม่ว่าจริงๆแล้ววัตถุพวกนั้นมันมีขนาดเท่าใดกันแน่ Universcale จะทำให้เราทั้งเห็นและเข้าใจถึงขนาดของวัตถุในจักรวาล …

Read more

บทความโดย จรัล งามวิโรจน์เจริญ Chief Data Scientist & VP of Data Innovation Lab Sertis   ในปัจจุบัน องค์กรส่วนใหญ่ทั้งภาครัฐและเอกชนต่างก็ให้ความสำคัญกับการนำ Big Data เข้ามาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและเสริมศักยภาพการดำเนินธุรกิจกันอย่างแพร่หลาย แต่ก็ปฏิเสธไม่ได้ว่าเทรนด์การนำ Big Data มาใช้ยังคงเป็นเรื่องใหม่สำหรับประเทศไทย จากประสบการณ์ของผม พบว่าบางองค์กรยังมองไม่เห็นแนวทางในการตั้งโจทย์เพื่อนำข้อมูลไปใช้ รวมไปถึงยังไม่แน่ใจว่าสิ่งที่ต้องการคืออะไร ส่งผลให้การวัดผลต่างๆ ไม่สามารถสะท้อนผลลัพธ์ที่ต้องการได้ ซึ่งเกิดจากสิ่งที่ผมเรียกว่า “Data Gap” หรือ “ความไม่พร้อมของข้อมูล” โดยสามารถเกิดได้จากความบกพร่องในหลายๆ ปัจจัย ดังนี้ 1.การขาดความเป็นหนึ่งเดียวของข้อมูล (Data Consolidation) ปัญหานี้มักจะเกิดขึ้นจากการที่องค์กรทำการซื้อหรือสร้างระบบต่างๆ ในการเก็บข้อมูลแยกกัน โดยไม่ได้คำนึงถึงความเป็นหนึ่งเดียวของข้อมูล ทำให้เกิดการเก็บข้อมูลซ้ำซ้อนกัน เช่น ฝ่ายขายกับฝ่ายการตลาดต่างเก็บชื่อลูกค้าของตัวเองด้วยรูปแบบการเก็บข้อมูล (format) ที่แตกต่างกัน ส่งผลให้เมื่อองค์กรต้องการจะดูเส้นทางหรือขั้นตอนการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภค (customer journey) ของลูกค้าคนใดคนหนึ่ง ก็จะไม่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลกันได้ เนื่องจากมีการกรอกรายละเอียดของลูกค้าเอาไว้ไม่ตรงกัน ทำให้แบรนด์เสียโอกาสในการส่งมอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้แก่ลูกค้า (customer …

Read more

แน่นอนว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI สามารถสร้างประโยชน์ให้กับหลากหลายธุรกิจได้ รวมถึงธุรกิจบริการด้านสุขภาพ (Healthcare) โดยล่าสุด AI สามารถนำมาวินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนังได้แม่นยำถึง 95% ผลการวิจัยชี้ “AI วินิจฉัยมะเร็งผิวหนังแม่นยำกว่าแพทย์แล้ว” วารสาร Annals of Oncology ฉบับล่าสุดเปิดเผยรายงานผลวิจัยในการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ชื่อว่า Convolutional Neural Network หรือ CNN มาทดสอบวินิจฉัยโรคผิวหนังร่วมกับแพทย์ผิวหนังจำนวน 58 ราย จาก 17 ประเทศ ซึ่งส่วนใหญ่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านผิวหนังและมีประสบการณ์ทำงานมากกว่า 5 ปี โดยรายงานจาก Holger Haenssle หัวหน้าทีมวิจัยจาก University of Heidelberg ระบุว่า CNN มีความผิดพลาดในการวิเคราะห์ภาพรอยโรคแค่เพียงเล็กน้อยเท่านั้น ซึ่งจะสามารถลดช่วยการผ่าตัดที่ไม่จำเป็นในผู้ป่วยมะเร็งแต่ละเคสมากขึ้น จากการทดสอบให้แยกแยะรอยโรคผิวหนังจำนวน 100,000 ภาพ CNN สามารถแยกแยะรอยโรคที่เป็นมะเร็งผิวหนังชนิดเมลาโนม่าและโรคผิวหนังอื่นๆ กับผิวหนังปกติได้แม่นยำถึง 95% ในขณะที่แพทย์ผิวหนังวินิจฉัยได้แม่นยำ 86.6% Cutis.AI ผู้ช่วยที่เชื่อถือได้ของแพทย์ผิวหนัง  …

Read more

WORK HARD, PLAY HARD! ทำงานหนักมาเยอะ ต้องขอเติมพลังกันบ้าง อีกสิทธิประโยชน์หนึ่งที่ชาว Sertis จะได้รับจากการเป็นพนักงานบริษัทก็คือการเข้าร่วมกิจกรรม Company Trip ที่ต่างประเทศ ซึ่งในปี 2018 นี้ Sertis เลือกไปที่โตเกียว ประเทศญี่ปุ่น! โดยไปกัน 4 วัน 3 คืนเต็มๆ คนที่ Sertis มีไลฟ์สไตล์การท่องเที่ยวที่หลากหลาย บางคนเป็นสายเที่ยวธรรมชาติ สายเที่ยวแอดเวนเจอร์ สายช้อป สายชิล สายกิน ฯลฯ ดังนั้นบริษัทของเราจึงไม่ได้จัดกิจกรรมตายตัวให้ทุกคนทำพร้อมๆกันหมด แต่จะมีกิจกรรมที่หลากหลายให้เลือกตามความชอบ ไม่ว่าจะเป็นการใส่ชุดยูกาตะเพื่อถ่ายรูปเก๋ๆ หรือการไปย้อนวัยเด็กแสนสนุกสุดเหวี่ยงที่ Tokyo Joypolis สาวๆ คาวาอิเกิร์ล ในชุดยูกาตะ   ทีม CEO และ Data Scientist เลือกไปย้อนวัยที่ Tokyo Joypolis ถึงแม้ทุกคนจะไม่ใช่สายกิน แต่กองทัพก็ต้องเดินด้วยท้อง ไปญี่ปุ่นทั้งที ของกินก็ต้องเด็ดสักหน่อย ร้านที่เราเลือกไปกินก็คือ Nabezo …

Read more

ข้อมูลถือเป็นทรัพย์สินที่ทรงอำนาจมากที่สุดในยุคดิจิทัล คำว่า “เทคโนโลยีเอไอ (Artificial Intelligent) จะเข้ามาเปลี่ยนโลก” เป็นคำที่เราได้ยินบ่อยจนคุ้นหู และพอจะจินตนาการหรือทำความเข้าใจถ้อยคำนี้ได้ไม่ยากนัก แต่หากพูดว่า “เทคโนโลยีบล็อกเชน(Blockchain) จะเข้ามาเปลี่ยนโลกเช่นกัน” หลายคนฟังแล้วอาจสงสัยว่าบล็อกเชนจะสามารถส่งผลกระทบในระดับมหภาคจนเปลี่ยนแปลงสังคมโลกได้อย่างไร หลายคนรู้จักบล็อกเชนพร้อมกับ “สกุลเงินดิจิทัล (Cypto Currency)” อย่างบิตคอยน์(Bitcoin) ซึ่งสองสิ่งนี้แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง บิตคอยน์เป็นเพียงสกุลเงินดิจิทัลประเภทหนึ่ง ส่วนบล็อกเชนเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังสกุลเงินดิจิทัลดังกล่าว ซึ่งหากจะให้อธิบายคำนิยามของบล็อกเชนในมุมมองของคนทำงานด้านข้อมูลอย่างผมก็คือ “วิธีการเก็บข้อมูลชนิดใหม่ที่ปราศจากคนกลางและมีความโปร่งใสสูง” นั่นเอง บล็อกเชนมีลักษณะเป็นบล็อกเรียงต่อกันเป็นสาย โดยแต่ละบล็อกมีข้อมูลที่อ้างอิงไปยังบล็อกที่เกิดขึ้นก่อนหน้าเพื่อใช้ตรวจสอบความต่อเนื่องของข้อมูล อีกทั้งมีการกระจายข้อมูลด้วยการทำซ้ำสำเนาขึ้นมาให้ใครก็ตามเข้าดูข้อมูลได้ ดังนั้นหากคุณอยากแก้ไขหรือปลอมแปลงข้อมูลในบล็อกๆหนึ่ง ก็ต้องทำกับบล็อกที่ว่านั้นรวมถึงบล็อกก่อนหน้าทั้งหมด ไม่เพียงในคอมพิวเตอร์เครื่องเดียว แต่ต้องทำกับคอมพิวเตอร์อีกหลายเครื่องในเครือข่ายโดยการเข้ารหัสระดับสูง ส่งผลให้ข้อมูลที่ถูกเก็บอยู่มีความปลอดภัยและยากต่อการปลอมแปลง ก่อนที่จะมีบล็อกเชน อินเทอร์เน็ตเคยเปลี่ยนแปลงสังคมจากยุคอุตสาหกรรมที่อำนาจอยู่ในมือคนที่มีฐานะทางเศรษฐกิจดี ไปสู่การกระจายอำนาจให้เข้าถึงบุคคลทั่วไป เกิดเป็นสังคมแห่งการแบ่งปันข้อมูลอย่างอิสระ แต่อินเตอร์เน็ตก็ยังมีช่องโหว่ด้านความน่าเชื่อถือ คุณไม่มีทางรู้แน่ชัดว่าคนที่ติดต่อด้วยแท้จริงคือใคร หรือเรากำลังทำเรื่องสำคัญอย่างธุรกรรมทางการเงินกับผู้ที่เราเชื่อมั่นได้จริงหรือไม่ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีองค์กรที่มีความน่าเชื่อถืออย่างภาครัฐหรือธนาคารเข้ามาเป็นตัวกลางในการพิสูจน์หรือยืนยันตัวตนของอีกฝ่าย รวมถึงเก็บข้อมูลส่วนตัวและทรานแซคชั่นทั้งหมดที่เกิดขึ้นด้วย ฉะนั้นหากเราเคยมองว่าอินเทอร์เน็ตคือสิ่งช่วยกระจายศูนย์รวมอำนาจได้อย่างดี คงต้องพิจารณาใหม่อีกครั้ง เพราะในความจริงแล้ว อำนาจนั้นก็ตกไปอยู่กับผู้ที่มีความพร้อมกว่าเช่นเดิม ซ้ำยังสร้างโอกาสในการก่ออาชญากรรมทางไซเบอร์ให้เกิดง่ายขึ้นด้วย การเข้ามาของบล็อกเชนจะช่วยอุดช่วงโหว่นี้ กล่าวได้ว่า หากอินเตอร์เน็ตส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงในยุคอุตสาหกรรม บล็อกเชนก็จะเป็นปัจจัยหนึ่งที่สร้างความเปลี่ยนแปลงในยุคของอินเตอร์เน็ตในทำนองเดียวกัน บล็อกเชนมีประโยชน์หลายด้านไม่เพียงการทำธุรกรรม เพราะกิจกรรมแทบทุกชนิดของเราตั้งอยู่บนการแลกเปลี่ยนกับผู้อื่น จึงสามารถปรับใช้ได้หลากหลาย เช่น ธุรกิจที่ต้องการความโปร่งใสและความเชื่อมั่นสูง ได้แก่ ธุรกิจประกันภัย หน่วยงานรัฐบาล การเลือกตั้ง ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับลิขสิทธิ์และการถือครองกรรมสิทธิ์ ได้แก่ เพลงออนไลน์ และอสังหาริมทรัพย์ …

Read more

ก่อนหน้านี้ประเทศจีนได้มีการนำระบบ Artificial Intelligent (AI) มาใช้ในการตรวจจับใบหน้า (Facial Recognition) ของประชากร รวมถึงนักท่องเที่ยวและชนกลุ่มน้อยในประเทศมาแล้ว ล่าสุดได้มีนำเทคโนโลยีนี้ไปปรับใช้กับกลุ่มเป้าหมายใหม่ที่เป็นเด็กนักเรียน โดยให้ทางโรงเรียนนำเทคโนโลยีตรวจจับใบหน้าไปใช้เพื่อวัดความใส่ใจของเด็กขณะอยู่ในห้องเรียน กล้องตรวจจับได้ถูกติดตั้งไว้เหนือกระดานหน้าห้องเรียน ที่โรงเรียนมัธยม Hangzhou Number 11 ในประเทศจีนตอนเหนือ โดยระบบสามารถวัดอารมณ์และความรู้สึกแบ่งได้เป็น 7 กลุ่ม ได้แก่ เฉยๆ มีความสุข เศร้า ผิดหวัง โกรธ กลัว และประหลาดใจ เพื่อใช้ดูว่าเด็กๆสนใจในการเรียนหรือไม่ และถ้าคำตอบคือไม่ คอมพิวเตอร์จะส่งผลการตรวจนี้ไปให้ครูผู้สอนเพื่อพัฒนาปรับปรุงการเรียนการสอนต่อไป ซึ่งขณะนี้ Face Recognition ดังกล่าวเปิดใช้เพียงกับห้องเรียนเดียวเท่านั้น แต่ก็มีแผนว่าจะนำไปใช้กับทั้งโรงเรียนในอนาคต ที่มา : Twitter People’s Daily,China‏ เด็กนักเรียนคนหนึ่งให้สัมภาษณ์กับ Hangzhou.com ว่า “ตอนที่ผมเรียนในคลาสที่ไม่ค่อยชอบนัก ผมจะขี้เกียจและนอนฟุบไปบนโต๊ะเรียน หรือไม่ก็เอาหนังสือมาเปิดพลิกไปพลิกมา แต่ว่าตั้งแต่มีกล้องในห้องเรียน ผมก็ไม่กล้าทำแบบนั้นอีกเลย มันรู้สึกเหมือนมีสายตาลึกลับของใครสักคนคอยจดจ้องผมอยู่” ถึงแม้หลายคนจะมองว่าเทคโนโลยีนี้มีประโยชน์ แต่ก็ยังมีกระแสวิพากษ์วิจารณ์จากบางส่วนว่าวิธีการนี้ถือเป็นการริดรอนความเป็นส่วนตัวของเด็ก ขณะที่ผู้อำนวยการโรงเรียน Hangzhou Number 11 …

Read more

หลายปีที่ผ่านมา ผมได้มีโอกาสร่วมงานกับหลากหลายองค์กรทั้งในไทยและต่างประเทศที่ตื่นตัวจะนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ แต่ปัญหาคือข้อมูลที่เก็บไว้มีไม่เพียงพอหรือไม่สามารถนำไปใช้งานตามวัตถุประสงค์ได้ ผู้ประกอบการบางคนคิดว่าการสร้างหรือปรับโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) หรือจ้างที่ปรึกษาด้านข้อมูล และ AI จะสามารถทำให้องค์กรกลายเป็น Data/AI driven organization (ผมใช้คำว่า Data/AI เพราะทั้งสองต้องเกื้อหนุนกัน หากไม่มีข้อมูลก็ทำ AI ไม่ได้) หรือองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและ AI ได้โดยทันที ซึ่งความเป็นจริงไม่เป็นอย่างนั้น เพราะถึงแม้คุณมีข้อมูลจำนวนมาก แต่ถ้ายังขาดการวางยุทธศาสตร์ที่สนับสนุนการนำข้อมูลไปใช้ และขาดมุมมองในการบริหารงานที่เหมาะสม การจะสร้างองค์กรให้เป็น Data/AI driven organization คงไม่สามารถเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นสิ่งที่ผู้ประกอบการควรทำความเข้าใจก่อนคือองค์กรของคุณมีสถานะความพร้อม (maturity) ด้านการนำข้อมูลมาใช้อยู่ที่ระดับใด ซึ่งผมขอแบ่งเป็น 3 ระดับ ดังนี้ Data literacy organization บางหน่วยงานในองค์กรได้นำข้อมูลมาใช้ในการทำรายงานประกอบการตัดสินใจแล้ว พนักงานพอมีความสามารถในการใช้ BI (Business Intelligence) application ในการทำรายงาน แต่ยังไม่ได้มีนโยบายหรือทิศทางจากผู้บริหารในการผลักดันให้เก็บข้อมูลและนำมาใช้อย่างแพร่หลาย รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลยังกระจัดกระจายและขาดการดูแลอย่างชัดเจน Data analytics organization เป็นองค์กรที่ผู้บริหารมีการวางยุทธศาสตร์ในการนำข้อมูลมาใช้ (ผมชอบใช้คำว่า “ข้อมูล” …

Read more

กระแสการมาของยุคดิจิทัลเปรียบเสมือนคลื่นลูกใหญ่ที่ถาโถมเข้ามาอย่างรวดเร็ว บางองค์กรมองเห็นวิกฤติเป็นโอกาส วางแผนเตรียมพร้อมรับมือและปรับตัวได้อย่างเหมาะสม ในขณะที่บางองค์กรถูกคลื่นซัดพังเสียหายเพราะปรับตัวไม่ทัน คำถามที่เกิดขึ้นคือ ผู้ประกอบการธุรกิจจะอยู่อย่างไรให้รอดในขณะที่การถูก “Disrupt” จากเทคโนโลยีเกิดขึ้นอยู่ทุกขณะและเกิดได้กับแทบทุกวงการธุรกิจ ไม่ว่าองค์กรขนาดเล็กหรือใหญ่ต่างก็ต้องเผชิญวิกฤติยุคดิจิทัลในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน แต่ความแตกต่างของขนาดองค์กรก็ส่งผลต่อความรวดเร็วในการปรับตัว จากผลการสำรวจพบว่าองค์กรยักษ์ใหญ่ 500 อันดับแรกของโลก มีอายุเฉลี่ยน้อยลงจาก 60 ปี เหลือเพียง 15 ปี ซึ่งสาเหตุเกิดจากการขยับตัวที่ล่าช้าเนื่องจากมีกระบวนการที่เยอะและซับซ้อน อีกทั้งองค์กรใหญ่มักขาดสิ่งที่เรียกว่า “Survival instinct” หรือสัญชาติญาณความต้องการเอาตัวรอดอย่างที่บริษัทขนาดเล็กมี เนื่องจากมีรายได้ที่ค่อนข้างคงตัว มีชื่อเสียงที่สั่งสมมาเป็นเวลานาน ส่งผลให้มองไม่เห็นความจำเป็นในการเปลี่ยนแปลง เพราะมองว่าสิ่งที่ทำอยู่นั้นดีเพียงพออยู่แล้ว ซึ่งเป็นอันตรายอย่างยิ่งต่อธุรกิจในยุคดิจิทัล กล่าวได้ว่า “Change or Die” ไม่เปลี่ยนคุณก็ไม่รอด แนวทางการเอาตัวรอดสำหรับองค์กรขนาดใหญ่จึงหนีไม่พ้นต้องปรับตัวให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงของโลกดิจิทัล ซึ่งควรคำนึงถึง 4 องค์ประกอบต่อไปนี้ 1.จุดแข็งขององค์กร โดยองค์กรใหญ่ที่มีชื่อเสียงและอยู่มานานย่อมมีบางอย่างที่เป็นจุดแข็ง การต่อยอดจุดแข็งนั้นและเสริมสร้างความเป็นเอกลักษณ์(Unique) ให้แก่แบรนด์จึงยังคงเป็นสิ่งสำคัญไม่ว่าจะผ่านไปกี่ยุคกี่สมัย 2.วิสัยทัศน์ของผู้นำองค์กร วิสัยทัศน์ที่ผู้นำยุคนี้ควรมีคือสนใจเรียนรู้และกล้าลองเสี่ยงกับสิ่งใหม่ๆ ยอมรับความผิดพลาดได้และไม่ยึดติดกับความคิดเดิมของตนเองว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องเสมอ ความเก่งอย่างเดียวไม่เป็นตัวการันตีความสำเร็จในยุคนี้ แต่ต้องเป็นคนที่เข้าใจวิธีในการสร้างการเปลี่ยนแปลงได้ด้วย 3.การหาพันธมิตร การปรับตัวโดยเปลี่ยนโครงสร้างขององค์กรขนาดใหญ่เป็นเรื่องที่ไม่ง่าย เพราะต้องใช้เงินลงทุนและรับความเสี่ยงสูง มีองค์กรใหญ่หลายแห่งทั่วโลกที่ตัดสินใจใช้วิธีนี้แล้วล้มครืนลงทันที ดังนั้นการหาพันธมิตรเข้ามาช่วยโดยหาองค์กรขนาดเล็กที่ทันสมัยและมีรูปแบบธุรกิจใกล้เคียงกัน หรือองค์กรที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีโดยเฉพาะมาช่วยส่งเสริมธุรกิจของคุณก็ถือเป็นวิธีหนึ่งในการปรับตัว 4.การนำเทคโนโลยีและนวัตกรรมใหม่มาปรับใช้ ก่อนจะนำเทคโนโลยีหรือนวัตกรรมมาใช้ต้องมีความเข้าใจและรู้ว่าจะนำเทคโนโลยีอะไรมาเพื่อพัฒนาสิ่งใดในองค์กร เพื่อให้สามารถปรับตัวได้อย่างเหมาะสมและตรงเป้าหมาย ในวันหนึ่งเมื่อเทคโนโลยีถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันมากจนเป็นเรื่องปกติ เทคโนโลยีจะเข้ามาช่วยทำงานแทนเราในหลายๆด้าน จนทำให้สินค้าและบริการที่สร้างโดยเครื่องจักรมีราคาต่ำลง ในขณะที่แรงงานมนุษย์จะกลายเป็นจุดขายระดับพรีเมียมที่ผู้บริโภคในยุคนั้นโหยหามากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น ในอนาคตอาหารทั้งหมดจะถูกปรุงขึ้นโดยเชฟที่เป็นหุ่นยนต์ แต่หากลูกค้าต้องการลิ้มรสอาหารจากเชฟระดับโลกที่เป็นมนุษย์ ก็ให้เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่อาจมีราคาสูงกว่า เมื่อถึงเวลานั้นการปรับตัวขององค์กรไม่ว่าเล็กหรือใหญ่คงต้องเกิดขึ้นอีกครั้ง …

Read more

เป็นที่รู้กันดีว่าข้อมูลทุกวันนี้มีจำนวนมหาศาล ทุกธุรกิจต่างมีข้อมูลอยู่ในมือ ซึ่งข้อมูลส่วนใหญ่ที่ทุกคนนึกถึงอยู่ตอนนี้คงนี้ไม่พ้นข้อมูลที่ถูกบันทึกในระบบของบริษัท เช่น ข้อมูลการซื้อขายสินค้า ราคา หรือ Transaction ต่างๆ แต่แท้จริงแล้วยังมีข้อมูลในรูปแบบอื่นๆอีกที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ เช่น ข้อมูลในรูปแบบของตัวอักษรจากข้อความ คอมเมนต์ต่างๆบน Social Media หรือข้อมูลในรูปแบบของเสียงจากการบันทึกบทสนทนาผ่าน Call Center ซึ่งหากเรานำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ก็จะช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า คาดการณ์พฤติกรรมลูกค้า หรือวางแผนกลยุทธ์การขายได้ดียิ่งขึ้น แต่ก่อนที่เราจะนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ประโยชน์ เราจำเป็นจะต้องสอนให้คอมพิวเตอร์เข้าใจถึงภาษาของเราเสียก่อน ทั้งเรื่องของตัวอักษร พยัญชนะ สระ วรรณยุกต์ คำศัพท์ ความหมาย รูปแบบของประโยค รวมถึงบริบทต่างๆ เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจเงื่อนไขของภาษา จึงจะสามารถทำการแยกแยะหรือตัดคำศัพท์ที่อยู่ในประโยค (Word Segmentation) เพื่อแปลงเป็นความหมายของคำศัพท์และประโยคนั้นๆ โดยปัจจุบันวิธีที่นิยมใช้สร้างโมเดลดังกล่าวคือการใช้ Artificial Neural Networks (ANN) และ Deep Learning ซึ่งหากข้อความนั้นเป็นภาษาอังกฤษจะง่ายต่อการตัดคำ เนื่องจากเป็นภาษาที่มีการเว้นวรรคระหว่างคำและมีสัญลักษณ์คั่นระหว่างประโยคอย่างชัดเจน แต่ภาษาส่วนใหญ่ในเอเชียตะวันออก เช่น จีน ญี่ปุ่น รวมทั้งไทย จะมีรูปแบบการเขียนที่ตัวอักษรทุกตัวติดกันหมด รวมถึงการตีความหมายจากประโยคในภาษาไทยยังขึ้นกับบริบท (Context) ด้วย …

Read more

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) เป็นที่พูดถึงกันอย่างแพร่หลาย ตั้งแต่เราก้าวเข้าสู่โลกดิจิทัล ก็ทำให้สามารถแปลงสิ่งต่างๆในโลกทางกายภาพ (Physical) มาสู่รูปแบบดิจิทัล หรือเรียกกระบวนการนี้ว่า Digitization เช่น การใช้เซ็นเซอร์จับสภาพอากาศ จับสถานะของเครื่องจักร แปลงข้อความในกระดาษมาเป็นดิจิทัล และการเก็บภาพ เสียง วิดีโอ ในรูปแบบดิจิทัล เป็นต้น ทำให้เกิดข้อมูลจำนวนมหาศาลหรือที่เรียกกันว่า Big Data ที่เป็นเสมือนเชื้อเพลิงให้ AI นำมาใช้เพื่อประมวลผลให้เกิดประโยชน์ต่อการตัดสินใจสิ่งต่างๆ แต่ทั้งนี้หากต้องการให้ AI ประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ การเก็บข้อมูลก็ต้องมีความละเอียดมากพอด้วย นอกจากนี้ ยิ่ง AI ถูกพัฒนาและนำมาใช้มากขึ้นเท่าไหร่ การวางยุทธศาสตร์หรือนโยบายด้านการใช้งานยิ่งสำคัญมากขึ้นเท่านั้น หลากหลายประเทศเริ่มตื่นตัวและมีนโยบายรองรับการใช้เทคโนโลยี AI แล้ว เพื่อส่งเสริมให้ AI มีทิศทางที่ช่วยสร้างประโยชน์ให้กับสังคมและคนในประเทศอย่างแท้จริง ตัวอย่างประเทศที่ผมนำมาพูดถึงในครั้งนี้เป็นประเทศที่มีรายละเอียดของนโยบายหรือยุทธศาสตร์ที่ครอบคลุมถึงบทบาท เป้าหมาย และการมีส่วนร่วมของภาครัฐและเอกชน รวมไปถึงความเสมอภาคในการเข้าถึง AI กฏระเบียบ (Regulation) และจรรยาบรรณ (Ethics) ในการใช้ AI ดังนี้ ข้อสังเกตสำหรับเป็นแนวทางการพัฒนายุทธศาสตร์และนโยบายด้าน AI …

Read more
Page 1 of 5 12345