ข่าวสารและบทความ

คอร์ส Data Governance สำหรับองค์กรที่ต้องการวางระบบกำกับดูแลข้อมูลอย่างเป็นรูปธรรม เรียนรู้ตั้งแต่หลักการ โครงสร้าง บทบาท ไปจนถึงแนวทางนำไปใช้งานจริง ครอบคลุม Data Owner, Data Steward, Compliance และทีม IT พร้อมตัวอย่าง use case จากองค์กรจริง

AI Governance คือกรอบการกำกับดูแล AI ที่องค์กรต้องมี เพื่อควบคุมความเสี่ยง สร้างความโปร่งใส และใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบ บทความนี้สรุปแนวคิด หลักการ และเหตุผลที่องค์กรไม่ควรมองข้าม

Coraline ให้บริการ Data Management Consulting & Implementation แบบ End-to-End ตั้งแต่การวางกลยุทธ์ ไปจนถึงการพัฒนา Data Hub ที่พร้อมใช้งานจริง

โลกกำลังขับเคลื่อนด้วย AI แต่คำถามสำคัญไม่ใช่แค่ “ใช้ AI เก่งแค่ไหน” แต่คือ “ใช้ AI อย่างรับผิดชอบและปลอดภัยหรือยัง” คอราไลน์ในฐานะบริษัทที่ปรึกษาด้านการทำ AI Governance ขอชวนนิสิตนักศึกษามหาวิทยาลัยทุกชั้นปี เข้าร่วม AI Governance Bootcamp สำหรับนิสิตนักศึกษามหาวิทยาลัย เวิร์กชอปเข้มข้น 1 วันเต็มที่คุณจะไม่ได้แค่ “ฟัง” แต่ได้ คิด ออกแบบ และตัดสินใจจริง ในบทบาทของคนที่ต้องกำหนดทิศทางการใช้ AI ในองค์กร สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ 🔹 หลักการ AI Governance และ AI Risk Management ที่

ในมิติของเทคโนโลยี Governance จะประกอบไปด้วย 3 เรื่อง คือ 1. IT Governance 2. Data Governance 3. AI Governance โดยทั้ง 3 Governance นี้จะมีวิธีในการดำเนินโครงการและเป้าหมายที่แตกต่างกัน แต่สิ่งที่จะบ่งบอกว่า Governance ประสบความสำเร็จหรือไม่ของทั้ง 3 โครงการเหมือนกันนั่นก็คือ “ความโปร่งใส” ความโปร่งใสในที่นี้ คือ สามารถมอนิเตอร์ได้จากส่วนกลาง รู้ว่าใครทำอะไร มีหน้าที่อะไร และมีกระบวนการในการตรวจสอบการทำงานอย่างชัดเจน เช่น IT Governance จะต้องมีการมอนิเตอร์เทคโนโลยีต่าง ๆ ที่ใ

ภาครัฐกับการลงทุนด้าน AI : หากเปิด TOR (Terms of Reference หรือเอกสารกำหนดขอบเขตและรายละเอียดของโครงการ) ของภาครัฐในตอนนี้ ทุก ๆ โครงการก็จะต้องมีคำว่า “AI” ห้อยท้าย อาจจะเป็นเพราะภาคราชการกำลังพยายามผลักดันด้าน AI แต่จะทราบได้อย่างไรว่า โครงการนั้นเป็นโครงการที่คู่ควรกับการใช้ AI จริงหรือไม่ คำตอบคือ ให้เราหาประโยชน์ของการพัฒนาระบบนั้น หรือมองหาเหตุและผล ที่มาที่ไป ปัญหาต้นเรื่องที่ทำให้ต้องพัฒนาระบบ เช่น สร้างระบบ AI สำหรับการทำ Smart City โดยนำ AI มาทำ Object Detection...