ปกป้ององค์กรของคุณอย่างไรให้ไม่ผิด PDPA ? รู้จัก 7 สิทธิของเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล (Data Subject Right) พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ.2562 หรือ PDPA (Personal Data Protection Act) มีข้อกำหนดที่ให้ ‘สิทธิแก่เจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล’ ในการร้องขอให้ผู้ควบคุมข้อมูลดำเนินการตามสิทธิที่ได้ระบุไว้ในมาตรา 30 โดยมีข้อความดังนี้ “เจ้าของข้อมูลส่วนบุคคลมีสิทธิขอเข้าถึงและขอรับสำเนาข้อมูลส่วนบุคคลที่เกี่ยวข้องกับตนซึ่งอยู่ในความรับผิดชอบของผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล หรือ ขอให้เปิดเผยถึงการได้มาซึ่งข้อมูลส่วนบุคคลดังกล่าว ที่ตนไม่ได้ให้ความยินยอม” ในยุคปัจจุบันที่เทคโนโลยีมีความก้าวหน้า การแข่งขันก็ค่อนข้างสูง เรียกได้ว่าองค์กรไหนที่มี “ข้อมูล” มากกว่า ก็จะมีความได้เปรียบในเรื่องของการพัฒนาสินค้าหรือบริการ ให้ตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคได้ดีกว่า ซึ่งในหลาย ๆ องค์กรก็ได้เล็งเห็นถึงผลประโยชน์และหันมาให้ความสำคัญกับการเก็บข้อมูลส่วนบุคคลลูกค้า เพื่อนำไปใช้ในการพัฒนาต่อยอดธุรกิจให้เติบโตยิ่งขึ้น แต่ช้าก่อนการที่องค์กรจะเก็บข้อมูลของใครก็ตามก็จำเป็นต้องคำนึงถึง พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ ที่เราเรียกกันสั้น ๆ ว่า PDPA ก่อน ในฐานะหน่วยงาน หรือองค์กรที่ต้องมีการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล ณ ที่นี้หมายถึงการ การเก็บรวบรวม ใช้ และเผยแพร่ข้อมูลต่อหน่วยงานที่เกี่ยวข้องต่าง ๆ ไม่เพียงแต่ต้องรู้ฐานทางกฎหมาย (lawful basis) แต่ยังต้องรู้ สิทธิของเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล (Data Subject Right) ด้วย แล้ว…สิทธิของเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล (Data Subject Right) มีอะไรบ้าง สิทธิในการเพิกถอนความยินยอม กรณีองค์กรมีการขอความยินยอมจากเจ้าของข้อมูล เพื่อที่จะเก็บรวบรวม หรือเพื่อที่จะทำการตลาดต่าง ๆ เจ้าของข้อมูลฯจะมีสิทธิในการเพิกถอนความยินยอมเมื่อใดก็ได้ (แต่ต้องไม่ขัดต่อสัญญา) และองค์กรจะต้องปฏิบัติตามสิ่งที่เจ้าของข้อมูลร้องขอมา เพราะฉะนั้นการอ้างอิงฐานการขอความยินยอม จึงควรจะเป็นฐานอ้างอิงสุดท้ายที่นำมาใช้ สิทธิในการขอเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคล เจ้าของข้อมูลมีสิทธิขอเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวกับตนเองหรือขอให้เปิดเผยถึงการได้มาของข้อมูล ซึ่งทางองค์กรจะต้องปฏิบัติตาม แต่ก็สามารถที่จะปฏิเสธได้กรณีมีคำสั่งศาลหรือกฎหมายหรือเป็นการขอที่เข้าข่ายอาจก่อให้เกิดความเสียหายต่อสิทธิและเสรีภาพผู้อื่น สิทธิในการขอแก้ไขข้อมูลส่วนบุคคล เจ้าของข้อมูลสามารถใช้สิทธิในการร้องขอให้แก้ไขข้อมูลให้ ถูกต้อง เป็นปัจจุบัน สมบูรณ์ และเพื่อไม่ให้ก่อให้เกิดความเข้าใจผิด สิทธิในการขอให้ลบหรือทำลายข้อมูล เจ้าของข้อมูลสามารถใช้สิทธิในการร้องขอให้ลบหรือทำลายข้อมูลของตน กรณีมีการยื่นร้องทางองค์กรจะต้องปฏิบัติตามโดยการลบข้อมูลหรือทำลายข้อมูลของเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคลนั้น แต่ทางองค์กร ก็สามารถปฏิเสธที่จะปฏิบัติตามการร้องขอ ถ้าเกิดว่าการร้องขอดังกล่าวขัดกับข้อกฎหมาย หรือ ฐานกฎหมายที่ใช้อ้างอิง สิทธิในการคัดค้านการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล เจ้าของข้อมูลมีสิทธิที่จะคัดค้านการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลของตนได้ในบางกรณี ซึ่งหากเป็นการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลของตนเพื่อการตลาดเจ้าของข้อมูลสามารถคัดค้านได้เสมอ เว้นแต่มีกรณีที่เจ้าของข้อมูลไม่สามารถคัดค้านได้ดังต่อไปนี้ - ประมวลผลเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ หรือวัตถุประสงค์ทางสถิติ - เหตุผลอันชอบธรรมสำหรับข้อมูลที่จำเป็นต้องได้รับการประมวลผลซึ่งแทนที่ผลประโยชน์สิทธิและเสรีภาพของแต่ละบุคคล เช่น สิทธิประโยชน์ที่จะได้รับจากภาครัฐ สิทธิในการขอโอนย้ายข้อมูลส่วนบุคคล เจ้าของข้อมูลสามารถขอโอนย้ายข้อมูลส่วนบุคคลของตนเองไปยังหน่วยงานหรือองค์กรอื่น องค์กรต้นทางจะต้องอำนวยความสะดวกในการถ่ายโอนข้อมูลดังกล่าว แต่มีเงื่อนไขว่า ต้องเป็นไปตามความยินยอมของเจ้าของข้อมูล หรือ ทำสัญญากับเจ้าของข้อมูลไว้เท่านั้น สิทธิในการขอระงับการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล เจ้าของข้อมูลสามารถใช้สิทธิในการระงับการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลเอาไว้เป็นระยะเวลาชั่วคราว ได้ แต่หากองค์กรปฏิเสธที่จะปฏิบัติตามคำร้องจำเป็นจะต้องมีการแจ้งถึงเหตุผลในการปฏิเสธที่จะปฏิบัติตามคำร้องของเจ้าของข้อมูล หากองค์กรมีความรู้ความเข้าใจและดำเนินการตาม PDPA อย่างเคร่งครัด ความเสี่ยงในกรณีการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลก็จะลดลงเช่นกัน อย่างไรก็ตามหน่วยงานหรือองค์กรต้องไม่ลืมเคารพในหลักสิทธิของเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคลตามกฎหมายด้วย ซึ่งเป็นการลดความเสี่ยงการถูกฟ้องร้อง อีกทั้งยังเพิ่มความน่าเชื่อถือให้แก่องค์กรในสายตาของบุคคลทั่วไปที่ติดต่อกับองค์กรของท่านได้เป็นอย่างดี ที่มา : PDPA Thailand

‘Fintech’ เทคโนโลยีทางการเงินที่ผู้ประกอบการควรรู้ Fintech - เทคโนโลยีทางการเงิน หรือการนำเอาเทคโนโลยีมาสร้างนวัตกรรมทางการเงินในรูปแบบใหม่ เพื่อช่วยให้การจัดการและการเข้าถึงทางการเงินเป็นไปได้ง่ายมากขึ้น ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อทุกคนรวมไปถึงภาคธุรกิจด้วย ประเภทของ ‘F i n t e c h’ Banking Technology การนำเทคโนโลยีมาใช้กับระบบธนาคารโดยการติดตั้งแอปพลิเคชั่นของธนาคารในโทรศัพท์มือถือ (Mobile Banking) เพื่อให้ลูกค้าของธนาคารสามารถทำธุรกรรมทางการเงินต่าง ๆ ได้ด้วยตนเอง Crowdfunding Platforms เทคโนโลยีเพื่อการระดมทุน ซึ่งจะเป็นแพลตฟอร์มตัวกลางระหว่างผู้ประกอบการและนักลงทุน โดยมีจุดประสงค์เพื่อให้เกิดการขอทุนหรือให้เงินทุน Cryptocurrency สกุลเงินดิจิทัลที่ถูกเข้ารหัสเพื่อใช้ในการป้องกันและยืนยันการทำธุรกรรมผ่านเทคโนโลยีที่เรียกว่า Blockchain เป็นการสมมติชุดข้อมูลขึ้นมาด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งในโลกออนไลน์แล้วทำให้ใช้งานได้เหมือนเงินจริง Payment Technology ระบบการจ่ายเงินที่ดำเนินการด้วยเทคโนโลยีในแพลตฟอร์มที่ธนาคารไม่ได้เป็นเจ้าของ โดยผู้ใช้ต้องเปิดบัญชีกับทางแพลตฟอร์มจึงจะสามารถใช้งานได้ Enterprise Financial Software ซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร ซึ่งจะช่วยผู้ประกอบการในเรื่องการจัดการทางด้านการเงิน การทำบัญชี ระบบจ่ายเงินเดือน ภาษี และการจัดการพนักงาน Investment Management เทคโนโลยีที่จะช่วยจัดการด้านการลงทุนต่าง ๆ Insurance Technology / Insurtech การสร้างแพลตฟอร์มเทคโนโลยีทางการเงินที่ช่วยให้ผู้ซื้อผู้ขายประกันสามารถบริหารจัดการได้สะดวกขึ้น ที่มา : เว็บไซต์ PADA Academy, เว็บไซต์ Prosoft, เว็บไซต์ PeerPower

AR & VR ต่างกันอย่างไร AR (Augmented Reality) เทคโนโลยีที่นำวัตถุ 3 มิติมาจำลองเข้าสู่โลกจริงของเรา หลักการทำงานคือใช้ Sensor ในการตรวจจับภาพ เสียง การสัมผัส หรือการรับกลิ่น จากนั้นก็จะสร้างภาพ 3 มิติขึ้นมาตามเงื่อนไขที่ได้รับ ประมวลผลจากซอฟต์แวร์ ผู้ใช้งานจะต้องมองผ่านอุปกรณ์ต่าง ๆ ที่แสดงภาพได้ VR (Virtual Reality) เทคโนโลยีที่จำลองสถานที่ขึ้นมาเป็นโลกเสมือนจริง พยายามทำให้เหมือนจริงผ่านการรับรู้ของเราไม่ว่าจะเป็น การมองเห็น เสียง การสัมผัส หรือการรับกลิ่น ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับสถานที่หรือสิ่งแวดล้อมที่จำลองขึ้นมาได้ผ่านอุปกรณ์ ความแตกต่างระหว่าง AR กับ VR AR จะเป็นการนำวัตถุ 3D มาทับซ้อนบนโลกจริง ผ่านการประมวลผลจากซอฟต์แวร์ที่จำเป็นต้องใช้อุปกรณ์ควบคู่กัน ซึ่งเราจะไม่มีการโต้ตอบ กับอนิเมชั่นดังกล่าว ในขณะที่ VR แสดงโลกเสมือนจริงขึ้นมาผ่านอุปกรณ์ ทำให้ผู้ใช้ตัดขาดจากโลกความเป็นจริงและเข้ามายังอีกโลกหนึ่ง โดยผ่านการรับรู้ด้านการมองเห็น เสียง และการสัมผัส โดยผู้ใช้ VR นั้นจะสามารถทำการโต้ตอบภายในโลกเสมือนจริงได้อย่างเต็มอารมณ์ AR จึงต่างกับ VR ตรงที่ AR จะไม่มีการตอบโต้ แต่ VR จะสามารถตอบโต้ภายในโลกเสมือนจริงได้นั่นเอง ที่มา : เว็บไซต์ Cloud HM by UIH, เว็บไซต์ BA-NA-NA, เว็บไซต์ Teedd360

Big Data ได้เปลี่ยนแปลงและทำการปฏิวัติวิธีการทำงานของธุรกิจและองค์กรอย่างสิ้นเชิง โดยในวันนี้เราจะเจาะลึกแอพพลิเคชั่นของ Big Data ที่สำคัญในภาคและอุตสาหกรรมต่าง ๆ และเรียนรู้ว่าสิ่งเหล่านี้ได้รับประโยชน์จากแอปพลิเคชันเหล่านี้อย่างไร ในยุคนี้ที่ทุกแง่มุมของชีวิตประจำวันของเราได้รับการเทคโนโลยีที่มี Big Data ที่ออกมาจากแหล่งดิจิทัลต่าง ๆ ซึ่งจำเป็นต้องพูดว่าเราเผชิญกับความท้าทายมากมายในการวิเคราะห์และศึกษาข้อมูลจำนวนมหาศาลด้วยเครื่องมือประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิม เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้จึงได้มีการนำเสนอโซลูชั่น Big Data เช่น Hadoop เครื่องมือ Big Data เหล่านี้ช่วยให้ตระหนักถึงการใช้งานของ Big Data อย่างแท้จริง ซึ่งหลาย ๆ องค์กร ทั้งขนาดเล็กและใหญ่กำลังใช้ประโยชน์จากประโยชน์ที่ได้รับจากแอปพลิเคชัน Big Data โดยธุรกิจต่าง ๆพบว่าผลประโยชน์เหล่านี้สามารถช่วยให้พวกเขาเติบโตอย่างรวดเร็ว ดังนั้นเราจะมจะเต็มาดูรายละเอียดของ Big Data ที่มีชื่อเสียงพวกนั้นกันเลย Big Data ในอุตสาหกรรมการศึกษา อุตสาหกรรมการศึกษากำลังในขณะนี้ไปด้วยข้อมูลจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับนักเรียน วิชาหลักสูตรต่าง ๆ และผลลัพธ์ต่าง ๆ ซึ่งเราจะตระหนักได้ว่าการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการทำงานของสถาบันการศึกษาต่าง ๆ และหัวข้อต่อไปนี้เป็นบางส่วนของอุตสาหกรรมการศึกษาที่ได้รับผลจากการนำ Big Data มาใช้งาน โปรแกรมการเรียนรู้แบบกำหนดเองและแบบไดนามิก: โปรแกรมและรูปแบบที่กำหนดเองสำหรับแต่ละบุคคลสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมบนฐานของประวัติการเรียนรู้ของนักเรียนเพื่อประโยชน์ของนักเรียนทุกคน สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงผลการเรียนโดยรวมของนักเรียน ปรับมุมมองของหลักสูตรใหม่: ปรับมุมมองของเนื้อหาและหลักสูตรตามข้อมูลที่เก็บรวบรวมบนพื้นฐานของสิ่งที่นักเรียนเรียนรู้และดำเนินการตามขอบเขต โดยการตรวจสอบเวลาจริงขององค์ประกอบของหลักสูตรที่จะเข้าใจได้ง่ายขึ้น ระบบการให้เกรด: ความก้าวหน้าใหม่ในระบบการให้เกรด ซึ่งจะเป็นผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลของนักเรียนที่เหมาะสมซึ่งจะนำมาซึ่งผลลัพธ์ที่เที่ยงตรงและถูกต้อง วางแผนสำหรับอาชีพในอนาคต: การวิเคราะห์และศึกษาข้อมูลของนักเรียนทุกคนอย่างเหมาะสมจะช่วยในการทำความเข้าใจถึงความก้าวหน้า จุดแข็งหรือจุดอ่อน และความสนใจและอื่น ๆ ของนักเรียน มันจะช่วยในการวางแผนเกี่ยวกับอาชีพที่จะเหมาะสมที่สุดสำหรับนักเรียนในอนาคตอีกด้วย แอปพลิเคชันของ Big Data ได้จัดหาวิธีแก้ปัญหาให้กับข้อผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้นในระบบการศึกษานั่นคือ รูปแบบการเรียนแบบ E-Learning (อีเลิร์นนิ่ง) Big Data ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ขณะนี้การดูแลสุขภาพเป็นอีกอุตสาหกรรมที่ต้องสร้างข้อมูลจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่ข้อมูลขนาดให Big Data มีส่วนทำให้การดูแลสุขภาพ Big Data ลดค่าใช้จ่ายในการรักษาเนื่องจากมีโอกาสน้อยที่จะต้องทำการวินิจฉัยที่ไม่จำเป็น ช่วยในการวิเคราะห์การแพร่ระบาดของโรคระบาดและช่วยในการตัดสินใจว่าจะใช้มาตรการป้องกันเพื่อลดผลกระทบจากสิ่งเดียวกันได้อย่างไร ช่วยหลีกเลี่ยงโรคที่ป้องกันได้โดยการตรวจหาโรคในระยะเริ่มต้นและป้องกันไม่ให้มีการระบาดซึ่งจะทำให้การรักษาง่ายและมีประสิทธิภาพ ผู้ป่วยสามารถได้รับยาตามมาตรฐานจากการวินิจฉัยของแพทย์ได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่าง : อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่สวมใส่ได้ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพซึ่งสามารถตรวจสอบผลได้แบบเรียลไทม์และบันทึกผลสุขภาพแบบอิเล็กทรอนิกส์ของผู้ป่วย โดยหนึ่งในเทคโนโลยีนี้มาจาก Apple โดยได้คิดค้นสิ่งที่เรียกว่า Apple Health Kit, Care Kit และ Research Kit เป้าหมายหลักคือช่วยให้ผู้ใช้ iPhone สามารถจัดเก็บและเข้าถึงบันทึกสุขภาพแบบเรียลไทม์ของพวกเขาบนโทรศัพท์นั่นเอง Big Data ในอุตสาหกรรมของรัฐ รัฐบาลไม่ว่าจะเป็นประเทศใดก็ตามจะต้องมีการดำเนินการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลในเกือบทุกวัน นั่นคือการติดตามบันทึกและฐานข้อมูลที่หลากหลายเกี่ยวกับประชาชน การเติบโตของประชากร แหล่งพลังงานการสำรวจทางภูมิศาสตร์และอื่น ๆ อีกมากมาย ข้อมูลทั้งหมดนี้ก่อให้เกิดข้อมูลขนาดใหญ่ การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมจะช่วยให้รัฐบาลสามารถจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างเป็นระเบียบ เกี่ยวกับสวัสดิการ : - ช่วยในการตัดสินใจที่รวดเร็วและช่วยบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินการทางการเมืองต่าง ๆ อีกด้วย - เพื่อช่วยระบุพื้นที่ที่ต้องการความช่วยเหลือโดยทันที - เพื่ออัพเดทข้อมูลในด้านการเกษตร โดยการติดตามพื้นที่ต่าง ๆ ที่ทำกสิกรรมและปศุสัตว์ - เพื่อความมั่นคงของชาติ เช่น การว่างงาน การก่อการร้าย การสำรวจแหล่งพลังงานและอื่น ๆ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ : - Big Data ถูกนำมาใช้ในการเฝ้าระวังการคอรัปชั่น - ใช้ Big Data ในการตรวจสอบการเสียภาษีของประชาชน Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง เมื่อผู้คนมีการใช้งานอุปกรณ์ดิจิตอลต่าง ๆ เพิ่มมากขึ้น การสร้างข้อมูลจำนวนมากย่อมเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และนี่เป็นสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง นอกเหนือจากนี้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียก็เป็นอีกหนึ่งวิธีที่สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล แม้ว่าธุรกิจในอุตสาหกรรมสื่อและบันเทิงได้ตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลนี้และพวกเขาก็สามารถใช้ประโยชน์จากมันเพื่อช่วยให้ธุรกิจของพวกเขาเติบโตมากยิ่งขึ้น ผลประโยชน์บางส่วนที่เป็นผลมาจากการใช้งาน Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง : - วิเคราะห์ความเป็นไปของผู้ชม - การกำหนดเวลาที่เหมาะสมหรือตามความต้องการของกระแสข้อมูลสื่อในแพลตฟอร์มการกระจายสื่อดิจิทัล - รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบทวิจารณ์ของลูกค้าและระบุความคิดเห็นทั้งแง่บวกและลบจากพวกเขา - การกำหนดเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพของโฆษณาสำหรับสื่อต่าง ๆ ตัวอย่าง : บริษัท Spotify ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการสตรีมเพลงดิจิตัล ใช้การวิเคราะห์ Big Data และรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้ทุกคนทั่วโลก จากนั้นใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์เพื่อให้คำแนะนำเพลงที่เหมาะสมกับผู้ฟัง Amazon Prime ที่ให้บริการวิดีโอเพลงและหนังสือ Kindle ในร้านค้าแบบครบวงจรก็ประสบความสำเร็จในการใช้ Big Data เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและนำมาประยุกต์เพื่อสามารถเสนอสินค้าที่เหมาะสมและตามความต้องการของลูกค้า Big Data ในรูปแบบการพยากรณ์อากาศ มีเซ็นเซอร์สภาพอากาศและดาวเทียมใช้งานอยู่ทั่วโลก มีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบสภาพอากาศและสภาพแวดล้อม ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์และดาวเทียมเหล่านี้ก่อให้เกิด Big Data และสามารถนำไปใช้ในรูปแบบต่าง ๆ เช่น : - ในการพยากรณ์อากาศ - เพื่อศึกษาภาวะโลกร้อน - ทำความเข้าใจกับรูปแบบของภัยพิบัติทางธรรมชาติ - เพื่อเตรียมการที่จำเป็นในกรณีเกิดเหตุการณ์วิกฤต - เพื่อเตรียมความพร้อมใช้งานของน้ำที่ใช้ได้ทั่วโลก ตัวอย่าง : IBM Deep Thunder ซึ่งเป็นโครงการวิจัยโดย IBM ใช้การพยากรณ์อากาศผ่านการคำนวณประสิทธิภาพสูงของ Big Data และยังช่วยโตเกียวในการวิเคราะห์อากาศสำหรับการเตือนภัยธรรมชาติ Big Data ในอุตสาหกรรมการขนส่ง ตั้งแต่มีการนำ Big Data มาใช้ในระบบขนส่ง ซึ่งทำให้ระบบขนส่งมีประสิทธิภาพและง่ายขึ้น และต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของรูปแบบที่ระบบ Big Data มีส่วนช่วยในการขนส่ง การวางแผนเส้นทาง : สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจและประเมินความต้องการของผู้ใช้ในเส้นทางที่แตกต่างกันและในโหมดการขนส่งที่หลากหลายและใช้การวางแผนเส้นทางเพื่อลดเวลารอของผู้ใช้เส้นทางอีกด้วย การจัดการความแออัดและการควบคุมการจราจร : การใช้ Big Data ในการประเมินแบบเรียลไทม์ของความแออัดและรูปแบบการจราจรที่เป็นไปได้ ตัวอย่าง เช่น ใช้ Google Maps เพื่อค้นหาเส้นทางที่สะดวกและเลี่ยงรถติด ระดับความปลอดภัยของการจราจร : การใช้การประมวลผล Big Data แบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงภัยจากอุบัติเหตุสามารถช่วยลดอุบัติเหตุและเพิ่มระดับความปลอดภัยของการจราจรอีกด้วย ตัวอย่าง : Uber มีการใช้ Big Data มาวิเคราะห์รูปแบบการขับของคนขับและสามารถนำมาวิเคราะห์ให้เหมาะสมกับลูกค้าที่เรียกใช้บริการอีกด้วย ดังนั้น เมื่อลูกค้ามีการเรียกใช้บริการ Uber ระบบจะทำการวิเคราะห์และเรียกใช้คนขับรถที่เหมาะสมให้กับลูกค้า ทั้งนี้เพื่อความพึงพอใจของลูกค้าและทำให้ลูกค้าเกิดความสะดวกสบายในการใช้งานอีกด้วย Big Data ในกลุ่มธนาคาร ปริมาณข้อมูลในธนาคารกำลังพุ่งสูงขึ้นทุกวินาที จากการวิเคราห์ของ GDC ข้อมูลนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นถึง 700% ภายในปี 2563 ซึ่งการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้จะสามารถช่วยตรวจจับการดำเนินการที่ผิดกฎหมายใด ๆ ที่กำลังจะดำเนินการหรือกำลังดำเนินการอยู่ได้ เช่น : - การใช้บัตรเครดิตในทางที่ผิด - การใช้บัตรเดบิตในทางที่ผิด - การจัดการอันตรายของสินเชื่อร่วม - ความชัดเจนทางธุรกิจ - การเปลี่ยนแปลงสถิติลูกค้า - การฟอกเงิน - การลดความเสี่ยง ตัวอย่าง : ซอฟต์แวร์ต่อต้านการฟอกเงินเช่น SAS AML และ Actimize ถูกนำไปใช้งานโดยองค์กรทางการเงินต่าง ๆเพื่อวัตถุประสงค์หลักในการตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้อ่างดีเยี่ยม โดยองค์กรทางการเงินแห่งหนึ่งคือ Bank of America ได้เป็นลูกค้าของ SAS AML มานานกว่า 25 ปี

เห็นวันก่อนมีประเด็กถกเถียงกันเรื่องประโยชน์และโทษของ AI หรือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ระหว่าง Elon Musk ผู้ก่อตั้ง Tesla และ SpaceX กับ Mark Zuckerberg เจ้าของ Facebook ฝ่าย Elon Musk เห็นว่า AI น่ะมันน่ากลัวและจะเป็นภัยต่อมนุษย์เอง ส่วน Mark Zuckerberg มองโลกในแง่ดีว่า ใช้ AI ดีซะอีกจะได้เข้ามาช่วยเหลือมนุษย์ ซึ่งทั้งสองไม่ได้เผชิญหน้ากันตรงๆแต่มีการพูดถึงกันแบบอ้อมๆ และแอบกัดจิกกันไปมาผ่านโซเชียลเน็ตเวิร์ค จนหลายสื่อในต่างประเทศหยิบไปเป็นประเด็นเล่าข่าวกันสนุกปาก ใครจะเป็นฝ่ายคิดถูกหรือคิดผิด คำตอบคงหาไม่ได้ภายในระยะเวลา 1-2 ปีนี้แน่นอน ต้องดูกันไปยาวๆ แต่เมื่อพูดถึง AI แล้วล่ะก็ ปฏิเสธไม่ได้ว่าปัจจุบันหลายอุตสาหกรรมเริ่มใช้เทคโนโลยีดังกล่าวเข้าไปช่วยเหลือการทำงานของมนุษย์แล้วแบบจริง ๆ จัง ๆ ซึ่งวันนี้ได้คัดกรองอุตสาหกรรมใกล้ตัวที่มีการใช้ AI เป็นผู้ช่วยมาบอกเล่ากัน เพื่อให้เห็นว่าทุกวันนี้ AI ไม่ใช่เรื่องที่เราจะหนีพ้นครับ ! 1. การแพทย์ เป็นที่ทราบดีว่าไม่ใช่แค่ประเทศไทยที่ขาดแคลนเครื่องมือและบุคลากรทางแพทย์ แต่ปัญหานี้ยังเกิดขึ้นทั่วโลก ดังนั้นการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยจึงเป็นตัวเลือกที่อุดช่องว่างที่เกิดขึ้น ดังนั้น AI หรือปัญญาประดิษฐ์จึงถูกนำมาใช้เพื่อบรรเทาปัญหาที่เกิดขึ้นและยังช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ นำ IBM Watson เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์การรักษาโรคมะเร็ง หรือที่โรงพยาบาลเซี่ยงไฮ้ของประเทศจีน มีการใช้เทคโนโลยี AI จากบริษัท Infervison เข้ามาช่วยในการวินิจฉัยและเอกซเรย์โรงมะเร็งปอด 2. การเกษตร มีการคาดการณ์ว่าในปี 2050 ประชากรโลกจะมีถึง 9.8 พันล้านคน ประชากรจากชนบทจะเริ่มขยับขยายเข้าสู่ชุมชนเมืองมากขึ้น ก่อให้เกิดปัญหาผลผลิตทางการเกษตรไม่เพียงพอต่อความต้องการ ดังนั้นการเพิ่มและยกระดับประสิทธิภาพของผลผลิตด้วยเทคโนโลยีจึงเป็นทางแก้ปัญหาที่กำลังถูกพูดถึงเป็นอย่างมากในเวลานี้ ระบบเกษตรอัจฉริยะ หรือเรียกสั้นๆ ว่า Smart Farm เริ่มถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการเกษตรบ้างแล้ว โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อช่วยบรรเทาการใช้แรงงานมนุษย์และเพิ่มผลผลิตที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ฟาร์มปลูกแตงกวาในญี่ปุ่นของ Makoto Koike ได้นำเทคโนโลยี Machine learning และ Deep Learning ภายใต้ระบบ TensorFlow ของ Google พร้อมด้วย Raspberry Pi 3 มาใช้ในการคัดแยกแตงกวา ซึ่งให้ความถูกต้องถึง 95% มากกว่าการใช้คนที่ทำได้เพียง 70% เท่านั้น ส่วนในประเทศไทยก็เริ่มมีเกษตรกรบางรายเริ่มมีการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีอันทันสมัยเข้ามาช่วยด้านการเกษตรบ้างแล้ว แต่ยังเป็นเพียงส่วนน้อยเท่านั้น 3. ประกันภัย หลายคนอาจสงสัยว่า AI จะเข้ามาช่วยในอุตสาหกรรมประกันภัยได้อย่างไร ยกตัวอย่างเช่น Fukoku Mutual บริษัทประกันภัยของญี่ปุ่น นำ IBM Watson ซึ่งเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์ข้อมูลผู้ถือกรมธรรม์ สามารถพิจารณาเงินประกันที่ต้องจ่ายกับผู้ถือกรมธรรม์ในแต่ล่ะกรณีได้ โดยดูจากประวัติทางการแพทย์เป็นหลัก และเชื่อมั่นว่าเทคโนโลยีจะช่วยทำให้ประสิทธิภาพในการทำงานเพิ่มขึ้น 30% และยังช่วยลดค่าใช้จ่ายเงินเดือนของพนักงานได้ถึง 140 ล้านเยนต่อปี ผลที่เกิดขึ้นเมื่อนำ AI มาใช้ ปรากฏว่าบริษัทตัดสินใจเลิกจ้างพนักงานในแผนกที่เกี่ยวข้อง 34 คน 4. การเงิน การธนาคาร เทคโนโลยี AI กลายเป็นสิ่งที่ธุรกิจประเภทการเงิน การธนาคารหันมาให้ความสำคัญมากขึ้น และมีแนวโน้มสูงที่ AI จะกลายเป็นผู้ช่วยให้กับลูกค้า ซึ่งมีการประเมินว่า AI จะสามารถเป็นที่ปรึกษาด้านการทำธุรกรรมการเงินให้กับลูกค้า, เป็นเครื่องมือที่ช่วยตรวจสอบเส้นทางการเงิน เพื่อป้องกันการทุจริต, ทำหน้าที่วิเคราะห์ศักยภาพด้านการเงินเพื่อวางโครงสร้างธุรกิจและกลยุทธ์ให้กับธุรกิจการเงิน การธนาคาร เป็นต้น ตัวอย่าง City Union Bank ในอินเดีย มีการใช้หุ่นยนต์ที่ชื่อว่า Lakshmi เป็นผู้ช่วยลูกค้าในการบอกยอดเงินคงเหลือและอัตราดอกเบี้ย หรือ Bank of Tokyo Mitsubishi ของญี่ปุ่น ใช้หุ่นยนต์ที่เรียกว่า Nao เพื่อวิเคราะห์การแสดงออกทางสีหน้าและพฤติกรรมการโต้ตอบของลูกค้า ขณะที่ธนาคาร HSBC ผู้ช่วยฉลาดๆ ที่เรียกว่า Olivia ที่ให้บริการในรูปแบบออนไลน์ ทำหน้าที่ตอบคำถามเกี่ยวกับความปลอดภัยไปจนถึงปัญาอื่นๆ จากลูกค้า และ Capital One ธนาคาในสหรัฐอเมริกา ให้ลูกค้าสามารถพูดคุยโต้ตอบกับ Amazon Alexa ในการตรวจสอบบัญชี ชำระค่าบัตรเครดิต ได้ เป็นต้น 5. ระบบการขนส่งสาธารณะ หลายคนที่ติดตามข่าวไอทีกับ aripfan จะพบข่าวคราวของเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับกันอยู่เรื่อยๆ ซึ่งการพัฒนารถยนต์ในลักษณะดังกล่าวจากบรรดาบริษัทผู้ผลิตรถยนต์ก็ดี หรือบริษัทด้านเทคโนโลยีก็ดี ต่างมีเทคโนโลยี AI เป็นผู้ช่วยสำคัญในการติดตาม วิเคราะห์เส้นทางและหลบหลีกสิ่งกีดขวางเพื่อช่วยในการขับขี่ให้กับมนุษย์ แต่นอกเหนือจากการพัฒนาภายในรถยนต์ส่วนบุคคลแล้ว รถขนส่งสาธารณะยังเป็นอีกหนึ่งเป้าหมายที่จะช่วยยกระดับการบริการให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น Uber ที่จัดตั้ง AI Labs ขึ้นมา เพื่อสร้างอัลกอริทึมและเทคโนโลยีสำหรับใช้ในบริการของ Uber สามารถวิเคราะห์เส้นทางตามพื้นที่ต่างๆ เพื่อให้รู้ว่าพื้นที่ใดมีความต้องการใช้รถบ้าง และ Uber จะเป็นบริการที่เข้าไปช่วยเหลือตามพื้นที่ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว หรือจะเป็น Waymo หนึ่งในบริษัทลูกของ Alphabet ที่มีการทดสอบให้บริการรถยนต์ไร้คนขับสาธารณะครั้งแรกแล้วในเมืองฟีนิกซ์ รัฐแอริโซนา สหรัฐอเมริกา เริ่มด้วยการใช้รถยนต์มินิแวนจาก Chrysler จำนวน 500 คัน เป็นบริการสำหรับครอบครัว ซึ่ง Waymo มีการเปิดรับสมัครผู้ขับขี่ที่มีอายุ 18 ปีขึ้นไป เป็นการทดลองให้ผู้ขับขี่ได้ร่วมสัมผัสประสบการณ์การขับขี่ของรถยนต์ขับเองอัตโนมัติ 6. งานก่อสร้าง อุตสาหกรรมงานก่อสร้างเริ่มนำเทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยเหลือในงานก่อสร้างบ้างแล้ว เช่น บริษัท Komatsu ของญี่ปุ่น นำ AI เข้ามามีส่วนร่วมในการทำงานร่วมกับมนุษย์ ตั้งแต่ก่อนจนถึงหลังก่อสร้าง ได้แก่ การสำรวจข้อมูลและโครงสร้างต่างๆ ของงานก่อนส้ราง เพื่อการทำงานของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ หรือจะเป็นการวิเคราะห์และวางแผนการก่อสร้าง เพื่อให้คนงานก่อสร้างได้รับคำแนะนำที่ถูกต้องและสามารถมทำให้งานก่อสร้างออกมามีประสิทธิภาพมากที่สุด เป็นต้น 7. อุตสาหกรรมการผลิต เชื่อว่ามีหลายคนที่รู้มานานแล้วว่าโรงงานอุตสาหกรรมหลายแห่งมีการใช้เทคโนโลยี AI และหุ่นยนต์เข้ามาดำเนินการผลิตแทนแรงงานมนุษย์ อุตสาหกรรมหนึ่งที่หลายคนคงเห็นภาพชัดที่สุด คือ อุตสาหกรรมยานยนต์ ซึ่งต่อไปหุ่นยนต์ในโรงงานเหล่านี้จะทำงานได้อย่างละเอียดมากขึ้น แม้กระทั่งงานที่มีความซับซ้อน จนเรียกว่ากระบวนการผลิตตั้งแต่ต้นจนจบอาจไม่พึ่งพาแรงงานมนุษย์อีกต่อไป Credit : https://www.forbes.com/sites/jenniferhicks/2017/05/16/see-how-artificial-intelligence-can-improve-medical-diagnosis-and-healthcare/#7c89fa4f6223 https://cloud.google.com/blog/products/gcp/how-a-japanese-cucumber-farmer-is-using-deep-learning-and-tensorflow https://www.informationweek.com/big-data/how-artificial-intelligence-will-revolutionize-banking/a/d-id/1329218 https://asia.nikkei.com/Business/Companies/Komatsu-adding-artificial-intelligence-to-construction-advisory-service?page=1 https://asia.nikkei.com/Business/Companies/Komatsu-adding-artificial-intelligence-to-construction-advisory-service?page=1

รู้จัก Blockchain เทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทในชีวิตเรา Blockchain — เทคโนโลยีที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลแบบ Shared Database โดยข้อมูลที่ได้รับการปกป้องจะถูกแชร์และจัดเก็บเป็นสำเนาไว้ในเครื่องของทุกคนที่ใช้ฐานข้อมูลเดียวกันเสมือนห่วงโซ่ (Chain) ซึ่งผู้ใช้งานทุกคนจะได้เห็นข้อมูลชุดเดียวกันทั้งหมด เทคโนโลยีนี้จึงมีความปลอดภัยด้านข้อมูลเป็นอย่างมาก ประเภทของ Blockchain Blockchain แบบเปิดสาธารณะ เปิดให้ทุกคนสามารถเข้าใช้งานได้อย่างอิสระ Blockchain แบบปิด เปิดให้เข้าใช้งานได้เฉพาะผู้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น ซึ่งส่วนใหญ่สร้างขึ้นเพื่อใช้งานภายในองค์กร Blockchain แบบเฉพาะกลุ่ม เปิดให้ใช้งานได้เฉพาะกลุ่มเท่านั้น ซึ่งส่วนมากเป็นการรวมตัวกันขององค์กรที่มีลักษณะธุรกิจเหมือนกัน และมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันเป็นประจำอยู่แล้วจึงมารวมตัวกันตั้งวง Blockchain ขึ้นมา ขั้นตอนการทำงานของ Blockchain ขั้นตอนที่ 1 CREATE สร้าง Block ที่บรรจุคำสั่งขอทำรายการธุรกรรม ขั้นตอนที่ 2 BROADCAST กระจาย Block ที่สร้างขึ้นใหม่นี้ให้กับทุก Node ในระบบ และบันทึกรายการธุรกรรมลง Ledger ให้กับทุก Node เพื่ออัปเดตว่ามี Block ใหม่เกิดขึ้นมา ขั้นตอนที่ 3 VALIDATION Node อื่น ๆ ในระบบทำการยืนยันและตรวจสอบข้อมูลของ Block นั้นว่าถูกต้องตามเงื่อนไข Validation หรือไม่ ที่มา : เว็บไซต์ TFAC, เว็บไซต์ Krungsri, เว็บไซต์ Moneybuffalo