
# ผู้ช่วย AI ที่อธิบายได้สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัยแบบเรียลไทม์

> **TL;DR** – ผู้ช่วย AI แบบสนทนาที่ไม่เพียงแต่วางร่างคำตอบให้แบบสอบถามความปลอดภัยแบบทันที แต่ยังแสดง *เหตุผล* ที่ทำให้แต่ละคำตอบถูกต้อง พร้อมให้คะแนนความเชื่อมั่น, การติดตามหลักฐาน, และการตรวจสอบโดยมนุษย์ในวงจร ผลลัพธ์คือ **ลดเวลาในการตอบ 30‑70 %** และ **เพิ่มความมั่นใจในการตรวจสอบอย่างมีนัยสำคัญ**

---

## ทำไมโซลูชันที่มีอยู่ยังไม่เพียงพอ

แพลตฟอร์มอัตโนมัติจำนวนมาก (รวมถึงหลายเวอร์ชันก่อนหน้าของเรา) มีความโดดเด่นเรื่อง **ความเร็ว** – พวกเขาดึงเทมเพลต, แมปนโยบาย, หรือสร้างข้อความมาตรฐาน อย่างไรก็ตาม, auditor และเจ้าหน้าที่ความปลอดภัยมักถามซ้ำ ๆ ว่า:

1. **_“คุณมาถึงคำตอบนั้นได้อย่างไร?”_**  
2. **_“เราสามารถดูหลักฐานที่สนับสนุนข้ออ้างนี้ได้หรือไม่?”_**  
3. **_“ระดับความเชื่อมั่นของคำตอบที่สร้างโดย AI คือเท่าไหร่?”_**

ระบบ LLM “กล่องดำ” แบบดั้งเดิมให้คำตอบโดยไม่มีแหล่งที่มา ทำให้ทีมปฏิบัติตามต้องตรวจสอบแต่ละบรรทัดซ้ำ การตรวจสอบด้วยตนเองนี้ทำให้การประหยัดเวลาเสียเปล่าและทำให้ความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดกลับมาอีกครั้ง

## แนะนำผู้ช่วย AI ที่อธิบายได้

**ผู้ช่วย AI ที่อธิบายได้ (E‑Coach)** คือ **ชั้นสนทนา** ที่สร้างบนศูนย์รวมแบบสอบถามของ Procurize มันผสมผสานสามความสามารถหลัก:

| ความสามารถ | สิ่งที่ทำ | ทำไมสำคัญ |
|------------|------------|------------|
| **LLM ที่สนทนา** | นำผู้ใช้ผ่านการสนทนาถาม‑ตอบทีละคำถาม, แนะนำคำตอบเป็นภาษาธรรมชาติ | ลดภาระการคิด; ผู้ใช้สามารถถามต่อว่า “ทำไม?” ได้ตลอดเวลา |
| **เครื่องดึงหลักฐาน** | ดึงข้อความนโยบายที่เกี่ยวข้องที่สุด, บันทึกการตรวจสอบ, และลิงก์เอกสารจากกราฟความรู้แบบเรียลไทม์ | รับรองหลักฐานที่ตรวจสอบได้สำหรับทุกข้ออ้าง |
| **แดชบอร์ดความสามารถอธิบายผล & ความเชื่อมั่น** | แสดงโซ่เหตุผลแบบขั้นเป็นขั้น, คะแนนความเชื่อมั่น, และข้อเสนอแนะทางเลือก | ผู้ตรวจสอบมองเห็นตรรกะที่โปร่งใส; ทีมสามารถยอมรับ, ปฏิเสธ, หรือแก้ไขได้ |

ผลลัพธ์คือ **กระบวนการทำงานที่ผสมผสาน AI กับมนุษย์ในวงจร** ที่ AI ทำหน้าที่เป็นผู้ร่วมเขียนที่มีความรู้ มากกว่าผู้เขียนเงียบ ๆ

## ภาพรวมสถาปัตยกรรม

```mermaid
graph LR
    A["ผู้ใช้ (นักวิเคราะห์ความปลอดภัย)"] --> B["ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบสนทนา"]
    B --> C["ตัวแยกวัตถุประสงค์"]
    C --> D["ตัวสร้างคำตอบ LLM"]
    D --> E["เครื่องดึงหลักฐาน"]
    E --> F["กราฟความรู้ (นโยบาย, เอกสาร)"]
    D --> G["เครื่องมืออธิบายผล"]
    G --> H["ต้นไม้เหตุผล + คะแนนความเชื่อมั่น"]
    H --> I["แดชบอร์ด (มุมมองสด)"]
    I --> A
    F --> D
```

*ป้ายกำกับทุกโหนดต้องอยู่ในเครื่องหมายอัญประกาศตามที่ Mermaid ต้องการ*

1. **ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบสนทนา** – การผสานรวมกับเว็บหรือ Slack ที่นักวิเคราะห์พิมพ์หรือพูด  
2. **ตัวแยกวัตถุประสงค์** – จำแนกคำถามที่เข้ามา (เช่น “การเข้ารหัสข้อมูลเมื่อพักค้าง?”)  
3. **ตัวสร้างคำตอบ LLM** – สร้างร่างคำตอบโดยใช้ Retrieval‑Augmented Generation (RAG)  
4. **เครื่องดึงหลักฐาน** – ค้นหากราฟความรู้ศูนย์กลางเพื่อหาอ้างอิงนโยบาย, รหัสหลักฐาน, และประวัติเวอร์ชันที่ตรงกัน  
5. **เครื่องมืออธิบายผล** – สร้าง **ต้นไม้เหตุผล**:  
   - *ขั้นตอนที่ 1*: ระบุข้อกำหนดมาตรฐาน (เช่น ISO 27001 A.10.1)  
   - *ขั้นตอนที่ 2*: ดึงเอกสารตรวจสอบล่าสุด (เช่น encryption‑key‑inventory‑v3.pdf)  
   - *ขั้นตอนที่ 3*: คำนวณคะแนนความคล้ายกันระหว่างคำถามและหลักฐาน  
6. **แดชบอร์ด** – แสดงคำตอบ, หลักฐานที่เชื่อมโยง, เปอร์เซ็นต์ความเชื่อมั่น, และปุ่ม “ทำไม?” ที่ขยายต้นไม้เหตุผล  

## เส้นทางผู้ใช้แบบขั้นตอนต่อขั้นตอน

### 1️⃣ เริ่มต้นการสนทนา

นักวิเคราะห์เปิดผู้ช่วยและถามว่า:

> “เรามีการเข้ารหัสข้อมูลเมื่อพักค้างสำหรับแพลตฟอร์ม SaaS ของเราหรือไม่?”

ระบบเสนอ **ร่างคำตอบ**:

> “ใช่. ข้อมูลลูกค้าทั้งหมดที่เก็บในฐานข้อมูลหลักของเราถูกเข้ารหัสด้วย AES‑256 GCM, จัดการโดย AWS KMS. กุญแจการเข้ารหัสจะถูกหมุนทุก 90 วัน”

### 2️⃣ ตรวจสอบหลักฐาน

ใต้ร่างคำตอบ ผู้ช่วยแสดง **เอกสารที่เชื่อมโยง**:

- **นโยบาย:** “นโยบายการเข้ารหัสข้อมูลเมื่อพักค้าง (v2.4)”
- **เอกสาร:** `aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf` (ลิงก์)
- **ร่องรอยการตรวจสอบ:** “รายการคีย์การเข้ารหัส (ตรวจสอบล่าสุด 2025‑03‑15)”

ลิงก์แต่ละรายการเปิดหน้าพรีวิว ทำให้นักวิเคราะห์ตรวจสอบรายละเอียดโดยไม่ต้องออกจากแบบสอบถาม

### 3️⃣ ตรวจสอบความเชื่อมั่นและเหตุผล

**ระดับความเชื่อมั่น** แสดง **92 %**. คลิก “ทำไม?” จะขยายต้นไม้เหตุผลที่ย่อยได้:

```
ทำไม? → 1. ตรงกับนโยบาย ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – ความคล้าย 0.98
      → 2. บันทึกการหมุนคีย์ KMS ล่าสุด – ความคล้าย 0.95
      → 3. ธงการตรวจสอบภายใน – ความคล้าย 0.90
```

หากโหนดใดมีคะแนนต่ำกว่าค่าธรรมเนียมที่กำหนด (เช่น 0.85) UI จะไฮไลท์และกระตุ้นให้นักวิเคราะห์จัดหาหลักฐานที่ขาดหายไป

### 4️⃣ การตรวจสอบโดยมนุษย์ในวงจร

นักวิเคราะห์สามารถ:

- **ยอมรับ** – คำตอบและหลักฐานจะถูกล็อคในแบบสอบถาม  
- **แก้ไข** – ปรับคำหรือแนบเอกสารเสริม  
- **ปฏิเสธ** – สร้างตั๋วให้ทีมปฏิบัติตามเพื่อรวบรวมหลักฐานที่ขาด  

การกระทำทั้งหมดจะถูกบันทึกเป็นเหตุการณ์ตรวจสอบที่ไม่สามารถแก้ไขได้ (ดู “สมุดบัญชีการปฏิบัติตาม” ด้านล่าง)

### 5️⃣ บันทึกและซิงค์

เมื่อได้รับการอนุมัติ คำตอบ, ต้นไม้เหตุผล, และหลักฐานที่เกี่ยวข้องจะถูก **บันทึก** ในคลังข้อมูลการปฏิบัติตามของ Procurize ระบบจะอัปเดตแดชบอร์ด, คะแนนความเสี่ยง, และรายงานการปฏิบัติตามโดยอัตโนมัติ

## ความสามารถอธิบายผล: จากกล่องดำสู่ผู้ช่วยที่โปร่งใส

การทำงานของ LLM แบบ “กล่องดำ” ให้เพียงสตริงเดียวเป็นผลลัพธ์ ผู้ช่วย E‑Coach เพิ่มความโปร่งใสด้วยสามชั้น:

| ชั้น | ข้อมูลที่เปิดเผย | ตัวอย่าง |
|------|-------------------|----------|
| **การแมปนโยบาย** | รหัสข้อกำหนดนโยบายที่ใช้ในการสร้างคำตอบอย่างแม่นยำ. | `ISO27001:A.10.1` |
| **ต้นกำเนิดเอกสาร** | ลิงก์โดยตรงไปยังไฟล์หลักฐานที่ควบคุมเวอร์ชัน | `s3://compliance/evidence/kms-rotation-2024-09.pdf` |
| **การให้คะแนนความเชื่อมั่น** | คะแนนความคล้ายแบบถ่วงน้ำหนักจากการดึงข้อมูล, รวมถึงความเชื่อมั่นของโมเดลเอง | `0.92 overall confidence` |

ข้อมูลเหล่านี้เปิดให้บริการผ่าน **RESTful Explainability API** ซึ่งทีมที่ปรึกษาความปลอดภัยสามารถฝังเหตุผลลงในเครื่องมือการตรวจสอบภายนอกหรือสร้าง PDF การปฏิบัติตามโดยอัตโนมัติได้

## สมุดบัญชีการปฏิบัติตาม: บันทึกการตรวจสอบที่ไม่แก้ไขได้

ทุกการโต้ตอบกับผู้ช่วยจะเขียนลงใน **สมุดบัญชีแบบเพิ่มต่อเนื่อง** (สร้างบนโครงสร้างคล้ายบล็อกเชนที่เบา) รายการบันทึกประกอบด้วย:

- เวลา (`2025‑11‑26T08:42:10Z`)  
- รหัสนักวิเคราะห์  
- รหัสคำถาม  
- แฮชของร่างคำตอบ  
- รหัสหลักฐาน  
- คะแนนความเชื่อมั่น  
- การกระทำ (ยอมรับ / แก้ไข / ปฏิเสธ)

เพราะสมุดบัญชีเป็น **ตรวจจับการปลอมแปลง**, auditor สามารถตรวจสอบว่ามีการแก้ไขหลังการอนุมัติหรือไม่ ซึ่งตอบสนองข้อกำหนดของ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) และมาตรฐานการตรวจสอบ AI ที่กำลังเกิดขึ้น

## จุดเชื่อมต่อและความสามารถขยายต่อ

| การผสานรวม | สิ่งที่ทำได้ |
|-------------|---------------|
| **CI/CD Pipelines** | เติมคำตอบแบบสอบถามโดยอัตโนมัติสำหรับการเปิดตัวใหม่; ปิดการปล่อยถ้าความเชื่อมั่นต่ำกว่าค่าที่กำหนด |
| **ระบบตั๋ว (Jira, ServiceNow)** | สร้างตั๋วแก้ไขอัตโนมัติสำหรับคำตอบที่ความเชื่อมั่นต่ำ |
| **แพลตฟอร์มความเสี่ยงของบุคคลที่สาม** | ส่งคำตอบที่อนุมัติและลิงก์หลักฐานผ่าน JSON‑API มาตรฐาน |
| **กราฟความรู้ที่กำหนดเอง** | เชื่อมต่อฐานนโยบายเฉพาะโดเมน (เช่น HIPAA, PCI‑DSS) โดยไม่ต้องเขียนโค้ด |

## ผลกระทบในโลกจริง: ตัวชี้วัดจากผู้ใช้ล่วงหน้า

| ตัวชี้วัด | ก่อนใช้ผู้ช่วย | หลังใช้ผู้ช่วย | การปรับปรุง |
|-----------|----------------|----------------|--------------|
| เวลาเฉลี่ยต่อการตอบแบบสอบถาม | 5.8 วัน | 1.9 วัน | **−67 %** |
| ความพยายามค้นหาหลักฐานด้วยมือ (ชั่วโมง) | 12 ชม. | 3 ชม. | **−75 %** |
| อัตราการพบข้อบกพร่องในการตรวจสอบเนื่องจากคำตอบไม่แม่นยำ | 8 % | 2 % | **−75 %** |
| ความพึงพอใจของนักวิเคราะห์ (NPS) | 32 | 71 | **+39 points** |

ข้อมูลเหล่านี้มาจากการทดลองใช้ผู้ช่วยในบริษัท SaaS ขนาดกลาง (≈300 พนักงาน) ที่ใช้ผู้ช่วยในรอบการตรวจสอบ **SOC 2** และ **[ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)**

## แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานผู้ช่วย AI ที่อธิบายได้

1. **จัดทำคลังหลักฐานคุณภาพสูง** – ยิ่งเอกสารมีความละเอียดและควบคุมเวอร์ชันมาก ความเชื่อมั่นก็ยิ่งสูง  
2. **กำหนดค่าธรรมเนียมความเชื่อมั่น** – ปรับให้สอดคล้องกับความเสี่ยงที่ยอมรับ (เช่น > 90 % สำหรับคำตอบที่เผยต่อสาธารณะ)  
3. **เปิดการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับคำตอบที่คะแนนต่ำ** – ใช้การสร้างตั๋วอัตโนมัติเพื่อหลีกเลี่ยงคอขวด  
4. **ตรวจสอบสมุดบัญชีเป็นระยะ** – ส่งออกรายการลงใน SIEM ของคุณเพื่อการเฝ้าติดตามการปฏิบัติตามต่อเนื่อง  
5. **ฝึกฝน LLM ด้วยภาษานโยบายของคุณ** – ปรับแต่งด้วยเอกสารนโยบายภายในเพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้องและลดการสร้างข้อมูลเท็จ  

## การพัฒนาที่คาดว่าจะเป็นในแผนงาน

- **การสกัดหลักฐานหลายโหมด** – รับข้อมูลจากภาพหน้าจอ, แผนผังสถาปัตยกรรม, และไฟล์สถานะ Terraform ด้วย LLM ที่มีความสามารถด้านภาพ  
- **การเรียนรู้แบบกระจายระหว่างผู้เช่า** – แชร์รูปแบบการให้เหตุผลที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อปรับคุณภาพคำตอบโดยไม่เปิดเผยข้อมูลเจ้าของ  
- **การรวมศูนย์การพิสูจน์ศูนย์ความรู้อศูนย์ (Zero‑Knowledge Proof)** – ยืนยันความถูกต้องของคำตอบโดยไม่เปิดเผยหลักฐานพื้นฐานต่อผู้ตรวจสอบภายนอก  
- **เรดาร์กฎระเบียบแบบไดนามิก** – ปรับคะแนนความเชื่อมั่นอัตโนมัติเมื่อกฎระเบียบใหม่ (เช่น การปฏิบัติตาม EU AI Act) มีผลต่อหลักฐานที่มีอยู่  

## การดำเนินการต่อ

หากทีมความปลอดภัยหรือกฎหมายของคุณต้องใช้ **หลายชั่วโมงต่อสัปดาห์** เพื่อค้นหาข้อกำหนดที่เหมาะสม ถึงเวลาให้พวกเขาได้รับ **ผู้ร่วมบิน AI ที่โปร่งใสและมีประสิทธิภาพ**. **ขอการสาธิต** ของผู้ช่วย AI ที่อธิบายได้วันนี้และดูว่าคุณจะลดเวลาในการตอบแบบสอบถามได้เท่าใดในขณะยังพร้อมสำหรับการตรวจสอบ