
# นโยบายเป็นโค้ดพบกับ AI: การสร้างโค้ดการปฏิบัติตามอัตโนมัติสำหรับการตอบแบบสอบถาม

ในโลก SaaS ที่เคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว **แบบสอบถามความปลอดภัย** และ **การตรวจสอบการปฏิบัติตาม** กลายเป็นประตูสู่การทำสัญญาใหม่ทุกครั้ง ทีมงานต้องใช้เวลานับชั่วโมงในการค้นหาแนวนโยบาย แปลภาษากฎหมายเป็นภาษาธรรมดา และคัดลอกคำตอบลงในพอร์ทัลของผู้จำหน่าย ส่งผลให้เกิดคอขวดที่ทำให้รอบการขายช้าและเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์

มาแนะนำ **Policy‑as‑Code (PaC)** ‑ วิธีการกำหนดการควบคุมด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามในรูปแบบที่สามารถอ่านโดยเครื่อง (YAML, JSON, HCL ฯลฯ) พร้อมกับ **โมเดลภาษาใหญ่ (LLM)** ที่พัฒนามาถึงระดับที่สามารถเข้าใจภาษากฎระเบียบที่ซับซ้อน สังเคราะห์หลักฐาน และสร้างข้อความตอบกลับในธรรมชาติที่ตอบโจทย์ผู้ตรวจสอบได้ เมื่อสองแนวคิดนี้มาบรรจบกัน จะเกิดความสามารถใหม่: **Automated Compliance‑as‑Code (CaaC)** ที่สามารถ *สร้าง* คำตอบแบบสอบถามได้ตามต้องการ พร้อมหลักฐานที่ตรวจสอบได้

ในบทความนี้เราจะ:

1. อธิบายแนวคิดหลักของ Policy‑as‑Code และทำไมจึงสำคัญต่อแบบสอบถามความปลอดภัย  
2. แสดงวิธีที่ LLM สามารถเชื่อมต่อกับคลัง PaC เพื่อผลิต **คำตอบแบบไดนามิกพร้อมตรวจสอบได้**  
3. นำเสนอการทำงานจริงโดยใช้แพลตฟอร์ม **Procurize** เป็นตัวอย่าง  
4. เน้นแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด ข้อควรระวังด้านความปลอดภัย และวิธีทำให้ระบบเชื่อถือได้  

> **TL;DR** – ด้วยการทำให้นโยบายเป็นโค้ด เปิดให้บริการผ่าน API แล้วให้ LLM ที่ผ่านการปรับจูนแปลนโยบายเหล่านั้นเป็นคำตอบแบบสอบถาม องค์กรสามารถลดระยะเวลาในการตอบจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่วินาที พร้อมรักษาความสมบูรณ์ของการปฏิบัติตาม

---

## 1. การเติบโตของ Policy‑as‑Code

### 1.1 Policy‑as‑Code คืออะไร?

Policy‑as‑Code ปฏิบัตินโยบายด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามเช่นเดียวกับที่นักพัฒนาปฏิบัติต่อโค้ดแอปพลิเคชัน:

| การจัดการนโยบายแบบดั้งเดิม | วิธีการของ Policy‑as‑Code |
|----------------------------|---------------------------|
| PDF, Word, สเปรดชีต | ไฟล์ declarative (YAML/JSON) ที่เก็บใน Git |
| การติดตามเวอร์ชันแบบสุ่ม | คอมมิต Git, รีวิว pull‑request |
| การแจกจ่ายแบบอะโฮค | พื้นที่ CI/CD อัตโนมัติ |
| ข้อความหาได้ยาก | ฟิลด์โครงสร้าง, ดัชนีค้นหาได้ |

เนื่องจากนโยบายอยู่ใน **แหล่งความจริงเพียงแห่งเดียว** การเปลี่ยนแปลงใด ๆ จะกระตุ้น pipeline อัตโนมัติที่ตรวจสอบไวยากรณ์ รัน unit test และอัปเดตระบบที่เชื่อมต่อ (เช่น security gates ของ CI/CD, แดชบอร์ดการปฏิบัติตาม)

### 1.2 ทำไม PaC ถึงมีผลโดยตรงต่อแบบสอบถาม

แบบสอบถามความปลอดภัยมักถามคำถามเช่น:

> “อธิบายวิธีที่คุณปกป้องข้อมูลที่เก็บอยู่และให้หลักฐานการหมุนคีย์การเข้ารหัส”

ถ้านโยบายพื้นฐานถูกกำหนดเป็นโค้ด:

```yaml
controls:
  data-at-rest:
    encryption: true
    algorithm: "AES‑256-GCM"
    key_rotation:
      interval_days: 90
      procedure: "Automated rotation via KMS"
evidence:
  - type: "config"
    source: "aws:kms:key-rotation"
    last_verified: "2025-09-30"
```

เครื่องมือสามารถ **ดึง** ฟิลด์ที่เกี่ยวข้อง แปลงเป็นข้อความธรรมชาติ และแนบไฟล์หลักฐานที่อ้างอิง – ทั้งหมดโดยไม่ต้องให้มนุษย์พิมพ์คำใดเลย

---

## 2. โมเดลภาษาใหญ่เป็นเครื่องแปล

### 2.1 จากโค้ดสู่ภาษาธรรมชาติ

LLM มีความเชี่ยวชาญในการ **สร้างข้อความ** แต่ต้องมีบริบทที่เชื่อถือได้เพื่อป้องกันการ hallucination การป้อน **payload นโยบายที่มีโครงสร้าง** พร้อม **เทมเพลตคำถาม** ทำให้ได้การแมปแบบกำหนดได้

**รูปแบบ Prompt** (ง่าย ๆ):

```
You are a compliance assistant. Convert the following policy fragment into a concise answer for the question: "<question>". Provide any referenced evidence IDs.
Policy:
<YAML block>
```

เมื่อ LLM ได้รับบริบทนี้ จะไม่คาดเดา แต่ **สะท้อน** ข้อมูลที่มีอยู่ในคลังแล้ว

### 2.2 การปรับจูนเพื่อความแม่นยำด้านโดเมน

LLM ทั่วไป (เช่น GPT‑4) มีความรู้กว้างขวางแต่บางครั้งอาจให้คำตอบคลุมเครือ การ **ปรับจูน** ด้วยคอร์ปัสที่คัดสรรจากประวัติการตอบแบบสอบถามและแนวทางภายในองค์กร ทำให้ได้:

* โทนที่สอดคล้อง (เป็นทางการ, ระมัดระวังความเสี่ยง)  
* คำศัพท์เฉพาะด้านการปฏิบัติตาม (เช่น “SOC 2” – ดู [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), “ISO 27001” – ดู [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) / [ISO/IEC 27001 Information Security Management](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html))  
* ลดจำนวน token ที่ใช้ ลดค่า inference

### 2.3 การป้องกันและ Retrieval Augmented Generation (RAG)

เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ เราใช้ **RAG** ร่วมกับ LLM:

1. **Retriever** ดึง snippet นโยบายที่ตรงจากคลัง PaC  
2. **Generator** (LLM) รับ snippet + คำถามเป็นอินพุต  
3. **Post‑processor** ตรวจสอบว่าทุก evidence ID ที่อ้างอิงมีอยู่ใน store  

หากตรวจพบความไม่ตรงกัน ระบบจะทำเครื่องหมายให้ผู้ตรวจสอบตรวจทวนโดยอัตณะ

---

## 3. กระบวนการทำงานแบบ End‑to‑End บน Procurize

ด้านล่างเป็นภาพรวมระดับสูงของการผสาน PaC กับ LLM ใน **Procurize** เพื่อให้ได้ **คำตอบแบบสอบถามที่สร้างโดยอัตโนมัติแบบเรียลไทม์**

```mermaid
flowchart TD
    A["Policy‑as‑Code Repository (Git)"] --> B["Change Detection Service"]
    B --> C["Policy Indexer (Elasticsearch)"]
    C --> D["Retriever (RAG)"]
    D --> E["LLM Engine (Fine‑tuned)"]
    E --> F["Answer Formatter"]
    F --> G["Questionnaire UI (Procurize)"]
    G --> H["Human Review & Publish"]
    H --> I["Audit Log & Traceability"]
    I --> A
```

### ขั้นตอนที่ทำงานอย่างละเอียด

| ขั้นตอน | การกระทำ | เทคโนโลยี |
|--------|----------|-----------|
| **1** | ทีมรักษาความปลอดภัยอัพเดทไฟล์นโยบายใน Git | Git, CI pipeline |
| **2** | Service ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงและทำการ re‑index นโยบาย | Webhook, Elasticsearch |
| **3** | เมื่อแบบสอบถามจากผู้ขายเข้ามา UI แสดงคำถามที่เกี่ยวข้อง | Dashboard ของ Procurize |
| **4** | Retriever ค้นหา snippet นโยบายที่ตรง | RAG Retrieval |
| **5** | LLM รับ snippet + prompt แล้วสร้าง Draft Answer | OpenAI / Azure OpenAI |
| **6** | Answer Formatter เพิ่ม markdown, แนบลิงก์ evidence, จัดรูปแบบตามพอร์ทัล | Microservice Node.js |
| **7** | เจ้าของความปลอดภัยตรวจทวนคำตอบ (หรือ auto‑approve ถ้า confidence สูง) | UI Review Modal |
| **8** | คำตอบสุดท้ายส่งไปยังพอร์ทัลผู้ขาย; บันทึก audit log ที่ไม่สามารถแก้ไขได้ | Procurement API, Log แบบ Blockchain‑like |
| **9** | Audit log เชื่อมกลับไปยัง Repository เพื่อให้ traceability |  |

วงจรทั้งหมดสามารถทำให้เสร็จ **ภายในต่ำกว่า 10 วินาที** สำหรับคำถามทั่วไป ซึ่งต่างจากการใช้มนุษย์ที่ต้องใช้ 2‑4 ชั่วโมงในการค้นหา, เขียน, และตรวจสอบ

---

## 4. การสร้าง Pipeline CaaC ของคุณเอง

ต่อไปนี้เป็นแนวทางปฏิบัติสำหรับทีมที่ต้องการทำซ้ำรูปแบบนี้

### 4.1 นิยาม Schema ของนโยบาย

เริ่มต้นด้วย **JSON Schema** ที่ครอบคลุมฟิลด์ที่ต้องการ:

```json
{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "Compliance Control",
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": { "type": "string" },
    "category": { "type": "string" },
    "description": { "type": "string" },
    "evidence": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "type": { "type": "string" },
          "source": { "type": "string" },
          "last_verified": { "type": "string", "format": "date" }
        },
        "required": ["type", "source"]
      }
    }
  },
  "required": ["id", "category", "description"]
}
```

ใช้ขั้นตอน CI เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของไฟล์นโยบายทุกไฟล์ (เช่น `ajv-cli`)

### 4.2 ตั้งค่า Retrieval

- ทำการ Index ไฟล์ YAML/JSON ลงใน **Elasticsearch** หรือ **OpenSearch**  
- ใช้ **BM25** หรือ **dense vector embeddings** (จาก Sentence‑Transformer) เพื่อแมชชิ่งตามความหมาย  

### 4.3 ปรับจูน LLM

1. ส่งออก Q&A คู่จากประวัติการตอบแบบสอบถาม (รวม evidence IDs)  
2. แปลงเป็นรูปแบบ `prompt‑completion` ที่ผู้ให้บริการ LLM ต้องการ  
3. ทำ **supervised fine‑tuning** (`v1/fine-tunes` ของ OpenAI หรือ deployment ของ Azure)  
4. ประเมินด้วย **BLEU** และโดยสำคัญการตรวจทานจากมนุษย์เพื่อความสอดคล้องกับกฎระเบียบ  

### 4.4 การทำ Guardrails

- **คะแนนความเชื่อมั่น**: ส่งคืน top‑k token probabilities; auto‑approve เฉพาะเมื่อคะแนน > 0.9  
- **การตรวจสอบ Evidence**: Post‑processor ตรวจว่า evidence ID ที่อ้างอิงมีอยู่ใน store (SQL/NoSQL)  
- **การป้องกัน Prompt Injection**: ทำ sanitization ข้อความที่ผู้ใช้ให้ก่อนต่อเข้ากับ prompt  

### 4.5 ผสานกับ Procurize

Procurize มี webhook สำหรับรับแบบสอบถามใหม่ เชื่อมต่อ webhook นั้นกับ **serverless function** (AWS Lambda, Azure Functions) ที่รัน pipeline ที่อธิบายในส่วน 3

---

## 5. ประโยชน์, ความเสี่ยง, และวิธีลดผลกระทบ

| ประโยชน์ | คำอธิบาย |
|----------|----------|
| **ความเร็ว** | คำตอบสร้างในไม่กี่วินาที ลดระยะเวลาวนขายอย่างมหาศาล |
| **ความสอดคล้อง** | แหล่งความจริงเดียวทำให้ข้อความตอบสม่ำเสมอทุกครั้ง |
| **การตรวจสอบ** | ทุกคำตอบเชื่อมโยงกับ ID นโยบายและ hash ของ evidence เพื่อตอบโจทย์ผู้ตรวจสอบ |
| **ความสามารถขยาย** | การเปลี่ยนแปลงนโยบายหนึ่งครั้งจะอัปเดตทุกแบบสอบถามที่ค้างอยู่โดยอัตโนมัติ |

| ความเสี่ยง | วิธีลดผลกระทบ |
|------------|----------------|
| **Hallucination ของโมเดล** | ใช้ RAG และบังคับตรวจสอบ evidence ก่อนเผยแพร่ |
| **Evidence ที่ล้าสมัย** | ตั้ง cron job เพื่อตรวจสอบอายุของ evidence (>30 วัน) แล้วทำ flag |
| **การเข้าถึงไม่เหมาะสม** | เก็บ repo นโยบายในระบบ IAM ที่จำกัดสิทธิ์การคอมมิต |
| **การเปลี่ยนแปลงโมเดล (Model Drift)** | ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลอย่างสม่ำเสมอด้วยชุดทดสอบใหม่ |

---

## 6. ผลกระทบจริง – กรณีศึกษาอย่างรวดเร็ว

**บริษัท:** SyncCloud (แพลตฟอร์ม SaaS วิเคราะห์ข้อมูลระดับกลาง)  
**ก่อนใช้ CaaC:** เวลาเฉลี่ยในการตอบแบบสอบถาม 4 วัน, มีการทำงานซ้ำ 30 % เนื่องจากข้อความไม่สอดคล้อง  
**หลังใช้ CaaC:** เวลาเฉลี่ย 15 นาที, การทำงานซ้ำ 0 %, audit log แสดง traceability 100 %  
**ตัวชี้วัดสำคัญ:**  

- **เวลาที่ประหยัด:** ~2 ชั่วโมงต่อ analyst ต่อสัปดาห์  
- **ความเร็วในการปิดดีล:** เพิ่ม 12 % ในอัตราการปิดดีลที่สำเร็จ  
- **คะแนนการปฏิบัติตาม:** จาก “ปานกลาง” ขึ้นเป็น “สูง” ในการประเมินของบุคคลที่สาม  

การเปลี่ยนแปลงทำได้โดยการแปลงเอกสารนโยบาย 150 รายการเป็น PaC, ปรับจูน LLM ขนาด 6 B พารามิเตอร์ด้วย Q&A ประวัติ 2 k รายการ, แล้วเชื่อม pipeline นี้กับ UI ของ Procurize

---

## 7. แนวทางในอนาคต

1. **การจัดการ Evidence แบบ Zero‑Trust** – ผสาน CaaC กับการบันทึกบน blockchain เพื่อให้หลักฐานมีความไม่สามารถแก้ไขได้  
2. **การสนับสนุนหลายภาษา** – ขยายการฝึกโมเดลเพื่อรองรับการแปลกฎหมาย **GDPR** – ดู [GDPR](https://gdpr.eu/), **CCPA** – ดู [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) และ **CPRA** – ดู [CPRA](https://thecpra.org/), รวมถึงกฎหมายอธิปไตยข้อมูลที่กำลังเกิดขึ้นใหม่  
3. **Policy ที่เรียนรู้และปรับปรุงอัตโนมัติ** – ใช้ reinforcement learning ที่โมเดลรับ feedback จากผู้ตรวจสอบและเสนอการปรับปรุงนโยบายโดยอัตโนมัติ  

แนวโน้มเหล่านี้จะทำให้ CaaC ก้าวจาก **เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ** ไปสู่ **ระบบปฏิบัติตามเชิงกลยุทธ์** ที่ช่วยกำหนดทิศทางด้านความปลอดภัยขององค์กร

---

## 8. เช็คลิสต์เริ่มต้น

- [ ] กำหนดและ version‑control schema ของ Policy‑as‑Code  
- [ ] เติมคลังด้วยนโยบายและเมตาดาต้า evidence ทั้งหมด  
- [ ] ตั้งบริการดึงข้อมูล (Elasticsearch/OpenSearch)  
- [ ] รวบรวม Q&A ประวัติและทำการ fine‑tune LLM  
- [ ] สร้าง wrapper ที่คำนวณ confidence score และตรวจสอบ evidence  
- [ ] ผสาน pipeline กับแพลตฟอร์มแบบสอบถามของคุณ (เช่น Procurize)  
- [ ] ทดลองกับแบบสอบถามความเสี่ยงต่ำและปรับปรุงตามผลตอบรับ  

ทำตามเช็คลิสต์นี้ จะช่วยองค์กรของคุณก้าวจาก **การทำงานแบบตอบสนองด้วยมือ** ไปสู่ **การปฏิบัติตามอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI**  

---

## แหล่งอ้างอิงหลักการและมาตรฐาน (ลิงก์เพื่อเข้าถึงอย่างรวดเร็ว)

- **SOC 2** – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)  
- **ISO 27001** – [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) & [ISO/IEC 27001 Information Security Management](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)  
- **GDPR** – [GDPR](https://gdpr.eu/)  
- **HIPAA** – [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html)  
- **NIST CSF** – [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- **DPAs** – [DPAs](https://www.dpocentre.com/what-is-a-dpa-and-why-do-you-need-one/)  
- **Cloud Security Alliance STAR** – [Cloud Security Alliance STAR](https://cloudsecurityalliance.org/star/)  
- **PCI‑DSS** – [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)  
- **CCPA** – [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)  
- **CPRA** – [CPRA](https://thecpra.org/)  
- **Gartner Security Automation Trends** – [Gartner Security Automation Trends](https://www.gartner.com/en/documents/5202463)  
- **Gartner Sales Cycle Benchmarks** – [Gartner Sales Cycle Benchmarks](https://www.gartner.com/en/sales)  
- **MITRE AI Security** – [MITRE AI Security](https://www.mitre.org/)  
- **EU AI Act Compliance** – [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)  
- **SLAs** – [SLAs](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)  
- **NYDFS** – [NYDFS](https://www.dfs.ny.gov/industry_guidance/cybersecurity)  
- **DORA** – [DORA](https://www.eiopa.europa.eu/digital-operational-resilience-act-dora_en)  
- **BBB Trust Seal** – [BBB Trust Seal](https://www.bbb.org/)  
- **Google Trust & Safety** – [Google Trust & Safety](https://safety.google/)  
- **FedRAMP** – [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/)  
- **CISA Cybersecurity Best Practices** – [CISA Cybersecurity Best Practices](https://www.cisa.gov/topics/cybersecurity-best-practices)  
- **EU Cloud Code of Conduct** – [EU Cloud Code of Conduct](https://eucoc.cloud/en/home)