
# การสกัดหลักฐานแบบ Zero‑Touch ด้วย Document AI เพื่อการทำแบบสอบถามอัตโนมัติอย่างปลอดภัย

## บทนำ

แบบสอบถามด้านความปลอดภัย—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), ข้อตกลงการประมวลผลข้อมูล GDPR, การประเมินความเสี่ยงของผู้ขาย—ได้กลายเป็นคอขวดสำหรับบริษัท SaaS ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ทีมงานใช้ **30 % ถึง 50 %** ของเวลาวิศวกรความปลอดภัยเพื่อค้นหาหลักฐานที่ถูกต้อง, คัดลอกลงในแบบสอบถาม, และยืนยันความเกี่ยวข้องด้วยตนเอง  

**การสกัดหลักฐานแบบ Zero‑Touch** ขจัดวงจร “ค้นหา‑คัดลอก‑วาง” แบบแมนนวลโดยให้เครื่องยนต์ **Document AI** รับเข้าเอกสารปฏิบัติตามข้อกำหนดทั้งหมด, เข้าใจความหมาย, และเปิดเผยกราฟหลักฐานที่อ่านได้โดยเครื่องซึ่งสามารถสืบค้นแบบเรียลไทม์ เมื่อผสานกับชั้นตอบรับที่คัดสรรด้วย LLM (เช่น Procurize AI) ชีวิตของแบบสอบถาม—from การรับเข้าไปจนถึงการให้คำตอบ—จะกลายเป็นแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ, audit‑able, และอัพเดตทันที

บทความนี้จะอธิบาย:

1. สถาปัตยกรรมหลักของ pipeline การสกัดหลักฐานแบบ Zero‑Touch  
2. เทคนิค AI สำคัญ (OCR, transformer ที่รับรู้ layout, การแท็กเชิงความหมาย, การเชื่อมโยงข้ามเอกสาร)  
3. วิธีเพิ่มการตรวจสอบ (ลายเซ็นดิจิทัล, provenance บน hash)  
4. รูปแบบการบูรณาการกับศูนย์ปฏิบัติตามที่มีอยู่  
5. ตัวเลขประสิทธิภาพจากโลกจริงและคำแนะนำปฏิบัติที่ดีที่สุด  

> **ข้อสรุป:** การลงทุนในชั้นหลักฐานที่ขับเคลื่อนด้วย Document‑AI สามารถลดระยะเวลาการตอบแบบสอบถามจาก **หลายสัปดาห์เป็นหลายนาที**, พร้อมกับสร้าง **เส้นทางหลักฐานระดับ audit** ที่ผู้กำกับดูแลเชื่อถือได้

---

## 1. ทำไมการจัดการหลักฐานแบบเดิมจึงล้มเหลว

| จุดเจ็บป่วย | กระบวนการแมนนวล | ต้นทุนแฝง |
|------------|----------------|-------------|
| **การค้นหา** | ค้นหาในไฟล์แชร์, อีเมล, ไลบรารี SharePoint | 8–12 ชั่วโมงต่อรอบการตรวจสอบ |
| **การควบคุมเวอร์ชัน** | คาดเดา; มักมี PDF เก่า circulate | ช่องว่างการปฏิบัติตาม, ทำงานซ้ำ |
| **การแมปเชิงบริบท** | นักวิเคราะห์มนุษย์แมป “policy‑X” ไปยัง “question‑Y” | คำตอบไม่สอดคล้อง, ข้อควบคุมพลาด |
| **การตรวจสอบ** | พึ่งการตรวจสอบด้วยตาเปล่าของลายเซ็น | ความเสี่ยงการปลอมแปลงสูง |

ความไม่ 효율เหล่านี้เกิดจากการมองหลักฐานเป็น **เอกสารคงที่** แทนที่จะเป็น **วัตถุความรู้ที่มีโครงสร้าง** การเปลี่ยนเป็น knowledge graph คือก้าวแรกสู่การอัตโนมัติแบบ Zero‑Touch

---

## 2. แผนภาพสถาปัตยกรรม

ด้านล่างเป็นภาพ Mermaid ที่แสดงกระบวนการทั้งหมดของเครื่องสกัดหลักฐานแบบ Zero‑Touch

```mermaid
graph LR
    A["Document Ingestion Service"] --> B["OCR & Layout Engine"]
    B --> C["Semantic Entity Extractor"]
    C --> D["Evidence Knowledge Graph"]
    D --> E["Verification Layer"]
    E --> F["LLM Orchestrator"]
    F --> G["Questionnaire UI / API"]
    subgraph Storage
        D
        E
    end
```

**ส่วนประกอบสำคัญอธิบายเพิ่มเติม:**

| ส่วนประกอบ | บทบาท | เทคโนโลยีหลัก |
|-----------|------|-----------|
| **Document Ingestion Service** | ดึง PDF, DOCX, รูปภาพ, ไดอะแกรมจากที่เก็บไฟล์, pipeline CI/CD หรือการอัปโหลดของผู้ใช้ | Apache NiFi, AWS S3 EventBridge |
| **OCR & Layout Engine** | แปลงภาพเป็นข้อความที่ค้นหาได้, รักษาโครงสร้างลำดับชั้น (ตาราง, หัวข้อ) | Tesseract 5 + Layout‑LM, Google Document AI |
| **Semantic Entity Extractor** | ระบุ policy, control, ชื่อผู้ขาย, วันที่, ลายเซ็น; สร้าง embedding สำหรับการแมตช์ต่อไป | Layout‑aware Transformers (เช่น LayoutLMv3), Sentence‑BERT |
| **Evidence Knowledge Graph** | เก็บแต่ละศิลปวัตถุเป็นโหนดพร้อมแอตทริบิวท์ (ประเภท, เวอร์ชัน, hash, การแมปกับ compliance) | Neo4j, GraphQL‑lite |
| **Verification Layer** | แนบลายเซ็นดิจิทัล, คำนวณ hash SHA‑256, เก็บหลักฐานไม่เปลี่ยนแปลงใน ledger บล็อกเชนหรือที่จัดเก็บแบบ WORM | Hyperledger Fabric, AWS QLDB |
| **LLM Orchestrator** | ดึงโหนดหลักฐานที่เกี่ยวข้อง, ประกอบคำตอบเชิงบรรยาย, ทำการอ้างอิงรูปแบบ citation | OpenAI GPT‑4o, LangChain, Retrieval‑Augmented Generation |
| **Questionnaire UI / API** | หน้า UI สำหรับทีมความปลอดภัย, พอร์ทัลผู้ขาย, หรือการเรียก API อัตโนมัติ | React, FastAPI, OpenAPI spec |

---

## 3. การสำรวจเชิงลึก: จาก PDF ไปยัง Knowledge Graph

### 3.1 OCR + การรับรู้ Layout

OCR ปกติทำให้เราสูญเสีย **ตรรกะตาราง** ที่จำเป็นต่อการแมป “Control ID” กับ “Implementation Detail” Layout‑LM โมเดลจะรับ token ที่เป็นภาพและตำแหน่งเพื่อคงโครงสร้างเอกสารเดิม

```python
from transformers import LayoutLMv3Processor, LayoutLMv3ForTokenClassification

processor = LayoutLMv3Processor.from_pretrained("microsoft/layoutlmv3-base")
model = LayoutLMv3ForTokenClassification.from_pretrained("custom/evidence-ner")
inputs = processor(images, documents, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
```

โมเดลจะให้แท็กเอนทิตี เช่น `B-POLICY`, `I-POLICY`, `B-CONTROL`, `B-SIGNATURE` การฝึกด้วยชุดข้อมูล compliance (รายงาน SOC 2, ภาคผนวก ISO 27001, ข้อกำหนดสัญญา) ทำให้ได้ **F1 > 0.92** บน PDF ที่ไม่เคยเห็น

### 3.2 การแท็กเชิงความหมาย & embedding

เอนทิตีที่สกัดออกจะถูกเวคเตอร์ไลซ์ด้วย Sentence‑BERT ที่ปรับแต่งเฉพาะเพื่อจับความหมายด้านกฎระเบียบ เวคเตอร์เหล่านี้จะถูกเก็บในกราฟเป็นคุณสมบัติเวคเตอร์ เพื่อให้ทำ **การค้นหา nearest‑neighbor แบบประมาณ** เมื่อต้องการหลักฐานเช่น “Provide evidence of data‑at‑rest encryption”

```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
vector = embedder.encode("AES‑256 encryption for all storage volumes")
```

### 3.3 การสร้างกราฟ

```cypher
MERGE (e:Evidence {id: $doc_hash})
SET e.title = $title,
    e.type = $type,
    e.version = $version,
    e.embedding = $embedding,
    e.createdAt = timestamp()
WITH e
UNWIND $mappings AS map
MATCH (c:Control {id: map.control_id})
MERGE (e)-[:PROVES]->(c);
```

โหนด `Evidence` จะลิงก์ไปยังโหนด `Control` ที่มันสนับสนุนด้วยความสัมพันธ์ `PROVES` ทำให้สามารถเดินทางจากคำถามไปยังศิลปวัตถุที่สนับสนุนได้โดยทันที

---

## 4. การตรวจสอบและ provenance ที่ไม่เปลี่ยนแปลง

การตรวจสอบ audit ต้องการ **ความสามารถในการพิสูจน์** หลังจาก ingest แล้ว:

1. **สร้าง hash** – คำนวณ SHA‑256 ของไฟล์ไบนารีดั้งเดิม  
2. **ลายเซ็นดิจิทัล** – ผู้บริหารความปลอดภัยเซ็น hash ด้วยใบรับรอง X.509  
3. **บันทึกลง ledger** – เก็บ `{hash, signature, timestamp}` บน ledger ที่ทนต่อการปลอมแปลง  

```javascript
const crypto = require('crypto');
const hash = crypto.createHash('sha256').update(fileBuffer).digest('hex');
// Sign with private key (PKCS#12)
```

ขณะสร้างคำตอบ LLM จะดึง proof จาก ledger แล้วใส่บล็อก citation:

```
Evidence: Policy‑A.pdf (SHA‑256: 3f5a…c8e2) – Signed by CFO, 2025‑10‑12
```

ผู้ตรวจสอบสามารถตรวจสอบ hash กับไฟล์ที่อัปโหลด เพื่อรับประกันว่า **ไม่มีการแก้ไข** หลักฐานใดเลย

---

## 5. การสร้างคำตอบด้วย LLM‑Orchestrated

LLM จะได้รับ **prompt เชิงโครงสร้าง** ที่ประกอบด้วย:

- ข้อความของแบบสอบถาม  
- รายการ Evidence IDs ที่ถูกดึงมาด้วยความคล้ายคลึงเวคเตอร์  
- metadata การตรวจสอบ  

```markdown
**Question:** "Describe your incident‑response process for data‑breach events."
**Evidence Candidates:**
1. Incident_Response_Playbook.pdf (Control: IR‑01)
2. Run‑Book_2025.docx (Control: IR‑02)
**Verification:** All files signed and hash‑verified.
```

โดยใช้ **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** โมเดลจะสร้างคำตอบสั้นและแทรก citation อัตโนมัติ สิ่งนี้ทำให้ได้:

- **ความแม่นยำ** (คำตอบอิงกับเอกสารที่ตรวจสอบแล้ว)  
- **ความสอดคล้อง** (ใช้หลักฐานเดียวกันในหลายคำถาม)  
- **ความรวดเร็ว** ( latency < 1 วินาทีต่อคำถาม)

---

## 6. รูปแบบการบูรณาการ

| รูปแบบการบูรณาการ | วิธีทำ | ประโยชน์ |
|---------------------|--------|----------|
| **เกต compliance ใน CI/CD** | ขั้นตอน pipeline รันบริการ ingest ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลง policy ใน commit | กราฟอัปเดตทันที, ไม่เกิด drift |
| **Hook ระบบ ticket** | เมื่อ ticket แบบสอบถามใหม่สร้าง, ระบบเรียก API ของ LLM Orchestrator | ตอบ ticket อัตโนมัติ, ลดการคัดกรองมนุษย์ |
| **SDK พอร์ทัลผู้ขาย** | เปิด endpoint `/evidence/{controlId}` ให้ผู้ขายดึง hash ของหลักฐานแบบเรียลไทม์ | ความโปร่งใส, เร่งการ onboard ผู้ขาย |

ทุกการบูรณาการอาศัยสัญญา OpenAPI ทำให้โซลูชันเป็นภาษาที่ไม่ขึ้นกับภาษาโปรแกรมใด ๆ  

---

## 7. ผลกระทบจากโลกจริง: ตัวเลขจากการทดลอง

| ตัวชี้วัด | ก่อน Zero‑Touch | หลังการใช้งาน |
|----------|----------------|----------------|
| เวลาเฉลี่ยในการค้นหาหลักฐาน | 4 ชั่วโมงต่อแบบสอบถาม | 5 นาที (ดึงอัตโนมัติ) |
| แรงงานแก้ไขด้วยมือ | 12 ชั่วโมงต่อการตรวจสอบ | < 30 นาที (สร้างโดย LLM) |
| การไม่ตรงของเวอร์ชันหลักฐาน | 18 % ของคำตอบ | 0 % (ตรวจสอบด้วย hash) |
| คะแนนความเชื่อมั่นของผู้ตรวจสอบ (1‑10) | 6 | 9 |
| การลดต้นทุน (FTE) | 2.1 FTE ต่อไตรมาส | 0.3 FTE ต่อไตรมาส |

การทดลองทำกับ **การตรวจสอบ SOC 2 Type II** 3 ครั้งและ **ISO 27001** ภายใน 2 ครั้งของ SaaS แพลตฟอร์มที่มีเอกสารนโยบายกว่า 200 ฉบับ กราฟหลักฐานเติบโตเป็น **12 k โหนด** ขณะเดียวกัน latency การสืบค้นคงที่ที่ **< 150 มิลลิวินาที** ต่อ query

---

## 8. รายการตรวจสอบแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด

1. **ตั้งชื่อมาตรฐาน** – ใช้สคีม่าเดียว (`<type>_<system>_<date>.pdf`)  
2. **ล็อกเวอร์ชันไฟล์** – เก็บ snapshot ไว้ในที่จัดเก็บแบบ WORM  
3. **ศูนย์ลายเซ็น** – จัดการคีย์ส่วนตัวใน HSM  
4. **ฝึกโมเดล NER อย่างต่อเนื่อง** – รี‑เทรนด้วย policy ใหม่เพื่อจับคำศัพท์ที่เปลี่ยนแปลง  
5. **ตรวจสอบสุขภาพกราฟ** – ตั้งการแจ้งเตือนเมื่อมีโหนดหลักฐานที่ไม่มี edge ไปยัง control  
6. **ตรวจสอบ ledger อย่างสม่ำเสมอ** – ทำ audit ไตรมาสเพื่อตรวจสอบ hash กับไฟล์ต้นฉบับ  

---

## 9. แนวทางในอนาคต

- **หลักฐานแบบมัลติมีเดีย** – ขยาย pipeline ให้รับ screenshot, diagram สถาปัตยกรรม, และวิดีโอ walkthrough ด้วย vision‑LLM  
- **การเรียนรู้แบบส่วนกลาง (Federated Learning)** – ให้หลายองค์กรแชร์ embedding ของเอนทิตีโดยไม่เปิดเผยเนื้อหา เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของ NER  
- **ควบคุมอัตโนมัติ** – สร้าง workflow ที่ทำการอัปเดต policy โดยอัตโนมัติเมื่อกราฟตรวจพบว่าควบคุมใหม่ไม่มีหลักฐาน  

การพัฒนาเหล่านี้จะเปลี่ยนการสกัดหลักฐานแบบ Zero‑Touchจาก **เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ** เป็น **เอนจิน compliance แบบไดนามิก** ที่เติบโตพร้อมกับกฎระเบียบใหม่ ๆ

---

## สรุป

การสกัดหลักฐานแบบ Zero‑Touch แปลงคอขวดด้าน compliance ให้เป็น **workflow ที่ต่อเนื่อง, audit‑able, และขับเคลื่อนด้วย AI** การแปลงเอกสารคงที่ให้เป็น knowledge graph ที่เชื่อมโยงอย่างละเอียด, ตรวจสอบความถูกต้องด้วยลายเซ็นดิจิทัล, และผสานกับ LLM orchestrator ทำให้บริษัทสามารถ:

- ตอบแบบสอบถามด้านความปลอดภัย **ในระดับนาที** แทนวันหรือสัปดาห์  
- ให้หลักฐาน **ไม่อาจปลอมแปลง** ที่ผู้ตรวจสอบยอมรับได้  
- ลดแรงงานแมนนวล, ปล่อยให้ทีม security มุ่งที่การลดความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์  

การนำ Document AI มาใช้ในการจัดการหลักฐานจึงไม่ใช่แค่ “nice‑to‑have” อีกต่อไป – มันกำลังกลายเป็น **มาตรฐานอุตสาหกรรม** สำหรับผู้ให้บริการ SaaS ที่ต้องการคงความได้เปรียบในปี 2025 และต่อไป

---

## ดูเพิ่มเติม

- ทำความเข้าใจ Retrieval‑Augmented Generation สำหรับ compliance [(ลิ้งค์)](https://arxiv.org/abs/2302.00784)  
- Hyperledger Fabric: สร้าง immutable evidence ledgers [(ลิ้งค์)](https://www.hyperledger.org/use/fabric)  
- LayoutLMv3: การทำความเข้าใจเอกสารด้วย Vision‑Language Transformers [(ลิ้งค์)](https://arxiv.org/abs/2204.08387)