AI for Business · Custom AI Solutions
รับพัฒนาระบบ AI สำหรับองค์กร
เปลี่ยนข้อมูล เอกสาร และขั้นตอนทำงานที่กระจัดกระจายให้เป็นระบบ AI ที่ทีมงานใช้ได้จริง ตั้งแต่ AI Knowledge Base, Document AI, AI Reporting และ AI Agent ไปจนถึงการเชื่อม AI เข้ากับ ERP, CRM, เว็บไซต์ และฐานข้อมูลเดิมขององค์กร
Siam Webdesign เริ่มจากการวิเคราะห์ Workflow และปัญหาของธุรกิจ ก่อนเลือกเทคโนโลยีและออกแบบขอบเขต AI ที่เหมาะสม ไม่บังคับให้เปลี่ยนระบบทั้งหมด และสามารถเริ่มจากหนึ่ง Use Case ที่วัดผลได้ก่อนขยายไปยังส่วนอื่น
เริ่มจากปัญหาธุรกิจ ไม่ใช่เริ่มจากคำว่า AI
AI ช่วยองค์กรลดงานซ้ำและใช้ข้อมูลได้เร็วขึ้นอย่างไร
ค้นข้อมูลและเอกสารไม่เจอ
สร้าง AI Knowledge Base ให้พนักงานถามข้อมูลจากคู่มือ SOP นโยบาย เอกสารโครงการ และฐานความรู้ของบริษัท พร้อมแสดงแหล่งอ้างอิงของคำตอบ
เสียเวลาคีย์เอกสารซ้ำ
ใช้ Document AI และ OCR อ่านใบเสร็จ ใบกำกับภาษี ใบเสนอราคา PDF รูปภาพ และไฟล์ Excel ก่อนส่งข้อมูลให้ผู้ใช้งานตรวจสอบและอนุมัติ
ผู้บริหารรอรายงานนาน
เชื่อม AI กับ ERP หรือฐานข้อมูล เพื่อถามยอดขาย สต๊อก ต้นทุน ลูกหนี้ และ KPI ด้วยภาษาปกติ พร้อมสรุปประเด็นที่ควรดำเนินการ
ขั้นตอนทำงานหลายระบบ
พัฒนา AI Agent และ Workflow Automation เพื่อรับข้อมูล ตรวจเงื่อนไข เตรียมรายการ และส่งต่อไปยังผู้รับผิดชอบ โดยกำหนดจุดยืนยันก่อนดำเนินการสำคัญ
AI Solutions
บริการพัฒนาระบบ AI สำหรับองค์กร
AI Knowledge Base และ RAG
ระบบถามตอบจากข้อมูลภายในองค์กร กำหนดแหล่งข้อมูล สิทธิ์ผู้ใช้ และการอ้างอิงเอกสาร เหมาะกับคู่มือพนักงาน ฝ่ายบริการ และงานที่ต้องค้นข้อมูลจำนวนมาก
Document AI และ OCR
อ่านและแยกข้อมูลจากใบเสร็จ ใบกำกับภาษี ใบสั่งซื้อ สัญญา รูปถ่าย และ PDF พร้อม Validation ก่อนบันทึกเข้าระบบ
AI Reporting และ Data Assistant
ให้ผู้บริหารถามข้อมูลจากฐานข้อมูลจริงด้วยภาษาไทย สร้างตาราง กราฟ สรุป KPI และแจ้งรายการผิดปกติที่ควรตรวจสอบ
AI Agent และ Workflow Automation
ช่วยเตรียมใบเสนอราคา เปิดงาน ตรวจเอกสาร สรุปอีเมล แจ้งเตือน และส่งรายการเข้าสู่ขั้นตอนอนุมัติ โดยควบคุมสิทธิ์และขอบเขตคำสั่งได้
AI Chatbot เชื่อม ERP และ CRM
สั่งงานและค้นข้อมูลจากระบบธุรกิจผ่านหน้าสนทนาเดียว รองรับงานขาย จัดซื้อ สต๊อก บริการลูกค้า และรายงานผู้บริหาร
Custom AI Integration
เชื่อม AI กับ ERP, CRM, Accounting, E-commerce, Google Workspace, LINE, Microsoft Teams, API และฐานข้อมูลเฉพาะขององค์กร
ตัวอย่าง Use Case ตามฝ่ายงาน
| ฝ่ายงาน | ตัวอย่างงานที่ AI ช่วยได้ | ระบบที่เชื่อมต่อ |
|---|---|---|
| ฝ่ายขาย | สรุปลูกค้า เตรียมใบเสนอราคา ติดตามโอกาสขาย | CRM, ERP, Email |
| จัดซื้อและคลัง | ตรวจสต๊อก แนะนำการสั่งซื้อ อ่านใบสั่งซื้อ และแจ้งของขาด | ERP, Inventory, Supplier Data |
| บัญชีและเอกสาร | อ่านใบเสร็จ ตรวจข้อมูลซ้ำ แยกหมวดค่าใช้จ่าย | Accounting, Document Storage |
| บริการลูกค้า | ค้นคำตอบจากคู่มือ เปิดงาน และสรุปประวัติลูกค้า | Knowledge Base, CRM, Ticketing |
| ผู้บริหาร | ถาม KPI สรุปความเสี่ยง และดูรายการที่ต้องตัดสินใจ | ERP, BI, Database |
ออกแบบให้ปลอดภัย ตรวจสอบได้ และเหมาะกับข้อมูลขององค์กร
ระบบ AI สำหรับองค์กรไม่ควรให้โมเดลเข้าถึงข้อมูลหรือสั่งงานได้โดยไม่มีขอบเขต เราจึงออกแบบการทำงานร่วมกับสิทธิ์ผู้ใช้ การตรวจสอบข้อมูล และขั้นตอนอนุมัติตามระดับความเสี่ยงของแต่ละงาน
- Role-based Access และจำกัดข้อมูลตามฝ่าย สาขา หรือโครงการ
- Validation และ Preview ก่อนบันทึกข้อมูลสำคัญ
- Approval Workflow สำหรับงานที่มีผลต่อเงิน สต๊อก และเอกสาร
- Audit Log เพื่อตรวจสอบว่าใครสั่ง AI ทำอะไรและเมื่อใด
- เลือก Cloud, Private Cloud หรือ On-premise ตามข้อกำหนดโครงการ
- กำหนดนโยบายการเก็บข้อมูลและผู้ให้บริการ AI ให้เหมาะกับองค์กร
ขั้นตอนพัฒนาระบบ AI
- 01 · วิเคราะห์ Workflow และข้อมูล
ทำความเข้าใจงานจริง เอกสาร ระบบเดิม ผู้ใช้งาน และปัญหาที่ต้องการแก้ - 02 · เลือก Use Case ที่วัดผลได้
จัดลำดับงานตามผลลัพธ์ ความพร้อมของข้อมูล และความเสี่ยง โดยไม่จำเป็นต้องทำทุกส่วนพร้อมกัน - 03 · ออกแบบสถาปัตยกรรมและสิทธิ์
กำหนดแหล่งข้อมูล โมเดล AI API สิทธิ์ผู้ใช้ Validation และ Approval Workflow - 04 · พัฒนา Prototype หรือ PoC
สร้างระบบต้นแบบเพื่อทดสอบกับข้อมูลและสถานการณ์จริง ก่อนขยายขอบเขตการพัฒนา - 05 · ทดสอบและเปิดใช้งาน
ตรวจความถูกต้อง ความปลอดภัย กรณีผิดพลาด และอบรมผู้ใช้งานที่เกี่ยวข้อง - 06 · วัดผลและขยาย Workflow
ติดตามเวลาที่ลดลง ความแม่นยำ อัตราการใช้งาน และผลลัพธ์ทางธุรกิจ ก่อนเพิ่ม Use Case ใหม่
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการพัฒนาระบบ AI สำหรับองค์กร
องค์กรควรเริ่มใช้ AI จากงานอะไร?
ควรเริ่มจากงานที่เกิดซ้ำ มีข้อมูลรองรับ และวัดผลได้ เช่น ค้นเอกสาร อ่านใบเสร็จ สรุปรายงาน หรือตรวจสต๊อก ก่อนขยายไปสู่งานที่มีความเสี่ยงสูงหรือมีขั้นตอนอนุมัติซับซ้อน
AI เชื่อมกับ ERP หรือฐานข้อมูลเดิมได้ไหม?
ได้ หากระบบเดิมมี API หรือมีวิธีเชื่อมต่อที่เหมาะสม เราจะประเมินโครงสร้างข้อมูล สิทธิ์ และคำสั่งที่อนุญาตก่อนออกแบบการเชื่อมต่อ
AI Chatbot ต่างจาก AI Agent อย่างไร?
AI Chatbot เน้นการสนทนาและตอบคำถาม ส่วน AI Agent สามารถทำงานหลายขั้นตอนร่วมกับเครื่องมือหรือระบบอื่นได้ แต่ต้องกำหนดขอบเขต Validation และจุดยืนยันให้เหมาะกับความเสี่ยง
ข้อมูลบริษัทจะถูกนำไปฝึก AI หรือไม่?
ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมและผู้ให้บริการที่เลือก โครงการสามารถกำหนดนโยบายการส่งข้อมูล การเก็บข้อมูล และเลือกบริการที่ไม่ใช้ข้อมูลขององค์กรไปฝึกโมเดลตามข้อกำหนดที่ตกลงกัน
ติดตั้ง AI ภายในเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรได้ไหม?
สามารถประเมินทางเลือก Private Cloud หรือ On-premise ได้ โดยพิจารณาความลับของข้อมูล งบประมาณ โครงสร้างพื้นฐาน และประสิทธิภาพที่ระบบต้องการ
พัฒนาระบบ AI ใช้เวลานานเท่าไหร่?
ระยะเวลาขึ้นอยู่กับ Use Case ความพร้อมของข้อมูล ระบบที่ต้องเชื่อมต่อ และระดับความปลอดภัย แนะนำให้เริ่มจาก Prototype หรือ PoC เพื่อทดสอบสมมติฐานก่อนกำหนดแผนพัฒนาระบบเต็มรูปแบบ
ค่าพัฒนาระบบ AI คิดอย่างไร?
งบประมาณขึ้นอยู่กับจำนวน Workflow ปริมาณและรูปแบบข้อมูล การเชื่อม API โมเดลที่เลือก จำนวนผู้ใช้ และรูปแบบการติดตั้ง ทีมงานจะวิเคราะห์ขอบเขตและเสนอแนวทางที่เหมาะกับงานจริงก่อนเริ่มโครงการ
สามารถเริ่มจากระบบเล็กก่อนหรือไม่?
ได้ และเป็นแนวทางที่แนะนำ โดยเริ่มจากหนึ่ง Workflow ที่เห็นผลชัด เช่น Knowledge Base หรือ Document AI แล้ววัดผลก่อนขยายไปยัง ERP, CRM และงานส่วนอื่น
เริ่มจาก Workflow ที่เสียเวลามากที่สุดในองค์กร
ส่งตัวอย่างเอกสาร ขั้นตอนทำงาน หรือปัญหาที่ทีมพบอยู่มาให้เราช่วยประเมินว่า Use Case ใดเหมาะกับ AI และควรเริ่มเป็น Prototype, PoC หรือระบบใช้งานจริง